Inicio · Parte 02 — Álgebra y funciones
f⁻¹(f(x)) = x para todo x del dominio
f inyectiva ⟺ f(a) = f(b) ⟹ a = b
La función inversa deshace lo que la original hizo. Para que exista, la función debe ser inyectiva: dos entradas distintas no pueden dar la misma salida, porque de lo contrario la inversa no sabría a cuál volver. f(x) = x² no es invertible en todo ℝ —2 y −2 dan lo mismo— pero sí lo es restringida a x ≥ 0, y esa restricción es la que define la raíz cuadrada.
La notación f⁻¹ es desafortunada porque se parece a f⁻¹ = 1/f, y no lo es. Para f(x) = 3x − 4, la inversa es (y+4)/3 y el recíproco es 1/(3x−4). Son funciones completamente distintas y confundirlas es un error clásico.
Gráficamente, la inversa es la reflexión respecto a la recta y = x, lo que da una forma visual de comprobar si existe: si alguna recta horizontal corta la gráfica más de una vez, la función no es inyectiva y no tiene inversa global.
En machine learning las inversas aparecen en los normalizing flows, que exigen transformaciones invertibles con jacobiano calculable, y en toda transformación de datos que deba deshacerse para interpretar una predicción en las unidades originales (desestandarizar).
Inversa de f(x) = 3x − 4 y contraste con el recíproco.
Despejar: y = 3x − 4 → x = (y + 4)/3
f⁻¹(y) = (y + 4)/3
Comprobación en x = 5:
f(5) = 11
f⁻¹(11) = (11 + 4)/3 = 5 ✓ roundtrip
Recíproco (COSA DISTINTA):
1/f(5) = 1/11 = 0.0909
¿f⁻¹ = 1/f? No.
Condición: f debe ser inyectiva. 3x − 4 lo es en todo ℝ.
Inversa frente a recíproco: dos objetos distintos.
python classes/part-02-algebra-y-funciones/058-funciones-inversas/lab.py
compmath run 058
ff_inversaf(5)f_inv(f(5))roundtrip_okreciproco_1/f(5)inversa_es_reciprococondicion_de_existencia{
"f": "3x - 4",
"f_inversa": "(y + 4)/3",
"f(5)": 11.0,
"f_inv(f(5))": 5.0,
"roundtrip_ok": true,
"reciproco_1/f(5)": 0.09090909090909091
}
Desestandarizar predicciones, normalizing flows, cambio de variable en probabilidad (con su jacobiano) y la relación entre exponencial y logaritmo.
Una red neuronal es una composición de funciones parametrizadas. La sigmoide, la softmax y la log-verosimilitud son álgebra de exponenciales y logaritmos.
9780914098911 verificado en International ISBN Agency (2026-08-19).