Narra Estobeo, en su libro Florilegium, la anécdota que le ocurrió a Euclides un primer día de clase. El matemático griego acababa de explicar el primer teorema cuando un alumno le interrumpió preguntando: “¿Qué provecho sacaré yo de esto?”. Euclides llamó a un esclavo y le ordenó: “Dadme una moneda, puesto que necesita obtener un beneficio de lo que aprende”.
Para aprender a apreciar la matemática, como diría Abraham Flexner, es necesario abolir la palabra utilidad y, así, liberar el espíritu humano. Aprender y hacer matemática, en primer lugar, es una experiencia de carácter personal. La matemática pone en relación dos capacidades: la intuición y la razón. Es un diálogo íntimo, silencioso pero vibrante, entre lo inmediato y la reflexión. Cada pequeño paso que damos viene guiado por la intuición, pero no es un paso firme hasta que la razón no lo valida.
Explica David Bessis, en su libro Mathematica: Une aventure au cœur de nous-mêmes, un ejemplo de interés relacionado con esto. Dibujamos una circunferencia en un papel y nos preguntamos: ¿como máximo, por cuántos puntos cortará la circunferencia una recta que atraviese la hoja? La intuición nos da una respuesta inmediata: una sola recta cortará la circunferencia como máximo en dos puntos. Esta solución intuitiva es tan cierta como sencillo es llegar a ella. Ahora bien, si queremos demostrarlo formalmente, necesitaremos la ecuación de la recta, la de la circunferencia, y resolver un sistema para ver en qué puntos se cortarán. La solución algebraica nos dará tres posibilidades: que corte en dos puntos, que no corte en ningún punto o que corte en un solo punto (recta tangente). Así pues, la respuesta razonada valida nuestra primera intuición: como máximo, cortará en dos puntos. Para validarlo hemos usado el lenguaje matemático. Es más, en todos los pasos —idear la demostración, plantear el sistema, resolverlo, etc.—, por muy pequeño que sea cada uno de ellos, continuamente usamos la intuición. Estas continuas validaciones nos conducen a una mejora en nuestra intuición matemática que, sin duda, podemos apreciar cómo cambia con el tiempo. Es en ese sentido, pues —y también en otros más mundanos, en los cuales ahora no profundizaremos—, que la matemática nos invita, antes que nada, a vivir su práctica como una experiencia de crecimiento personal.
Todo lo que se ha comentado hasta aquí es independiente del temario de matemáticas que estéis abordando. Es válido tanto para los ejercicios más básicos de primaria como para los más complejos de Álgebra o Cálculo de primer curso. Cualquier curso es una nueva oportunidad para descubrirlo y avanzar. El curso de Estadística y Análisis Matemático es una de estas oportunidades. La parte de Análisis Matemático es una ampliación del Cálculo diferencial en más de una variable. En el segundo semestre se trabajará la Probabilidad y la Estadística, que será, seguramente, nueva para todos.
Si habéis llegado hasta aquí y aún no estáis convencidos de qué provecho podéis sacar, os puedo decir que, además, en esta asignatura se explicarán las bases matemáticas de muchas de las materias que cursaréis próximamente, como pueden ser: Señales y Sistemas de Transmisión, Sistemas Basados en el Conocimiento, Propagación Electromagnética, Ingeniería Acústica, Procesamiento de Audio y Habla, Procesamiento Digital de la Señal, Minería de Datos, Simulación Física, Comunicaciones para Entornos Hostiles, Interconexión de Redes de Datos, Robótica, Comunicaciones Ópticas, Procesamiento Digital de la Imagen, etc.
Os invitamos, sin embargo —como decíamos anteriormente—, a liberaros de la necesidad del sentido útil de las matemáticas para que así podáis centraros en ellas, que en realidad es centraros en vosotros mismos.
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Cálculo diferencial e integral de funciones de una sola variable. Espacios vectoriales y sus propiedades básicas.
Los resultados de Aprendizaje de esta asignatura son: RA.1 Conocimientos matemáticos para afrontar el título de Grado. Este es un resultado de aprendizaje muy genérico, que es compartido también con otras asignaturas. En esta asignatura, este resultado de aprendizaje general se concreta en estos otros dos: RA1.1: Conocimientos de análisis matemático multivariante, probabilidad y estadística para afrontar el título de Grado. RA1.2: Aplicación práctica de los conocimientos a la resolución de problemas.
Bloque 1. Funciones de varias variables 1. Definiciones previas 2. Funciones de variables reales 2.1. Definición y dominio 2.2. Límites 2.3. Continuidad 2.4. Gráficas, curvas y superficies de nivel 3. Incremento total y parcial de una función. Diferencial de una función 4. Derivadas parciales 4.1. Definición 4.2. Interpretación geométrica 4.3. Generalización a funciones de más de dos variables 4.4. Derivadas parciales de orden superior 5. Diferenciabilidad 5.1. Errores y diferenciales 6. Derivada direccional 6.1. Definición e interpretación geométrica 6.2. Diferenciabilidad y derivada direccional 6.3. Gradiente: definición y propiedades 7. Plano tangente y recta normal a una función 8. Derivación de funciones implícitas y compuestas 9. Máximos y mínimos 10. Optimización con restricciones. Multiplicadores de Lagrange Bloque 2. Integrales múltiples 1. Integrales dobles 1.1. Dominio y propiedades 1.2. Cálculo de integrales dobles 1.3. Cambio de variable. Jacobiano. Coordenadas polares 2. Integrales triples 2.1. Dominio y propiedades 2.2. Cálculo de integrales triples 2.3. Cambio de variable. Coordenadas cilíndricas y esféricas Bloque 3. Probabilidad y estadística 1. Combinatoria 1.1. Variaciones 1.2. Permutaciones 1.3. Combinaciones 2. Introducción a la probabilidad 2.1. Definiciones previas 2.2. Operaciones entre sucesos 2.3. Definiciones de probabilidad 2.4. Probabilidad condicionada 2.5. Ley de las probabilidades totales 2.6. Teorema de Bayes 2.7. Sucesos independientes 3. Variable aleatoria 3.1. Definiciones previas 3.2. Variable aleatoria discreta 3.2.1. Función de distribución 3.3. Variable aleatoria continua 3.3.1. Función de distribución 3.3.2. Función de densidad 3.4. Esperanza matemática y momentos 3.4.1. Esperanza 3.4.2. Varianza y desviación típica 3.5. Desigualdades de Markov y Chebysev 4. Distribuciones univariantes 4.1. Distribuciones discretas 4.1.1. Binomial 4.1.2. Poisson 4.2. Distribuciones continuas 4.2.1. Uniforme 4.2.2. Normal 5. Distribuciones bivariantes 5.1. Distribuciones discretas 5.2. Distribuciones continuas 5.3. Funciones de distribución (acumulada) 5.4. Distribuciones marginales 5.5. Variables aleatorias independientes 5.6. Distribuciones condicionadas 5.7. Covarianza y correlación 5.8. Regresión lineal entre dos variables aleatorias 6. Teoría de muestras 6.1. Teorema del límite central 6.2. Muestreo 6.3. Tests de hipótesis
La asignatura se imparte en 2 sesiones lectivas semanales de 100 minutos de duración cada una. La dinámica habitual de cada clase consistirá en una combinación de explicaciones teóricas seguidas siempre de la realización de ejercicios que ejemplifiquen lo que se acaba de explicar. Metodologías aplicadas: clase magistral, clase de problemas y ejercicios. Adicionalmente, en el eStudy se proporcionan recursos para que el estudiante pueda realizar actividades de autoaprendizaje (mediante la visualización de vídeos indexados según sus contenidos) y de autoevaluación (mediante la realización de cuestionarios no evaluables sobre los contenidos). Metodología aplicada: self-paced learning. Por último, y con el objetivo de alcanzar una visión aplicada de los conceptos matemáticos expuestos en clase, se realizarán dos ejercicios prácticos usando el software Matlab , uno en cada semestre. Metodología aplicada: aprendizaje basado en retos.
Hay 2 exámenes finales, uno por cada semestre. Existen pruebas escritas de evaluación continua. Hay prácticas en Matlab.
Se aprobarán los dos semestres por separado. En caso de no aprobar un semestre, existe un examen de recuperación en julio. La nota provisional de cada semestre será la del examen de junio e incluirá un ejercicio referido a la práctica del segundo cuatrimestre. La nota final del semestre en convocatoria ordinaria se obtendrá ponderando un 70% la nota provisional y un 30% la nota de evaluación continua siempre que la nota provisional sea igual o superior a 3.5 puntos y que el hecho de aplicar la ponderación no dé por resultado una nota final inferior a la provisional.
Todos los libros que se listan a continuación están disponibles en la biblioteca de La Salle. Bloques 1 y 2: Funciones de varias variables, Integrales múltiples N. Piskunov, "Cálculo diferencial e integral", Ed. Montaner & Simon G.L. Bradley, K.J. Smith, "Cálculo de varias variables", Ed. Prentice Hall G.B. Thomas, R.L. Finney, "Cálculo - varias variables", Ed. Addison Wesley Longman J. De Burgos, "Cálculo infinitesimal de varias variables", Ed. Mc Graw Hill Bloque 3: Probabilidad y estadística L. Vicent, R. Villalbí, "Probabilidad" disponible en PDF en el eStudy D.D. Wackerly, W. Mendenhall, R.L. Schaeffer, "Estadística matemática con aplicaciones". Ed. Math
1. Lliçons de Càlcul de Probabilitats. Marta Sanz. 1995.Publicacions Universitat de Barcelona. 2. Problemas de Probabilidades y Estadística. C.M. Cuadras. Ediciones PPU. 1990. Barcelona. 3. Problemas de Análisis Matemático. Bombal. Marín. Vera. Editorial AC, libros científicos y técnicos. Madrid.