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inversa log_{2}(2+x)-4

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`x`²	`x`^□	log_□	√☐	^□√☐	≤	≥	□□	·	÷	`x`^◦	π
(☐)^′	`ddx`	∂∂`x`	∫	∫_□^□	lim	∑	∞	`θ`	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)

☐²

x^☐

√☐

^□√☐

□□

log_□

θ

∞

∫

ddx

≥	≤	·	÷	`x`^◦	(☐)	\|☐\|	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)	ln	`e`^☐
(☐)^′	∂∂`x`	∫_□^□	lim	∑	sin	cos	tan	cot	csc	sec

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eigenvectors (

3	1	1
1	3	−1
2	4	1

)

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(

), (

−1−√7i

1+√7i

), (

−1+√7i

1−√7i

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3	1	1
1	3	−1
2	4	1

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Vectores propios de una matriz

Sea A una matriz cuadrada, η un vector y λ un escalar que satisface Aη=λη,
entonces η es un vector propio de A y λ es el valor propio asociado a el

Para encontrar los vectores propiosη, resolver (A−λ I)η=0 para cada valor propio λ

Encontrar los valores propios de (

3	1	1
1	3	−1
2	4	1

): λ=4, λ=32 +i√72 , λ=32 −i√72

Vectores propios de λ=4: (

)

Vectores propios de λ=32 +i√72 : (

−1−√7i

1+√7i

)

Vectores propios de λ=32 −i√72 : (

−1+√7i

1−√7i

)

Los vectores propios de (

3	1	1
1	3	−1
2	4	1

)

), (

−1−√7i

1+√7i

), (

−1+√7i

1−√7i

)

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1	3	−1
2	4	1

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−▭▭	<	7	8	9	÷	`AC`
+▭▭	>	4	5	6	×	☐☐☐
×▭▭	(	1	2	3	−	`x`
▭ \|▭	)	.	0	=	+	`y`

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