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Mostrando las entradas con la etiqueta Metodo de Cramer en Python

Reseña del sensor Aidex y su relación con IoT y mHealth

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En esta publicación quiero compartir mi experiencia personal utilizando el sensor de glucosa Aidex , el cual adquirí en AliExpress. Además de reseñar el dispositivo, quiero hablar sobre cómo se relaciona con el concepto de Internet of Things (IoT) , el área de mHealth (mobile health) y reflexionar sobre los posibles riesgos de seguridad asociados. ¿Qué es IoT? El Internet of Things o Internet de las Cosas se refiere a la conexión de objetos físicos a internet para recolectar, enviar y procesar datos. Estos dispositivos incluyen desde sensores y electrodomésticos inteligentes hasta automóviles conectados. En el caso del Aidex, el chip y el transmisor conectado al cuerpo forman parte de este ecosistema al enviar datos de glucosa en tiempo real a un dispositivo móvil. Mi experiencia con Aidex El kit incluye un sensor, un transmisor y la aplicación móvil. En mi caso, lo conecté con un Xiaomi Mi 13 y logré visualizar las mediciones de glucosa de forma continua en la...

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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