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¿Por qué usamos palabras como “árbol”, “hilo” o “demonio” en programación? Metáforas que moldean el software

Programar con metáforas: cómo el lenguaje moldea el software… y nuestra forma de entenderlo En el mundo de la programación, muchas veces usamos palabras que no vienen de lo técnico, sino de la vida cotidiana, la naturaleza, o incluso lo espiritual. Árboles, hijos, demonios, hilos, nubes... ¿por qué usamos estos términos para describir conceptos de software? Este artículo es una reflexión sobre cómo las metáforas nos ayudan —y a veces nos limitan— cuando intentamos comprender el mundo del código. 🌱 Inspiraciones naturales y biológicas Desde las estructuras de datos hasta la inteligencia artificial, usamos muchos conceptos tomados de la biología o el mundo físico: Redes neuronales: inspiradas en el cerebro humano, aunque su funcionamiento real sea muy diferente. Árboles, ramas, hojas: estructuras que usamos para modelar relaciones jerárquicas. Algoritmos genéticos: evolución artificial basada en selección y mutación. 👪 Relaciones familiares en estructuras En ...

cómo resolver ecuaciones lineales con Python

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Quizás se han preguntado cómo puedo resolver una ecuación utilizando Python. Primero es convertir nuestro sistema de ecuaciones a matrices y vectores es decir utilizar Álgebra lineal. Entonces primer paso nuestra ecuación de ejemplo es: 3x + 2y -5z =8 2x-5y+3z =5 8y+9z =6 Esto convertido a Algebra Lineal se ve así: [3,2,-5  2,-5,3 0,8,9] Vector de resultados de la ecuación [8,5,6] En el álgebra lineal tenemos varios métodos que podemos utilizar para resolver este tipo de ecuaciones ,estos métodos son : Regla de Cramer Gauss Jordan Eliminación Gaussiana En este post vamos hablar de la regla de Cramer la cual consiste en ir remplazando una columna por el vector de resultados y obtener la determinante de la matriz inicial y la matriz con el ventor .  Ahora vamos a transformar estas reglas a un programa Primero vamos a hacerlo de manera manual en el programa simulando los pasos import numpy as np #Cramer rules matrix_l = np.array([[3,2,-5],         ...

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