\quad Al momento de testear nuestras implementaciones para resolver sistemas de ecuaciones lineales, nos encontramos que r\'apidamente
ya se produc\'ian errores de redondeo y operaci\'on considerables, m\'as all\'a de la condici\'on de la matriz. Esto deriv\'o en una
conclusi\'on simple pero certera: hab\'ia que lograr obtener una soluci\'on realizando la menor cantidad de pasos posibles. Por eso
decidimos que utilizar la Factorizaci\'on LU para luego resolver 2 sistemas no era lo m\'as conveniente. Por eso fue que optamos por el
m\'etodo utilizado.

\quad En un momento tambi\'en se analiz\'o la posibilidad de incorporar m\'etodos iterativos para lograr obtener una mejor respuesta,
partiendo de un vector obtenido por la triangulaci\'on y la sustituci\'on hacia atr\'as. Si bien hacer esto hubiera enriquecido nuestro
Trabajo Pr\'actico, lamentablemente no tuvimos el tiempo necesario para implementarlo correctamente.

\quad Tambi\'en concluimos que un tema no menor cuando se trabaja con n\'umeros decimales es la magnitud de la tolerancia que utilizamos.
Ya que al realizar c\'alculos con \textit{double} necesitamos trabajar con intervalos peque\~nos y no realizar comparaciones con el
operador $==$. Tambi\'en esta cuesti\'on toma relevancia al momento que testeamos nuestro programa con el de otros grupos, ya que
obviamente el criterio para elegir la magnitud de la tolerancia es diferente para cada equipo, lo que deriv\'o en algunos inconvenientes
al realizar la batalla.

\quad Por \'ultimo podemos decir que no fue f\'acil encontrar una manera de relacionar la informaci\'on que ten\'iamos guardada de turnos
anteriores, ya que no vimos con facilidad un camino viable. Luego supusimos que al realizar la suma de matrices y sus vectores asociados
ser\'ia una buena forma de condicionar la respuesta con toda la informaci\'on que ten\'iamos disponible. Como no sab\'iamos si esto era
correcto decidimos probarlo emp\'iricamente, obteniendo unos resultados levemente mejores comparando con una implementaci\'on que s\'olo
utilizaba la \'ultima matriz recibida.