Álgebra Local. Pedro Sancho de Salas

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

Download "Álgebra Local. Pedro Sancho de Salas"

Transcripción

1 Álgebra Local Pedro Sancho de Salas 2001

2 2

3 Índce General 1 Completacón Introduccón Anllos noetheranos. Varedades algebracas. Repaso Límtes nductvos y proyectvos Completacón Ejemplos de completacones y graduados Topología I-ádca. Completacón I-ádca Artn-Rees Completacón y noetherandad Teorema de Cohen Problemas Teoría de la dmensón local Introduccón Longtud de un módulo Funcón de Hlbert Dmensón en anllos locales noetheranos Teoría de la dmensón en varedades algebracas Problemas Anllos locales regulares Introduccón Anllos locales regulares Anllos locales regulares de dmensón 1 y anllos de valoracón Cerre entero y anllos de valoracón Fntud del cerre entero Problemas Desngularzacón de curvas Introduccón Espectro proyectvo Explosón en un punto y desngularzacón Multplcdad de un punto sngular Multplcdad de nterseccón Teoremas de Bézout y Max Noether Ramas analítcas

4 4 ÍNDICE GENERAL Polígono de Newton Puntos cuspdales y contacto maxmal Desngularzacón de curvas planas vía el contacto maxmal Problemas Índce de térmnos 80 Bblografía: 1. M. Atyah, I.G. Macdonald: Introduccón al Álgebra Conmutatva, Ed. Reverté, Barcelona (1973). 2. W. Fulton: Curvas Algebracas, Ed. Reverté, Barcelona (1971). 3. H. Matsumura: Commutatve Algebra, W.A. Benjamn Co, New York (1970). 4. J.A. Navarro: Álgebra Conmutatva Básca, Manuales UNEX, n 19, (1996). 5. R. Hartshorne: Algebrac Geometry, GTM n 52, Sprnger Verlag (1977).

5 Capítulo 1 Completacón 1.1 Introduccón Vamos a ncar el estudo local, en un entorno de un punto, de las varedades algebracas. Es decr, del estudo del anllo local de los gérmenes de las funcones algebracas de una varedad en un punto. En las sguentes seccones abordamos la completacón de un anllo en un punto. Esta técnca consste en tomar los desarrollos de Taylor de las funcones en el punto. Así, el proceso de completacón puede entenderse como una aproxmacón algebraco-analítca al estudo de las varedades. El completado del anllo de funcones algebracas de una varedad en un punto reflejará las propedades locales de la varedad en el punto. S ben el proceso de completacón es más drástco que el de localzacón. Por ejemplo, los anllos locales de una recta afín y los de una cúbca plana sn puntos sngulares no son somorfos pues no lo son sus cuerpos de funcones, sn embargo, los completados de sus anllos locales s son somorfos (sobre un cuerpo algebracamente cerrado). Demostraremos, medante Artn-Rees, que el morfsmo de completacón A  es plano. La estructura de  es más senclla que la de A. Así, gracas a la plattud del morfsmo de completacón, muchos problemas se pueden smplfcar estudándolos en Â. Nuestros objetvos serán demostrar las propedades de exacttud de la completacón, que la completacón de un anllo noetherano es noetherano, que el morfsmo de completacón es plano y el teorema de Cohen. El teorema de Cohen es un teorema de estructura de los anllos completos. Afrma que, en general, la completacón de un anllo local noetherano es un cocente de un anllo de seres formales, como sucede con los anllos de funcones de las varedades algebracas. 1.2 Anllos noetheranos. Varedades algebracas. Repaso En Geometría Algebraca los espacos estudados son objetos defndos por un número fnto de ecuacones (la fntud es una condcón natural). Es decr, los deales que se consderan son los generados por un número fnto de funcones. Los anllos cuyos deales son fnto generados se denomnan noetheranos. Como veremos los anllos que usualmente aparecen en Geometría Algebraca y la Artmétca son noetheranos, de forma que estos anllos proporconan el marco natural para desarrollar su estudo. Será natural comenzar estudando los módulos fnto generados, cuyos submódulos sean fnto generados, en vez de lmtarnos smplemente a los anllos cuyos deales son fnto generados. Las operacones báscas como producto tensoral, cocentes etc., se realzan de un modo mucho más flexble 5

6 6 Capítulo 1. Completacón y claro con los módulos, y muchos de los objetos usuales en Matemátcas tenen estructura de módulo. Defncón Un A-módulo M se dce que es un A-módulo noetherano s todo submódulo suyo (propo o no) es fnto generado. Defncón Un A-módulo M se dce que es noetherano s toda cadena ascendente de submódulos de M M 1 M 2 M n establza, es decr exste m >> 0 de modo que M m = M m+1 =. Proposcón Las dos defncones anterores son equvalentes. Demostracón. def 1 def 2 : Sea una cadena ascendente de submódulos de M, M 1 M 2 M n. Sea M = M M. Como M es un submódulo de M, es fnto generado. Escrbamos =1 M = m 1,..., m r, con m j M j. Sea m el máxmo de todos los j. Entonces trvalmente se obtene que M = M m, luego M m = M m+1 =. def 2 def 1 : Sea M M. Sea m 1 M y consderemos el submódulo de M, M 1 = m 1. S M 1 M, sea m 2 M M 1. Consderemos el submódulo de M, M 2 = m 1, m 2. Reptendo el proceso, obtenemos una cadena de nclusones estrctas m 1 m 1, m 2 que ha de ser fnta, porque por la segunda defncón toda cadena establza. Por tanto, exste un m N tal que m 1,..., m m = M. Ejemplo Los k-espacos vectorales de dmensón fnta son k-módulos noetheranos. Proposcón Todo submódulo de un módulo noetherano es noetherano. Proposcón Todo cocente de un módulo noetherano es noetherano. Demostracón. Sea M noetherano y π : M M/N un cocente. Dado un submódulo tenemos que π 1 M = m1,..., m r. Por tanto, M = π(m1 ),..., π(m r ). M M/N, Proposcón Sea 0 M 1 M 2 π M3 0 una sucesón exacta de A-módulos. Se verfca que M 2 es noetherano M 1 y M 3 son noetheranos. Demostracón. ) Esto es lo que afrman las dos proposcones anterores. ) Sea M M 2. El dagrama sguente es conmutatvo y las flas son exactas: 0 M M 1 M π(m ) 0 0 M 1 M 2 π M 3 0 Tenemos que M M 1 = m 1,..., m r y que π(m ) = π(n 1 ),..., π(n s ). Por tanto, tenemos la gualdad M = m 1,..., m r, n 1,..., n s.

7 1.2. Anllos noetheranos. Varedades algebracas. Repaso 7 Ejercco Probar que M y M son noetheranos s y sólo s M M es noetherano. Defncón Se dce que un anllo es noetherano s como A-módulo es noetherano, es decr s todo deal es fnto generado, o equvalentemente, s toda cadena ascendente de deales establza. Ejemplo Los cuerpos, los anllos de deales prncpales, como Z, k[x], son noetheranos. Un ejemplo de anllo no noetherano, es el anllo de funcones dferencales en la recta real: Sea I n el deal de las funcones que se anulan en ( 1 n, 1 n ), n N. Tenemos que I 1 I 2 I n es una cadena ascendente estrcta de deales en el anllo, luego no establza. Por tanto, el anllo no es noetherano. Corolaro S A es noetherano entonces todo A-módulo fnto generado es noetherano. Demostracón. S A es noetherano A n es un A-módulo noetherano, por el ejercco que sgue a la proposcón Ahora ben, como todo módulo fnto generado es cocente de un lbre fnto generado, conclumos que los módulos fntos son noetheranos. Por tanto, sobre los domnos de deales prncpales todo módulo fnto generado es noetherano. Ejercco S A es noetherano A S es noetherano Ejercco Demostrar que Q[x, x 1,..., x n,... ]/((x n)x n ) {n N} es localmente noetherano pero no es noetherano. Proposcón S A es un anllo noetherano, entonces Spec A es un espaco topológco noetherano. (Un espaco topológco se dce que es noetherano s toda cadena descendente de cerrados establza). Demostracón. Sea C 1 C 2 C n una cadena descendente de cerrados. Sean I los deales de funcones que se anulan en C. Luego (I ) 0 = C y tenemos la cadena I 1 I 2 I n Cadena que establza por ser A noetherano. Es decr, exste m N de modo que I m = I m+1 =. Luego, C m = C m+1 =. Ejercco Demostrar 1. Todo espaco topológco noetherano es compacto. 2. Todo aberto de un espaco topológco noetherano es noetherano. 3. Llamemos cerrado rreducble a todo cerrado que no es unón de dos cerrados propos. Todo espaco topológco noetherano es unón de un número fnto de cerrados rreducbles. Ejercco Probar que en un anllo noetherano el número de deales prmos mnmales es fnto. Defncón Un morfsmo de anllos f : A B se dce que es fnto s B es un A-módulo fnto, con la estructura natural de A-módulo que defne f en B (a b = def f(a) b). En este caso, tambén se dce que B es una A-álgebra fnta.

8 8 Capítulo 1. Completacón Ejemplo R C es un morfsmo fnto. Proposcón La composcón de morfsmos fntos es fnto. Demostracón. Sean A fnto B fnto C. Es decr, B = Ab Ab n y C = Bc Bc m. Luego, C = (Ab Ab n )c (Ab Ab n )c m = En conclusón, A C es un morfsmo fnto. n,m =1,j=1 Ab c j Proposcón Sea A B un morfsmo fnto y A C un morfsmo de anllos. Se verfca que C = A A C B A C es un morfsmo fnto. Corolaro S A B es un morfsmo fnto entonces A S B S y A/I B/I B son morfsmos fntos Defncón Sea A B un morfsmo de anllos. Se dce que b B es entero sobre A s verfca una relacón del tpo b n + a 1 b n a n = 0, con a A Proposcón Sean f : A B un morfsmo de anllos y b B. Denotemos A[b] = {p(b) B, para p(x) A[x]}. El morfsmo A A[b] es fnto b es entero sobre A. Demostracón. ) Sea b 1,..., b n un sstema generador del A-módulo A[b]. Consderemos el endomorfsmo de A-módulos b A[b] A[b] c c b Sea (a j ) una matrz asocada b en el sstema generador b 1,..., b n. Sea p c (x) = (a j x Id = x n + a 1 x n a n, con a A. Se verfca que p c ( b) = 0, luego p c (b) = p c ( b)(1) = 0 y b es entero sobre A. ) Sea p(x) = x n +a 1 x n 1 + +a n, con a A, tal que p(b) = 0. El epmorfsmo A[x]/(p(x)) A[b], q(x) q(b) está ben defndo. Por tanto, sólo tenemos que demostrar que A[x]/(p(x)) es un A-módulo fnto generado. Veamos que 1, x,..., x n 1 es un sstema generador de A[x]/(p(x)) (de hecho, es una base): x n = (a 1 x n a n ) 1, x,..., x n 1 x n+1 = (a 1 x n a n x) x, x,..., x n 1, x,..., x n 1... Observacón: Para la demostracón de ) sólo es necesaro suponer que A[b] está ncludo en una A-álgebra fnta. Defncón Dada una extensón de cuerpos k K y α K, decmos que α es algebraco sobre k, s es entero sobre k, que equvale a decr que α es raíz de un polnomo con coefcentes en k.

9 1.2. Anllos noetheranos. Varedades algebracas. Repaso 9 Ejemplo S α es una raíz n-ésma de la undad, entonces Q Q(α) es un morfsmo fnto. Ejemplo El morfsmo Spec k[x, y]/(y 2 x 2 + x 3 ) Spec k[x] defndo por (α, β) α es un morfsmo fnto. Proposcón Sea f : A B un morfsmo de anllos. El conjunto de elementos de B enteros sobre A forman una A-subálgebra de B. Demostracón. Sean b 1, b 2 B enteros sobre A. Tenemos que A A[b 1 ] es un morfsmo fnto, y A[b 1 ] A[b 1, b 2 ] es un morfsmo fnto porque s b 2 verfca una relacón entera con coefcentes en A, en partcular la verfca con coefcentes en A[b 1 ]. Por tanto, por la proposcón A A[b 1, b 2 ] es un morfsmo fnto. Luego, por la observacón anteror, todo elemento p(b 1, b 2 ) A[b 1, b 2 ] B, con p(x, y) A[x, y], es entero sobre A. Hemos concludo. Lema Sea k un cuerpo. Las k-álgebras fntas íntegras son cuerpos. Demostracón. Sea A una k-álgebras fnta íntegra. Dado a A no nula, la homoteca A a A, b b a es nyectvo por la ntegrdad de A. Por tanto, por dmensones, es somorfsmo. Luego a es nvertble y A es cuerpo. Lema Sea k un cuerpo. El espectro de una k-álgebra fnta es un número fnto de puntos cerrados. Demostracón. Las k-álgebras fntas son anllos noetheranos luego tenen un número fnto de deales prmos mnmales. S hacemos cocente por un deal prmo mnmal obtenemos una k-álgebra fnta íntegra, luego es un cuerpo por el lema anteror. Por tanto, los deales prmos mnmales son maxmales y hemos concludo. Corolaro Sea A una k-álgebra fnta y {x 1,..., x n } = Spec A. Se cumple que el morfsmo natural A A x1 A xn es un somorfsmo. fntas locales. Luego toda k-álgebra fnta es un producto de un número fnto de k-álgebras Demostracón. Para probar que un morfsmo es somorfsmo basta verlo localmente. (A x1 A xn ) x = A x porque (A xj ) x = 0 s j y (A x ) x = A x. Se concluye nmedatamente. Lema S f : A B es un morfsmo fnto e nyectvo, entonces el morfsmo nducdo f : Spec B Spec A es epyectvo. Demostracón. Dado x Spec A, el morfsmo A x B x es fnto e nyectvo. Por Nakayama, p x B x B x, luego Spec B x /p x B x. Es decr, la fbra de x es no vacía, luego f es epyectvo. Defncón Llamaremos dmensón de Krull de un anllo A al supremo de las longtudes de las cadena de deales prmos de A, o equvalentemente al supremo de las longtudes de las cadenas de cerrados rreducbles de Spec A. Denotaremos a la dmensón (de Krull) de A por dm A. Ejercco Demostrar que la dmensón de Krull de C[x, y] es dos.

10 10 Capítulo 1. Completacón Teorema S f : A B es un morfsmo fnto entonces el morfsmo nducdo f : Spec B Spec A es una aplcacón cerrada de fbras de dmensón cero y fntas. Demostracón. Sea C = (J) 0 un cerrado de Spec B. Debemos demostrar que f (C) es un cerrado de Spec A. Consderemos los dagramas A f B Spec A f Spec B A/J A B/J (J A) 0 = Spec A/J A f C Spec B/J = C Basta ver que f C es epyectva. Ahora ben, como A/J A B/J es un morfsmo fnto nyectvo, por el lema anteror conclumos que f C es epyectva. La fbra de un punto x Spec A es f 1 (x) = Spec B x /p x B x. Observemos que s f 1 (x) entonces B x /p x B x es una A x /p x -álgebra fnta. Conclumos por el lema Ejercco Probar que la nclusón natural k[x] k[x, y]/(xy 1) no es un morfsmo fnto. Teorema (del ascenso). Sea f : A B un morfsmo fnto. Sean p x p x A y p y B deales prmos, de modo que f 1 (p y ) = p x. Exste un deal prmo p y B, de modo que p y p y y f 1 (p y ) = p x. Demostracón. Por el teorema anteror f : Spec B Spec A es una aplcacón cerrada. Por tanto, f (ȳ) = x. Luego como x x, exste un y ȳ tal que f (y ) = x. Es decr, p y p y y f 1 (p y ) = p x. Corolaro S f : A B es un morfsmo fnto de modo que f : Spec B Spec A es epyectvo (por ejemplo, s f es nyectvo) entonces dm A = dm B. Demostracón. Dada una cadena estrcta de cerrados rreducbles ȳ 1 ȳ 2 ȳ n de Spec B, f (y 1 ) f (y 2 ) f (y n ) es una cadena de cerrados rreducbles estrcta de Spec A, pues las fbras son de dmensón cero (1.2.34). Por tanto, dm B dm A. Sea ahora una cadena estrcta de cerrados rreducbles x 1 x 2 x n de Spec A. Sea y n Spec B, tal que f (y n ) = x n. Por el teorema del ascenso, exste y n 1 ȳ n tal que f (y n 1 ) = x n 1. Así sucesvamente, obtendremos una cadena estrcta de cerrados rreducbles ȳ 1 ȳ 2 ȳ n de Spec B (de magen por f, la cadena de Spec A). Por tanto, dm A dm B, luego dm A = dm B. Proposcón Sea G un grupo fnto de automorfsmos de un anllo B. Se verfca que Spec B G = (Spec B)/G donde B G = {b B : g(b) = b, para todo b B} y (Spec B)/G es el espaco topológco cocente de Spec B por la relacón de equvalenca x x, s exste un g G tal que x = gx (es decr, p x = g(p x )). En consecuenca, el morfsmo natural π : Spec B Spec B G es aberto, y el morfsmo B G B cumple el teorema del descenso de deales: dados dos deales prmos p y p y B G, y un deal prmo p x B tal que p x B G = p y, entonces exste un deal prmo p x p x tal que p x B G = p y.

11 ² _ / Ā ² _ 1.2. Anllos noetheranos. Varedades algebracas. Repaso 11 Demostracón. Empecemos observando que dada f B, el polnomo (x g(f)) es un polnomo mónco con coefcentes en B G. Por tanto, B G B G [f] es un morfsmo fnto. Por tanto, B G B es un morfsmo entero, luego epyectvo y cerrado en espectros. Sólo nos falta ver que las fbras del morfsmo Spec B Spec B G son órbtas por la accón de G. G actúa transtvamente sobre las fbras del morfsmo Spec B Spec B G : Obvamente, dado un deal prmo p x B, g(p x ) corta a B G en el msmo deal prmo que p x. Es decr, G actúa en las fbras. Sea p x es un deal prmo de B dstnto de g(p x ) = Not p g(x ) para todo g G. Supongamos que x, x tenen la msma magen por el morfsmo Spec B Spec B G, dgamos y. Sabemos que p x no está ncludo en nnguno de los g(p x ), luego exste una f B que se anula en x y no se anula en nnguno de los g(x ). Entonces N(f) = g(f) B G se anula en x y no se anula en nnguno de los g(x ). def g G Llegamos a contradccón, porque por un lado N(f) ha de anularse en y y por el otro no. Vayamos con la consecuenca. Sea U Spec B un aberto. Se cumple que V = g(u) es g G un aberto y que π 1 (π(u)) = V, luego π(u) es un aberto. Por últmo, sea x Spec B tal que π(x ) = y. Hemos dcho más arrba que π es un morfsmo cerrado, por tanto, π( x ) = ȳ. Luego exste x 1 x, tal que π(x 1 ) = y. Como las fbras de π son órbtas, tenemos que x = gx 1, para certo g G. Ahora es fácl ver que π(gx ) = y y x = gx 1 gx,.e., p gx es el deal p x buscado. g G Teorema (Descenso. Cohen-Sedenberg). Sea A un anllo íntegramente cerrado en su cuerpo de fraccones Σ. Sea Σ Σ una extensón fnta de cuerpos y A el cerre entero de A en Σ. El morfsmo Spec A Spec A es aberto y A A cumple el teorema del descenso de los deales. Demostracón. Sea Σ la envolvente normal de Σ, sobre Σ. Sea A el cerre entero de A en Σ. Observemos los morfsmos A A A, Spec A Spec A Spec A Los morfsmos nyectvos enteros, como los fntos, son epyectvos en espectros. Por tanto, s Spec A Spec A es aberto entonces Spec A Spec A es aberto. Igualmente, s A A cumple el teorema del descenso de deales, entonces A A tambén. En conclusón, podemos suponer que Σ Σ es una extensón normal, dgamos de grupo de Galos G. Sea Ā el cerre entero de A en Σ G. Es fácl ver que Ā = A G. Por la proposcón anteror, se cumple Cohen-Sedenberg para el morfsmo Ā = A G A. Para conclur, basta demostrar Cohen-Sedenberg para A Σ / Σ G Σ G es puramente nseparable, sobre Σ, luego para todo b Σ G, exste un n N de modo que b pn Σ (donde 0 < p = car Σ). Por tanto, para todo b Ā, exste un n N de modo que bpn A (pues b pn

12 12 Capítulo 1. Completacón es entero sobre A). Se concluye, pues ha de verfcarse que Spec A = Spec Ā, con las asgnacones Spec A Spec Ā p  / p = {b Ā: bpn p} p  A p o Defncón Sea A una k-álgebra. Dremos que las funcones ξ 1,..., ξ n A son algebracamente ndependentes sobre k cuando el morfsmo de k-álgebras k[x 1,..., x n ] A, p(x 1,..., x n ) p(ξ 1,..., ξ n ) sea nyectvo; es decr, cuando cualquer relacón algebraca 1... n a 1... n ξ ξ n n = 0, con coefcentes en k, tenga todos sus coefcentes nulos. Lema (de normalzacón de Noether). Sea A = k[ξ 1,..., ξ n ] una k-álgebra de tpo fnto. Supongamos que k tene un número nfnto de elementos 1. Exste un morfsmo fnto nyectvo k[x 1,..., x r ] A Toda varedad algebraca afín se proyecta de modo fnto en un espaco afín. Demostracón. Vamos a hacerlo por nduccón sobre n. Para n = 0, no hay nada que decr (k = k). Supongamos que el teorema es certo hasta n 1. Sea r el número máxmo de {ξ } algebracamente ndependentes entre sí. S r = n, entonces k[ξ 1,..., ξ n ] = k[x 1,..., x n ]. Podemos suponer entonces que ξ n es algebraco sobre k[ξ 1,..., ξ n 1 ]. Luego exste un p(x 1,..., x n ) k[x 1,..., x n ], donde la varable x n aparece, de modo que p(ξ 1,..., ξ n ) = 0. Escrbamos p(x 1,..., x n ) = p s (x 1,..., x n ) + p s 1 (x 1,..., x n ) p 0 (x 1,..., x n ) como suma de polnomos p (x 1,..., x n ) homogéneos de grado. Sean x = x + λ x n, entonces p(x 1 + λ 1 x n,..., x n 1 + λ n 1 x n, x n ) = p s (λ 1,..., λ n 1, 1)x s n+ polnomo en x 1,..., x n 1, x n de grado en x n menor que s Así pues, s elgmos λ 1,..., λ n 1 k de modo que p s (λ 1,..., λ n 1, 1) 0, tendremos que ξ n es entero sobre k[ξ 1,..., ξ n 1],, con ξ = ξ λ ξ n. Por tanto, la composcón k[x 1,..., x r ] es el morfsmo fnto buscado. fnto Hp.nd. k[ξ 1,..., ξ n 1] fnto k[ξ 1,..., ξ n 1, ξ n ]=k[ξ 1,..., ξ n 1, ξ n ] Defncón Sea A una k-álgebra, dremos que x Spec A es un punto raconal s A/p x = k. Proposcón Sea A = k[x 1,..., x n ]/I e I = (p 1 (x 1,..., x n ),..., p m (x 1,..., x n )). Se cumple que los puntos raconales de Spec A se corresponden byectvamente con las solucones del sstema de ecuacones p 1 (x 1,..., x n ) = 0,..., p m (x 1,..., x n ) = 0 1 Esta hpótess no es necesara, sólo la mponemos porque la demostracón del lema es algo más senclla.

13 1.2. Anllos noetheranos. Varedades algebracas. Repaso 13 Demostracón. Sea x Spec k[x 1,..., x n ]. S k[x 1,..., x n ]/p x = k, entonces x = α k. Por tanto, x α p x y se cumple que p x = (x 1 α 1,..., x n α n ). Además, se cumple la nclusón I = (p 1 (x 1,..., x n ),..., p m (x 1,..., x n )) p x s y sólo s p 1 (α 1,..., α n ) = 0,..., p m (α 1,..., α n ) = 0. En conclusón, como los puntos raconales de A, se corresponden con los puntos raconales de k[x 1,..., x n ] que contenen a I, los puntos raconales de A se corresponden byectvamente con las solucones del sstema de ecuacones p 1 (x 1,..., x n ) = 0,..., p m (x 1,..., x n ) = 0 Teorema (de los ceros de Hlbert). Sea k[ξ 1,..., ξ n ] una k-álgebra de tpo fnto y m un deal maxmal. Entonces k[ξ 1,..., ξ n ]/m es una extensón fnta de k. En partcular, s k es algebracamente cerrado k = k[ξ 1,..., ξ n ]/m. Todo punto cerrado de una varedad algebraca afín sobre un cuerpo algebracamente cerrado es raconal. Demostracón. Obvamente k[ξ 1,..., ξ n ]/m es una k-álgebra de tpo fnto sobre k. Por el lema de normalzacón de Noether, exste un morfsmo fnto k[x 1,..., x r ] k[ξ 1,..., ξ n ]/m Por tanto, el térmno de la zquerda de la flecha ha de tener dmensón cero, luego r = 0 y conclumos. Ejercco Calcular los deales maxmales de C[x 1,..., x n ] y los de C[x 1, x 2, x 3 ]/(x x x 2 3 1). Ejercco Sean X = Spec A y Y = Spec B dos varedades algebracas sobre un cuerpo algebracamente cerrado k. Defnamos X k Y = def Spec A k B. Probar que los puntos cerrados de la varedad algebraca X k Y son el producto cartesano de los puntos cerrados de X pos los de Y. Proposcón Sea f : X = Spec B Y = Spec A un morfsmo entre varedades algebracas afnes. La magen por f de un punto cerrado es un punto cerrado. Demostracón. Dado un punto cerrado x X y f (x) = y, tenemos que p y = f 1 p x, luego el morfsmo A/p y B/p x es nyectvo. Por el teorema de los ceros de Hlbert, B/p x es una extensón fnta de k, por tanto A/p y tambén, luego es un cuerpo. Es decr, f (x) = y es un punto cerrado. Corolaro Sea U X un aberto de una varedad algebraca afín. Los puntos cerrados de U se corresponden con los puntos cerrados de X que yacen en U. Demostracón. Sea x U un punto cerrado, sea U a = Spec A a X = Spec A un aberto básco contenendo a x, tal que U a U. Obvamente x es un punto cerrado de U a. A a = A[ 1 a ] es una k-álgebra de tpo fnto, luego U a = Spec A a es una varedad algebraca. Por la proposcón anteror aplcada a la nclusón U a X, tenemos que x es un punto cerrado de X. Hemos concludo. Corolaro (forma fuerte de los ceros de Hlbert). Sea k[ξ 1,..., ξ n ] una k-álgebra de tpo fnto y f k[ξ 1,..., ξ n ]. S f se anula en todo deal maxmal entonces es nlpotente. En partcular, s una funcón se anula en todos los puntos raconales de una varedad algebraca afín íntegra, sobre un cuerpo algebracamente cerrado, entonces es nula.

14 8 14 Capítulo 1. Completacón Demostracón. Por el corolaro anteror, el conjunto de los deales maxmales de k[ξ 1,..., ξ n ] f, se corresponde byectvamente con el conjunto de los deales maxmales de k[ξ 1,..., ξ n ] que no contenen a f. Como este últmo conjunto es vacío, tenemos que k[ξ 1,..., ξ n ] f = 0, es decr, f es nlpotente. Defncón Dremos que X = Spec A es íntegra s A es un anllo íntegro. Corolaro Las subvaredades algebracas íntegras están determnadas por sus puntos cerrados. Demostracón. Sea X = Spec A una varedad algebraca y Y X una subvaredad algebraca íntegra. Sea p el deal prmo de las funcones que se anulan en Y. Basta ver p = m x x=x p mx Obvamente el prmer térmno de la gualdad está ncludo en el segundo. Hacendo cocente por p, tenemos 0 m x en A/p. Por el corolaro anteror m x son los nlpotentes. Ahora ben A/p es x=x x=x íntegra, luego 0 = m x. Hemos concludo. x=x 1.3 Límtes nductvos y proyectvos Sea I un conjunto ordenado, dremos que es fltrante crecente s para cada par, j I exste algún k I que cumple que k y k j. Defncón Sea I un conjunto fltrante crecente. Un conjunto de objetos {M } I de una categoría C, junto con morfsmos f j : M M j, para cada j, dremos que es un sstema nductvo de objetos de C s satsface las sguentes condcones 1. f = Id, para todo. 2. f jk f j = f k sempre que j k. Sn tanto formalsmo, un sstema nductvo de objetos {M } I es un río de flechas / / / M M l M r M 7 7 p t p p p p p p p p p p p M k M q p p p p p p M p / Defncón Sea {M } I un sstema nductvo de objetos. Dremos que M (s exste) es el límte nductvo de este sstema nductvo, y lo denotaremos lm M, s se cumple una gualdad funtoral para todo objeto N Hom C ( lm M, N) = {(f ) Hom C (M, N) f = f j f j para todo j}

15 / 9 ' À ² / 1.3. Límtes nductvos y proyectvos 15 S lm M exste, entonces el morfsmo Id Hom C ( lm M, lm M ) defne morfsmos φ : M lm M, de modo que 1. φ = φ j f j 2. Dados {(f ) Hom C (M, N) f = f j f j para todo j}, entonces exste un únco morfsmo f : lm M N, de modo que f = fφ. Se tene tambén el recíproco, s exste un objeto M, y morfsmos φ : M M, verfcando estas dos condcones, entonces M = lm M. Intutvamente lm M es la desembocadura del río de flechas, la cota superor mínma xp f j M M j f j t t t t p p p t t M p p p p N... / lm Teorema En la categoría de conjuntos los límtes nductvos exsten, explíctamente M lm M = { M / : m m j s exste un k de modo que f k (m ) = f jk (m j )} y φ j : M j lm M, φ j (m j ) = m j. Demostracón. Denotemos M = M / Dados {(f ) Hom(M, N) f = f j f j para todo j}, entonces la aplcacón f : M N, f( m ) = f (m ) está ben defnda y cumple que f = fφ. Recíprocamente, dado f : M N, las aplcacones f = fφ cumplen que f = f j f j para todo j. Estas asgnacones son nversas entre sí, luego hemos concludo. Teorema En la categoría de A-módulos los límtes nductvos exsten, explíctamente lm M = { M / : m m j s exste un k de modo que f k (m ) = f jk (m j )} y φ j : M j lm M, φ j (m j ) = m j. Demostracón. Repítase la demostracón anteror y pruébese que los conjuntos defndos son A- módulos y los morfsmos morfsmos de A-módulos. Defncón Un morfsmo f entre dos sstemas nductvo de módulos {M, f j } y {N, g j }, con el msmo conjunto ordenado de índces, es una famla de morfsmos f : M N tales que f j f j = g j f, cuando j.

16 ' / ' ' / 16 Capítulo 1. Completacón Todo morfsmo f entre dos sstemas nductvos nduce morfsmos M lm N, que nduce un morfsmo f : lm f( m ) = f (m ). M lm N, que explíctamente (en la categoría de conjuntos) está defndo por Defncón Dremos que una sucesón de morfsmos de sstemas nductvos de módulos {M } {M } {M } es exacta s lo es la sucesón M M M para todo. Proposcón La toma de límtes nductvos es exacta. Es decr, s 0 {M } f {M } g {M } 0 son sucesones exactas de sstemas nductvos de A-módulos, entonces la sucesón de A-módulos 0 lm M f g lm M lm M 0 es exacta Demostracón. 1. f es nyectva: s 0 = f( m ) = f (m ) entonces exste un k, tal que f k(f (m )) = 0. Por tanto, f (f k (m )) = 0 y f k (m ) = 0, porque f es nyectva. Luego m = Obvamente g es epyectva: Dado m g( m ) = m. 3. (gf)( m ) = g(f (m )) = g (f (m )) = 0. lm M, entonces exste m tal que g (m ) = m y 4. S g( m ) = 0 entonces g (m ) = 0. Por tanto, exste un k, de modo que 0 = f k (g (m )) = g k (f k (m )). Luego f k (m ) = f k (m k ), por tanto, m = f k (m k ) = f( m k ). Pasemos ahora a la defncón del límte proyectvo, que es el concepto dual de límte nductvo. Sea I un conjunto ordenado, dremos que es fltrante decrecente s para cada par, j I exste algún k I que cumple que k y k j. Defncón Sea I un conjunto fltrante decrecente. Un conjunto de objetos {M } I de una categoría C, junto con morfsmos f j : M M j, para cada j, dremos que es un sstema proyectvo de objetos de C s satsface las sguentes condcones 1. f = Id, para todo. 2. f jk f j = f k sempre que j k. Sn tanto formalsmo, un sstema proyectvo de objetos {M } I es un río de flechas / M r OO OOOO / M l M k M N N N N N N M m M O j O OOOO M n

17 O $ 7 / A 1.3. Límtes nductvos y proyectvos 17 Defncón Sea {M } I un sstema proyectvo de objetos. Dremos que el objeto lm M (s exste) es el límte proyectvo de este sstema proyectvo, s se cumple una gualdad funtoral Hom C (N, lm M ) = {(f ) Hom C (N, M ) f j = f j f para todo j} S lm M exste, entonces el morfsmo Id Hom C ( lm M, lm M ) defne morfsmos φ : lm M M, de modo que 1. φ j = f j φ 2. Dados {(f ) Hom C (N, M ) f j = f j f para todo j}, entonces exste un únco morfsmo f : N lm M, de modo que f = φ f. Se tene tambén el recíproco, s exste un objeto M, y morfsmos φ : M M, verfcando estas dos condcones, entonces M = lm M. Intutvamente lm M es la fuente del río de flechas, la cota nferor máxma lm M /... / M f j fm M M M M M M M N M J j J f j J J J J M j Ejercco Sea {k[x]/(x n )} el sstema proyectvo de k[x]-módulos, de morfsmos k[x]/(x n+1 ) k[x]/(x n ) los morfsmos naturales de paso al cocente. Probar que lm k[x]/(x n ) = k[[x]]. n Teorema En la categoría de conjuntos los límtes proyectvos exsten, explíctamente lm M = {(m ) M f j (m ) = m j para todo j} y φ : lm M M, φ ((m j )) = m. Demostracón. Denotemos M = {(m ) M f j (m ) = m j para todo j}. Dados {(f ) Hom(N, M ) f j = f j f para todo j}, entonces la aplcacón f : N M, f(n) = (f (n)) está ben defnda y cumple que f = φ f. Recíprocamente, dado f : N M, las aplcacones f = φ f cumplen que f j = f j f para todo j. Estas asgnacones son nversas entre sí, luego hemos concludo.

18 18 Capítulo 1. Completacón Teorema En la categoría de A-módulos los límtes proyectvos exsten, explíctamente lm M = {(m ) M f j (m ) = m j para todo j} y φ : lm M M, φ ((m j )) = m. Demostracón. Repítase la demostracón anteror. Defncón Un morfsmo f entre dos sstemas proyectvos de módulos {M, f j } y {N, g j }, con el msmo conjunto ordenado de índces, es una famla de morfsmos f : M N tales que f j f j = g j f, cuando j. Todo morfsmo f entre dos sstemas proyectvos nduce morfsmos lm M N, que nduce un morfsmo f : lm M lm N, que explíctamente (en la categoría de conjuntos, o módulos) está defndo por f((m )) = (f (m )). Defncón Dremos que una sucesón de morfsmos de sstemas proyectvos de módulos {M } {M } {M } es exacta s lo es la sucesón M M M, para todo. Proposcón La toma de límtes proyectvos es exacta por la zquerda. Es decr, s 0 {M } {M } {M } son sucesones exactas de sstemas proyectvos de A-módulos, entonces la sucesón de A-módulos 0 lm M lm M lm M es exacta Demostracón. Es una senclla comprobacón, conocda la construccón explícta de los límtes proyectvos de módulos. Dado un morfsmo de objetos f : M M, denotaremos f : Hom C (N, M) Hom C (N, M ) a la aplcacón de conjuntos defnda por f (g) = f g. Dado un sstema proyectvo {M, f j } I de objetos de una categoría C, entonces {Hom C (N, M ), f j } I forma un sstema proyectvo de conjuntos. Ejercco Consderemos para cada n N el epmorfsmo natural de paso al cocente k[x] k[x]/(x n ). Probar que el límte proyectvo de estos epmorfsmos no es un epmorfsmo. Proposcón Hom C (N, lm M ) = lm Hom C (N, M ) Demostracón. Tenemos Hom C (N, lm M ) = {(f ) Hom C (N, M ) f j = f j f para todo j} = lm Hom C (N, M ) donde la prmera gualdad es por la defncón de límte proyectvo, y la segunda gualdad por la construccón del límte proyectvo de conjuntos.

19 1.4. Completacón 19 Dado un sstema nductvo {M, f j } I de objetos de una categoría C, entonces {Hom C (M, N), f j } I forma un sstema proyectvo de conjuntos. Proposcón Hom C ( lm M, N) = lm Hom C (M, N) Demostracón. Tenemos Hom C ( lm M, N) = {(f ) Hom C (M, N) f = f j f j para todo j} = lm Hom C (M, N) donde la prmera gualdad es por la defncón de límte nductvo, y la segunda gualdad por la construccón del límte proyectvo de conjuntos. Proposcón El límte nductvo conmuta con el producto tensoral. Es decr, ( lm M ) A N = lm (M A N) Demostracón. Hom A (( lm M ) A N, R) = = Hom A ( lm M, Hom A (N, R)) = lm Hom A (M, Hom A (N, R)) = lm Hom A (M A N, R) = Hom A ( lm (M A N), R) 1.4 Completacón Defncón Una fltracón de un A-módulo M es una cadena de submódulos M = M 0 M 1 M 2 M n... Dada una fltracón {M } podemos defnr una topología en M: Una base de entornos de cada m M es {m + M }. Esta topología vene defnda por la seudométrca d: d(m 1, m 2 ) = def { 2 n s m 1 m 2 M n, y m 1 m 2 / M n+1 0 s m 1 m 2 M n para todo n Una vez que hemos defndo d, podemos hablar de sucesones convergentes, de sucesones de Cauchy y la completacón de M por d. Defncón Se defne la completacón de M respecto de la topología defnda por una fltracón como el A-módulo M M = def {Mód. de sucesones de Cauchy}/{Mód. de sucesones converg. a cero}

20 20 Capítulo 1. Completacón Proposcón M = lm M/M j. j N Demostracón. Sea ( m ) lm j M/M j (luego m +r = m en M/M ). La sucesón (m ) es de Cauchy, porque dado e j entonces d(m r, m s ) < e j, para todo r, s j. Así pues, tenemos defndo el morfsmo lm j M/M j M, ( m ) [(m )] Dejamos como ejercco la comprobacón de que está ben defndo. Recíprocamente. Sea (m ) una sucesón de Cauchy. Dado e j, exste n j N de modo que d(m r, m s ) < e j, para todo r, s n j. Es decr, m r m s M j para todo r, s n j,.e., m r = m s M/M j para todo r, s n j. Observemos que el morfsmo {Mód. de sucesones de Cauchy} M/M j, (m ) m nj no depende del n j >> 0 escogdo. En partcular, dada una sucesón (m ) convergente a cero, se tene que m nj = 0. Por tanto, los morfsmos están ben defndos y defnen el morfsmo M M/M j, [(m )] m nj M lm j M/M j, [(m )] ( m nj ) Dejamos como ejercco la comprobacón de que estas asgnacones son nversas entre sí. Observacón Un ejemplo de sucesón de Cauchy lo consttuyen las seres m (m M ). Es más, toda sucesón de Cauchy es equvalente a una sere de esta forma: Por la proposcón anteror, basta verlo para la sucesón de Cauchy (n ), con ( n ) lm M/M ( n +1 = n M/M ). Tenemos que n +1 n = m M. Por tanto, n 1 = m 0 ; n 2 = m 1 + n 1 = m 1 + m 0 ; n 3 = m 2 + n 2 = m 2 + m 1 + m 0, etc. Así pues, M = { m, m M }/{Seres converg. a cero} =0 S consderamos cada elemento m M como la sucesón constante (m), tenemos defndo un morfsmo M ˆM; de otro modo, los morfsmos de paso al cocente M M/M defnen un morfsmo M ˆM = lm M/M j ; o de otro modo, cada m M, puede consderarse como la sere m j 0 + ˆM. =0 Proposcón M con la fltracón {M n } es separado M n = 0 M M. n N

21 1.4. Completacón 21 Demostracón. El núcleo del morfsmo M M = lm M/M es M n. Luego, M n = 0 n N n N M M. S M es separado, dado m M exste un entorno M n del cero que no contene a m, es decr, m / M n. Luego M n = 0. n N S M n = 0, entonces d es una dstanca, porque s d(m, m ) = 0 esto sgnfca que m m M n n N para todo n, es decr que m m M n = 0, luego m = m. Luego M es separado. n N Dadas dos fltracones de A-módulos {M } y {N } de M y N respectvamente, un morfsmo de fltracones es un morfsmo de A-módulos f : M N tal que f(m n ) N n. Evdentemente un morfsmo f : M N de fltracones nduce un morfsmo f : M = lm M/M N = lm N/N Teorema Sea 0 M M π M 0 una sucesón exacta de A-módulos y {M } una fltracón de M. S se consderan en M y M las fltracones nducdas {M M }, {π(m )}, la sucesón de completados 0 M M bπ M 0 es exacta. Completar conserva sucesones exactas. Demostracón. Tenemos las sucesones exactas de sstemas proyectvos 0 M /M M M/M π M /π(m ) 0 Por tanto, como el límte proyectvo es exacto por la zquerda tenemos la sucesón exacta 0 M M bπ Sólo nos falta ver la epyectvdad de π: Dada una sere que π(m ) = m. Es obvo que π( m ) = =0 m =0 M m =0, con m π(m ), sean m M tales, luego por la observacón anteror hemos concludo. Corolaro M n es un submódulo de M y M/ M n = M/M n, para todo n N. Demostracón. Por el teorema M n M y M/ M n = (M/M n ). Ahora ben, (M/Mn ) = lm (M/M n )/[M ] = lm (M/M n )/[M ] = lm M/M n = M/M n, con lo que conclumos. >n >n Corolaro M es completo y separado, respecto de la topología defnda por la fltracón { M n }, es decr, M = M. Demostracón. Es una consecuenca drecta del corolaro anteror y Defncón Se defne el graduado de M por la fltracón {M n } como el módulo GM = M /M +1. =0

22 22 Capítulo 1. Completacón Corolaro S consderamos en M una fltracón {M n } y en M la fltracón { M n }, se verfca que GM = G M. Demostracón. Completando 0 M n+1 M n M n /M n+1 0 obtenemos que Mn /M n+1 = M n / M n+1. Como Mn /M n+1 = M n /M n+1, tenemos que M n /M n+1 = M n / M n+1. En conclusón, GM = G M Ejemplos de completacones y graduados Ejemplo lm C (R)/m n α = R[[x α]], donde el m α es el deal de funcones dferencables n N que se anulan en α R. El morfsmo natural C (R) lm C (R)/m n α = R[[x α]] asgna a cada n N funcón su desarrollo de Taylor en α. Ejemplo lm k[x]/(x) n = k[[x]]. El morfsmo k[x] lm k[x]/(x) n = k[[x]], es el morfsmo n N n N que consdera cada polnomo como una sere. Ejemplo Números p-ádcos = Ẑ p = lm Z/p n Z = { n p Not def n Na n, 0 a < p}. El morfsmo n N natural N lm Z/p n Z = { n p n Na n, 0 a < p} asgna a cada número natural su desarrollo como n N suma de potencas de p. El espaco tangente a una varedad dferencable en un punto es un concepto ntrínseco, que no depende de la nmersón de la varedad dferencable en un R n. El espaco tangente a una varedad en un punto se defne en térmnos de su anllo de funcones dferencables. Ya sabemos que la dferencal de una funcón en un punto y los módulos de dferencales de Kähler son conceptos algebracos. En esta seccón, dado un anllo local, defnremos el espaco tangente en el punto cerrado. Comencemos con un ejemplo sencllo. Consderemos el nodo en el plano afín y 2 x 2 + x 3 = 0. El espaco tangente en el orgen del nodo es aquella varedad homogénea que mejor se aproxma al nodo. El nodo nfntesmalmente en el orgen es equvalente a y 2 x 2 = 0. Así pues, dremos que el cono tangente a y 2 x 2 + x 3 = 0 en el orgen es y 2 x 2 = 0. En general, s una subvaredad X A n, vene defnda por los ceros de un deal I k[x 1,..., x n ], entonces el cono tangente C x X en el orgen es la varedad defnda por el deal I h = (f r ) f I, donde f r es la parte homogénea de grado más pequeño de f. Es decr, s pensamos que X es la nterseccón de las varedades f = 0, con f I, entonces el cono tangente es la nterseccón de las varedades homogéneas f r = 0. 2 Veamos cómo construr I h. Sea m x = (x 1,..., x n ) k[x 1,..., x n ] y m x k[x 1,..., x n ]/I el deal maxmal de las funcones de X que se anulan en el orgen. Se tene la sucesón exacta I m r x m r x m r x 0 y por tanto la sucesón exacta En conclusón, m r x/ m r+1 x I m r x m r x/m r+1 x m r x/ m r+1 x 0 = {Polnomos p(x 1,..., x n ) homogéneos de grado r}/{f r } f=fr+...+f n I 2 Advertamos que debemos tomar todas las f I y que no basta con tomar cualquer sstema generador

23 1.4. Completacón 23 Por tanto, m r r x/ m r+1 x = k[x 1,..., x n ]/I h. Entonces Spec m r r x/ m r+1 x es el cono tangente de X en x y Proj m r x/ m r+1 x es el espaco tangente de X en x. r=0 Demos ahora las defncones con toda precsón y mayor generaldad. S I es un deal de A, denotaremos G I M al graduado de M por la fltracón M n = I n M. Defncón Sea X = Spec A y x X un punto cerrado de deal m. tangente de X en x a C x X = Spec G m A := Spec m /m +1 =0 Llamaremos cono Llamaremos vértce del cono al punto de C x X defndo por el deal (maxmal) rrelevante m r /m r+1. r>0 Llamaremos espaco tangente de X en x a T x X := Proj G m A Ejemplo El cono tangente de un espaco afín en el orgen es somorfo al espaco afín. Es decr, s A = k[x 1,..., x n ] y m = (x 1,..., x n ), entonces G m A A. Proposcón Sea I A un deal y f I r I r+1. Denotemos f r la clase de f en I r /I r+1 G I A. S f r es no dvsor de cero en G I A, entonces 1. (f) I n = f I n r, para r n. 2. G Ī (A/(f)) = (G I A)/(f r ), donde Ī es el deal I en A/(f). Demostracón. 1. Es claro que f I n r (f) I n. Probemos la nclusón nversa. S h (f) I n, entonces h = f g, con g A. Sea s 0 el máxmo tal que g I s. Tenemos que ver que s n r. Escrbamos 0 g s = ḡ I s /I s+1. Por hpótess, 0 f r g s I r+s /I r+s+1, luego h = f g / I r+s+1. Por tanto, n < r + s + 1, es decr, s n r. 2. Por 1., la sucesón es exacta, luego G Ī (A/(f)) = (G I A)/(f r ). 0 I n r n r+1 f= fr /I I n /I n+1 Īn /Īn+1 0 Ejercco Escrbamos el polnomo p(x, y) = p n (x, y) + p n+1 (x, y) p m (x, y) como suma de polnomos homogéneos. Sea O = (k[x, y]/p(x, y)) x0, con m x0 = (x, y). Demostrar que G mx0 O = k[x, y]/(p n (x, y)). Ejercco Probar que el espaco tangente de la nterseccón de dos hpersuperfces transversales es la nterseccón de los espacos tangentes. Es decr, consdérese el espaco afín A 3 = Spec k[x 1, x 2, x 3 ] y las superfces f 1 (x 1, x 2, x 3 ) = 0, f 2 (x 1, x 2, x 3 ) = 0. Sea m = (x 1, x 2, x 3 ), y f 1,n, f 2,m las componentes homogéneas de grado mínmo de f 1, f 2. S f 2,m es no dvsor de cero en G m (k[x 1, x 2, x 3 ]/(f 1 )) = k[x 1, x 2, x 3 ]/(f 1,n ), entonces G m (k[x 1, x 2, x 3 ]/(f 1, f 2 ) k[x 1, x 2, x 3 ]/(f 1,n, f 2,m ))

24 24 Capítulo 1. Completacón Topología I-ádca. Completacón I-ádca Todos los ejemplos de completacón que hemos dado son casos partculares de completacón I-ádca. Restrnjámonos a esta stuacón. Sea I un deal de un anllo A y {M n } una fltracón de un A-módulo M. Dremos que {M n } es una I-fltracón s se verfca IM n M n+1 para todo n N. Dremos que la I-fltracón es I-estable s exste un h N tal que para todo n > h se verfca que IM n = M n+1. Proposcón Todas las fltracones I-estables de un A-módulo M defnen la msma topología. Es más, se verfca que dadas dos fltracones {M n }, {M n} I-estables de M, exste un h tal que { Mn+h M n para todo n M n+h M n para todo n Demostracón. Sea h N de modo que para todo n h se verfque que IM n = M n+1 y IM n = M n+1. Entonces, M n+h = I n M h I n M M n y M n+h = In M h In M M n. Defncón Dado un deal I A y un A-módulo M, dremos que la fltracón I-estable M IM I 2 M I n M... es la fltracón I-ádca. La topología defnda por cualquer fltracón I-estable se denomna la topología I-ádca. De ahora en adelante, completar se entenderá que es completar respecto de la topología I-ádca. Proposcón S I es un deal fnto generado, por ejemplo s A es un anllo noetherano, entonces Î n M = I n M. Demostracón. Consderemos la nyeccón I n M M. Completando tenemos la nyeccón Î n M M. Sea 1,..., r un sstema generador de I n. Consderemos el epmorfsmo M. r.. M I n M, (m 1,..., m r ) j jm j. Completando I-ádcamente tenemos un epmorfsmo M. r.. M Î n M y recordemos la nyeccón Î n M M. Hemos obtendo que Î n M = I n M. Corolaro S I es un deal fnto generado, por ejemplo s A es un anllo noetherano, el completado de un módulo por la topología I-ádca es completo y separado para la topología I-ádca,.e., M = M. Además, M/I n M = M/I n M y G M = GM. Demostracón. Es una consecuenca drecta de la proposcón anteror y 1.4.7, 1.4.8, Artn-Rees El teorema de Artn-Rees será fundamental para demostrar que la completacón I-ádca es exacta (para módulos fnto generados), para demostrar que el morfsmo de completacón es plano y en la teoría de la dmensón para demostrar, medante el polnomo de Samuel, el teorema del deal prncpal de Krull. Defncón Dado un deal I A, llamaremos DA = A I I 2... dlatado de A por I o anllo de Rees en I. En general dado un A-módulo M y una I-fltracón {M n }, llamaremos dlatado de M por la I-fltracón a DM = M M 1 M 2....

25 1.4. Completacón 25 Defncón Dremos que A = A n es un anllo graduado s los A son subgrupos adtvos n N de A y para cada a A y a j A j entonces a a j A +j. Observemos que DA es un anllo graduado. S A es noetherano entonces I = (ξ 1,..., ξ r ) es fnto generado. El morfsmo es epyectvo, luego DA es noetherano. A[x 1,..., x r ] DA = A I I n... x ξ Defncón Sea A = A n un anllo graduado. Dremos que un A-módulo M = M n es n N n N un A-módulo graduado s para cada a A y m j M j entonces a m j M +j. Observemos que DM es un DA-módulo graduado. Lema Sea A noetherano, M un A-módulo fnto generado y {M n } una I-fltracón. fltracón es I-estable DM es un DA-módulo fnto generado. Demostracón. ) Supongamos que {M n } es I-estable,.e., exste un r N tal que {M n } = {M 0,..., M r, IM r, I 2 M r,... }. Observemos que el DA-submódulo de DM generado por M M 1 M r DM es M M 1 M r IM r I 2 M r.... Por tanto, DM =< M M 1 M r > es fnto generado, porque M,M 1,..., M r son A-módulos fnto generados. ) Recíprocamente. Supongamos que DM =< n 1,..., n s > es fnto generado. Podemos suponer que los n son homogéneos. Sea r = max{gr n, 1 s}. Entonces DM =< n 1,..., n s >=< M M 1 M r >= M M 1 M r IM r I 2 M r.... Luego la fltracón es I-estable. La Teorema (de Artn-Rees). Sea A noetherano, M un A-módulo fnto generado y M M un submódulo. Consderemos en M la topología I-ádca. Se verfca que la topología ncal de M, por la nclusón M M es la topología I-ádca de M. Es más, la fltracón {M I n M} es I-estable. Demostracón. Consderemos en M la I-fltracón {M I n M} y en M la I-ádca. DM es un DA-submódulo de DM, donde DA es noetherano y DM es fnto generado, por el lema anteror. Entonces DM es fnto generado y de nuevo, por el lema anteror, {M I n M} es I-estable. Corolaro Sea A noetherano. La completacón I-ádca de sucesones exactas de A-módulos fnto generados es exacta,.e., s 0 M M M 0 es una sucesón exacta de A-módulos fnto generados entonces es exacta. 0 M M M 0 Demostracón. Sabemos que s completamos M por la fltracón {M I n M}, M por la fltracón {I n M} y M por la fltracón {I n M }, entonces la sucesón completada es exacta. Ahora ben, por Artn-Rees la fltracón {M I n M} es I-estable, luego completar por ella es completar por la I-ádca y hemos termnado.

26 26 Capítulo 1. Completacón Ejercco Consderemos en el anllo k[x, y]/(y 2 x 2 + x 3 ) el deal maxmal ( x, ȳ). Probar que k[x, y]/(y 2 x 2 + x 3 ) = k[[x, y]]/(y 2 x 2 +x 3 ). Probar que y 2 x 2 +x 3 descompone en producto de dos seres ( ramas ), que se corresponden con los dos deales prmos mnmales del anllo completo consderado. Ejercco Calcular la completacón de k[x 1,..., x n ]/(p 1 (x 1,..., x n ),..., p r (x 1,..., x n )) por el deal (x 1,..., x n ). Corolaro Sea A noetherano y M un A-módulo fnto generado, M A Â = M Demostracón. S M es fnto generado exste un epmorfsmo A. n.. A = A n π M 0 Ker π es un submódulo de A n, luego es fnto generado y exste un epmorfsmo A m Ker π 0. En conclusón, exste una sucesón exacta A m A n M 0 Tensoralzando por A Â tenemos la sucesón exacta ( ) A m A Â = Âm A n A Â = Ân M A Â 0 Ahora ben, como la completacón de ( ) es la sucesón exacta obtenemos que M A Â = M. Â m = Âm Ân = Ân M 0 Corolaro S A es noetherano, el morfsmo A Â es plano. Demostracón. Tenemos que ver que dada una sucesón exacta de A-módulos entonces 0 M M M 0 0 M A Â M A Â M A Â 0 es exacta. Como tensoralzar es exacto por la derecha, sólo tenemos que ver que dada la sucesón exacta 0 M M entonces 0 M A Â M A Â es exacta. S M y M fuesen fnto generados, lo tendríamos demostrado, por el corolaro anteror, porque A Â es completar. M = lm M, sendo M los submódulos fnto generados de M. Tenemos que M = lm (M M ), pues M M, son los submódulos (con repetcones) fnto generados de M. Tenemos que 0 M M M es exacta, con M M y M fnto generados. Entonces 0 (M M ) A Â M A Â son exactas. Luego 0 lm ((M M ) A Â) lm (M A Â) es exacta. Por la conmutacón del límte nductvo con producto tensorales conclumos que 0 lm (M M ) A Â = M A Â lm M A Â = M A Â es exacta. Hemos termnado.

27 1.4. Completacón 27 Corolaro (Krull). Sea M un A-módulo noetherano e I A un deal ncludo en el radcal de Jacobson de A. Se verfca que M es separado para la topología I-ádca,.e., I n M = 0. n N Demostracón. Sea N = I n M M. Por Artn-Rees sabemos que la fltracón {N I n M = N} n N es I-estable. Por tanto, IN = N y por Nakayama N = Completacón y noetherandad Queremos probar que el completado de un anllo noetherano es noetherano. Un anllo noetherano y su completado tenen el msmo graduado y éste es noetherano. Probaremos que s el graduado de un anllo completo y separado es noetherano el anllo es noetherano y así obtendremos que el completado de un anllo noetherano es noetherano. Un teorema básco en Análss y Geometría Dferencal, es el teorema de la funcón nversa. Toda aplcacón dferencable f : X Y, entre varedades dferencales, nduce una aplcacón entre los anllos C (Y ) C (Y ) y los espacos cotangentes f : m f(x) /m 2 f(x) m x/m 2 x. El teorema de la funcón nversa afrma que s f es un somorfsmo entonces f es un somorfsmo en un entorno de x. Ahora ben, f es un somorfsmo s y sólo s el morfsmo nducdo entre los graduados G mf(x) C (Y ) G mx C (X) lo es. Analítcamente, s el morfsmo G mf(x) C (Y ) G mx C (X) es un somorfsmo entonces el morfsmo precsón. C (Y ) C (X) es un somorfsmo. Hablemos ahora en Álgebra y con toda Teorema (formal de la funcón nversa). Sean {M n } y {M n} fltracones de M y M respectvamente. Supongamos que M y M son completos y separados. Sea T : M M un morfsmo de fltracones y consderemos el morfsmo GT : GM GM nducdo. SGT es somorfsmo (resp. epyectvo, nyectvo) entonces T : M M es somorfsmo (resp. epyectvo, nyectvo). Demostracón. Supongamos que GT es epyectvo. Sea m M. Como M/M 1 T M /M 1 es epyectvo exste m 0 M, tal que m = T (m 0 ) + m 1, con m 1 M 1. Como M 1 /M 2 T M 1 /M 2 es epyectvo exste m 1 M 1, tal que m 1 = T (m 1 ) + m 2, con m 2 M 2. Es decr m = T (m 0 ) + T (m 1 ) + m 2. Así sucesvamente, obtenemos una sere m = m, con m M, de modo que la sere T (m) = T ( m ) = T (m ) converge a m. =0 =0 =0 Como M es completo, T (m) = m y T es epyectvo. Supongamos ahora que GT es nyectvo. Sea m M. Como M es separado exste r N de modo que m M r y m / M r+1. Entonces 0 m M r /M r+1. GT ( m) = T (m) 0, porque GT es nyectvo. Luego T (m) 0 y T es nyectvo. En partcular, s GT es somorfsmo, T es somorfsmo. Lema Sea A un anllo completo y separado por la topología I-ádca defnda por un deal I A. S GA es noetherano entonces A es noetherano. Demostracón. Dado un deal q A tenemos que ver que q es fnto generado. Consderemos en q la fltracón {q I n }. Entonces tenemos una nclusón natural Gq = n (q I n )/(q I n+1 ) n I n /I n+1

Álgebra Conmutativa. Colección manuales uex Geometría Algebraica. Carlos Sancho de Salas. Pedro Sancho de Salas

Álgebra Conmutativa. Colección manuales uex Geometría Algebraica. Carlos Sancho de Salas. Pedro Sancho de Salas Álgebra Conmutatva Geometría Algebraca Coleccón manuales uex - 90 Carlos Sancho de Salas Pedro Sancho de Salas 90 ÁLGEBRA CONMUTATIVA GEOMETRÍA ALGEBRAICA 90 CARLOS SANCHO DE SALAS PEDRO SANCHO DE SALAS

Más detalles

Perturbación de los valores propios simples de matrices de polinomios dependientes diferenciablemente de parámetros

Perturbación de los valores propios simples de matrices de polinomios dependientes diferenciablemente de parámetros Perturbacón de los valores propos smples de matrces de polnomos dependentes dferencablemente de parámetros M Isabel García-Planas 1, Sona Tarragona 2 1 Dpt de Matemàtca Aplcada I, Unverstat Poltècnca de

Más detalles

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1 CAPÍTULO 3 EJERCICIOS RESUELTOS: CONCEPTOS BÁSICOS DE ÁLGEBRA LINEAL Ejerccos resueltos 1 1. La norma p (tambén llamada l p ) en R n se defne como ( ) 1/p x p = x p. Demuestre que cumple los axomas de

Más detalles

ACTIVIDADES INICIALES

ACTIVIDADES INICIALES Soluconaro 7 Números complejos ACTIVIDADES INICIALES 7.I. Clasfca los sguentes números, dcendo a cuál de los conjuntos numércos pertenece (entendendo como tal el menor conjunto). a) 0 b) 6 c) d) e) 0 f)

Más detalles

Tema 4: Variables aleatorias

Tema 4: Variables aleatorias Estadístca 46 Tema 4: Varables aleatoras El concepto de varable aleatora surge de la necesdad de hacer más manejables matemátcamente los resultados de los expermentos aleatoros, que en muchos casos son

Más detalles

CAPÍTULO V ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS

CAPÍTULO V ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS 7 CAPÍTULO V ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS Estructura Algebraca es todo conjunto no vacío en el cual se han defndo una o más leyes de composcón nterna, luego de cumplr certas propedades

Más detalles

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas Tema 3 Métodos específcos de generacón de dversas dstrbucones dscretas 3.1. Dstrbucón de Bernoull Sea X B(p). La funcón de probabldad puntual de X es: P (X = 1) = p P (X = 0) = 1 p Utlzando el método de

Más detalles

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA . El Método de Dferencas Fntas El Método consste en una aproxmacón de las dervadas parcales por expresones algebracas con los valores de

Más detalles

Optimización no lineal

Optimización no lineal Optmzacón no lneal José María Ferrer Caja Unversdad Pontfca Comllas Planteamento general mn f( x) x g ( x) 0 = 1,..., m f, g : n R R La teoría se desarrolla para problemas de mnmzacón, los problemas de

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordnacón de Cencas Computaconales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 2010 Cencas Computaconales INAOE Dr. Lus Vllaseñor Pneda vllasen@naoep.mx http://ccc.naoep.mx/~vllasen Algo de nformacón

Más detalles

Propiedades Asintóticas

Propiedades Asintóticas Capítulo 3 Propedades Asntótcas 3.. Dstrbucones Estaconaras Defncón 3. Sea X n, n, una cadena de Markov con espaco de estados E y matrz de transcón P. Sea π(), E, una dstrbucón de probabldad, es decr,

Más detalles

NÚMEROS COMPLEJOS. y sabemos que no podemos calcular raíces de números negativos en R. Para resolver este problema introduciremos el valor i = 1

NÚMEROS COMPLEJOS. y sabemos que no podemos calcular raíces de números negativos en R. Para resolver este problema introduciremos el valor i = 1 NÚMEROS COMPLEJOS 1. Qué es un número complejo? Defncones. La ecuacón x + 1 = 0 no tene solucón en el campo real puesto que s ntentamos resolverla tendremos que x = ± 1 y sabemos que no podemos calcular

Más detalles

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales:

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales: VECTOES 1.- Magntudes Escalares y Magntudes Vectorales. Las Magntudes Escalares: son aquellas que quedan defndas úncamente por su valor numérco (escalar) y su undad correspondente, Eemplo de magntudes

Más detalles

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA 3.. Introduccón. 3... Dstrbucón de Probabldad de una varable aleatora 3... Funcón de Dstrbucón de una varable aleatora 3.. Varable aleatora dscreta 3... Funcón masa de probabldad

Más detalles

CESMA BUSINESS SCHOOL

CESMA BUSINESS SCHOOL CESMA BUSINESS SCHOOL MATEMÁTICAS FINANCIERAS. TEMA 4 RENTAS y MÉTODOS DE AMORTIZACIÓN Javer Blbao García 1 1.- Introduccón Defncón: Conjunto de captales con vencmentos equdstantes de tempo. Para que exsta

Más detalles

Álgebras (a, b)-koszul y álgebras (a, b)-cuasi Koszul

Álgebras (a, b)-koszul y álgebras (a, b)-cuasi Koszul UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Facultad de Cencas Exactas y Naturales Departamento de Matemátca Álgebras (a, b)-koszul y álgebras (a, b)-cuas Koszul Tess presentada para optar al título de Doctora de la Unversdad

Más detalles

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS TEMA NÚMEROS COMPLEJOS. EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS DEFINICIONES Al resolver ecuacones del tpo : x + = 0 x = ± que no tene solucón en los números reales. Los números complejos nacen del deseo

Más detalles

La variable compleja permite resolver problemas muy diferentes dentro de. áreas tan variadas como pueden ser hidráulica, aerodinámica, electricidad,

La variable compleja permite resolver problemas muy diferentes dentro de. áreas tan variadas como pueden ser hidráulica, aerodinámica, electricidad, 17 Análss matemátco para Ingenería. M. MOLERO; A. SALVADOR; T. MENARGUEZ; L. GARMENDIA CAPÍTULO 1 Los números complejos La varable compleja permte resolver problemas muy dferentes dentro de áreas tan varadas

Más detalles

Rentas o Anualidades

Rentas o Anualidades Rentas o Anualdades Patrca Ksbye Profesorado en Matemátca Facultad de Matemátca, Astronomía y Físca 10 de setembre de 2013 Patrca Ksbye (FaMAF) 10 de setembre de 2013 1 / 31 Introduccón Rentas o Anualdades

Más detalles

1. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA. Definición del álgebra geométrica del espacio-tiempo

1. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA. Definición del álgebra geométrica del espacio-tiempo EL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA DEL ESPACIO Y TIEMPO. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA Defncón del álgebra geométrca del espaco-tempo Defno el álgebra geométrca del espaco y tempo como el álgebra de las matrces

Más detalles

Capitalización y descuento simple

Capitalización y descuento simple Undad 2 Captalzacón y descuento smple 2.1. Captalzacón smple o nterés smple 2.1.1. Magntudes dervadas 2.2. Intereses antcpados 2.3. Cálculo de los ntereses smples. Métodos abrevados 2.3.1. Método de los

Más detalles

Capítulo V. Teoremas de Fermat, Euler y Wilson

Capítulo V. Teoremas de Fermat, Euler y Wilson Capítulo V Teoremas de Fermat, Euler y Wlson En este capítulo utlzamos los conceptos desarrollados en dvsbldad y conteo para deducr tres teoremas báscos de la teoría de números. En el próxmo capítulo,

Más detalles

Una matriz es un conjunto de elementos de cualquier naturaleza aunque, en general, son números ordenados en filas y columnas.

Una matriz es un conjunto de elementos de cualquier naturaleza aunque, en general, son números ordenados en filas y columnas. MATRICES Las matrces se utlzan en el cálculo numérco, en la resolucón de sstemas de ecuacones lneales, de las ecuacones dferencales y de las dervadas parcales. Además de su utldad para el estudo de sstemas

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

Pregunta Hoy está nublado, cuál es la probabilidad de que mañana continúe nublado? cuál es la probabilidad de que está nublado pasado mañana?

Pregunta Hoy está nublado, cuál es la probabilidad de que mañana continúe nublado? cuál es la probabilidad de que está nublado pasado mañana? Cadenas de Marov Después de mucho estudo sobre el clma, hemos vsto que s un día está soleado, en el 70% de los casos el día sguente contnua soleado y en el 30% se pone nublado. En térmnos de probabldad,

Más detalles

PROBABILIDAD. Álgebra de sucesos. Inclusión o igualdad de sucesos. Operaciones con sucesos.

PROBABILIDAD. Álgebra de sucesos. Inclusión o igualdad de sucesos. Operaciones con sucesos. ROILIDD Álgebra de sucesos. Un fenómeno o exerenca se dce que es aleatoro cuando al reetrlo en condcones análogas es mosble de redecr el resultado. El conjunto de todos los resultados osbles de un exermento

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

Problemas sobre números complejos -1-

Problemas sobre números complejos -1- Problemas sobre números complejos --.- Representa gráfcamente los sguentes números complejos y d cuáles son reales, cuáles magnaros y, de estos, cuáles magnaros puros: 5-5 + 4-5 7 0 -- -7 4.- Obtén las

Más detalles

Campo eléctrico. Líneas de campo. Teorema de Gauss. El campo de las cargas en reposo. Campo electrostático

Campo eléctrico. Líneas de campo. Teorema de Gauss. El campo de las cargas en reposo. Campo electrostático qco sθ qz Ez= 4 zπε0 2+ R2 = 4πε0 [z2 +R2 ]3/ 2 El campo de las cargas en reposo. Campo electrostátco ntroduccón. Propedades dferencales del campo electrostátco. Propedades ntegrales del campo electromagnétco.

Más detalles

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado Análss de la varanza con dos factores. Introduccón Hasta ahora se ha vsto el modelo de análss de la varanza con un factor que es una varable cualtatva cuyas categorías srven para clasfcar las meddas de

Más detalles

Modelos triangular y parabólico

Modelos triangular y parabólico Modelos trangular y parabólco ClassPad 0 Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN La calculadora CASIO ClassPad 0 dspone de la Aplcacón Prncpal para realzar los cálculos correspondentes a los modelos trangular

Más detalles

Fugacidad. Mezcla de gases ideales

Fugacidad. Mezcla de gases ideales Termodnámca del equlbro Fugacdad. Mezcla de gases deales rofesor: Alí Gabrel Lara 1. Fugacdad 1.1. Fugacdad para gases Antes de abarcar el caso de mezclas de gases, debemos conocer como podemos relaconar

Más detalles

ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS

ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS Sstema Decmal El sstema ecmal emplea ez ferentes ígtos (,,,, 4, 5, 6, 7, 8 y 9). Por esto se ce que la base el sstema ecmal es ez. Para representar números mayores a 9, se combnan

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID DELTA MATE OMAÓN UNETAA / Gral. Ampuda, 6 8003 MADD EXÁMEN NTODUÓN A LA ELETÓNA UM JUNO 008 El examen consta de ses preguntas. Lea detendamente los enuncados. tene cualquer duda consulte al profesor. Todas

Más detalles

Trabajo Especial 2: Cadenas de Markov y modelo PageRank

Trabajo Especial 2: Cadenas de Markov y modelo PageRank Trabajo Especal 2: Cadenas de Markov y modelo PageRank FaMAF, UNC Mayo 2015 1. Conceptos prelmnares Sea G = (V, E, A) un grafo drgdo, con V = {1, 2,..., n} un conjunto (contable) de vértces o nodos y E

Más detalles

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED Modelo en red para la smulacón de procesos de agua en suelos agrícolas. CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED IV.1 Modelo matemátco 2-D Exsten dos posbldades, no ndependentes, de acuerdo con

Más detalles

Cinemática del Brazo articulado PUMA

Cinemática del Brazo articulado PUMA Cnemátca del Brazo artculado PUMA José Cortés Parejo. Enero 8. Estructura del brazo robótco El robot PUMA de la sere es un brazo artculado con artculacones rotatoras que le proporconan grados de lbertad

Más detalles

Conjuntos, relaciones y funciones Susana Puddu

Conjuntos, relaciones y funciones Susana Puddu Susana Puddu 1. Repaso sobre la teoría de conjuntos. Denotaremos por IN al conjunto de los números naturales y por ZZ al de los enteros. Dados dos conjuntos A y B decimos que A está contenido en B o también

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar Curso 0-03 Grado en Físca Herramentas Computaconales Tema.3_A La meda y la desvacón estándar Dónde estudar el tema.3_a: Capítulo 4. J.R. Taylor, Error Analyss. Unv. cence Books, ausalto, Calforna 997.

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Unversdad de Cádz Departamento de Matemátcas MATEMÁTICAS para estudantes de prmer curso de facultades y escuelas técncas Tema 13 Dstrbucones bdmensonales. Regresón y correlacón lneal Elaborado por la Profesora

Más detalles

Números Reales y Complejos

Números Reales y Complejos Apéndce C Números Reles y Complejos C.. Los números reles Suponemos conocdo el conjunto de los números reles. Vmos defnr y estudr en lgunos conceptos como relcones de orden, ntervlos, cots y vlor bsoluto.

Más detalles

Coordenadas Curvilíneas

Coordenadas Curvilíneas Departamento: Físca Aplcada III Mecánca Raconal (Ingenería Industral) Curso 007-08 Coordenadas Curvlíneas 1. Introduccón a. Obetvo: Generalar los tpos de coordenadas conocdos. Cartesanas. Clíndrcas, Esfércas,

Más detalles

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia de Poder de Mercado y Estratega Curso 3º - ECO- 0-03 Iñak Agurre Jaromr Kovark Marta San Martín Fundamentos del Análss Económco I Unversdad del País Vasco UPV/EHU Tema. Olgopolo y competenca monopolístca.

Más detalles

FACULTAD DE QUÍMICA Departamento de Matemáticas El Campo C de los Números Complejos

FACULTAD DE QUÍMICA Departamento de Matemáticas El Campo C de los Números Complejos UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE QUÍMICA Departamento de Matemátcas El Campo C de los Números Complejos Coautores: César Alejandro Rncón Orta Coordnador (Por orden alfabétco) Alberto

Más detalles

Simulación y Optimización de Procesos Químicos. Titulación: Ingeniería Química. 5º Curso Optimización.

Simulación y Optimización de Procesos Químicos. Titulación: Ingeniería Química. 5º Curso Optimización. Smulacón y Optmzacón de Procesos Químcos Ttulacón: Ingenería Químca. 5º Curso Optmzacón. Programacón Cuadrátca Métodos de Penalzacón Programacón Cuadrátca Sucesva Gradente Reducdo Octubre de 009. Programacón

Más detalles

3. VARIABLES ALEATORIAS.

3. VARIABLES ALEATORIAS. 3. VARIABLES ALEATORIAS. Una varable aleatora es una varable que toma valores numércos determnados por el resultado de un epermento aleatoro (no hay que confundr la varable aleatora con sus posbles valores)

Más detalles

ESTADÍSTICA (GRUPO 12)

ESTADÍSTICA (GRUPO 12) ESTADÍSTICA (GRUPO 12) CAPÍTULO II.- ANÁLISIS DE UNA CARACTERÍSTICA (DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES) TEMA 7.- MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN. DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES UNIVERSIDAD DE SEVILLA 1.

Más detalles

Álgebra Conmutativa. Simplificada

Álgebra Conmutativa. Simplificada Álgebra Conmutativa Simplificada Diciembre-2003 2 Índice General 1 Módulos 5 1.1 Anillos. Ideales........................................ 5 1.2 Módulos............................................ 9 1.3

Más detalles

ALN - SVD. Definición SVD. Definición SVD (Cont.) 29/05/2013. CeCal In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República.

ALN - SVD. Definición SVD. Definición SVD (Cont.) 29/05/2013. CeCal In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República. 9/05/03 ALN - VD CeCal In. Co. Facultad de Ingenería Unversdad de la Repúblca Índce Defncón Propedades de VD Ejemplo de VD Métodos para calcular VD Aplcacones de VD Repaso de matrces: Una matrz es Untara

Más detalles

Números complejos. Actividades. Problemas propuestos. Matemáticas 1 Bachillerato? Solucionario del Libro

Números complejos. Actividades. Problemas propuestos. Matemáticas 1 Bachillerato? Solucionario del Libro Matemátcas Bachllerato? Soluconaro del Lbro Actvdades Dado el número complejo se pde: qué valor ha de tener x para que x? Calcula el opuesto de su conjugado Calcula el conjugado de su opuesto x x x El

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. Concepto de varable aleatora. Se llama varable aleatora a toda aplcacón que asoca a cada elemento del espaco muestral de un expermento, un número real.

Más detalles

Variable aleatoria: definiciones básicas

Variable aleatoria: definiciones básicas Varable aleatora: defncones báscas Varable Aleatora Hasta ahora hemos dscutdo eventos elementales y sus probabldades asocadas [eventos dscretos] Consdere ahora la dea de asgnarle un valor al resultado

Más detalles

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena.

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena. UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE COURNOT. Autores: García Córdoba, José Antono; josea.garca@upct.es Ruz Marín, Manuel; manuel.ruz@upct.es Sánchez García, Juan Francsco; jf.sanchez@upct.es

Más detalles

Resumen TEMA 1: Teoremas fundamentales de la dinámica y ecuaciones de Lagrange

Resumen TEMA 1: Teoremas fundamentales de la dinámica y ecuaciones de Lagrange TEMA : Teoremas fundamentales de la dnámca y ecuacones de Lagrange Mecánca 2 Resumen TEMA : Teoremas fundamentales de la dnámca y ecuacones de Lagrange. Prncpos de dnámca clásca.. Leyes de ewton a) Ley

Más detalles

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general. 3. En el modelo lneal general Y =X β + ε, explcar la forma que

Más detalles

5ª Lección: Sistema de fuerzas gravitatorias. Cálculo de centros de gravedad de figuras planas: teoremas de Guldin.

5ª Lección: Sistema de fuerzas gravitatorias. Cálculo de centros de gravedad de figuras planas: teoremas de Guldin. Capítulo II: MECÁNICA DEL SÓLIDO RÍGIDO 5ª Leccón: Sstema de fuerzas gravtatoras. Cálculo de centros de gravedad de fguras planas: teoremas de Guldn. Sstemas de fuerzas gravtatoras La deduccón parte de

Más detalles

DEFINICIÓN DE INDICADORES

DEFINICIÓN DE INDICADORES DEFINICIÓN DE INDICADORES ÍNDICE 1. Notacón básca... 3 2. Indcadores de ntegracón: comerco total de benes... 4 2.1. Grado de apertura... 4 2.2. Grado de conexón... 4 2.3. Grado de conexón total... 5 2.4.

Más detalles

Organización y resumen de datos cuantitativos

Organización y resumen de datos cuantitativos Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS

Más detalles

CÁLCULO VECTORIAL 1.- MAGNITUDES ESCALARES Y VECTORIALES. 2.- VECTORES. pág. 1

CÁLCULO VECTORIAL 1.- MAGNITUDES ESCALARES Y VECTORIALES. 2.- VECTORES. pág. 1 CÁLCL ECTRIAL 1. Magntudes escalares y vectorales.. ectores. Componentes vectorales. ectores untaros. Componentes escalares. Módulo de un vector. Cosenos drectores. 3. peracones con vectores. 3.1. Suma.

Más detalles

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos Reconclacón de datos expermentales MI5022 Análss y smulacón de procesos mneralúgcos Balances Balances en una celda de flotacón En torno a una celda de flotacón (o un crcuto) se pueden escrbr los sguentes

Más detalles

CANTIDADES VECTORIALES: VECTORES

CANTIDADES VECTORIALES: VECTORES INSTITUION EDUTIV L PRESENTION NOMRE LUMN: RE : MTEMÁTIS SIGNTUR: GEOMETRÍ DOENTE: JOSÉ IGNIO DE JESÚS FRNO RESTREPO TIPO DE GUI: ONEPTUL - EJERITION PERIODO GRDO FEH DURION 3 11 JUNIO 3 DE 2012 7 UNIDDES

Más detalles

Fundamentos de Física Estadística: Problema básico, Postulados

Fundamentos de Física Estadística: Problema básico, Postulados Fundamentos de Físca Estadístca: Problema básco, Postulados y Formalsmos. Problema básco de la Mecánca Estadístca del Equlbro (MEE) El problema básco de la MEE es la determnacón de la relacón termodnámca

Más detalles

Guía de Electrodinámica

Guía de Electrodinámica INSTITITO NACIONAL Dpto. de Físca 4 plan electvo Marcel López U. 05 Guía de Electrodnámca Objetvo: - econocer la fuerza eléctrca, campo eléctrco y potencal eléctrco generado por cargas puntuales. - Calculan

Más detalles

v i CIRCUITOS ELÉCTRICOS (apuntes para el curso de Electrónica)

v i CIRCUITOS ELÉCTRICOS (apuntes para el curso de Electrónica) IUITOS EÉTIOS (apuntes para el curso de Electrónca) os crcutos eléctrcos están compuestos por: fuentes de energía: generadores de tensón y generadores de corrente y elementos pasos: resstores, nductores

Más detalles

Tema 3. Trabajo, energía y conservación de la energía

Tema 3. Trabajo, energía y conservación de la energía Físca I. Curso 2010/11 Departamento de Físca Aplcada. ETSII de Béjar. Unversdad de Salamanca Profs. Alejandro Medna Domínguez y Jesús Ovejero Sánchez Tema 3. Trabajo, energía y conservacón de la energía

Más detalles

En un mercado hay dos consumidores con las siguientes funciones de utilidad:

En un mercado hay dos consumidores con las siguientes funciones de utilidad: En un mercado hay dos consumdores con las sguentes funcones de utldad: U ( + y, y = ln( + U ( = + y con a >,, y a ln( + donde, =,, es la cantdad del ben consumda por el ndvduo, y es la cantdad de renta

Más detalles

(p +Q 222 P +Q P +Q )

(p +Q 222 P +Q P +Q ) TEMA S.- PUNTOS. RECTAS Y PLANOS EN EL ESPACO. TEMA 5.- PUNTOS, RECTAS Y PLANOS EN EL ESPACO..- PUNTOS. Sstema de referenca: Un sstema de referenca en el espaco 93 consste en un conjunto formado por un

Más detalles

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1 Reconocmento de Locutor basado en Procesamento de Voz ProDVoz Reconocmento de Locutor Introduccón Reconocmento de locutor: Proceso de extraccón automátca de nformacón relatva a la dentdad de la persona

Más detalles

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA LABORATORIO 1-008 PRACTICA 4: LEYES DE LOS GASES 1. OBJETIVOS ) Comprobacón expermental de las leyes de los gases. En este caso nos vamos a concentrar en el estudo

Más detalles

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1). TRABAJO 1: Varables Estadístcas Undmensonales (Tema 1). Técncas Cuanttatvas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enuncados de los ejerccos que sguen aparecen

Más detalles

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas )

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas ) Mecánca lásca ( Partículas y Bpartículas ) Alejandro A. Torassa Lcenca reatve ommons Atrbucón 3.0 (0) Buenos Ares, Argentna atorassa@gmal.com Resumen Este trabajo consdera la exstenca de bpartículas y

Más detalles

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22 DOCENTE: LIC.GUSTO DOLFO JUEZ GUI DE TJO PCTICO Nº 22 CES: POFESODO Y LICENCITU EN IOLOGI PGIN Nº 132 GUIS DE CTIIDDES Y TJO PCTICO Nº 22 OJETIOS: Lograr que el lumno: Interprete la nformacón de un vector.

Más detalles

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE TEM 8: PRÉSTMOS ÍNDICE 1. CONCEPTO DE PRÉSTMO: SISTEMS DE MORTIZCIÓN DE PRÉSTMOS... 1 2. NOMENCLTUR PR PRÉSTMOS DE MORTIZCIÓN FRCCIOND... 3 3. CUDRO DE MORTIZCIÓN GENERL... 3 4. MORTIZCIÓN DE PRÉSTMO MEDINTE

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE AÑOS EXÁMENES PROPUESTOS Y RESUELTOS DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES CONVOCATORIAS DE --- F Jménez Gómez Este cuaderno

Más detalles

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS P L V S V LT R A BANCO DE ESPAÑA OPERACIONES Gestón de la Informacón ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS El proceso de ntegracón fnancera dervado de la Unón Monetara exge la

Más detalles

DEPARTAMENTO DE INDUSTRIA Y NEGOCIO UNIVERSIDAD DE ATACAMA COPIAPO - CHILE

DEPARTAMENTO DE INDUSTRIA Y NEGOCIO UNIVERSIDAD DE ATACAMA COPIAPO - CHILE DEPATAMENTO DE NDUSTA Y NEGOCO UNESDAD DE ATACAMA COPAPO - CHLE ESSTENCA EN SEE, PAALELO, MXTO Y SUPEPOSCÓN En los sguentes 8 crcutos calcule todas las correntes y ajes presentes, para ello consdere los

Más detalles

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO I.- ERRORES 1.- Introduccón Todas las meddas epermentales venen afectadas de una mprecsón nherente al proceso de medda. Puesto que en éste se trata, báscamente, de comparar

Más detalles

Electricidad y calor

Electricidad y calor Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un

Más detalles

Teoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios

Teoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios Teoría de Modelos y Smulacón Enrque Eduardo Tarfa Facultad de Ingenería - Unversdad Naconal de Jujuy Generacón de Números Aleatoros Introduccón Este capítulo trata sobre la generacón de números aleatoros.

Más detalles

Electricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage: Algunas definiciones

Electricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage:  Algunas definiciones Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA TERMODINÁMICA AVANZADA Undad III: Termodnámca del Equlbro Ecuacones para el coefcente de actvdad Funcones de eceso para mezclas multcomponentes 9/7/0 Rafael Gamero Funcones de eceso en mezclas bnaras Epansón

Más detalles

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas IES Menéndez Tolosa (La Línea) Físca y Químca - 1º Bach - Gráfcas 1 Indca qué tpo de relacón exste entre las magntudes representadas en la sguente gráfca: La gráfca es una línea recta que no pasa por el

Más detalles

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL ÍDICE GEERAL 1.-Varable Estadístca Bdmensonal. Tablas de frecuenca... 1.1.- Concepto de varable estadístca bdmensonal. Eemplos.... 1..-Tablas bdmensonales de frecuencas. Tablas

Más detalles

Tema 4. Números Complejos

Tema 4. Números Complejos Tema. Números Complejos. Números complejos...... Defncón de números complejo..... Conjugado y opuesto de números complejos..... Representacón gráfca de los complejos.... Operacones con complejos..... Suma

Más detalles

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas CAPÍTULO I Equlbro termodnámco entre fases fludas El conocmento frme de los conceptos de la termodnámca se consdera esencal para el dseño, operacón y optmzacón de proyectos en la ngenería químca, debdo

Más detalles

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto: -.GEOMETRÍA.- Ejercco nº 1.- Calcula el lado que falta en este trángulo rectángulo: Ejercco nº 2.- En los sguentes rectángulos, se dan dos catetos y se pde la hpotenusa (s su medda no es exacta, con una

Más detalles

Tipología de nudos y extremos de barra

Tipología de nudos y extremos de barra Tpología de nudos y extremos de barra Apelldos, nombre Basset Salom, Lusa (lbasset@mes.upv.es) Departamento Centro ecánca de edos Contnuos y Teoría de Estructuras Escuela Técnca Superor de Arqutectura

Más detalles

Consideremos un sólido rígido sometido a un sistema de fuerzas en equilibrío, es decir

Consideremos un sólido rígido sometido a un sistema de fuerzas en equilibrío, es decir 1. PRINIPIO E TRJOS VIRTULES El prncpo de los trabajos rtuales, en su ertente de desplazamentos rtuales, fue ntroducdo por John ernoull en 1717. La obtencón del msmo dera de la formulacón débl (o ntegral)

Más detalles

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria Cfrado de mágenes usando autómatas celulares con memora L. Hernández Encnas 1, A. Hernández Encnas 2, S. Hoya Whte 2, A. Martín del Rey 3, G. Rodríguez Sánchez 4 1 Insttuto de Físca Aplcada, CSIC, C/Serrano

Más detalles

Grafos. Conceptos básicos

Grafos. Conceptos básicos Grafos Se presenta en este módulo, como lectura complementara a los capítulos de Grafos del texto de clase: una lsta de conceptos que deben ser defndos con precsón por los alumnos, los elementos necesaros

Más detalles

Solución: Se denomina malla en un circuito eléctrico a todas las trayectorias cerradas que se pueden seguir dentro del mismo.

Solución: Se denomina malla en un circuito eléctrico a todas las trayectorias cerradas que se pueden seguir dentro del mismo. 1 A qué se denomna malla en un crcuto eléctrco? Solucón: Se denomna malla en un crcuto eléctrco a todas las trayectoras cerradas que se pueden segur dentro del msmo. En un nudo de un crcuto eléctrco concurren

Más detalles

Profesor: Rafael Caballero Roldán

Profesor: Rafael Caballero Roldán Contendo: 5 Restrccones de ntegrdad 5 Restrccones de los domnos 5 Integrdad referencal 5 Conceptos báscos 5 Integrdad referencal en el modelo E-R 53 Modfcacón de la base de datos 53 Dependencas funconales

Más detalles

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada. Introduccón a la Estadístca Empresaral Capítulo - Análss conjunto de dos varables Jesús ánchez Fernández CAPITULO - AÁLII COJUTO DE DO VARIABLE Presentacón de los datos Tablas de doble entrada En el capítulo

Más detalles

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA ERMODINÁMICA AANZADA Undad III: ermodnámca del Equlbro Fugacdad Fugacdad para gases, líqudos y sóldos Datos volumétrcos 9/7/ Rafael Gamero Fugacdad ropedades con varables ndependentes y ln f ' Con la dfncón

Más detalles

Dicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c.

Dicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c. Estadístca robablístca 6. Tablas de contngenca y dagramas de árbol. En los problemas de probabldad y en especal en los de probabldad condconada, resulta nteresante y práctco organzar la nformacón en una

Más detalles

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación)

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación) Apuntes: Matemátcas Fnanceras 1. Leccón 7 - Rentas - Valoracón (Contnuacón) 1.1. Valoracón de Rentas: Constantes y Dferdas 1.1.1. Renta Temporal y Pospagable En este caso, el orgen de la renta es un momento

Más detalles