1Eva_IIIT2007_T3 Factorar polinomio

1ra Evaluación III Término 2007-2008. 3/Marzo/2008. ICM00158

Tema 3. Se requiere factorar el polinomio:

P_3(x) = 2x^3-5x^2 + 3x-0.1 P_3(x) = (x - r_1)(x - r_2)(x - r_3)

Utilizando el siguiente procedimiento:

a. Calcule r1 resolviendo P3(x) = 0 con Newton, ε = 0.0001

b. Obtenga el polinomio cociente Q2(x), a partir de P3(x) = (x – r1)Q2(x)

c. Calcule r2 y r3 de la ecuación Q2(x) = 0

d. Escriba los otros factores de Q2(x) = (x – r2)(x – r3)


Observe la gráfica del problema para la solución

1Eva_IIIT2007_T2 Función Cobb-Douglas

1ra Evaluación III Término 2007-2008. 3/Marzo/2008. ICM00158

Tema 2. La función de producción llamada Cobb-Douglas relaciona funcionalmente a los insumos de capital y trabajo necesarios para producir de la manera más óptima de una determinada cantidad de un bien.

Y = f(K,L) es la cantidad máxima del bien que se puede producir dados los insumos utilizados de capital y trabajo. K y L representan las cantidades de capital y trabajo respectivamente.

En la industria de lácteos se han observado los siguientes valores óptimos de producción Y (en miles de Kg) para diferentes valores de L (número de trabajadores)  y capital invertido K (en miles de dólares).

 L\K 10 20 30 40
0 0 0 0 0
10 11.0000 13.0813 14.4768 15.5563
20 18.4997 22.0000 24.3470 26.1626
30 25.0746 29.8189 33.0000 35.4608

a. Determinar usando el polinomio de interpolación de Lagrange, ¿cuál será la producción óptima de lácteos en una empresa que emplea 25 trabajadores y que invierte un capital de $ 25000 en el plan de producción?

b.  Una empresa que tiene 25 trabajadores desea producir 30000 Kg de lácteos. ¿cuánto dinero deberá invertir?, use el polinomio de interpolación y el método de Newton con una precisión de 10-5


Referencia: Wikipedia/Cobb-Douglas

M = np.array([[0, 0, 0, 0],
              [11.0000, 13.0813, 14.4768, 15.5563],
              [18.4997, 22.0000, 24.3470, 26.1626],
              [25.0746, 29.8189, 33.0000, 35.4608]])
li = np.array([0.0, 10, 20, 30])
kj = np.array([10.0, 20, 30, 40])

1Eva_IIIT2007_T1 Container: Cocinas y Refrigeradoras

1ra Evaluación III Término 2007-2008. 3/Marzo/2008. ICM00158

Tema 1. En un container se transportaron cocinas y refrigeradoras.


Cada cocina pesa 100Kg y cada refrigeradora 200Kg.

Por otro lado, una cocina ocupa un espacio de 1.05 m3 y cada refrigeradora 2 m3.

En total entre cocinas y refrigeradoreas se registró un peso de 1000Kg y ocuparon juntas un espacio de 10.4 m3.

Se desea conocer cuántas cocinas y refrigeradoras se transportó en el container.

a. Plantear este problema como el de un sistema de ecuaciones y resolverlo con un método directo (Gauss), usar aritmética de 4 dígitos.

b. El encargado de transporte se equivocó, y en realidad cada cocina ocupa un espacio de 1.1 m3. Encuentre nuevamente la solución.

c. El sistema de ecuaciones usado ¿Es bién o mal condicionado?


1Eva_IIT2007_T3 Interpolación inversa

1ra Evaluación II Término 2007-2008. 4/Diciembre/2007.
ICM00158

Tema 3. Dado los datos de una función:

f(0.50) = 1.648
f(0.65) = 1.915
f( x  ) = 2.117
f(0.80) = 2.225
f(0.95) = 2.5857

Determinar el valor de x, usando interpolación inversa.


xi = np.array([0.50 , 0.65 , x, 0.80 , 0.95  ])
fi = np.array([1.648, 1.915, 2.117, 2.225, 2.5857])

Use otra forma para repasar otros conceptos:
– Encuentre el polinomio de interpolación entre los puntos disponibles,
– Use un método de búsqueda de raiz para encontrar el punto x.

1Eva_IIT2007_T2 Aplicar Gauss-Seidel

1ra Evaluación II Término 2007-2008. 4/Diciembre/2007. ICM00158

Tema 2. Dadas las matrices:

A = [[7.63, 0.30, 0.15,  0.50, 0.34, 0.84],
     [0.38, 6.40, 0.70,  0.90, 0.29, 0.57],
     [0.83, 0.19, 8.33,  0.82, 0.34, 0.37],
     [0.50, 0.68, 0.86, 10.21, 0.53, 0.70],
     [0.71, 0.30, 0.85,  0.82, 5.95, 0.55],
     [0.43, 0.54, 0.59,  0.66, 0.31, 9.25]]

B = [[ -9.44],
     [ 25.27],
     [-48.01],
     [ 19.76],
     [-23.63],
     [ 62.59]]

a) Escribir los sitemas AX=B y X=TX+C

b) Determine ||A||, y ||T||

c) Establezca la solución con el método de Gauss-Seidel con una tolerancia de 10-5

1Eva_IIT2007_T1 Distribución binomial acumulada

1ra Evaluación II Término 2007-2008. 4/Diciembre/2007. ICM00158

Tema 1. Un modelo de uso frecuente en teoría de probabilidad es la distribución binomial acumulada, cuya fórmula es:

F = \sum_{t=0}^{k} \binom{n}{t} p^t (1-p)^{n-t}

Con la fórmula de Newton, calcule con cuatro decimales exactos el valor de p tal que F=0.4, dado que n=5 y k=1

Nota: El valor de p debe ser un número real entre 0 y 1