17. Formas lineales, bilineales y cuadráticas
|
|
- Eva González Luna
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 17. Forms lineles, bilineles y cudrátics 17.1 Forms lineles Estudiremos hor funciones esclres lineles de rgumento vectoril. Se V un espcio vectoril sobre un cuerpo K. Un form linel es un función F : V K que stisfce ls condiciones F(αv) = αf(v) v V, α K (1) F(v 1 +v ) = F(v 1 )+F(v ) v 1,v V () Un form linel puede ser considerd como un cso prticulr de trnsformción linel si se consider el cuerpo K como un espcio vectoril de dimensión 1 sobre el mismo K. Nótese que se stisfce F(0) = 0. Ejemplos (se dejn ls comprobciones pr el lector): 1) Si K = R y V = R, F(x,y) = x+y es clrmente un form linel, mientrs que G(x,y) = x+y y H(x,y) = 1+x no son forms lineles. ) Si V = R n n, l trz de un mtriz A V, Tr[A] = n A ii, es un form linel. 3) Si K = R y V = C [,b] (espcio de funciones continus f : [,b] R), T(f) = es un form linel, y tmbién lo es (pr ρ C [,b] ) T ρ (f) = b b f(x)dx f(x)ρ(x)dx. 4) En el mismo espcio nterior, y pr < 0 < b, T(f) = f(0) es tmbién un form linel. Nótese sin embrgo que en este cso no existe ρ(x) continu tl que T(f) = b f(x)ρ(x)dx. 5) Si V = R n y w es un vector fijo de R n, F w (v) = w v (producto esclr usul) es un form linel. Por ej. el primer cso de 1), F(x,y) = x+y, puede ser escrito como F(x,y) = (1,1) (x,y). Tod form linel en R n puede ser escrit de est mner en términos de un único vector w V, como se verá continución. Si dimv = n y F no es l form linel nul dimi(f) = 1, por lo que dimn(f) = n 1. Ejemplo: Hllr el núcleo de l form linel del ejemplo. En un espcio vectoril V de dimensión finit n, l form linel qued completmente determind por los vlores que sign los elementos de un bse: Si B = (b 1,,b n ) es un bse de V y v = n α ib i F(v) = F( α i b i ) = α i F(b i ) = [F] B [v] B donde es l mtriz fil que represent F en l bse B y [F] B = (F(b 1 ),,F(b n )) [v] B = lmtrizcolumndecoordendsdev endichbse. Elproducto[F] B [v] B puedeentoncesvisulizrsecomo el producto esclr usul de los vectores [F] B y ([v] B ) t de K n. En V = R n tod form linel puede pues ser escrit en l form F(v) = w v, con w = [F] e = (β 1,,β n ), siendo e l bse cnónic y β i = F(e i ) = w e i. Frente un cmbio de bse, b i = S ji b j, i = 1,,n con S un mtriz no singulr ( S 0) se obtiene F(b i ) = n S jif(b j ) y por lo tnto α 1 α n [F] B = [F] B S con lo cul, ddo que [v] B = S[v] B, F(v) = [F] B [v] B = [F] B S[v] B = [F] B [v] B. 1
2 Si F : V K y G : V K son dos forms lineles sobre V, l combinción linel αf +βg, definid por (αf +βg)(v) = αf(v)+βg(v), es tmbién un form linel α,β K, como es muy fácil comprobr. El conjunto de tods ls forms lineles F : V K es pues un espcio vectoril denomindo espcio dul V. Si V es de dimensión finit dimv = dimv y que existe un isomorfismo entre V y K n (definido por G B (F) = [F] B K n, con n = dimv) y por lo tnto entre V y V. Si B = (b 1,,b n ) es un bse ordend de V, l bse socid de V es l bse dul B = {F 1,,F n }, donde F i : V K está definido por F( i α ib i ) = α i, es decir, F i (b j ) = δ ij. F i es pues representdo por el vector fil [F i ] B = (0,,1 i,,0) = e i. 17. Forms bilineles Un función esclr de dos vribles vectoriles, A : V V K, es un form bilinel si stisfce A(αv,w) = αa(v,w), A(v 1 +v,w) = A(v 1,w)+A(v,w) v,v 1,v,w V, α K A(v,αw) = αa(v,w), A(v,w 1 +w ) = A(v,w 1 )+A(v,w ) w,w 1,w,v V, α K A es entonces un form bilinel si es linel con respecto sus dos rgumentos vectoriles. Ejemplos (se dejn ls comprobciones como ejercicio): 1) Si V = R y K = R, con v = (x,y), w = (z,t), ls siguientes funciones son forms bilineles: A(v,w) = v w = xz +yt (producto esclr) B(v,w) = xt yz (determinnte de ( x y z t )) ) Si V = C [,b] y K = R, ls siguientes funciones son forms bilineles: A(f,g) = b f(x)g(x)dx, B(f,g) = b f(x)g(x)ρ(x)dx, C(f, g) = b b f(x)k(x,x )g(x )dxdx donde ρ(x) y K(x,x ) son continus. 3) En el mismo espcio nterior, pr < 0 < b, tmbién son forms bilineles T(f, g) = f(0)g(0) y H(f,g) = f(0)g(c), con c [,b] fijo. Ests forms no pueden ser escrits en l form integrl del ejemplo nterior pr ρ y K continus. 4) En V = R n 1, A(v,w) = v t Aw donde v t = (α 1,,α n ), w = β 1 β n y A es un mtriz rel de n n, es un form bilinel. Tod form bilinel en R n 1 (y por lo tnto R n ) puede escribirse de est mner, como se verá continución. Por ejemplo, lsformsdelejemplo1)puedenserescritscomoa(v,w) = (x,y)( )(z t), B(v,w) = (x,y)( )(z t). Representción mtricil. En un espcio vectoril V de dimensión finit n, l form bilinel qued completmente determind por los vlores que sign pres ordendos de elementos de un bse B = (b 1,,b n ) de V. Si v = n α ib i, w = n β jb j A(v,w) = A( α i b i, β j b j ) = α i A(b i, β j ebj) = α i β j A(b i,b j ) L iguldd nterior puede escribirse en form compct mtricil como A(v,w) = [v] t B[A] B [w] B
3 donde [v] t B = (α 1,,α n ), [w] B = β 1 β n y [A] B = A(b 1,b 1 ) A(b 1,b n ) A(b n,b 1 ) A(b n,b n ) es l mtriz de n n que represent l form bilinel A en dich bse [([A] B ) ij = A(b i,b j )]. Por ej., si V = R, K = R y e es l bse cnónic, obtenemos, pr los csos del ejemplo 1) y v = (x,y) = xe 1 +ye, w = (z,t) = ze 1 +te, ( ) A(v,w) = xz +yt = (x,y)[a] e ( z 1 0 t), [A] e = 0 1 Por otro ldo, l mtriz [C] e = ( Un form bilinel es simétric si y ntisimétric B(v,w) = xt yz = (x,y)[b] e ( z t), [B] e = C(v,w) = ( x y )( ( ) determin l form bilinel )( ) z = xz +xt+3yz +4yt t A(v,w) = A(w,v) v,w V A(v,w) = A(w,v) v,w V Tod form bilinel puede escribirse como sum de un form bilinel simétric y otr ntisimétric: A(v,w) = A(v,w)+A(w,v) + A(v,w) A(w,v) ) = A s (v,w)+a (v,w) El conjunto de forms bilineles de V V sobre K form un espcio vectoril W (con ls operciones usules de sum y multiplicción por esclr) y l nterior descomposición corresponde l sum direct W = W s W, con W s, W los subespcios de forms bilineles simétrics y ntisimétrics sobre K. En espcios V de dimensión finit, ls correspondientes mtrices en culquier bse dd son simétrics y ntisimétrics respectivmente: A(v,w) = A(w,v) [A] t B = [A] B, pues A(b i,b j ) = A(b j,b i ) A(v,w) = A(w,v) [A] t B = [A] B, pues A(b i,b j ) = A(b j,b i ) En los ejemplos nteriores, el primero (producto esclr) es un form bilinel simétric mientrs que el segundo (determinnte) es un form ntisimétric. Dd un form bilinel A rbitrri, notemos que A(v, 0) = A(0, w) = 0 v, w V, como el lector podrá fácilmente demostrr. Si demás existe w 0 tl que A(v,w) = 0 v V, l form bilinel se dice que es singulr. En cso contrrio se dice no singulr. En un espcio V de dimensión finit, A es singulr si y sólo si l mtriz que l represent en un bse culquier, [A] B, es singulr. Dem.: Si [A] B es singulr, existe un vector column [w] B no nulo tl que [A] B [w] B = 0 y por lo tnto, A(v,w) = [v] t B [A] B[w] B = [v] t B 0 = 0 v V. Por otro ldo, si existe w 0 tl que A(v,w) = 0 v V, y B es un bse culquier de V [v] t B [A] B[w] B = 0 vector [v] t B Kn 1, lo que implic [A] B [w] B = 0. Como [w] B 0, l mtriz [A] B es entonces singulr. En espcios de dimensión finit, si w / A(v,w) = 0 v V u V / A(u,v) = 0 v V, pues si [A] B es singulr [A] t B es tmbién singulr ( [A]t B = [A] B = 0). Notemos tmbién que si A es no singulr y A(v,w 1 ) = A(v,w ) v V w 1 = w, y que en tl cso A(v,w 1 w ) = 0 v V y por lo tnto w 1 w = 0. 3
4 17.3 Cmbio de bse en forms bilineles Consideremos un form bilinel A. Frente un cmbio de bse se tiene A(b i,b k ) = A( S ji b j, b i = S ji b j, i = 1,,n S lk b l ) = l=1 Se obtiene entonces l ley de trnsformción l=1 [A] B = S t [A] B S donde ([A] B ) ij = A(b i,b j ) pr i,j = 1,,n. De est form, S ji A(b j,b l )S lk = (S t [A] B S) ik A(v,w) = [v] t B[A] B [w] B = (S[v] B ) t [A] B (S[w] B ) = [v] t B St [A] B S[w] B = [v] t B [A] B [w] B Nótese l diferenci con l ley de trnsformción de mtrices que representn operdores lineles F : V V en un bse, pr ls que [F] B = S 1 [F] B S. Notemos tmbién que ( denot el determinnte) [A] B = S t [A] B S = S t [A] B S = S [A] B por lo que el signo del determinnte no depende de l bse (pues S 0). Si A es singulr, [A] B = 0 y entonces [A] B = 0 en culquier bse. Otr consecuenci es que como S es no singulr ( S 0), el rngo de [A] B (dimensión del espcio fil o column de [A] B ) es tmbién independiente de l bse. Podemos tmbién corroborr que el crácter simétrico o ntisimétrico es independiente de l bse elegid: por lo que [A] t B = ±[A] B si [A] t B = ±[A] B. [A] t B = (St [A] B S) t = S t [A] t BS Ejemplo: Pr el cso del producto esclr usul en R n, [A] e = I n en l bse cnónic e y por lo tnto [A] e = S t [A] e S = S t S en un bse rbitrri e, tl como se delntó en el punte 4 sobre cmbio de bse. Ejemplo: Pr el cso del determinnte en R, [A] e = ( ) en l bse cnónic y por lo tnto, en un bse e determind por un mtriz S = [I] e e = ( b ) no singulr ( S 0), c d [A] e = S t [A] e S = ( c b d )( )( b c d ) = (d bc)( ) = S [A] e [A] e es pues proporcionl [A] e. Este resultdo es obvio pues [A] e debe ser ntisimétric y tod mtriz ntisimétric de debe ser proporcionl [A] e = ( ). Ejemplo: Si [A] B = ( ) y b 1 = (b 1 +b ), b = b b 1, S = ( ) y por lo tnto ( ) [A] B = S t 0 [A] B S = 0 Así, si v = xb 1 +yb = x b 1 +y b, w = zb 1 +tb = z b 1 +t b, o se, A(v,w) = (x,y)[a] B ( z t) = (x,y )[A] B ( z t ) A(v,w) = xt+yz = (x z y t ) lo que está de cuerdo con ( x y) = S( x y ) = ( x y x +y ), ( z t) = S( z t ) = ( z t z +t ) 4
5 18 Forms cudrátics Si A es un form bilinel de V V en K, l función à : V K dd por Ã(v) = A(v,v) se denomin form cudrátic. Notemos que stisfce Ã(αv) = α Ã(v) α K, v V: A(αv,αv) = αa(v,αv) = α A(v,v). Es importnte notr que l form cudrátic qued completmente determind por l prte simétric de l form bilinel, y que A (v,v) = [A(v,v) A(v,v)]/ = 0 y por lo tnto A(v,v) = A s (v,v) Asimismo, l prte simétric de un form bilinel qued completmente determind por l form cudrátic respectiv, y que A s (v +w,v +w) = A s (v,v)+a s (w,w)+a s (v,w) y por lo tnto A s (v,w) = [A s (v +w,v +w) A s (v,v) A s (w,w)]/ En un espcio vectoril V de dimensión finit n, podemos entonces escribir, pr A simétric, A(v,v) = [v] t B[A] B [v] B = α i A(b i,b j )α j = i, A(b i,b i )α i + i<j A(b i,b j )α i α j (3) Ejemplo: Si V = R y K = R, l longitud l cudrdo de un vector v = (x,y), es un form cudrátic y puede escribirse como con [A] e = I, A(v,w) = v w y e l bse cnónic. Tmbién es un form cudrátic v = x +y v = (x,y)( x y) = (x,y)[a] e ( x y) = A(v,v) B(v) = 3x +5y +xy = (x,y)[b] e ( x y), [B] e = ( Tod form cudrátic en V = R n o V = R n 1 puede escribirse como α 1 Ã(v) = v t Av = (α 1,,α n )A = ii αi + ij α i α j α n i<j con ij = A ij = ji los elementos de l mtriz rel simétric A de n n (A t = A). Ejemplo: Si V = C [,b] y K = R, f b es un form cudrátic. Tmbién lo es C(f) = b 18.1 Form cnónic de un form cudrátic [f(x)] dx = A(f,f) b K(x,x )f(x)f(x )dxdx. Teorem: Se V un espcio vectoril de dimensión finit n sobre un cuerpo K y se A : V V K un form bilinel simétric. Entonces existe un bse B en l que { A(b i,b 0 i j j) = i i = j ) 5
6 es decir, A(b i,b j ) = i δ ij. Esto implic, prtiendo de un bse rbitrri B, que existe un mtriz de cmbio de bse S tl que [A] B = S t [A] B S = n o se, ([A] B ) ij = i δ ij. En dich bse l form bilinel tom entonces l form digonl o cnónic A(v,w) = iα iβ i donde v = n α i b i, w = n β i b i, y l correspondiente form cudrátic tom l form cnónic Ã(v) = A(v,v) = iα i Antes de proceder l demostrción, cbe destcr que ni los coeficientes i, ni los vectores b i, son únicos. Por ejemplo, en l bse B definid por b i = γ ib i, i = 1,,n, tenemos A[b i,b j ] = γ i i δ ij, y por lo tnto A tom tmbién l form cnónic, con i i = γ i i. Notemos tmbién que si l form bilinel no es simétric, no es posible encontrr un bse en l que [A] B se digonl: Si existiese, [A] B serí simétric y por lo tnto [A] B = S t [A] B S serí tmbién simétric en culquier bse B (y l form bilinel serí entonces simétric). Demostrción: En el cso de que K = R, l demostrción es inmedit si recordmos que tod mtriz rel simétric A es siempre digonlizble, que todos sus utovlores son reles y que sus utovectores pueden siempre elegirse ortogonles y de longitud 1 (vése punte de utovlores). Por lo tnto, existirá un mtriz de cmbio de bse S formd por utovectores normlizdos de [A] B, con S 0 y S 1 = S t, tl que S 1 [A] B S = S t [A] B S es digonl. Si B es dich bse de utovectores, tendremos entonces con i = λ i los utovlores de [A] B. [A] B = S t [A] B S = λ λ λ n No obstnte, cbe destcr que digonlizr [A] B no es el único procedimiento pr llevr un form cudrátic un form digonl. Esto puede tmbién logrrse utilizndo l conocid y simple técnic de completr cudrdos, en l cul se bs l demostrción del teorem pr un cuerpo rbitrrio K, que dmos continución. En tles csos, los coeficientes digonles i no son necesrimente igules los utovlores de A. Notemos primero que si encontrmos un trnsformción linel de coordends α 1 α 1 = S α n α n (o se, [v] B = S[v] B ) con S un mtriz de n n no singulr ( S 0), tl que A(v,v) = i, i,j,k,l A(b i,b j )α i α j = S ik A(b i,b j )S jl α k α l = iα i hemos entonces encontrdo un bse cnónic pr l form bilinel, dd por b i = S ji b j i = 1,,n 6
7 y que en tl cso [v] B = S[v] B y ([A] B ) ij = (S t [A] B S) ij = i δ ij. El problem se reduce pues l de encontrr vribles α i relcionds linelmente con ls α i por un trnsformción no singulr, en ls que l form cudrátic se digonl. Procederemos hor por inducción sobre l dimensión n de V. Pr n = 1, tod form cudrátic tiene trivilmente l form cnónic en culquier bse: Si v V v = αb 1 y Ã(v) = 1 α, con 1 = A(b 1,b 1 ). Pr n > 1, supongmos que hemos demostrdo que tod form cudrátic en un espcio de dimensión n 1 puede escribirse en l form cnónic. Entonces, A(v,v) = nn α n +( n1 α n α 1 ++ n,n 1 α n α n 1 )+g(α 1,,α n 1 ) donde v = n α ib i, ij = A(b i,b j ) y g represent un form cudrátic de dimensión n 1. Si nn 0 podemos escribir n 1 n 1 A(v,v) = nn (αn +α n α j nj / nn )+g(α 1,,α n 1 ) = nn (α n + α j nj / nn ) +h(α 1,,α n 1 ) donde h = g nn ( n 1 α j nj / nn ). Por lo tnto n 1 A(v,v) = nn α n +h(α1,,α n 1 ), α n = α n + α j nj / nn Y como h represent un form cudrátic de dimensión n 1, podemos escribirl en form cnónic como h = n 1 i α i, donde α i son combinciones lineles de los α j, j = 1,,n 1. Finlmente obtenemos l form cnónic n 1 A(v,v) = nα n + iα i donde n = nn y l mtriz de trnsformción T = S 1 es de l form ( ) Tn 1 0 T = t 1 con T n 1 un mtriz no singulr de (n 1) (n 1) y t el vector de n 1 componentes determindo por α n (t i = ni / nn ). T es por consiguiente no-singulr y define un bse B determind por S = T 1 en l que A tiene l form cnónic. Si nn = 0 pero ii 0 pr lgún i < n, podemos proceder en form similr relizndo l correspondiente permutción i n. Finlmente, si todos los ii son nulos pero existe lgún elemento in 0 con i n (pues de lo contrrio tendrímos un form de dimensión n 1), podemos efectur primero el cmbio de vribles α n = α n + α i, α i = α n α i, con lo cul ij α i α j = ij ( α n α i ) y podemos entonces proceder como en los csos nteriores. Ejemplo: pr V = R, K = R y v = (x,y) = xe 1 +ye, consideremos que coresponde A(v,v) = (x,y)[a] e ( x y) = x +y +4xy [A] e = ( 1 1 Si optmos por el método (muy simple) de completr cudrdos, tenemos por lo que podemos escribir ) x +y +4xy = x +(y +x) 4x = 3x +(y +x) A(v,v) = 3x +y, con y = (x+y), x = x Esto corresponde l trnsformción ( x y ) = T(x y), T = ( 1 0 1) 7
8 Por lo tnto S = T 1 = ( 1 0 1) y l bse en l que A tom l form cnónic qued entonces determind por ls columns de S: Se verific entonces e 1 = e 1 e e = e [A] e = S t [A] e S = ( )(1 1)( 1 0 1) = ( ) es decir, A(e 1,e 1 ) = 3, A(e,e ) = 1, A(e 1,e ) = 0, como es posible corroborr directmente. Podemos tmbién optr por el método bsdo en l digonlizción de A. Tenemos [A] e λi = (1 λ) 4 = 0, de donde λ = 1±, o se, λ 1 = 3, λ = 1. Ls componentes de los utovectores correspondientes normlizdos son [e 1 ] e = 1 ( 1 1 ), [e ] e = 1 ( 1 1 ), o se, e 1 = (e 1 +e )/, e = ( e 1 +e )/, y l correspondiente mtriz de cmbio de bse es Se verific entonces S = 1 ( ), S 1 = S t = 1 ( ) [A] e = S t [A] e S = ( ) Es muy importnte que los utovectores esten normlizdos pr que S 1 = S t. Finlmente, se obtiene, A(v,v) = (x,y ) t [A] e ( x y ) = 3x y donde ( x y ) = [v] e = S 1 [v] e = S 1 ( x y) = 1 ( x+y x y ), o se, x = (x+y)/, y = (x y)/. Notemos que tnto los coeficientes digonles como ls bses obtenids con los dos procedimientos nteriores son distintos. L digonlizción puede llevr más tiempo pero posee l ventj que utomáticmente proporcion un bse ortogonl en l que l form cudrátic tiene l form cnónic, lo cul es muy importnte en diverss plicciones físics. Notemos tmbién que el número de coeficientes positivos y negtivos en l form cnónic obtenidos en mbos procedimientos es el mismo. Est conclusión es generl y se demostrrá en el siguiente teorem, de grn importnci. 18. Teorem de inerci de forms cudrátics: Se A(v,v) : V V R un form cudrátic sobre R. El número de coeficientes i nulos en culquier form cnónic de A es el mismo. Dem.: Consideremos dos forms cnónics distints, tl que positivos, negtivos y A(v,v) = i αi = iα i con v = n α ie i = n α i e i, A(e i,e j ) = i δ ij, A(e i,e j ) = i δ ij, y α 1 α n = S α 1 α n o se, α i = n S ijα j Supongmos hor que i pr i = 1,,n, con S 0. > 0 i = 1,,k < 0 i = k +1,,m 0 i = m+1,,n, i > 0 i = 1,,p < 0 i = p+1,,q 0 i = q +1,,n. Por consiguiente, A(v,v) = k m i αi i αi = i=k+1 p q i α i i α i i=p+1 8
9 Veremos hor que si se supone k < p se lleg un bsurdo. Si k < p, podemos elegir v V, v 0, tl que ls primers k componentes de v en l bse e sen nuls (α i = 0 si i k), y tl que sus últims n p componentes en l bse e sen tmbién nuls (α i = 0 si i > p). En efecto, esto conduce l sistem de k ecuciones homogénes 0 = p S ijα j pr i = 1,,k, con p > k incógnits α j, j = 1,,p, el cul posee entonces infinits soluciones (y por lo tnto, soluciones no nuls). Pr tl vector, tendrímos m A(v,v) = i αi = i=k+1 p i α i pero el segundo miembre es menor o igul 0 y el tercero myor que 0, lo que es imposible. Por lo tnto, no puede ser k < p. De l mism mner se prueb que no puede ser p < k. Por lo tnto, l únic posibilidd es k = p, es decir, que el número de coeficientes positivos es el mismo. De l mism form (se dejn los detlles pr el lector) se prueb que m k = q p (el número de coeficientes negtivos es el mismo). Finlmente, los dos resultdos nteriores implicn n m = n q, es decir, que el número de coeficientes nulos es el mismo. El número k (número de coeficientes positivos de l form cnónic) se denomin índice de inerci positivo y m k (número de coeficientes negtivos) índice de inerci negtivo. El rngo de un form bilinel simétric coincide con el rngo de l mtriz [A] e y es por lo tnto m (es decir, el número de coeficientes no nulos). Si A es no singulr m = n (el número de coeficientes nulos es 0). Ejemplo: Consideremos, pr V = R, R = K, Completndo cudrdos llegmos fácilmente A(v,v) = x +y +xy A(v,v) = (x+y) = 1x +0y con x = (x+y), y = y. Es decir, existe un coeficiente positivo ( 1 = 1) y uno nulo ( = 0). Si en cmbio optmos por digonlizr l mtriz correspondiente ([A] e = ( )), obtenemos A λi = (1 λ) 1 = 0 y por lo tnto λ = 1±1, o se, λ 1 =, λ = 0. Obtenemos entonces un utovlor positivo y uno nulo. Ejemplo: Consideremos, pr V = R 3, Completndo cudrdos, A(v,v) = x +y +z +xy +xz A(v,v) = (x+y +z) (y +z) +y +z = (x+y +z) yz = x +y z donde x = x+y +z, z = (z +y)/, y = (y z)/ (se reemplzó y = z +y, z = z y ) Estoimplicque[A] e = tendrádosutovlorespositivosyunonegtivo. Enefecto, A λi 3 = (1 λ)((1 λ) ) = 0 conduce λ 1 = 1 > 0, λ = 1+ > 0, λ 3 = 1 < 0. Obtendremos en l correspondiente bse de utovectores normlizdos l form cnónic A(v,v) = x +(1+ )y +(1 )z 18.3 Forms cudrátics positivs y plicciones Un form cudrátic sobre K = R se denomin definid positiv (o estríctmente positiv) si A(v,v) > 0 v 0 9
10 Es fácil ver que A es definid positiv si y sólo si los coeficientes digonles i de l form cnónic son todos positivos: i > 0 pr i = 1,,n (es decir, k = n). En efecto, en tl cso A(v,v) = i αi > 0 v 0 donde hor hemos escrito v = n α ib i, con B = (b 1,,b n ) un bse donde A tom l form cnónic (A(b i,b j ) = i δ ij ). Por otro ldo, si A(v,v) > 0 v 0, entonces i = A(b i,b i ) > 0. Pr un form cudrátic definid positiv, podemos siempre elegir un bse en l que i = 1 pr i = 1,,n: En efecto, si A(b i,b j ) = i δ ij, con i > 0, podemos definir l bse de elementos e i = b i / i en l que A(e i,e j ) = A(b i,b j )/ i j = ( i / i )δ ij = 1δ ij. Notemos tmbién que el determinnte de l mtriz que represent un form cudrátic positiv es positivo en culquier bse. En l bse B en l que A tom l form cnónic, [A] B = 1 n > 0 y en culquier otr bse B de V, A(b 1 [A] B =,b 1 ) A(b 1,b n) A(b n,b 1 ) A(b n,b = St [A] B S = S [A] B > 0 n) Además notemos que A sigue siendo positiv en culquier subespcio de V (pues A(v,v) > 0 v 0), por lo que el determinnte de culquier menor de [A] B (obtenido l suprimir un número ddo de columns y ls respectivs fils de [A] B ) es tmbién siempre positivo. Por ejemplo, si considermos el subespcio generdo por los primeros m n elementos de l bse B, tendremos [A] m > 0 donde [A] m es l mtriz de m m de elementos A(b i,b j ), i m, j m, que represent A en l bse (b 1,,b m) del subespcio nterior. Más ún, A es definid positiv si y sólo si todos los determinntes principles en un bse rbitrri B de V son positivos, es decir, si [A] m > 0 pr m = 1,,n. Dem.: Por inducción: Pr n = 1 es obvimente válido. Asumiendo hor que es válido pr n 1, entonces existe un bse cnónic (e 1,,e n 1 ) del subespcio generdo por los primeros n 1 vectores de l bse originl B, en l que A(e i,e j ) = δ ij. Definiendo hor n 1 e n = b n α i e i con α i = A(e i,b n), obtenemos A(e i,e n ) = A(e i,b n) α i = 0 pr i = 1,,n 1. Se obtiene sí un bse cnónic e = (e 1,,e n 1,e n ) de V en l que A(e i,e j ) = δ ij A(e i,e i ), con A(e i,e i ) = 1 si i n 1 y entonces A(e n,e n ) = [A] e > 0 (pues [A] e = S tr [A] B S y [A] e = S [A] B > 0). L form cudrátic es pues definid positiv. Aplicciones: 1) Clsificción de puntos críticos: Consideremos un cmpo esclr G : R n R derivble segundo orden orden en un entorno de un punto crítico r 0 donde G x i r= r0 = 0, i = 1,,n. ElpolinomiodeTylordesegundoordende G( r) = G( r) G( r 0 ) lrededor de r 0 es un form cudrátic en r = r r 0 = ( x 1,, x n ): G = 1 i, G x i x j r= r0 x i x j +R 3 = 1 ( r)h( r)t +R 3 10
11 donde H es un mtriz simétric de n n, denomind mtriz Hessin, de elementos H ij = G x i x j r= r0 y R 3 es el resto (lim r r0 R 3 / r r 0 = 0). Llevndo l form cudrátic nterior un form cnónic (y se completndo cudrdos o digonlizndo l mtriz H), obtenemos G = 1 i( x i) +R 3 Si i > 0 pr i = 1,,n, G > 0 pr r suf. pequeño y el punto crítico es un mínimo locl o reltivo. Si i < 0 pr i = 1,,n, G < 0 pr r suf. pequeño y el punto crítico es un máximo locl o reltivo. Y si existen i positivos y negtivos, se trt de un punto sill ( sddle point ). Finlmente, si lgunos i son nulos y i 0 pr i = 1,,n (o i 0 pr i = 1,,n) el presente criterio no decide y es necesrio un desrrollo orden más lto (que puede tmbién no ser concluyente) o bien un nálisis lterntivo. Por lo tnto, podemos clsificr el punto crítico en form inmedit conociendo los utovlores de l mtriz H (de n n), o bien simplemente completndo cudrdos y observndo los signos de los coeficientes digonles i. El último método es en generl más sencillo (pues no requiere determinr ríces de ningun ecución) pero el primero tiene l ventj de determinr l vez (medinte los utovectores de H) n direcciones ortogonles en ls que l form cudrátic tiene l form cnónic (y por lo tnto conocer ls direcciones ortogonles en ls que G es positivo ( i > 0) o negtivo ( i < 0)). (Ver práctic pr más detlles). Notemos tmbién que si definimos f r0 : R R como f r0 (t) = G( r 0 +t r) entonces f r 0 (0) = i,j G x i x j r= r0 x i x j = ( r)h( r) t lo cul es un form cudrátic en r definid por l mtriz simétric H. Si H es definid positiv f r0 (t) es cóncv hci rrib en t = 0 pr culquier dirección r, mientrs que si es definid negtiv, f r0 (t) será cóncv hci bjo pr culquier dirección r. En el cso generl, l concvidd dependerá de l dirección de r. ) Clsificción de curvs de nivel de forms cudrátics. Consideremos l ecución que puede reescribirse como x i ij x j = C i, ra( r) t = C con r = (x 1,,x n ) y A l mtriz (rel) de elementos ij, que puede suponerse siempre simétric ( ij = ji ). Llevándol un form cnónic obtenemos l ecución equivlente ix i = C con los x i relciondos linelmente con los x i. Si todos los i son positivos (y C > 0) l ecución nterior determin un elipsoide, mientrs que si los i tienen signos distintos l ec. determin un hiperboloide. Si l form cnónic se obtiene digonlizndo l mtriz A, los utovectores pueden elegirse normlizdos y ortogonles, en cuyo cso ls vribles x i serán ls coordends lo lrgo de ejes ortogonles en los que l form cudrátic tom l form cnónic (ejes principles). (vése práctic pr más detlles). Ejemplo: Consideremos G(x,y) = x +y +αxy 11
12 (0,0) es un pto. crítico de G y l mtriz H de derivds segunds es H = ( 1 α α 1 ). Sus utovlores son λ ± = (1±α) (obtenidos de l ec. H λi = ( λ) 4α = 0). Por lo tnto, Si α < 1 mbos utovlores son positivos y (0,0) es un mínimo de G (en este cso mínimo bsoluto). En cmbio, si α > 1, un utovlor es positivo y el otro negtivo (por ej., si α > 1, λ + > 0, λ < 0), por lo que (0,0) es en este cso un punto sill. Ls componentes de los utovectores normlizdos (y por su puesto ortogonles) de H son [v ± ] e = ( ±1 1 )/, por lo que S = ( )/ y podemos escribir G(x,y) = (1+α)x +(1 α)y con ( x y ) = S 1 ( x y) = ( x+y x y )/, como puede verificrse directmente. Si G represent l energí potencil de un sistem físico dependiente de dos coordends x, y en ls cercnís de un punto estcionrio, vemos pues que el sistem será estble sólo si α < 1. Si α > 0, l estbilidd del sistem en l dirección de e disminuye l umentr α, tornándose inestble pr α > 1. Cbe destcr, no obstnte, que l mism conclusión puede obtenerse simplemente completndo cudrdos, lo cul conduce G(x,y) = (x+αy) +y (1 α ) Vemos pues que el coeficiente de y es positivo si α < 1 y negtivo si α > 1, mientrs que el primero es siempre positivo. Si considermos hor l ec. x +y +αxy = C el mismo nálisis conduce que pr C > 0, l ec. nterior represent un elipse si α < 1, con ejes principles inclindos 45 grdos respecto de los originles (y rdios de longitud 1/ 1±α pr C = 1), mientrs que si α > 1 l ec. represent un hipérbol. Ejemplo: Consideremos G(x,y,z) = x +y +z +xy +xz que y fue nlizdo. (0, 0, 0) es clrmente un punto crítico. Completndo cudrdos, se obtiene G(x,y,z) = (x+y +z) (y +z) +y +z = (x+y +z) yz = x +y z donde x = x + y + z, z = (z + y)/, y = (y z)/, lo que implic que (0,0,0) es un punto sill. El mismo resultdo se obtiene de los utovlores de l mtriz H = 1 1 0, que son λ 1 = > 0, λ = + > 0, λ 3 = < 0. L ecución x +y +z +xy +xz = C corresponde, por lo tnto, un hiperboloide (de un hoj pr C > 0). Ejemplo: Consideremos l función T : R n R dd por (X = (x 1,,x n ) t ) T(X) = i,j x i A ij x j + i r i x i con A ij = A ji. Asumiendo que l mtriz de coeficientes A R n n es invertible, podemos reescribir T como T(X) = X t AX +(R t X +X t R) = Y T AY R t A 1 R donde X t = (x 1,,x n ), R t = (r 1,,r n ) y Y = X + C, con C = A 1 R. Es decir, T(X) es un form cudrátic en Y = X +A 1 R (o se, y i = x i + j A 1 ij r j) más un constnte R t A 1 R. Si A es singulr, podemos econtrr C tl que AC = R sólo si R EC(A) (espcio column de A). En tl cso T = Y t AY C t R sigue siendo un form cudrátic en Y = X + C, menos de un constnte C t R. 1
MATRICES, DETERMINANTES Y SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES.
MATRICES, DETERMINANTES Y SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES 1 Mtrices 11 Definición Se K un cuerpo y n, m N Un mtriz n m sobre K es un plicción: A : {1,,n} {1,,m} K Si (i, j) {1,,n} {1,,m} denotremos ij
Más detalles14. Forma Canónica de Jordan
14. Forma Canónica de Jordan Surge ahora la pregunta sobre cuál es la forma más simple en que pueden escribirse los operadores (o matrices) no diagonalizables. El siguiente teorema nos da la respuesta:
Más detallesI.E.S. PADRE SUÁREZ Álgebra Lineal 1 TEMA I MATRICES. DETERMINANTES.
I.E.S. PDRE SUÁREZ Álgebr Linel TEM I. Mtrices.. Operciones con mtrices. Determinnte de un mtriz cudrd.. Mtriz invers de un mtriz cudrd. MTRICES. DETERMINNTES.. MTRICES. Llmmos mtriz de números reles,
Más detallesDETERMINANTES. Se denomina determinante de una matriz cuadrada, A, de orden, 3, y se denota,, A al número
DETERMINNTES CPR. JORGE JUN Xuvi-Nrón Se mtriz cudrd de orden, n. Formdos todos los productos posibles de, n elementos, tomdos entre los, n 2 elementos, de l mtriz,, de modo que en cd producto hy un fctor
Más detalleses una matriz de orden 2 x 3.
TEMA 7: MATRICES. 7.. Introducción l concepto de mtriz. 7.. Tipos de mtrices. 7.. El espcio vectoril de ls mtrices de orden m x n. 7.. INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE MATRIZ. Se define mtriz de orden m x n
Más detallesTEMA 2. DETERMINANTES
TEMA. DETERMINANTES A cd mtriz cudrd de orden n se le puede signr un número rel que se obtiene operndo de ciert mner con los elementos de l mtriz. A dicho número se le llm determinnte de l mtriz A, y se
Más detallesSolución Examen. (1 + a)x + y + z + u = α x + (1 + a)y + z + u = β x + y + (1 + a)z + u = γ x + y + z + (1 + a)u = δ.
Ingenierí Mtemátic FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Algebr Linel MA 0, 0/08/3, Profs. J. González, R. Gouet. Solución Exmen. Considere el siguiente sistem de ecuciones lineles,
Más detallesMATRICES. Una matriz como la anterior con m filas y n columnas, diremos que es de orden mxn o de dimensión mxn
Mtrices MATRICES. DEFINICIÓN. Un mtriz A de m fils y n columns es un serie ordend de m n números ij, i,,m; j,,...n, dispuestos en fils y columns, tl como se indic continución:... n... n A........... m
Más detallesDETERMINANTES K K. A cada matriz n-cuadrada A = (a ij ) se le asigna un escalar particular denominado determinante de A, denotado por det (A), A o = K
DETERMINANTES A cd mtriz ncudrd A ( ij ) se le sign un esclr prticulr denomindo determinnte de A, denotdo por det (A), A o n n n n nn K Un tbl ordend n n de esclres situd entre dos línes verticles, llmd
Más detalles56 CAPÍTULO 2. CÁLCULO ALGEBRAICO. SECCIÓN 2.4 Resolución de Ecuaciones de Segundo Grado
56 CAPÍTULO. CÁLCULO ALGEBRAICO SECCIÓN.4 Resolución de Ecuciones de Segundo Grdo Introducción Hemos estudido cómo resolver ecuciones lineles, que son quells que podemos escribir de l form x + b = 0. Si
Más detallesEspacios vectoriales y Aplicaciones Lineales II: Núcleo e imagen. Diagonalización. Ker(f) = {x V f(x) = 0} Im(f) = {f(x) x V}.
UNIVERSIDAD DE JAÉN ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR Deprtmento de Mtemátics (Áre de Álgebr) Curso 28/9 PRÁCTICA Nº Espcios vectoriles y Aplicciones Lineles II: Núcleo e imgen. Digonlizción. NÚCLEO E IMAGEN
Más detallesTEMA 1. VECTORES Y MATRICES 1.3. TRAZA Y DETERMINANTE DE UNA MATRIZ
TEM. VECTORES Y MTRICES.. TRZ Y DETERMINNTE DE UN MTRIZ . VECTORES Y MTRICES.. TRZ Y DETERMINNTE DE UN MTRIZ... Concepto de Trz.... Propieddes de l trz.... Determinnte de un mtriz.... Cálculo de determinntes
Más detallesIntroducción Vectores - Operaciones con vectores - Propiedades Ortogonalidad Matrices - Operaciones con matrices - Propiedades Multiplicación de
Uso de MtLb Introducción Vectores - Operciones con vectores - Propieddes Ortogonlidd Mtrices - Operciones con mtrices - Propieddes Multiplicción de mtrices - Regls Sistem de ecuciones en form mtricil Mtriz
Más detallesEspacios vectoriales y Aplicaciones Lineales I: Bases y coordenadas. Aplicaciones lineales.
UNIVERSIDAD DE JAÉN ESCUEA POITÉCNICA SUPERIOR Deprtmento de Mtemátics (Áre de Álgebr) Curso 009/10 PRÁCTICA Nº9 Espcios vectoriles y Aplicciones ineles I: Bses y coordends. Aplicciones lineles. Recordemos
Más detallesDeterminantes y la Regla de Cramer
Determinntes y l Regl de Crmer Mtriz Invers Not: un mtriz cudrd que no tiene invers se llm mtriz singulr. Ejemplo: Hllr l invers de A. A 4 Si l plicr el método de Guss se obtiene ceros en los elementos
Más detallesa ij= b ij ; para i = 1,2,...m y j = 1,2,..., n
Tem Álgebr Linel (Sistem de ecuciones lineles y álgebr mtricil) Mtrices Un mtriz de m n con elementos en C es un rreglo de l form M m KKK KKK m KKK n n mn donde,,..., mn Є y m, n Є Z. L mtriz es de orden
Más detallesDados V y V dos espacios vectoriales sobre un cuerpo, una aplicación f: V V se dice que es una aplicación lineal si verifica:
FACUTAD DE CIENCIAS SOCIAES Universidd de Jén Deprtmento de Mtemátics (Are de Álgebr) PRÁCTICA Nº 7 Aplicciones lineles. Con est práctic se pretende revisr l definición de plicción linel sí como el cálculo
Más detallesTema 3: Sistemas de ecuaciones lineales
Tem 3: Sistems de ecuciones lineles 1. Introducción Los sistems de ecuciones resuelven problems relciondos con situciones de l vid cotidin, que tiene que ver con ls Ciencis Sociles. Nos centrremos, por
Más detallesFunciones continuas. Mariano Suárez-Alvarez. 4 de junio, Índice
Funciones continus Mrino Suárez-Alvrez 4 de junio, 2013 Índice 1. Funciones continus................... 1 2. Alguns propieddes básics............ 3 3. Los teorems de Weierstrss y Bolzno... 6 4. Funciones
Más detallesExamen de Admisión a la Maestría 8 de Enero de 2016
Exmen de Admisión l Mtrí 8 de Enero de 1 Nombre: Instruccion: En cd rectivo seleccione l rput correct encerrndo en un círculo l letr corrpondiente. Puede hcer cálculos en ls hojs que se le proporcionron.
Más detallesDpto. de Matemáticas. CÁLCULO NUMÉRICO. Curso 12/13. Problemas. Hoja 3
Dpto. de Mtemátics. CÁLCULO NUMÉRICO. Curso 12/13 Problems. Hoj 3 Problem 1. Escrib explícitmente l mtriz de iterción M del método de Jcobi. Acotndo el rdio espectrl de M por l norm infinito dé un condición
Más detallesTEMA 3 RESOLUCIÓN DE SISTEMAS MEDIANTE DETERMINANTES Matemáticas CCSSII 2º Bachillerato 1
TEMA RESOLUCIÓN DE SISTEMAS MEDIANTE DETERMINANTES Mtemátics CCSSII 2º Bchillerto 1 TEMA RESOLUCIÓN DE SISTEMAS MEDIANTE DETERMINANTES.1 DETERMINANTES DE ORDEN 2.1.1 DEFINICIÓN: El determinnte de un mtriz
Más detallesVectores en el espacio 2º Bachillerato. Ana Mª Zapatero
Vectores en el espcio º Bchillerto An Mª Zptero El conjunto R Es un conjunto de terns ordends de números reles R { ( x, y, z ) / x R, y R, z R } Primer componente Segund componente Tercer componente Iguldd
Más detalles5. Aplicación de la Integral de Riemann
Ingenierí Mtemátic FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Cálculo Diferencil e Integrl 8-2 Ingenierí Mtemátic Universidd de Chile SEMANA 9: APLICACIONES DE LA INTEGRAL 5. Aplicción
Más detallesOptimización de funciones
Tem 5 Optimizción de funciones 5.1. Extremos de funciones de vris vribles Definición 5.1.1. Sen f : D R n R, x 0 D y el problem de optimizción: mximizr / minimizr f(x 1, x,, x n ), (x 1, x,, x n ) D en
Más detallesEste documento es de distribución gratuita y llega gracias a El mayor portal de recursos educativos a tu servicio!
Este documento es de distriución grtuit y lleg grcis Cienci temátic www.ciencimtemtic.com El myor portl de recursos eductivos tu servicio! www.ciencimtemtic.com ATRICES Definición: Un mtriz A, es un rreglo
Más detallesTEMA 7 DETERMINANTES 7.1 DETERMINANTES DE ORDEN DETERMINANTES DE ORDEN 3
TEMA 7 DETERMINANTES Mtemátics II 2º Bchillerto 1 TEMA 7 DETERMINANTES 7.1 DETERMINANTES DE ORDEN 2 7.1.1 DEFINICIÓN: El determinnte de un mtriz cudrd de orden dos es un número que se obtiene del siguiente
Más detallesIntegral Definida. Tema 6. 6.1 Introducción. 6.2 Definición de Integral Definida
Tem 6 Integrl Definid 6.1 Introducción En este tem estudiremos l Integrl Definid o Integrl de Riemnn, un concepto mtemático que esencilmente puede describirse como el límite de un sum cundo el número de
Más detallesRegla de Sarrus: Para recordar con mayor facilidad el desarrollo del determinante de orden 3, podemos usar esta regla:
UNIDD 8: Determinntes. DETERMINNTES DE ORDEN Y Definición: Pr un mtriz cudrd de orden, por det( ) ó, l siguiente nº rel: det( ) = = = Definición: Pr un mtriz cudrd de orden, not por det( ) ó, l siguiente
Más detallesDefinición Un sistema de m ecuaciones con n incógnitas es un conjunto de ecuaciones como:
Definición Un sistem de m ecuciones con n incógnits es un conjunto de ecuciones como: m ecuciones b b n n n n b m m m mn n m n incógnits términos independientes incógnits Coeficientes del sistem Epresión
Más detallesOperadores autoadjuntos.
Operdores utodjuntos. 1. Propieddes del Producto esclr Sen u,v,w vectores de un espcio de Hilbert y c un número complejo. Recordemos que el producto esclr tiene ls siguientes propieddes que utilizremos
Más detalles3º) (Andalucía, Junio, 00) Determina una matriz A simétrica (A coincide con su traspuesta) sabiendo que:
PROLEMS SORE MTRICES. PROFESOR: NTONIO PIZRRO. http://ficus.pntic.mec.es/pis NDLUCÍ-MTEMÁTICS PLICDS LS CCSSII: º) (ndlucí, Junio, 98) Si son dos mtrices culquier, es correct l siguiente cden de igulddes?:
Más detallesÁrea Académica: Algebra Lineal. Profesor(a): Mtro. Joel Alejandro Domínguez Narváez. Periodo: Enero 2012 Junio 2012
Áre Acdémic: Algebr Linel Profesor(): Mtro. Joel Alejndro Domínguez Nrváez Periodo: Enero 212 Junio 212 . Abstrct The liner lgebr is generliztion of the stright line. Is brnch of mthemtics tht studies
Más detallesUTalca - Versión Preliminar
1. Definición L hipérbol es el lugr geométrico de todos los puntos del plno cuyo vlor bsoluto de l diferenci de ls distncis dos puntos fijos es constnte. Más clrmente: Ddos (elementos bses de l hipérbol)
Más detallesCurvas en el plano y en el espacio
Cpítulo 1 Curvs en el plno y en el espcio 1.1. Curvs prmetrizds Definición 1.1.1 (Curv prmetrizd). Un curv prmetrizd diferencible α : I R n, es un plicción de clse C, donde I R es un intervlo bierto, que
Más detallesVectores en el espacio. Producto escalar
Geometrí del espcio: Vectores; producto esclr Vectores en el espcio Producto esclr Espcios vectoriles Definición de espcio vectoril Un conjunto E es un espcio vectoril si en él se definen dos operciones,
Más detallesDadas las matrices: y. a) Hallar A 10. b) Hallar la matriz inversa de B. c) En el caso particular de k=0, halla B 10. (PAU Septiembre )
Dds ls mtrices: ) Hllr A. b) Hllr l mtri invers de B. c) En el cso prticulr de k=, hll B. (PAU Septiembre 4-5) ) A = = A = = = O A 4 = A A= O A = O ; lo mismo A 5, A 6 por tnto A = b) B = = ; Es un mtri
Más detallesSigno 2. Signo 1. 9x 6x 8 = 0, se arregla la ecuación así: 3x 1=±
CAPÍTULO X ECUACIÓN DE º GRADO Y FUNCIÓN CUADRÁTICA 9.. ECUACIÓN DE º GRADO Un ecución de segundo grdo con un incógnit es tod quell que puede ser puest en l form x + bx + c = 0 siendo, b y c coeficientes
Más detalles(Ésta es una versión preliminar de la teoría del tema.)
Estudio de funciones periódics Ést es un versión preliminr de l teorí del tem. Un función fx se dice que es periódic de periodo cundo fx = fx +, x. Si se conoce fx en el intervlo [, ] su ciclo, se l conoce
Más detalles5.2 Integral Definida
80 CÁLCULO / CIENCIAS AMBIENTALES / TEMA 5 5.2 Integrl Definid Definición de Integrl Definid El concepto de integrl definid se construye prtir de l ide de psr l límite un sum cundo el número de sumndos
Más detalles3.- Matrices y determinantes.
3.- Mtrices y determinntes. 3.. Definición de mtriz, notción y orden. Se define un mtriz de orden m x n, un reunión de m x n elementos colocdos en m fils y n columns. Cd elemento que form l mtriz se denot
Más detallesgeometria proyectiva primer cuatrimestre 2003 Práctica 5
geometri proyectiv primer cutrimestre 2003 Práctic 5 1. Encontrr un curv prmetrizd α cuy trz se el círculo x 2 + y 2 = 1, que lo recorr en el sentido de ls gujs del reloj y tl que α(0) = (0, 1). 2. Se
Más detallesTEMA 1: MATRICES. Una matriz de orden mxn es un conjunto de m n números reales dispuestos en m filas y n columnas ...
Deprtmento de Mtemátics TEM : MTRICES Un mtriz de orden mxn es un conjunto de m n números reles dispuestos en m fils y n columns... n... n... m m m... mn los números reles ij se les llm elementos de l
Más detallesAPLICACIONES LINEALES: Núcleo e Imagen de una aplicación lineal.
Universidd de Jén Deprtmento de Mtemátics (Áre de Álgebr) Curso 2014/15 PRÁCTICA Nº 12 APICACIONES INEAES: Núcleo e Imgen de un plicción linel. Con est práctic se pretende revisr l definición de plicción
Más detallesTema 3. DETERMINANTES
Tem. DETERMINNTES Definición de determinnte El determinnte de un mtriz cudrd es un número. Pr l mtriz, su determinnte se denot por det() o por. Pr un mtriz de orden,, se define: Ejemplo: Pr un mtriz de
Más detallesTeorema de Green. 6.1 Introducción
SESIÓN 6 6.1 Introducción En est sesión se revis el primero de los 3 teorem clves del cálculo vectoril: el. Este teorem estblece que un integrl doble sobre un región del plno es igul un integrl de líne
Más detalles2. MATRICES 2.1. CONCEPTO DE MATRIZ 2.2. TIPOS DE MATRICES 2.3. OPERACIONES CON MATRICES
Mtrices Herrmients informátics pr el ingeniero en el estudio del lgebr linel 2. MARICES 2.. CONCEPO DE MARIZ 2.2. IPOS DE MARICES 2.3. OPERACIONES CON MARICES 2.3.. PRODUCO DE UNA MARIZ POR UN ESCALAR
Más detallesApuntes de A. Cabañó Matemáticas II SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
puntes de. Cbñó Mtemátics II SISTEMS DE ECUCIONES LINELES 8. Epresión mtricil de un sistem.clsificción de un sistem en términos del número de soluciones. 8. Teorem de RouchéFrobenius. 8. El método de eliminción
Más detalles7.1. Definición de la Integral de Riemann
Cpítulo 7 Integrl de Riemnn 71 Definición de l Integrl de Riemnn En este cpítulo supondremos, menos que se indique lo contrrio, que < b y f : [, b] R es un función cotd Definición 71 Un prtición del intervlo
Más detallesTEMA 5: INTEGRACIÓN. f(x) dx.
TEMA 5: INTEGRACIÓN. L integrl indefinid En muchos spectos, l operción llmd integrción que vmos estudir quí es l operción invers l derivción. Definición.. L función F es un ntiderivd (o primitiv) de l
Más detallesMATRICES. Una matriz como la anterior con m filas y n columnas, diremos que es de orden mxn o de dimensión mxn
TE trices TRICES. DEFINICIÓN. Un mtriz de m fils n columns es un serie ordend de m n números ij, i,,...m; j,,...n, dispuestos en fils columns, tl como se indic continución:... n... n............ m m m...
Más detallesMatemática DETERMINANTES. Introducción:
Mtemátic Introducción: DETERMINANTES Clculndo el determinnte de un mtriz se puede determinr l cntidd de soluciones que tiene un sistem de ecuciones lineles de igul número de ecuciones que de incógnits.
Más detallesUnidad 10. Sistemas de ecuaciones lineales
Tem. istems de Ecuciones Unidd. istems de ecuciones lineles. Definiciones, tipos de sistems distints forms de epresrls.. Definición, sistems equivlentes.. Clses de sistems de ecuciones... Epresión de sistems
Más detallesSEPTIEMBRE " ( él representa el producto vectorial)? En caso afirmativo, justifíquese. En caso contrario, póngase un ejemplo que lo confirme.
SEPTIEMBRE 99 OPCIÓN A EJERCICIO. Otener ls mtrices A y B tles que cumplen ls siguientes condiciones: B A B A Se trt de un sistem de ecuciones mtriciles, que se puede resolver por culquier método. Pr este
Más detallesCurvas en el plano y en el espacio
Cpítulo 1 Curvs en el plno y en el espcio 1.1. Curvs prmetrizds Definición 1.1.1 (Curv prmetrizd). Un curv prmetrizd diferencible α : I R n, es un plicción de clse C, donde I R es un intervlo bierto, que
Más detallesa 11 a 12 a a 1n a 21 a 22 a a 2n a 31 a 32 a a 3n... a m1 a m2 a m3... a mn
TEMA ÁLGEBRA DE MATRICES Mtemátics II º Bchillerto TEMA ÁLGEBRA DE MATRICES. NOMENCLATURA Y DEINICIONES.. - DEINICIÓN Ls mtrices son tbls numérics rectngulres ª column ª fil n n n.......... m m m mn (
Más detallesCurvas en el espacio.
Curvs en el espcio. Tod curv en el espcio R n se puede considerr como l imgen de un función vectoril r : [, b] R n, r(t) = (x 1 (t),..., x n (t)), que recibe el nombre de prmetrizción de l curv. Los puntos
Más detallesFUNCIONES. Analíticamente, la correspondencia anterior se escribe del modo siguiente:
FUNCIONES.- CONCEPTO DE FUNCIÓN Se dice que un correspondenci f definid entre dos conjuntos A B es un función (o plicción), si cd elemento del conjunto A le sign un elemento sólo uno del conjunto B. De
Más detalles1 Aproximación de funciones por polinomios.
GEODESIA Y FUNCIONES OTOGONALES Enrique Clero Curso GPS en Geodesi y Crtogrfí Crtgen de Indis Aproximción de funciones por polinomios. Consideremos el conjunto de funciones S = ; x; x ; x 3 ; x ; :::::
Más detallesUNI DAD 2 TRIGONOMETRÍA ANALÍTICA. Objetivos
UNI DAD 2 TRIGONOMETRÍA ANALÍTICA Objetivos Geometrí nlític Introducción funciones trigonométrics Vribles: dependientes independientes Constnte: numéric bsolut rbitrri, y z., b, c, Funciones: función
Más detallesTEOREMA 1 (Criterio de la segunda derivada para extremos relativos)
.0. Problems de plicciones de máximos y mínimos En est sección se muestr como usr l primer y segund derivd de un función en l búsqued de vlores extremos en los llmdos: problems de plicciones o problems
Más detalles1.4. Sucesión de funciones continuas ( )
1.4. Sucesión de funciones continus (18.04.2017) Se {f n } un sucesión de funciones f n, definids en I. Si {f n } converge uniformemente f en I y ls f n son continus en I, entonces f es continu en I. D:
Más detallesTEOREMA 1 (Criterio de la segunda derivada para extremos relativos)
.. Problems de plicciones de máimos y mínimos En est sección se muestr como usr l primer y segund derivd de un función en l búsqued de vlores etremos en los llmdos: problems de plicciones o problems de
Más detallesDETERMINANTES. Matemática I Lic. en Geología Lic. en Paleontología
Mtemátic I Lic. en Geologí Lic. en Pleontologí DETERMINNTES En un mtriz cudrd hy vrios spectos que el determnte yud esclrecer: Existirá un mtriz B tl que.b = I? Es decir, tendrá mtriz vers? De ls columns
Más detallesVECTORES, PLANOS Y RECTAS EN R 2 Y R 3
Profesionl en Técnics de Ingenierí VECTORES, PLANOS Y RECTAS EN R Y R 3 1. Puntos en R y R 3 Un pr ordendo (, ) y un tern ordend (,, c) representn puntos de IR y IR 3, respectivmente.,, c, se denominn
Más detallesNotas de Integral de Riemann-Stieltjes
Nots de Integrl de Riemnn-Stieltjes 1. Definición y propieddes Dds funciones g, F : [, b] R que cumpln ciertos requisitos, definiremos l expresión g(x)df(x) de tl mner que cundo consideremos el cso prticulr
Más detallesPrimitivas e Integrales
Cpítulo 25 Primitivs e Integrles En este cpítulo vmos trbjr con funciones de un vrible. En él estbleceremos un cso prticulr del Teorem Fundmentl del Cálculo Integrl (ver [3] pr el cso generl), con el que
Más detallesAplicaciones Lineales Entre Espacios Vectoriales
Aplicciones lineles Bloque 2 Lección 2.2.- Aplicciones Lineles Entre Espcios Vectoriles Progrm: 0.- Concepto de Homomorfismo. Propieddes. Homomorfimos de grupos, nillos y cuerpos. 1- Concepto de plicción
Más detallesLa Integral de Riemann
Sums de Riemnn Funciones integrbles Riemnn Cálculo de l integrl Teorems de integrbilidd L función potencil Sums de Riemnn Funciones integrbles Riemnn Cálculo de l integrl Teorems de integrbilidd L función
Más detallesLeccion 6. Espacio tangente. Espacio cotangente.
Leccion 6. Espcio tngente. Espcio cotngente. Estudir: 1 14,20 25. 6.1. Introduccion 1. El objetivo de est leccion es probr que los vectores tngentes X en hcen justici su nombre, ie., que el conjunto T
Más detalles7 Integral triple de Riemann
Miguel eyes, pto. de Mtemátic Aplicd, FI-UPM 1 7 Integrl triple de iemnn 7.1 efinición Llmremos rectángulo cerrdo de 3 (prlelepípedo) l producto de tres intervlos cerrdos y cotdos de, es decir = [, b]
Más detallesMATRICES Y DETERMINANTES CCNN
NOCIONES BÁSICAS Ls mtrices precen como consecuenci de ordenr los números en form de fils y columns. Ls línes horizontles se llmn fils, mientrs que ls línes verticles se llmn columns. - fil - column Pr
Más detallesre p r e s e n tac i ó n Mat r i c i a l d e
Unidd 8 re p r e s e n tc i ó n Mt r i c i l d e Un trnsformción linel Ojetivos: Al inlizr l unidd, el lumno: Asocirá cd trnsformción linel un mtriz. Relcionrá los conceptos de núcleo, imgen, rngo nulidd
Más detallesAnálisis de Sistemas Lineales. Controlabilidad y Observabilidad
Análisis de Sistems Lineles Controlbilidd y Observbilidd Contenido Controlbilidd de estdo Trnsformción form cnónic (regulr) controlble, FCC Observbilidd de estdo Trnsformción form cnónic (regulr) observble,
Más detallesTeorema fundamental del Cálculo.
Sesión Teorem fundmentl del Cálculo (TFC) Tems Teorem fundmentl del Cálculo. Cpciddes Conocer y comprender el TFC. Aplicr el TFC en el cálculo de derivds e integrles definids.. Introducción I. Brrow Inglés.
Más detallesDETERMINANTES. Los menores y los cofactores son de gran utilidad para encontrar determinantes de matrices de orden n>1.
DETERINNTES DETERINNTE DE UN TRIZ CUDRD socido cd mtri cudrd h un número llmdo determinnte de, denotdo como det. Los determinntes nos proporcionn un método pr el cálculo de l mtri invers (en cso de eistir)
Más detallesAplicaciones de la derivada (II)
UNIVERSIDAD DEL CAUCA Fcultd de Ciencis Nturles, Ects de l Educción Deprtmento de Mtemátics CÁLCULO I Ejercicios Rects tngentes Aplicciones de l derivd (II) 1. Se l curv gráfic de l ecución ( ) =. Encuentre
Más detallesProblemas de fases nacionales e internacionales
Problems de fses ncionles e interncionles 1.- (Chin 1993). Ddo el prlelogrmo ABCD, se considern dos puntos E, F sobre l digonl AC e interiores l prlelogrmo. Demostrr que si existe un circunferenci psndo
Más detallesIntegración de funciones de una variable real
Cpítulo 5 Integrción de funciones de un vrible rel 5.1. Introducción Los inicios del Cálculo Integrl se remontn Arquímedes, mtemático, físico e ingeniero griego del S.III A.C., quién clculó el áre de numeross
Más detallesTEMA 3 DETERMINANTES Matemáticas II 2º Bachillerato 1
Estudios J.Conch ( funddo en 200) ESO, BACHILLERATO y UNIVERSIDAD Deprtmento Bchillerto MATEMATICAS 2º BACHILLERATO Profesores Jvier Conch y Rmiro Froilán TEMA DETERMINANTES Mtemátics II 2º Bchillerto
Más detallesUNIDAD IV ÁLGEBRA MATRICIAL
Vicerrectordo cdémico Fcultd de iencis dministrtivs Licencitur en dministrción Mención Gerenci y Mercdeo Unidd urriculr: Mtemátic II UNIDD IV ÁLGER MTRIIL Elordo por: Ing. Ronny ltuve, Esp. iudd Ojed,
Más detallesTema 4. Integración de Funciones de Variable Compleja
Tem 4. Integrción de Funciones de Vrible omplej Prof. Willim L ruz Bstids 7 de octubre de 22 Tem 4 Integrción de Funciones de Vrible omplej 4. Integrl definid Se F (t) un función de vrible rel con vlores
Más detallesMATRICES DE NÚMEROS REALES
MTRICES. MTURITS Luis Gil Guerr.- DEFINICIÓN MTRICES DE NÚMEROS RELES Llmmos mtriz de números reles de orden m x n un conjunto ordendo de m. n números reles dispuestos en m fils y en n columns i m i m
Más detalles2. PROBLEMAS DE VALOR INICIAL EN R n. EXISTENCIA, UNICIDAD, DEPENDENCIA CONTINUA O DIFERENCIABLE DE LA CONDICIÓN INICIAL. Teoremas de punto fijo
2. PROBLEMAS DE VALOR INICIAL EN R n. EXISTENCIA, UNICIDAD, DEPENDENCIA CONTINUA O DIFERENCIABLE DE LA CONDICIÓN INICIAL. Teorems de punto fijo Definición 1. Se X un espcio vectoril rel. Se dice que un
Más detalles5. Integral y Aplicaciones
Métodos Mtemáticos (Curso 203 204) Grdo en Óptic y Optometrí 29 5. Integrl y Aplicciones Primitiv de un función Un función F es un primitiv de f, en un intervlo I, si F (x) = f(x) pr todo x en I. Observción
Más detallesACTIVIDADES INICIALES
Determinntes ACTIVIDADES INICIALES I. Enumer ls inversiones que precen en ls siguientes permutciones y clcul su pridd, comprándols con l permutción principl 34. ) 34 b) 34 c) 43 d) 34 e)43 f) 34 ) 3,4,
Más detallesFunciones de una variable real II Integrales impropias
Universidd de Murci Deprtmento Mtemátics Funciones de un vrible rel II Integrles impropis B. Cscles, J. M. Mir y L. Oncin Deprtmento de Mtemátics Universidd de Murci Grdo en Mtemátics 202-203 (22/04/203??/05/203)
Más detallesCALCULO VECTORIAL. Campos vectoriales
mpos vectoriles ALULO VETORIAL Un cmpo vectoril o cmpo de vectores es un función que sign un vector un punto del plno o del espcio. Si M y N son funciones de vriles definids en un región R del plno, un
Más detallesAnexo 3: Demostraciones
170 Mtemátics I : Cálculo integrl en IR Anexo 3: Demostrciones Integrl de Riemnn Demostrción de: Propieddes 264 de l págin 142 Propieddes 264.- Se f: [, b] IR un función cotd. ) Pr tod P P[, b], se verific
Más detallesRELACION DE PROBLEMAS DE ÁLGEBRA. Problemas propuestos para la prueba de acceso del curso 1996/ e I =
IES "Jándul" RELACION DE PROBLEMAS DE ÁLGEBRA Prolems propuestos pr l prue de cceso del curso 996/97 º Consider ls mtrices A e I Clcul un mtri X tl que A AX I, clcul, si eiste, l invers de X º Estudi el
Más detallesAplicaciones del cálculo integral
Aplicciones del cálculo integrl Aplicciones del cálculo integrl Cálculo del áre de un función Pr clculr el áre encerrd por un función en un intervlo [,] con el eje X, dee utilizrse l integrl definid. Csos:
Más detalles10. Optimización no lineal sin restricciones
10. Optimizción no linel sin restricciones 10. Optimizción no linel sin restricciones Conceptos básicos Optimizción sin restricciones en dimensión 1 Métodos numéricos pr dimensión 1 Optimizción sin restricciones
Más detallesλ = A 2 en función de λ. X obtener las relaciones que deben
Modelo. Ejercicio. Clificción áxi: puntos. Dds ls trices, ) (,5 puntos) Hllr los vlores de pr los que existe l triz invers. ) ( punto) Hllr l triz pr 6. c) (,5 puntos) Resolver l ecución tricil X pr 6.
Más detallesPara demostrar la primera igualdad, se supondrá que la región D puede ser definida de la siguiente manera
.7. Teorem de Green en el Plno. Se un curv cerrd, simple, suve trozos positivmente orientd en el plno, se l región limitd por l curv, e incluendo. Si F ( ) F ( ),, son continus tiene primers derivds prciles
Más detalles1º (junio 1994) i) Estudiar, para los diferentes valores del parámetro a, la existencia de
Sistems de ecuciones lineles SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES EJERCICIOS DE SELECTIVIDAD º (junio 994) i) Estudir, pr los diferentes vlores del prámetro, l eistenci de soluciones del sistem resolverlo cundo
Más detallesECUACIONES DIFERENCIALES PARCIALES Clasificación, formas y problemas bien planteados. Por Guillermo Hernández García
ECUACIONES DIFERENCIALES PARCIALES Clsificción, forms y problems bien plntedos Por Guillermo Hernández Grcí Clsificción Aquí se estudirán tres tipos de ecuciones diferenciles prciles: Ecuciones elíptics,
Más detallesX obtener las relaciones que deben
odelo. Ejercicio. Clificción áxi puntos ) ( punto) Dd l triz y l triz t z y x X otener ls relciones que deen cuplir x, y, z, t pr que l triz X verifique X X. ) (, puntos) Dr un ejeplo de l triz X distint
Más detallesy ) = 0; que resulta ser la
º BT Mt I CNS CÓNICAS Lugr geométrico.- Es el conjunto de los puntos que verificn un determind propiedd p. Considermos un determindo sistem de referenci crtesino del plno. Diremos que l ecución f(x,)=0
Más detallesIntegral impropia Al definir la integral definida b
Mte Univ II, 14 FCE-BUAP CÁLCULO INTEGRAL ALEJANDRO RAMÍREZ PÁRAMO 1. Sucesiones y series Integrl impropi Al definir l integrl definid b f(x)dx, pretendimos que l función f estb definid; demás de cotd,
Más detallesColegio San Agustín (Santander) Página 1
Mtemátics ºBchillerto Aplicds ls Ciencis Sociles er evlución. Determinntes ) Clcul el vlor de los siguientes determinntes: ) b) c) ) = (-)+ +(-) [ + (-) (-)+ ]= -++-[6++] = --6-= - b) = (-) + + -[ (-)+
Más detalles