INTRODUCCION AL ALGEBRA.

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

Download "INTRODUCCION AL ALGEBRA."

Transcripción

1 INTRODUCCION AL ALGEBRA. 3a- RELACIONES. Apuntes de la Cátedra. Alberto Serritella. Colaboraron: Vanesa Bergonzi Cristian Mascetti. Ricardo Galeazzi Edición Previa CECANA CECEJS CET Junín UNNOBA Universidad Nacional de Noroeste de la Pcia. de Bs. As. Para mensajes:

2 3a- RELACIONES: Los conceptos de relaciones y funciones que veremos en esta unidad permiten construir buena parte de la Matemática. Utilizando funciones se desarrolla la teoría sobre Estructuras Algebraicas, que en una etapa posterior desemboca en los Espacios Vectoriales, Matrices, Sistemas de ecuaciones y Determinantes. Por medio de relaciones de distintos tipos y de funciones se pueden construir diferentes conjuntos de números. Y el estudio de las funciones definidas entre conjuntos numéricos nos conduce al Análisis Matemático. Igualmente relaciones y funciones abren el camino a otras ramas de las Matemáticas. El embrión y puente hacia todo ello es el concepto de pares ordenados. PARES ORDENADOS: Intuitivamente un par ordenado es un conjunto de dos elementos, pero ordenado. O sea que un par ordenado es " algo más " que un conjunto de dos elementos: Es un conjunto de dos elementos al que se le agrega un criterio de orden que nos dice de esos dos elementos cual es el primero y cual el segundo. Siempre intuitivamente: el par ordenado formado por los elementos a y b será: 1 2 (a ; b) = { a ; b } "+" a b criterio de orden El signo de suma está puesto entre comillas para remarcar que no es una verdadera suma sino sólo que se agrega " algo " al concepto de conjunto de dos elementos. Evidentemente no es lo mismo hablar del conjunto formado por Juan y Pedro que cumple: { Juan ; Pedro } = { Pedro ; Juan } cuando simplemente se reúnen a conversar. Que el caso de cuando el que es nombrado primero de ambos recibe el único regalo disponible. ( Juan ; Pedro ) ( Pedro ; Juan ) Por única vez daremos una definición rigurosa, entre varias posibles, de par ordenado: ( a;b ) = { a;b} ;{ a } O sea: el par ordenado (a ; b) está formado por dos datos: el conjunto de dos elementos { a ; b } y el elemento a. Donde aparece el criterio de orden?. El elemento a del conjunto unitario es el primero y automáticamente el otro ( b ) es considerado segundo.

3 Corolario 1: (a ; b) = (c ; d) a = c b = d Comentario: En Teoría de Conjuntos se cumplía: { a ; b } = { b ; a } Pero no ocurre lo mismo con los pares ordenados. El siguiente corolario caracteriza a los pares ordenados diferenciándolos de los conjuntos de dos elementos. Corolario 2: a b (a ; b) (b ; a) Las demostraciones de ambos corolarios son muy " técnicas " y totalmente ligadas a la definición usada para par ordenado, por tal motivo se omiten. (Si alguien quiere hacerlas adelante!, son sencillas). Pero más importante que demostrarlos son los conceptos que tales corolarios dejan: 1) Cuando dos pares ordenados son iguales. (cuando sus componentes son respectivamente iguales). 2) Si dos elementos son distintos ello es lo mismo que decir que al cambiar el orden los pares ordenados son distintos. TERNAS ORDENADAS: Es muy fácil extender el concepto de par ordenado a tres elementos: la terna formada por a, b y c será, intuitivamente: (a ; b ; c) = { a ; b ; c } "+" a b c criterio de orden Formalmente podría definirse así: ( a;b;c ) = { a;b ;c};{ a} ;{ a;b } CUATERNAS ORDENADAS - OTROS CASOS: Es igualmente factible extender el concepto de conjuntos ordenados a más cantidad de elementos. Por ejemplo: (a ; b ; c ; d) será una cuaterna ordenada. Veremos luego otra manera de extender el concepto de par ordenado a más cantidad de elementos mediante el concepto de familia de elementos. Un caso particular de familia de elementos que veremos son las n-uplas, o sea conjuntos ordenados de n elementos.

4 PRODUCTO CARTESIANO: Sean A y B dos conjuntos cualesquiera. Definiremos el producto cartesiano de ambos conjuntos de la siguiente manera: A B = Ejemplo: {( x; y) ; x A y B } Un grupo de amigos está formado por: 3 chicas: M = { Ana, Mara, Luz } y 2 varones: V = { Pedro, Juan } Cada una de las chicas en algún momento se pone de novia con cada uno de los muchachos. Detallar todas las parejas que se forman : La respuesta es: M V = {(Ana; Juan); (Ana; Pedro); (Mara; Juan); (Mara; Pedro); (Luz; Juan); (Luz; Pedro)} Si queremos representarlo gráficamente tenemos dos maneras: Gráfico con Flechas Gráfico Cartesiano Propiedades: 1) A φ B φ A B A B B A 2) A B = φ A = φ B = φ A φ B φ A B C D A C B D 4) ( A B ) C = ( A C ) ( B C ) 5) ( A B ) C = ( A C ) ( B C ) 6) ( A B ) C = ( A C ) ( B C ) 3) [ ] Estas propiedades son incluidas a efectos de completar adecuadamente el tema. No es importante recordarlas ni realizar sus demostraciones, que de todas formas son relativamente sencillas.

5 Observación: Tal como fueron dadas las definiciones estrictamente se tiene que: ( A B ) C A ( B C ) (Con lo que veremos más adelante sería posible "identificarlos"). De todas maneras este problema no surgirá con el concepto, que también se verá más adelante, de n-upla. (tampoco es importante recordar esta observación). GRAFICAS: Una gráfica es un subconjunto de algún producto cartesiano. O sea una gráfica es un conjunto de pares ordenados. G gráfica A, B : G A B Esta definición admite los casos extremos: G = φ, G = A B que en realidad son los de menor interés: el primero por carencia de información (la respuesta es "nada") y el segundo por sobreabundacia (la respuesta es "todo"). Por lo común los casos de interés son los intermedios. Ejemplo: Recordemos el ejemplo visto para producto cartesiano: M V = {(Ana; Juan); (Ana; Pedro); (Mara; Juan); (Mara; Pedro); (Luz; Juan); (Luz; Pedro)} Un ejemplo de gráfica posible sería el de las parejas que efectivamente se forman: Una de las varias gráficas posibles sería: G = (Ana; Pedro); (Mara; Juan); (Mara; Pedro)} M F Las gráficas se representan de manera similar a los productos cartesianos: Gráfico con Flechas Gráfico Cartesiano

6 Gráfica Inversa: Se define la gráfica G -1 de una gráfica G de la siguiente forma: G = {( y ; x ) ;( x ; y ) G} Es decir es la gráfica que se forma cuando se " dan vuelta " los pares ordenados. Propiedad 1: G A B G B A Demostración: ) Supongamos: : G A B Sea: : 1 ( y; x ) G ( x; y ) G por hipótesis ( x; y ) A B por definición de producto cartesiano x A y B y B x A por definición de producto cartesiano ( y; x ) B A ) Similar. Propiedad 2: (G -1 ) -1 = G Demostración: ( x; y ) ( G ) ( y; x ) G ( x; y ) G Composición de Gráficas: Sean dos gráficas: G A B 1 G C D Se define la gráfica compuesta: 2 G G A D 2 o 1 de la siguiente forma: G o G = {( x; z ); y B C : ( x; y ) G ( y; z ) } G 2 Nota: La composición de gráficas se escribe en el " orden inverso " G 2 o G 1 ( y no de la forma que hubiéramos estado tentados de hacer: G 1 o G 2 ) debido a un motivo que nos resultará natural cuando veamos composición de relaciones y en especial de funciones. Ejemplo de composición de gráficas: A = { a; b; c; d; e; f; g } B = { 1; 2; 3; 4; 5; 6 } C = { 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9 } D = {α; β; γ; δ; ρ; ω} G 1 = { (b; 1); (b; 2); (c; 4); (d; 4); (e; 5); (f; 6) } A B G 2 = { (3; α); (4; β); (4; γ); (5; δ); (6; δ); (7; ρ) } C D G 2 o G 1 = { (c;β); (c; γ); (d; β); (d; γ); (e; δ ); (f ; δ ) } A D Observación: B C = φ G 2 o G 1 = φ Pero en cambio la no se cumple como muestra el siguiente ejemplo: A = {a} B = {b; c} = C D = {d } G 1 = {(a; b)} G 2 = {(c; d)} Los conjuntos tienen elementos comunes, pero no integran pares ordenados de ambas gráficas.

7 Propiedades: G o o = o o Propiedad asociativa 3 G G G G G 1) ( 2 1) ( 3 2 ) 1 Esta propiedad torna válida la notación: G 3 o G 2 o G 1 (sin paréntesis) para la composición reiterada de gráficas. 1 2) ( ) G 2 o G = G o G Propiedad de la composición de gráficas inversas. 1 1 No son de importancia las demostraciones. Son sencillas. RELACIONES: 2 R = (A, B, G ) es una relación del conjunto A en el conjunto B G A B Es decir: una relación es una terna de datos: los dos primeros son conjuntos y el tercero una gráfica incluida en el producto cartesiano de ambos. El primer conjunto ( A ) se dice que es el dominio de la relación y el segundo ( B ) su codominio. Relación en un conjunto: Cuando el dominio es igual al codominio se dice que la Relación es una Relación en un conjunto. R = (A, A, G ) es una relación en el conjunto A G A A = A 2 Notación abreviada: Si ello queda implícito en el contexto y no se presta a confusión se suele escribir la relación como un para ordenado de datos consistente en el conjunto y la gráfica. Se podría escribir entonces: R = (A, G ) quedando implícito que significa lo mismo que: R = (A, A, G ) Elementos relacionados: Sea la relación R de A en B: R = (A, B, G ) definimos: x A : y B : [ x R y ( x; y) G] Esta notación es usual que se reserve para las relaciones en un conjunto pero no existe inconvenientes para utilizarla con relaciones entre conjuntos.

8 Notas sobre la formas de escritura empleadas: (se agregan a título ilustrativo, puede omitirse su lectura). 1) Algunos autores utilizan un concepto más antiguo de relación entre conjuntos. No realizan diferencia entre la gráfica y la relación. La definición que hemos dado de relación como una terna de datos nos parece mucho más cómoda y precisa dado que no creará ninguna confusión en el caso de las definiciones de distintos tipos de funciones. La forma de escritura que utilizaremos es la que surge de tal terna de datos. 2) Se aclara que una relación entre conjuntos es referida por algunos autores como: " Correspondencia " (ej: Lía Oubiña). 3) Se aclara igualmente que algunos autores escriben una relación como una terna en la que en primer lugar colocan la gráfica. En general tomaremos como costumbre que en todos los casos de estructuras suministraremos primero el o los conjuntos sobre los que se define la estructura y a continuación las entidades que establecen la estructura (Gráficas, relaciones, funciones, familias, etc). 4) El dominio suele llamarse también conjunto de salida o de partida; el codominio suele ser llamado conjunto de llegada, contradominio o rango. Ejemplo de relación entre conjuntos: Toma como base la gráfica antes vista entre los conjuntos M y F: M = { Ana, Mara, Luz } V = { Pedro, Juan } G = {(Ana; Pedro); (Mara; Juan); (Mara; Pedro)} M F La relación estará dada por: R = (M, V, G ) o sea: R = ({ Ana, Mara, Luz },{ Pedro, Juan }, {(Ana; Pedro); (Mara; Juan); (Mara; Pedro)} ) Gráfico con Flechas Gráfico Cartesiano

9 Ejemplo de relación en un conjunto: Sea el conjunto: M = { Ana, Mara, Luz } y la gáfica: G = {(Ana; Ana); (Ana; Mara); (Luz; Mara)} M M La relación estará dada por: R = (M, G ) o sea: R = ({ Ana, Mara, Luz },{(Ana; Ana); (Ana; Mara); (Luz; Mara)}) Gráfico con Flechas Gráfico Cartesiano Ahora aparece una tercer forma posible de representación gráfica: Gráfico con Flechas en un mismo conjunto Hay autores que lo llaman " Dígrafo ".

10 Relación Inversa: Sea la relación: R = (A, B, G ) Se define su relación inversa R -1 de la siguiente manera: R -1 = (B, A, G -1 ) verificándose: G B A Propiedad: ( R -1 ) -1 = R Demostración: Elemental dado que se demostró para gráficas que: ( G -1 ) -1 = G ( R -1 ) -1 =(A, B, ( G -1 ) -1 ) = por lo ya demostrado para gráficas = (A, B, G ) = R Composición de relaciones: Sean dos relaciones: R 1 = ( A, B, G 1 ) con: G 1 A B R 2 = ( C, D, G 2 ) con: G 2 C D Se define la composición de ambas mediante: R 2 o R 1 = ( A, D, G 2 o G 1 ) con: G 2 o G 1 A D Nota: La definición anterior de composición de relaciones es muy general. Es usual que se pida B C o bien: B = C Aquí ni siquiera hemos pedido: B C φ Ello puede dar lugar a que la composición de las gráficas sea la gráfica vacía. Pero no es un inconveniente dado que tal cosa puede ocurrir aunque se pidan condiciones más fuertes. La teoría resultante de esta forma no deja de lado casos útiles. La única precaución que debemos adoptar es poner restricciones en algunos casos que aparezcan más adelante.

11 Ejemplo de composición de Relaciones: A = { a; b; c; d; e; f; g } B = { 1; 2; 3; 4; 5; 6 } R 1 = ( A, B, G 1 ) G 1 = { (b; 1); (b; 2); (c; 4); (d; 4); (e; 5; } A B C = { 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9 } D = {α; β; γ; δ; ρ; ω} R 2 = ( C, D, G 2 ) G 2 = { (3; α); (4; β); (4; γ); (5; δ); (6; δ); (7; ρ) } C D R 2 o R 1 = (A, D, G 2 o G 1 ) G 2 o G 1 = { (c;β); (c; γ); (d; β); (d; γ); (e; δ ); (f ; δ ) } A D Representación gráfica: En este gráfico mostramos simultáneamente las relaciones compuestas y la relación resultante: En este otro gráfico mostramos solamente la relación resultante:

12 Propiedades: R 3 R o R R o R o R o = Propiedad asociativa 1) ( 2 1) ( 3 2 ) 1 Esta propiedad torna válida la notación: R 3 o R 2 o R 1 (sin paréntesis) para la composición reiterada de relaciones. 1 2) ( ) R 2 o R = R o R Propiedad de la composición de relaciones inversas Demostraciones: Inmediatas a partir de las propiedades correspondientes de las gráficas y de las definiciones para gráficas inversas y composición de gráficas. Imágenes: Imagen de un subconjunto: Sea la relación: R = (A, B, G ) sea: X A un subconjunto del dominio. Definimos la imagen en B del subconjunto X de A mediante: R ( X ) = { y B ; x X : (x ; y ) G } = { y B ; x X : x R y } En particular se le llama Imagen por la relación a la Imagen del dominio o sea: R ( A ) = { y B ; x A : (x ; y ) G } = { y B ; x A : x R y } Imagen de un elemento: Sea la relación: R = (A, B, G ) sea: x A un elemento del dominio. La imagen en B del elemento x de A es: R ( {x}) Como {x} A se convierte en un caso particular de imagen de un subconjunto. Nota: No definimos aun R( x), como haremos luego con funciones, porque se presta a confusión. Se verifica entonces: R ( {x}) = { y B ; (x ; y ) G } = { y B ; x R y } Imágenes inversas: Imagen inversa de un subconjunto: Sea la relación: R = (A, B, G ) sea: Y B un subconjunto del codominio. Definimos la imagen inversa en A del subconjunto Y de B mediante: R -1 ( Y ) = { x A ; y Y : (x ; y ) G } = { x A ; y Y : x R y } En particular se le llama Imagen inversa por la relación a la Imagen inversa del dominio o sea: R -1 ( B ) = { x A ; y B : (x ; y ) G } = { x A ; y B : x R y }

13 Imagen inversa de un elemento: Sea la relación: R = (A, B, G ) sea: y B un elemento del dominio. La imagen inversa en A del elemento y de B es: R -1 ( y ) Como {y} B se convierte en un caso particular de imagen inversa de un subconjunto. Se verifica entonces: R -1 ({ y}) = { x A ; (x ; y ) G } = { x A ; x R y } Propiedades de las Imágenes e Imágenes inversas: Sean las relaciones: R = (A, B, G ) R 1 = ( A, B, G 1 ) R 2 = ( C, D, G 2 ) Se verifica: 1) Y B : R -1 ( X ) = ( R -1 ) ( X ) 2) y B : R -1 ( y ) = ( R -1 ) ( y ) 3) X 1, X 2 A : [ X 1 X 2 R ( X 1 ) R ( X 2 ) ] 4) Y 1, Y 2 B : [Y 1 Y 2 R -1 ( Y 1 ) R -1 ( Y 2 ) ] 5) X A : [(R 2 o R 1 ) ( X ) = R 2 ( R 1 ( X )) ] 6) Y B : [(R 2 o R 1 ) -1 ( Y ) = R 1-1 ( R 2-1 ( Y )) ] 7) x A : [(R 2 o R 1 )({ x}) = R 2 ( R 1 ( {x} )) ] 8) y B : [(R 2 o R 1 ) -1 ({ y}) = R 1-1 ( R 2-1 ( {y })) ] El significado de la propiedad 1 es: " La imagen inversa por R del subconjunto Y de B es la imagen por la relación inversa R -1 de dicho suconjunto ". Lo cual en adelante nos permitirá manejar con flexibilidad las imágenes inversas despreocupándonos de la notación. Demostración de las propiedades. Si alguien las quiere hacer es un buen ejercicio teórico. Pero no hace falta. De estas propiedades sólo convendrá recordar la 5 y la 6 que más adelante nos permitirán manejar con comodidad la composición de funciones. Alberto Serritella, aserritella@unnoba.edu.ar Junín. 25-octubre Para Mensajes: alberto_serritella@yahoo.com.ar

Para mensajes:

Para mensajes: INTRODUCCION AL ALGEBRA. 4- ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS. Apuntes de la Cátedra. Alberto Serritella. Colaboraron: Silvia Capalbo Cristian Mascetti. Vanesa Bergonzi Edición Previa CECANA CECEJS CET Junín 010.

Más detalles

INTRODUCCION AL ALGEBRA.

INTRODUCCION AL ALGEBRA. INTRODUCCION AL ALGEBRA. 2- TEORIA DE CONJUNTOS. Apuntes de la Cátedra. Alberto Serritella. Colaboraron: Cristian Mascetti. Vanesa Bergonzi Edición Previa CECANA CECEJS CET Junín 2010. UNNOBA Universidad

Más detalles

Estructuras Algebraicas

Estructuras Algebraicas Tema 1 Estructuras Algebraicas Definición 1 Sea A un conjunto no vacío Una operación binaria (u operación interna) en A es una aplicación : A A A Es decir, tenemos una regla que a cada par de elementos

Más detalles

Capítulo 2 Conjuntos. 2.1 Introducción. 2.2 Determinación de conjuntos. Definición:

Capítulo 2 Conjuntos. 2.1 Introducción. 2.2 Determinación de conjuntos. Definición: Capítulo 2 Conjuntos 2.1 Introducción El concepto de conjunto, de singular importancia en la ciencia matemática y objeto de estudio de una de sus disciplinas más recientes, está presente, aunque en forma

Más detalles

Tema 1: Conjuntos. Miguel Ángel Olalla Acosta Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla. Septiembre de 2017

Tema 1: Conjuntos. Miguel Ángel Olalla Acosta Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla. Septiembre de 2017 Tema 1: Conjuntos Miguel Ángel Olalla Acosta miguelolalla@us.es Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla Septiembre de 2017 Olalla (Universidad de Sevilla) Tema 1: Conjuntos Septiembre de 2017 1

Más detalles

UNIDAD 5 : ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS

UNIDAD 5 : ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS UNIVERSIDAD DON BOSCO - DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS UNIDAD 5 : ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS ÁLGEBRA LINEAL - GUIÓN DE CLASE - SEMANA 10 - CICLO 01-2015 Estudiante: Grupo: 1. Aplicaciones 1.1. Aplicaciones.

Más detalles

UNIDAD 1: RELACIONES Y FUNCIONES

UNIDAD 1: RELACIONES Y FUNCIONES UNIDAD 1: RELACIONES Y FUNCIONES En Topología, para caminar con soltura y seguridad, es necesario conocer con precisión lo que son las funciones. Es menester fundamental, las ideas intuitivas y conceptos

Más detalles

6 Vectores. Dependencia e independencia lineal.

6 Vectores. Dependencia e independencia lineal. 6 Vectores. Dependencia e independencia lineal. Introducción Hay fenómenos reales que se pueden representar adecuadamente mediante un número con su adecuada unidad de medida. Sin embargo para representar

Más detalles

Tema 1: Conjuntos. Miguel Ángel Olalla Acosta Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla. Septiembre de 2016

Tema 1: Conjuntos. Miguel Ángel Olalla Acosta Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla. Septiembre de 2016 Tema 1: Conjuntos Miguel Ángel Olalla Acosta miguelolalla@us.es Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla Septiembre de 2016 Olalla (Universidad de Sevilla) Tema 1: Conjuntos Septiembre de 2016 1

Más detalles

UNIDAD 5 : ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS

UNIDAD 5 : ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS UNIVERSIDAD DON BOSCO - DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS UNIDAD 5 : ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS ÁLGEBRA LINEAL - GUIÓN DE CLASE - SEMANA 10 - CICLO 01-2015 Estudiante: Grupo: 1. Aplicaciones 1.1. Aplicaciones.

Más detalles

Estructuras algebraicas. Departamento de Álgebra. Apuntes de teoría

Estructuras algebraicas. Departamento de Álgebra.  Apuntes de teoría ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS GRADO EN MATEMÁTICAS. CURSO 2015/2016 Apuntes de teoría Tema 1: Grupos y subgrupos. 1.1. Introducción Definición 1.1. Un grupo es un par (G, ), donde G es un conjunto no vacío,

Más detalles

TEMA 3 Elementos de la teoría de los conjuntos. *

TEMA 3 Elementos de la teoría de los conjuntos. * TEM 3 Elementos de la teoría de los conjuntos. * Conjuntos. Un conjunto es cualquier colección, bien definida, de objetos llamadas elementos o miembros del conjunto. Una manera de describir un conjunto

Más detalles

GUÍA DE TRABAJO No.4

GUÍA DE TRABAJO No.4 INSTITUCIÓN EDUCATIVA JOSÉ JOAQUIN FLOREZ HERNANDEZ JORNADA TARDE ALUMNO: CÓDIGO : GRADO: 9 C - D ASIGNATURA : MATEMÁTICAS FECHA : UNIDAD 2: RELACIONES Y FUNCIONES PERÍODO : 2 GUÍA DE TRABAJO No.4 Definición

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

DETERMINACIÓN DE UN CONJUNTO

DETERMINACIÓN DE UN CONJUNTO CONJUNTO UNIVERSAL U A Gráficamente, al conjunto universal se lo representa mediante un rectángulo. Cualquier otro conjunto A es representado por una región cerrada, dentro del rectángulo, A este tipo

Más detalles

Álgebra y Geometría Analítica

Álgebra y Geometría Analítica Álgebra. y G.A- 010 - II Como cursar y estudiar la materia. Álgebra y Geometría Analítica ORIENTACION GENERAL SOBRE LA MATERIA: 1) Las clases son de dos tipos: a) TEORICAS: horas semanales. 1 cuatrimestre.

Más detalles

2 Espacios vectoriales

2 Espacios vectoriales Águeda Mata y Miguel Reyes, Dpto. de Matemática Aplicada, FI-UPM 1 2 Espacios vectoriales 2.1 Espacio vectorial Un espacio vectorial sobre un cuerpo K (en general R o C) es un conjunto V sobre el que hay

Más detalles

Departamento de Ingeniería Matemática - Universidad de Chile

Departamento de Ingeniería Matemática - Universidad de Chile Ingeniería Matemática FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Álgebra Lineal 08-2 SEMANA 7: ESPACIOS VECTORIALES 3.5. Generadores de un espacio vectorial Sea V un espacio vectorial

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

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

Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados.

Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados. ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS GRADO EN MATEMÁTICAS. CURSO 215/216 Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados. 1.1. Grupo abeliano libre. Bases. Definición 1.1. El grupo Z n con

Más detalles

Conjuntos y matrices. Sistemas de ecuaciones lineales

Conjuntos y matrices. Sistemas de ecuaciones lineales 1 Conjuntos y matrices Sistemas de ecuaciones lineales 11 Matrices Nuestro objetivo consiste en estudiar sistemas de ecuaciones del tipo: a 11 x 1 ++ a 1m x m = b 1 a n1 x 1 ++ a nm x m = b n Una solución

Más detalles

No es otra cosa, que la representación de los resultados de una función sobre el plano carteciano.

No es otra cosa, que la representación de los resultados de una función sobre el plano carteciano. FUNCIONES GRAFICAS No es otra cosa, que la representación de los resultados de una función sobre el plano carteciano. INTÉRVALOS Un intervalo es el conjunto de todos los números reales entre dos números

Más detalles

Los números naturales. Definición y propiedades

Los números naturales. Definición y propiedades Los números naturales. Definición y propiedades Con la idea de abrir boca para empezar los estudios de matemáticas en bachillerato, en un artículo anterior se hablaba sobre la introducción al número real

Más detalles

ÁLGEBRA LINEAL I NOTAS DE CLASE UNIDAD 2

ÁLGEBRA LINEAL I NOTAS DE CLASE UNIDAD 2 ÁLGEBRA LINEAL I NOTAS DE CLASE UNIDAD 2 Abstract Estas notas conciernen al álgebra de matrices y serán actualizadas conforme el material se cubre Las notas no son substituto de la clase pues solo contienen

Más detalles

Matrices. Álgebra de matrices.

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

Más detalles

1. Producto escalar. Propiedades Norma de un vector. Espacio normado. 1.2.Ortogonalidad. Ángulos. 1.4.Producto escalar en V 3.

1. Producto escalar. Propiedades Norma de un vector. Espacio normado. 1.2.Ortogonalidad. Ángulos. 1.4.Producto escalar en V 3. . Producto escalar. Propiedades... Norma de un vector. Espacio normado...ortogonalidad. Ángulos..3.Producto escalar en V..4.Producto escalar en V 3.. Producto vectorial de dos vectores de V 3...Expresión

Más detalles

Definición 1 Un semigrupo es un conjunto E provisto de una operación binaria asociativa sobre E, se denota por (E, ).

Definición 1 Un semigrupo es un conjunto E provisto de una operación binaria asociativa sobre E, se denota por (E, ). ALGEBRA La primera parte del presente libro está dedicada a las estructuras algebraicas. En esta parte vamos a iniciar agregándole a los conjuntos operaciones. Cuando las operaciones tienen determinadas

Más detalles

CONJUNTOS. Por ejemplo, el E del ejemplo 2 se escribe.

CONJUNTOS. Por ejemplo, el E del ejemplo 2 se escribe. CONJUNTOS La teoría de conjuntos nos permite describir de forma precisa conjuntos de números, de personas, de objetos, etc que comparten una propiedad común. Esto puede ser de gran utilidad al establecer

Más detalles

Semana03[1/17] Funciones. 16 de marzo de Funciones

Semana03[1/17] Funciones. 16 de marzo de Funciones Semana03[1/17] 16 de marzo de 2007 Introducción Semana03[2/17] Ya que conocemos el producto cartesiano A B entre dos conjuntos A y B, podemos definir entre ellos algún tipo de correspondencia. Es decir,

Más detalles

Universidad Central de Venezuela Facultad de Ciencias Escuela de Computación. Lecturas en Ciencias de la Computación ISSN

Universidad Central de Venezuela Facultad de Ciencias Escuela de Computación. Lecturas en Ciencias de la Computación ISSN Universidad Central de Venezuela Facultad de Ciencias Escuela de Computación Lecturas en Ciencias de la Computación ISSN 1316-6239 Relaciones Prof. Luis Manuel Hernández R. ND 2006-02 Centro de Cálculo

Más detalles

Ba s e, d i M e n s i ó n y Mat r i z

Ba s e, d i M e n s i ó n y Mat r i z Unidad 4 Ba s e, d i M e n s i ó n y Mat r i z de transición Objetivos: Al inalizar la unidad, el alumno: Conocerá la deinición de base de un espacio vectorial Identiicará bases canónicas para algunos

Más detalles

En varias ramas de las matemáticas y de las ciencias sociales, es común

En varias ramas de las matemáticas y de las ciencias sociales, es común Introducción En varias ramas de las matemáticas de las ciencias sociales, es común representar fenómenos mediante modelos que emplean funciones de variable vectorial. Es decir, funciones entre espacios

Más detalles

Continuidad Funciones reales de variable real. Tema 12

Continuidad Funciones reales de variable real. Tema 12 Tema 12 Continuidad El Análisis Real es la parte del Análisis Matemático que se ocupa de las funciones de una o varias variables reales. Iniciamos aquí el estudio del caso más sencillo: funciones reales

Más detalles

Espacios vectoriales.

Espacios vectoriales. Unidad docente de Matemáticas Matemáticas (CC. Químicas) Espacios vectoriales. Si detectas cualquier error o errata por favor, comunicaselo al profesor de la asignatura. El subíndice can significa canónica/o..

Más detalles

DEFINICIÓN: Se define el conjunto vacio como el complementario de en, don de es un conjunto. Se representa por :

DEFINICIÓN: Se define el conjunto vacio como el complementario de en, don de es un conjunto. Se representa por : CONJUNTOS Y APLICACIONES CONCEPTOS BÁSICOS: DEFINICIÓN: Conjunto es una colección de objetos a los que llamo elementos. n dos conjuntos, entonces se dice que es un subconjunto de, se escribe, si para todo

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS del espacio vectorial curso

PROBLEMAS RESUELTOS del espacio vectorial curso PROBLEMAS RESUELTOS del espacio vectorial curso - - Consideremos el conjunto R formado por todas las parejas () de números reales Se define en R la operación interna ()( )( ) una de las operaciones eternas

Más detalles

Capítulo 4: Conjuntos

Capítulo 4: Conjuntos Capítulo 4: Conjuntos Miguel Ángel Olalla Acosta miguelolalla@us.es Departamento de Álgebra Universidad de Sevilla Septiembre de 2014 Olalla (Universidad de Sevilla) Capítulo 4: Conjuntos Septiembre de

Más detalles

VECTORES : Las Cantidades Vectoriales cantidades escalares

VECTORES : Las Cantidades Vectoriales cantidades escalares VECTORES En física hay dos tipos de cantidades: Las Cantidades Vectoriales son aquellas que tiene tanto magnitud como dirección y sentido sobre la dirección), mientras que las cantidades escalares son

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

Cálculo Diferencial: Enero 2016

Cálculo Diferencial: Enero 2016 Cálculo Diferencial: Enero 2016 Selim Gómez Ávila División de Ciencias e Ingenierías Universidad de Guanajuato 9 de febrero de 2016 / Conjuntos y espacios 1 / 21 Conjuntos, espacios y sistemas numéricos

Más detalles

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones.

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones. Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones. Álgebra Lineal Escuela Politécnica Superior Universidad de Málaga Emilio Muñoz-Velasco (Basado en los apuntes de Jesús Medina e Inmaculada Fortes)

Más detalles

GUIA DE ESTUDIO PARA EXAMEN DEL PRIMER PERIODO PARCIAL

GUIA DE ESTUDIO PARA EXAMEN DEL PRIMER PERIODO PARCIAL Departamento de Bachillerato GUIA DE ESTUDIO PARA EXAMEN DEL PRIMER PERIODO PARCIAL PREPARATORIA UNAM MATEMÁTICAS V Plan 100 CICLO 06 / 07 NOMBRE DEL ESTUDIANTE: Apellido paterno Apellido materno Nombre(s)

Más detalles

Espacios Vectoriales Asturias: Red de Universidades Virtuales Iberoamericanas 1

Espacios Vectoriales Asturias: Red de Universidades Virtuales Iberoamericanas 1 Espacios Vectoriales 201 6Asturias: Red de Universidades Virtuales Iberoamericanas 1 Índice 1 Espacios Vectoriales... 4 1.1 Definición de espacio vectorial... 4 1.2 Definición de subespacio vectorial...

Más detalles

Matrices y Determinantes.

Matrices y Determinantes. Tema II Capítulo 1 Matrices Álgebra Lineal I Departamento de Métodos Matemáticos y de Representación UDC Tema II Matrices y Determinantes 1 Matrices 1 Definiciones básicas Definición 11 Una matriz A de

Más detalles

Inducción Matemática Conjuntos Funciones. Matemática Discreta. Agustín G. Bonifacio UNSL. Repaso de Inducción, Conjuntos y Funciones

Inducción Matemática Conjuntos Funciones. Matemática Discreta. Agustín G. Bonifacio UNSL. Repaso de Inducción, Conjuntos y Funciones UNSL Repaso de Inducción, y Inducción Matemática (Sección 1.7 del libro) Supongamos que queremos demostrar enunciados del siguiente tipo: P(n) : La suma de los primeros n números naturales es n(n+1)

Más detalles

Ejercicios tipo test de las lecciones 1 y El vector e = ( 1, 0, λ) está en el plano generado por los vectores u = (1, 2, 1) y

Ejercicios tipo test de las lecciones 1 y El vector e = ( 1, 0, λ) está en el plano generado por los vectores u = (1, 2, 1) y Álgebra lineal y Geometría I Gloria Serrano Sotelo Departamento de MATEMÁTICAS Ejercicios tipo test de las lecciones 1 y 2. 1. El vector e = ( 1, 0, λ) está en el plano generado por los vectores u = (1,

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

Recordemos que utilizaremos, como es habitual, la siguiente notación para algunos conjuntos de números que son básicos.

Recordemos que utilizaremos, como es habitual, la siguiente notación para algunos conjuntos de números que son básicos. Capítulo 1 Preliminares Vamos a ver en este primer capítulo de preliminares algunos conceptos, ideas y propiedades que serán muy útiles para el desarrollo de la asignatura. Se trata de resultados sobre

Más detalles

Unidad II. 2.1 Concepto de variable, función, dominio, condominio y recorrido de una función.

Unidad II. 2.1 Concepto de variable, función, dominio, condominio y recorrido de una función. Unidad II Funciones 2.1 Concepto de variable, función, dominio, condominio y recorrido de una función. Función En matemática, una función (f) es una relación entre un conjunto dado X (llamado dominio)

Más detalles

Descomposición de dos Anillos de Funciones Continuas

Descomposición de dos Anillos de Funciones Continuas Miscelánea Matemática 38 (2003) 65 75 SMM Descomposición de dos Anillos de Funciones Continuas Rogelio Fernández-Alonso Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma Metropolitana-I 09340 México, D.F.

Más detalles

CAPÍTULO II TEORÍA DE CONJUNTOS

CAPÍTULO II TEORÍA DE CONJUNTOS TEORÍ DE ONJUNTOS 25 PÍTULO II TEORÍ DE ONJUNTOS 2.2 INTRODUIÓN Denotaremos los conjuntos con letras mayúsculas y sus elementos con letras minúsculas, si un elemento p pertenece a un conjunto escribiremos

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

ESCUELA PREPARATORIA UNO DEL ESTADO TURNO MATUTINO GUIA Y EJERCICIOS DE MATEMATICAS PARA QUINTO SEMESTRE

ESCUELA PREPARATORIA UNO DEL ESTADO TURNO MATUTINO GUIA Y EJERCICIOS DE MATEMATICAS PARA QUINTO SEMESTRE ESCUELA PREPARATORIA UNO DEL ESTADO TURNO MATUTINO GUIA Y EJERCICIOS DE MATEMATICAS PARA QUINTO SEMESTRE NOMBRE DEL ALUMNO EJERCICIO 1 I) RELACIONES Y FUNCIONES Concepto: Una Relación es una correspondencia

Más detalles

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones.

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones. Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones. Álgebra Lineal Escuela Politécnica Superior Universidad de Málaga Emilio Muñoz-Velasco (Basado en los apuntes de Jesús Medina e Inmaculada Fortes)

Más detalles

UNIDAD DE APRENDIZAJE I

UNIDAD DE APRENDIZAJE I UNIDAD DE APRENDIZAJE I Saberes procedimentales GEOMETRÍA ANALÍTICA 1. Define e identifica los tipos de conjuntos y las operaciones entre ellos. 2. Emplea de manera sistemática conceptos algebraicos, trigonométricos

Más detalles

Formulaciones equivalentes del Axioma de Elección

Formulaciones equivalentes del Axioma de Elección Formulaciones equivalentes del Axioma de Elección MARU SARAZOLA Resumen En este documento presentamos algunas formulaciones equivalentes del axioma de elección. En la primera sección, se presenta el enunciado

Más detalles

Subdirección de Educación Departamento de Educación Contratada Colegio CAFAM Bellavista CED Fecha: febrero GUIA DE APRENDIZAJE

Subdirección de Educación Departamento de Educación Contratada Colegio CAFAM Bellavista CED Fecha: febrero GUIA DE APRENDIZAJE Subdirección de Educación Departamento de Educación Contratada Colegio CAFAM Bellavista CED Fecha: febrero Guía No: 1 Docente: NANCY GONZALEZ GUIA DE APRENDIZAJE Pensamiento: Lógico matemático Asignatura:

Más detalles

TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS.

TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS. TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. 1. MATRICES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS. DEFINICIÓN: Las matrices son tablas numéricas rectangulares

Más detalles

Algebra lineal y conjuntos convexos

Algebra lineal y conjuntos convexos Apéndice A Algebra lineal y conjuntos convexos El método simplex que se describirá en el Tema 2 es de naturaleza algebraica y consiste en calcular soluciones de sistemas de ecuaciones lineales y determinar

Más detalles

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

Definición Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas. Tema 1 Matrices 1.1. Conceptos básicos y ejemplos Definición 1.1.1. Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas. NOTA:

Más detalles

Conjuntos finitos y conjuntos numerables

Conjuntos finitos y conjuntos numerables Tema 3 Conjuntos finitos y conjuntos numerables En este tema vamos a usar los números naturales para contar los elementos de un conjunto, o dicho con mayor precisión, para definir los conjuntos finitos

Más detalles

En física en realidad existen muchas otras situaciones que no se pueden describir simplemente

En física en realidad existen muchas otras situaciones que no se pueden describir simplemente VECTORES El concepto de vector fue formulado matemáticamente a fines del siglo XIX por los matemáticos Grasmann (1809-1877) y Hamilton (1805-1865). Esta noción se confirmó lentamente, cuando matemáticos

Más detalles

CAPÍTULO III RELACIONES Y FUNCIONES

CAPÍTULO III RELACIONES Y FUNCIONES RELACIONES Y FUNCIONES 41 CAPÍTULO III RELACIONES Y FUNCIONES 3.1 RELACIONES 1 Una relación R de un conjunto A a un conjunto B asigna a cada par (a,b) en A x B exactamente uno de los enunciados siguientes:

Más detalles

Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal

Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal En esta sección se describen dos formulaciones de programación lineal para el problema de la ruta más corta. Las formulaciones son generales,

Más detalles

P(f) : P(B) P(A) (A.2)

P(f) : P(B) P(A) (A.2) TEMA 2. APLICACIONES 227 Tema 2. Aplicaciones Definición A.2.1. Una correspondencia entre dos conjuntos A y B es un subconjunto del producto cartesiano A B. Una aplicación f entre dos conjuntos A y B es

Más detalles

Conjuntos finitos y conjuntos numerables

Conjuntos finitos y conjuntos numerables Tema 3 Conjuntos finitos y conjuntos numerables En este tema vamos a usar los números naturales para contar los elementos de un conjunto, o dicho con mayor precisión, para definir los conjuntos finitos

Más detalles

VECTORES. A cada clase de vectores equipolentes se denomina vector libre.!

VECTORES. A cada clase de vectores equipolentes se denomina vector libre.! VECTORES Vectores libres del plano Definiciones Sean A y B dos puntos del plano de la geometría elemental. Se llama vector AB al par ordenado A, B. El punto A se denomina origen y al punto B extremo. (

Más detalles

Conjuntos Los conjuntos se emplean en muchas áreas de las matemáticas, de modo que es importante una comprensión de los conjuntos y de su notación.

Conjuntos Los conjuntos se emplean en muchas áreas de las matemáticas, de modo que es importante una comprensión de los conjuntos y de su notación. NÚMEROS REALES Conjuntos Los conjuntos se emplean en muchas áreas de las matemáticas, de modo que es importante una comprensión de los conjuntos y de su notación. Un conjunto es una colección bien definida

Más detalles

Aplicaciones Lineales

Aplicaciones Lineales Aplicaciones Lineales AMD Grado en Ingeniería Informática AMD Grado en Ingeniería Informática (UM) Aplicaciones Lineales 1 / 47 Objetivos Al finalizar este tema tendrás que: Saber si una aplicación es

Más detalles

DIPLOMA EN ECONOMÍA PARA NO ECONOMISTAS

DIPLOMA EN ECONOMÍA PARA NO ECONOMISTAS UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES - DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA DIPLOMA EN ECONOMÍA PARA NO ECONOMISTAS CURSO: MATEMÁTICA APLICADA A LA ECONOMÍA NOTAS DEL CURSO Y APLICACIONES PRÁCTICAS

Más detalles

1. Funciones Medibles

1. Funciones Medibles 1. Medibles Medibles simples... Hasta ahora hemos estudiado la medida de Lebesgue definida sobre los conjuntos de R n y sus propiedades. Vamos a aplicar ahora esta teoría al estudio de las funciones escalares

Más detalles

{ } Listado de elementos del conjunto

{ } Listado de elementos del conjunto CONJUNTOS Qué es un conjunto? Un conjunto es un grupo no ordenado de elementos que comparte una o más características. Nomenclatura en los conjuntos Los conjuntos siempre se nombran con letras mayúsculas,

Más detalles

Comenzamos recordando algunos conceptos de la topología de l - R 2. Dado a lc y ɛ > 0 se llama bola abierta de centro a y radio ɛ al conjunto

Comenzamos recordando algunos conceptos de la topología de l - R 2. Dado a lc y ɛ > 0 se llama bola abierta de centro a y radio ɛ al conjunto Capítulo 2 Funciones analíticas. Funciones armónicas. En este capítulo iniciamos el estudio de las funciones de variable compleja. Comenzamos con los conceptos de límite y continuidad en lc, conceptos

Más detalles

Capítulo 8: Sistemas completos de contectivos

Capítulo 8: Sistemas completos de contectivos Capítulo 8: Sistemas completos de contectivos por G 3 Agosto 2014 Resumen Un conectivo de aridad n, es una función que asigna un valor de verdad a un conjuntos de n proposiciones ordenadas Mostramos que

Más detalles

Puntos y Vectores. 16 de Marzo de 2012

Puntos y Vectores. 16 de Marzo de 2012 Geometría en Puntos y Vectores Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa 16 de Marzo de 2012 Introducción En Geometría analítica plana las relaciones y las propiedades geométricas se expresan

Más detalles

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices

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

Más detalles

Temas 4 y 5: El espacio afín. Variedades lineales. Paralelismo.

Temas 4 y 5: El espacio afín. Variedades lineales. Paralelismo. ALGEBRA II: Temas 4-5 DIPLOMATURA DE ESTADÍSTICA 1 Temas 4 y 5: El espacio afín Variedades lineales Paralelismo 1 Introducción La Geometría afín sobre R tiene como objetos básicos los siguientes: un conjunto

Más detalles

Números naturales y recursividad

Números naturales y recursividad Números naturales y recursividad Rafael F. Isaacs G. * Fecha: 12 de abril de 2004 Números naturales Cuál es el primer conjunto de números que estudiamos desde la escuela primaria? Se sabe que los números

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

LAS MATEMÁTICAS Y SU LENGUAJE. Entender, demostrar y resolver matemáticas

LAS MATEMÁTICAS Y SU LENGUAJE. Entender, demostrar y resolver matemáticas LAS MATEMÁTICAS Y SU LENGUAJE Entender, demostrar y resolver matemáticas El trabajo matemático Utilización de un lenguaje peculiar de significados precisos. Cuidado! A veces similar al cotidiano pero con

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

Transformaciones lineales y matrices

Transformaciones lineales y matrices CAPíTULO 5 Transformaciones lineales y matrices 1 Matriz asociada a una transformación lineal Supongamos que V y W son espacios vectoriales de dimensión finita y que T : V W es una transformación lineal

Más detalles

2.1 Descripción en espacio de estado de sistemas dinámicos

2.1 Descripción en espacio de estado de sistemas dinámicos 2 Análisis de sistemas lineales 2.1 Descripción en espacio de estado de sistemas dinámicos El objetivo de este capítulo es formular una teoría general de describir los sistemas dinámicos en funcion de

Más detalles

LECTURA No. 1: TEORIA DE CONJUNTOS

LECTURA No. 1: TEORIA DE CONJUNTOS 9 1 LECTUR No. 1: TEORI DE CONJUNTOS Definiciones: 1.- Conjunto: es una lista, clase o colección de objetos bien definidos, objetos que, pueden ser cualesquiera: números, personas, letras, etc. Estos objetos

Más detalles

Teorema de Hahn-Banach

Teorema de Hahn-Banach Capítulo 3 Teorema de Hahn-Banach 3.1. Introducción Una vez introducidos los espacios vectoriales más importantes donde se tiene una estructura métrica a saber, los espacios de Hilbert y los espacios de

Más detalles

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS B.1 Operaciones (leyes de composición interna).

Más detalles

Estructuras Discretas. Conjuntos. Conjuntos & Funciones. Especificación de Conjuntos.

Estructuras Discretas. Conjuntos. Conjuntos & Funciones. Especificación de Conjuntos. Estructuras Discretas Conjuntos Conjuntos & Funciones Claudio Lobos clobos@inf.utfsm.cl niversidad Técnica Federico Santa María Estructuras Discretas INF 152 Definición: conjunto n conjunto es una colección

Más detalles

Por ejemplo para la ecuación x + y = 3 podríamos conseguir sin mucho esfuerzo varias parejas de valores de x e y que verifiquen esta ecuación, así:

Por ejemplo para la ecuación x + y = 3 podríamos conseguir sin mucho esfuerzo varias parejas de valores de x e y que verifiquen esta ecuación, así: PARTE 1 ECUACIONES CON MÁS DE UNA INCÓGNITA Podemos definir a las ecuaciones como una igualdad entre expresiones algebraicas, en la que intervienen una o más letras llamadas incógnitas (cuyo valor hay

Más detalles

Álgebra y Matemática Discreta

Álgebra y Matemática Discreta Álgebra y Matemática Discreta Sesión de Teoría 1 (c) 2013 Leandro Marín, Francisco J. Vera, Gema M. Díaz 16 Sep 2013-22 Sep 2013 Los Números Enteros El Conjunto Z Vamos a empezar por la aritmética más

Más detalles

Toda función es una relación, pero no toda relación es una función. Las relaciones multiformes NO son funciones. Relación uno a uno (biunívoca)

Toda función es una relación, pero no toda relación es una función. Las relaciones multiformes NO son funciones. Relación uno a uno (biunívoca) CONCEPTO TRADICIONAL DE FUNCIÓN Cuando dos variables están relacionadas en tal forma que a cada valor de la primera corresponde un valor de la segunda, se dice que la segunda es función de la primera.

Más detalles

Teoría de Geometría Afín y Proyectiva (G.A.P.) L A TEX

Teoría de Geometría Afín y Proyectiva (G.A.P.) L A TEX Teoría de Geometría Afín y Proyectiva (G.A.P.) L A TEX Juan Miguel Ribera Puchades 2 de julio de 2007 1 Índice 1. Introducción 4 2. Tema 1: Espacio Afín 5 2.1. Definición, ejemplos y notación.................

Más detalles

Matrices. En este capítulo: matrices, determinantes. matriz inversa

Matrices. En este capítulo: matrices, determinantes. matriz inversa Matrices En este capítulo: matrices, determinantes matriz inversa 1 1.1 Matrices De manera informal una matriz es un rectángulo de números dentro de unos paréntesis. A = a 1,1 a 1,2 a 1,3 a 2,1 a 2,2 a

Más detalles

ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Enteros

ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Enteros Resumen teoría Prof. Alcón ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Z = N {0} N Enteros Las operaciones + y. son cerradas en Z, es decir la suma de dos números enteros es un número entero y el producto

Más detalles

UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI CAPITULO 2 VECTORES

UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI CAPITULO 2 VECTORES CAPITULO 2 VECTORES 2.1 Escalares y Vectores Una cantidad física que pueda ser completamente descrita por un número real, en términos de alguna unidad de medida de ella, se denomina una cantidad física

Más detalles

Semana02[1/23] Conjuntos. 9 de marzo de Conjuntos

Semana02[1/23] Conjuntos. 9 de marzo de Conjuntos Semana02[1/23] 9 de marzo de 2007 Introducción Semana02[2/23] La teoría de conjuntos gira en torno a la función proposicional x A. Los valores que hacen verdadera la función proposicional x A son aquellos

Más detalles

x, y = x 0 y 0 + x 1 y 1 + x 2 y 2 + x 3 y 3. Es fácil ver que verifica 1. Es simétrica. x, y = y, x para todo x, y R 4.

x, y = x 0 y 0 + x 1 y 1 + x 2 y 2 + x 3 y 3. Es fácil ver que verifica 1. Es simétrica. x, y = y, x para todo x, y R 4. 1 Tema 2. Sección 1. Espacio vectorial de Minkowski. Manuel Gutiérrez. Departamento de Álgebra, Geometría y Topología. Universidad de Málaga. 29071-Málaga. Spain. Abril de 2010. En este capítulo se recordará

Más detalles

Conjuntos, Aplicaciones y Relaciones

Conjuntos, Aplicaciones y Relaciones Conjuntos, Aplicaciones y Relaciones Curso 2017-2018 1. Conjuntos Un conjunto será una colección de objetos; a cada uno de estos objetos lo llamaremos elemento del conjunto. Si x es un elemento del conjunto

Más detalles

BLOQUE 1. LOS NÚMEROS

BLOQUE 1. LOS NÚMEROS BLOQUE 1. LOS NÚMEROS Números naturales, enteros y racionales. El número real. Intervalos. Valor absoluto. Tanto el Cálculo como el Álgebra que estudiaremos en esta asignatura, descansan en los números

Más detalles

F-ESPACIOS. 1.- Introducción

F-ESPACIOS. 1.- Introducción F-ESPACIOS 1.- Introducción Recordemos que un subconjunto A de un espacio topológico X se llama diseminado o raro (nowhere dense en ingés) si A=. Un subconjunto que se pueda escribir como unión numerable

Más detalles