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METODO DE CRAMER Y MATRIZ INVERSA


Enviado por   •  13 de Diciembre de 2020  •  Tarea  •  9.258 Palabras (38 Páginas)  •  322 Visitas

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Instituto Politécnico Nacional.
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología.
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Métodos Numéricos

Grupo: 4FV2

                                               

Tarea No. 5

Equipo: 6

Parcial: 2

Profesores:

Flores Núñez José Ignacio.

Granados Hernández Jesús.

Integrantes:

Martínez Hernández Yareli.

Mendieta Duque Belen.

Mendoza Gómez Oswaldo Francisco.

Moreno Basurto Salvador.

Moreno García Daniela Itzel.

Fecha:

12 de noviembre del 2020

Cramer y Matriz inversa.

Introducción:

Para entender bien los próximos métodos que se utilizarán se definirán algunos conceptos básicos los cuales son:
Sistema de ecuaciones 2x2: Es un conjunto de dos ecuaciones que comparten dos incógnitas como los que se moestrarán en los ejemplos resueltos en clase.

El método de Cramer sólo puede utilizarse si el sistema de ecuaciones que se pretende resolver cumple dos condiciones:
-El sistema tiene el mismo número de incógnitas que de ecuaciones.
-El determinante de la matriz de los coeficientes es diferente de cero.

Matriz inversa.

La matriz es inversa si solo si existe Bnxn tal que AxB es BxA y es la idéntica y en tal caso B es simplemente la inversa de A

Ejemplos de clase.

Ecuación a resolver.

-x-2y+4z=5
-4x+3y-z=-8
-3x+0+5z=9

Método de Cramer.

Identificar la matriz de coeficientes y anotar dentro de corchetes.

>> m=[-1 -2 4; -4 3 -1; -3 0 5]

Visualizar la matriz de coeficientes.

m =

    -1    -2     4

    -4     3    -1

    -3     0     5

Identificar los términos independientes en la matriz “b”.

>> b=[5;-8;9]

b =

     5

    -8

     9

Ahora, aplicando el método de Cramer, el cual me permite resolver un sistema de ecuaciones lineales.

>> %metodo de cramer resolver un sistema de ecuaciones lineales

Lo primero a hacer, es escribir una matriz auxiliar, la cual llamaremos “a”.

>> a=[b m(:,2:3)]

a =

     5    -2     4

    -8     3    -1

     9     0     5

Teniendo nuestros términos independientes reemplazados en la primer columna, pasamos a calcular “x” de la matriz a entre el determinante de la matriz de coeficientes “m”.

>> x=det(a)/det(m)

x =

    3.8000

Para calcular “y” debemos  hacer que nuestra matriz “b” se recorra.

>> a=[m(:,1) b m(:,3)]

a =

    -1     5     4

    -4    -8    -1

    -3     9     5

Ya que la matriz b se recorrió o la columna 2 eso me ayudará a sacar el valor de “y”.

Se saca de la misma manera que la “x” así que únicamente intercambiamos a “y”.

>> y=det(a)/det(m)

y =

    3.7600

Ahora para comenzar con los valores de “z”.

>> a=[m(:,1:2) b]

a =

    -1    -2     5

    -4     3    -8

    -3     0     9

Ahora únicamente cambiar el valor por “z” ya que la determinante de a y m siguen siendo los mismos.

>> z=det(a)/det(m)

z =

    4.0800

Verificando que resolví el problema de manera correcta, escribo mis ecuaciones iniciales, las cuales me deben dar 5, -8  y 9.

>> -x-2*y+4*z

ans =

    5.0000

>> -4*x+3*y-z

ans =

   -8.0000

>> -3*x+5*z

ans =

    9.0000

Método de Matriz inversa.

Anotar la matriz de coeficientes la matriz “A” y “K” con los términos independientes

>> A=[0.4 -1.5 0.75;-0.5 -15 10;-10 -9 2.5]

A =

    0.4000   -1.5000    0.7500

   -0.5000  -15.0000   10.0000

  -10.0000   -9.0000    2.5000

>> k=[-20;-10;30]

k =

   -20

   -10

    30

Anotar la matriz de Identendidad de 3x3 ya que el sistema que tenemos de la matriz de coeficientes es de 3x3 “I” 

>> I=[1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]

I =

     1     0     0

     0     1     0

     0     0     1

Ahora, en la matriz auxiliar “m”

>> m=[A I]

m =

    0.4000   -1.5000    0.7500    1.0000         0         0

   -0.5000  -15.0000   10.0000         0    1.0000         0

  -10.0000   -9.0000    2.5000         0         0    1.0000

Se agrega “format long” con el propósito de dar 15 decimales en todos los cálculos, permitiendo una mejor aproximación así disminuyendo el error.

>> format long

>> m(1,:)=(1/m(1,1))*m(1,:)

m =

  Columns 1 through 3

   1.000000000000000  -3.750000000000000   1.875000000000000

  -0.500000000000000 -15.000000000000000  10.000000000000000

 -10.000000000000000  -9.000000000000000   2.500000000000000

  Columns 4 through 6

   2.500000000000000                   0                   0

                   0   1.000000000000000                   0

                   0                   0   1.000000000000000

>> m(2,:)=-m(2,1)*m(1,:)+m(2,:)

...

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