Este documento presenta un análisis gráfico de la programación lineal. Explica cómo graficar desigualdades y contornos, y cómo identificar restricciones activas e inactivas geométricamente. También muestra cómo usar Excel para resolver gráficamente un problema de programación lineal y analizar las restricciones.
El documento describe el método dual simplex para resolver problemas de programación lineal óptimos pero infactibles. Este método convierte las restricciones en forma canónica y agrega variables de holgura para poner el problema en una tabla inicial. Si algún elemento de la parte derecha es negativo y se satisface la condición de optimidad, el problema puede resolverse iterativamente mediante el método dual simplex hasta alcanzar una solución factible y óptima.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad. Define la distribución de Bernoulli, la cual tiene dos resultados posibles, éxito o fracaso. Luego describe la distribución binomial, la cual se basa en múltiples ensayos de Bernoulli independientes. Finalmente, introduce la distribución de Poisson y la distribución exponencial.
Este documento presenta varios ejercicios de programación lineal resueltos utilizando el método simplex. El primer ejercicio maximiza una función objetivo sujeta a dos restricciones, llegando a una solución óptima de Z=400 con X1=0, X2=0, X3=50 y X4=50. El segundo ejercicio construye la primera tabla simplex para identificar la solución inicial artificial. El tercer ejercicio minimiza una función objetivo sujeta a dos restricciones, encontrando una solución óptima de Z=160 con
Este documento presenta cuatro problemas de programación lineal resueltos. El primer problema involucra maximizar las ganancias de una empresa que fabrica ventanas de madera y aluminio. El segundo problema busca maximizar las ganancias de una empresa que fabrica televisores de diferentes tamaños. El tercer problema intenta maximizar las ganancias al fabricar dos productos con recursos limitados. El cuarto problema trata de maximizar las ganancias al introducir nuevos seguros con recursos humanos limitados.
Este documento proporciona información sobre diferentes técnicas de conteo como permutaciones, combinaciones y diagramas de árboles. Explica las fórmulas para calcular permutaciones y combinaciones y provee ejemplos numéricos. También incluye ejercicios resueltos sobre la aplicación de estas técnicas para contar resultados posibles.
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoMari Cruz
Este documento describe el método de los costos mínimos para resolver problemas de transporte o distribución. El método asigna la mayor cantidad posible de unidades de oferta a la celda con el costo más bajo hasta completar la distribución. Se presenta un ejemplo de SunRay Transport Company que transporta granos de 3 silos a 4 molinos, y al aplicar el método de costos mínimos se obtiene una solución óptima con un costo total de $475.
El documento describe dos métodos para resolver problemas de programación lineal cuando el origen no es una solución factible: el método de las dos fases y el método de penalidad. El método de las dos fases resuelve primero un problema artificial para encontrar una solución básica inicial, y luego resuelve el problema original. El método de penalidad agrega penalidades a las variables artificiales para forzar una solución factible mientras maximiza la función objetivo original.
Este documento presenta un análisis gráfico de la programación lineal. Explica cómo graficar desigualdades y contornos, y cómo identificar restricciones activas e inactivas geométricamente. También muestra cómo usar Excel para resolver gráficamente un problema de programación lineal y analizar las restricciones.
El documento describe el método dual simplex para resolver problemas de programación lineal óptimos pero infactibles. Este método convierte las restricciones en forma canónica y agrega variables de holgura para poner el problema en una tabla inicial. Si algún elemento de la parte derecha es negativo y se satisface la condición de optimidad, el problema puede resolverse iterativamente mediante el método dual simplex hasta alcanzar una solución factible y óptima.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad. Define la distribución de Bernoulli, la cual tiene dos resultados posibles, éxito o fracaso. Luego describe la distribución binomial, la cual se basa en múltiples ensayos de Bernoulli independientes. Finalmente, introduce la distribución de Poisson y la distribución exponencial.
Este documento presenta varios ejercicios de programación lineal resueltos utilizando el método simplex. El primer ejercicio maximiza una función objetivo sujeta a dos restricciones, llegando a una solución óptima de Z=400 con X1=0, X2=0, X3=50 y X4=50. El segundo ejercicio construye la primera tabla simplex para identificar la solución inicial artificial. El tercer ejercicio minimiza una función objetivo sujeta a dos restricciones, encontrando una solución óptima de Z=160 con
Este documento presenta cuatro problemas de programación lineal resueltos. El primer problema involucra maximizar las ganancias de una empresa que fabrica ventanas de madera y aluminio. El segundo problema busca maximizar las ganancias de una empresa que fabrica televisores de diferentes tamaños. El tercer problema intenta maximizar las ganancias al fabricar dos productos con recursos limitados. El cuarto problema trata de maximizar las ganancias al introducir nuevos seguros con recursos humanos limitados.
Este documento proporciona información sobre diferentes técnicas de conteo como permutaciones, combinaciones y diagramas de árboles. Explica las fórmulas para calcular permutaciones y combinaciones y provee ejemplos numéricos. También incluye ejercicios resueltos sobre la aplicación de estas técnicas para contar resultados posibles.
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoMari Cruz
Este documento describe el método de los costos mínimos para resolver problemas de transporte o distribución. El método asigna la mayor cantidad posible de unidades de oferta a la celda con el costo más bajo hasta completar la distribución. Se presenta un ejemplo de SunRay Transport Company que transporta granos de 3 silos a 4 molinos, y al aplicar el método de costos mínimos se obtiene una solución óptima con un costo total de $475.
El documento describe dos métodos para resolver problemas de programación lineal cuando el origen no es una solución factible: el método de las dos fases y el método de penalidad. El método de las dos fases resuelve primero un problema artificial para encontrar una solución básica inicial, y luego resuelve el problema original. El método de penalidad agrega penalidades a las variables artificiales para forzar una solución factible mientras maximiza la función objetivo original.
1) El documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas para comparar proporciones y medias poblacionales entre dos grupos. 2) Incluye teoremas y ejemplos para contrastar hipótesis nulas sobre la diferencia de proporciones y medias utilizando estadísticos Z y t de Student. 3) El autor es un experto en estadística aplicada que imparte clases sobre inferencia estadística.
El documento presenta el método gráfico para resolver problemas de programación lineal con dos variables. Explica cómo graficar las restricciones y función objetivo, y encontrar la solución óptima evaluando la función objetivo en las esquinas del área factible o usando la función objetivo para determinar la esquina que la optimiza. Presenta ejemplos de problemas con una solución única, múltiples soluciones, soluciones indeterminadas y sin solución.
El documento describe que dos empresas mineras extraen diferentes tipos de minerales que son clasificados en tres grados y tienen un contrato para suministrar mineral a una planta de fundición cada semana. Se proporcionan los costos y producción diarios de cada empresa. El objetivo es minimizar los costos totales y determinar cuántos días a la semana debe operar cada empresa para cumplir con el contrato. Usando programación lineal, la solución óptima es que la Empresa X opera 1.5 días a la semana y la Empresa Y opera 3 días a la semana.
El documento presenta dos problemas de programación lineal. El primero busca minimizar el costo de comprar dos tipos de compuestos para alimentar pollos con una dieta mínima. La solución óptima es comprar 3.75 unidades de cada compuesto por un costo mínimo de 150 bs. El segundo problema busca maximizar las ganancias al vender dos ofertas con diferentes cantidades de camisas y pantalones para liquidar existencias. La solución óptima es vender 50 ofertas del tipo y y 25 ofertas del tipo b para una ganancia total de 2750
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad continua, incluyendo la distribución Gamma, Exponencial, Erlang y Weibull. Define cada distribución, incluyendo sus funciones de densidad, media, varianza y aplicaciones. También incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución.
El documento presenta 6 problemas de optimización que involucran programación lineal. Cada problema describe una situación con variables, restricciones y una función objetivo a maximizar o minimizar. Se pide determinar la solución óptima para cada problema que cumpla con las condiciones dadas.
Este documento presenta 5 problemas de contraste de hipótesis. El primero contrasta si los dados están bien hechos mediante un contraste bilateral y unilateral. El segundo contrasta si la duración media de las bombillas es de 1680 horas. El tercero contrasta si la media poblacional de los tubos es de 43 mm. El cuarto contrasta si al menos el 95% de las viviendas cumplen la certificación. El quinto contrasta si la media de memoria de los estudiantes es de 195 puntos.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Incluye 8 ejemplos de problemas estadísticos que involucran pruebas de hipótesis para probar si una hipótesis nula es verdadera o falsa, y la construcción de intervalos de confianza. Los ejemplos cubren temas como ventas de relojes, rapidez de combustión, visitas de vendedores, tiempo de secado de pintura y errores ortográficos. El documento proporciona los datos y cálculos relevantes
Este documento presenta 6 ejercicios de hipótesis estadísticas. Cada ejercicio enuncia hipótesis nulas y alternativas, determina zonas de aceptación, verifica los valores muestrales y llega a una conclusión sobre si se acepta o rechaza la hipótesis nula basada en un nivel de significación dado. Los ejercicios involucran conceptos como intervalos de confianza, proporciones poblacionales y medias para confirmar afirmaciones estadísticas.
Este documento presenta un problema de optimización de producción de pintura para una empresa que produce dos tipos de pintura utilizando dos materias primas. Se formula un modelo de programación lineal para maximizar las utilidades diarias totales sujeto a restricciones de disponibilidad de materias primas y demanda. El documento también describe el análisis de sensibilidad gráfico para analizar cómo cambios en los parámetros del modelo afectarían la solución óptima.
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
Este documento presenta 10 problemas de estadística descriptiva que involucran estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y predicción para una o dos muestras. Los problemas abarcan temas como vida promedio de ratones, profundidad de módulos de marcapasos, kilómetros recorridos por automóviles, contenido de azúcar en cereales y dureza de cabezas de alfileres. Se pide calcular intervalos de confianza y predicción utilizando desviaciones estándares muestrales y sup
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar las ganancias de una fábrica de hilados al fabricar dos tipos de tejido T y T' usando diferentes cantidades de tres tipos de hilo. Se define una función objetivo y restricciones basadas en la disponibilidad de los hilos. La solución óptima es fabricar 571.42 metros de T y 2142.9 metros de T'.
Análisis de Sensibilidad PL Método GráficoProfesor Hugo
Este documento presenta el análisis de sensibilidad para un problema de programación lineal formulado para la compañía PROTRAC Inc. El problema busca maximizar la contribución al margen variando la producción de dos máquinas (E-9 y F-9) sujeto a restricciones de tiempo de maquinado, pruebas y política de producción. Se explican conceptos como el efecto de cambios en los coeficientes de la función objetivo y en las restricciones, la detección de restricciones redundantes, y la importancia del análisis de sensibil
El documento describe el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método implica 1) expresar el modelo matemático en forma estándar, 2) elaborar la tabla inicial, 3) determinar la variable no básica que entra, 4) determinar la variable que sale, y 5) aplicar Gauss-Jordan para eliminar la variable que entra. El proceso se repite hasta alcanzar la solución óptima. Se explican también las variables artificiales para generar una solución factible inicial cuando no hay variables holgura.
El documento habla sobre el curso de Investigación de Operaciones I de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. El curso fue realizado por dos alumnas, Geraldine Marleni Bellon Pacheco y Ayda Maribel Ramírez Montalvo, y trató sobre el Año del Centenario de Machu Picchu para el Mundo.
Cien problemas de programacion lineal parte 4fzeus
El documento presenta un problema de planificación de la producción de una fábrica de conservas de melón con el objetivo de maximizar los beneficios. Las variables son la cantidad de melón de diferentes calidades destinadas a la producción de conservas y jugo, sujetas a restricciones en la capacidad de producción, calidad mínima requerida y proporciones de venta. El objetivo es maximizar los ingresos menos costes de producción.
Este documento explica el concepto de suficiencia de datos, que consiste en identificar qué información es necesaria para resolver un problema. Se presentan dos soluciones propuestas y el objetivo es determinar si la Información I, la Información II o si se necesitan ambas para encontrar la solución. Se debe analizar si cada dato por separado es suficiente o si se requieren combinarlos.
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESJuanMiguelCustodioMo
1. El documento presenta la resolución de varios problemas de programación lineal y sus duales. Se convierten los problemas a su forma estándar y se resuelven usando el método simplex. Se obtienen las soluciones óptimas de los problemas primal y dual.
2. Se pide estimar el intervalo del valor objetivo óptimo para dos problemas de PL presentados.
3. En uno de los ejemplos, la solución dual no es factible a pesar de que z=w, por lo que la solución primal es la óptima.
Este documento presenta la resolución de un problema de optimización mediante los métodos gráfico y simplex. El problema involucra maximizar una función objetivo sujeta a tres restricciones. El método gráfico identifica el punto (0,2) como la solución óptima, con un valor máximo de 400. El método simplex también determina que la solución óptima es X2=2, con un valor máximo de Z de 400.
Este documento presenta los conceptos y procedimientos para calcular el área de regiones planas utilizando la integral definida. Explica que el área de una región se puede obtener como la suma de áreas de elementos diferenciales infinitesimales, lo que equivale a evaluar una integral definida. Proporciona ejemplos detallados de cómo calcular el área entre curvas, bajo una curva, y de regiones simple-y. Concluye resumiendo los pasos a seguir para hallar el área de cualquier región plana mediante la integral.
Algebra lesson 4.2 zeroes of quadratic functionspipamutuc
This document provides information about quadratic functions and solving for their zeroes (x-intercepts). It discusses factoring quadratic expressions, using the zero product property to set each factor equal to zero. It also introduces the quadratic formula as a way to solve quadratic equations that are not factorable. There is an example of using the quadratic formula to find the zeroes of the function f(x)=x^2 - 3x - 1. The document concludes with practice problems for students to solve for the zeroes of various quadratic functions.
This document provides notes and examples on solving quadratic equations. It begins with an agenda for the day which includes warm up exercises, class notes on solving quadratics, and a factoring test. The class notes section defines quadratic equations, explains their standard form and graph as a parabola, and provides examples of solving various quadratics by factoring. It also discusses properties of parabolas such as having two solutions. The document concludes by providing examples and steps for solving different types of quadratics by factoring and taking square roots.
1) El documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas para comparar proporciones y medias poblacionales entre dos grupos. 2) Incluye teoremas y ejemplos para contrastar hipótesis nulas sobre la diferencia de proporciones y medias utilizando estadísticos Z y t de Student. 3) El autor es un experto en estadística aplicada que imparte clases sobre inferencia estadística.
El documento presenta el método gráfico para resolver problemas de programación lineal con dos variables. Explica cómo graficar las restricciones y función objetivo, y encontrar la solución óptima evaluando la función objetivo en las esquinas del área factible o usando la función objetivo para determinar la esquina que la optimiza. Presenta ejemplos de problemas con una solución única, múltiples soluciones, soluciones indeterminadas y sin solución.
El documento describe que dos empresas mineras extraen diferentes tipos de minerales que son clasificados en tres grados y tienen un contrato para suministrar mineral a una planta de fundición cada semana. Se proporcionan los costos y producción diarios de cada empresa. El objetivo es minimizar los costos totales y determinar cuántos días a la semana debe operar cada empresa para cumplir con el contrato. Usando programación lineal, la solución óptima es que la Empresa X opera 1.5 días a la semana y la Empresa Y opera 3 días a la semana.
El documento presenta dos problemas de programación lineal. El primero busca minimizar el costo de comprar dos tipos de compuestos para alimentar pollos con una dieta mínima. La solución óptima es comprar 3.75 unidades de cada compuesto por un costo mínimo de 150 bs. El segundo problema busca maximizar las ganancias al vender dos ofertas con diferentes cantidades de camisas y pantalones para liquidar existencias. La solución óptima es vender 50 ofertas del tipo y y 25 ofertas del tipo b para una ganancia total de 2750
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad continua, incluyendo la distribución Gamma, Exponencial, Erlang y Weibull. Define cada distribución, incluyendo sus funciones de densidad, media, varianza y aplicaciones. También incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución.
El documento presenta 6 problemas de optimización que involucran programación lineal. Cada problema describe una situación con variables, restricciones y una función objetivo a maximizar o minimizar. Se pide determinar la solución óptima para cada problema que cumpla con las condiciones dadas.
Este documento presenta 5 problemas de contraste de hipótesis. El primero contrasta si los dados están bien hechos mediante un contraste bilateral y unilateral. El segundo contrasta si la duración media de las bombillas es de 1680 horas. El tercero contrasta si la media poblacional de los tubos es de 43 mm. El cuarto contrasta si al menos el 95% de las viviendas cumplen la certificación. El quinto contrasta si la media de memoria de los estudiantes es de 195 puntos.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Incluye 8 ejemplos de problemas estadísticos que involucran pruebas de hipótesis para probar si una hipótesis nula es verdadera o falsa, y la construcción de intervalos de confianza. Los ejemplos cubren temas como ventas de relojes, rapidez de combustión, visitas de vendedores, tiempo de secado de pintura y errores ortográficos. El documento proporciona los datos y cálculos relevantes
Este documento presenta 6 ejercicios de hipótesis estadísticas. Cada ejercicio enuncia hipótesis nulas y alternativas, determina zonas de aceptación, verifica los valores muestrales y llega a una conclusión sobre si se acepta o rechaza la hipótesis nula basada en un nivel de significación dado. Los ejercicios involucran conceptos como intervalos de confianza, proporciones poblacionales y medias para confirmar afirmaciones estadísticas.
Este documento presenta un problema de optimización de producción de pintura para una empresa que produce dos tipos de pintura utilizando dos materias primas. Se formula un modelo de programación lineal para maximizar las utilidades diarias totales sujeto a restricciones de disponibilidad de materias primas y demanda. El documento también describe el análisis de sensibilidad gráfico para analizar cómo cambios en los parámetros del modelo afectarían la solución óptima.
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
Este documento presenta 10 problemas de estadística descriptiva que involucran estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y predicción para una o dos muestras. Los problemas abarcan temas como vida promedio de ratones, profundidad de módulos de marcapasos, kilómetros recorridos por automóviles, contenido de azúcar en cereales y dureza de cabezas de alfileres. Se pide calcular intervalos de confianza y predicción utilizando desviaciones estándares muestrales y sup
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar las ganancias de una fábrica de hilados al fabricar dos tipos de tejido T y T' usando diferentes cantidades de tres tipos de hilo. Se define una función objetivo y restricciones basadas en la disponibilidad de los hilos. La solución óptima es fabricar 571.42 metros de T y 2142.9 metros de T'.
Análisis de Sensibilidad PL Método GráficoProfesor Hugo
Este documento presenta el análisis de sensibilidad para un problema de programación lineal formulado para la compañía PROTRAC Inc. El problema busca maximizar la contribución al margen variando la producción de dos máquinas (E-9 y F-9) sujeto a restricciones de tiempo de maquinado, pruebas y política de producción. Se explican conceptos como el efecto de cambios en los coeficientes de la función objetivo y en las restricciones, la detección de restricciones redundantes, y la importancia del análisis de sensibil
El documento describe el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método implica 1) expresar el modelo matemático en forma estándar, 2) elaborar la tabla inicial, 3) determinar la variable no básica que entra, 4) determinar la variable que sale, y 5) aplicar Gauss-Jordan para eliminar la variable que entra. El proceso se repite hasta alcanzar la solución óptima. Se explican también las variables artificiales para generar una solución factible inicial cuando no hay variables holgura.
El documento habla sobre el curso de Investigación de Operaciones I de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. El curso fue realizado por dos alumnas, Geraldine Marleni Bellon Pacheco y Ayda Maribel Ramírez Montalvo, y trató sobre el Año del Centenario de Machu Picchu para el Mundo.
Cien problemas de programacion lineal parte 4fzeus
El documento presenta un problema de planificación de la producción de una fábrica de conservas de melón con el objetivo de maximizar los beneficios. Las variables son la cantidad de melón de diferentes calidades destinadas a la producción de conservas y jugo, sujetas a restricciones en la capacidad de producción, calidad mínima requerida y proporciones de venta. El objetivo es maximizar los ingresos menos costes de producción.
Este documento explica el concepto de suficiencia de datos, que consiste en identificar qué información es necesaria para resolver un problema. Se presentan dos soluciones propuestas y el objetivo es determinar si la Información I, la Información II o si se necesitan ambas para encontrar la solución. Se debe analizar si cada dato por separado es suficiente o si se requieren combinarlos.
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESJuanMiguelCustodioMo
1. El documento presenta la resolución de varios problemas de programación lineal y sus duales. Se convierten los problemas a su forma estándar y se resuelven usando el método simplex. Se obtienen las soluciones óptimas de los problemas primal y dual.
2. Se pide estimar el intervalo del valor objetivo óptimo para dos problemas de PL presentados.
3. En uno de los ejemplos, la solución dual no es factible a pesar de que z=w, por lo que la solución primal es la óptima.
Este documento presenta la resolución de un problema de optimización mediante los métodos gráfico y simplex. El problema involucra maximizar una función objetivo sujeta a tres restricciones. El método gráfico identifica el punto (0,2) como la solución óptima, con un valor máximo de 400. El método simplex también determina que la solución óptima es X2=2, con un valor máximo de Z de 400.
Este documento presenta los conceptos y procedimientos para calcular el área de regiones planas utilizando la integral definida. Explica que el área de una región se puede obtener como la suma de áreas de elementos diferenciales infinitesimales, lo que equivale a evaluar una integral definida. Proporciona ejemplos detallados de cómo calcular el área entre curvas, bajo una curva, y de regiones simple-y. Concluye resumiendo los pasos a seguir para hallar el área de cualquier región plana mediante la integral.
Algebra lesson 4.2 zeroes of quadratic functionspipamutuc
This document provides information about quadratic functions and solving for their zeroes (x-intercepts). It discusses factoring quadratic expressions, using the zero product property to set each factor equal to zero. It also introduces the quadratic formula as a way to solve quadratic equations that are not factorable. There is an example of using the quadratic formula to find the zeroes of the function f(x)=x^2 - 3x - 1. The document concludes with practice problems for students to solve for the zeroes of various quadratic functions.
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This document discusses solving quadratic equations by factoring. It begins by defining factored form and the FOIL method. It then provides examples of writing quadratic equations in standard form given roots, factoring quadratics using special products like difference of squares, and solving factored quadratic equations. The examples illustrate each step of solving quadratics by factoring, from rewriting the equation in factored form to setting each factor equal to 0 to obtain the solutions.
This document discusses methods for solving quadratic and cubic equations. It begins by introducing quadratic equations in standard form and methods for solving them, including factoring, completing the square, and using the quadratic formula. It then discusses properties related to the square root and applies them to solving quadratic equations. The document concludes by introducing cubic equations that are the sum or difference of cubes, and provides an example of solving one using factoring.
- The document discusses matrices, including definitions, operations, and examples of matrix addition, subtraction, transposition, and multiplication. It also covers linear programming, defining it as a method to optimize a mathematical model to achieve the best outcome.
- Key concepts covered include the definitions of a matrix and its elements, how to perform basic operations like addition and subtraction on matrices, and how matrices are multiplied using the dot product of rows and columns. Linear programming is introduced as a method using linear relationships to find the maximum or minimum value of an objective function.
The document describes how to formulate and solve linear programming problems by defining the components of a linear programming problem, describing how to model real-world problems as linear programs, and outlining two methods, graphical and simplex, to solve linear programming problems. It then provides examples of solving linear programming problems using these steps and methods.
This document provides an overview of solving quadratic equations through various methods, including factoring, using the zero product property, completing the square, and using the quadratic formula. Key points covered include:
- A quadratic equation is of the form ax2 + bx + c = 0.
- Quadratic equations can be solved by factoring the left side into two binomial factors and setting each equal to 0.
- The quadratic formula, x = (-b ± √(b2 - 4ac))/2a, can be derived from completing the square and used to solve any quadratic equation.
- Examples are provided to demonstrate solving quadratic equations through factoring, completing the square, and using the quadratic formula.
This document discusses linear programming (LP) models. It begins by outlining the steps to develop an LP model: formulation, solution, and interpretation with sensitivity analysis. Key properties of LP models are that they seek to maximize or minimize an objective function subject to constraints, with the goal of determining optimal values for decision variables. An example LP model is presented to maximize profit for a furniture company subject to resource constraints. The model variables and constraints are defined and the graphical solution is illustrated on a two-dimensional graph, finding the optimal solution that satisfies all constraints and maximizes the objective function. Special situations in LP models like infeasibility, alternate optima, and unboundedness are also addressed. The document concludes by noting LP models
This document summarizes key concepts about quadratic equations, including:
- Quadratic equations can be solved by factoring, completing the square, or using the quadratic formula.
- Completing the square involves manipulating the equation into a perfect square trinomial form.
- The quadratic formula provides the solutions to any quadratic equation in standard form.
- Cubic equations that are the sum or difference of cubes can be factored and solved.
- Literal quadratic equations can be solved for a specified variable using techniques like the square root property or quadratic formula.
- The discriminant determines whether the solutions to a quadratic equation are rational, irrational, or complex numbers.
This document provides steps for solving various types of quadratic equations:
1) Factoring trinomials into two binomials and setting each binomial equal to zero to solve for x.
2) Solving basic square root problems by taking the square root of numbers or adding/subtracting and then taking the square root.
3) Setting regular trinomials equal to zero, factoring, and setting each binomial equal to zero to solve for x, which may require first adding/subtracting to group like terms.
Sample problems are provided with spaces to fill in the solutions for practice.
This document contains information about the format and topics covered in papers 1 and 2 of an exam. Paper 1 has 25 questions to be answered in 2 hours, with 10 questions of low difficulty, 6 of moderate difficulty, and 1 of high difficulty. Paper 2 has 3 sections, with the first section containing 6 questions to answer, the second 5 questions where the test taker must choose 4, and the third 4 questions where they must choose 2. The total time for Paper 2 is 2.5 hours.
The document then lists topics that will be covered in the exam, grouped under the categories of Algebra, Geometry, Calculus, Trigonometry, Statistics, Science and Technology. Specific topics include functions, quadratic equations
The document discusses the zero factor theorem and provides examples of using it to solve quadratic equations. The zero factor theorem states that if p and q are algebraic expressions, then pq = 0 if and only if p = 0 or q = 0. This means a quadratic equation can be solved by factoring it into two linear factors and setting each factor equal to zero. Five examples are provided that show factoring quadratic equations, applying the zero factor theorem to set the factors equal to zero, and solving for the roots.
This document provides worked solutions to assignments from the textbook "Engineering Mathematics 4th Edition". It contains solutions to 16 assignments that cover the material in the 61 chapters of the textbook. Each assignment solution includes a full suggested marking scheme. The solutions are intended for instructors to use when setting assignments for students.
- Quadratic functions have the form f(x) = ax^2 + bx + c, where a != 0. Their graphs are parabolas.
- The vertex form is f(x) = a(x-h)^2 + k, where (h, k) are the vertex coordinates.
- To find the vertex, one completes the square of the quadratic equation.
- Intercepts can be found using the quadratic formula.
- An example problem demonstrates how to maximize the yield of peaches by determining the number of additional trees to plant using the vertex of the quadratic yield function.
The document discusses matrix multiplication. It states that two matrices can be multiplied if and only if the number of columns in the left matrix is equal to the number of rows in the right matrix. It provides examples of determining if matrix multiplication is possible and examples of calculating products of matrices. It also discusses solving matrix equations involving matrix multiplication.
The document describes graphical methods for representing and solving linear programming (LP) problems. It discusses representing constraints graphically and finding the feasible region. It then introduces two methods for finding the optimal solution within the feasible region: the isoprofit line method and corner point method. The isoprofit line method involves graphing objective function lines of increasing profit and finding the point where it touches the feasible region. The corner point method evaluates the objective function at each corner point and selects the maximum. The document provides an example of applying these methods to the Flair Furniture problem and minimizing cost for a turkey feed problem. It also outlines four special cases that can occur in LP problems: infeasibility, unboundedness, redundancy, and
The document discusses linear programming and provides examples to illustrate the process. It explains that linear programming involves optimizing a linear objective function subject to linear constraints. There are three basic components: decision variables, an objective to optimize, and constraints. Examples show how to formulate the objective function and constraints as linear equations or inequalities. The optimal solution is found by analyzing the feasible region defined by the constraints and determining which corner point gives the best value for the objective function.
The document provides information on exam format and topics that need to be studied for Form 4 and Form 5 exams.
It recommends setting targets and being familiar with exam format. The main topics covered are functions, quadratic equations, trigonometry, calculus, vectors, statistics, and index numbers. Exercise and practice are strongly emphasized. Sample exam papers and questions are provided to illustrate exam structure and level of difficulty.
The document describes solving a minimization model using the simplex method. Jacob at Kraft Foods wants to determine the supply mix that will result in minimum cost to produce at least 110 cases of cheese, 112 cases of butter, and 72 cases of cream per day. The simplex method is used over 4 steps to determine that purchasing 10 gallons of Alaska milk and 7.9747 gallons of Nestle milk per day will result in a total minimum cost of $2362.7.
Linear equations in one variable can be written in the form ax + b = 0, where a and b are real numbers and a ≠ 0. These equations have exactly one solution, also called the root of the equation. Several examples are provided of solving linear equations in one variable by isolating the variable term. The solutions are obtained by performing the inverse operations of the coefficients on both sides of the equations.
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COMPONENTES BÁSICOS DE UN SISTEMA MS-DOSSpacetoshare
El documento resume los componentes básicos de un sistema MS-DOS. 1) El CPU y la memoria son los dos componentes fundamentales de cualquier sistema de computación. 2) La memoria incluye RAM y ROM. 3) El sistema operativo es un componente fundamental que carga y ejecuta programas y provee acceso a archivos. MS-DOS, OS/2 y UNIX son ejemplos de sistemas operativos para PC.
Este documento presenta un curso básico de ensamblador dividido en 7 capítulos. El primer capítulo cubre conceptos básicos como sistemas numéricos, códigos ASCII y BCD. El segundo capítulo explica la programación en ensamblador. Los capítulos 3 al 5 detallan instrucciones del ensamblador. Los capítulos 6 y 7 tratan interrupciones, manejo de archivos y su introducción. Adicionalmente, se incluyen secciones sobre registros, la estructura del ensamblador y la creación de un primer programa
El documento presenta varios problemas matemáticos que incluyen: 1) usar inducción matemática para demostrar que una suma es divisible entre 3, 2) conjeturar fórmulas para sumas, 3) expandir un binomio cuadrado, 4) determinar si un sistema de ecuaciones es consistente, 5) resolver sistemas de ecuaciones usando los métodos de Gauss y Gauss-Jordan, y 6) encontrar la ecuación de un plano.
El documento explica el concepto de inducción matemática a través de tres ejemplos. Primero, define la inducción como un proceso que permite generalizar de casos particulares a una ley general. Luego, demuestra por inducción que la suma de los primeros n números naturales es igual a la mitad del producto del último número por su siguiente. Finalmente, demuestra que la suma de los primeros n números impares es igual al cuadrado del último número impar considerado.
Este documento presenta varios sistemas de ecuaciones lineales y solicita determinar si son compatibles o incompatibles, determinados o indeterminados, para diferentes valores de las constantes k y a. También pide resolver los sistemas usando los métodos de Gauss y Gauss-Jordan. Finalmente, presenta otros sistemas y pide determinar para qué valores de b tienen soluciones no triviales, y demostrar una propiedad sobre las soluciones de un sistema particular.
El documento presenta una tarea sobre determinantes que incluye evaluar determinantes, encontrar menores y complementos algebraicos, y aplicar teoremas como el de Laplace. Se pide resolver determinantes de diferentes tamaños y sistemas de ecuaciones lineales usando la regla de Cramer.
Este documento presenta una serie de ejercicios de inducción matemática para sumas, desigualdades, divisibilidad y el binomio de Newton. Los ejercicios piden demostrar diferentes fórmulas y propiedades matemáticas utilizando inducción matemática. Adicionalmente, se pide conjeturar fórmulas para diferentes sumas.
Este documento presenta una serie de ejercicios sobre números complejos que involucran simplificar expresiones, hallar módulos, raíces cuadradas y resolver ecuaciones de primer y segundo grado. También incluye demostraciones de propiedades de los números complejos como desigualdades entre módulos y representaciones geométricas de conjuntos en el plano complejo.
The document describes an algorithm to calculate the areas of different shapes. It includes pseudocode and flowcharts to:
1) Calculate the areas of triangles, rectangles, squares, circles, and hexagons by asking the user to input values like base, height, radius, etc.
2) Do this calculation in a loop that repeats 10 times or a number of times input by the user.
3) Display the calculated area to the user.
Este documento presenta una introducción a la resolución de problemas y al proceso de programación. Explica que la resolución de problemas implica entender el problema, concebir un plan para llegar a la solución, y ejecutar el plan. Luego, describe las principales etapas del proceso de programación: análisis y especificación, desarrollo de un algoritmo general, implementación en un lenguaje de programación, y pruebas. Finalmente, introduce varias técnicas comunes para resolver problemas, como dividir el problema en subproblemas más pequeños,
Executive Directors Chat Leveraging AI for Diversity, Equity, and InclusionTechSoup
Let’s explore the intersection of technology and equity in the final session of our DEI series. Discover how AI tools, like ChatGPT, can be used to support and enhance your nonprofit's DEI initiatives. Participants will gain insights into practical AI applications and get tips for leveraging technology to advance their DEI goals.
Macroeconomics- Movie Location
This will be used as part of your Personal Professional Portfolio once graded.
Objective:
Prepare a presentation or a paper using research, basic comparative analysis, data organization and application of economic information. You will make an informed assessment of an economic climate outside of the United States to accomplish an entertainment industry objective.
This presentation was provided by Steph Pollock of The American Psychological Association’s Journals Program, and Damita Snow, of The American Society of Civil Engineers (ASCE), for the initial session of NISO's 2024 Training Series "DEIA in the Scholarly Landscape." Session One: 'Setting Expectations: a DEIA Primer,' was held June 6, 2024.
How to Add Chatter in the odoo 17 ERP ModuleCeline George
In Odoo, the chatter is like a chat tool that helps you work together on records. You can leave notes and track things, making it easier to talk with your team and partners. Inside chatter, all communication history, activity, and changes will be displayed.
A workshop hosted by the South African Journal of Science aimed at postgraduate students and early career researchers with little or no experience in writing and publishing journal articles.
Biological screening of herbal drugs: Introduction and Need for
Phyto-Pharmacological Screening, New Strategies for evaluating
Natural Products, In vitro evaluation techniques for Antioxidants, Antimicrobial and Anticancer drugs. In vivo evaluation techniques
for Anti-inflammatory, Antiulcer, Anticancer, Wound healing, Antidiabetic, Hepatoprotective, Cardio protective, Diuretics and
Antifertility, Toxicity studies as per OECD guidelines
Introduction to AI for Nonprofits with Tapp NetworkTechSoup
Dive into the world of AI! Experts Jon Hill and Tareq Monaur will guide you through AI's role in enhancing nonprofit websites and basic marketing strategies, making it easy to understand and apply.
A review of the growth of the Israel Genealogy Research Association Database Collection for the last 12 months. Our collection is now passed the 3 million mark and still growing. See which archives have contributed the most. See the different types of records we have, and which years have had records added. You can also see what we have for the future.
1. Materia: Investigación de operaciones
Examen
1. Una fábrica de muebles produce mesas y sillas. Tarda 2 horas en ensamblar una
mesa y 30 minutos en armar una silla. El ensamblaje lo realizan 4 trabajadores
sobre la base de un solo turno diario de 8 horas. Los clientes suelen comprar por
lo menos 4 sillas con cada mesa, lo que significa que la fábrica debe producir por
lo menos 4 veces más sillas que mesas. El precio de venta es de $135 por mesa y
$50 por silla. Determine la combinación de sillas y mesas en la producción diaria
que maximizaría el ingreso total de la fábrica.
Xi = mueble i que se produce. X1=mesa, X2=silla
Función objetivo:
max Z = 135 X1 + 50 X2
Sujeto a:
32 ≥ 2X1 + 0.5X2
X1 ≤ 4X2
X1, X2 ≥ 0
2. Convierta el siguiente P.P.L. a la forma canónica (según la definición dada el
clase):
Min z = 3x1 – 3x2 +7x3
Sujeto a:
x1 + x2 + 3x3 ≤ 40
x1 + 9x2 - 7x3 ≥ 50
5x1 + 3x2 = 20
|5x2+8x3| ≤ 100
x1, x2 ≥0, x3 irrestricta en signo
Cambiándola a la forma canónica se tiene:
max z = -3x1 + 3x2 -7(x3
+ - x3
-)
Sujeto a:
x1 + x2 + 3(x3
+ - x3
-) ≤ 40
-x1 - 9x2 + 7(x3
+ - x3
-) ≥ -50
5x1 + 3x2 ≤ 20
-5x1 - 3x2 ≤ -20
-5x2-8(x3
+ - x3
-)≤ 100
5x2+8(x3
+ - x3
-) ≤ 100
x1, x2, x3
+,x3
- ≥0
2. 3. Suponga un P.P.L. en la forma estándar, con
A=(
𝟑 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎
𝟐 𝟏 𝟎 𝟎 𝟎
𝟒 𝟎 𝟑 𝟎 𝟏
)
b=(
𝟓
𝟑
𝟔
)
Determine cuál de los siguientes puntos es:
a) Una solución factible
b) Un punto extremo del conjunto de soluciones factibles
c) Una solución básica
d) Una solución básica factible
(0,3,0,5,6)t, (0,3,4,0,-9)t, (3/2,0,0,1/2,0)t, (1/2,1,1,0,2)t, (1,1,1/2,3/2,1/2)t
a) (
0 1 0
1 0 0
0 0 1
) ∗ (
3
5
6
) = (
5
3
6
)
Es factible, ya que satisface las restricciones de x≥0.
Es básica ya que se extraen 3 columnas linealmente independientes de A para
formar B, la multiplicación BXB=b.
Por lo que es una solución básica factible y además es un punto extremo del
conjunto de soluciones factibles, ya que s.b.f si y sólo si p.e.
b) (
0 1 0
1 0 0
0 3 1
) ∗ (
3
4
−9
) = (
4
3
3
)
No entra en ninguna clasificación, ya que inicialmente no es factible porque
existe un número negativo.
c) (
3 1
2 0
4 0
) ∗ (
3/2
1/2
) = (
5
3
6
)
Es solución factible, pues satisface las restricciones de x≥0.
Es básica.
Es s.b.f..
Es una solución degenerada porque no posee el mínimo número de elementos
para ser una solución básica.
d) (
3 0 1 0
2 1 0 0
4 0 3 1
) ∗ (
1/2
1
1
2
) = (
5/2
2
7
)
No es solución factible, pues no satisface las restricciones.
3. No es solución básica ya que no se extraen 3 columnas linealmente
independientes. No puede haber 4 vectores l.i.
Y no es s.b.f ya que no se cumple que sea solución básica.
e) (
3 0 1 1 0
2 1 0 0 0
4 0 3 0 1
) ∗
(
1
1
1/2
3/2
1/2)
= (
5
3
6
)
Es solución factible, pues satisface las restricciones (la solución es igual a b) y las
de no negatividad de x≥0.
No es solución básica ya que no se extraen 3 columnas linealmente
independientes.
Y no es s.b.f ya que no se cumple que sea solución básica.