# data[].attributes.body
Es un arreglo bidimensional de elementos; donde éstos pueden ser números enteros reales o complejos.

La manera como se identifica cada elemento es haciendo referencia a la fila y columna donde se ubica.

Las matrices se dimensionan de acuerdo al número de filas y columnas; teniando matrices rectangunales, donde el número de filas y columnas es diferentes.

También se cuenta con las matrices cuadrardas, que corresponde al caso cuando el número de filas y columnas es igual.

Existe otra clasificación, que es con respecto a los elementos con que cuenta la matriz; entre las que se encuentran la matriz nula, escalonada, trinagular superior e inferior, diagonal, escalar, identidad, entre otras.

# data[].attributes.body
Esta operación requiere que las dimensiones de las matrices sea la misma. La forma de identificar cada elemento dentro de estos arreglos bidimensionales es mediante a(i,j), donde a, me indca cualquier elemento e i,j, la posición dentro del arreglo.

La operación de adición de matrices se realiza sumando respecticamente el elemento a(i,j) de la matriz A, con el elemnto b(i,j) de la matriz B; dando como resultado la matriz C, donde c(i,j)= a(i,j) + b(i,j).

# data[].attributes.body
Esta operación se realiza de forma similar a la suma de matrices; solo que en este caso se restan los elementos respectivos; obteniéndose una matriz resultante c(i,j)= a(i,j) - b(i,j).

# data[].attributes.body
Realizar lo que se pide en la práctica 2.

# data[].attributes.attachment_link.title
Práctiac 2_ AL_operaciones con matrices 2024-1

# data[].attributes.body
Determinantes

Los determinantes no son una matriz, es un valor numérico que se obtiene a partir de estas.

# data[].attributes.headline
Se llama cofactor del elemento aij a su menor complementario anteponiendo: El signo es + si i + j es par. El signo es si i + j es impar. Observemos que este método es especialmente útil si lo usamos apoyándonos en una fila (o columna) que tenga uno o más ceros, siendo más sencillo cuantos más ceros tenga.

# data[].attributes.subject
Se llama cofactor del elemento aij a su menor complementario anteponiendo: El signo es + si i + j es par. El signo es si i + j es impar. Observemos que este método es especialmente útil si lo usamos apoyándonos en una fila (o columna) que tenga uno o más ceros, siendo más sencillo cuantos más ceros tenga.

# data[].attributes.body
Para hallar los cofactores de una matriz, calculamos primero los menores y, a continuación, aplicamos la siguiente regla: si la suman de la fila + columna del elemento es par, el signo del cofactor es positivo, mientras que será negativo si la suma es impar.

# data[].attributes.body
Venegas Chaires Camila Michelle:)

# data[].attributes.body
Las operaciones con matrices en MATLAB se refieren a las diversas manipulaciones y cálculos que se pueden realizar utilizando matrices en este entorno de programación.

1. Creación de matrices: MATLAB permite crear matrices de diferentes tamaños y formas utilizando funciones como zeros, ones, eye, y simplemente especificando los valores de los elementos de la matriz manualmente.

2. Suma y resta de matrices: Puedes sumar y restar matrices de la misma dimensión (mismo número de filas y columnas) elemento por elemento.

3. Multiplicación de matrices: En MATLAB, la multiplicación de matrices se realiza utilizando el operador *. Es importante tener en cuenta que la multiplicación de matrices no es conmutativa, es decir, AB no es necesariamente igual a BA.

4. Multiplicación y división por escalares: Puedes multiplicar o dividir cada elemento de una matriz por un escalar utilizando operadores aritméticos estándar.

# data[].attributes.body
Aportación hecha por:

Karol Manuel Balderas Becerra

# data[].attributes.body
Javier Sebastian Rodriguez Blumenkron

# data[].attributes.body
Métodos para resolver sistema de ecuaciones lineales por matrices:

Eliminación Gaussiana:

Definición: Un método para resolver sistemas de ecuaciones lineales transformando una matriz de coeficientes en una forma triangular superior mediante una serie de operaciones elementales.

Proceso: Consiste en eliminar gradualmente las incógnitas a través de operaciones de fila (multiplicación por un escalar, suma o resta de filas) hasta obtener una matriz triangular superior que se puede resolver fácilmente mediante sustitución hacia atrás.

Eliminación de Gauss-Jordan:

Definición: Una variante de la eliminación gaussiana que busca reducir la matriz de coeficientes a una forma escalonada reducida, es decir, una matriz donde cada fila tiene un único 1 y ceros en todas las demás posiciones.

Proceso: Es similar a la eliminación gaussiana, pero una vez que se obtiene la forma triangular superior, se realiza un proceso adicional de eliminación hacia atrás para obtener la forma escalonada reducida.

Método de la Inversa:

Definición: Un método para resolver sistemas de ecuaciones lineales utilizando la inversa de la matriz de coeficientes.

Proceso: Consiste en encontrar la inversa de la matriz de coeficientes, si es invertible, y luego multiplicarla por el vector de términos constantes para encontrar la solución del sistema.

Regla de Cramer:

Definición: Un método para resolver sistemas de ecuaciones lineales utilizando determinantes.

Proceso: Este método utiliza la relación entre los determinantes de matrices asociadas a los sistemas de ecuaciones lineales para encontrar las soluciones. Cada variable se despeja mediante el cociente de dos determinantes.

Cada uno de estos métodos es útil para resolver sistemas de ecuaciones lineales, aunque tienen sus propias ventajas y limitaciones en términos de eficiencia computacional y aplicabilidad en diferentes situaciones.