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UPM > Ingeniería Aeroespacial > Matemáticas I
Inversa de matrices por el método de Gauss
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En esta vídeoclase vamos a estudiar cómo obtener la inversa de una matriz cuadrada, si existe, mediante el método de escalonamiento o método de Gauss.
Recursos descargables
Inversa de matrices por el método de Gauss
Temario
Álgebra lineal
Subespacios vectoriales
Conjunto de Números con Operaciones Internas y Externas. (18:07)
Ejercicio de demostración de grupos Parte I (11:08)
Ejercicio de demostración de grupos Parte II (12:08)
Espacios vectoriales (15:08)
Subespacios vectoriales (16:29)
Propiedades y operaciones en espacios vectoriales (08:41)
Demostraciones de subespacios vectoriales (10:47)
Sistemas generadores y bases
Sistemas de Generadores y Base. Interpretación geométrica (20:19)
Sistemas de Generadores y Base Parte I (11:52)
Sistemas de Generadores y Base Parte II (11:47)
Ejercicio de Sistemas de Generadores y Base (07:49)
Base y dimensión de un espacio vectorial (19:12)
Ejercicio de base y dimensión de un espacio vectorial (05:15)
Subespacio de polinomios (13:41)
Ejercicio de subespacio de polinomios (07:15)
Ejercicio de subespacio de matrices (04:15)
Ejercicio de subespacio de R3 y R4 (09:57)
Ejercicios de bases de polinomios con parámetro (08:00)
Ejercicios de Restricciones de un espacio vectorial a partir de sus elementos (06:30)
Álgebra matricial
Introducción a las matrices Parte I (10:29)
Introducción a las matrices Parte II (13:49)
Operaciones elementales por filas Parte I (12:34)
Operaciones elementales por filas Parte II (14:41)
Matrices cuadradas (13:41)
Operaciones con matrices
Inversa de matrices por el método de Gauss (08:36)
Determinante de una matriz Parte I (16:13)
Determinante de una matriz Parte II (06:25)
Ejercicios de determinantes Parte I (14:32)
Ejercicios de determinantes Parte II (11:06)
Inversa de una matriz utilizando determinantes (11:06)
Rango de una matriz (20:37)
Núcleo, Imagen y clasificación
Introducción a aplicaciones lineales (12:59)
Demostrar que es un aplicación lineal (10:34)
Introducción al núcleo e imagen de una aplicación lineal (02:26)
Imagen y núcleo de una aplicación lineal (16:00)
Clasificación de las aplicaciones lineales (07:15)
Ejercicio de clasificación de las aplicaciones lineales (03:58)
Sistemas de ecuaciones lineales
Introducción a SEL Parte I (13:24)
GRATIS
Introducción a SEL Parte II (10:13)
Clasificación de SEL por Gauss Parte I (10:06)
Clasificación de SEL por Gauss Parte II (13:44)
Clasificación de SEL por Rouché Frobenius (20:13)
Resolución y clasificación de SEL por Cramer (10:13)
Interpretación geométrica de SEL Parte I (10:44)
Interpretación geométrica de SEL Parte II (11:35)
Ecuaciones paramétricas y cartesianas en SEL (06:28)
Métodos numéricos en SEL Parte I (14:34)
Métodos numéricos en SEL Parte II (09:35)
Ortogonalidad
Producto Escalar. Norma, ángulos y distancias (08:15)
Ejercicio de norma, ángulo y distancia para polinomios (08:57)
Pitágoras y el producto escalar (10:35)
Subespacios ortogonales y bases ortogonales (09:01)
Ejercicio de bases ortogonales (06:37)
Método de ortonormalización de Gram-Schmidt (12:03)
Ejercicio de Gram-Schmidt para R3 (07:22)
Ejercicio de Gram-Schmidt para Polinomios (08:49)
Ejercicio de Gram-Schmidt para R4 (06:42)
Ejercicio de subespacio ortogonal (10:37)
Subespacios ortogonales
Subespacios ortogonales y bases ortogonales (09:01)
Ejercicio de bases ortogonales (06:37)
Ejercicio de subespacio ortogonal (10:37)
Subespacios suplementarios
Subespacios suplementarios (09:39)
Proyección de vectores sobre un subespacio (05:49)
Ejercicio integrador de ortogonalidad Parte I (11:49)
Ejercicio integrador de ortogonalidad Parte II (07:42)
Distancia mínima entre un vector y un subespacio (06:34)
Matrices ortogonales
Matrices Ortogonales (08:15)
Matrices Ortogonales no cuadradas (09:39)
Matrices Ortogonales - Factorización QR (09:58)
Diagonalización de matrices simétricas (12:02)
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