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El Wronskiano es una función muy usada en el análisis y solución de sistemas de Ecuaciones Diferenciales.  Su principal utilidad es determinar si n funciones son linealmente independientes. El Wronskiano se define: $$W(f_1,f_2,...,f_n)=\begin{vmatrix}f_1 & f_2 & f_3 & ... & f_n \\ f'_1 & f'_2 & f'_3 & ... & f'_n \\ f''_1 & f''_2 & f''_3 & ... & f''_n \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\f_{1}^{^(n-1)} & f_{2}^{^(n-1)} & f_{3}^{^(n-1)} & ... & f_{n}^{^(n-1)}\end{vmatrix}$$ Siempre y cuando: $$f_{n}=f_{n}(x)$$ Ya que se trata de un determinante, la matriz siempre es cuadrada, es decir, de dimensiones n x n . El número de funciones determina esa dimensión. Por ejemplo, si se tienen dos funciones, la matriz será de 2x2, si son 4 funciones, la matriz será 4x4. El primer renglón tiene las funciones iniciales, es decir, $\frac{d^0

A partir de este ejemplo empiezan otro tipo de cosas. Esta entrada va a ser un poco larga. Haremos un programa que calcule una serie de Fourier para funciones definidas a trozos. Empecemos por lo básico: matrices como estructura de datos . Podemos ver a una matriz como un arreglo de vectores , en otras palabras, un vector de vectores 😫. ¿Cómo? Imagina un vector simple de 3 elementos, representaré cada elemento así [  ]. Entonces tenemos lo siguiente: [  ] -> Elemento 1 [  ] -> Elemento 2 [  ] -> Elemento 3  Vector negro Ahora supongamos que creo otros tres vectores de 3 elementos: [  ][  ][  ] -> Vector verde [  ][  ][  ] -> Vector azul [  ][  ][  ] -> Vector rojo Puedo colocar cada uno de los tres nuevos vectores en cada uno de los elementos del vector negro (el inicial), es decir, el vector verde en el elemento 1 del vector negro, el vector azul en el elemento 2 del vector negro y el vector rojo en el elemento 3 del vector negro: