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PCA en 2D: componentes principales
Nube en el plano: covarianza 2×2, vectores propios PC1 y PC2 desde la media, perpendiculares a la recta PC1 y franja de puntuaciones sobre la primera componente.
Método de la potencia: convergencia del autovalor
Convergencia hacia el autovector dominante: razón de la brecha espectral, cociente de Rayleigh, residual y iteraciones normalizadas.
Mínimos cuadrados
Puntos con ruido y la recta y = ax + b que minimiza la suma de los cuadrados de los residuos verticales. Cambien pendiente, desplazamiento y ruido: se ven los residuos y la suma de cuadrados de los errores.
Cadena de Markov (clima)
Cadena de dos estados «sol / lluvia»: matriz de transición P, distribución estacionaria π, fracción empírica y teoría.
Diagrama de Minkowski
Plano (x, ct): cono de luz x = ±ct y ejes inclinados del sistema en movimiento; γ = 1/√(1 − v²/c²).
Convolución de pulsos rectangulares
Dos pulsos rectangulares de altura unitaria: la convolución (f∗g)(τ) es el área de solapamiento al desplazar τ. En τ = 0, en pantalla está la longitud de la intersección.