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Álgebra y funciones

basico 20 clases 80 horas estimadas motor part02

Manipulación simbólica con criterio y la función como objeto central: dominio, imagen, composición, inversa y familias lineal, cuadrática, exponencial y logarítmica.

Panorama de la parte

El álgebra tiene mala fama porque se enseña como manipulación de símbolos sin objeto. Esta parte invierte el orden: primero el objeto —la función—, después las reglas para manipularlo. Una función no es una fórmula: es una asignación que a cada elemento de un dominio le hace corresponder exactamente uno de un codominio. La fórmula es solo una de las formas de describirla, y el dominio forma parte de su identidad.

Las clases 041 a 051 construyen la maquinaria simbólica: términos semejantes, propiedades, ecuaciones, sistemas, polinomios, factorización, cuadráticas, exponentes y logaritmos. El énfasis no está en resolver rápido sino en saber qué operación es reversible. Dividir por una expresión que puede anularse pierde soluciones; elevar al cuadrado introduce soluciones falsas. Cada paso de un despeje es un compromiso, y hay que saber cuál.

Las clases 052 a 059 son el corazón de la parte. Dominio y rango, familias lineal, cuadrática, exponencial y logarítmica, composición, inversa y funciones por tramos. Estas cinco familias cubren casi todo el modelado elemental, y saber reconocer cuál describe un conjunto de datos es una competencia directamente evaluable: el capstone 060 lo hace con residuos.

Dos ideas de esta parte reaparecen literalmente en deep learning. La primera es la composición: una red neuronal es f_n(...f_2(f_1(x))), una composición de funciones parametrizadas, y la regla de la cadena de la parte 07 es la derivada de esa composición. La segunda es que el logaritmo convierte productos en sumas, que es exactamente por qué toda función de pérdida probabilística se escribe en escala logarítmica: multiplicar diez mil probabilidades produce underflow, sumar diez mil logaritmos no.

La función por tramos de la clase 059 merece atención especial: ReLU, la activación más usada en deep learning, es literalmente una función por tramos, y su comportamiento —derivada 1 en un lado, 0 en el otro— se entiende aquí antes de que aparezca con nombre técnico.

Al terminar la parte deberías poder mirar una curva y decir qué familia la describe, mirar una fórmula y decir cuál es su dominio, y mirar una composición y decir en qué orden se aplican sus piezas.

Recorrido de la parte

Ideas centrales

Por qué importa en IA

Una red neuronal es una composición de funciones parametrizadas. La sigmoide, la softmax y la log-verosimilitud son álgebra de exponenciales y logaritmos.

Errores frecuentes

Secuencia de clases

#ClaseDemostración ejecutable
041 Expresiones algebraicas y términos algebraic_terms
042 Propiedades distributiva, asociativa y conmutativa algebra_properties
043 Ecuaciones lineales de una variable linear_equation
044 Desigualdades lineales linear_inequality
045 Sistemas de ecuaciones 2x2 system_2x2
046 Polinomios y operaciones polynomial_ops
047 Factorización elemental factoring
048 Ecuaciones cuadráticas quadratic_equation
049 Fórmula cuadrática y discriminante discriminant
050 Exponentes algebraicos algebraic_exponents
051 Logaritmos y sus propiedades logarithm_laws
052 Funciones: dominio y rango domain_range
053 Funciones lineales y pendiente linear_function
054 Funciones cuadráticas y parábolas quadratic_function
055 Funciones exponenciales exponential_function
056 Funciones logarítmicas logarithmic_function
057 Composición de funciones function_composition
058 Funciones inversas inverse_function
059 Funciones por tramos piecewise_function
060 Capstone: construir y comparar modelos funcionales capstone_model_fitting

Ejecutar la parte completa

compmath run --part 02

Glosario de la parte (20 términos)

TérminoDefiniciónClase
Término semejante Términos con la misma parte literal y los mismos exponentes. Solo ellos pueden sumarse entre sí. 041
Propiedad distributiva a(b+c) = ab + ac. Es la propiedad que conecta suma y producto y la que justifica la regla de los signos. 042
Ecuación equivalente Ecuación con el mismo conjunto solución. Se obtiene aplicando operaciones reversibles a ambos lados. 043
Desigualdad Relación de orden entre expresiones. Multiplicar por un negativo invierte su sentido. 044
Sistema compatible determinado Sistema con solución única. En 2×2 equivale a determinante no nulo. 045
Grado de un polinomio Mayor exponente con coeficiente no nulo. El grado del producto es la suma de los grados. 046
Regla de Horner Esquema de evaluación de polinomios que usa n multiplicaciones en lugar de n(n+1)/2. 046
Factorización Escritura de un polinomio como producto. Sus raíces se leen directamente de los factores. 047
Discriminante b² − 4ac. Su signo determina la naturaleza de las raíces antes de calcularlas. 049
Logaritmo Exponente al que hay que elevar la base para obtener el argumento. Convierte productos en sumas. 051
Dominio Conjunto de entradas válidas de una función. Forma parte de su definición, no es un detalle. 052
Imagen (rango) Conjunto de valores que la función realmente alcanza. 052
Pendiente Razón de cambio constante de una función lineal: cuánto cambia y por cada unidad de x. 053
Vértice Punto extremo de una parábola, situado en x = −b/2a. Es el punto medio de las raíces. 054
Tiempo de duplicación Tiempo que tarda una cantidad con crecimiento exponencial en duplicarse: ln 2 / ln(base). 055
Escala logarítmica Eje donde distancias iguales representan factores iguales. Convierte exponenciales en rectas. 056
Composición (g∘f)(x) = g(f(x)). No es conmutativa. Es la estructura de una red neuronal. 057
Función inversa Función que deshace a otra. Existe solo si la original es inyectiva. Distinta del recíproco 1/f. 058
Función por tramos Función definida por reglas distintas en subconjuntos del dominio. ReLU es el caso más usado en IA. 059
Suma de residuos al cuadrado (SSE) Σ(observado − predicho)². Criterio para comparar modelos ajustados a los mismos datos. 060

Bibliografía

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