miércoles, 29 de octubre de 2014

Solving problems easily about derivative applications.

 El problema de la caja de cartón.

Resuelve fácilmente problemas acerca de aplicaciones de la derivada.

La derivada es una poderosa herramienta matemática. Nos permite enfrentar exitosamente problemas que, sin esta herramienta, pueden resultar demasiado complejos o, incluso, imposibles.

Entre las muchas aplicaciones de la derivada, la optimización a través del concepto de máximos y mínimos relativos, es una de las más comunes.

Como en casi todos los problemas de razonamiento, la obtención de la expresión algebraica que se va a derivar es lo más importante y, con frecuencia, lo más complejo.

Una estrategia para la resolución de estos problemas se basa en la identificación de la cantidad del problema cuyo valor podemos modificar arbitrariamente para que, a su vez, cambie el valor de otras cantidades y, al final, modifique la magnitud que se desea optimizar.

Ejemplo:

 The cardboard problem.

En este ejemplo se va a cambiar el tamaño de los cuadrados que se recortarán en las esquinas para observar como afecta a las dimensiones de la caja y, por lo tanto, al volumen que se desea maximizar.

La medida del lado de este cuadrado es equis, a partir de este valor, se determina la longitud, ancho y altura para calcular el volumen.

El procedimiento completo se encuentra en el siguiente enlace:

http://licmata-math.blogspot.mx/2014/10/solving-easily-famous-problem-of.html

Al realizar el análisis del problema, suelen producirse intentos, cálculos, gráficas, y otros recursos, a veces, desorganizados. Con la finalidad de ordenar el procedimiento y los productos mínimos que conducen al resultado, se propone el siguiente formato.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.


lunes, 27 de octubre de 2014

Solving easily the famous problem of the paperboard box.

 Solving easily the famous problem of the paperboard box.

Resuelve fácilmente el famoso problema de la caja de cartón.

Los problemas de razonamiento pueden ser resueltos con facilidad, sólo es necesario desarrollar, aplicar y una mejorar poco a poco una estrategia para comprender dicho problema.

El famoso problema del que hablamos se encuentra en casi todos los libros de cálculo diferencial, probablemente con datos diferentes, corresponde al tema de máximos y mínimos.

La redacción del problema dice:


El procedimiento para resolver el problema pasa por las diversas herramientas que podríamos emplear: aritmética y geometría, álgebra, geometría analítica, para darnos cuenta que la herramienta apropiada es el cálculo diferencial.

Una explicación detallada del proceso de solución se encuentra en el siguiente archivo.


sábado, 25 de octubre de 2014

Decision trees, the tool for making great decisions (1)

Árboles de decisión, la herramienta para tomar buenas decisiones (1).

En los dos artículos anteriores sobre teoría de decisiones se abordaron temas como:

Decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
http://licmata-math.blogspot.mx/2014/10/decision-theory.html

Diagramas de influencia.
http://licmata-math.blogspot.mx/2014/10/decision-theory-applications.html

En esta tercera parte resolveremos un ejemplo aplicando dos métodos diferentes: Diagramas de árbol y criterio de Laplace.

En realidad el diagrama de árbol es una forma de representación visual del criterio de Laplace, el cuál se basa en e conocimiento de las probabilidades de ocurrencia de los eventos que afectarán al valor final de cada decisión.

Es preferible que las probabilidades que se emplean en estos métodos provengan de fuentes confiables: datos históricos, informes de experimentos, mediciones directas, entre otras; sin embargo, aún cuando las probabilidades sean subjetivas o provengan de fuentes no verificadas, el método puede aplicarse, siempre teniendo en cuenta el nivel de validez de las probabilidades empleadas.

En la siguiente presentación se encuentra el ejemplo resuelto paso a paso.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



viernes, 24 de octubre de 2014

Solving Cramer's Method (Determinants) with Excel.

Resolución de sistemas de ecuaciones lineales por el método de Cramer en Excel.

Existen numerosas aplicaciones de los sistemas de ecuaciones lineales en diferentes ramas de la ciencia y la tecnología.

Una vez plantado el problema se obtiene un sistema de n ecuaciones lineales con n incógnitas, el cuál debe ser resuelto por alguno de los métodos que existen para ello.

Uno de estos métodos es el de Cramer o por determinantes, a pesar de que no es un método eficiente computacionalmente, es posible resolverlo mediante la computadora cuando el número de ecuaciones no es muy grande.

Por ejemplo: Para resolver un sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas, es muy sencillo introducir las fórmulas. Dado el siguiente sistema de ecuaciones:




Podemos observar que:

En la ecuación 1: 
El coeficiente de x1 tiene un valor de 3 y se encuentra en la celda C7
El coeficiente de x2 tiene un valor de 2 y se encuentra en la celda E7
El término independiente tiene un valor de 7 y se encuentra en la celda H7

En la ecuación 2:
El coeficiente de x1 tiene un valor de -2 y se encuentra en la celda C8
El coeficiente de x2 tiene un valor de -5 y se encuentra en la celda E8
El término independiente tiene un valor de -12 y se encuentra en la celda H8

Para escribir el determinante principal, sólo necesitamos tomar los valores de los coeficientes de las incógnitas como se muestra en la imagen siguiente:

En el área del determinante se escriben las fórmulas necesarias para tomar los valores de los coeficientes de las incógnitas.

En la celda K8 se escribe la fórmula: =C7
En la celda L8 se escribe la fórmula: =E7
En la celda K9 se escribe la fórmula: =C8
En la celda L9 se escribe la fórmula: =E8

Al utilizar las fórmulas señaladas lograremos que, si cambiamos el sistema de ecuaciones, automáticamente cambie el determinante principal y podamos resolver cualquier sistema de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas.

En caso de dudas, en el siguiente enlace se encuentra el archivo que contiene el procedimiento completo para resolver un sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas, sin embargo, es un buen ejercicio construir la hoja de cálculo por tu cuenta y solamente usar la que se proporciona con fines de verificación o aclaración de dudas.

http://licmata-math.blogspot.mx/2012/10/metodo-de-cramer-determinantes-en-excel.html

También están disponibles hojas de cálculo para resolver sistemas de 3, 4 y 5 ecuaciones con 5 incógnitas. Otra actividad retadora e interesante es desarrollar las hojas de cálculo para sistemas de 6, 7, 8 y más incógnitas.

Los enlaces a los archivos son:

3x3
http://licmata-math.blogspot.mx/2011/11/determinantes-3x3-en-excel.html

4x4
http://licmata-math.blogspot.mx/2011/11/sistemas-de-4-ecuaciones-con-4.html

5x5

Esperamos que estos materiales sean útiles.

Saludos.









miércoles, 22 de octubre de 2014

Decision theory, the tool for making great decisions: Influence Diagramas (5)

 Influence Diagram

Diagramas de Influencia.

La teoría de decisiones es un conjunto de herramientas que permiten, como su nombre lo indica, fundamentar mejor las decisiones que se toman.

Una de las técnicas empleadas para la toma de decisiones son los diagramas de influencia.

En el siguiente archivo se presenta un sencilla introducción al tema y algunos ejemplos de las aplicaciones de dicha técnica.

La primera parte de este material se encuentra aquí.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.


lunes, 20 de octubre de 2014

5 Tips on Cramer Method.

 Cramer Method
Método de Cramer.

El método de Cramer para la resolución de sistemas de hasta tres ecuaciones con tres incógnitas presenta algunas ventajas por lo que es conveniente dominar el procedimiento para su aplicación.

Las siguientes recomendaciones pueden resultar útiles al utilizar este método.

1. Domina el método.
Es necesario que recuerdes con precisión los pasos del proceso, para ello, es conveniente revisar la siguiente presentación.



2. Resuelve el problema ordenadamente.

Con frecuencia se cometen errores por falta de orden en el procedimiento de solución. Para evitarlo, se sugiere el siguiente formato en el que se encuentran los espacios necesarios para llevar a cabo el procedimiento en forma organizada.


3. Asegúrate de practicar el método con diferentes problemas.

En cualquier libro de texto se pueden encontrar sistemas de tres ecuaciones con tres incógnitas que servirán para practicar. Los siguientes son solamente algunos ejercicios con la respuesta incluida para comparar los resultados,

 Cramer method template

4. Utiliza la Tecnología.

El uso de tecnología contribuye significativamente al aprendizaje de cualquier tema, en los siguiente enlaces se encuentran archivos de Excel que resuelven, por el método de Cramer, sistemas de 2, 3, 4 y 5 ecuaciones con el correspondiente número de incógnitas.

2x2:
http://licmata-math.blogspot.mx/2012/10/metodo-de-cramer-determinantes-en-excel.html

3x3:
http://licmata-math.blogspot.mx/2011/11/determinantes-3x3-en-excel.html

4x4:
http://licmata-math.blogspot.mx/2011/11/sistemas-de-4-ecuaciones-con-4.html

5x5:

Problemas adicionales con mayor número de incógnitas se encuentran en el siguiente enlace:

http://licmata-math.blogspot.mx/2012/10/sistemas-de-n-ecuaciones-con-n.html

5. Trabaja colaborativamente.

El aprendizaje es una actividad que, como muchas otras, resulta beneficiada del trabajo colaborativo. Es buena idea formar equipos de trabajo y resolver problemas, además, un buen proyecto consiste en
el desarrollo de hojas de cálculo que resuelvan, por el mismo método,sistemas con mayor número de ecuaciones e incógnitas.

La Educación Basada en Competencias requiere que el alumno aprenda en la interacción con el objeto de conocimiento, pero también, en la interrelación con sus compañeros.


Esperamos que estas recomendaciones y recursos sean de utilidad.

Saludos.



miércoles, 15 de octubre de 2014

Decision theory, the tool for making great decisions (1)

Teoría de decisiones.

La toma de decisiones es un proceso complejo. Existen numerosos métodos que proponen orientaciones para tomar decisiones.

Cuando se dispone de información resulta sencillo determinar cuál es la mejor opción, esto no significa que sea igualmente fácil poner en práctica la solución, pero al menos se sabe qué es lo que, idealmente se debería hacer.

En cambio, cuando la información no está completa o incluso, no se dispone de ninguna información, la elección de la mejor alternativa es una actividad que cuesta trabajo realizar.

En estas situaciones se puede recurrir a modelos matemáticos preestablecidos que, aunque no nos ofrecen la solución óptima, si nos guían en la forma de evaluar las diversas alternativas disponibles.

La siguiente presentación contiene la explicación y un ejemplo de los criterios de decisión más comunes bajo condiciones de incertidumbre: Maximin, maximax, entre otros.

La segunda parte de este material se encuentra aquí.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



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