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Canarias EvAU Matemáticas II

EvAU · Gobierno de CanariasMatemáticas40 篇笔记 个文件夹,185 KB

cookie 制作的 Gobierno de Canarias EvAU Matemáticas 复习笔记,共 40 篇,分为 4 个章节,按照课程主题编排。

Notes for the Canarias PAU (EvAU) Matemáticas II, in folders for the four content blocks of the Guía de Contenidos Evaluables (Álgebra, Análisis, Geometría, Probabilidad y estadística), with definitions, methods and worked examples in each note. They follow the Canarias Matemáticas II curriculum (Decreto 30/2023) and the PAU subcommittee's guide under RD 534/2024.

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内容

  • Álgebra
    • Matrices y operaciones6 KB
    • Determinantes5 KB
    • Rango de una matriz4 KB
    • Matriz inversa4 KB
    • Ecuaciones matriciales4 KB
    • Sistemas de ecuaciones lineales y método de Gauss5 KB
    • Discusión de sistemas: Rouché-Frobenius y regla de Cramer5 KB
    • Problemas con sistemas y matrices5 KB
  • Análisis
    • Límites y continuidad
      • Funciones elementales y dominio6 KB
      • Límites e indeterminaciones6 KB
      • Continuidad y teoremas de Bolzano y Weierstrass6 KB
      • Asíntotas5 KB
    • Derivadas y sus aplicaciones
      • Derivada: definición y reglas de derivación4 KB
      • Recta tangente, recta normal y derivabilidad4 KB
      • Teoremas de Rolle y del valor medio, y regla de L'Hôpital5 KB
      • Monotonía y extremos relativos4 KB
      • Curvatura y puntos de inflexión4 KB
      • Representación gráfica de funciones5 KB
      • Problemas de optimización5 KB
    • Integrales
      • Primitivas e integrales indefinidas inmediatas5 KB
      • Integración por cambio de variable4 KB
      • Integración por partes4 KB
      • Integral definida y regla de Barrow4 KB
      • Cálculo de áreas de recintos planos5 KB
      • Volúmenes de revolución3 KB
  • Geometría
    • Vectores en el espacio y producto escalar5 KB
    • Producto vectorial y producto mixto5 KB
    • Ecuaciones de la recta y del plano en el espacio6 KB
    • Posiciones relativas de rectas y planos6 KB
    • Ángulos entre rectas y planos4 KB
    • Distancias en el espacio4 KB
    • Proyecciones, simétricos, áreas y volúmenes en el espacio6 KB
  • Probabilidad y estadística
    • Sucesos aleatorios y probabilidad5 KB
    • Técnicas de recuento4 KB
    • Probabilidad condicionada e independencia5 KB
    • Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes4 KB
    • Variables aleatorias discretas4 KB
    • Distribución binomial4 KB
    • Distribución normal y tipificación5 KB
    • Aproximación de la binomial por la normal4 KB

第一篇笔记

Álgebra / Matrices y operaciones

Definiciones

Una matriz de dimensión m×nm \times n es una tabla de números reales ordenados en mm filas y nn columnas. El elemento que está en la fila ii y la columna jj se escribe aija_{ij}, y la matriz se escribe A=(aij)A = (a_{ij}). Dos matrices son iguales cuando tienen la misma dimensión y coinciden todos sus elementos posición a posición.

Según su forma o sus elementos, algunas matrices reciben nombre propio:

TipoDescripción
FilaUna sola fila, dimensión 1×n1 \times n
ColumnaUna sola columna, dimensión m×1m \times 1
Cuadrada de orden nnTiene nn filas y nn columnas
NulaTodos sus elementos valen 00
DiagonalCuadrada, con ceros fuera de la diagonal principal
Identidad InI_nDiagonal con unos en la diagonal principal
Triangular superiorCuadrada, con ceros por debajo de la diagonal principal
Triangular inferiorCuadrada, con ceros por encima de la diagonal principal
SimétricaCuadrada, con aij=ajia_{ij} = a_{ji}
AntisimétricaCuadrada, con aij=−ajia_{ij} = -a_{ji} (así la diagonal es nula)

La diagonal principal de una matriz cuadrada está formada por los elementos a11,a22,…,anna_{11}, a_{22}, \dots, a_{nn}.

Suma y producto por un escalar

Solo se pueden sumar matrices de la misma dimensión, y se suman elemento a elemento. El producto de un número real kk por una matriz multiplica cada elemento por kk.

(120−3)+2(41−15)=(120−3)+(82−210)=(94−27) \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 0 & -3 \end{pmatrix} + 2\begin{pmatrix} 4 & 1 \\ -1 & 5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 0 & -3 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 8 & 2 \\ -2 & 10 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 9 & 4 \\ -2 & 7 \end{pmatrix}

La suma es asociativa y conmutativa, tiene como elemento neutro la matriz nula y cada matriz AA tiene opuesta −A-A. El producto por escalares cumple k(A+B)=kA+kBk(A+B) = kA + kB y (k+l)A=kA+lA(k+l)A = kA + lA.

Producto de matrices

El producto A⋅BA \cdot B solo está definido cuando el número de columnas de AA coincide con el número de filas de BB. Si AA es m×nm \times n y BB es n×pn \times p, el resultado es una matriz m×pm \times p cuyo elemento cijc_{ij} es el producto de la fila ii de AA por la columna jj de BB:

cij=ai1b1j+ai2b2j+⋯+ainbnj c_{ij} = a_{i1}b_{1j} + a_{i2}b_{2j} + \dots + a_{in}b_{nj}

Con A=(120−131)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 \\ -1 & 3 & 1 \end{pmatrix} (de dimensión 2×32\times 3) y B=(21045−2)B = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 0 & 4 \\ 5 & -2 \end{pmatrix} (de dimensión 3×23 \times 2), el producto es de dimensión 2×22 \times 2:

AB=(1⋅2+2⋅0+0⋅51⋅1+2⋅4+0⋅(−2)−1⋅2+3⋅0+1⋅5−1⋅1+3⋅4+1⋅(−2))=(2939) A B = \begin{pmatrix} 1\cdot 2 + 2 \cdot 0 + 0 \cdot 5 & 1 \cdot 1 + 2 \cdot 4 + 0 \cdot (-2) \\ -1 \cdot 2 + 3 \cdot 0 + 1 \cdot 5 & -1 \cdot 1 + 3 \cdot 4 + 1 \cdot (-2) \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 & 9 \\ 3 & 9 \end{pmatrix}

El producto BABA también existe en este caso, pero es de dimensión 3×33 \times 3, así que AB≠BAAB \neq BA.

Propiedades del producto
  • Es asociativo: (AB)C=A(BC)(AB)C = A(BC).
  • Es distributivo respecto de la suma: A(B+C)=AB+ACA(B + C) = AB + AC y (A+B)C=AC+BC(A + B)C = AC + BC.
  • La matriz identidad es neutra: AIn=ImA=AA I_n = I_m A = A si AA es m×nm \times n.
  • En general no es conmutativo. Incluso con matrices cuadradas del mismo orden suele ocurrir que AB≠BAAB \neq BA.
  • Puede haber divisores de cero: AB=OAB = O no obliga a que A=OA = O o B=OB = O. Por ejemplo,
(1111)(1−1−11)=(0000) \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}
  • Por ello no se puede simplificar: AB=ACAB = AC no implica B=CB = C en general.

Como el producto no es conmutativo, el desarrollo de una identidad notable cambia. Se cumple (A+B)2=A2+AB+BA+B2(A+B)^2 = A^2 + AB + BA + B^2, y solo coincide con A2+2AB+B2A^2 + 2AB + B^2 si AB=BAAB = BA.

Matriz traspuesta

La traspuesta de AA, que se escribe AtA^t, se obtiene cambiando filas por columnas: si AA es m×nm \times n, entonces AtA^t es n×mn \times m y (At)ij=aji(A^t)_{ij} = a_{ji}.

A=(120−131)⇒At=(1−12301) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 \\ -1 & 3 & 1 \end{pmatrix} \quad \Rightarrow \quad A^t = \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ 2 & 3 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}

Sus propiedades son:

  • (At)t=A(A^t)^t = A
  • (A+B)t=At+Bt(A + B)^t = A^t + B^t
  • (kA)t=kAt(kA)^t = kA^t
  • (AB)t=BtAt(AB)^t = B^t A^t, donde el orden se invierte.

Una matriz cuadrada es simétrica cuando At=AA^t = A y antisimétrica cuando At=−AA^t = -A.

Potencias de una matriz cuadrada

Si AA es cuadrada, A2=A⋅AA^2 = A \cdot A, A3=A2⋅AA^3 = A^2 \cdot A, y así sucesivamente, con A0=IA^0 = I. Para obtener una potencia general AnA^n se calculan las primeras potencias, se busca el patrón y se comprueba.

Con A=(1101)A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}:

A2=(1201),A3=A2A=(1301) A^2 = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, \qquad A^3 = A^2 A = \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}

Esto sugiere An=(1n01)A^n = \begin{pmatrix} 1 & n \\ 0 & 1 \end{pmatrix}. Se verifica por inducción: si es cierto para nn, entonces An+1=AnA=(1n+101)A^{n+1} = A^n A = \begin{pmatrix} 1 & n + 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, y se cumple para todo n≥1n \geq 1.

En otras matrices el patrón se repite de forma periódica. Con B=(01−10)B = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0 \end{pmatrix} se obtiene B2=−IB^2 = -I, luego B3=−BB^3 = -B y B4=IB^4 = I. Las potencias se repiten cada cuatro, de modo que BnB^{n} depende solo del resto de dividir nn entre 44.

Matrices y vectores

Un vector de Rn\mathbb{R}^n se puede escribir como matriz fila o como matriz columna, y el producto de una matriz m×nm \times n por una columna de nn elementos es una columna de mm elementos. Este producto es el que permite escribir un sistema de ecuaciones lineales como AX=BAX = B y el que usan las transformaciones del plano y del espacio.

(2−130)(45)=(2⋅4−1⋅53⋅4+0⋅5)=(312) \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 3 & 0 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 4 \\ 5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2\cdot 4 - 1 \cdot 5 \\ 3 \cdot 4 + 0 \cdot 5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 \\ 12 \end{pmatrix}

Expresar una matriz a partir de una regla

A veces una matriz se da mediante una fórmula para aija_{ij}. Para la matriz AA de orden 33 con aij=i−2ja_{ij} = i - 2j, los elementos de la primera fila son 1−2=−11 - 2 = -1, 1−4=−31 - 4 = -3 y 1−6=−51 - 6 = -5; los de la segunda, 00, −2-2 y −4-4; y los de la tercera, 11, −1-1 y −3-3:

A=(−1−3−50−2−41−1−3) A = \begin{pmatrix} -1 & -3 & -5 \\ 0 & -2 & -4 \\ 1 & -1 & -3 \end{pmatrix}

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