ÁLGEBRA LINEAL Ingenierías ÁLGEBRA II. Unidad Nº 4 LM - PM. Espacios Vectoriales con Producto Interior. FCEyT - UNSE

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

Download "ÁLGEBRA LINEAL Ingenierías ÁLGEBRA II. Unidad Nº 4 LM - PM. Espacios Vectoriales con Producto Interior. FCEyT - UNSE"

Transcripción

1 ÁLGEBRA LINEAL Igeierías ÁLGEBRA II LM - PM Uidad Nº 4 Espacios Vectoriales co Prodcto Iterior FCEyT - UNSE

2 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Uidad Nº 4: ESPACIOS VECTORIALES CON PRODUCTO INTERIOR.- ESPACIO VECTORIAL REAL Defiició U espacio vectorial real es espacio vectorial defiido sobre el cerpo R de los úmeros reales. PRODUCTO INTERIOR Defiició Sea V espacio vectorial real y sea la fció qe a cada par ordeado de vectores de V le hace correspoder úico escalar real, esto es : V V R (, v) i v La fció es prodcto iterior si y sólo si se verifica los sigietes axiomas: Ax.., v V ; i v= vi Ax..,, ; i ( ) v V v+ = i v+ i Ax.3. a R,, v V ; ( a) v= a( v) Ax.4. V ; 0 = 0 = 0 V Defiició 3 Se llama espacio eclídeo a todo espacio vectorial real de dimesió fiita dotado de prodcto iterior. Ejemplos E el espacio vectorial real R cosidérese la sigiete fció : R R R / ( x, x ) ( y, y) def = x y+ x y La fció así defiida es prodcto iterior e el espacio vectorial R ya qe se satisface todos los axiomas de la Defiició. Lego R es espacio vectorial eclídeo. E el espacio vectorial real R ( N), es prodcto iterior la fció : R R R defiida por def ( a, a,..., a ) ( b, b,..., b ) = a b+ a b a b = a b i i i= lego R es espacio vectorial eclídeo. Uidad 4

3 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Nota Calqiera sea N, el prodcto iterior defiido precedetemete se sele deomiar Prodcto escalar o Prodcto pto. Propiedades del prodcto iterior Proposició Sea V espacio vectorial eclídeo. Etoces ( ) ( ) a R,, v V ; av = a v Demostració Sea a R;, v V, etoces se tiee qe ( ) = ( ) = = ( ) av av a( v ) a v () () (3) Referecias: () Por Ax. de prodcto iterior. () Por Ax. 3 de prodcto iterior. (3) Por Ax. de prodcto iterior Proposició Sea V espacio vectorial eclídeo. Etoces V ; 0 = 0 = 0 V Demostració Sea V, etoces V 0 = (0 + 0 ) V V V () Q.E.D. 0 + (0 ) = V V V ( ) 0 = 0 (3) V Referecias: () 0 V es el etro para la sma e V. () 0 es el etro para la sma e R y por Ax.. (3) Porqe e el grpo (R, +) vale la ley cacelativa. Proposició 3 Sea V espacio vectorial eclídeo. Etoces Q.E.D., v V; v v v. Uidad 4

4 Coocida como la Desigaldad de Cachy-Scharz. Demostració Si Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE v = 0V, se tiee qe v= 0 y v v= 0 de modo qe se satisface la igaldad v= v v. Spogamos qe v 0V. Calesqiera sea los escalares a, b R, es a + bv V, y por defiició de prodcto iterior Desarrollado el segdo miembro 0 ( a+ bv) ( a+ bv). 0 a ( ) ab( v) b ( v v) + + (α) como la desigaldad (α) vale calesqiera sea los escalares a, b R, e particlar sige valiedo si se toma a= v v b= ( v) Sstityedo estos valores de a y b e (α) y efectado las operacioes idicadas se obtiee: lego 0 ( v v) ( ) ( v v)( v) + ( v) ( v v) 0 ( ) ( ) ( )( ) v v v v v (β) mltiplicado e ambos miembros de la desigaldad ( β) por 0 ( )( ) ( ) v v v. ahora, smado e ambos miembros de la desigaldad viv ( v ), se obtiee ya qe v es o lo, reslta ( v) ( v v)( ) aplicado raíz cadrada e ambos miembros de la desigaldad reslta, ( v) ( v v)( ). Por propiedad de valor absolto y como los radicados del segdo miembro so o egativos se tiee, o bie v v v v v v Q.E.D. Uidad 4 3

5 NORMA Defiició 4 Sea V espacio vectorial eclídeo, y sea la fció doble barra : V R Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE La fció es a orma si y sólo si verifica los sigietes axiomas: Ax.. V ; 0 = 0 = 0 v Ax.. a R, V; a = a Ax.3., v V; + v + v. Coocida como desigaldad triaglar. ESPACIO VECTORIAL NORMADO Defiició 5 U espacio vectorial ormado es espacio vectorial e el qe se ecetra defiida a orma. Nota Todo espacio vectorial eclídeo es espacio vectorial ormado, ya qe la orma es idcida por el prodcto iterior defiido e V como veremos ahora. NORMA INDUCIDA POR UN PRODUCTO INTERIOR Proposició 4 Sea V espacio vectorial eclídeo, la fció defiida por : V R es a orma. def = Demostració E efecto, i) V ; 0 = 0 = 0 V Calqiera qe sea V, se satisface qe 0, e cosececia 0 y como =, reslta qe 0. Uidad 4 4

6 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE = 0 V = 0 = 0 = 0. ii) a R, V ; a = a ( ) ( ) a a a a a a a a Referecias: = = = = = () () (3) (4) (5) () Por defiició de orma de vector ( ). () Por Ax. 3 de prodcto iterior. (3) Por proposició. (4) Por distribtividad de la radicació respecto al prodcto de úmeros reales o egativos. (5) Por propiedad de valor absolto de úmeros reales y por defiició de orma de vector. iii), v V ; + v + v E efecto, + v = ( + v) ( + v) = + ( v) + v v= () () = + ( v) + v + v+ v (3) (4) (5) (6) ( ) + v + v = + v tomado el primer miembro y el último miembro de la desigaldad se tiee, ( ) + v + v aplicado raíz cadrada e ambos miembros, y como ambos radicados so potecias de bases o egativas, reslta Referecias: + v + v. () Por defiició de orma de vector. () Por la distribtividad del prodcto iterior (i ) respecto de la sma de vectores (+). (3) Por defiició de orma de vector. (4) Por propiedad de valor absolto (todo úmero real es meor o igal qe s valor absolto). (5) Por la desigaldad de Cachy-Scharz. (6) Por defiició de triomio cadrado perfecto. Q.E.D. Uidad 4 5

7 Ejemplos E el espacio vectorial eclídeo si (,,, ) x x x R Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE R, co N y dode el prodcto iterior es el prodcto escalar, =, etoces la orma de está dada por : i i= = = x + x + + x = x INTERPRETACIÓN GEOMÉTRICA DE LA NORMA DE UN VECTOR EN EL ESPACIO EUCLÍDEO R Ejemplo E el espacio vectorial eclídeo R dode el prodcto iterior cosiderado es el prodcto escalar. Si = ( a, b) R, etoces la orma de idcida por el prodcto escalar viee dada por = = a + b Geométricamete, es evidete qe la orma del vector es la logitd del vector. Nota: La logitd del vector sele ombrarse como el módlo del vector PARALELISMO Defiició 6 Sea V espacio vectorial sobre cerpo F y sea, v VF co 0V, v 0V. El vector es paralelo al vector v si y sólo si existe escalar o lo c tal qe =cv. E símbolos, def v c F c 0 : = cv Uidad 4 6

8 Ejemplo Sea el espacio vectorial real R y sea = (, ) y (,4) paralelo al vector v pes, c= R { 0 }: (, ) = (, 4) Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE v= vectores de R. Es claro qe es Notas.- El paralelismo de vectores es a relació de eqivalecia, es decir qe es: Reflexiva: todo vector es paralelo a sí mismo Simétrica: si vector es paralelo a otro vector v etoces el vector v es paralelo al vector Trasitiva: si vector es paralelo a vector v y éste es paralelo a vector, etoces el vector es paralelo al vector..- Cado vector sea paralelo a vector v, diremos simplemete qe y v so paralelos, esto se debe a qe el paralelismo de vectores es a relació simétrica. 3.- Decir qe dos vectores so paralelos eqivale a decir qe o calqiera de ellos es combiació lieal del otro o bie qe o calqiera de ellos es múltiplo escalar del otro ORTOGONALIDAD Defiició 7 Sea V espacio vectorial eclídeo y sea, v vectores o los de V. Diremos qe es ortogoal a v si y sólo si el prodcto iterior de y v es igal a cero. E símbolos: def v v= 0 Coveció Como V ; 0V = 0 V = 0, coveimos e qe el vector lo 0 V es ortogoal a todo vector de V. Ejemplo Sea el espacio vectorial eclídeo R, dode el prodcto iterior es el prodcto escalar. Sea los =,, v=,. Es claro qe y v so ortogoales, pes vectores ( ) ( ) v = (, ) (, ) = + = 0 E la sigiete figra se observa qe y v so ortogoales, es decir qe la medida del áglo qe forma es π Uidad 4 7

9 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Nota La ortogoalidad de vectores es a relació simétrica. Por lo tato cado vector sea ortogoal a vector v, diremos simplemete qe y v so ortogoales. Defiició 8 Sea V espacio vectorial ormado. U vector V es itario si y sólo si la orma de es igal a. VERSOR DE UN VECTOR Defiició 9 Sea V espacio vectorial ormado y sea vector o lo de V. Se llama versor del vector al vector. PROPIEDADES DEL VERSOR DE UN VECTOR Sea V espacio vectorial ormado y sea vector o lo de V. El versor del vector o lo tiee las sigietes propiedades: i) Es itario. E efecto, = = = ii) Es paralelo al vector, pesto qe es a combiació lieal de éste, es decir es múltiplo escalar del vector. Uidad 4 8

10 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Ejemplo Sea el espacio vectorial eclídeo R 3, dode el prodcto iterior es el prodcto escalar. 3 4 El vector,, es el versor del vector = (3, 4, 0 ) R3. El vector,, es el versor del vector = (,, ) R3. Ejemplo Sea el espacio vectorial eclídeo R, co el prodcto escalar. Y sea B = E, E,, del espacio vectorial R, dode { } E E E E = (, 0,..., 0), = (0,,..., 0),, = (0, 0,..., ). Es fácil probar qe, calqiera sea N, la base B goza de las sigietes propiedades i) los vectores de B so itarios, es decir i =,,, ; E i = ii) los vectores distitos de B so ortogoales etre sí, es decir E i E j = 0, si i j Nota A los vectores de la base caóica de R se les llama versores fdametales. la base caóica Ejemplo E el espacio vectorial eclídeo R 3 los versores fdametales so (, 0, 0), (0,, 0), (0, 0, ) y se los sele desigar co i, j y k respectivamete, esto es, i = (, 0, 0), j = (0,, 0) y k = (0, 0, ) Los vectores i, j y k costitye sistema my importate de vectores itarios, qe tiee por direccioes las correspodietes a los ejes (e s direcció positiva) del sistema de coordeadas cartesiaas ortogoales e el espacio tridimesioal R 3. z y x Uidad 4 9

11 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Todo vector ( x, y, z) ( ) 3 R se pede expresar como x, y, z = x (,0,0) + y (0,,0) + z (0,0,) = x i+ y j+ z k MÉTRICA Defiició 0 Sea E cojto o vacío. Y sea la fció: d : E E R ( x, y) d( x, y) La fció d es a métrica si y sólo si verifica los sigietes axiomas: I. x y E d( x y), ;, 0 x, y E; d x, y = 0 x= y II. ( ) III. x, y E; d( x, y) = d( y, x) IV. x, y, z E; d( x, y) d( x, z) + d( y, z) Defiició Todo cojto o vacío E, dode está defiida a métrica d se deomia Espacio Métrico y se deota co el par (E, d) y el símbolo d(x, y) se lee distacia de x a y. Notas.- Todo espacio vectorial ormado es espacio vectorial métrico..- La fció distacia es a relació simétrica por el Axioma III. Es por eso qe, e vez de decir d(x, y) es la distacia de x a y diremos simplemete qe d(x, y) es la distacia etre x e y. MÉTRICA INDUCIDA POR LA NORMA Sea V espacio vectorial ormado. Si se defie: d : V V R (, ) (, ) def v d v = v Es fácil ver qe la fció d cmple todos los axiomas de métrica, lego d es la métrica idcida por la orma, y d(,v) es la distacia etre los vectores y v. Uidad 4 0

12 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Ejemplo E el espacio vectorial eclídeo R, e dode el prodcto iterior es el prodcto escalar y la orma es la idcida por el prodcto escalar. La métrica idcida por la orma es la fció d: R R R defiida por d(, v) = v = ( y i x i ) dode (,,, ), (,,, ) x x x v y y y R = =. i= REPRESENTACIÓN GEOMÉTRICA DE LA DISTANCIA EN EL ESPACIO EUCLÍDEO R Y v v X La distacia etre y v es la logitd del vector v. Ejemplos a) Sea el espacio vectorial eclídeo R, dode el prodcto iterior es el prodcto escalar. Sea = ( 3, ) y v = (, 4) vectores de R. Etoces la distacia del vector al vector v se calcla como sige: ( ) ( ) d, v = v =, 3 = 4+ 9= 3. b) Sea el espacio vectorial eclídeo R 3, dode el prodcto iterior es el prodcto escalar. Sea = (, -, ) y v = (4,, ) vectores de R 3. Etoces la distacia del vector al vector v es, ( ) ( ) d, v = v = 3, 4, 0 = 9+ 6= 5= 5 ÁNGULO ENTRE VECTORES Proposició 4 Sea V espacio vectorial eclídeo y sea, v vectores o los de V. Etoces existe y es úico α 0,π tal qe: [ ] cosα= Demostració Por la desigaldad de Cachy-Scharz v v Uidad 4

13 , v V; v v Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE e particlar, { }, v V 0 ; v v V () { }, v V 0 ; v v v V () v v v, v V { 0 V} ; v v v (3) v, v V { 0 V} ; v llamado k= v v se tiee k. Se observa etoces qe, calesqiera sea 0 v 0, el úmero e base a estos vectores es úmero real perteeciete al itervalo [-, ]. Por lo tato, dado k [-, ], existe úmero α R tal qe k= cosα. V V v k = v cosegido Y como la fció coseo e el itervalo [ 0,π ] es iyectiva, como podemos ver e la gráfica Uidad 4

14 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Se pede asegrar qe, dado k [-, ], existe úico α [ 0, π] tal qe cosα= k. Co esto, se ha probado qe { }, v V 0 ;! α [0, π] : cos α= V v v Referecias: () Por propiedad de valor absolto. () Mltiplicado e cada miembro por v 0 V. (3) Simplificado e ambos miembros v. Esto se pede hacer porqe v 0, pes 0 V Q.E.D. Defiició Se deomia el áglo etre los vectores y v al úico úmero real α [0, π v ] : cos α= v. y x DESCOMPOSICIÓN DE UN VECTOR EN VECTORES ORTOGONALES Sea el espacio vectorial eclídeo R. Sea la base caóica B { E, E,, } R, dode E E E = (, 0,..., 0), = (0,,..., 0),, = (0, 0,..., ). = del espacio vectorial Si = ( a, a,, a ) R etoces el vector se pede expresar como a úica combiació lieal de vectores de la base caóica B, e la qe las coordeadas de so ss respectivas compoetes, esto es = a E + a E + + a E E E el caso e qe Uidad 4 3

15 i {,,, }; a i 0, se verifica etoces i j; (a i E i ) ( a j E j ) = 0 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE de aqí se pede decir qe todo vector = ( a, a,, a ) R, (co a i 0, i) se pede descompoer como sma de vectores ortogoales etre sí Ejemplo E el espacio vectorial eclídeo R 3 B = {(, 0, 0), (0,, 0), (0, 0, )} cosideremos la base caóica Sea vector o lo = (a, a, a 3 ) R 3. Expresamos a e térmios de la base caóica del sigiete modo = (a, a, a 3 ) = a (, 0, 0) + a (0,, 0) + a 3 (0, 0, ) recordado qe los versores fdametales de la base caóica so desigados por i = (, 0, 0), j = (0,, 0), y k = (0, 0, ) por lo qe tambié es sal expresar al vector de esta otra maera = (a, a, a 3 ) = a i + a j+ a 3 k a 3 k z a j y a i x Uidad 4 4

16 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE ÁNGULOS Y COSENOS DIRECTORES Defiició 3 Sea el espacio vectorial eclídeo R. Sea la base caóica B { E, E,, } R, dode E E E = del espacio vectorial = (, 0,..., 0), = (0,,..., 0),, = (0, 0,..., ). Sea vector o lo = ( a, a,, a ) R. Llamaremos áglos directores del vector a los áglos α, α,, α etre y cada o de los versores fdametales E, E,, E respectivamete. Además a los úmeros reales cos α, cos α,, cos α les llamaremos coseos directores del vector. Bscaremos a expresió qe os permita calclar los coseos directores de vector o lo de R e forma imediata. Spogamos qe ( a, a,, ) = es vector o lo de R. Llamemos a α al áglo etre y E α al áglo etre y E α al áglo etre y E E De acerdo co la defiició de áglo etre dos vectores, se satisface E a cos α = = a= cosα E E a cos α = = a= cosα E E a cos α = = a = cosα E Lego = ( a, a,..., a ) = (cos α,cos α,...,cos α ). Uidad 4 5

17 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Observació Todo vector itario de R tiee como compoetes a ss coseos directores. E efecto, = R es itario, es decir = etoces si el vector ( a, a,, ) a es decir qe = (,,..., ) = (cos α,cos α,...,cos α ) a a a = α = α = α, a cos, a cos,..., a cos Ejemplo E 3 R se tiee ( a, b, c) =, ss áglos directores so α, α, α 3. z c v b y a x Ejercicio Determie los áglos directores del vector = (, 0, -) perteeciete al espacio eclídeo R 3 Proposició 5 Sea el espacio vectorial vector o lo ( a, a,, ) Demostració Si ( a, a,, ) R co el prodcto escalar y sea =. Etoces se verifica qe a = a, y i= cos α = i α, α,, α ss áglos directores, etoces α, α,, α áglos directores de Uidad 4 6

18 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE por el resltado aterior cos α i= cos α + cos α cos α i= a cosα = a cosα = a cosα =. Se tiee etoces a a a a + a a cos... i= α i= = Por defiició de orma cos α = i= i lego cos α i= i=. Q.E.D. La relació Pitagórica como caso particlar de la proposició 5 E R, sea ( ) v = a, a. Y sea α,α ss áglos directores, etoces segú la proposició 5: cos α + cos α =. Uidad 4 7

19 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE y x pero calqiera sea se verifica y remplazado e, se tiee v R, si los áglos directores so complemetarios, es decir si α + α = π cosα = seα cosα = seα se α + cos α = se α + cos α = Comprobamos co esto, qe de la propiedad cos α =, se pede dedcir la coocida Idetidad i Pitagórica i= se α + cos α =. PROYECCIÓN DE UN VECTOR SOBRE OTRO VECTOR Defiició 4 Sea V espacio vectorial eclídeo, y sea y v dos vectores de V co v o lo. La proyecció de sobre v se defie como el vector Propiedades I. proy v v. def v proyv= v v II. III. proy v tiee el mismo setido de v si v> 0. proy v tiee setido cotario de v si v< 0. Uidad 4 8

20 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE IV. proy v es el vector lo si v= 0, es decir si v. V. = proy es ortogoal a v. v Ejercicio demestre la Propiedad V precedete. Vizalizació del cocepto Sea el espacio vectorial eclídeo R y sea y v dos vectores o los de R y x Ejercicio Determie la proyecció del vector = (, 3) sobre el vector v = (, ) de R y grafiqe. CONJUNTO ORTOGONAL DE VECTORES Defiició 5 Sea V espacio vectorial eclídeo y sea S V S. Diremos qe S es cojto ortogoal de vectores si y sólo si ss vectores so mtamete ortogoales. E símbolos, S es ortogoal i j = 0 i j, Ejercicio Verifiqe qe el cojto S = {(-,), (, )} es cojto ortogoal de R co el prodcto escalar. Uidad 4 9

21 CONJUNTO ORTONORMAL DE VECTORES Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Defiició 6 Sea V espacio vectorial eclídeo y sea S V S. Diremos qe S es cojto ortoormal de vectores si y sólo si ss vectores so mtamete ortogoales y itarios. E símbolos Ejemplo S es ortoormal La base caóica del espacio vectorial eclídeo i j i j= 0 i =,,, : i = 3 ( R, ), es cojto ortoormal. COMPLEMENTO ORTOGONAL Defiició 7 Sea V espacio vectorial eclídeo y sea S sbespacio vectorial de V. Llamaremos complemeto ortogoal de S al cojto: { / = 0, } S = v V v S Propiedades El complemeto ortogoal es sbespacio vectorial de V. E símbolos S V Es decir. I. S V II. S v, v S v + v S III. IV. a F, v S a v S La demostració qeda para el estdiate. NORMALIZACIÓN DE UN CONJUNTO ORTOGONAL = cojto ortogoal de vectores o los. Etoces el cojto Sea S {,,, },,, Uidad 4 0

22 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Es cojto ortogoal y ss vectores so itarios por ser versores de los vectores de S; lego es cojto ortoormal. Proposició 6 Todo cojto ortogoal de vectores o los es liealmete idepediete. Demostració Sea S V S, y S es cojto ortogoal de vectores o los. Spogamos es decir i= a = 0 i i V (co a a a a F S) = 0V Operado co el prodcto iterior e ambos miembros co Referecias: () ( a + a + + a ) = 0 V ( a ) + ( a ) + + ( a ) = 0 a ( ) + a( ) + + a( ) = 0 () a ( ) = 0 a= 0 (3) 0V 0 () Por Ax. de prodcto iterior. () Por Ax.3 de prodcto iterior. (3) Por Ax.4 de prodcto iterior. = 0 = 0 i i Operado co el prodcto iterior e ambos miembros co ( a + a + + a ) = 0 V ( a ) + ( a ) + + ( a ) = 0 () a ( ) + a( ) + + a ( ) = 0 () = 0 = 0 a( ) = 0 a= 0 (3) 0V 0 Uidad 4

23 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Referecias: () Por Ax. de prodcto iterior. () Por Ax.3 de prodcto iterior. (3) Por Ax.4 de prodcto iterior. Se procede de maera aáloga hasta llegar al último vector Operado co el prodcto iterior e ambos miembros co ( a + a + + a ) = 0 V ( a ) + ( a) + + ( a ) 0 = () a ( ) + a ( ) ( ) 0 () + + a = = 0 = 0 a ( ) 0 0 (3) = a= 0V 0 Por lo tato el cojto S es liealmete idepediete. Referecias: () Por Ax. de prodcto iterior. () Por Ax.3 de prodcto iterior. (3) Por Ax.4 de prodcto iterior. Q.E.D. Otra forma de realizar la demostració es la sigiete Sea i i = 0V a a a a E forma geeral operado co el prodcto iterior e ambos miembros co i, i=,..., ; teemos i=,..., ; ( a + a + + a a ) = 0 i i i V i i=,..., ; ( a ) + ( a ) + + ( a ) ( a ) = 0 () i i i i i i i=,..., ; a ( ) + a ( ) + + a ( ) a ( ) = 0 () i i i i i i i=,..., ; ai ( (3) i i ) = 0 0 V 0 lego Uidad 4

24 a = 0; i=,...,. i e cosececia el cojto S es liealmete idepediete. Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Referecias: () Por Ax. de prodcto iterior. () Por Ax.3 de prodcto iterior. (3) Por Ax.4 de prodcto iterior. ORTONORMALIZACIÓN DE UNA BASE Q.E.D. Teorema 0 V Todo espacio vectorial real V { } admite a base ortoormal. Demostració Sabemos qe todo espacio vectorial V { } tomar a base calqiera de V. co prodcto iterior y de dimesió fiita (co ), admite al meos a base, por lo tato podemos 0 V Sea B = {v, v,..., v } a base de V. A partir de esta base costriremos vectores,,..., empleado el coocido Proceso de Ortogoalizació de Gram-Schmidt, del sigiete modo: = v v i = v v i 3 v3 3 = v3... v v v = v... Es decir i =,,..., ; i- vi j i= vi j (α) j= j Sea C el cojto formado por esos vectores, esto es C = {,,..., }. Uidad 4 3

25 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE Probaremos qe el cojto C es cojto ortogoal de vectores o los. E efecto, todos los vectores de C so o los, es decir i=,,..., ; i 0 v. (β) Esto es así ya qe por el cotrario, si existe i {,,..., } tal qe i = 0 v, etoces reemplazado e (α) y lego despejado v i se tiee v i = v i i- i j j= j es decir, v i es combiació lieal de los ateriores vectores v, v,..., v i- de la base dada B, y esto es a cotradicció, ya qe igú vector de B pede ser combiació lieal de los restates, pesto qe B es liealmete idepediete. Lego la proposició (β) reslta es verdadera. Ahora, probaremos qe cada vector de C es ortogoal a los ateriores vectores. Es decir, probaremos qe es verdadera la sigiete proposició: j m N m ; m es ortogoal a j co j =,,, m- (δ) Para ello emplearemos el Pricipio de Idcció Matemática. i) Si m =, etoces v i = i v i = ( ) v i v i ( i ) = 0 es decir la proposició (δ) es verdadera para m = ii) Demostraremos ahora qe: si la proposició (δ) es verdadera para m = k, etoces la proposició (δ) es verdadera para m = k +. Spogamos qe k es ortogoal a j, co j =,,, k-, esto es lo mismo qe decir k j = 0, j =,,, k- Teemos qe probar qe k+ es ortogoal a j co j =,,, k Uidad 4 4

26 Álgebra II (LM-PM) - Álgebra Lieal (Igs.) - F.C.E. y T.- UNSE k vk + h k+ j = vk + () h j h = i h v i ( v ) ( ) () k k+ h k+ j = k+ i j h j h = h vk+ j k+ j = ( vk+ j ) ( ) (3) j j j = ( v ) ( v ) ( 4) k+ j k+ j k+ j k+ j = 0 Referecias () Teiedo e cata la costrcció de los vectores dada e (α) () Por la distribtividad del prodcto iterior respecto a la resta de vectores Por la distribtividad del prodcto iterior respecto a la sma fiita de vectores Por axioma de prodcto iterior (3) Como j y h so tales qe j k h k, etoces por hipótesis idctiva se tiee qe ( ) = 0 si h j. Además ( ) 0 si h = j h j ya qe todos los vectores los vectores so o los. (4) Por defiició de orma de vector h j Por lo tato, hemos probado qe C o los. = {,,..., } es cojto ortogoal de vectores Ahora bie, teiedo e ceta qe Todo cojto ortogoal de vectores o los es liealmete idepediete reslta qe C es liealmete idepediete, además C tiee vectores del espacio V (co dim V = ) por lo tato C es a base ortogoal de V. Fialmete, si se ormaliza la base ortogoal C, es decir si se toma el versor de cada vector de C se obtiee el cojto,,..., el cál es a base ortoormal de V. Uidad 4 5

Espacio Vectorial Definición: Sea V un conjunto donde hemos definido una ley u operación interna, que

Espacio Vectorial Definición: Sea V un conjunto donde hemos definido una ley u operación interna, que Sea V u cojuto dode hemos defiido ua ley u operació itera, que desigaremos por + V V. Sea K u cuerpo (comutativo) y sea, por último, ua operació extera que desigaremos por K V V. Diremos que (V,+, ) tiee

Más detalles

es ligada, siendo v V Dos subespacios F y G de V son suplementarios si y solo si se verifica:

es ligada, siendo v V Dos subespacios F y G de V son suplementarios si y solo si se verifica: 1- Dado el sbcojto F={ ( λ μ, λ,μ, μ) R / λ, μ R} de R, se verifica qe: a) dim F= b) {(1,1,0,0),(-,0,,-1)} es a base de F c) F o es sbespacio vectorial de R - E sistema ligado, se verifica qe: a) Agregado

Más detalles

CAPÍTULO 7 ESPACIOS VECTORIALES EUCLIDIANOS

CAPÍTULO 7 ESPACIOS VECTORIALES EUCLIDIANOS 9 CAPÍTULO 7 ESPACIOS VECTORIALES EUCLIDIANOS 7 INTRODUCCIÓN E el capítulo 3 calculamos el águlo etre dos vectores del espacio y obtuvimos que si ad be cf u a, b, c, v d, e, f y es el águlo etre u y v,

Más detalles

CAPITULO 0 CONCEPTOS BASICOS DE ALGEBRA Y PROGRAMACION LINEAL Algebra lineal Notación básica.

CAPITULO 0 CONCEPTOS BASICOS DE ALGEBRA Y PROGRAMACION LINEAL Algebra lineal Notación básica. 5 CAPIULO 0 CONCEPOS BASICOS DE ALGEBRA Y PROGRAMACION LINEAL Este capítulo proporcioa u pequeño resume acerca de coceptos básicos de álgebra y programació lieal que resulta fudametales para el bue etedimieto

Más detalles

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES. Profesora: Mª Cruz Boscá TEMA 2: ESPACIOS EUCLÍDEOS Y DE HILBERT

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES. Profesora: Mª Cruz Boscá TEMA 2: ESPACIOS EUCLÍDEOS Y DE HILBERT ÉTODOS ATEÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES Profesora: ª Cruz Boscá TEA : ESPACIOS EUCLÍDEOS Y DE HILBERT Sea u espacio lieal L (X, +, ) sobre el cuerpo k Producto itero o escalar y espacio

Más detalles

Tema 2: Diagonalización de matrices cuadradas

Tema 2: Diagonalización de matrices cuadradas Departameto de Aálisis Ecoómico UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Tema : Diagoalizació de matrices cuadradas.1. El cojuto R Defiició: Dados úmeros reales x 1, x,..., x R, se llama -tupla ordeada a x = ( x 1,, x,...,

Más detalles

1.1 DEFINICIÓN 1.2 ENFOQUE GEOMÉTRICO 1.3 IGUALDAD 1.4 OPERACIONES

1.1 DEFINICIÓN 1.2 ENFOQUE GEOMÉTRICO 1.3 IGUALDAD 1.4 OPERACIONES Moisés Villea Muñoz Vectores e,,,. DEFINICIÓN. ENFOQUE GEOMÉTRICO. IGUALDAD.4 OPERACIONES Los pares ordeados, que a se ha tratado, so los que llamaremos ectores de. Pero el iterés ahora es ser más geerales.

Más detalles

Vectores y matrices. x 1. x 2. x n. vector columna. X x 1, x 2,...,x n vector fila. a 11 a a 1m. a 21 a a 2m... a n1 a n2...

Vectores y matrices. x 1. x 2. x n. vector columna. X x 1, x 2,...,x n vector fila. a 11 a a 1m. a 21 a a 2m... a n1 a n2... Vectores y matrices x 1 X x 2. x vector columa X x 1, x 2,...,x vector fila a 11 a 12... a 1m A a 21 a 22... a 2m............ a 1 a 2... a m Matriz traspuesta a 11 a 21... a 1 A a 12 a 22... a 2............

Más detalles

LOS NUMEROS REALES. Conjunto no vacío designado como R y denominado conjunto de los números reales. En

LOS NUMEROS REALES. Conjunto no vacío designado como R y denominado conjunto de los números reales. En LOS NUMEROS REALES Cojuto o vacío desigado como R y deomiado cojuto de los úmeros reales. E él se defie ua relació de igualdad = y dos operacioes algebraicas + y. Relació de igualdad Defiició: R = (a,b)

Más detalles

Álgebra Manuel Hervás Curso

Álgebra Manuel Hervás Curso Álgebra Manel Herás Crso 0-0 ESPACIO EUCLÍDEO Introdcción El estdio de los espacios ectoriales es na generalización de los ectores geométricos a otros casos qe responden también a la estrctra de espacio

Más detalles

Semana 10 [1/24] Sucesiones (II) 2 de mayo de Sucesiones (II)

Semana 10 [1/24] Sucesiones (II) 2 de mayo de Sucesiones (II) Semaa 0 [/24] 2 de mayo de 2007 Sadwich de sucesioes Semaa 0 [2/24] Límites y Orde. Teorema Sea u ) y w ) sucesioes covergetes a u y w, respectivamete. Si 0 tal que para 0 se cumple que etoces u w. u w

Más detalles

TEORÍA DEL CONTROL III

TEORÍA DEL CONTROL III Igeiería e Cotrol y Atomatizació Formas caóicas Trasformació de similitd TEORÍA DEL CONTROL III 5 de agosto de 5 Ator: M. e C. Rbé Velázqez Cevas Escela Sperior de Igeiería Mecáica y Eléctrica Formas caóicas

Más detalles

α, entonces se cumple que: T ( x) α T ( x)

α, entonces se cumple que: T ( x) α T ( x) HÉCTOR ESCOAR Uidad 3 Álgebra Lieal ALGERA LINEAL UNIDAD 3: OPERADORES LINEALES CONCEPTO DE OPERADOR LINEAL: sea V, dos espacios lieales, etoces u operador lieal (trasformació lieal) es ua fució T : V

Más detalles

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales)

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales) Itroducció a las Fucioes Vectoriales (Fucioes de R R 1 Fucioes de R e R (Fucioes Vectoriales Llamaremos fució vectorial de variable real o simplemete fució vectorial, a aquellas co domiio e u subcojuto

Más detalles

Los vectores desempeñan un papel importante en Matemáticas, Física e Ingeniería y actualmente en materias como procesamiento de imágenes.

Los vectores desempeñan un papel importante en Matemáticas, Física e Ingeniería y actualmente en materias como procesamiento de imágenes. ESPACIOS VECTORIALES 1. INTRODUCCIÓN Escalares y Vectores E la técica existe catidades como Logitud, Área, Volume, Temperatura, Presió, Masa, Potecial, Carga eléctrica que se represeta por u úmero real.

Más detalles

Series infinitas de números reales. Series convergentes

Series infinitas de números reales. Series convergentes Series ifiitas de úmeros reales. Series covergetes Series ifiitas de úmeros reales. Series covergetes Las sucesioes de úmeros reales se itrodujero co la iteció de poder cosiderar posteriormete sus sumas

Más detalles

VECTORES. A partir de la representación de, como una recta numérica, los elementos

VECTORES. A partir de la representación de, como una recta numérica, los elementos VECTORES VECTORES Los ectores, que era utilizados e mecáica e la composició de fuerzas y elocidades ya desde fies del siglo XVII, o tuiero repercusió etre los matemáticos hasta el siglo XIX cuado Gauss

Más detalles

CAPÍTULO PRIMERO. 1. Transformaciones geométricas. Isometrías o movimientos

CAPÍTULO PRIMERO. 1. Transformaciones geométricas. Isometrías o movimientos CAPÍTULO PRIMERO Trasformacioes geométricas Isometrías o movimietos Defiicioes - Sea E espacio afí eclídeo de dimesió Llamaremos trasformació geométrica de E, a toda aplicació T:E E biyectiva - Dada T,

Más detalles

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales)

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales) Itroducció a las Fucioes Vectoriales (Fucioes de R R 1 Fucioes de R e R (Fucioes Vectoriales Llamaremos fució vectorial de variable real o simplemete fució vectorial, a aquellas co domiio e u subcojuto

Más detalles

Series de números reales

Series de números reales Tema 6 Series de úmeros reales 6. Series de úmeros reales. Defiició 6. Sea {a } ua sucesió de úmeros reales y cosideremos la sucesió {S }, defiida por S = a + a + + a, para cada IN, que llamaremos sucesió

Más detalles

TAREA Profundizaciones. Problemas. Estructuras Matemáticas en Mecánica Cuántica MPG3433/FIM3403 Departamento de Matemática - Instituto de Física

TAREA Profundizaciones. Problemas. Estructuras Matemáticas en Mecánica Cuántica MPG3433/FIM3403 Departamento de Matemática - Instituto de Física Profesor: Giuseppe De Nittis Sala: 5 (Depto. Matemáticas) Fecha: 27/03/2017 Estructuras Matemáticas e Mecáica Cuática MPG3433/FIM3403 Departameto de Matemática - Istituto de Física TAREA - 02 Objetivos:

Más detalles

Aplicaciones lineales. Diagonalización. . La aplicación f es lineal si se verifican las dos condiciones siguientes:

Aplicaciones lineales. Diagonalización. . La aplicación f es lineal si se verifican las dos condiciones siguientes: Aplicacioes lieales Diagoalizació Defiició: Sea V y W dos espacios vectoriales sobre el mismo cuerpo y sea la aplicació f:v W v f v w La aplicació f es lieal si se verifica las dos codicioes siguietes:

Más detalles

Aplicaciones Lineales. Diagonalización 1.- Sean xy

Aplicaciones Lineales. Diagonalización 1.- Sean xy Aplicacioes Lieales. Diagoalizació.- Sea xy, vectores propios de ua matriz A asociados al mismo valor propio. Etoces: a) x+ y tambié es vector propio de A. b) x+ y tambié es vector propio de A, si x +

Más detalles

GUÍA DE ESTUDIO ÁLGEBRA LINEAL

GUÍA DE ESTUDIO ÁLGEBRA LINEAL GUÍ DE ESUDIO ÁLGER LINEL ema. Espacios Vectoriales ) LOS NÚMEROS El sistema de úmeros reales cosiste e u cojuto R de elemetos llamados úmeros reales y dos operacioes deomiadas: adició y multiplicació,

Más detalles

2.- ESPACIOS VECTORIALES. MATRICES.

2.- ESPACIOS VECTORIALES. MATRICES. 2.- ESPACIOS VECTORIALES. MATRICES. 2.1. -ESPACIOS VECTORIALES Sea u cojuto V, etre cuyos elemetos (a los que llamaremos vectores) hay defiidas dos operacioes: SUMA DE DOS ELEMENTOS DE V: Si u, v V, etoces

Más detalles

Números Complejos. Capítulo Los números complejos. 1.2 El plano complejo. 2 Matemáticas 1 : Preliminares

Números Complejos. Capítulo Los números complejos. 1.2 El plano complejo. 2 Matemáticas 1 : Preliminares 2 Matemáticas 1 : Prelimiares Capítulo 1 Números Complejos Este tema de úmeros complejos es más iformativo que recordatorio, siedo el uso explícito de los complejos escaso e las asigaturas de Matemáticas

Más detalles

Vectores ortonormales

Vectores ortonormales Vectres rtrmales Defiició U cjt de ectres e espaci ectrial V se dice qe es cjt rtgal si cada par de ectres e el cjt es rtgal. Se dice qe el cjt es cjt rtrmal si es rtgal y cada ectr es itari Demestre qe

Más detalles

con operacion inversa la resta (suma de opuestos) y una operacion producto escalar, que no es interna,

con operacion inversa la resta (suma de opuestos) y una operacion producto escalar, que no es interna, Tema 9 El plao complejo 9. Números complejos E IR, las operacioes suma producto de úmeros reales so operacioes iteras (el resultado de operar es otro úmero real) que permite la existecia de operacioes

Más detalles

una sucesión de funciones de A. Formemos una nueva sucesión de funciones {S n } n=1 de A de la forma siguiente:

una sucesión de funciones de A. Formemos una nueva sucesión de funciones {S n } n=1 de A de la forma siguiente: Tema 8 Series de fucioes Defiició 81 Sea {f } ua sucesió de fucioes de A Formemos ua ueva sucesió de fucioes {S } de A de la forma siguiete: S (x) = f 1 (x) + f 2 (x) + + f (x) = f k (x) Al par de sucesioes

Más detalles

Construcción de los números reales.

Construcción de los números reales. B Costrucció de los úmeros reales. E el cojuto C de las sucesioes de Cauchy de úmeros racioales defiimos la relació siguiete: si (x ) =1 e (y ) =1 so dos sucesioes de C etoces (x ) =1 (y ) =1, si lím (x

Más detalles

Sucesiones y series de números reales

Sucesiones y series de números reales 38 Matemáticas : Cálculo diferecial e IR Capítulo Sucesioes y series de úmeros reales Sucesioes Defiició 37- Llamaremos sucesió de úmeros reales a cualquier aplicació f: N R y la represetaremos por { a,

Más detalles

Capítulo 1 CONCEPTOS TEÓRICOS SUCESIÓN

Capítulo 1 CONCEPTOS TEÓRICOS SUCESIÓN Capítlo CONCEPTOS TEÓRICOS SUCESIÓN Cojto de úmeros e correspodecia biyectiva co el cojto de los úmeros atrales. Cada úmero es térmio. PROPIEDADES Toda scesió tiee primer elemeto; todo térmio tiee sigiete

Más detalles

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS Defiició de límite de ua fució (segú Heie) Sea f : D R ua fució y a R (D R) Diremos que se cumple que f() L R a f( ) L si para cualquier sucesió { } D { a} tal que a Ejemplos: ) Probar que Demostració:

Más detalles

CLAUSURA ALGEBRAICA Y NÚMEROS COMPLEJOS

CLAUSURA ALGEBRAICA Y NÚMEROS COMPLEJOS Clausura algebraica y úmeros complejos CLAUSURA ALGEBRAICA Y NÚEROS COPLEJOS. Itroducció Nos pregutamos Porqué o podemos resolver ciertas ecuacioes poliómicas e u determiado campo de úmeros?. Geeralmete,

Más detalles

CAP ITULO I ALGEBRA LINEAL. 1

CAP ITULO I ALGEBRA LINEAL. 1 CAPÍTULO I ÁLGEBRA LINEAL 1 Tema 1 Espacios Vectoriales Notaremos por R al cuerpo de los úmeros reales Defiició 11 Sea E u cojuto o vacío e el que se tiee defiida ua ley de composició itera (llamada suma):

Más detalles

Medida de Probabilidad

Medida de Probabilidad Medida de Probabilidad Memo Garro Resume E este artículo etramos de lleo e el estudio del cocepto de medida de probabilidad. Para llegar a él seguiremos dos camios complemetarios: e primer térmio, partiremos

Más detalles

No negatividad. Definición positiva. Propiedad multiplicativa. Desigualdad triangular. Identidad de indiscernibles. Desigualdad triangular

No negatividad. Definición positiva. Propiedad multiplicativa. Desigualdad triangular. Identidad de indiscernibles. Desigualdad triangular Repaso: Propiedades fudametales del Valor absoluto: x 0 x = 0 x = 0 xy = x y x + y x + y x = x x y = 0 x = y x y x z + z y x y x y No egatividad Defiició positiva Propiedad multiplicativa Desigualdad triagular

Más detalles

FUNCIONES. ( a) IGUALDAD DE FUNCIONES Sí y son dos funciones, diremos que las funciones f y

FUNCIONES. ( a) IGUALDAD DE FUNCIONES Sí y son dos funciones, diremos que las funciones f y CALCULO P.C.I. PRIMER SEMESTRE 04 FUNCIONES Sí A y B so dos cojutos o vacío, ua fució de A e B asiga a cada elemeto a perteeciete al cojuto A u úico elemeto b de B que deomiamos image de a. Además diremos

Más detalles

CAPÍTULO XIV. SERIES NUMÉRICAS ARBITRARIAS

CAPÍTULO XIV. SERIES NUMÉRICAS ARBITRARIAS CAPÍTULO XIV. SERIES NUMÉRICAS ARBITRARIAS SECCIONES A. Series de térmios de sigo variable. B. Series depedietes de parámetros. C. Ejercicios propuestos. 193 A. SERIES DE TÉRMINOS DE SIGNO VARIABLE. E

Más detalles

TEMA 12 ESPACIOS VECTORIALES. A lo largo de este tema 12 denotaremos mediante la letra K un cuerpo conmutativo, (K, +, ).

TEMA 12 ESPACIOS VECTORIALES. A lo largo de este tema 12 denotaremos mediante la letra K un cuerpo conmutativo, (K, +, ). 1. Espacios Vectoriales. 2. Subespacios Vectoriales. 2.1. tersecció de Subespacios. 2.2. Uió de Subespacios. 2.3. Suma de Subespacios. 2.4. Suma Directa de Subespacios. 3. Aplicacioes Lieales. Espacio

Más detalles

Definición Diremos que el cardinal de un conjunto A es n si se puede establecer una

Definición Diremos que el cardinal de un conjunto A es n si se puede establecer una Tema 2 Combiatoria 2.1 Pricipios básicos de recueto 2.1.1 Cardial de u cojuto Defiició 2.1.1. Diremos que el cardial de u cojuto A es si se puede establecer ua biyecció f : {1,..., } A. Se deota A. Se

Más detalles

CURSO DE GEOMETRÍA ANALÍTICA. Oscar Cardona Villegas Héctor Escobar Cadavid

CURSO DE GEOMETRÍA ANALÍTICA. Oscar Cardona Villegas Héctor Escobar Cadavid CURSO DE GEOMETRÍA ANALÍTICA Oscar Cardoa Villegas Héctor Escobar Cadavid UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA ESCUELA DE INGENIERÍAS 016 18 MÓDULO VECTORES E la matemática modera se ha llegado al cocepto

Más detalles

Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas es un conjunto de m igualdades del tipo:......

Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas es un conjunto de m igualdades del tipo:...... 1. Sistemas de m ecuacioes lieales co icógitas U sistema de m ecuacioes lieales co icógitas es u cojuto de m igualdades del tipo: a11x 1 a1 x... a1 x b1 a1x1 ax... ax b (1)... am1x1 amx... amx bm Los úmeros

Más detalles

4 ALGEBRA DE BOOLE. 4.1 Introducción. 4.2 Axiomas. (a) a + b = b + a (b) a b = b a. (a) a + (b c) = (a + b) (a + c) (b) a (b + c) = a.

4 ALGEBRA DE BOOLE. 4.1 Introducción. 4.2 Axiomas. (a) a + b = b + a (b) a b = b a. (a) a + (b c) = (a + b) (a + c) (b) a (b + c) = a. Arquitectura del Computador 4 ALGEBRA DE BOOLE 4. Itroducció. El álgebra de Boole es ua herramieta de fudametal importacia e el mudo de la computació. Las propiedades que se verifica e ella sirve de base

Más detalles

Ejercicios para exámenes de Matemáticas (CCAA y CTA) Vectores

Ejercicios para exámenes de Matemáticas (CCAA y CTA) Vectores Ejercicios para exámees de Matemáticas (CCAA y CTA Vectores Jua-Miguel Gracia 7 de octubre de 014 Ejercicio Sea a, b vectores de R 5 que satisface a = 10, a + b = 11, a b = 9 Demostrar que existe u β R

Más detalles

1. Sistemas de referencia. TEMA 51. Sistemas de referencia en el plano y en el espacio. Ecuaciones de la recta y el plano. Relaciones afines.

1. Sistemas de referencia. TEMA 51. Sistemas de referencia en el plano y en el espacio. Ecuaciones de la recta y el plano. Relaciones afines. 1. Sistemas de referecia. TEMA 51 Sistemas de referecia e el plao y e el espacio. Ecuacioes de la recta y el plao. Relacioes afies. E la primera secció se itroduce los sistemas de referecia afies de, y

Más detalles

Guía Semana 9 1. RESUMEN. Universidad de Chile. Ingeniería Matemática

Guía Semana 9 1. RESUMEN. Universidad de Chile. Ingeniería Matemática 1. RESUMEN Igeiería Matemática FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Cálculo e Varias Variables 08-1 Igeiería Matemática Guía Semaa 9 Teorema de los multiplicadores de Lagrage

Más detalles

TALLER DE MATEMÁTICAS DESIGUALDADES

TALLER DE MATEMÁTICAS DESIGUALDADES TALLER DE MATEMÁTICAS DESIGUALDADES NOTAS Es bie sabido que e el cojuto de los úmeros reales existe ua relació de orde atural : se dice que x < y cuado y x es u úmero positivo Co esta relació, el cojuto

Más detalles

ÍNDICE. Prólogo Capítulo 1. Ecuaciones diferenciales ordinarias. Generalidades.. 11 Introducción teórica Ejercicios resueltos...

ÍNDICE. Prólogo Capítulo 1. Ecuaciones diferenciales ordinarias. Generalidades.. 11 Introducción teórica Ejercicios resueltos... ÍNDICE Prólogo... 9 Capítulo 1. Ecuacioes difereciales ordiarias. Geeralidades.. 11 Itroducció teórica... 13 Ejercicios resueltos.... 16 Capítulo 2. itegració de la ecuació de primer orde. La ecuació lieal...................................................................

Más detalles

Departamento de Ingeniería Matemática - Universidad de Chile

Departamento de Ingeniería Matemática - Universidad de Chile 12.4. Raíces de la uidad Igeiería Matemática FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Itroducció al Álgebra 08-1 Importate: Visita regularmete http://www.dim.uchile.cl/~algebra.

Más detalles

Unidad 1: Las Ecuaciones Diferenciales y Sus Soluciones

Unidad 1: Las Ecuaciones Diferenciales y Sus Soluciones Uidad : Las Ecuacioes Difereciales y Sus Solucioes. Itroducció. Tato e las ciecias como e las igeierías se desarrolla modelos matemáticos para compreder mejor los feómeos físicos. Geeralmete, estos modelos

Más detalles

1 EXPRESIONES ALGEBRAICAS

1 EXPRESIONES ALGEBRAICAS EXPRESIONES ALGEBRAICAS E el leguaje matemático, se deomia expresioes algebraicas a toda combiació de letras y/o úmeros viculados etre si por las operacioes de suma, resta, multiplicació y poteciació de

Más detalles

Sistemas de Ecuaciones Lineales. M. en I. Gerardo Avilés Rosas

Sistemas de Ecuaciones Lineales. M. en I. Gerardo Avilés Rosas Sistemas de Ecuacioes Lieales M. e I. Gerardo Avilés Rosas Octubre de 206 Tema 5 Sistemas de Ecuacioes Lieales Objetivo: El alumo formulará, como modelo matemático de problemas, sistemas de ecuacioes lieales

Más detalles

CURSO DE GEOMETRÍA ANALÍTICA. Oscar Cardona Villegas Héctor Escobar Cadavid

CURSO DE GEOMETRÍA ANALÍTICA. Oscar Cardona Villegas Héctor Escobar Cadavid CURSO DE GEOMETRÍ NLÍTIC Oscar Cardoa Villegas Héctor Escobar Cadavid UNIVERSIDD PONTIFICI OLIVRIN ESCUEL DE INGENIERÍS 016 18 MÓDULO VECTORES E la matemática modera se ha llegado al cocepto de vector

Más detalles

4 - DESIGUALDAD DE CHEBYSHEV- LEY DE LOS GRANDES NUMEROS

4 - DESIGUALDAD DE CHEBYSHEV- LEY DE LOS GRANDES NUMEROS arte Desigualdad de Chebyshev rof. María B. itarelli 4 - DESIGULDD DE CHEBYSHE- LEY DE LOS GRNDES NUMEROS La desigualdad de Chebyshev es ua importate herramieta teórica. Etre otras aplicacioes costituirá

Más detalles

DESIGUALDADES CLÁSICAS

DESIGUALDADES CLÁSICAS DESIGUALDADES CLÁSICAS PARA EL SEMINARIO DE PROBLEMAS (CURSO 017/018) ALBERTO ARENAS 1 Desigualdades etre medias La estrategia más geeral para probar desigualdades es trasformar la desigualdad a la que

Más detalles

Convergencia de variables aleatorias

Convergencia de variables aleatorias Capítulo Covergecia de variables aleatorias El objetivo del presete capítulo es estudiar alguos tipos de covergecia de variables aleatorias. Iiciaremos co la defiició de los distitos modos de covergecia...

Más detalles

NOTA: EN TODO EL CAPÍTULO Usamos H para representar un espacio de Hilbert separable. la traza también se puede definir como tra = n=1

NOTA: EN TODO EL CAPÍTULO Usamos H para representar un espacio de Hilbert separable. la traza también se puede definir como tra = n=1 CAPÍTULO 7: DE LOS IDEALES DE LA CLASE DE TRAZA Y DE HILBERT -SCHMIDT. NOTA: EN TODO EL CAPÍTULO Usamos H para represetar u espacio de Hilbert separable. Defiició Sea A B(H) u operador positivo si {ϕ }

Más detalles

CONTEO. 1. Principios básicos

CONTEO. 1. Principios básicos CONTEO BASADO EN EL LIBRO NOTAS DE ÁLGEBRA DE ENZO GENTILE. Pricipios básicos El Pricipio de Adició Si se puede realizar ua acció A de formas distitas, y se puede realizar ua acció B de m formas distitas,

Más detalles

LOS NÚMEROS COMPLEJOS

LOS NÚMEROS COMPLEJOS º BCT DPTO DE MATEMÁTICAS T4: NÚMEROS COMPLEJOS - LOS NÚMEROS COMPLEJOS.- INTRODUCCIÓN: LAS ECUACIONES DE º GRADO CON SOLUCIONES IMPOSIBLES Desde el siglo XVI al XVIII llamaro la ateció, por la forma de

Más detalles

Números de Bernoulli y su Relación con la Función Zeta de Riemann

Números de Bernoulli y su Relación con la Función Zeta de Riemann Números de Beroulli y su Relació co la Fució Zeta de Riema Jua Camilo Torres Chaves Mayo 9 de 26 Resume Itroducimos los úmeros de Beroulli y demostramos alguas de sus propiedades más importates. Usamos

Más detalles

ANALISIS CONVEXO CAPITULO CONVEXIDAD

ANALISIS CONVEXO CAPITULO CONVEXIDAD CAPITULO 2 ANALISIS CONVEXO 2.1 CONVEXIDAD Bajo este título geérico, se itroduce e esta secció las ocioes de cojuto covexo, fució cócava y fució covexa. Coceptos todos ellos que juega u destacado papel

Más detalles

FUNCIONES VECTORIALES DE VARIABLE ESCALAR

FUNCIONES VECTORIALES DE VARIABLE ESCALAR CAPITULO II CALCULO II Competecia FUNCIONES VECTORIALES DE VARIABLE ESCALAR Recooce y aplica satisfactoriamete las operacioes, procedimietos, reglas y métodos del cálculo itegral y diferecial e las fucioes

Más detalles

Funciones Exponencial y Logaritmo

Funciones Exponencial y Logaritmo . 9th May 2007 La fució expoecial Itroducció. Recuerdo Sabemos lo siguiete para la sucesió a = + h ) Si lim h 2, 0) etoces lim a = 0. 2 Si lim h / [ 2, 0] etoces lim a o existe. 3 Si lim h = 0 y lim h

Más detalles

GUIA DE ESTUDIO Nro 1

GUIA DE ESTUDIO Nro 1 MATERIA: MATEMÁTICA I CURSO: I AÑO EJE ESTRUCTURAL I: CONCEPTOS FUNDAMENTALES DEL ALGEBRA GRUPOS CONCEPTUALES: - Epresioes algebraicas. Poliomios. - Ecuacioes. Iecuacioes. TEMARIO: GUIA DE ESTUDIO Nro

Más detalles

Combinatoria. Tema Principios básicos de recuento

Combinatoria. Tema Principios básicos de recuento Tema 4 Combiatoria La combiatoria, el estudio de las posibles distribucioes de objetos, es ua parte importate de la matemática discreta, que ya era estudiada e el siglo XVII, época e la que se platearo

Más detalles

Técnicas de contar MATEMÁTICA DISCRETA I. F. Informática. UPM. MATEMÁTICA DISCRETA I () Técnicas de contar F. Informática.

Técnicas de contar MATEMÁTICA DISCRETA I. F. Informática. UPM. MATEMÁTICA DISCRETA I () Técnicas de contar F. Informática. Técicas de cotar MATEMÁTICA DISCRETA I F. Iformática. UPM MATEMÁTICA DISCRETA I () Técicas de cotar F. Iformática. UPM 1 / 18 Pricipios básicos de recueto Pricipios básicos Cardial de u cojuto Cotar los

Más detalles

TEMA 7 VECTORES MATEMÁTICAS 1

TEMA 7 VECTORES MATEMÁTICAS 1 TEMA 7 VECTORES MATEMÁTICAS TEMA 7 VECTORES 7. LOS VECTORES Y SUS OPERACIONES DEFINICIÓN Un ector es n segmento orientado. Un ector AB qeda determinado por dos pntos, origen A y extremo B. Elementos de

Más detalles

PROPIEDADES DE LAS SUCESIONES. Un tipo importante de sucesiones son las llamadas sucesiones monótonas.

PROPIEDADES DE LAS SUCESIONES. Un tipo importante de sucesiones son las llamadas sucesiones monótonas. ANÁLISIS MATEMÁTICO BÁSICO. PROPIEDADES DE LAS SUCESIONES. U tipo importate de sucesioes so las llamadas sucesioes moótoas. Defiició.. a: Ua sucesió de úmeros reales ( ) = se llama moótoa creciete si +

Más detalles

GEOMETRÍA MÉTRICA EN UN SIMPLEX DE R n por MANUEL DIAZ REGUEIRO

GEOMETRÍA MÉTRICA EN UN SIMPLEX DE R n por MANUEL DIAZ REGUEIRO GEOMETRÍA MÉTRICA EN UN SIMPLEX DE R por MANUEL DIAZ REGUEIRO Gaceta Matemática ª Serie Tomo XXXII Madrid 98 Pág 73-79 Comezaré por alguas ocioes elemetales relatias al simplex -dimesioal a utilizar más

Más detalles

Universidad Antonio Nariño Matemáticas Especiales

Universidad Antonio Nariño Matemáticas Especiales Uiversidad Atoio Nariño Matemáticas Especiales Guía N 1: Números Complejos Grupo de Matemáticas Especiales Resume Se preseta el cojuto de los úmeros complejos juto co sus operacioes y estructuras relacioadas.

Más detalles

Límite y Continuidad de Funciones.

Límite y Continuidad de Funciones. Límite Cotiuidad de Fucioes. Eleazar José García. eleagarcia9@hotmail.com. Límite de ua fució.. Defiició de límite de ua fució.. Ifiitésimo.. Ifiitésimos equivalete.. Límite por la izquierda.. Límite por

Más detalles

Sucesiones de números reales Sucesiones convergentes: límite de una sucesión

Sucesiones de números reales Sucesiones convergentes: límite de una sucesión Sucesioes de úmeros reales Sucesioes covergetes: límite de ua sucesió Tato e la educació secudaria obligatoria como e el bachillerato se habla poco de las sucesioes de úmeros reales. Si acaso se dedica

Más detalles

SERIES DE FOURIER. DEFINICION 2: Un e.v. con producto interior de llama espacio euclídeo (e.e.).

SERIES DE FOURIER. DEFINICION 2: Un e.v. con producto interior de llama espacio euclídeo (e.e.). CAPITULO I SERIES DE FOURIER.. ESPACIOS DE FUNCIONES: U primer problema que abordaremos es la covergecia de ciertas series de fucioes. El cocepto de covergecia lleva implícito el cocepto de límite y éste

Más detalles

Tarea 1 y 2. Problema 1. Calcula el supremo y el ínfimo de los siguientes conjuntos.

Tarea 1 y 2. Problema 1. Calcula el supremo y el ínfimo de los siguientes conjuntos. Cálculo Tarea y Problema. Calcula el supremo y el ífimo de los siguietes cojutos. a) A = {x : 0 x }. Es imediato que sup A = e íf A = 0. b) A = {x : 0 < x < }. Es imediato que sup A = e íf A = 0. c) A

Más detalles

Definición 1 Sean A y B dos conjuntos, una función de A en B, es una ley que asocia a cada elemento a de A, un único elemento b de B.

Definición 1 Sean A y B dos conjuntos, una función de A en B, es una ley que asocia a cada elemento a de A, un único elemento b de B. Chapter 1 Los Números Eteros 1.1 Itroducció E este capítulo os dedicaremos al estudio de los úmeros eteros los cuales so el puto de partida de toda la teoría de úmeros. Estudiaremos ua serie de propiedades

Más detalles

Trabajo Práctico N 6: ESPACIOS VECTORIALES CON PRODUCTO INTERIOR

Trabajo Práctico N 6: ESPACIOS VECTORIALES CON PRODUCTO INTERIOR Fcltd Regiol Medoz. UTN Álger Geometrí Alític 8 Trjo Práctico N 6: ESPACIOS VECTORIALES CON PRODUCTO INTERIOR Ejercicio : Pr cd espcio ectoril idicdo lice cáles de ls sigietes expresioes deie prodcto iterior.

Más detalles

Series de potencias. Desarrollos en serie de Taylor

Series de potencias. Desarrollos en serie de Taylor Capítulo 9 Series de potecias. Desarrollos e serie de Taylor E la represetació (e icluso e la costrucció) de fucioes, desempeña u papel especialmete destacado cierto tipo de series, deomiadas series de

Más detalles

Álgebra I Práctica 3 - Números enteros (Parte 1)

Álgebra I Práctica 3 - Números enteros (Parte 1) FCEyN - UBA - 1er cuatrimestre 015 Divisibilidad y algoritmo de divisió Álgebra I Práctica 3 - Números eteros (Parte 1 1. Decidir cuáles de las siguietes afirmacioes so verdaderas a, b, c Z i a b c a c

Más detalles

TRABAJO DE GRUPO Series de potencias

TRABAJO DE GRUPO Series de potencias DPTO. MATEMÁTICA APLICADA FACULTAD DE INFORMÁTICA (UPM) TRABAJO DE GRUPO Series de potecias CÁLCULO II (Curso 20-202) MIEMBROS DEL GRUPO (por orde alfabético) Nota: Apellidos Nombre Este trabajo sobre

Más detalles

1. SUCESIONES Y SERIES

1. SUCESIONES Y SERIES 1. SUCESIONES Y SERIES Objetivo: El alumo aalizará sucesioes y las series para represetar fucioes por medio de series de potecias 1.1 Defiició se sucesió. Límite y covergecia de ua sucesió qué es ua sucesió?

Más detalles

APUNTES DE FÍSICA I Profesor: José Fernando Pinto Parra UNIDAD 11 DINÁMICA DEL MOVIMIENTO ROTACIONAL

APUNTES DE FÍSICA I Profesor: José Fernando Pinto Parra UNIDAD 11 DINÁMICA DEL MOVIMIENTO ROTACIONAL APUNTES DE FÍSICA I Profesor: José Ferado Pito Parra UNIDAD 11 DINÁMICA DEL MOVIMIENTO ROTACIONAL Cuado u objeto real gira alrededor de algú eje, su movimieto o se puede aalizar como si fuera ua partícula,

Más detalles

Sucesiones. Límite de una

Sucesiones. Límite de una Capítulo 3 Sucesioes. Límite de ua sucesió 3.. Itroducció La oció de sucesió es u istrumeto importate para el estudio de u gra úmero de problemas relativos a las fucioes. Ua sucesió es, simplemete, ua

Más detalles

R. Urbán Introducción a los métodos cuantitativos. Notas de clase Sucesiones y series.

R. Urbán Introducción a los métodos cuantitativos. Notas de clase Sucesiones y series. R. Urbá Itroducció a los métodos cuatitativos. Notas de clase Sucesioes y series. SUCESIONES. Ua sucesió es u cojuto umerable de elemetos, dispuestos e u orde defiido y que guarda ua determiada ley de

Más detalles

Teoría: Números Complejos. Necesidad de ampliar el conjunto de los números reales

Teoría: Números Complejos. Necesidad de ampliar el conjunto de los números reales Necesidad de ampliar el cojuto de los úmeros reales Defiició El cojuto de los úmeros complejos se defie como el cojuto R co la suma y el producto complejo defiido ateriormete. Es decir, = (, +,*) C R.

Más detalles

ARITMÉTICA MODULAR. CONGRUENCIAS ENTERAS Carl Friedrich Gauss ( )

ARITMÉTICA MODULAR. CONGRUENCIAS ENTERAS Carl Friedrich Gauss ( ) CONGRUENCIAS ENTERAS Carl Friedrich Gauss (1777 1855) ARITMÉTICA MODULAR Defiició Sea m, a, b. a es cogruete co b módulo m si y sólo si ma b. a b (mód m) La relació de cogruecia es ua relació de equivalecia:

Más detalles

Convolución discreta cíclica

Convolución discreta cíclica Covolució discreta cíclica Estos aputes está escritos por Darío Coutiño Aquio y Egor Maximeko. Objetivos. Defiir la covolució discreta cíclica y demostrar el teorema sobre la covolució discreta cíclica

Más detalles

Fórmula de Taylor. Si f es continua en [a,x y derivable en (a,x), existe c (a,x) tal que f(x) f(a) f '(c) f(x) f(a) f '(c)(x a)

Fórmula de Taylor. Si f es continua en [a,x y derivable en (a,x), existe c (a,x) tal que f(x) f(a) f '(c) f(x) f(a) f '(c)(x a) Aproimació de ua fució mediate u poliomio Cuado y=f tiee ua epresió complicada y ecesitamos calcular los valores de ésta, se puede aproimar mediate fucioes secillas (poliómicas). El teorema del valor medio

Más detalles

cuadrado sea igual a -1. El conjunto de los números complejos es una ampliación del conjunto de los números reales.

cuadrado sea igual a -1. El conjunto de los números complejos es una ampliación del conjunto de los números reales. NUMEROS COMPLEJOS El cojuto de los úmeros complejos fue creado para poder resolver alguos problemas matemáticos que o tiee solució detro del cojuto de los úmeros reales. Por ejemplo x 2 + 1 = 0 o tiee

Más detalles

UNIDAD N 2 BASES Y DIMENSIÓN

UNIDAD N 2 BASES Y DIMENSIÓN UNIDAD N ASES Y DIMENSIÓN UNIDAD Nº : ASES Y DIMENSIÓN PROF. MARÍA EUGENIA RIVERO ASES Y DIMENSIÓN DEFINICIÓN Nº : Sea V u espacio vectorial sobre el cuerpo F. U subcouto S de V se dice LINEALMENTE DEPENDIENTE

Más detalles

Tema 3.- Números Complejos.

Tema 3.- Números Complejos. Álgebra. 2004-2005. Igeieros Idustriales. Departameto de Matemática Aplicada II. Uiversidad de Sevilla. Tema 3.- Números Complejos. Los úmeros complejos. Operacioes. Las raíces de u poliomio real. Aplicacioes

Más detalles

Axioma 1 (Principio de inducción matemática) Sea S N con la propiedad que: a) 1 S. b) k R, k S k + 1 S. Entonces S = N.

Axioma 1 (Principio de inducción matemática) Sea S N con la propiedad que: a) 1 S. b) k R, k S k + 1 S. Entonces S = N. Iducció matemática A meudo deseamos probar proposicioes de la forma N, p. Por ejemplo: 1 N, 1 + + 3 + + 1 + 1. N, + 4. 3 N, par implica par. Proposicioes y 3 se puede probar usado la técica de variable

Más detalles

Determinantes. Ramón Espinoza Armenta AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO

Determinantes. Ramón Espinoza Armenta AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO Determiates Ramó Espioza Armeta AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO Sea A M ( K), dode 2. El i-ésimo meor de A es la matriz A i, obteida a partir de A elimiado el regló i y la columa. Eemplo. Sea 3

Más detalles

TEMA 7: VECTORES. También un vector queda determinado por su módulo, dirección y sentido. Dado el vector u. = AB, se define: Módulo del vector u

TEMA 7: VECTORES. También un vector queda determinado por su módulo, dirección y sentido. Dado el vector u. = AB, se define: Módulo del vector u DPTO DE MATEMÁTICAS T5: VECTORES - 1 1.- VECTORES EN EL PLANO TEMA 7: VECTORES Hay magnitdes como ferza, desplazamiento, elocidad, qe no qedan completamente definidas por n número. Por ejemplo, no es sficiente

Más detalles

GEOMETRÍA: VECTORES 1 TEMA 7: VECTORES

GEOMETRÍA: VECTORES 1 TEMA 7: VECTORES GEOMETRÍA: VECTORES 1 Definición de ector: TEMA 7: VECTORES Un ector es n segmento orientado qe qeda determinado por dos pntos, A y B, el primero de los pntos se denomina origen y el segndo es el extremo,

Más detalles

AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS APLICACIONES.

AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS APLICACIONES. AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS APLICACIONES. Ejemplo 1. La ecuació poliómica x 2 + 2x + 2 = 0, co coeficietes reales, tiee dos solucioes complejas cojugadas: 1 + i y 1 i. Este o es u hecho aislado. Proposició

Más detalles

Capítulo III Teoría de grupos

Capítulo III Teoría de grupos Capítulo III Teoría de grupos Tema 1. Leyes de composició iteras. 1.1 Leyes de composició iteras. Dado u cojuto A, se defie como Ley de composició itera defiida e A a toda aplicació, A A A ( x, y) x y

Más detalles