Álgebra lineal y Geometría II. Métricas y formas cuadráticas. 1. La matriz de la métrica T 2 ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + 3zz 2xz 2zx es:

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

Download "Álgebra lineal y Geometría II. Métricas y formas cuadráticas. 1. La matriz de la métrica T 2 ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + 3zz 2xz 2zx es:"

Transcripción

1 Álgebra lineal y Geometría II Gloria Serrano Sotelo Departamento de MATEMÁTICAS ÁLGEBRA LINEAL Y GEOMETRÍA. 0 FÍSICAS Métricas y formas cuadráticas.. La matriz de la métrica T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + 3zz xz zx es: (a) (b) (c) (d) Para la métrica T de matriz , sólo una de las afirmaciones siguientes 0 es cierta: (a) T es una métrica hemisimétrica. (b) T es una métrica degenerada. (c) El radical de T es de dimensión. (d) T es una métrica no singular. 3. La expresión en coordenadas de la métrica de matriz 3 0 es: 0 (a) T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + zz + 3xy + yx + xz (b) T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + zz + 4xy + xz (c) T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + zz + 3xy + yx + xz + zx (d) T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + 3xy + 3yx + yy + zz + xz 4. Sólo una de las siguientes métricas es euclídea: (a) (b) (c) 0 0

2 (d) 5. La descomposición de la métrica en suma de una métrica simétrica y otra 4 6 hemisimétrica es: (a) = (b) = (c) = (d) Ninguna de las anteriores. 6. El radical de la métrica T = 0 es: (a) Rad T = {0} (b) Rad T = (,, 3) (c) Rad T = (,, ) (d) Rad T = (,, 3) 7. Sea (E, T ) un espacio métrico, solamente una de las afirmaciones siguientes es falsa: (a) Todos los vectores de Rad T son isótropos. (b) La métrica T es irreducible si el determinante de su matriz respecto de cualquier base es no nulo. (c) Un subespacio suplementario de Rad T es no singular. (d) Los subespacios no singulares de E no tienen vectores isótropos. 8. Sea (E, T ) un espacio métrico, solamente una de las afirmaciones siguientes es falsa: (a) Un subespacio de E es elíptico si no tiene vectores isótropos no nulos. (b) Un subespacio de E es un plano hiperbólico si es de dimensión y no singular. (c) Un plano hiperbólico de E es un subespacio no singular de dimensión y con algún vector isótropo no nulo. (d) Un subespacio de E es hiperbólico si es suma ortogonal de planos hiperbólicos. 9. La restricción de una métrica simétrica a un plano hiperbólico verifica: (a) rango=, índice=0, signatura + (b) rango=, índice=0, signatura + (c) rango=, índice= (d) rango=, índice= 0. Para la restricción de una métrica simétrica a un subespacio elíptico de dimensión 3, cuál de las afirmaciones siguientes es falsa?: (a) Su rango es 3 y su índice es 0. (b) Su rango es 3 y su índice es. (c) Su signatura puede ser positiva o negativa. (d) No tiene radical.

3 . Sea (E, T ) un espacio métrico, solamente una de las afirmaciones siguientes es falsa: (a) Si dim E = 3 y dim Rad T =, los subespacios suplementarios del radical son elípticos. (b) Si los únicos vectores isótropos no nulos son los del radical de T, los subespacios suplementarios del radical son elípticos. (c) Un subespacio hiperbólico de E nunca puede tener dimensión impar. (d) La restricción de T a un subespacio elíptico es una métrica singular.. La matriz de la métrica T ((x, y), (x, y )) = xx +4yy +xy +3yx en la base {(, 3), (, )} es: 5 6 (a) 5 6 (b) 5 6 (c) (d) Ninguna de las anteriores. 3. Si G = 3 0 es la matriz de la métrica T en la base {e, e, e 3 }, la matriz de 0 T en la base {e e + e 3, e e 3, e + 3e } es: 8 6 (a) (b) (c) (d) Si G = es la matriz de la métrica T en la base {e, e, e 3 }, la matriz de 3 T en la base {e, e, e 3 } es: (a) 3 (b) 3 (c) 3 (d) G 5. Para la métrica restricción de T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + 3zz xz zx al plano de ecuación x + y z = 0, cuál de las afirmaciones siguientes es falsa?:

4 7 9 (a) Su matriz en la base {(,, 3), (0,, )} es. 9 5 (b) Es simétrica. 5 4 (c) Su matriz en la base {(0,, 0), (, 0, )} es (d) Su matriz en la base {(0,, ), (, 0, )} es La restricción de la métrica T, de matriz G = en la base {e, e, e 3 }, al 0 subespacio generado por los vectores e e y e + e 3 verifica sólo una de las condiciones siguientes: (a) Es simétrica (b) ( Es singular ) (c) es su matriz respecto de la base {e 3 e, e + e 3 }. (d) es su matriz respecto de la base {e 3 e, e + e 3 }. 7. Sólo una de las siguientes métricas es no singular: (a) 0 (b) 0 3 (c) (d) 0 8. Una base del radical de la métrica G = es: 0 3 (a) {(,, 3)} (b) {(0, 0, 0)} (c) {(,, )} (d) {(,, } 9. Respecto de la métrica de R 3 de matriz G =, el subespacio de ecuación x y + z = 0 es : (a) Un subespacio no singular sin vectores isótropos. (b) Un subespacio elíptico de dimensión. (c) Un plano hiperbólico. (d) Un subespacio singular.

5 0. Sea la matriz de una métrica T sobre R 3. Sólo una de las siguientes afirmaciones es falsa: 3 (a) La restricción de T al subespacio e, e es y e 3 0, e es un plano hiperbólico. 0 (b) La restricción de T al subespacio e, e 3 es y e, e 3 es un plano elíptico. (c) La restricción de T al subespacio e, e 3 es y e, e 3 es un plano hiperbólico. 5 (d) La restricción de T al subespacio e e, e 3 es y e e, e 3 es un plano hiperbólico.. Para la métrica G = 0 0 sólo una de las afirmaciones siguientes es falsa: 0 (a) No tiene radical. (b) Su forma reducida es (c) No tiene vectores isótropos no nulos. (d) Tiene índice.. Para la métrica G = 3 sólo una de las afirmaciones siguientes es cierta: 0 (a) Su rango es y su índice es, r =, i =. (b) Su rango es 3, su índice es y su signatura positiva, r = 3, i =, Signatura +. (c) No tiene vectores isótropos. (d) Es una métrica euclídea. 3. Si la forma reducida de una métrica simétrica sobre un R-espacio vectorial de dimensión es , cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?: (a) r = 3, i =. (b) r = 3, i = 0, Signatura. (c) r = 3, i =, Signatura. (d) r = 3, i =, Signatura Si el rango, índice y signatura de una métrica sobre R 4 son, respectivamente, r = 4, i =, Signatura +, cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?: (a) Su forma reducida es (b) No tiene radical. (c) Tiene vectores isótropos no nulos. (d) R 4 = H W, siendo H un plano hiperbólico y W un subespacio elíptico de dimensión en el que la restricción de la métrica es definido negativa.

6 5. Sean r 0 =, r + = y r = el número de raíces nulas, el número de raíces positivas y el número de raíces negativas de la ecuación secular de una métrica T sobre un R-espacio vectorial E. Sólo una de las afirmaciones siguientes es falsa: (a) r = 3, i =, Signatura (b) Su forma reducida es (c) Su forma reducida es (d) E = Rad T H W, siendo Rad T el radical de la métrica, H un plano hiperbólico y W un subespacio elíptico de dimensión en el que la retricción de la métrica es definido positiva. 6. Sea x 4 5x 3 3x + x 4 = 0 la ecuación secular de una métrica simétrica G sobre R 4. Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?: (a) La métrica es irreducible, de índice y signatura positiva. (b) r 0 = 0, r + = y r = (c) Su forma reducida es (d) R 4 = H W, siendo H un plano hiperbólico y W un subespacio elíptico de dimensión en el que la restricción de la métrica es definido positiva. 7. Sea x 3 3x el polinomio característico del endomorfismo asociado a una métrica simétrica T y a una métrica euclídea auxiliar sobre R 3. Sólo una de las afirmaciones siguientes es falsa: (a) rango T =, índice T = 0, Signatura T + (b) rango T =, índice T = 0, Signatura T +. (c) Forma reducida de T (d) No existen planos hiperbólicos para la métrica T. 8. Si, en un sistema de cooordenadas dado, la ecuación secular de una métrica simétrica T sobre R 3 es (x + 3) (x + ) = 0, cuál de las afirmaciones siguientes es cierta?: (a) T es no singular y definido positiva. (b) T tiene rango 3, índice y signatura positiva. (c) T no tiene vectores isótropos no nulos. (d) T es no singular y definido negativa. 9. Si la forma reducida de la métrica T sobre R 3 es afirmaciones es falsa?: , cuál de las siguientes 0 0 (a) rango T = 3, índice T =, Signatura T +. (b) R 3 = H W, siendo H un plano hiperbólico y W un subespacio elíptico de dimensión sobre el que la métrica restricción es definido negativa. (c) Rad T = {0}.

7 (d) La ecuación secular de T, respecto de cualquier base, tiene dos raíces positivas y una raíz negativa Para la métrica G = 0 0 0, sólo una de las afirmaciones siguientes es falsa: 0 0 (a) Su ecuación secular es x 4 x 3 7x + 4x + = 0. (b) r = 4, i =. (c) Existe un plano sobre el que la métrica restricción es euclídea. (d) No tiene vectores isótropos no nulos. 3. Dada la métrica G = Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?: 0 (a) Es singular y su radical es el subespacio Rad T = (,, ). (b) Su forma reducida es (c) Su ecuación secular es: x 3 x 8x = 0. (d) r =, i =. 3. Dada la métrica T ((x, y, z), (x, y, z )) = xx + yy + zz + xy + xz + yx + yz + zx + zy Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?: (a) Su matriz en el sistema de coordenadas dado es G =. (b) Su ecuación secular es (x ) (x 4) = 0. (c) Una base ortonormal de diagonalización es: { (, 0, ), 6 (,, ), 3 (,, )} (d) Su forma diagonal, respecto de la base { (, 0, ), (,, 0), 3 (,, )}, es Para la métrica G = 0 0 0, sólo una de las siguientes afirmaciones es cierta 0 (a) Su ecuación secular es (x ) (x 4) = 0. (b) Una base ortonormal de diagonalización es {(, 0, ), (0,, 0), (, 0, )} (c) Una base ortonormal de diagonalización es {(, 0, ), (0,, ), (, 0, )} (d) Una base ortonormal de diagonalización es { 5 (, 0, ), (0,, 0), 34. La restricción de la métrica 5 (, 0, )} T ((x, y, z, t), (x, y, z, t )) = xy +xz +xt +yx +yy yz +yt +zx zy +3zt +tx +ty +3tz al hiperplano de ecuación x = 0 no verifica una de las afirmaciones siguientes: (a) Es irreducible.

8 (b) Su forma reducida es (c) Su rango es 3 y su índice. (d) Una base ortonormal de diagonalización es: {( (0,, ), 6 (,, ), 36 ( 6,, 3)} Sea T la métrica sobre R 4 de matriz asociada , respecto de la base 0 0 {e, e, e 3, e 4 }. Sea T la métrica restricción de T al hiperplano generado por los vectores {e, e 3, e 4 }. Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?: (a) La matriz de la métrica T en la base {e, e 3, e 4 } es (b) rango T = 4, índice T = ; rango T = 3, índice T =. (c) rango T = 4, índice T = ; rango T = 3, índice T =. (d) Una base ortonormal de diagonalización para la métrica restricción T es: {( (, 0, ), (0,, 0), (, 0, )} 36. Dada la forma cuadrática Q(x, y, z) = x + y + z + 4xy 4xz + yz, cuál de las afirmaciones siguientes es cierta?: (a) La matriz de la métrica simétrica asociada en el sistema de coordenadas dado es. (b) Su rango es 3, su índice es y su signatura es negativa. (c) La matriz de la métrica simétrica asociada en el sistema de coordenadas dado es. (d) Su rango es 3, su índice es y su signatura es positiva. 37. Dada la forma cuadrática Q(x, y, z) = x + y z + 4xy + xz yz, cuál de las afirmaciones siguientes es falsa?: (a) La métrica simétrica asociada es degenerada y de índice. (b) En la base { (,, ), (,, ), (,, 0)}, la matriz de la métrica asociada 6 3 es (c) Existen coordenadas { x, ȳ, z} respecto de las que la forma cuadrática se expresa así: (d) Los vectores { 6 (,, ), de diagonalización. Q( x, ȳ, z) = 3 x + 3 z (,, ), (,, 0)} forman una base ortonormal

9 38. Sea G = 3 3 la matriz asociada a una métrica sobre R 3, respecto de un 0 sistema de coordenadas dado. Cuál de las afirmaciones siguientes es falsa?: (a) La expresión en esas coordenadas de la forma cuadrática asociada es Q(x, y, z) = x + y + 6xy + xz yz (b) Una base ortonormal de diagonalización es { 3 (,, ), 6 (,, ), (,, 0)}. (c) Existen coordenadas { x, ȳ, z} respecto de las que la forma cuadrática se expresa así: Q( x, ȳ, z) = x + ȳ + 5 z (d) En la base { (,, ), (,, ), (,, 0)} la matriz de la métrica asociada 3 6 es Sólo una de las siguientes formas cuadráticas define un producto escalar euclídeo sobre R 3 : (a) Q(x, y, z) = 3x + y + z + yz (b) Q(x, y, z) = x + y + z 4xz (c) Q(x, y, z) = x + z + 6xy xz (d) Q(x, y, z) = x + y + z + xy + xz + yz 40. Dada la forma cuadrática Q(x, y, z, t) = y +3z 4zt, cuál de las siguientes afirmaciones es falsa? (a) La métrica simétrica asociada tiene rango 3, índice y signatura positiva. (b) En la base { (0, 0,, ), (, 0, 0, 0), (0,, 0, 0), (0, 0,, )} la matriz de la métrica asociada es (c) Los vectores {(0, 0,, ), (, 0, 0, 0), (0,, 0, 0), (0, 0,, )} forman una base ortonormal de diagonalización. (d) Existen cooordenadas { x, ȳ, z, t} respecto de las que Q se escribe Q( x, ȳ, z, t) = x + z + 4 t

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

ALGEBRA. Escuela Politécnica Superior de Málaga

ALGEBRA. Escuela Politécnica Superior de Málaga ALGEBRA. Escuela Politécnica Superior de Málaga Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones. Espacio vectorial. Espacios vectoriales R n. Dependencia e independencia lineal. Base. Matrices y determinantes.

Más detalles

Diagonalización simultánea de formas cuadráticas.

Diagonalización simultánea de formas cuadráticas. Diagonalización simultánea de formas cuadráticas Lucía Contreras Caballero 14-4-2004 Dadas dos formas cuadráticas, si una de ellas es definida positiva, se puede encontrar una base en la que las dos diagonalizan

Más detalles

Problemas de exámenes de Aplicaciones Lineales y Matrices

Problemas de exámenes de Aplicaciones Lineales y Matrices 1 Problemas de exámenes de Aplicaciones Lineales y Matrices 1. Consideramos f End(R n ), que tiene matriz A respecto la base canónica. Cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta? a) Si v es un vector

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

Tema 1: Espacios vectoriales

Tema 1: Espacios vectoriales PROBLEMAS DE MATEMÁTICAS Parte I: Álgebra Primero de Ingeniería Química FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS Departamento de Matemáticas Universidad de Castilla-La Mancha Tema 1: Espacios vectoriales 1 Determina

Más detalles

FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R.

FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R. FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA U.N.R. PROGRAMA ANALÍTICO DE LA ASIGNATURA: ALGEBRA LINEAL Código L2.07.1 PLAN DE ESTUDIOS: 2002 CARRERA: Licenciatura en Matemática DEPARTAMENTO:

Más detalles

vectoriales N(f) e Im(f) N(f) = (5,1,0),( 3,0,1) y f(1,0,0)=(2,-1,1). Se pide:

vectoriales N(f) e Im(f) N(f) = (5,1,0),( 3,0,1) y f(1,0,0)=(2,-1,1). Se pide: .- En los siguientes casos estudiar si f es una aplicación lineal y en caso afirmativo hallar una matriz A tal que f(x) Ax, así como los subespacios vectoriales N(f) e Im(f) a) f(x,y) = (x,-y) b) f(x,y)

Más detalles

Problemas de Álgebra Lineal Espacios Vectoriales

Problemas de Álgebra Lineal Espacios Vectoriales Problemas de Álgebra Lineal Espacios Vectoriales 1. Estudia cuáles de los siguientes subconjuntos son subespacios de R n para el n que corresponda: i) S 1 = {(x, y, z, t) R 4 x + y + z + t = b} siendo

Más detalles

como el número real que resulta del producto matricial y se nota por:

como el número real que resulta del producto matricial y se nota por: Espacio euclídeo 2 2. ESPACIO EUCLÍDEO 2.. PRODUCTO ESCALAR En el espacio vectorial se define el producto escalar de dos vectores y como el número real que resulta del producto matricial y se nota por:,

Más detalles

Objetivos formativos de Álgebra

Objetivos formativos de Álgebra Objetivos formativos de Álgebra Para cada uno de los temas el alumno debe ser capaz de hacer lo que se indica en cada bloque. Además de los objetivos que se señalan en cada tema, se considera como objetivo

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 Formas reducidas y escalonada de una matriz SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES ) Encuentre una sucesión de matrices elementales E, E,..., E k tal que

Más detalles

EJERCICIOS PROPUESTOS. Escribe las expresiones algebraicas correspondientes. a) Tres números consecutivos. b) Tres números pares consecutivos.

EJERCICIOS PROPUESTOS. Escribe las expresiones algebraicas correspondientes. a) Tres números consecutivos. b) Tres números pares consecutivos. EJERCICIOS PROPUESTOS 4.1 Relaciona cada enunciado con su expresión algebraica. Múltiplo de 3. Número par. El cuadrado de un número más 3. Un número más 5. El triple de un número más 7. 2x x 5 3x x 2 3

Más detalles

ÁLGEBRA LINEAL II Algunas soluciones a la práctica 2.3

ÁLGEBRA LINEAL II Algunas soluciones a la práctica 2.3 ÁLGEBRA LINEAL II Algunas soluciones a la práctica 2. Transformaciones ortogonales (Curso 2010 2011) 1. Se considera el espacio vectorial euclídeo IR referido a una base ortonormal. Obtener la expresión

Más detalles

Una operación interna: Suma Una operación externa: Multiplicación por un escalar

Una operación interna: Suma Una operación externa: Multiplicación por un escalar El conjunto R n Es el conjunto de las n-adas formadas por el producto cartesiano RRR.R, donde R es el conjunto de los números reales. Así pues, dos elementos X y Y de R n serán iguales si y solo si tienen

Más detalles

1. Breve resumen de optimización sin restricciones en varias variables.

1. Breve resumen de optimización sin restricciones en varias variables. MATEMÁTICAS EMPRESARIALES G.A.D.E. CURSO 202/203 Práctica 2: Aplicaciones a la Optimización. En esta práctica se introducen las herramientas que nos ofrece el programa Mathematica para optimizar funciones

Más detalles

Herramientas digitales de auto-aprendizaje para Matemáticas

Herramientas digitales de auto-aprendizaje para Matemáticas real de con Herramientas digitales de auto-aprendizaje para Matemáticas, Grupo de Innovación Didáctica Departamento de Matemáticas Universidad de Extremadura real de con Índice real de con real de con.

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

Clasificación de métricas.

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

Más detalles

Tema II. Capítulo 5. Aplicaciones bilineales y formas cuadráticas.

Tema II. Capítulo 5. Aplicaciones bilineales y formas cuadráticas. Tema II Capítulo 5 Aplicaciones bilineales y formas cuadráticas Álgebra Departamento de Métodos Matemáticos y de Representación UDC 5 Aplicaciones bilineales y formas cuadráticas o simplemente f( x, ȳ)

Más detalles

Formas bilineales y cuadráticas.

Formas bilineales y cuadráticas. Tema 4 Formas bilineales y cuadráticas. 4.1. Introducción. Conocidas las nociones de espacio vectorial, aplicación lineal, matriz de una aplicación lineal y diagonalización, estudiaremos en este tema dos

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

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

Tema 3: Producto escalar

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

Más detalles

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESPACIOS VECTORIALES Alumno. Cristina Mª Méndez Suero

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESPACIOS VECTORIALES Alumno. Cristina Mª Méndez Suero Fundamento Científico del Currículum de Matemáticas en Enseñanza Secundaria CONCEPTOS BÁSICOS DE ESPACIOS VECTORIALES Alumno. Cristina Mª Méndez Suero ESPACIOS VECTORIALES DEFINICIÓN... 1 PROPIEDADES DE

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

3a b 6a + 2b = 5. Calcula el valor de 3c d 6c + 2d. a + 2b a a + b a + b a + 2b a a a + b a + 2b. = 9b 2 (a + b)

3a b 6a + 2b = 5. Calcula el valor de 3c d 6c + 2d. a + 2b a a + b a + b a + 2b a a a + b a + 2b. = 9b 2 (a + b) PROBLEMAS RESUELTOS DE DETERMINANTES Determinantes de la selectividad de Andalucía. Determinantes de órdenes, y. Determinantes de orden n. ENUNCIADOS Determinantes de selectividad Antes del.. Se sabe que

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

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

Tema 3: Producto escalar

Tema 3: Producto escalar Tema 3: Producto escalar 1 Definición de producto escalar Un producto escalar en un R-espacio vectorial V es una aplicación f : V V R que verifica las siguientes propiedades: 1. Bilineal: (i) f(u + u 0,v)

Más detalles

1 of 5 01/03/11 17:07

1 of 5 01/03/11 17:07 Plan docente de la asignatura Datos generales de la asignatura Nombre de la asignatura: Àlgebra Lineal i Geometria Código de la asignatura: Curso académico: 2010-2011 Coordinación: Departamento: Dept.

Más detalles

Ejercicios del Tema 2: Estructuras algebraicas básicas

Ejercicios del Tema 2: Estructuras algebraicas básicas Ejercicios del Tema 2: Estructuras algebraicas básicas En los ejercicios 1, 2, 8 y 9 se utilizará que si G = {g 1,...,g n } es un conjunto finito y * una operación interna definida en G, podemos utilizar

Más detalles

Tema 4: Aplicaciones lineales

Tema 4: Aplicaciones lineales Águeda Mata y Miguel Reyes, Dpto de Matemática Aplicada, FI-UPM 1 Tema 4: Aplicaciones lineales Ejercicios 1 Estudia la linealidad de las siguientes aplicaciones: (a) f : R R 3, definida por f(x, y) =

Más detalles

PROGRAMA DE CURSO. Resultados de Aprendizaje

PROGRAMA DE CURSO. Resultados de Aprendizaje PROGRAMA DE CURSO Código Nombre MA1102 Algebra Lineal Nombre en Inglés Linear Algebra SCT es Horas de Horas Docencia Horas de Trabajo Docentes Cátedra Auxiliar Personal 6 10 3,0 2,0 5,0 Requisitos MA1101

Más detalles

Esta definición se puede ampliar a cualquier par de bases de los espacio inicial y final MATRIZ DE UNA APLICACIÓN LINEAL EN BASES ARBITRARIAS

Esta definición se puede ampliar a cualquier par de bases de los espacio inicial y final MATRIZ DE UNA APLICACIÓN LINEAL EN BASES ARBITRARIAS Cambios de base 3 3. CAMBIOS DE BASE Dada una aplicación lineal : y la base,,, se ha definido matriz en bases canónicas de la aplicación lineal a la matriz,, cuyas columnas son las coordenadas de en la

Más detalles

Curso: Álgebra. 1.- Determine el valor de la determinante

Curso: Álgebra. 1.- Determine el valor de la determinante 1.- Determine el valor de la determinante 5.- Determine el valor de verdad de las siguientes afirmaciones: I) Sea P una matriz no singular entonces A) B) C) D) 2.-Determine el valor de verdad de las siguientes

Más detalles

PAIEP. Complemento Ortogonal

PAIEP. Complemento Ortogonal Programa de Acceso Inclusivo, Equidad y Permanencia PAIEP Universidad de Santiago de Chile Complemento Ortogonal Veamos ahora una aplicación de los vectores ortogonales a la caracterización de subespacios

Más detalles

Tema 2.- Formas Cuadráticas.

Tema 2.- Formas Cuadráticas. Álgebra. 004 005. Ingenieros Industriales. Departamento de Matemática Aplicada II. Universidad de Sevilla. Tema.- Formas Cuadráticas. Definición y representación matricial. Clasificación de las formas

Más detalles

GEOMETRÍA EN EL ESPACIO.

GEOMETRÍA EN EL ESPACIO. GEOMETRÍA EN EL ESPACIO. Un sistema de coordenadas tridimensional se construye trazando un eje Z, perpendicular en el origen de coordenadas a los ejes X e Y. Cada punto viene determinado por tres coordenadas

Más detalles

Problemas de exámenes de Geometría

Problemas de exámenes de Geometría 1 Problemas de exámenes de Geometría 1. Consideramos los planos π 1 : X = P+λ 1 u 1 +λ 2 u 2 y π 2 : X = Q+µ 1 v 1 +µ 2 v 2. Cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta? a) Si π 1 π 2 Ø, entonces

Más detalles

Introducción a los espacios vectoriales

Introducción a los espacios vectoriales 1 / 64 Introducción a los espacios vectoriales Pablo Olaso Redondo Informática Universidad Francisco de Vitoria November 19, 2015 2 / 64 Espacios vectoriales 1 Las 10 propiedades de un espacio vectorial

Más detalles

Matrices 1 (Problemas). c

Matrices 1 (Problemas). c º Bachillerato Matrices 1 (Problemas) 1.- Efectúa las siguientes operaciones con matrices: a) 1 4 5 6 + b) 5 7 9 11 1 1 1 1 1 1 c). 4 d) 6. 1 6 1 18 1 g) 0 0 0 0 a 0 b 0. 0 b 0 0 0 c c 0 0.- Siendo A =

Más detalles

TEMA 6 FORMAS BILINEALES Y PRODUCTO ESCALAR

TEMA 6 FORMAS BILINEALES Y PRODUCTO ESCALAR TEMA 6 FORMAS BILINEALES Y PRODUCTO ESCALAR Índice 6.1. Formas bilineales....................... 154 6.1.1. Representación matricial de una forma bilineal. 155 6.1.. Formas multilineales reales............

Más detalles

Algebra Lineal. Gustavo Rodríguez Gómez. Verano 2011 INAOE. Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano / 21

Algebra Lineal. Gustavo Rodríguez Gómez. Verano 2011 INAOE. Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano / 21 Algebra Lineal Gustavo Rodríguez Gómez INAOE Verano 2011 Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano 2011 1 / 21 Espacios Vectoriales Espacios Vectoriales INAOE Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE)

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

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTON

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTON 1 Programa: Asignatura: Contaduría Pública. Algebra Lineal. Nivel: 03 Créditos: 3 OBJETIVOS - Estudiar la representación matricial del modelo lineal para optimizar el manejo operativo del mismo. - Analizar

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

Vectores en el espacio

Vectores en el espacio Vectores en el espacio Un sistema de coordenadas tridimensional se construye trazando un eje Z, perpendicular en el origen de coordenadas a los ejes X e Y. Cada punto viene determinado por tres coordenadas

Más detalles

COLEGIO UNIVERSITARIO CARDENAL CISNEROS. Libro de Ejercicios de Matemáticas Empresariales II

COLEGIO UNIVERSITARIO CARDENAL CISNEROS. Libro de Ejercicios de Matemáticas Empresariales II COLEGIO UNIVERSITARIO CARDENAL CISNEROS Libro de Ejercicios de Matemáticas Empresariales II Manuel León Navarro 2 Capítulo 1 Ejercicios lección 1 1. Sea el conjunto de las matrices cuadradas de orden 2

Más detalles

Algebra Lineal y Geometría.

Algebra Lineal y Geometría. Algebra Lineal y Geometría. Unidad nº7: Transformaciones Lineales. Algebra Lineal y Geometría Esp. Liliana Eva Mata 1 Contenidos. Transformación lineal entre dos espacios vectoriales. Teorema fundamental

Más detalles

APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN

APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN I.- Sea f una transformación lineal de un espacio vectorial V de dimensión n. Sea B una base de V. Sea A la matriz asociada a f respecto de la base B. Señala, sin demostrar, cuáles de las siguientes afirmaciones

Más detalles

UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR MA1116 abril-julio de 2009 Departamento de Matemáticas Puras y Aplicadas. Ejercicios sugeridos para :

UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR MA1116 abril-julio de 2009 Departamento de Matemáticas Puras y Aplicadas. Ejercicios sugeridos para : VIII 1/ 6 Ejercicios sugeridos para : los temas de las clases del 23 y 25 de junio de 2005. Temas : Transformaciones lineales. Secciones 5.1, 5.2 del texto. Observación importante: es muy importante que

Más detalles

10. 1 Definición de espacio euclídeo.

10. 1 Definición de espacio euclídeo. ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA MATEMATICAS 10. ESPACIOS EUCLÍDEOS 10. 1 Definición de espacio euclídeo. Producto escalar

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

Verifique los resultados analíticos mediante la resolución gráfica usando un software de Matemática.

Verifique los resultados analíticos mediante la resolución gráfica usando un software de Matemática. Álgebra Geometría Analítica Prof. Gisela Saslavsk Vectores en R en R 3. Rectas planos en el espacio Verifique los resultados analíticos mediante la resolución gráfica usando un software de Matemática..

Más detalles

2. Ortogonalidad. En todo el capítulo trabajaremos sobre un espacio vectorial euclídeo U.

2. Ortogonalidad. En todo el capítulo trabajaremos sobre un espacio vectorial euclídeo U. 2 Ortogonalidad En todo el capítulo trabajaremos sobre un espacio vectorial euclídeo U 1 Vectores ortogonales Definición 11 Dos vectores x, ȳ U se dicen ortogonales si: x ȳ = 0 Veamos algunas propiedades

Más detalles

Algebra Lineal Tarea No 9: Espacios vectoriales Maestra Dora Elia Cienfuegos, Enero-Mayo 2017

Algebra Lineal Tarea No 9: Espacios vectoriales Maestra Dora Elia Cienfuegos, Enero-Mayo 2017 Algebra Lineal Tarea No 9: Espacios vectoriales Maestra Dora Elia Cienfuegos, Enero-Mayo 2017 Grupo: Matrícula: Nombre: Tipo:-1 1. Suponga que V = R 2 y que se definen las operaciones: y Si Calcule: 1.

Más detalles

PLAN DE ESTUDIOS DE MS

PLAN DE ESTUDIOS DE MS PLAN DE ESTUDIOS DE MS Temario para desarrollar a lo largo de las clases 11 y 12. CLASE 11: I. ELEMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAL. a) Revisión de conceptos Estructura de espacio vectorial. Propiedades de los

Más detalles

Espacios vectoriales reales.

Espacios vectoriales reales. Tema 3 Espacios vectoriales reales. 3.1 Espacios vectoriales. Definición 3.1 Un espacio vectorial real V es un conjunto de elementos denominados vectores, junto con dos operaciones, una que recibe el nombre

Más detalles

Matemáticas I Grado de Administración y Dirección de Empresas Examen de Febrero Curso 2011/ ?

Matemáticas I Grado de Administración y Dirección de Empresas Examen de Febrero Curso 2011/ ? Matemáticas I Grado de Administración y Dirección de Empresas Examen de Febrero Curso 011/1 1) (1 punto) Dado el subespacio vectorial,,,,,,,,,,, a) Obtener la dimensión, unas ecuaciones implícitas, unas

Más detalles

Tema 1. Espacios Vectoriales Definición de Espacio Vectorial

Tema 1. Espacios Vectoriales Definición de Espacio Vectorial Tema 1 Espacios Vectoriales. 1.1. Definición de Espacio Vectorial Notas 1.1.1. Denotaremos por N, Z, Q, R, C, a los conjuntos de los números Naturales, Enteros, Racionales, Reales y Complejos, respectivamente.

Más detalles

Autovalores y autovectores Diagonalización y formas canónicas

Autovalores y autovectores Diagonalización y formas canónicas Autovalores y autovectores Diagonalización y formas canónicas Autovalores y autovectores.propiedades Sea V un espacio vectorial sobre K y f End(V ). Fijada una base de V, existirá una matriz cuadrada A,

Más detalles

3 x 1 = = 2 a) 1 Resuelve aplicando la definición de logaritmo: Solución: 1. b) x = 2 c) 2 Racionaliza: Solución:

3 x 1 = = 2 a) 1 Resuelve aplicando la definición de logaritmo: Solución: 1. b) x = 2 c) 2 Racionaliza: Solución: Resuelve aplicando la definición de logaritmo: 9 x log 0 00 x x log 9 x x x log 0 x 00 x Racionaliza: 7 7 7 7 Resuelve utilizando la definición de logaritmo: log a log a log a 0 a a a puede ser cualquier

Más detalles

Álgebra Lineal VII: Independencia Lineal.

Álgebra Lineal VII: Independencia Lineal. Álgebra Lineal VII: Independencia Lineal José María Rico Martínez Departamento de Ingeniería Mecánica División de Ingenierías, Campus Irapuato-Salamanca Universidad de Guanajuato email: jrico@salamancaugtomx

Más detalles

1. ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES

1. ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES 1. ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES 1. DEFINICIÓN, PROPIEDADES Y EJEMPLOS Definición. Sea H un espacio vectorial sobre el cuerpo C de los números complejos, un producto escalar sobre H es una aplicación

Más detalles

Anexo 1: Demostraciones

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

Más detalles

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

Ecuación de la Recta en el Espacio

Ecuación de la Recta en el Espacio PreUnAB Clase # 21 Octubre 2014 Definición Un sistema de coordenadas rectangulares en el espacio está determinado por tres planos mutuamente perpendiculares, Los ejes generalmente son identificados por

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES

ESPACIOS VECTORIALES MATEMÁTICA I - - Capítulo 8 ------------------------------------------------------------------------------------ ESPACIOS VECTORIALES.. Espacios Vectoriales y Subespacios... Definición. Un espacio vectorial

Más detalles

Sea un espacio vectorial sobre y sea un producto interno en ; entonces, : , y los vectores

Sea un espacio vectorial sobre y sea un producto interno en ; entonces, : , y los vectores FASÍCULO: ESPACIOS CON PRODUCTO INTERNO Teorema. Sea un espacio vectorial sobre y sea un producto interno en ; entonces, : i) ii) iii) iv) Ejemplo: Sean el espacio vectorial con el producto interno definido

Más detalles

Tarea 1 - Vectorial 201420

Tarea 1 - Vectorial 201420 Tarea - Vectorial 040. Part :. - 3... Hacer parametrización de la curva de intersección del cilindro x + y = 6 y el plano x + z = 5. Encontrar las coordenadas de los puntos de la curva donde la curvatura

Más detalles

Universidad Alonso de Ojeda. Facultad de Ingeniería GUIA DE ESTUDIO ALGEBRA LINEAL.

Universidad Alonso de Ojeda. Facultad de Ingeniería GUIA DE ESTUDIO ALGEBRA LINEAL. UNIDAD IV: VECTORES EN R2 Y R3 VECTOR Se puede considerar un vector como un segmento de recta con una flecha en uno de sus extremos. De esta forma lo podemos distinguir por cuatro partes fundamentales:

Más detalles

Rectas, planos e hiperplanos

Rectas, planos e hiperplanos Semestre -8, Algebra Lineal 37 Rectas, planos e hiperplanos Recta P punto de la recta L, d vector no nulo de R n (vector director de la recta) X punto de la recta L PX paralelo a d (PX = td) PX = OX OP

Más detalles

Aplicaciones de la Clasificación de endomorfismos Gloria Serrano Sotelo

Aplicaciones de la Clasificación de endomorfismos Gloria Serrano Sotelo Aplicaciones de la Clasificación de endomorfismos Gloria Serrano Sotelo Potencia y exponencial de una matriz Calculemos A 150 y e A siendo A 1 0 2-1 1 3 El polinomio característico de T es chxl Hx + 1L

Más detalles

TEMA 8. GEOMETRÍA ANALÍTICA.

TEMA 8. GEOMETRÍA ANALÍTICA. TEMA 8. GEOMETRÍA ANALÍTICA. 8..- El plano. Definimos el plano euclideo como el conjunto de puntos ( x, y) R. Así, cada punto del plano posee dos coordenadas. Para representar puntos del plano utilizaremos

Más detalles

TEMA 7: PROBLEMAS MÉTRICOS EN EL ESPACIO

TEMA 7: PROBLEMAS MÉTRICOS EN EL ESPACIO TEMA 7 Ejercicios / TEMA 7: PROBLEMAS MÉTRICOS EN EL ESPACIO. Calcula el ángulo que forman las rectas x y 4 z 5 y x y 4 z 5 Como los vectores directores u,4,5 y v,4,5 son perpendiculares, las rectas son

Más detalles

Espacios Vectoriales

Espacios Vectoriales Espacios Vectoriales Espacios Vectoriales Verónica Briceño V. noviembre 2013 Verónica Briceño V. () Espacios Vectoriales noviembre 2013 1 / 47 En esta Presentación... En esta Presentación veremos: Espacios

Más detalles

Álgebra. Curso de junio de Grupo B

Álgebra. Curso de junio de Grupo B Álgebra. Curso 2008-2009 9 de junio de 2009. Grupo B Primera parte Ejercicio. 1. Sea D un dominio noetheriano que no es un cuerpo. Demuestra que son equivalentes: (a) D es un dominio de Dedekind. (b) Todo

Más detalles

son dos elementos de Rⁿ, definimos su suma, denotada por

son dos elementos de Rⁿ, definimos su suma, denotada por 1.1 Definición de un vector en R², R³ y su Interpretación geométrica. 1.2 Introducción a los campos escalares y vectoriales. 1.3 La geometría de las operaciones vectoriales. 1.4 Operaciones con vectores

Más detalles

ECUACIONES. Ecuaciones. Indicadores. Contenido ECUACIÓN

ECUACIONES. Ecuaciones. Indicadores. Contenido ECUACIÓN Indicadores ECUACIONES Determina el conjunto solución de una ecuación. Resuelve ecuaciones de primer y segundo grado, así como sistemas de ecuaciones Contenido Ecuaciones De primer grado Sistemas de ecuaciones

Más detalles

CAPÍTULO 4: DERIVADAS DE ORDEN SUPERIOR. En este capítulo D denota un subconjunto abierto de R n.

CAPÍTULO 4: DERIVADAS DE ORDEN SUPERIOR. En este capítulo D denota un subconjunto abierto de R n. April 15, 2009 En este capítulo D denota un subconjunto abierto de R n. 1. Introducción Definición 1.1. Dada una aplicación f : D R, definimos la derivada parcial segunda de f como D ij f = 2 f = ( ) x

Más detalles

Ejemplo 1 Sea V un espacio con producto interno sobre un cuerpo K. A las transformaciones lineales T : V K las llamamos funcionales lineales.

Ejemplo 1 Sea V un espacio con producto interno sobre un cuerpo K. A las transformaciones lineales T : V K las llamamos funcionales lineales. Facultad de Ingeniería - IMERL - Geometría y Álgebra Lineal 2 - Curso 2008. 1 Transformaciones lineales en espacios con producto interno Notas para el curso de Geometría y Algebra Lineal 2 de la Facultad

Más detalles

Guía. Álgebra II. Examen parcial III. Transformaciones lineales. Teoremas los más importantes cuyas demostraciones se pueden incluir en el examen

Guía. Álgebra II. Examen parcial III. Transformaciones lineales. Teoremas los más importantes cuyas demostraciones se pueden incluir en el examen Guía. Álgebra II. Examen parcial III. Transformaciones lineales. Teoremas los más importantes cuyas demostraciones se pueden incluir en el examen 1. Teorema de la representación matricial de una transformación

Más detalles

Algebra Lineal y Geometría.

Algebra Lineal y Geometría. Algebra Lineal y Geometría. Unidad n 6: Subespacios Vectoriales. Algebra Lineal y Geometría Esp. Liliana Eva Mata 1 Contenidos. Subespacios Vectoriales. Operaciones con Subespacios: Intersección, unión,

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

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS II TEMA 3: ESPACIO AFIN Y EUCLIDEO

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS II TEMA 3: ESPACIO AFIN Y EUCLIDEO PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 01 MATEMÁTICAS II TEMA 3: ESPACIO AFIN Y EUCLIDEO Junio, Ejercicio 4, Opción A Junio, Ejercicio 4, Opción B Reserva 1, Ejercicio 4, Opción A Reserva 1, Ejercicio

Más detalles

TEST DE ÁLGEBRA. 6.- Sea el subespacio de R 3 S = { (x,,y,z) / x +y+z = 0} a) es de dimensión 1 b) es de dimensión 2 c) es R 3 d) NDLA

TEST DE ÁLGEBRA. 6.- Sea el subespacio de R 3 S = { (x,,y,z) / x +y+z = 0} a) es de dimensión 1 b) es de dimensión 2 c) es R 3 d) NDLA TEST DE ÁLGEBRA 1.- Sea f:r 4 -----> R 5 una apli. lineal a) Dim ker(f) tiene que ser 3 b) Dim ker(f) será 4 c) Dim ker(f) es 5 2.- El sistema homogéneo 3 x % 8 y % ð z 0 y & z 0 a) tiene soluciones no

Más detalles

Ecuaciones de la recta en el espacio

Ecuaciones de la recta en el espacio Ecuaciones de la recta en el espacio Ecuación vectorial de la recta Sea P(x 1, y 1 ) es un punto de la recta r y uu su vector director, el vector PPXX tiene igual dirección que uu, luego es igual a uu

Más detalles

MATRICES. Una matriz es un conjunto de números o expresiones dispuestos en forma rectangular, formando filas y columnas.

MATRICES. Una matriz es un conjunto de números o expresiones dispuestos en forma rectangular, formando filas y columnas. MATRICES Una matriz es un conjunto de números o expresiones dispuestos en forma rectangular, formando filas y columnas. Cada uno de los números de que consta la matriz se denomina elemento. Un elemento

Más detalles

Superficies cuádricas

Superficies cuádricas Superficies cuádricas Jana Rodriguez Hertz GAL2 IMERL 9 de noviembre de 2010 definición superficie cuádrica definición (forma cuadrática) una superficie cuádrica está dada por la ecuación: definición superficie

Más detalles

Descomposición en valores singulares Notas para los cursos 21 y 22 (J.L. Mancilla Aguilar)

Descomposición en valores singulares Notas para los cursos 21 y 22 (J.L. Mancilla Aguilar) Valores Singulares Descomposición en valores singulares Notas para los cursos y (JL Mancilla Aguilar) Tanto los valores singulares como la descomposición en valores singulares de una matriz son conceptos

Más detalles

PROGRAMA DE EXAMEN. Unidad Nº1: Matrices y Función Determinante

PROGRAMA DE EXAMEN. Unidad Nº1: Matrices y Función Determinante Ministerio de Cultura y Educación Universidad Nacional de San Juan Fac. de Ciencias Exactas Físicas y Naturales Ciclo Lectivo 2016 PROGRAMA DE EXAMEN Cátedra: ALGEBRA LINEAL Carrera: Licenciatura en Geofísica

Más detalles

ÍNDICE TEMÁTICO. Operadores Lineales en Espacios con Producto Interno

ÍNDICE TEMÁTICO. Operadores Lineales en Espacios con Producto Interno UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN LICENCIATURA: INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES, SISTEMAS Y ELECTRÓNICA DENOMINACIÓN DE LA ASIGNATURA: Álgebra IDENTIFICACIÓN

Más detalles

Fundamentos matemáticos. Tema 3 Geometría del plano y del espacio

Fundamentos matemáticos. Tema 3 Geometría del plano y del espacio Fundamentos matemáticos Grado en Ingeniería agrícola y del medio rural Tema 3 Geometría del plano y del espacio José Barrios García Departamento de Análisis Matemático Universidad de La Laguna jbarrios@ull.es

Más detalles

Tema 4.- El espacio vectorial R n.

Tema 4.- El espacio vectorial R n. Tema 4- El espacio vectorial R n Subespacios vectoriales de R n Bases de un subespacio Rango de una matriz 4 Bases de R n Cambios de base 5 Ejercicios En este tema estudiamos la estructura vectorial del

Más detalles

Matriz inversa generalizada y descomposición del valor singular

Matriz inversa generalizada y descomposición del valor singular Matriz inversa generalizada y descomposición del valor singular Divulgación Fernando Velasco Luna y Jesús Hernández Suárez Laboratorio de Investigación y Asesoría Estadística, Facultad de Estadística e

Más detalles

1. PRODUCTO ESCALAR. ESPACIO EUCLÍDEO

1. PRODUCTO ESCALAR. ESPACIO EUCLÍDEO 1 1. PRODUCTO ESCALAR. ESPACIO EUCLÍDEO Muchos de los fenómenos que se investigan en la geometría utilizan nociones como las de longitud de un vector y ángulo entre vectores. Para introducir estos dos

Más detalles

Espacios vectoriales

Espacios vectoriales Espacios vectoriales Natalia Boal María Luisa Sein-Echaluce Universidad de Zaragoza 1 Concepto de espacio vectorial y propiedades 1.1 Definición Se llama espacio vectorial sobre K (IR o C a toda terna

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