VARIABLE COMPLEJA. 15 de diciembre de Resumen

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "VARIABLE COMPLEJA. 15 de diciembre de 2014. Resumen"

Transcripción

1 VARIABLE COMPLEJA L. L. Salcedo Departamento de Física Atómica, Molecular y Nuclear, Universidad de Granada, E-87 Granada, Spain salcedo@ugr.es 5 de diciembre de 24 Resumen Apuntes completos de la asignatura de métodos matemáticos. Incluye transformadas integrales y series de Fourier. Versión v Se ruega comunicar los errores o imprecisiones que puedan encontrarse. Índice. Números complejos 9.. Introducción El cuerpo de los números complejos Definición de suma y producto Propiedades de suma y producto

2 .2.3. C como extensión de R Unidad imaginaria. Notación binómica Parte real, parte imaginaria, complejo conjugado Representaciones. El plano complejo El plano complejo Módulo de un número complejo Representación polar Argumento. Determinación principal Producto, división y conjugado en representación polar Potencias enteras de un número complejo Teorema de Moivre. Fórmula de Euler Teorema de Moivre Fórmula de Euler Raíces de un número complejo Límites en el plano complejo El principio de los intervalos encajados Puntos ĺımite Sucesiones complejas convergentes Esfera de Riemann y plano complejo extendido Funciones complejas 25 2

3 3.. Variables y funciones Curvas y dominios Continuidad de funciones complejas Continuidad uniforme Derivación en el plano complejo Derivada de una función compleja Las ecuaciones de Cauchy-Riemann Complementos Integración en el plano complejo La integral de una función compleja Propiedades básicas de la integral Teorema de la integral de Cauchy Integrales complejas indefinidas Fórmula integral de Cauchy Derivabilidad infinita de funciones anaĺıticas Índice de un camino cerrado Complementos Series complejas Convergencia y divergencia de series

4 6.2. Convergencia absoluta Convergencia uniforme Series de potencias Teoría básica Determinación del radio de convergencia Exponencial y funciones relacionadas Exponencial, coseno y seno Funciones hiperbólicas Derivadas de exp, cos, sen, cosh, senh Función logaritmo Función potencia general Funciones trigonométricas inversas Funciones multivaluadas Dominios de univalencia Potencia y raíz n-ésima Exponencial y logaritmo Ramas y puntos de ramificación Superficies de Riemann Integración y funciones multivaluadas

5 .Series de Taylor 94..Desarrollo de una función anaĺıtica Sobre el cálculo de series de Taylor Teoremas de unicidad Principio del módulo máximo Series de Laurent 4..Desarrollo de Laurent de una función anaĺıtica Series de potencias negativas Puntos singulares aislados del cálculo de series de Laurent: Residuos Cálculo de residuos Residuo en el punto del infinito Cálculo del residuo en el infinito Aplicación del teorema de los residuos y otros resultados generales 9 2..Evaluación de integrales impropias Valor principal de Cauchy Integrales impropias en C Lemas de integración Integrales impropias

6 2.2.Suma de series Residuo logarítmico y principio de variación del argumento Teorema de Rouché Prolongación anaĺıtica Principio de reflexión de Schwarz Transformada de Laplace Transformada de Laplace Reglas operativas Transformada inversa de Laplace Reglas operativas Fórmula de inversión de Bronwich Series de Fourier Forma compleja de la serie de Fourier Forma trigonométrica de la serie de Fourier Series de Fourier seno y coseno Complementos Transformada de Fourier Transformada de Fourier Transformada inversa de Fourier

7 5.3.Propiedades de la transformada de Fourier Ejemplos Transformada de Fourier multidimensional Función escalón Regularizaciones de H(x) Transformada de Laplace de la función de escalón Transformada de Fourier de la función de escalón Función δ de Dirac Propiedad básica de δ(t) Otras propiedades de δ(t) Regularizaciones de δ(t) Transformada de Laplace de δ(t) Transformada de Fourier de δ(t) Complementos Transformada inversa de Fourier Identidad de Weierstrass Bibliografía 77 A. Integrales y series 78 B. Transformada de Laplace 8 7

8 C. Ejercicios 8 8

9 . Números complejos.. Introducción Se suponen conocidas las definiciones y propiedades de los números reales R. Los números reales no son algebraicamente cerrados, es decir, pueden escribirse ecuaciones que involucran sólo reales que no admiten solución dentro R. Por ejemplo: con solución formal 2 x2 x+5 = (.) x = ± 9 = ±3. (.2) No tiene solución para x R real. Tendría solución en una extensión de los reales en la que tuviera raíz cuadrada. Tal raíz se suele denominar i i 2 =. (.3) Si x R necesariamente x 2, luego i no es real. i se denomina unidad imaginaria. En este caso las soluciones serían ± 3i. Si se admite esta extensión, tendremos números complejos del tipo z = x+iy, x,y R. (.4) Usando la propiedad i 2 = se puede ver que los números complejos así construidos son cerrados bajo suma y multiplicación, si se aplican las propiedades usuales válidas para reales: (x +iy )+(x 2 +iy 2 ) = (x +x 2 )+i(y +y 2 ) (.5) (x +iy )(x 2 +iy 2 ) = x x 2 +ix y 2 +iy x 2 +i 2 y y 2 = (x x 2 y y 2 )+i(x y 2 +y x 2 ). (.6) El problema de postular propiedades es que no está garantizado que no se llegue a inconsistencias. Para evitar este problema es mejor proceder constructivamente. Paradojas: a = implica = = a = = +. En realidad hay dos raíces cuadradas, ± a. Cuando a > las dos raíces se distinguen bien porque una es positiva y la otra es negativa pero eso deja de ser cierto cuando a < y la falacia es que se ha identificado + con. Lo único que se concluye es ± = ±. 9

10 Los números complejos también iluminan problemas puramente reales. Por ejemplo, la función f(x) = es perfectamente regular para todo x real, sin embargo si se considera su +x2 desarrolloenseriedetaylorentornoax =,seencuentralaseriegeométrica x 2 +x 4 x 6 + que converge sólo si x <. En R no se ve el motivo de la falta de convergencia para x > ó x <, dado que nada especial le ocurre a la función en x = ±. Como se verá el motivo es obvio cuando se considera la extensión de esta función al plano complejo..2. El cuerpo de los números complejos.2.. Definición de suma y producto Matemáticamente se introduce el conjunto de números complejos C = (R R,+,.) como el conjunto de pares ordenados de números reales, R R, z = (x,y) C, dotado de las siguientes propiedades 2 (x,y ) = (x 2,y 2 ) sii x = x 2, y = y 2 (igualdad), (.7) (x,y )+(x 2,y 2 ) := (x +x 2,y +y 2 ) (suma), (.8) (x,y )(x 2,y 2 ) := (x x 2 y y 2,x y 2 +y x 2 ) (multiplicación). (.9).2.2. Propiedades de suma y producto De las definiciones se deduce que C es un cuerpo (es decir, aritméticamente los complejos se comportan igual que los reales): a) La suma define un grupo abeliano. El neutro de la suma es (,) se representa por (cero). El inverso respecto de la suma (opuesto) de z se representa por z Se define la resta en C z = (x,y), z = ( x, y), z +( z) =. (.) z z 2 := z +( z 2 ), z,z 2 C. (.) 2 Usamos la notación a := b para indicar que a está definido como b.

11 b) El producto define un grupo abeliano en C {}. Satisface la propiedades conmutativa y asociativa. El neutro del producto es (,), se denomina (uno). Todo z tiene un inverso que se denota z (o también /z) z = (x,y), z = (x,y ), zz = } ( xx yy = x xy +yx z = y ) = x 2 +y 2, x 2 +y 2, z (.2) Se define la división de complejos z := z z2, z 2 z,z 2 C, z 2. (.3) c) Propiedad distributiva: z (z 2 +z 3 ) = z z 2 +z z C como extensión de R Se comprueba inmediatamente que el subconjunto {(x, ), x R} C es un cuerpo isomorfo a R. A partir de ahora identificamos x con (x,) x = (x,), x R (.4) de modo que R C y los complejos son una extensión de los reales Unidad imaginaria. Notación binómica Por otro lado si se define la unidad imaginaria i i := (,), i 2 = (,)(,) = (,) =, (.5) cualquier número complejo z = (x, y) puede escribirse en la llamada forma binómica, En efecto: z = x+iy, z C, x,y R. (.6) x+iy = (x,)+(,)(y,) = (x,)+(,y) = (x,y). (.7) Como se ve de la construcción, los números reales x e y tales que z = x + iy, son únicos. La forma binómica es la más frecuentemente utilizada. Nota: Para evitar falacias (ej. nota, al pie de página) es importante notar que i no se define como la raíz cuadrada de. De hecho es una de las dos raíces cuadradas de. La otra raíz es i = (, ). Nótese también que i = i. En efecto: i( i) = i 2 = ( ) =.

12 .2.5. Parte real, parte imaginaria, complejo conjugado Para z = (x,y), se define x = Re(z) parte real de z, y = Im(z) parte imaginaria de z, z = (x, y) complejo conjugado de z. (A veces se denota z.) (.8) Nota: Obsérvese que, por definición, la parte imaginaria de z es un número real; no incluye la i. 3 La aplicación z z es un automorfismo en C (conserva suma y producto): 4 (z +z 2 ) = z +z 2, (z z 2 ) = z z 2, (z z 2 ) = z z 2, (z /z 2 ) = z /z 2, (.9) y una conjugación, Se deduce y por tanto, Re(z) = z +z 2 (z ) = z. (.2), Im(z) = z z 2i, (.2) z R sii Im(z) = o equivalentemente z = z, (.22) z ir sii Re(z) = o equivalentemente z = z. (.23) Los números de la forma ir se denominan imaginarios puros. El producto zz = x 2 +y 2 (.24) es real (y no negativo). Esto permite calcular fácilmente el inverso de un número complejo: z = (x+iy) = z = z zz = x iy x 2 +y 2 = x x 2 +y +i y (z ). (.25) 2 x 2 +y 2 3 Estrictamente Im(z) es la componente de z en la dirección imaginaria, pero se denomina parte imaginaria para abreviar. 4 Puesto que la definición básica es i 2 = y ésta no distingue i de i tan natural es z como z : si en una ecuación se cambian todas las i por i la ecuación seguirá siendo cierta. 2

13 y= Im z 2i i z=2+i 2 x=re z i z* =2 i Figura : Plano complejo. Observación: La definición de suma y producto en C es tal que todas las ecuaciones de 2 grado con coeficientes reales tienen solución en C. También las ecuaciones con coeficientes complejos tienen solución. Es más todas las ecuaciones polinómicas complejas de cualquier grado tienen solución en C (teorema fundamental del álgebra). C es algebraicamente cerrado y no son necesarias nuevas extensiones. De hecho no existen otros cuerpos basados en R n, n Representaciones. El plano complejo..3.. El plano complejo Ya hemos visto dos formas de representar los número complejos, (x, y) y forma binómica x+iy. C tiene estructura de espacio vectorial sobre R de dimensión 2 y es geométricamente equivalente al plano R 2 : (x,y) representan las dos componentes cartesianas del punto z en el plano euclídeo R 2 en la base ortonormal formada por {,i}. La suma de números complejos es equivalente a su suma como vectores de R 2. z = (x,y)sepuederepresentarporelpunto(x,y)delplano complejo(oplanodeargand), o equivalentemente por el vector que va de (,) a (x,y). El eje x se denomina eje real y el eje y eje imaginario. 5 Nótese que z es el vector reflejado de z respecto del eje real. (Véase la fig..) Las regiones {y > }, e {y < } se denominan semiplano superior y semiplano inferior, 5 Históricamente, el plano complejo, introducido por Gauss y Argand, contribuyó a la aceptación de los 3

14 respectivamente. Las regiones {x >,y > }, {x <,y > }, {x <,y < } y {x >,y < } se denominan primer, segundo, tercer y cuarto cuadrante, respectivamente. La equivalencia geométrica entre C y R 2 implica en particular que en C, a diferencia de R, no existe un orden natural entre números complejos. 6 Notación: cuando se use a > b, a b, etc, automáticamente se sobreentiende que a, b son reales Módulo de un número complejo El módulo del número complejo z = (x,y) se define como la norma euclídea (longitud) del vector correspondiente: z := + x 2 +y 2 = + zz (.26) Es definido no negativo y para z real coincide con el valor absoluto. El módulo cumple z =, sii z =, z z 2 = z z 2, z /z 2 = z / z 2, z ±z 2 2 = z 2 + z 2 2 ±2Re(z z2), z z 2 z +z 2 z + z 2 (Desigualdad triangular). (.27) Considerados como vectores en R 2 usual). z z 2 = Re(z z 2) (con el producto escalar euclídeo.3.3. Representación polar Los números complejos se pueden representar mediante coordenadas polares r y θ. r es el módulo de z y θ el ángulo que forma el vector z con el semieje real positivo. El ángulo se toma en sentido positivo que por definición es el antihorario. (Véase la fig. 2.) números complejos, ya que probaba que éstos existían. 6 Como conjunto, es posible definir un orden total en C (de hecho de muchas formas) pero no uno que sea compatible con la estructura algebraica como en R. Por ejemplo, en R, si a, necesariamente a > ó a > (una y una sola de las dos posibilidades), y si a > y b >, entonces ab >. En C no se puede definir un orden > con estas propiedades. 4

15 y=r sen θ z=x+iy r θ x= r cos θ Figura 2: Coordenadas polares. z = x+iy, } x = rcosθ y = rsenθ z = r(cosθ+i senθ) r = z, tanθ = y/x. (.28) Nótese que la última ecuación no distingue entre z y z, es decir, entre θ y θ +π. Hace falta conocer por ejemplo el cuadrante en el que está z Argumento. Determinación principal. Elánguloθ sedenominaargumento de z ysedesignaargz.elargumentosóloestádefinido salvo un múltiplo entero de 2π ya que cos θ y sen θ son funciones periódicas. Por ejemplo, θ = 3π/2 y θ = π/2 son ambos argumentos de z = i. En general si θ es un argumento de z, todos los valores θ +2πn = argz, n Z (z ) (.29) son también argumentos de z. arg z es una función multivaluada de z. Para evitar ambigüedades se puede elegir una determinación principal del argumento, que se designa Arg z. Nosotros tomaremos Argz [,2π[, argz = Argz +2πn, n Z. (.3) Nótese que esta elección de la determinación principal es arbitraria y no es universal. También se encuentra con frecuencia la elección Argz ] π,π]. 7 Ninguna elección produce una función 7 Más generalmente, Arg α z = Arg(e iα z)+α produce el argumento en el intervalo [α,α+2π[. 5

16 continua. La función arg no está definida para z =. Algunos casos particulares son: Arg() =, Arg(i) = π/2 Arg( i) = 3π/2 Arg( ) = π. (.3).3.5. Producto, división y conjugado en representación polar La representación polar es particularmente práctica para representar la multiplicación y división de complejos: Es decir, 8 z = r (cosθ +isenθ ), z 2 = r 2 (cosθ 2 +isenθ 2 ), z z 2 = r r 2 (cosθ cosθ 2 senθ senθ 2 +icosθ senθ 2 +isenθ cosθ 2 ) = r r 2 (cos(θ +θ 2 )+isen(θ +θ 2 )), (.32) z z 2 = z z 2, arg(z z 2 ) = arg(z )+arg(z 2 )+2πn, n Z, z,z 2. (.33) Más generalmente, por inducción, 9 z z n = z z n, (.34) arg(z z n ) = arg(z )+ +arg(z n ) (mód2π). Igualmente y también z z 2 = z ( ) z 2, arg z = arg(z ) arg(z 2 ) (mód2π), z 2 z = z, arg(z ) = arg(z) (mód2π), (.35) z = z, arg(z ) = argz (mód2π). (.36) Ejemplo. El número iz corresponde al vector z rotado 9 o en sentido positivo. 8 Arg(z z 2 ) = Arg(z )+ Arg(z 2 )+2πn(z,z 2 ), donde n(z,z 2 ) = {, Argz + Argz 2 < 2π, 2π Argz + Argz 2 < 4π. 9 La notación a = b (módc), donde a,b,c son elementos de un grupo abeliano, indica que a b = nc para algún n Z. 6

17 .3.6. Potencias enteras de un número complejo Para n Z y z C se define z n en la forma natural: z z (n factores) n >, z n = n =, z z ( n factores) n <, (z ). (.37) Esta definición cumple las propiedades z n z m = z n+m, (z n ) m = z nm, n,m Z. (.38).4. Teorema de Moivre. Fórmula de Euler..4.. Teorema de Moivre Aplicando la fórmula de suma de argumentos se deduce (cosθ+isenθ) n = cos(nθ)+isen(nθ) (n Z) (Teorema de Moivre), (.39) es decir, cos(nθ) = Re((cosθ +isenθ) n ), sen(nθ) = Im((cosθ +isenθ) n ). (.4) Por ejemplo, usando (cosθ+isenθ) 2 = cos 2 θ sen 2 θ +2icosθsenθ (.4) se obtienen la conocidas relaciones trigonométricas cos(2θ) = cos 2 θ sen 2 θ, sen(2θ) = 2cosθsenθ. (.42).4.2. Fórmula de Euler Es conveniente usar la relación e iθ := cosθ+isenθ (Fórmula de Euler), (.43) 7

18 de modo que un número complejo cualquiera se puede escribir z = re iθ, r, θ R. (.44) Cuando se defina la función exponencial compleja se demostrará este resultado. De momento lo tomamos como una notación que puede justificarse mediante desarrollo en serie (formal por ahora): cosθ +isenθ = = ( ) n ( ) n (2n)! θ2n +i (2n+)! θ2n+ n= ( ) (iθ) 2n (2n)! + (iθ)2n+ (iθ) n = (2n+)! n! n= n= n= = e iθ. (.45) Con esta notación se puede escribir r e iθ r 2 e iθ 2 = r r 2 e i(θ +θ 2 ), r e iθ r 2 e iθ 2 = r r 2 e i(θ θ 2 ) (r 2 ), (.46) consistente con el comportamiento de la exponencial real. Igualmente (re iθ ) = r e iθ, (re iθ ) n = r n e inθ (n Z), (re iθ ) = re iθ. (.47) Algunas fórmulas notables: e 2πi =, e iπ =, i = e iπ/2, i = e iπ/2. (.48).5. Raíces de un número complejo Queremos ahora definir z /n para n Z. En R, x > tiene dos raíces cuadradas; la ecuación y 2 = x tiene dos soluciones, y = ± x. En C la ecuación w 2 = z también tiene dos soluciones si z, ya que si w es una solución, w también lo es. Sin embargo, a diferencia del caso real, un número complejo no nulo tiene tres raíces cúbicas, cuatro raíces cuárticas, etc. También se ve que las ecuaciones f() = y f (θ) = if(θ) se satisfacen cuando f(θ) = e iθ y cuando f(θ) = cosθ +isenθ. 8

19 Se define z /n, n Z, como toda solución de la ecuación w n = z. Si z y n hay exactamente n raíces distintas. Basta estudiar el caso n positivo: Si n = m <, equivale a resolver w m =. Suponemos n >. Sea z z = re iθ, w = ρe iφ, entonces re iθ = ρ n e inφ, (.49) que implica ρ = r /n, nφ = θ+2πk, k Z. (.5) La solución es múltiple φ = φ k = θ +2πk n, k Z, (.5) pero no todos los argumentos φ k producen w k = ρe iφ k distintos. Notando que φ k+ = φ k + 2π n, φ k+n = φ k +2π, (.52) se ve que sólo hay n soluciones distintas correspondientes a w k con k =,,...,n. Además, si θ [,2π[, φ k [,2π[ para k =,,...,n. w k = r /n e i(θ+2πk)/n = w u k, u k = e 2πik/n (.53) donde u k son las raíces n-enésimas de la unidad. Las n raíces w k están dispuestas en los vértices de un polígono regular centrado en, y por simetría n w k = si n 2. (.54) k= Se sobreentiende r /n en el sentido de números reales. Como número complejo r tiene raíces complejas, una de las cuales es real y positiva. 9

20 e 2πi 3 e i θ 3 e i θ e i θ 3 e 4πi 3 e i θ 3 Figura 3: Raíces cúbicas de e iθ. 2. Límites en el plano complejo 2.. El principio de los intervalos encajados Teorema. (Principio de los intervalos encajados.) Sea I,I 2,... una sucesión 2 de intervalos cerrados de R, I n = [a n,b n ], tales que: ) Están encajados: I n+ I n. 2) Su longitud (b n a n ) tiende a cuando n. Entonces hay un punto, y sólo uno, que pertenece a todos ellos. Este teorema se generaliza fácilmente al caso complejo: Teorema. (Principiodelosrectángulosencajados.)SeaR,R 2,...,unasucesiónderectángulos cerrados paralelos a los ejes real e imaginario: R n = [a n,b n ] [c n,d n ] C tales que: ) Están encajados: R n+ R n. 2) Su perímetro tiende a cuando n. Entonces hay exactamente un z C común a todos los rectángulos. 2 Por sucesión siempre entenderemos sucesión infinita. 2

21 2.2. Puntos límite Definición. Una sucesión compleja es una aplicación de N en C, n z n. A menudo la denotaremos {z n }. Definición. Un número complejo α es un punto límite o punto de acumulación de la sucesión compleja z,z 2,...,z n,..., (2.) si ǫ >, la desigualdad z n α < ǫ es válida para infinitos valores de n. Definición. Un entorno (complejo) del punto α de radio ǫ es el disco abierto D(α,ǫ) = {z z α < ǫ}, α C, ǫ >. (2.2) Análogamente se define entorno reducido como {z < z α < ǫ}, es decir, el entorno excluyendo el propio punto α. Por tanto α es un punto límite de la sucesión {z n } sii en cualquier entorno de α hay infinitos términos de la sucesión. Ejemplo. La sucesión,,3,,5,,7,,... tiene como punto límite. Ejemplo. La sucesión,2,3,4,... no tiene puntos límite. Ejemplo. La sucesión,,, 2,, 3,, 4,, 5,... tiene y como puntos límite Definición. Una sucesión compleja {z n } es acotada si M > tal que n z n < M. En otro caso la sucesión es no acotada. Teorema. (Teorema de Bolzano-Weierstrass.) Toda sucesión compleja acotada tiene al menos un punto límite. Se demuestra usando el principio de los rectángulos encajados. (Véase la fig. 4.) 2.3. Sucesiones complejas convergentes Definición. Se dice que la sucesión compleja {z n } es convergente y tiene por límite α, y 2

22 Figura 4: Construcción para el teorema Bolzano-Weierstrass. se denota lím z n = α o bien z n α cuando n, (2.3) n si ǫ > ν(ǫ) tal que n > ν z n α < ǫ. Equivale a decir que cualquier entorno de α contiene todos los términos de la sucesión salvo un número finito de ellos. Nótese que para que {z n } sea convergente debe tener exactamente un punto límite. Pero la afirmación recíproca no es cierta. Ejemplo. La sucesión,,2,,3,,... tiene como único punto límite sin embargo no es convergente. Teorema. Si dos sucesiones z n α y z n α cuando n, entonces z n ±z n α±α, z n z n αα, z n z n α α (α ). (2.4) Teorema. (Criterio de convergencia de Cauchy.) Una sucesión z n es convergente sii ǫ >, ν(ǫ) tal que z n z m < ǫ siempre que n,m > ν. Definición. Decimos que lím n z n =, o bien z n cuando n, si K > ν(k) tal que n > ν z n > K. Definición. Sedefineunentorno del infinito(deradior)comounconjunto{z z > R}, para cierto R >. Por tanto, z n expresa que cualquier entorno del infinito contiene todos menos un número finito de términos de la sucesión. 22

23 2.4. Esfera de Riemann y plano complejo extendido La esfera de Riemann es una superficie esférica Σ R 3 (de radio arbitrario) tangente al plano complejo (C = R 2 R 3 ) de modo que z = coincide con el polo sur S de la esfera. El punto diametralmente opuesto a S es el polo norte, N. Para cualquier punto P del plano complejo se puede considerar la recta que une P y N. Dicha recta cortará Σ en otro punto P. Por tanto todo número complejo z tiene asociado un punto de la esfera. Viceversa, todo punto de Σ, excepto N, tiene asociado un número complejo z. Hay una biyección entre C y Σ {N}. (Véase la fig. 5.) N Σ P P S C Figura 5: Proyección estereográfica. Si lím n z n = los puntos correspondientes P n sobre la esfera de Riemann se aproximan al polo norte, P N con n, luego se asocia N con z =, llamado punto del infinito. El plano complejo junto con se llama plano complejo extendido, C = C { }. Algunas propiedades son: si z C z± =, z = (z ), z = (z ), z =, =. (2.5) Nótese que no es un elemento del plano complejo finito C. Y también que en R se suele introducir ±, en cambio en C sólo se introduce un único punto del infinito. La correspondencia entre el plano complejo extendido y la esfera de Riemann (incluido N) es una biyección, denominada proyección estereográfica. El plano complejo extendido es topológicamente una esfera. Un entorno de N en la esfera de Riemann es un entorno del 23

24 infinito en el plano complejo extendido. El interés de la proyección estereográfica y la esfera de Riemann es que esta última es una variedad compacta (subconjunto cerrado y acotado de R 3 ) y por tanto mejor comportado que R 2. 24

25 3. Funciones complejas 3.. Variables y funciones Definición. Una función compleja f(z) es una aplicación f :E C z w = f(z) (3.) donde E C es el dominio de definición de f. La variable z E se llama variable independiente u original. w es la variable dependiente o imagen. El conjunto E = f(e) de valores que puede tomar w se llama recorrido de f. Las mismas definiciones se aplican cuando E y E son subconjuntos del plano complejo extendido. La función f puede especificarse dando los valores de u := Rew y v := Imw, z = x+iy f w = u(x,y)+iv(x,y) (forma binómica). (3.2) Las funciones así definidas son funciones univaluadas ya que para z E existe exactamente un valor w. Si se consideran correspondencias más generales donde z puede tener más de una imagen, se habla de funciones multivaluadas o multiformes. Por omisión, función se refiere a función univaluada. f :E E Dada una función z w, se puede considerar la función inversa ϕ :E E, que en w z general será multivaluada ya que un mismo w E puede ser imagen de más de un original en E. (Es decir, en general f no será inyectiva. Por construcción, f : E E es sobreyectiva.) Si ϕ es univaluada se dice que f es invertible y entonces f : E E es biyectiva. Ejemplo. f(z) = z se puede definir con dominio E = C {} y recorrido E = C {}. Es invertible, ϕ(w) = w. En el plano complejo extendido C = C { } se puede definir f(z) con dominio y recorrido C, tomando f(z) = /z si z,, f() =, f( ) =. Ejemplo. w = z, z C es univaluada pero no es invertible, ya que z y e iθ z (θ real) tienen igual módulo. 25

26 Ejemplo. f : C C con f(z) = z 2 es univaluada pero no invertible, su inversa ϕ es bivaluada (excepto si z = ) ya que ±z z 2. Ejemplo. f :E C siendo f(z) = z 2 y E = {z Re(z) >, Im(z) > } (es decir, z es un punto del primer cuadrante). f(z) es inyectiva ya que si z E, z E. Su recorrido es E = {w Im(w) > }. En efecto, z = re iθ E sii r > y < θ < π/2. Entonces, w = ρe iφ = z 2 tiene ρ = r 2 > y < φ = 2θ < π, y por tanto w es un punto cualquiera de E. f:e E es invertible Curvas y dominios Definición. (Curva orientada.) Sean x(t), y(t) dos funciones reales y continuas de la variable real t con a t b. La aplicación z(t) = x(t) + iy(t) es un camino en el plano complejo. z(a) y z(b) son el punto inicial y el punto final, respectivamente. El conjunto de todos los caminosconelmismorecorridoyelmismopuntoinicialyelmismopuntofinaldefineunacurva orientada (continua) C. Por tanto, a cada curva C le corresponden infinidad de caminos, y cada camino define una parametrización de la curva. El sentido positivo 3 de C se obtiene cuando t va de a a b. Definición. Si z(a) = z(b) se dice que la curva es cerrada, en otro caso es una curva abierta o arco. Definición. Un conjunto de puntos E se dice que es (arco-)conexo si cualquier par de puntos z,z 2 E puede unirse mediante un arco C contenido en E con z y z 2 como puntos inicial y final. Definición. Dado un conjunto E se dice que z es un punto interior de E si E contiene algún entorno de z (en particular z E). Se dice que E es abierto si todos sus puntos son interiores. Se dice que E es cerrado si su complementario, E c = C E, es abierto. Ejemplo. El conjunto 4 { < z < } es abierto, { z } es cerrado, { < z } no es abierto ni cerrado. Definición. Un conjunto no vacío G es un dominio si es abierto y conexo. (No debe confundirse este concepto con el de dominio de definición de una función.) 3 El sentido positivo para el caso especial de una curva cerrada simple se define más adelante. 4 Para aligerar la notación usamos { < z < } para indicar el conjunto {z < z < }, etc. 26

27 Definición. Un dominio G (o en general un conjunto E) es acotado si está contenido en un entorno de cero, es decir, si K > tal que z E, z < K. En otro caso es no acotado. Definición. Se dice que z es un punto exterior de E cuando z es un punto interior del complementario de E. Los puntos que no son interiores ni exteriores a E son puntos frontera de E. El conjunto de puntos frontera es la frontera de E. Se dice que z es un punto de acumulación o punto límite de E si en todo entorno de z hay infinitos puntos de E. Ejemplo. Sea E = { < z < } {2}. Sus puntos interiores son { < z < }. Sus puntos exteriores son { < z,z 2}. Su frontera es {,2} { z = }. Su puntos de acumulación son { z }. Proposición. Todos los dominios tienen una frontera no vacía excepto C. Proposición. Un conjunto es cerrado sii contiene su frontera. Un conjunto es cerrado sii contiene a todos sus puntos de acumulación. Definición. Un dominio G junto con ninguno, alguno o todos sus puntos frontera se denomina una región, G. Un dominio es una región abierta. Un dominio junto con su frontera es una región cerrada, Ḡ. Ejemplo. Una curva no es una región: todos sus puntos son de la frontera, y si se quita ésta queda el conjunto vacío, que no es un dominio. Definición. Una curva es simple o de Jordan, si no pasa dos veces por el mismo punto de C (no se corta a sí misma), es decir, si a t < t 2 < b implica z(t ) z(t 2 ). Teorema. (Teorema de la curva de Jordan.) Toda curva simple cerrada C divide el plano complejofinitoendosdominiosdelosquec esfronteracomún.unodeellosesacotado(llamado interior de C) y el otro no acotado (llamado exterior de C). Definición. Se toma el sentido positivo de una curva simple cerrada de modo que su interior esté localmente a la izquierda de la curva (para un observador que recorra la curva). Coincide con el sentido antihorario. Definición. En el plano complejo finito, se dice que un dominio G es simplemente conexo si toda curva simple cerrada contenida en G tiene su interior también contenido en G. En el plano complejo extendido se dice que G es simplemente conexo si para toda curva cerrada simple su interior o su exterior están contenidos completamente contenidos en el dominio G. 27

Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo (2014-15)

Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo (2014-15) Variable Compleja I (3 o de Matemáticas y 4 o de Doble Titulación) Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo (04-5) Teoremas de Cauchy En estos apuntes, la palabra dominio significa, como es

Más detalles

(3) Regla del cociente: Si g(z 0 ) 0, f/g es derivable en z 0 y. (z 0 ) = f (z 0 )g(z 0 ) f(z 0 )g (z 0 ) . g

(3) Regla del cociente: Si g(z 0 ) 0, f/g es derivable en z 0 y. (z 0 ) = f (z 0 )g(z 0 ) f(z 0 )g (z 0 ) . g Funciones holomorfas 2.1. Funciones variable compleja En este capítulo vamos a tratar con funciones f : Ω C C, donde Ω C es el dominio de definición. La forma habitual de expresar estas funciones es como

Más detalles

1. Producto escalar, métrica y norma asociada

1. Producto escalar, métrica y norma asociada 1. asociada Consideramos el espacio vectorial R n sobre el cuerpo R; escribimos los vectores o puntos de R n, indistintamente, como x = (x 1,..., x n ) = n x i e i i=1 donde e i son los vectores de la

Más detalles

Las Funciones Analíticas. f (z 0 + h) f (z 0 ) lim. h=z z 0. = lim

Las Funciones Analíticas. f (z 0 + h) f (z 0 ) lim. h=z z 0. = lim Las Funciones Analíticas 1 Las Funciones Analíticas Definición 12.1 (Derivada de una función compleja). Sea D C un conjunto abierto. Sea z 0 un punto fijo en D y sea f una función compleja, f : D C C.

Más detalles

Introducción al Análisis Complejo

Introducción al Análisis Complejo Introducción al Análisis Complejo Aplicado al cálculo de integrales impropias Complementos de Análisis, I.P.A Prof.: Federico De Olivera Leandro Villar 13 de diciembre de 2010 Introducción Este trabajo

Más detalles

Apuntes sobre algunos teoremas fundamentales de análisis complejo, con 20 ejemplos resueltos (2007-08)

Apuntes sobre algunos teoremas fundamentales de análisis complejo, con 20 ejemplos resueltos (2007-08) Variable Compleja I (3 o de Matemáticas) Apuntes sobre algunos teoremas fundamentales de análisis complejo, con ejemplos resueltos (7-8) En estos apuntes, consideraremos las funciones anaĺıticas (holomorfas)

Más detalles

Parte I. Iniciación a los Espacios Normados

Parte I. Iniciación a los Espacios Normados Parte I Iniciación a los Espacios Normados Capítulo 1 Espacios Normados Conceptos básicos Sea E un espacio vectorial sobre un cuerpo K = R ó C indistintamente. Una norma sobre E es una aplicación de E

Más detalles

Tema 2. Espacios Vectoriales. 2.1. Introducción

Tema 2. Espacios Vectoriales. 2.1. Introducción Tema 2 Espacios Vectoriales 2.1. Introducción Estamos habituados en diferentes cursos a trabajar con el concepto de vector. Concretamente sabemos que un vector es un segmento orientado caracterizado por

Más detalles

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 9 Funciones Contenido 9.1 Definiciones y

Más detalles

a < b y se lee "a es menor que b" (desigualdad estricta) a > b y se lee "a es mayor que b" (desigualdad estricta)

a < b y se lee a es menor que b (desigualdad estricta) a > b y se lee a es mayor que b (desigualdad estricta) Desigualdades Dadas dos rectas que se cortan, llamadas ejes (rectangulares si son perpendiculares, y oblicuos en caso contrario), un punto puede situarse conociendo las distancias del mismo a los ejes,

Más detalles

Teorema de Green. 6.1. Curvas de Jordan

Teorema de Green. 6.1. Curvas de Jordan Lección 6 Teorema de Green En la lección anterior, previa caracterización de los campos conservativos, hemos visto que un campo irrotacional puede no ser conservativo. Tenemos por tanto una condición fácil

Más detalles

UNIDAD 4: PLANO CARTESIANO, RELACIONES Y FUNCIONES. OBJETIVO DE APRENDIZAJE: Representar gráficamente relaciones y funciones en el plano cartesiano.

UNIDAD 4: PLANO CARTESIANO, RELACIONES Y FUNCIONES. OBJETIVO DE APRENDIZAJE: Representar gráficamente relaciones y funciones en el plano cartesiano. UNIDAD 4: PLANO CARTESIANO, RELACIONES Y FUNCIONES OBJETIVO DE APRENDIZAJE: Representar gráficamente relaciones y funciones en el plano cartesiano. EL PLANO CARTESIANO. El plano cartesiano está formado

Más detalles

Tema 07. LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

Tema 07. LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Tema 07 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Límite de una función en un punto Vamos a estudiar el comportamiento de las funciones f ( ) g ( ) ENT[ ] h ( ) i ( ) en el punto Para ello, damos a valores próimos

Más detalles

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada FUNCIONES CONTINUAS. La mayor parte de las funciones que manejamos, a nivel elemental, presentan en sus gráficas una propiedad característica que es la continuidad. La continuidad de una función definida

Más detalles

Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas

Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas Capítulo 4 Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas La conexión entre las estructuras vectorial y topológica de los espacios normados, se pone claramente de manifiesto en el estudio de las aplicaciones

Más detalles

Tema 3. Espacios vectoriales

Tema 3. Espacios vectoriales Tema 3. Espacios vectoriales Estructura del tema. Definición y propiedades. Ejemplos. Dependencia e independencia lineal. Conceptos de base y dimensión. Coordenadas Subespacios vectoriales. 0.1. Definición

Más detalles

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases.

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases. BASES Y DIMENSIÓN Definición: Base. Se llama base de un espacio (o subespacio) vectorial a un sistema generador de dicho espacio o subespacio, que sea a la vez linealmente independiente. β Propiedades

Más detalles

1. Definición 2. Operaciones con funciones

1. Definición 2. Operaciones con funciones 1. Definición 2. Operaciones con funciones 3. Estudio de una función: Suma y diferencia Producto Cociente Composición de funciones Función reciproca (inversa) Dominio Recorrido Puntos de corte Signo de

Más detalles

CURSO BÁSICO DE MATEMÁTICAS PARA ESTUDIANTES DE ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES

CURSO BÁSICO DE MATEMÁTICAS PARA ESTUDIANTES DE ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES INECUACIONES NOTA IMPORTANTE: El signo de desigualdad de una inecuación puede ser,, < o >. Para las cuestiones teóricas que se desarrollan en esta unidad únicamente se utilizará la desigualdad >, siendo

Más detalles

Ecuaciones Diferenciales Tema 2. Trasformada de Laplace

Ecuaciones Diferenciales Tema 2. Trasformada de Laplace Ecuaciones Diferenciales Tema 2. Trasformada de Laplace Ester Simó Mezquita Matemática Aplicada IV 1 1. Transformada de Laplace de una función admisible 2. Propiedades básicas de la transformada de Laplace

Más detalles

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada FUNCIONES CONOCIDAS. FUNCIONES LINEALES. Se llaman funciones lineales a aquellas que se representan mediante rectas. Su epresión en forma eplícita es y f ( ) a b. En sentido más estricto, se llaman funciones

Más detalles

VII. Estructuras Algebraicas

VII. Estructuras Algebraicas VII. Estructuras Algebraicas Objetivo Se analizarán las operaciones binarias y sus propiedades dentro de una estructura algebraica. Definición de operación binaria Operaciones como la suma, resta, multiplicación

Más detalles

Subconjuntos destacados en la

Subconjuntos destacados en la 2 Subconjuntos destacados en la topología métrica En este capítulo, introducimos una serie de conceptos ligados a los puntos y a conjuntos que por el importante papel que juegan en la topología métrica,

Más detalles

Tema 2. Función compleja de una variable compleja

Tema 2. Función compleja de una variable compleja Nota: Las siguientes líneas son un resumen de las cuestiones que se han tratado en clase sobre este tema. El desarrollo de todos los tópicos tratados está recogido en la bibliografía recomendada en la

Más detalles

Métodos Matemáticos I

Métodos Matemáticos I Métodos Matemáticos I Curso 203-4 Hoja de Problemas #2. Dados los siguientes conjuntos: () + 2i (2) 3 + i < 6 (3) + 2i < (4) 0 arg π/3, 0 (5) Re( 2 ) 0 (6) Re( 2 ) < 0 Represéntalos gráficamente. (b) Cuáles

Más detalles

March 25, 2010 CAPÍTULO 2: LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES EN EL ESPACIO EUCLÍDEO

March 25, 2010 CAPÍTULO 2: LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES EN EL ESPACIO EUCLÍDEO March 25, 2010 CAPÍTULO 2: LÍMITE Y CONTINUIDAD DE FUNCIONE EN EL EPACIO EUCLÍDEO 1. Producto Escalar en R n Definición 1.1. Dado x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) R n, su producto escalar está

Más detalles

Como ya se sabe, existen algunas ecuaciones de segundo grado que no tienen ninguna solución real. Tal es el caso de la ecuación x2 + 1 = 0.

Como ya se sabe, existen algunas ecuaciones de segundo grado que no tienen ninguna solución real. Tal es el caso de la ecuación x2 + 1 = 0. NÚMEROS COMPLEJOS. INTRO. ( I ) Como ya se sabe, existen algunas ecuaciones de segundo grado que no tienen ninguna solución real. Tal es el caso de la ecuación x2 + 1 = 0. Si bien esto no era un problema

Más detalles

3. Operaciones con funciones.

3. Operaciones con funciones. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 00. Lección. Funciones derivada. 3. Operaciones con funciones. En esta sección veremos cómo podemos combinar funciones para construir otras nuevas. Especialmente

Más detalles

Funciones analíticas CAPÍTULO 2 2.1 INTRODUCCIÓN

Funciones analíticas CAPÍTULO 2 2.1 INTRODUCCIÓN CAPÍTULO 2 Funciones analíticas 2.1 INTRODUCCIÓN Para definir las series de potencias y la noción de analiticidad a que conducen, sólo se necesitan las operaciones de suma y multiplicación y el concepto

Más detalles

(x + y) + z = x + (y + z), x, y, z R N.

(x + y) + z = x + (y + z), x, y, z R N. TEMA 1: EL ESPACIO R N ÍNDICE 1. El espacio vectorial R N 1 2. El producto escalar euclídeo 2 3. Norma y distancia en R N 4 4. Ángulo y ortogonalidad en R N 6 5. Topología en R N 7 6. Nociones topológicas

Más detalles

Análisis III. Joaquín M. Ortega Aramburu

Análisis III. Joaquín M. Ortega Aramburu Análisis III Joaquín M. Ortega Aramburu Septiembre de 1999 Actualizado en julio de 2001 2 Índice General 1 Continuidad en el espacio euclídeo 5 1.1 El espacio euclídeo R n...............................

Más detalles

CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1

CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1 CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1 PROBLEMAS RESUELTOS Tema 3 Derivación de funciones de varias variables 3.1 Derivadas y diferenciales de funciones de varias variables! 1. Derivadas parciales de primer orden.!

Más detalles

Tema 5. Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor. 5.1 Polinomio de Taylor

Tema 5. Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor. 5.1 Polinomio de Taylor Tema 5 Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor Teoría Los polinomios son las funciones reales más fáciles de evaluar; por esta razón, cuando una función resulta difícil de evaluar con exactitud,

Más detalles

C 4 C 3 C 1. V n dσ = C i. i=1

C 4 C 3 C 1. V n dσ = C i. i=1 apítulo 2 Divergencia y flujo Sea V = V 1 i + V 2 j + V 3 k = (V 1, V 2, V 3 ) un campo vectorial en el espacio, por ejemplo el campo de velocidades de un fluido en un cierto instante de tiempo, en un

Más detalles

Solución del examen de Variable Compleja y Transformadas I. T. I. Electrónica y Electricidad 29 de enero de 2004

Solución del examen de Variable Compleja y Transformadas I. T. I. Electrónica y Electricidad 29 de enero de 2004 Solución del examen de Variable Compleja y Transformadas I. T. I. Electrónica y Electricidad 29 de enero de 2004. Estudia si existe alguna función de variable compleja f() entera cuya parte real sea x

Más detalles

3.1 DEFINICIÓN. Figura Nº 1. Vector

3.1 DEFINICIÓN. Figura Nº 1. Vector 3.1 DEFINICIÓN Un vector (A) una magnitud física caracterizable mediante un módulo y una dirección (u orientación) en el espacio. Todo vector debe tener un origen marcado (M) con un punto y un final marcado

Más detalles

Aplicaciones lineales continuas

Aplicaciones lineales continuas Lección 13 Aplicaciones lineales continuas Como preparación para el cálculo diferencial, estudiamos la continuidad de las aplicaciones lineales entre espacios normados. En primer lugar probamos que todas

Más detalles

1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades

1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades 1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades 1.1.1 Definición Número real, cualquier número racional o irracional. Los números reales pueden expresarse en forma decimal mediante un número entero,

Más detalles

1. Ecuaciones no lineales

1. Ecuaciones no lineales 1. Ecuaciones no lineales 1.1 Ejercicios resueltos Ejercicio 1.1 Dada la ecuación xe x 1 = 0, se pide: a) Estudiar gráficamente sus raíces reales y acotarlas. b) Aplicar el método de la bisección y acotar

Más detalles

Tema 3. Problemas de valores iniciales. 3.1. Teoremas de existencia y unicidad

Tema 3. Problemas de valores iniciales. 3.1. Teoremas de existencia y unicidad Tema 3 Problemas de valores iniciales 3.1. Teoremas de existencia y unicidad Estudiaremos las soluciones aproximadas y su error para funciones escalares, sin que ésto no pueda extenderse para funciones

Más detalles

VECTORES. Módulo, dirección y sentido de un vector fijo En un vector fijo se llama módulo del mismo a la longitud del segmento que lo define.

VECTORES. Módulo, dirección y sentido de un vector fijo En un vector fijo se llama módulo del mismo a la longitud del segmento que lo define. VECTORES El estudio de los vectores es uno de tantos conocimientos de las matemáticas que provienen de la física. En esta ciencia se distingue entre magnitudes escalares y magnitudes vectoriales. Se llaman

Más detalles

4 APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN

4 APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN 4 APLICACIONES LINEALES DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES En ocasiones, y con objeto de simplificar ciertos cálculos, es conveniente poder transformar una matriz en otra matriz lo más sencilla posible Esto nos

Más detalles

Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones.

Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones. 1 Tema 1.-. Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones. 1.1. Primeras definiciones Definición 1.1.1. Una operación binaria en un conjunto A es una aplicación α : A A A. En un lenguaje más coloquial

Más detalles

Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA. Funciones

Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA. Funciones Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA Funciones José R. Jiménez F. Temas de pre-cálculo I ciclo 007 Funciones 1 Índice 1. Funciones 3 1.1. Introducción...................................

Más detalles

Ejemplo: Resolvemos Sin solución. O siempre es positiva o siempre es negativa. Damos un valor cualquiera Siempre + D(f) =

Ejemplo: Resolvemos Sin solución. O siempre es positiva o siempre es negativa. Damos un valor cualquiera Siempre + D(f) = T1 Dominios, Límites, Asíntotas, Derivadas y Representación Gráfica. 1.1 Dominios de funciones: Polinómicas: D( = La X puede tomar cualquier valor entre Ejemplos: D( = Función racional: es el cociente

Más detalles

EJERCICIOS DE FUNCIONES REALES

EJERCICIOS DE FUNCIONES REALES EJERCICIOS DE FUNCIONES REALES.- La ley que relaciona el valor del área de un cuadrado con la longitud de su lado es una función. Sabemos que la epresión que nos relacionas ambas variables es. Observa

Más detalles

Definición de vectores

Definición de vectores Definición de vectores Un vector es todo segmento de recta dirigido en el espacio. Cada vector posee unas características que son: Origen: O también denominado Punto de aplicación. Es el punto exacto sobre

Más detalles

Caracterización de los campos conservativos

Caracterización de los campos conservativos Lección 5 Caracterización de los campos conservativos 5.1. Motivación y enunciado del teorema Recordemos el cálculo de la integral de línea de un gradiente, hecho en la lección anterior. Si f : Ω R es

Más detalles

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias OBJETIVO: Identificar los conjuntos de números naturales, enteros, racionales e irracionales; resolver una operación binaria, representar un número racional

Más detalles

Tema 1. VECTORES (EN EL PLANO Y EN EL ESPACIO)

Tema 1. VECTORES (EN EL PLANO Y EN EL ESPACIO) Vectores Tema. VECTORES (EN EL PLANO Y EN EL ESPACIO Definición de espacio vectorial Un conjunto E es un espacio vectorial si en él se definen dos operaciones, una interna (suma y otra externa (producto

Más detalles

Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados

Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados Capítulo 16 Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados Vamos a completar lo visto en los capítulos anteriores sobre el teorema de las Funciones Implícitas y Funciones Inversas con un tema de iniciación

Más detalles

Funciones de varias variables

Funciones de varias variables Funciones de varias variables Derivadas parciales. El concepto de función derivable no se puede extender de una forma sencilla para funciones de varias variables. Aquí se emplea el concepto de diferencial

Más detalles

CAPÍTULO III. FUNCIONES

CAPÍTULO III. FUNCIONES CAPÍTULO III LÍMITES DE FUNCIONES SECCIONES A Definición de límite y propiedades básicas B Infinitésimos Infinitésimos equivalentes C Límites infinitos Asíntotas D Ejercicios propuestos 85 A DEFINICIÓN

Más detalles

9.1 Primeras definiciones

9.1 Primeras definiciones Tema 9- Grupos Subgrupos Teorema de Lagrange Operaciones 91 Primeras definiciones Definición 911 Una operación binaria en un conjunto A es una aplicación α : A A A En un lenguaje más coloquial una operación

Más detalles

La derivada de y respecto a x es lo que varía y por cada unidad que varía x. Ese valor se designa por dy dx.

La derivada de y respecto a x es lo que varía y por cada unidad que varía x. Ese valor se designa por dy dx. Conceptos de derivada y de diferencial Roberto C. Redondo Melchor, Norberto Redondo Melchor, Félix Redondo Quintela 1 Universidad de Salamanca 18 de agosto de 2012 v1.3: 17 de septiembre de 2012 Aunque

Más detalles

Tema 2 Límites de Funciones

Tema 2 Límites de Funciones Tema 2 Límites de Funciones 2.1.- Definición de Límite Idea de límite de una función en un punto: Sea la función. Si x tiende a 2, a qué valor se aproxima? Construyendo - + una tabla de valores próximos

Más detalles

Unidad V: Integración

Unidad V: Integración Unidad V: Integración 5.1 Introducción La integración es un concepto fundamental de las matemáticas avanzadas, especialmente en los campos del cálculo y del análisis matemático. Básicamente, una integral

Más detalles

Clasificación de métricas.

Clasificación de métricas. Clasificación de métricas. 1. El problema de clasificación. Como bien sabemos, el par formado por una métrica T 2 (esto es, un tensor 2-covariante simétrico) sobre un espacio vectorial E, (E, T 2 ), constituye

Más detalles

Variable Compleja. José Darío Sánchez Hernández Bogotá -Colombia - abril 2005 danojuanos@hotmail.com danojuanos@tutopia.com

Variable Compleja. José Darío Sánchez Hernández Bogotá -Colombia - abril 2005 danojuanos@hotmail.com danojuanos@tutopia.com Variable Compleja José Darío Sánchez Hernández Bogotá -Colombia - abril 2005 danojuanos@hotmail.com danojuanos@tutopia.com El objeto de estas notas es brindar al lector un modelo de aprendizaje. A continuación

Más detalles

Este documento ha sido generado para facilitar la impresión de los contenidos. Los enlaces a otras páginas no serán funcionales.

Este documento ha sido generado para facilitar la impresión de los contenidos. Los enlaces a otras páginas no serán funcionales. Este documento ha sido generado para facilitar la impresión de los contenidos. Los enlaces a otras páginas no serán funcionales. Introducción Por qué La Geometría? La Geometría tiene como objetivo fundamental

Más detalles

VARIABLE COMPLEJA. 20 de diciembre de Resumen

VARIABLE COMPLEJA. 20 de diciembre de Resumen VARIABLE COMPLEJA L. L. Salcedo Departamento de Física Atómica, Molecular y Nuclear, Universidad de Granada, E-87 Granada, Spain E-mail: salcedo@ugr.es 2 de diciembre de 26 Resumen Apuntes completos de

Más detalles

Definición 1.1.1. Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas.

Definición 1.1.1. Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas. Tema 1 Matrices Estructura del tema. Conceptos básicos y ejemplos Operaciones básicas con matrices Método de Gauss Rango de una matriz Concepto de matriz regular y propiedades Determinante asociado a una

Más detalles

Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Ingeniería de Telecomunicación

Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Ingeniería de Telecomunicación Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Ingeniería de Telecomunicación Universidad de Alcalá José Enrique Morais San Miguel 27 de septiembre de 2004 Índice general I VARIABLE COMPLEJA 1 1. Funciones de

Más detalles

Estructuras algebraicas

Estructuras algebraicas Tema 2 Estructuras algebraicas básicas 2.1. Operación interna Definición 29. Dados tres conjuntos A, B y C, se llama ley de composición en los conjuntos A y B y resultado en el conjunto C, y se denota

Más detalles

Ejemplo 1.2 En el capitulo anterior se demostró que el conjunto. V = IR 2 = {(x, y) : x, y IR}

Ejemplo 1.2 En el capitulo anterior se demostró que el conjunto. V = IR 2 = {(x, y) : x, y IR} Subespacios Capítulo 1 Definición 1.1 Subespacio Sea H un subconjunto no vacio de un espacio vectorial V K. Si H es un espacio vectorial sobre K bajo las operaciones de suma y multiplicación por escalar

Más detalles

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. SISTEMAS PLANOS. TEOREMA DE POINCARÉ-BENDIXSON. La aplicación de Poincaré Recordemos que un subconjunto H de R n es una subvariedad de codimensión uno (o una

Más detalles

Subespacios vectoriales en R n

Subespacios vectoriales en R n Subespacios vectoriales en R n Víctor Domínguez Octubre 2011 1. Introducción Con estas notas resumimos los conceptos fundamentales del tema 3 que, en pocas palabras, se puede resumir en técnicas de manejo

Más detalles

Números y desigualdades

Números y desigualdades 1/59 Números y desigualdades 2/59 Distintas clases de números 3/59 Números naturales Los números naturales 1,2,3,.... El conjunto de todos ellos se representa por N. 4/59 Números enteros Los números enteros...,-2,-1,0,1,2,...

Más detalles

2. Vector tangente y gráficas en coordenadas polares.

2. Vector tangente y gráficas en coordenadas polares. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL CURSO 0 Vector tangente y gráficas en coordenadas polares De la misma forma que la ecuación cartesiana y = yx ( ) define una curva en el plano, aquella formada por los

Más detalles

Estructuras Algebraicas Una estructura algebraica es un objeto matemático consistente en un conjunto no vacío, con por lo menos una operación binaria.

Estructuras Algebraicas Una estructura algebraica es un objeto matemático consistente en un conjunto no vacío, con por lo menos una operación binaria. Estructuras Algebraicas Una estructura algebraica es un objeto matemático consistente en un conjunto no vacío, con por lo menos una operación binaria. Operación Binaria Se conoce una operación binaria

Más detalles

FUNCIONES CUADRÁTICAS Y RACIONALES

FUNCIONES CUADRÁTICAS Y RACIONALES www.matesronda.net José A. Jiménez Nieto FUNCIONES CUADRÁTICAS Y RACIONALES 1. FUNCIONES CUADRÁTICAS. Representemos, en función de la longitud de la base (), el área (y) de todos los rectángulos de perímetro

Más detalles

Dominios de factorización única

Dominios de factorización única CAPíTULO 3 Dominios de factorización única 1. Dominios euclídeos En la sección dedicada a los números enteros hemos descrito todos los ideales de Z. En este apartado introducimos una familia de anillos

Más detalles

4. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

4. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 4. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES INDICE 4 4.1. Definición de una función de dos variables...2 4.2. Gráfica de una función de dos variables..2 4.3. Curvas y superficies de nivel....3 4.4. Límites y continuidad....6

Más detalles

Teoría Tema 5 Espacios vectoriales

Teoría Tema 5 Espacios vectoriales página 1/14 Teoría Tema 5 Espacios vectoriales Índice de contenido Puntos en 2 y 3 dimensiones...2 Vectores en el plano...5 Suma de vectores...7 Combinación lineal de vectores...8 Sistema generador...10

Más detalles

Capitán de fragata ingeniero AGUSTÍN E. GONZÁLEZ MORALES. ÁLGEBRA PARA INGENIEROS (Solucionario)

Capitán de fragata ingeniero AGUSTÍN E. GONZÁLEZ MORALES. ÁLGEBRA PARA INGENIEROS (Solucionario) Capitán de fragata ingeniero AGUSTÍN E. GONZÁLEZ MORALES ÁLGEBRA PARA INGENIEROS (Solucionario) 2 Í N D I C E CAPÍTULO : MATRICES, DETERMINANTES Y SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES CAPÍTULO 2: ESPACIOS VECTORIALES

Más detalles

Transformaciones canónicas

Transformaciones canónicas apítulo 29 Transformaciones canónicas 29.1 Introducción onsideremos una transformación arbitraria de las coordenadas en el espacio de las fases de dimensión 2(3N k) (con el tiempo como un parámetro) Q

Más detalles

1.4.- D E S I G U A L D A D E S

1.4.- D E S I G U A L D A D E S 1.4.- D E S I G U A L D A D E S OBJETIVO: Que el alumno conozca y maneje las reglas empleadas en la resolución de desigualdades y las use para determinar el conjunto solución de una desigualdad dada y

Más detalles

Tema 7. Límites y continuidad de funciones

Tema 7. Límites y continuidad de funciones Matemáticas II (Bachillerato de Ciencias) Análisis: Límites y continuidad de funciones 55 Límite de una función en un punto Tema 7 Límites y continuidad de funciones Idea inicial Si una función f está

Más detalles

COORDENADAS CURVILINEAS

COORDENADAS CURVILINEAS CAPITULO V CALCULO II COORDENADAS CURVILINEAS Un sistema de coordenadas es un conjunto de valores que permiten definir unívocamente la posición de cualquier punto de un espacio geométrico respecto de un

Más detalles

1. Derivadas parciales

1. Derivadas parciales Análisis Matemático II. Curso 2009/2010. Diplomatura en Estadística/Ing. Téc. en Inf. de Gestión. Universidad de Jaén TEMA 3. ABLES DIFERENCIACIÓN DE FUNCIONES DE VARIAS VARI- 1. Derivadas parciales Para

Más detalles

Integrales paramétricas e integrales dobles y triples.

Integrales paramétricas e integrales dobles y triples. Integrales paramétricas e integrales dobles y triples. Eleonora Catsigeras * 19 de julio de 2006 PRÓLOGO: Notas para el curso de Cálculo II de la Facultad de Ingeniería. Este texto es complementario al

Más detalles

TEMA 10 FUNCIONES ELEMENTALES MATEMÁTICAS I 1º Bach. 1

TEMA 10 FUNCIONES ELEMENTALES MATEMÁTICAS I 1º Bach. 1 TEMA 10 FUNCIONES ELEMENTALES MATEMÁTICAS I 1º Bach. 1 TEMA 10 - FUNCIONES ELEMENTALES 10.1 CONCEPTO DE FUNCIÓN DEFINICIÓN : f es una función de R en R si a cada número real, x Dom, le hace corresponder

Más detalles

Anexo 1: Demostraciones

Anexo 1: Demostraciones 75 Matemáticas I : Álgebra Lineal Anexo 1: Demostraciones Espacios vectoriales Demostración de: Propiedades 89 de la página 41 Propiedades 89- Algunas propiedades que se deducen de las anteriores son:

Más detalles

Divisibilidad y números primos

Divisibilidad y números primos Divisibilidad y números primos Divisibilidad En muchos problemas es necesario saber si el reparto de varios elementos en diferentes grupos se puede hacer equitativamente, es decir, si el número de elementos

Más detalles

SEMANAS 07 Y 08 CLASES 05 Y 06 VIERNES 25/05/12 Y 01/06/12

SEMANAS 07 Y 08 CLASES 05 Y 06 VIERNES 25/05/12 Y 01/06/12 CÁLCULO IV (7) SEMANAS 7 Y 8 CLASES 5 Y 6 VIERNES 5/5/1 Y 1/6/1 1 Observación Las propiedades de una función real de una variable real se reflejan en su gráfica Pero para w = f(), con w complejos, no es

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Tema Representación gráfica de funciones reales de una variable real Elaborado

Más detalles

Tema 3: Producto escalar

Tema 3: Producto escalar Tema 3: Producto escalar 1 Definición de producto escalar Un producto escalar en un R-espacio vectorial V es una operación en la que se operan vectores y el resultado es un número real, y que verifica

Más detalles

Polinomios de Taylor.

Polinomios de Taylor. Tema 7 Polinomios de Taylor. 7.1 Polinomios de Taylor. Definición 7.1 Recibe el nombre de polinomio de Taylor de grado n para la función f en el punto a, denotado por P n,a, el polinomio: P n,a (x) = f(a)

Más detalles

I. RELACIONES Y FUNCIONES 1.1. PRODUCTO CARTESIANO { }

I. RELACIONES Y FUNCIONES 1.1. PRODUCTO CARTESIANO { } I. RELACIONES Y FUNCIONES PAREJAS ORDENADAS Una pareja ordenada se compone de dos elementos x y y, escribiéndose ( x, y ) donde x es el primer elemento y y el segundo elemento. Teniéndose que dos parejas

Más detalles

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Capítulo 9 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES 9.. Introducción El concepto de ite en Matemáticas tiene el sentido de lugar hacia el que se dirige una función en un determinado punto o en el infinito. Veamos

Más detalles

Apoyo para la preparación de los estudios de Ingeniería y Arquitectura Física (Preparación a la Universidad) Unidad 4: Vectores

Apoyo para la preparación de los estudios de Ingeniería y Arquitectura Física (Preparación a la Universidad) Unidad 4: Vectores Apoyo para la preparación de los estudios de Ingeniería y Arquitectura Física (Preparación a la Universidad) Unidad 4: Vectores Universidad Politécnica de Madrid 5 de marzo de 2010 2 4.1. Planificación

Más detalles

Aplicaciones Lineales

Aplicaciones Lineales Aplicaciones Lineales Primeras definiciones Una aplicación lineal de un K-ev de salida E a un K-ev de llegada F es una aplicación f : E F tal que f(u + v) = f(u) + f(v) para todos u v E f(λ u) = λ f(u)

Más detalles

Tema 2 Límites de Funciones

Tema 2 Límites de Funciones Tema 2 Límites de Funciones 2.1.- Definición de Límite Idea de límite de una función en un punto: Sea la función. Si x tiende a 2, a qué valor se aproxima? Construyendo - + una tabla de valores próximos

Más detalles

, y su resultado es igual a la suma de los productos de las coordenadas correspondientes. Si u = (u 1, u 2 ) y v = (v 1, v 2 ), = u1 v 1 + u 2 v 2

, y su resultado es igual a la suma de los productos de las coordenadas correspondientes. Si u = (u 1, u 2 ) y v = (v 1, v 2 ), = u1 v 1 + u 2 v 2 Los vectores Los vectores Distancia entre dos puntos del plano Dados dos puntos coordenados del plano, P 1 = (x 1, y 1 ) y P = (x, y ), la distancia entre estos dos puntos, d(p 1,P ), se calcula de la

Más detalles

PROBLEMA 1. 1. [1.5 puntos] Obtener la ecuación de la recta tangente en el punto ( 2, 1) a la curva dada implícitamente por y 3 +3y 2 = x 4 3x 2.

PROBLEMA 1. 1. [1.5 puntos] Obtener la ecuación de la recta tangente en el punto ( 2, 1) a la curva dada implícitamente por y 3 +3y 2 = x 4 3x 2. PROBLEMA. ESCUELA UNIVERSITARIA POLITÉCNICA DE SEVILLA Ingeniería Técnica en Diseño Industrial Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Soluciones correspondientes a los problemas del Primer Parcial 7/8.

Más detalles

Funciones de varias variables reales

Funciones de varias variables reales Capítulo 6 Funciones de varias variables reales 6.1. Introducción En muchas situaciones habituales aparecen funciones de dos o más variables, por ejemplo: w = F D (Trabajo realizado por una fuerza) V =

Más detalles

Teorema de Green. ISABEL MARRERO Departamento de Análisis Matemático Universidad de La Laguna imarrero@ull.es. 1. Introducción 1

Teorema de Green. ISABEL MARRERO Departamento de Análisis Matemático Universidad de La Laguna imarrero@ull.es. 1. Introducción 1 Teorema de Green ISABEL MAEO Departamento de Análisis Matemático Universidad de La Laguna imarrero@ull.es Índice 1. Introducción 1 2. Teorema de Green en regiones simplemente conexas 1 2.1. urvas de Jordan.........................................

Más detalles

Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales.

Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales. Univ. de Alcalá de Henares Ingeniería de Telecomunicación Cálculo. Segundo parcial. Curso 004-005 Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales. 1. Plano tangente 1.1. El problema de la aproximación

Más detalles

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES )

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES ) UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES ) HOJA : Límites continuidad de funciones en R n. -. Dibuja cada uno de los subconjuntos de R siguientes. Dibuja su

Más detalles