ALN. Repaso matrices. In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República

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

Download "ALN. Repaso matrices. In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República"

Transcripción

1 ALN Repaso matrices In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República

2 Definiciones básicas - Vectores

3 Definiciones básicas - Vectores Construcciones Producto interno: ( x, y n i x y i i ' α Producto externo: PE x' y Combinación lineal: u n i αiv i

4 Definiciones básicas - Vectores a v a v a v 2 2 n n

5 { v v } B, 2,..., v n ( v i, v j si i j

6 Definiciones básicas - Vectores Espacios Vectoriales: Conjunto V con las operaciones + y. definidas tal que se cumpla: av au v u a bu au u b a u ab bu a u u u u u u w v u w v u u v v u ( ( ( ( * ( ( ( V w v u,,

7 Definiciones básicas - Vectores Sub-espacios vectoriales: Un sub-espacio vectorial de un espacio vectorial V es un subconjunto V de V, que es espacio vectorial con las operaciones definidas de V.

8 Definiciones básicas - Vectores Un conjunto finito de vectores se dice que es base de un espacio vectorial V, si: Los vectores son linealmente independientes Todo elemento de V es una combinación lineal de los vectores del conjunto La cantidad de elementos necesarios para formar una base de un espacio vectorial es llamada dimensión de dicho espacio

9 Una matriz de dimensiones mxn es un conjunto de escalares ordenados en una grilla de m filas y n columnas para el cual están definidas distintas operaciones (suma, resta, multiplicación, inversa, norma, determinante, etc Representan transformaciones lineales de un espacio vectorial. A a a.. a 2 m a a.. a 2 22 m a a.. a n 2n mn

10 Con a ij nos referimos al elemento de la fila i y columna j de la matriz A. A T se denomina matriz transpuesta: a T ij a ji A * o A H se denomina matriz transpuesta conjugada: aa iiii HH aa jjjj

11 Operaciones Suma: C A + B c a + ij ij b ij Multiplicación: ij n k C A* B c a * b ik kj

12

13 Definiciones básicas - Normas Normas Una función de (vectores, matrices, otros a escalares que cumple las siguientes propiedades: x x V x sii x αx α x con x V,α R x + y x + y con x, y V

14 Definiciones básicas - Normas Ejemplos: Normas-p x x p n ( x j max j p {( x ; j,2... n} j p Normas matriciales A pq max A max x x R, x Ax Ax x q p (Norma matricial natural A n max a ij, i,2,... n j

15 Definiciones básicas v&v propios Vectores y valores propios: Si A es una matriz de nxn, entonces se dice que un vector v diferente de cero, es un vector propio de A si: Av λv es el valor propio de la matriz A asociado al vector propio v λ Presentes en muchos problemas de ingeniería: Estabilidad de sistemas físicos, soluciones de ecuaciones diferenciales, Google Page Rank!!!

16 Definiciones básicas v&v propios Los valores propios son las soluciones de: det( A λi Los vectores propios asociados a λλ son los xx solución de: ( A λi x

17 Definiciones básicas radio espectral Def.espectro de A ( σ (A es el σ (A : { λ Av λv } j j j conjunto de valores propios, Def. radio espectral de A ( ρ(a es el mayor de los modulos de sus valores propios ρ( A max λ j

18 Determinante (definición: Es una función que le asigna a una matriz de orden n, un único número real.

19 Determinante (propiedades: det( det( det( det( det( det( det( det( det( det( det( det( I A A A A A A B A AB BA AB n t α α

20 Algunas clases particulares: Simétricas Hermitianas No-negativas Unitarias de Permutación Diagonales Triangulares (superior, inferior Bi-diagonal (superior, inferior de banda Hessenberg superior

21

22

23

24

25 Matrices particulares: de Permutación Propiedades: En cada fila columna hay un solo elemento igual a mientras que el resto son. Son unitarias Al multiplicarlas por una matriz/vector producen una permutación de las filas/columnas de la misma, o de los elementos del vector P

26 Matrices particulares: Diagonales Poseen elementos no nulos únicamente en la diagonal Propiedades P Son simétricas, triangulares (inf y sup Sus valores propios son los elementos de la diagonal Su determinante es el producto de los elementos de la diagonal Fáciles de almacenar y operar 5 5

27 Matrices particulares: Triangulares (inferior, superior aa iiii ssssss ii > jj ssssssssssssssss Propiedades: Sus valores propios son los elementos de la diagonal Su determinante es el producto de los elementos de la diagonal. Definiciones básicas - Matrices L U

28 Otras matrices particulares: Bi-diagonal (inferior, superior BL BU

29 Otras matrices particulares: Hessenberg superior He /,, + > j i j i a ij

30 Matrices particulares: de banda l m u m, B u l ij m i j m i a +,

31 Definiciones básicas Sistema de ecuaciones lineales: Encontrar x tal que Ax b. Problema muy frecuente en modelos numéricos (sistemas físicos, economía, procesamiento de señales, optimización y muuuuuchos más!!! Teorema: Sea A una matriz (nxn con elementos de R, son equivalentes las siguientes afirmaciones: Ax b tiene una única solución Ax implica x A existe Det(A! Rango (An

32 Al final de todo. Problemas a resolver durante los dos primeros temas del curso: Ax b Av j λ j v j λ det( A I j

Matrices: repaso. Denotaremos con M m n el conjunto de matrices de tamaño m n, o sea, de m filas y n columnas. Una matriz A M m n es de la forma A =

Matrices: repaso. Denotaremos con M m n el conjunto de matrices de tamaño m n, o sea, de m filas y n columnas. Una matriz A M m n es de la forma A = Matrices: repaso Denotaremos con M m n el conjunto de matrices de tamaño m n, o sea, de m filas y n columnas Una matriz A M m n es de la forma a 11 a 1n A = a m1 a mn Denotaremos A ij = a ij el coeficiente

Más detalles

ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL

ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL 520142 ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL Primer Semestre, Universidad de Concepción CAPITULO 7. MATRICES DEPARTAMENTO DE INGENIERIA MATEMATICA Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas 1 Definición: Matriz Sean

Más detalles

Algebra Lineal * Working draft: México, D.F., a 17 de noviembre de 2010.

Algebra Lineal * Working draft: México, D.F., a 17 de noviembre de 2010. Algebra Lineal * José de Jesús Ángel Ángel jjaa@mathcommx Working draft: México, DF, a 17 de noviembre de 2010 Un resumen de los principales temas tratados en un curso de Álgebra Lineal Contenido 1 Sistemas

Más detalles

Tema I. Matrices y determinantes

Tema I. Matrices y determinantes Tema I. Matrices y determinantes 2007 Carmen Moreno Valencia 1. Matrices sobre un cuerpo 2. Operaciones con matrices 3. Determinante de una matriz cuadrada 4. Menor complementario y adjunto 5. Cálculo

Más detalles

Clase 8 Matrices Álgebra Lineal

Clase 8 Matrices Álgebra Lineal Clase 8 Matrices Álgebra Lineal Código Escuela de Matemáticas - Facultad de Ciencias Universidad Nacional de Colombia Matrices Definición Una matriz es un arreglo rectangular de números denominados entradas

Más detalles

Matrices y determinantes. Sistemas de ecuaciones lineales

Matrices y determinantes. Sistemas de ecuaciones lineales Tema 0 Matrices y determinantes Sistemas de ecuaciones lineales 01 Introducción Definición 011 Se llama matriz a un conjunto ordenado de números, dispuestos en filas y columnas, formando un rectángulo

Más detalles

1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES. MÉTODO DE GAUSS

1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES. MÉTODO DE GAUSS 1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES. MÉTODO DE GAUSS 1.1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Una ecuación lineal es una ecuación polinómica de grado 1, con una o varias incógnitas. Dos ecuaciones son equivalentes

Más detalles

Espacios Vectoriales, Valores y Vectores Propios

Espacios Vectoriales, Valores y Vectores Propios , Valores y Vectores Propios José Juan Rincón Pasaye, División de Estudios de Postgrado FIE-UMSNH Curso Propedéutico de Matemáticas para la Maestría en Ciencias opciones: Sistemas de Control y Sistemas

Más detalles

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS Definición: se llama matriz de m filas y n columnas sobre un cuerpo K (R ó C), a una ordenación rectangular de la forma Notación: a11 a...... a1n a21 a...... a2n A = M M M donde cada elemento a ij Є K

Más detalles

Una matriz es un arreglo rectangular de elementos. Por ejemplo:

Una matriz es un arreglo rectangular de elementos. Por ejemplo: 1 MATRICES CONCEPTOS BÁSICOS Definición: Matriz Una matriz es un arreglo rectangular de elementos. Por ejemplo: es una matriz de 3 x 2 (que se lee 3 por 2 ) pues es un arreglo rectangular de números con

Más detalles

Rancagua, Agosto 2009

Rancagua, Agosto 2009 cvalle@inf.utfsm.cl Departamento de Informática - Universidad Técnica Federico Santa María Rancagua, Agosto 2009 1 / 28 Temario 1 2 3 4 2 / 28 Temario 1 2 3 4 3 / 28 Los nombre y arreglos son equivalentes.

Más detalles

A = , B = 2 2. a 11 a 1n a 21 a 2n A = a m1 a mn

A = , B = 2 2. a 11 a 1n a 21 a 2n A = a m1 a mn Máster en Materiales y Sistemas Sensores para Tecnologías Medioambientales Erasmus Mundus NOTAS DE CÁLCULO NUMÉRICO Damián Ginestar Peiró ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DEL DISEÑO UNIVERSIDAD POLITÉCNICA

Más detalles

Contenido. 2 Operatoria con matrices. 3 Determinantes. 4 Matrices elementales. 1 Definición y tipos de matrices

Contenido. 2 Operatoria con matrices. 3 Determinantes. 4 Matrices elementales. 1 Definición y tipos de matrices elementales Diciembre 2010 Contenido Definición y tipos de matrices elementales 1 Definición y tipos de matrices 2 3 4 elementales 5 elementales Definición 1.1 (Matriz) Una matriz de m filas y n columnas

Más detalles

Si A es una matriz cuadrada n x n, tal que A 2 = A, e I es la matriz unidad ( n x n ), qué matriz es B 2, si B = 2ª - I?

Si A es una matriz cuadrada n x n, tal que A 2 = A, e I es la matriz unidad ( n x n ), qué matriz es B 2, si B = 2ª - I? MATRICES Si A es una matriz cuadrada n x n, tal que A 2 = A, e I es la matriz unidad ( n x n ), qué matriz es B 2, si B = 2ª - I? La multiplicación de matrices cuadradas, tiene la propiedad conmutativa?

Más detalles

Vectores y Matrices. Tema 3: Repaso de Álgebra Lineal Parte I. Contenidos

Vectores y Matrices. Tema 3: Repaso de Álgebra Lineal Parte I. Contenidos Tema 3: Repaso de Álgebra Lineal Parte I Virginia Mazzone Contenidos Vectores y Matrices Bases y Ortonormailizaciòn Norma de Vectores Ecuaciones Lineales Algenraicas Ejercicios Vectores y Matrices Los

Más detalles

Es decir, det A = producto de diagonal principal producto de diagonal secundaria. Determinante de una matriz cuadrada de orden 3

Es decir, det A = producto de diagonal principal producto de diagonal secundaria. Determinante de una matriz cuadrada de orden 3 1.- DETERMINANTE DE UNA MATRIZ CUADRADA Determinante de una matriz cuadrada de orden 1 Dada una matriz cuadrada de orden 1, A = (a), se define det A = det (a) = a Determinante de una matriz cuadrada de

Más detalles

MATEMÁTICAS 2º BACH TECNOL. MATRICES. Profesor: Fernando Ureña Portero MATRICES

MATEMÁTICAS 2º BACH TECNOL. MATRICES. Profesor: Fernando Ureña Portero MATRICES CONCEPTO DE MATRIZ Definición: Se denomina matriz A o (a ij ) a todo conjunto de números o expresiones dispuestos en forma rectangular, formando filas y columnas : Columnas Filas Elemento a ij : Cada uno

Más detalles

Resumen de Teoría de Matrices

Resumen de Teoría de Matrices Resumen de Teoría de Matrices Rubén Alexis Sáez Morcillo Ana Isabel Martínez Domínguez 1 de Octubre de 2004 1. Matrices. Generalidades. Definición 1.1. Se llama matriz de orden m n sobre un cuerpo K a

Más detalles

Matrices. Álgebra de matrices.

Matrices. Álgebra de matrices. Matrices. Álgebra de matrices. 1. Definiciones generales Definición 1.1 Si m y n son dos números naturales, se llama matriz de números reales de orden m n a una aplicación A : {1, 2, 3,..., m} {1, 2, 3,...,

Más detalles

Matrices, Determinantes y Sistemas Lineales.

Matrices, Determinantes y Sistemas Lineales. 12 de octubre de 2014 Matrices Una matriz A m n es una colección de números ordenados en filas y columnas a 11 a 12 a 1n f 1 a 21 a 22 a 2n f 2....... a m1 a m2 a mn f m c 1 c 2 c n Decimos que la dimensión

Más detalles

APÉNDICE A. Algebra matricial

APÉNDICE A. Algebra matricial APÉNDICE A Algebra matricial El estudio de la econometría requiere cierta familiaridad con el álgebra matricial. La teoría de matrices simplifica la descripción, desarrollo y aplicación de los métodos

Más detalles

Para resolver un sistema lineal estan permitidas tres operaciones en las ecuaciones.

Para resolver un sistema lineal estan permitidas tres operaciones en las ecuaciones. Para resolver un sistema lineal estan permitidas tres operaciones en las ecuaciones. 1. La ecuación E i puede multiplicarse por cualquier costante diferente de cero y se puede usar la ecuación resultante

Más detalles

Esta expresión polinómica puede expresarse como una expresión matricial de la forma; a 11 a 12 a 1n x 1 x 2 q(x 1, x 2,, x n ) = (x 1, x 2,, x n )

Esta expresión polinómica puede expresarse como una expresión matricial de la forma; a 11 a 12 a 1n x 1 x 2 q(x 1, x 2,, x n ) = (x 1, x 2,, x n ) Tema 3 Formas cuadráticas. 3.1. Definición y expresión matricial Definición 3.1.1. Una forma cuadrática sobre R es una aplicación q : R n R que a cada vector x = (x 1, x 2,, x n ) R n le hace corresponder

Más detalles

Sesión 18: Diagonalización (I) Método práctico para diagonalizar una matriz cuadrada A M nxn K

Sesión 18: Diagonalización (I) Método práctico para diagonalizar una matriz cuadrada A M nxn K Sesión 8: Diagonalización (I) Método práctico para diagonalizar una matriz cuadrada A M nxn K ) Calculamos los valores propios de A y sus multiplicidades algebraicas con: d A λ = det A λi nxn = Si d A

Más detalles

Tema 3: Espacios vectoriales

Tema 3: Espacios vectoriales Tema 3: Espacios vectoriales K denotará un cuerpo. Definición. Se dice que un conjunto no vacio V es un espacio vectorial sobre K o que es un K-espacio vectorial si: 1. En V está definida una operación

Más detalles

Matrices 3. Matrices. Verónica Briceño V. agosto 2012

Matrices 3. Matrices. Verónica Briceño V. agosto 2012 3 agosto 2012 En esta Presentación... En esta Presentación veremos: Matriz Inversa En esta Presentación... En esta Presentación veremos: Matriz Inversa Determinante En esta Presentación... En esta Presentación

Más detalles

RESUMEN DEL TEMA 7 VALORES Y VECTORES PROPIOS

RESUMEN DEL TEMA 7 VALORES Y VECTORES PROPIOS RESUMEN DEL TEMA 7 VALORES Y VECTORES PROPIOS 1. Determinantes El determinante de una matriz cuadrada n n A = a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn es un número real, y se representa por: A = a 21 a 22 a 2n a

Más detalles

Resolución de sistemas de ecuaciones lineales

Resolución de sistemas de ecuaciones lineales Tema 2 Resolución de sistemas de ecuaciones lineales 21 Métodos directos de resolución de sistemas de ecuaciones lineales 211 Resolución de sistemas triangulares Definición 211 Una matriz A se dice triangular

Más detalles

VALORES Y VECTORES PROPIOS

VALORES Y VECTORES PROPIOS VALORES Y VECTORES PROPIOS En diversos campos de la ingeniería y las matemáticas surge el problema de calcular los valores escalares λ y los vectores x 0 tales que para la matriz cuadrada A se cumple Ax

Más detalles

Métodos directos para resolver sistemas de ecuaciones lineales

Métodos directos para resolver sistemas de ecuaciones lineales Métodos directos para resolver sistemas de ecuaciones lineales Problemas para examen Si en algún problema se pide calcular el número de flops (operaciones aritméticas con punto flotante), entonces en el

Más detalles

Tema 1. 1 Álgebra lineal. Aurea Grané Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid. 1.1 Vectores de R n. 1. Vectores. 2.

Tema 1. 1 Álgebra lineal. Aurea Grané Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid. 1.1 Vectores de R n. 1. Vectores. 2. Aurea Grané. Máster en Estadística. Universidade Pedagógica. 1 Aurea Grané. Máster en Estadística. Universidade Pedagógica. 2 Tema 1 Álgebra lineal 1. Vectores 2. Matrices 1 Álgebra lineal Aurea Grané

Más detalles

Semana 14 [1/28] Matrices. 22 de julio de Matrices

Semana 14 [1/28] Matrices. 22 de julio de Matrices Semana 14 [1/28] 22 de julio de 2007 Definiciones básicas Semana 14 [2/28] Definiciones básicas Matriz Una matriz A, de m filas y n columnas con coeficientes en el cuerpo à (en este apunte à será Ê ó C)

Más detalles

Aplicaciones Lineales. Diagonalización de matrices.

Aplicaciones Lineales. Diagonalización de matrices. Tema 2 Aplicaciones Lineales. Diagonalización de matrices. 2.1. Definiciones y propiedades Nota 2.1.1. En este tema trabajaremos con los Espacios Vectoriales R n y R m definidos sobre el cuerpo R. Definición

Más detalles

Trabajo Práctico N 5: ESPACIOS VECTORIALES. Ejercicio 1:

Trabajo Práctico N 5: ESPACIOS VECTORIALES. Ejercicio 1: 6 Trabajo Práctico N 5: ESPACIOS VECTORIALES Ejercicio : Determine si los siguientes conjuntos con las operaciones definidas en cada caso son o no espacios vectoriales. Para aquellos que no lo sean, indique

Más detalles

Capitulo 6. Matrices y determinantes

Capitulo 6. Matrices y determinantes Capitulo 6. Matrices y determinantes Objetivo. El alumno aplicará los conceptos fundamentales de las matrices, determinantes y sus propiedades a problemas que requieran de ellos para su resolución. Contenido.

Más detalles

Universidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ciencias. Física Computacional CC063. Algebra Lineal. Prof: J. Solano 2012-I

Universidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ciencias. Física Computacional CC063. Algebra Lineal. Prof: J. Solano 2012-I Universidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ciencias Física Computacional CC063 Algebra Lineal Prof: J. Solano 2012-I Introduccion Aqui trabjaremos con operaciones basicas con matrices, tales como solucion

Más detalles

1. Matrices. Operaciones con matrices

1. Matrices. Operaciones con matrices REPASO MUY BÁSICO DE MATRICES. Matrices. Operaciones con matrices.. Introducción Las matrices aparecieron por primera vez hacia el año 850, introducidas por el inglés J. J. Sylvester. Su desarrollo se

Más detalles

Espacios Vectoriales

Espacios Vectoriales Espacios y subespacios vectoriales Espacios Vectoriales 1. Demuestre que con la suma y multiplicación habituales es un espacio vectorial real.. Considere el conjunto C de los números complejos con la suma

Más detalles

Trabajo Práctico N 5: ESPACIOS VECTORIALES

Trabajo Práctico N 5: ESPACIOS VECTORIALES Trabajo Práctico N 5: ESPACIOS VECTORIALES Ejercicio 1: Determine si los siguientes conjuntos con las operaciones definidas en cada caso son o no espacios vectoriales. Para aquellos que no lo sean, indique

Más detalles

Matrices, determinantes y sistemas de ecuaciones lineales

Matrices, determinantes y sistemas de ecuaciones lineales Matrices, determinantes y sistemas de ecuaciones lineales David Ariza-Ruiz 10 de octubre de 2012 1 Matrices Una matriz es una tabla numérica rectangular de m filas y n columnas dispuesta de la siguiente

Más detalles

Espacios Vectoriales www.math.com.mx

Espacios Vectoriales www.math.com.mx Espacios Vectoriales Definiciones básicas de Espacios Vectoriales www.math.com.mx José de Jesús Angel Angel jjaa@math.com.mx MathCon c 007-009 Contenido. Espacios Vectoriales.. Idea Básica de Espacio Vectorial.................................

Más detalles

1 ÁLGEBRA DE MATRICES

1 ÁLGEBRA DE MATRICES 1 ÁLGEBRA DE MATRICES 1.1 DEFINICIONES Las matrices son tablas numéricas rectangulares. Se dice que una matriz es de dimensión m n si tiene m filas y n columnas. Cada elemento de una matriz se designa

Más detalles

MATRICES. Se simboliza tal matriz por y se le llamará una matriz x o matriz de orden x (que se lee por ).

MATRICES. Se simboliza tal matriz por y se le llamará una matriz x o matriz de orden x (que se lee por ). 1 MATRICES 1 Una matriz es una disposición rectangular de números (Reales); la forma general de una matriz con filas y columnas es Se simboliza tal matriz por y se le llamará una matriz x o matriz de orden

Más detalles

520142: ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL

520142: ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL 520142: ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL Segundo Semestre 2008, Universidad de Concepción CAPITULO 10: Espacios Vectoriales DEPARTAMENTO DE INGENIERIA MATEMATICA Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas 1 Definición

Más detalles

Matrices y determinantes

Matrices y determinantes Matrices y determinantes 1 Ejemplo Cuál es el tamaño de las siguientes matrices? Cuál es el elemento a 21, b 23, c 42? 2 Tipos de matrices Matriz renglón o vector renglón Matriz columna o vector columna

Más detalles

Tema 11.- Autovalores y Autovectores.

Tema 11.- Autovalores y Autovectores. Álgebra 004-005 Ingenieros Industriales Departamento de Matemática Aplicada II Universidad de Sevilla Tema - Autovalores y Autovectores Definición, propiedades e interpretación geométrica La ecuación característica

Más detalles

Matrices. Operaciones con matrices.

Matrices. Operaciones con matrices. Matrices. Operaciones con matrices. Ejercicio. Dadas las matrices ( ) ( ) 4 A = B = ( ) C = D = 4 5 ( ) 4 E = F = seleccione las que se pueden sumar y súmelas. Ejercicio. Dadas las matrices ( ) ( ) A =

Más detalles

UNIDAD I: SISTEMAS DE DOS ECUACIONES CON DOS INCÓGNITAS

UNIDAD I: SISTEMAS DE DOS ECUACIONES CON DOS INCÓGNITAS UNIDAD I: SISTEMAS DE DOS ECUACIONES CON DOS INCÓGNITAS Sistemas de dos ecuaciones con dos incógnitas. Método de igualación. Método de reducción. Método de sustitución Método de eliminación Gaussiana.

Más detalles

Instituto Tecnológico Autónomo de México. 1. At =..

Instituto Tecnológico Autónomo de México. 1. At =.. Instituto Tecnológico Autónomo de México TRANSPUESTA DE UNA MATRIZ DEFINICION : Transpuesta Sea A = (a ij ) una matriz de mxn Entonces la transpuesta de A, que se escribe A t, es la matriz de nxm obtenida

Más detalles

Resolución de Sistema de Ecuaciones Lineales

Resolución de Sistema de Ecuaciones Lineales Resolución de Sistema de Ecuaciones Lineales Hermes Pantoja Carhuavilca Facultad de Ingeniería Mecanica Universidad Nacional de Ingenieria Métodos Numérico Hermes Pantoja Carhuavilca 1 de 29 CONTENIDO

Más detalles

Tema 3: MATRICES. Prof. Rafael López Camino Departamento de Geometría y Topología Universidad de Granada

Tema 3: MATRICES. Prof. Rafael López Camino Departamento de Geometría y Topología Universidad de Granada Tema 3: MATRICES Prof. Rafael López Camino Departamento de Geometría y Topología Universidad de Granada Material docente para el alumno Asignatura: Geometría I. Curso 2003/04 Licenciatura: Matemáticas

Más detalles

Vectores y matrices. v 1 v 2. = [v. v = v n. Herramientas de A.L. p.1/64

Vectores y matrices. v 1 v 2. = [v. v = v n. Herramientas de A.L. p.1/64 Vectores y matrices Los elementos básicos en teoría de sistemas lineales son vectores n 1 (columna) o 1 n (fila) y matrices n m con elementos reales (i.e. v R n y A R n m ). Denotamos el elemento i del

Más detalles

1. Lección 3: Matrices y Determinantes

1. Lección 3: Matrices y Determinantes Apuntes: Matemáticas Empresariales II 1. Lección 3: Matrices y Determinantes Se define matriz de orden n m a todo conjunto de n m elementos de un cuerpo K, dispuestos en n filas y m columnas: A n m = (

Más detalles

Matemáticas II. Prácticas: Matrices y Determinantes ; C = 1 3 5

Matemáticas II. Prácticas: Matrices y Determinantes ; C = 1 3 5 Matemáticas II Prácticas: Matrices y Determinantes. Sean las matrices cuadradas siguientes: 4 5 6 B = 9 8 7 6 5 4 C = 5 7 9 0 7 8 9 Se pide calcular: a A B + C. b A AB + AC. c A B AB + ACB.. Sean las matrices:

Más detalles

Matemáticas 2.º Bachillerato. Matemáticas 2.º Bachillerato. Matemáticas 2.º Bachillerato. Ejemplo:

Matemáticas 2.º Bachillerato. Matemáticas 2.º Bachillerato. Matemáticas 2.º Bachillerato. Ejemplo: Mapa conceptual Determinante de segundo orden Dada una matriz cuadrada de segundo orden: a a 11 12 A = a a 21 22 se llama determinante de A al número real: det (A)= A = a11 a 12 = a a a a a21 a22 11 22

Más detalles

Ejercicio 1 Dada la matriz A = 1. Calcula los valores propios. 2. Determina una base de vectores propios. 3. Diagonaliza la matriz.

Ejercicio 1 Dada la matriz A = 1. Calcula los valores propios. 2. Determina una base de vectores propios. 3. Diagonaliza la matriz. Métodos Numéricos: soluciones Tema 7: Valores y vectores propios Francisco Palacios Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de Manresa Universidad Politécnica de Cataluña Mayo 8 Versión. Ejercicio Dada

Más detalles

Matrices y Sistemas de Ecuaciones lineales

Matrices y Sistemas de Ecuaciones lineales Matrices y Sistemas de Ecuaciones lineales Llamaremos M m n (K) al conjunto de las matrices A = (a ij ) (i = 1, 2,..., m; j = 1, 2,..., n) donde los elementos a ij pertenecen a un cuerpo K. Las matrices,

Más detalles

Producto tensorial entre tensores

Producto tensorial entre tensores Tensores cartesianos Producto tensorial entre tensores Producto tensorial entre tensores Se define el producto tensorial entre los tensores S CT(m) y T CT(n) como el tensor S T CT(n + m): S T = S i1...i

Más detalles

Parte 3. Vectores y valores propios

Parte 3. Vectores y valores propios Parte 3. Vectores y valores propios Gustavo Montero Escuela Universitaria Politécnica Universidad de Las Palmas de Gran Canaria Curso 2006-2007 Valores y vectores propios Valor propio Se dice que el número

Más detalles

Matrices. José Vicente Romero Bauset. ETSIT-curso 2009/2010. José Vicente Romero Bauset Tema 1.- Matrices. 1

Matrices. José Vicente Romero Bauset. ETSIT-curso 2009/2010. José Vicente Romero Bauset Tema 1.- Matrices. 1 Matrices José Vicente Romero Bauset ETSIT-curso 2009/2010 José Vicente Romero Bauset Tema 1- Matrices 1 Introducción Por qué estudiar las matrices? Son muchas las situaciones de la vida real en las que

Más detalles

Definición: Dos matrices A y B son iguales si tienen el mismo orden y coinciden los elementos que ocupan el mismo lugar.

Definición: Dos matrices A y B son iguales si tienen el mismo orden y coinciden los elementos que ocupan el mismo lugar. UNIDAD 03: MATRICES Y DETERMINANTES. 3.1 Conceptos de Matrices. 3.1.1 Definición de matriz. Definición: Se lama matriz de orden m x n a un arreglo rectangular de números dispuestos en m renglones y n columnas.

Más detalles

Tema 2: Espacios Vectoriales

Tema 2: Espacios Vectoriales Tema 2: Espacios Vectoriales José M. Salazar Octubre de 2016 Tema 2: Espacios Vectoriales Lección 2. Espacios vectoriales. Subespacios vectoriales. Bases. Lección 3. Coordenadas respecto de una base. Ecuaciones.

Más detalles

Tema 1: MATRICES. OPERACIONES CON MATRICES

Tema 1: MATRICES. OPERACIONES CON MATRICES Tema 1: MATRICES. OPERACIONES CON MATRICES 1. DEFINICIÓN Y TIPO DE MATRICES DEFINICIÓN. Una matriz es un conjunto de números reales dispuestos en filas y columnas. Si en ese conjunto hay m n números escritos

Más detalles

Parte 3. Vectores y valores propios

Parte 3. Vectores y valores propios Parte 3. Vectores y valores propios Gustavo Montero Escuela Universitaria Politécnica Universidad de Las Palmas de Gran Canaria Curso 2004-2005 1 Introducción a los valores y vectores propios 2 3 4 5 Valores

Más detalles

Espacios vectoriales

Espacios vectoriales Espacios vectoriales [Versión preliminar] Prof. Isabel Arratia Z. Algebra Lineal 1 En el estudio de las matrices y, en particular, de los sistemas de ecuaciones lineales realizamos sumas y multiplicación

Más detalles

EJERCICIOS DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA 1 ESPACIOS VECTORIALES

EJERCICIOS DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA 1 ESPACIOS VECTORIALES EJERCICIOS DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA ESPACIOS VECTORIALES MATRICES. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Matrices ) Dada la matriz M=, prueba que n n M M, n. ) Demuestra la siguiente implicación: Si I A I AA A

Más detalles

Tema 1: Matrices. Sistemas de ecuaciones. Determinantes

Tema 1: Matrices. Sistemas de ecuaciones. Determinantes Tema 1: Matrices. Sistemas de ecuaciones. Determinantes José M. Salazar Octubre de 2016 Tema 1: Matrices. Sistemas de ecuaciones. Determinantes Lección 1. Matrices. Sistemas de ecuaciones. Determinantes

Más detalles

Matrices Particionadas Traza de una Matriz

Matrices Particionadas Traza de una Matriz CAPÍTULO Matrices Particionadas Traza de una Matriz Este capítulo consta de tres secciones Las dos primeras versan sobre matrices particionadas La tercera sección trata sobre la traza de una matriz En

Más detalles

SISTEMAS DE ECUACIONES. Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas, x 1, x 2,, x n es un conjunto de m igualdades de la forma:

SISTEMAS DE ECUACIONES. Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas, x 1, x 2,, x n es un conjunto de m igualdades de la forma: TEMA Sistemas de ecuaciones SISTEMAS DE ECUACIONES. DEFINICIÓN SISTEMAS DE ECUACIONES Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas,,,, n es un conjunto de m igualdades de la forma: a a an n b a

Más detalles

Matriz sobre K = R o C de dimensión m n

Matriz sobre K = R o C de dimensión m n 2 Matrices y Determinantes 21 Matrices Matriz sobre K = R o C de dimensión m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn Tipos de matrices: Cuadrada: n n = (a ij) i=1,,m j=1,,n Nula: (0) i,j 1 0

Más detalles

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices Capítulo 4 Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices El problema central del Álgebra Lineal es la resolución de ecuaciones lineales simultáneas Una ecuación lineal con n-incógnitas x 1, x 2,, x n es una

Más detalles

Matemá'cas generales

Matemá'cas generales Matemá'cas generales Matrices y Sistemas Patricia Gómez García José Antonio Álvarez García DPTO. DE MATEMÁTICA APLICADA Y CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN Este tema se publica bajo Licencia: Crea've Commons

Más detalles

102 EJERCICIOS DE ALGEBRA LINEAL por Francisco Rivero Mendoza Ph.D.

102 EJERCICIOS DE ALGEBRA LINEAL por Francisco Rivero Mendoza Ph.D. 102 EJERCICIOS DE ALGEBRA LINEAL por Francisco Rivero Mendoza Ph.D. Tema 1. Espacios Vectoriales. 1. Dar la definición de cuerpo. Dar tres ejemplos de cuerpos. Dar un ejemplo de un cuerpo finito 2. Defina

Más detalles

Matrices y Sistemas Lineales

Matrices y Sistemas Lineales Matrices y Sistemas Lineales Álvarez S, Caballero MV y Sánchez M a M salvarez@umes, mvictori@umes, marvega@umes 1 ÍNDICE Matemáticas Cero Índice 1 Definiciones 3 11 Matrices 3 12 Sistemas lineales 5 2

Más detalles

ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Espacios vectoriales

ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Espacios vectoriales Resumen teoría Prof. Alcón ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Espacios vectoriales Sea (K, +,.) un cuerpo con característica 0. Podemos pensar K = Q, R o C. Si V es un conjunto cualquiera en el que

Más detalles

Matrices y sistemas de ecuaciones lineales. Autovalores y autovectores.

Matrices y sistemas de ecuaciones lineales. Autovalores y autovectores. Tema 5 Matrices y sistemas de ecuaciones lineales Autovalores y autovectores 5 Introducción Una matriz es una disposición ordenada de elementos de la forma: a a a m a a a m a n a n a nm Sus filas son las

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES

ESPACIOS VECTORIALES ESPACIOS VECTORIALES Un espacio vectorial sobre K es una conjunto V que cumple: 1) Existe una regla que asocia a dos elementos u, v V su suma que se denota por u + v, que es también elemento de V y que

Más detalles

MMAF: Espacios normados y espacios de Banach

MMAF: Espacios normados y espacios de Banach MMAF: Espacios normados y espacios de Banach Licenciatura en Estadística R. Álvarez-Nodarse Universidad de Sevilla Curso 2011/2012 Espacios vectoriales Definición Sea V un conjunto de elementos sobre el

Más detalles

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS C.C. SOCIALES

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS C.C. SOCIALES MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS C.C. SOCIALES CAPÍTULO 1 Curso preparatorio de la prueba de acceso a la universidad para mayores de 25 años curso 2010/11 Nuria Torrado Robles Departamento de Estadística Universidad

Más detalles

3. ÁLGEBRA LINEAL // 3.1. SISTEMAS DE

3. ÁLGEBRA LINEAL // 3.1. SISTEMAS DE 3. ÁLGEBRA LINEAL // 3.1. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Y MATRICES COMPLEMENTOS PARA LA FORMACIÓN DISCIPLINAR EN MATEMÁTICAS Curso 2011-2012 3.1.1. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales. Método

Más detalles

Podemos pues formular los dos problemas anteriores en términos de matrices.

Podemos pues formular los dos problemas anteriores en términos de matrices. Tema 5 Diagonalización 51 Introducción Valores y vectores propios 511 Planteamiento del problema Problema general de diagonalización Dado un operador lineal f sobre un espacio vectorial V de dimensión

Más detalles

Algebra Lineal XIX: Rango de una Matriz y Matriz Inversa.

Algebra Lineal XIX: Rango de una Matriz y Matriz Inversa. Algebra Lineal XIX: Rango de una Matriz y Matriz Inversa José María Rico Martínez Departamento de Ingeniería Mecánica Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica y Electrónica Universidad de Guanajuato email:

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES

ESPACIOS VECTORIALES ESPACIOS VECTORIALES Luisa Martín Horcajo U.P.M. Definición: Vector libre. Operaciones Un vector fijo es una segmento orientado, que queda caracterizado por su origen A y su extremo B y se representa por

Más detalles

Matrices y Sistemas Lineales

Matrices y Sistemas Lineales Matrices y Sistemas Lineales Álvarez S, Caballero MV y Sánchez M a M salvarez@umes, mvictori@umes, marvega@umes Índice 1 Definiciones 3 11 Matrices 3 12 Sistemas lineales 6 2 Herramientas 8 21 Operaciones

Más detalles

DEFINICIONES TIPOS DE MATRICES DETERMINANTES Y PROPIEDADES OPERACIONES MATRICIALES INVERSA DE UNA MATRIZ SISTEMAS DE ECUACIONES

DEFINICIONES TIPOS DE MATRICES DETERMINANTES Y PROPIEDADES OPERACIONES MATRICIALES INVERSA DE UNA MATRIZ SISTEMAS DE ECUACIONES ALGEBRA DE MATRICES DEFINICIONES TIPOS DE MATRICES DETERMINANTES Y PROPIEDADES OPERACIONES MATRICIALES INVERSA DE UNA MATRIZ SISTEMAS DE ECUACIONES DEFINICIONES 2 Las matrices y los determinantes son herramientas

Más detalles

Tema 4: Matrices y Determinantes. Algunas Notas sobre Matrices y Determinantes. Álgebra Lineal. Curso

Tema 4: Matrices y Determinantes. Algunas Notas sobre Matrices y Determinantes. Álgebra Lineal. Curso Tema 4: Matrices y Determinantes Algunas Notas sobre Matrices y Determinantes Álgebra Lineal Curso 2004-2005 Prof. Manu Vega Índice 1. Determinantes 3 2. Regla de Sarrus 3 3. Propiedades de los determinantes

Más detalles

Bases y dimensión. Problemas teóricos. En todos los problemas se supone que V es un espacio vectorial sobre un campo F. p=1

Bases y dimensión. Problemas teóricos. En todos los problemas se supone que V es un espacio vectorial sobre un campo F. p=1 Bases y dimensión Problemas teóricos Bases de un espacio vectorial En todos los problemas se supone que V es un espacio vectorial sobre un campo F. Definición de base. Sean b 1,..., b n V. Se dice que

Más detalles

Espacios Vectoriales. AMD Grado en Ingeniería Informática. AMD Grado en Ingeniería Informática (UM) Espacios Vectoriales 1 / 21

Espacios Vectoriales. AMD Grado en Ingeniería Informática. AMD Grado en Ingeniería Informática (UM) Espacios Vectoriales 1 / 21 Espacios Vectoriales AMD Grado en Ingeniería Informática AMD Grado en Ingeniería Informática (UM) Espacios Vectoriales 1 / 21 Objetivos Al finalizar este tema tendrás que: Saber si unos vectores son independientes.

Más detalles

1 Vectores de R n. Tema 1. Álgebra matricial. 1.2 Dependencia lineal

1 Vectores de R n. Tema 1. Álgebra matricial. 1.2 Dependencia lineal Diplomatura en Estadística 1 Tema 1. Álgebra matricial 1. Vectores 1.1 Definiciones básicas 1.2 Dependencia lineal 2. Matrices 2.1 Rango de una matriz 2.2 Matrices cuadradas 3. Vectores y valores propios

Más detalles

Estos apuntes se han sacado de la página de internet de vitutor con pequeñas modificaciones.

Estos apuntes se han sacado de la página de internet de vitutor con pequeñas modificaciones. TEMA 1: MATRICES Concepto de matriz Se denomina matriz a todo conjunto de números o expresiones ordenados en filas y columnas. Cada uno de los números de que consta la matriz se denomina elemento. Un elemento

Más detalles

Capítulo 1: Diagonalización de matrices

Capítulo 1: Diagonalización de matrices Capítulo : Diagonalización de matrices Matrices y determinantes Definición Una matriz es un arreglo rectangular de números reales a a a m a A a a m a n a n a nm La matriz es de orden n m si consta de n

Más detalles

ÁLGEBRA MATRICIAL. 1. La traspuesta de A es A; (A ) = A. 2. La inversa de A 1 es A; (A 1 ) 1 = A. 3. (AB) = B A.

ÁLGEBRA MATRICIAL. 1. La traspuesta de A es A; (A ) = A. 2. La inversa de A 1 es A; (A 1 ) 1 = A. 3. (AB) = B A. ÁLGEBRA MATRICIAL. 1. La traspuesta de A es A; A = A. 2. La inversa de A 1 es A; A 1 1 = A. 3. AB = B A. 4. Las matrices A A y AA son simétricas. 5. AB 1 = B 1 A 1, si A y B son no singulares. 6. Los escalares

Más detalles

Matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones lineales.

Matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones lineales. UNIVERSIDAD DE MURCIA Departamento de Matemáticas Óptica y Optometría Resúmenes Curso 2007-2008 Matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones lineales. Una matriz A de orden m n es una colección de m

Más detalles

Inversa generalizada e inversa condicional de matrices

Inversa generalizada e inversa condicional de matrices CAPÍTULO Inversa generalizada e inversa condicional de matrices Este capítulo consta de cuatro secciones Las dos primeras versan sobre la definición, propiedades y cálculo de la inversa generalizada de

Más detalles

Definición A.1 (Matrices) Una matriz A es un ordenamiento regular de escalares (recordemos, a 11 a a 1n a 21 a 22...

Definición A.1 (Matrices) Una matriz A es un ordenamiento regular de escalares (recordemos, a 11 a a 1n a 21 a 22... Anexo A Introducción a las Matrices A Definiciones y teoría básicas Los elementos de las matrices que aparecen en este curso son números o funciones Los designaremos con el apelativo común de escalares

Más detalles

Matrices y Determinantes

Matrices y Determinantes Capítulo 1 Matrices y Determinantes 11 Matrices Generalidades Definición 11 Sea E un conjunto cualquiera, m, n N Definimos matriz de orden m n sobre E a una expresión de la forma: a 11 a 12 a 1n a 21 a

Más detalles

Cuestiones de Álgebra Lineal

Cuestiones de Álgebra Lineal Cuestiones de Álgebra Lineal Algunas de las cuestiones que aparecen en esta relación están pensadas para ser introducidas en un plataforma interactiva de aprendizaje de modo que los parámetros a, b que

Más detalles

Algunos Tipos de matrices. Matrices. Algunos Tipos de matrices. Algunos Tipos de matrices

Algunos Tipos de matrices. Matrices. Algunos Tipos de matrices. Algunos Tipos de matrices Matrices Una matriz de orden m n es un conjunto ordenado de m n números reales dispuestos en m filas y n columnas de la forma: A = a 11 a 12 a 1j a 1n a 21 a 22 a 2j a 2n a i1 a i2 a ij a in a m1 a m2

Más detalles

Unidad 2. Matrices Conceptos básicos 2.2. Operaciones con matrices 2.3. Matriz Inversa 2.4. El método de Gauss-Jordan 2.5.

Unidad 2. Matrices Conceptos básicos 2.2. Operaciones con matrices 2.3. Matriz Inversa 2.4. El método de Gauss-Jordan 2.5. Unidad. Matrices.. Conceptos básicos.. Operaciones con matrices.. Matriz Inversa.. El método de Gauss-Jordan.. Aplicaciones Objetivos particulares de la unidad Al culminar el aprendizaje de la unidad,

Más detalles

Sistemas de Ecuaciones. Lineales III

Sistemas de Ecuaciones. Lineales III Sistemas de Ecuaciones Lineales III Pivoteo: Estrategia de pivoteo parcial Adaptación a matrices con estructuras particulares: Matrices banda y tridiagonales Método de holesky 52123-1 - DIM Universidad

Más detalles