Buenas tardes.
En la penúltima parte del Obligatorio 1 opción 2 (el ejercicio de formas cuadráticas) por error les pedí que listen todos los pares (x,lambda) que verifiquen la condición de optimalidad pero en realidad solo deben listar los respectivos valores de lambda (que son finitos, pues resultan valores propios de cierta matriz). Les pido por favor que abran nuevamente el notebook a través del link Colab que les dejé en el eva para tener la versión corregida (solo para quienes hayan optado por esa opción de obligatorio).
Algunos comandos útiles para esta opción se encuentran en: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.eig.html#numpy.linalg.eig
Obs. Como al comienzo del notebook hemos usando importado el módulo numpy.linalg como la entonces para hallar los autovalores de una matriz cuadrada M deberíamos usar el comando la.eig(M) (por ejemplo, si ponen autoval, autovec = la.eig(M) entonces los autovalores serán guardados en autoval mientras que sus respectivos autovectores serán guardados en autovec).
Aprovecho para dejarles en adjunto un resumen de las dos primeras clases. Para quienes estén cursando en forma virtual les recomiendo talvez elegir la opción 1 (para el cual alcanza con lo visto en el video 1 del 2023). Para quienes les guste los desafíos les dejo la opción 2 (es un poquito más difícil que la opción 1 pero no mucho, con lo que vimos en las dos primeras clases deberían poder hacerlo sin problemas).
Saludos,
Claudio