jueves, 21 de febrero de 2013

MATLAB


Qué es Matlab?
MATLAB (abreviatura de MATrix LABoratory, "laboratorio de matrices") es un software matemático que ofrece un entorno de desarrollo integrado(IDE) con un lenguaje de programación propio (lenguaje M). Está disponible para las plataformas Unix, Windows y Mac OS X.
Entre sus prestaciones básicas se hallan: la manipulación de matrices, la representación de datos y funciones, la implementación de algoritmos, la creación de interfaces de usuario (GUI) y la comunicación con programas en otros lenguajes y con otros dispositivos hardware. El paquete MATLAB dispone de dos herramientas adicionales que expanden sus prestaciones, a saber, Simulink (plataforma de simulación multidominio) y GUIDE (editor de interfaces de usuario - GUI). Además, se pueden ampliar las capacidades de MATLAB con las cajas de herramientas(toolboxes); y las de Simulink con los paquetes de bloques (blocksets).
Es un software muy usado en universidades y centros de investigación y desarrollo. En los últimos años ha aumentado el número de prestaciones, como la de programar directamente procesadores digitales de señal o crear código VHDL.

Qué lenguaje de programación usa matlab?
El lenguaje de programación M fue creado en1970 para proporcionar un sencillo acceso al software de matrices LINPACK y EISPACK sin tener que usar Fortran.

Indique 20 comandos básicos más utilizados en matlab.

abs

acker

axis
bode
c2dm
clf
conv
ctrb
deconv
det
dimpulse
dlqr
dlsim
dstep
eig
eps
feedback
figura
for
format

Qué son las medidas de tendencia central?
Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. Cuando se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros dentro de la distribución, independientemente de que ésta esté más o menos centrada, se habla de estas medidas como medidas de posición.1 En este caso se incluyen también los cuantiles entre estas medidas. Se debe tener en cuenta que existen variables cualitativas y variables cuantitativas, por lo que las medidas de posición o medidas de tendencia se usan de acuerdo al tipo de variable que se está observando, en este caso se observan variables cuantitativas.
Cuáles son las medidas de tendencia central y escriba su definición (de cada una)?
media ponderada:
La media ponderada es una medida de tendencia central, que es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa (o peso) respecto de los demás datos. Se obtiene del cociente entre la suma de los productos de cada dato por su peso o ponderación y la suma de los pesos.
media geométrica 
En matemáticas y estadística, la media geométrica de una cantidad arbitraria de números (por decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números, es recomendada para datos de progresión geométrica, para promediar razones, interés compuesto y números índices.


media armónica
La media armónica, denominada H, de una cantidad finita de números es igual al recíproco, o inverso, de la media aritmética de los recíprocos de dichos valores y es recomendada para promediar velocidades.
mediana
En el ámbito de la estadística, la mediana, representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y los que sean mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la muestra. La mediana coincide con el percentil 50, con el segundo cuartil y con el quinto decil. Su cálculo no se ve afectado por valores extremos.
moda
En estadística, la moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos.Hablaremos de una distribución bimodal de los datos adquiridos en una columna cuando encontremos dos modas, es decir, dos datos que tengan la misma frecuencia absoluta máxima. Una distribución trimodal de los datos es en la que encontramos tres modas. Si todas las variables tienen la misma frecuencia diremos que no hay moda.
En teoría de probabilidad, la varianza (que suele representarse como \sigma^2) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.

Qué es la varianza estadística
Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La desviación estándar, es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos de la variable objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0.
Hay que tener en cuenta que la varianza puede verse muy influida por los valores atípicos y no se aconseja su uso cuando las distribuciones de las variables aleatorias tienen colas pesadas. En tales casos se recomienda el uso de otras medidas de dispersión más robustas.

Qué es una dispersión estadística?
Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la mediana media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la mediana media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.
Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (Desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (Varianza).

Qué es la correlación estadística
La correlación estadística determina la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.

Qué es ji-cuadrado?
contrasta la hipótesis de independencia entre variables.

Qué es un ajuste de regresión?
En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
Y_t = \beta_0  + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 +  \cdots +\beta_p X_p + \varepsilon

Qué es un ajuste de regresión?
Las rectas de regresión son las rectas que mejor se ajustan a la nube de puntos (o también llamado diagrama de dispersión) generada por una distribución binomial. Matemáticamente, son posibles dos rectas de máximo ajuste:

Qué es una recta de regresión?
La recta de regresión de Y sobre X:
(14)y = \bar{y} + \frac{\sigma_{xy}}{\sigma_{x}^2}(x - \bar{x})
La recta de regresión de X sobre Y:
(15)x = \bar{x} + \frac{\sigma_{xy}}{\sigma_{y}^2}(y - \bar{y})

La correlación ("r") de las rectas determinará la calidad del ajuste. Si r es cercano o igual a 1, el ajuste será bueno y las predicciones realizadas a partir del modelo obtenido serán muy fiables (el modelo obtenido resulta verdaderamente representativo); si r es cercano o igual a 0, se tratará de un ajuste malo en el que las predicciones que se realicen a partir del modelo obtenido no serán fiables (el modelo obtenido no resulta representativo de la realidad). Ambas rectas de regresión se intersecan en un punto llamado centro de gravedad de la distribución.

Para qué sirve una recta de regresión.
Se utiliza para predecir la variable dependiente (Y) a partir de la independiente (X). 

Qué es la estadística inferencial?
La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. 

Qué es una matríz diagonal?
En álgebra lineal, una matriz diagonal es una matriz cuadrada en que las entradas son todas nulas salvo en la diagonal principal, y éstas pueden ser nulas o no. Así, la matriz D = (di,j) es diagonal si:
d_{i,j} = 0 \mbox{ si } i \ne j
Ejemplo:
\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & 4 \end{bmatrix}

Qué es un eigenvector?
son los vectores no nulos que, cuando son transformados por el operador, dan lugar a un múltiplo escalar de sí mismos, con lo que no cambian su dirección. Este escalar \lambda recibe el nombre valor propio, autovalor, valor característico o eigenvalor. A menudo, una transformación queda completamente determinada por sus vectores propios y valores propios. Un espacio propio, autoespacio, eigenespacio o subespacio fundamental asociado al valor propio \lambda es el conjunto de vectores propios con un valor propio común.


Resuma en que consiste el método de Gram Shmith?
El método de Gram-Schmidt se usa para hallar bases ortogonales (Espacio Euclideo no normalizado) de cualquier base no euclidea.
En álgebra lineal, el proceso de ortogonalización de Gram–Schmidt es un algoritmo para construir, a partir de un conjunto de vectores linealmente independientes (base) de un espacio prehilbertiano (usualmente, el espacio euclídeo Rn), otro conjunto ortonormal de vectores que genere el mismo subespacio vectorial.
Este algoritmo recibe su nombre de los matemáticos Jørgen Pedersen Gram y Erhard Schmidt.


De un ejemplo desarrollado del método de Gram Smith!
En primer lugar tenemos que:
\mathbf{v}-{\langle \mathbf{u}, \mathbf{v}\rangle\over\langle \mathbf{u}, \mathbf{u}\rangle}\mathbf{u} = \mathbf{v} - \mathrm{proy}_{\mathbf{u}}\,(\mathbf{v})
Es un vector ortogonal a \mathbf{u}. Entonces, dados los vectores \mathbf{v}_1, \dots, \mathbf{v}_n , se define:
\mathbf{u}_1 = \mathbf{v}_1,
\mathbf{u}_2 = \mathbf{v}_2-{\langle \mathbf{u}_1, \mathbf{v}_2\rangle\over\langle\mathbf{u}_1,\mathbf{u}_1\rangle}\mathbf{u}_1,
\mathbf{u}_3 = \mathbf{v}_3-{\langle \mathbf{u}_1, \mathbf{v}_3\rangle\over\langle\mathbf{u}_1,\mathbf{u}_1\rangle}\mathbf{u}_1-{\langle \mathbf{u}_2, \mathbf{v}_3\rangle\over\langle\mathbf{u}_2,\mathbf{u_2}\rangle}\mathbf{u}_2,
Generalizando en k:
\mathbf{u}_k = \mathbf{v}_k-\sum_{j=1}^{k-1}{\langle \mathbf{u}_j, \mathbf{v}_k\rangle\over\langle\mathbf{u}_j,\mathbf{u}_j\rangle}\mathbf{u}_j
A partir de las propiedades del producto escalar, es sencillo probar que el conjunto de vectores \mathbf{u}_1, \dots, \mathbf{u}_n es ortogonal.
Para hallar los vectores ortonormales basta con dividir entre la norma de cada vector de la base hallada: \mathbf{e}_k = {\mathbf{u}_k \over ||\mathbf{u}_k||} = {\mathbf{u}_k \over \sqrt{\langle\mathbf{u}_k,\mathbf{u}_k\rangle}}




Qué es net logo y tipo de programación usa?
NetLogo es un ambiente modelado programable para simular sistemas naturales y sociales, principalmente de tipo complejo que evolucionan con el tiempo.
Contiene una biblioteca de modelos “Models Library”que es una colección grande de simulaciones que pueden usarse y modificarse. Estas simulaciones se dirigen a muchas áreas tales como: ciencias naturales y sociales. biología y medicina. física y química. matemática e informática. economía y psicología social


Modelo: Tráfico Básico

En este modelo podemos notar un automóvil rojo en un flujo de coches azules. En el flujo de automóviles todos se están desplazando en la misma dirección. De vez en cuando se "apilan" y dejan de moverse. Este modela la manera como pueden formarse atascos en el tráfico sin que exista alguna causa tal como un accidente, un puente roto, o el vuelco de un camión. No es necesaria una  "causa central" para que se forme un embotellamiento de tráfico.


Nosotros podemos modificar la configuración y observar algunas ejecuciones para entender completamente el modelo.
Mirando el modelo básico de tráfico se puede observar que el ambiente es bastante simple; un fondo negro con una calle blanca y cierto número de coches azules y un sólo coche rojo. Los cambios que se podrían introducir en el modelo incluyen: cambio del color y forma de los coches, adición de una casa o un semáforo, creación de una luz de pare o incluso la creación de otro carril de tráfico. Algunos de estos cambios sugeridos son cosméticos y mejoran el aspecto del modelo, mientras que los otros son más de comportamiento. Para realizar estos  sencillos cambios podemos utilizar el Centro de Comando.

Modelo: depredación Lobo Oveja

Es un modelo multiagente simple en Net Logo
Con este se modela el crecimiento de la población de un depredador / presa sistema con el tiempo. Tiene las siguientes características:


         Hay dos razas de "tortugas", llamada ovejas y lobos.
        Las ovejas y los lobos se mueven al azar y tiene poca energía.
       Los lobos y las ovejas pierden energía por movimiento. Si un lobo o una oveja tiene cero energía, muere.
         Las Ovejas ganan energía al comer hierba.
         Los Lobos ganan energía comiendo las ovejas.
         Los dos lobos y las ovejas pueden reproducir, compartir la energía con sus hijos.

Puede producir «gráficos tortuga», es decir, poder en dar instrucciones a una tortuga virtual, un cursor gráfico usado para crear dibujos, que en algunas versiones es un triángulo, en otras tiene la figura de una tortuga vista desde arriba. Esta tortuga o cursor se maneja mediante palabras que representan instrucciones, por ejemplo:


§  forward 100 (la tortuga camina hacia delante 100 pasos)
§  turnright 90 (la tortuga se gira hacia la derecha 90º)
§  turnleft 30(la tortuga se gira hacia la izquierda 30º)

martes, 15 de enero de 2013

http://www.el-juego-mas-dificil-del-mundo.com/





Instrucciones para jugar al Juego Mas Dificil Del Mundo

Eres el cuadrado rojo, evita los círculos azules y recoge los círculos amarillos (monedas).
Usa las TECLAS DE CURSOR o WASD para moverte.
Una vez que hayas recogido todos los círculos amarillos, pasa a la zona verde para completar el nivel.
Hay 30 niveles. Algunos niveles tienen más de una zona verde, estas zonas actuaran como puntos de control.
Tu puntuación será un reflejo de la cantidad de veces que hayas muerto, cuantas menos veces mueras, mejor.






Aquí ofrecemos una selección de numerosas simulaciones java que consideramos interesantes. Estamos convencidos de los beneficios de contar con las nuevas tecnologías para facilitar una "visión" más comprensiva de los conceptos físicos y químicos. Hemos de señalar que los applets son, todos, tomados de otras webs especializadas. Los applets se han agrupado en cuatro bloques diferenciados: Métodos de la Ciencia, Laboratorio de Química, Laboratorio de Física y Física de 2º de Bachillerato. Dentro de cada bloque, las simulaciones están organizadas por temas.