Al aceptar, se abre un cuadro en el que podemos escribir los elementos de la matriz.

Documentos relacionados
1 Operaciones con matrices

Relación de problemas. Álgebra lineal.

Matrices, Determinantes y Sistemas Lineales.

MATEMÁTICAS 2º BACH TECNOL. MATRICES. Profesor: Fernando Ureña Portero MATRICES

Tema 1: Matrices. Sistemas de ecuaciones. Determinantes

Determinantes. Determinante de orden uno. a 11 = a 11 5 = 5

Conjuntos y matrices. Sistemas de ecuaciones lineales

Matrices, determinantes y sistemas de ecuaciones lineales

Matrices y determinantes

3. ÁLGEBRA LINEAL // 3.1. SISTEMAS DE

Matrices y Sistemas de Ecuaciones lineales

Matrices. Álgebra de matrices.

Determinantes. Concepto de determinante A cada matriz cuadrada A se le asigna un número denominado determinante de A, denotado por A o por det (A).

CURSO BÁSICO DE MATEMÁTICAS PARA ESTUDIANTES DE ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES

TEMA 7: MATRICES. OPERACIONES.

Contenido. 2 Operatoria con matrices. 3 Determinantes. 4 Matrices elementales. 1 Definición y tipos de matrices

TEMA V. Pues bien, a estas caracterizaciones de los sistemas de ecuaciones lineales se las llamó matrices. En el caso del sistema considerado tenemos:

Las matrices se denotarán usualmente por letras mayúsculas, A, B,..., y los elementos de las mismas por minúsculas, a, b,...

Tema 1 CÁLCULO MATRICIAL y ECUACIONES LINEALES

Matemáticas 2ºBachillerato Aplicadas a las Ciencias Sociales. Un sistema de ecuaciones lineales es un conjunto de ecuaciones lineales de la forma:

Matrices 2º curso de Bachillerato Ciencias y tecnología

de la forma ), i =1,..., m, j =1,..., n, o simplemente por (a i j ).

TEST DE MATRICES. Dadas A = (-3 4 1/2) y B = (1/3 0-2), cuál es el resultado de multiplicar la matriz A por la traspuesta de B?

1. Matrices. Operaciones con matrices

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones.

Vectores en el plano UNIDAD I: MATRICES. Dirección de un vector. Sentido de un vector

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices

Tema 1: Matrices. El concepto de matriz alcanza múltiples aplicaciones tanto en la representación y manipulación de datos como en el cálculo numérico.

MATRICES Y DETERMINANTES DEFINICIÓN DE MATRIZ. TIPOS

TEMA 1: MATRICES Y DETERMINANTES

Se llama adjunto de un elemento de una matriz A, al número resultante de multiplicar por el determinante de la matriz complementaria

MATEMÁTICAS II: MATRICES Y DETERMINANTES

Sistemas de ecuaciones lineales

MATRICES. Se simboliza tal matriz por y se le llamará una matriz x o matriz de orden x (que se lee por ).

Matrices 1. Se denomina matriz a todo conjunto de números o expresiones dispuestos en forma rectangular, formando filas y columnas.

1. Utilizar el método de Gauss para clasificar y resolver cuando sea posible los siguientes sistemas: x 3y + 7z = 10 5x y + z = 8 x + 4y 10z = 11

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

MATRICES Y DETERMINANTES MATRIZ INVERSA

Matrices y Sistemas Lineales

TEMA 7. Matrices y determinantes.

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.

Francisco José Vera López

FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS (Grado en Ingeniería Informática) Práctica 8. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES

Estos apuntes se han sacado de la página de internet de vitutor con pequeñas modificaciones.

Matemáticas 2ºBachillerato Aplicadas a las Ciencias Sociales

APUNTES DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA 2. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES

Fundamentos matemáticos. Tema 2 Matrices y ecuaciones lineales

Matrices y Sistemas Lineales

MATRICES Y DETERMINANTES II.

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones.

MATEMÁTICAS 2º BACH CIENCIAS DETERMINANTES DETERMINANTES

Una matriz es un arreglo rectangular de números. Los números en el arreglo se llaman elementos de la matriz. ) ( + ( ) ( )

1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES. MÉTODO DE GAUSS

Clase 8 Matrices Álgebra Lineal

DETERMINANTES Profesor: Fernando Ureña Portero

MATEMÁTICAS PARA ECONOMISTAS I MATRICES, DETERMINANTES Y SISTEMAS DE ECUACIONES

ALGEBRA y ALGEBRA LINEAL

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

TEST DE DETERMINANTES

CAPÍTULO VIII MATRICES

Álgebra Lineal y Estructuras Matemáticas. J. C. Rosales y P. A. García Sánchez. Departamento de Álgebra, Universidad de Granada

Tema 1: MATRICES. OPERACIONES CON MATRICES

Matrices y sistemas de ecuaciones lineales. Autovalores y autovectores.

Dos matrices son iguales cuando tienen la misma dimensión y los elementos que ocupan el mismo lugar en ambas son iguales

CAPÍTULO 3 VECTORES Y MATRICES 2.- DEFINICIÓN DE VECTORES Y DE MATRICES 3.- OPERACIONES CON VECTORES Y MATRICES

Resumen 3: Matrices, determinantes y sistemas de ecuaciones

BLOQUE DE ÁLGEBRA: TEMA 1: MATRICES.

Rango de una matriz. Antes de nada daremos algunas definiciones. Para ello supongamos que tenemos una matriz de orden m n: A M m n.

ÁLGEBRA LINEAL I Algunas soluciones a la Práctica 3


FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS (Grado en Ingeniería Informática) Práctica 8. MATRICES

MATRICES. 2º Bachillerato. Se llama matriz a una disposición rectangular de números reales, a los cuales se les denomina elementos de la matriz.

Capítulo 2. Determinantes Introducción. Definiciones

3. Matrices. 1 Definiciones básicas. 2 Operaciones con matrices. 2.2 Producto de una matriz por un escalar. 2.1 Suma de matrices.

Matrices 3. Matrices. Verónica Briceño V. agosto 2012

MATRICES OPERACIONES BÁSICAS CON MATRICES

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

SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES

Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - Departamento de Matemática Segundo Cuatrimestre de 2002 ÁLGEBRA LINEAL

TEMA 8. Sistemas de Ecuaciones Lineales: Método de Gauss. 1. Sistemas de ecuaciones lineales. Generalidades

Matrices y Determinantes.

Sistemas de ecuaciones lineales

ALGEBRA LINEAL - Práctica N 2 - Segundo cuatrimestre de 2017 Matrices y coordenadas

Matrices y determinantes. Sistemas de ecuaciones lineales

DEFINICIONES TIPOS DE MATRICES DETERMINANTES Y PROPIEDADES OPERACIONES MATRICIALES INVERSA DE UNA MATRIZ SISTEMAS DE ECUACIONES

UNIDAD 1 : MATRICES Y DETERMINANTES

SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES MÉTODO DE LA MATRIZ INVERSA

Matemáticas Física Curso de Temporada Verano Ing. Pablo Marcelo Flores Jara

Matemáticas 2.º Bachillerato. Matemáticas 2.º Bachillerato. Matemáticas 2.º Bachillerato. Ejemplo:

Tema 4: Sistemas de ecuaciones lineales.

ÁLGEBRA Algunas soluciones a la Práctica 4

Menor, cofactor y comatriz

Colegio Internacional Torrequebrada. Departamento de Matemáticas

Matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones lineales.

Definición de matriz Una matriz A es un conjunto de números dispuestos en filas y en columnas.

MATRICES. Entonces, A y B son matrices cuadradas de orden 3 y 2 respectivamente.

Matrices Inversas. Rango Matrices Elementales

Sistemas de ecuaciones lineales

MATRICES. TIPOS DE MATRICES Según el aspecto de las matrices, éstas pueden clasificarse en:

a ij x i x j = [x] t B A+At ) t = At +(A t ) t = At +A x i x j + a ij + a ji x j x i = s ij x i x j + s ji x j x i 2

Transcripción:

Práctica 1 1.1 Matrices Para introducir una matriz, elemento a elemento, se puede escoger en el menú Algebra Introducir matriz. Aparece un cuadro en el que debemos precisar las dimensiones de la matriz, también podemos señalar el tipo de matriz: si es diagonal, simétrica, antisimétrica o el tipo general. Por último, el nombre que vamos a dar a esta matriz. Al aceptar, se abre un cuadro en el que podemos escribir los elementos de la matriz. También puede introducirse la matriz anterior con la orden: --> a: matrix([1,2,3],[-1,0,3],[2,1,-1]); Ejercicio 1. Introducir 3 matrices: las dos primeras, que llamaremos a y b, de dimensiones 3 4 y la tercera, c, cuadrada de orden 4. La expresión a[i] hace referencia a la fila i ésima de la matriz a (con formato de lista) y la expresión a[i,j] al elemento a i,j. Si lo que se quiere es la fila i ésima de a con formato de matriz, la orden adecuada es row(a,i). Ejecutar las órdenes: 1

2 Práctica 1, Matemáticas II Mecánica --> m:a[2]; listp (m); matrixp(m); --> n:row(a,2); listp (n); matrixp(n); La sentencia matrix_size(a) nos proporciona una lista con las dimensiones de la matriz a. Así, matrix_size(a)[1] será el número de filas de a y matrix_size(a)[2] el número de columnas. 1.1.1 Operaciones y funciones con matrices Suma de matrices a + b; Producto por un escalar λ a; Producto de matrices a.c; Potencia n ésima de una matriz cuadrada c^^n; Determinante de una matriz cuadrada determinant(c); Rango rank(a); Matriz identidad de orden n: ident(n); Matriz traspuesta: transpose(a); Matriz inversa de c: invert(c); Ejercicio 2. Probar los comandos anteriores con las matrices introducidas en el ejercicio 1. Observad que si las dimensiones de las matrices que intervienen no son adecuadas Maxima nos da un mensaje de error e igualmente nos avisa si la matriz c introducida no es inversible. Escribir la matriz --> d: matrix( [cos(x)^2,sin(x)^2], [cos(x)^2,1-cos(x)^2] )$ que es obviamente singular. No obstante, la orden --> invert(d); nos proporciona aparentemente su inversa. Si ejecutamos a continuación la orden --> trigsimp(%); se detecta el error. Cuando el determinante es 0, Maxima nos avisa de que la matriz no es inversible. Sin embargo, si el determinante puede que sea 0 o no, debemos estudiarlo nosotros.

3 1.1.2 Operaciones elementales por filas La orden triangularize(a); escalona la matriz a por filas y la orden echelon(a); hace que, además, los elementos iniciales no nulos de cada fila sean un 1. Ejercicio 3. Probar los comandos anteriores con las matrices a = 2 4 1 8 3 8 1/2 0 2 4 1 8 y b = 2 4 1 8 3 8 1/2 0 2 4 1 x Utilizar también la orden rank( ) para responder: Qué podemos deducir de los resultados obtenidos? Operaciones elementales con las filas de una matriz. Maxima tiene dos órdenes para efectuar operaciones con las filas de una matriz: sumar a una fila un múltiplo de otra rowop(m,i,j,theta) y cambiar dos filas entre sí rowswap(m,i,j). En ambos casos hace la operación sobre la matriz M pero devuelve otra matriz, es decir que no modifica M. Nosotros vamos a utilizar aquí las operaciones elementales de modo que la nueva matriz conserve el mismo nombre que la matriz a la que se le hace la operación. Para ello, vamos a utilizar un fichero en el que ya están escritas esas operaciones. Es un fichero con la extensión.mac (opelem.mac) Archivo: Cargar paquete se abre el explorador y se busca. Ahora ya se pueden utilizar esas operaciones sin tener que escribirlas, estas son: Cambiar las filas i-j en la matriz a, P i,j cf(a,i,j):=(t:a[i],a[i]:a[j],a[j]:t,a)$ Sumar a la fila i-ésima de a la j-ésima multiplicada por c, P i,j (c) sf(a,i,j,c):=(a[i]:a[i]+c*a[j],a)$ Multiplicar la fila i-ésima de a por el elemento no nulo c, P i (c) mf(a,i,c):=(a[i]:c*a[i],a)$ En los tres casos, la matriz que se obtiene después de efectuar la operación sustituye a a. Ejercicio 4. Introducir una matriz de dimensiones 3 4 para comprobar con ella las tres operaciones elementales por filas. Ejercicio 5. Utilizando las funciones que acaban de definirse, escalonar por Gauss la matriz 2 0 0 3 0 1 2 4 2

4 Práctica 1, Matemáticas II Mecánica 1.1.3 Inversa de una matriz por el método de Gauss-Jordan Recordemos que, si A es una matriz cuadrada de orden n, inversible, al efectuar operaciones elementales en las filas de (A I n ) hasta obtener (I n B), resulta que B es A 1. Consideremos la matriz 1 0 2 a = 1 1 0 2 1 1 Comprobamos que es inversible, viendo que su determinante es distinto de 0: --> is(determinant(a)=0); Para añadirle a continuación la matriz I 3 podemos utilizar la orden append(a,ident( )) que añade por filas la matriz identidad. Como nosotros queremos añadir columnas, empleamos también la trasposición: --> a1:transpose(append(transpose(a),ident(3))); Ejercicio 6. Hallar la matriz inversa de a, por el método de Gauss-Jordan. Para comprobar el resultado obtenido, vamos a emplear la función submatrix(i 1,..., i m,m, j 1,..., j n ) que devuelve una nueva matriz formada a partir de M pero cuyas filas i 1,..., i m y columnas j 1,..., j n han sido eliminadas. En nuestro caso, eliminamos las 3 primeras columnas --> b:submatrix(a1,1,2,3); --> a.b; 1.2 Sistemas de ecuaciones lineales Antes de comenzar con los sistemas borrar los valores anteriormente asignados pues vamos a utilizar para parámetros nombres que antes estaban asociados a matrices. --> kill(all); Ahora, cargar de nuevo el paquete(opelem.mac) La llamada a la orden solve tiene dos listas como argumentos. La primera lista está formada por las ecuaciones a resolver y la segunda por las incógnitas. --> solve ([x + y = 3],[x,y]); Si la expresión dada no es una ecuación, por no contener el signo de igualdad, se supone que se quiere resolver la ecuación expr = 0. --> solve ([x + y],[x,y]);

5 Esta orden no es específica para ecuaciones lineales. Emplearemos la orden --> linsolve ([x + 3*y = 2, 2*x - y = 5], [x, y]); Ejercicio 7. Estudiar los sistemas x + y + z + t = 1 2x + y + 2z + t = 4 2x + y + 2z + t = 5 x + y + z + t = 1 2x + y + 2z + t = 4 3x + 2y + z = 5 Los sistemas anteriores no tienen parámetros. Vamos a resolver ahora el sistema x + y + z + t = 1 2x + (a + 2)y + bz + 4t = 2 3x + (a + 3)y + (2b + 1)z + 8t = 5 4x + (a + 4)y + (2b + 2)z + 9t = 6 en el que a y b son parámetros, no incógnitas. --> eq1:x+y+z+t=1$ eq2:2*x+(a+2)*y+b*z+4*t=2$ eq3:3*x+(a+3)*y+(2*b+1)*z+8*t=5$ eq4:4*x+(a+4)*y+(2*b+2)*z+9*t=6$ --> linsolve([eq1,eq2,eq3,eq4],[x,y,z,t]); Maxima nos indica que la cuarta ecuación es combinación de las anteriores y que, por tanto, la ha eliminado. Se observa además que en la solución no se tiene en cuenta el valor de los parámetros. Así, la solución dada presupone que a 0. Para la resolución sin estas órdenes, procedemos a escalonar la matriz ampliada. Como ya hemos introducido las ecuaciones, en vez de introducir ahora la matriz directamente podemos emplear la orden --> AB:augcoefmatrix([eq1,eq2,eq3,eq4],[x,y,z,t]); que nos proporciona la matriz ampliada, sin embargo, si observamos el resultado vemos que la columna de términos independientes que añade es la opuesta a la dada, por ello, vamos a multiplicar por 1 la quinta columna --> AB:transpose(mf(transpose(AB),5,-1)); Ahora, efectuamos las operaciones elementales:

6 Práctica 1, Matemáticas II Mecánica --> sf(ab,2,1,-2)$ sf(ab,3,1,-3)$ sf(ab,4,1,-4)$ --> sf(ab,3,2,-1)$ sf(ab,4,2,-1)$ --> sf(ab,4,3,-1)$ Hacemos a = 0 que es el caso que tenemos pendiente de estudio --> AB[2,2]:0$ AB; y seguimos escalonando --> sf(ab,2,3,-1); --> sf(ab,3,2,b/2); Observad que si a = 0 y b = 6 el sistema es incompatible. Por lo que el caso que queda pendiente de resolver es a = 0 y b 6. El problema es el mismo que ya hemos visto cuando se escalonan matrices o cuando se calcula el rango. Así, si las matrices no tienen parámetros podemos emplear las órdenes directas existentes en Maxima mientras que, si tienen parámetros, hay que ir controlando los cálculos que se realizan. Ejercicio 8. Resolver el sistema anterior con a = 0 y b 6. Eliminar la fila 4 de AB: AB:submatrix(4,AB); Nueva matriz de términos independientes: in:col(ab,5); Nueva matriz de coeficientes: ab:submatrix(ab,5); Ecuaciones asociadas: eq:ab.matrix([x],[y],[z],[t]); linsolve([eq[1,1]=in[1,1],eq[2,1]=in[2,1],eq[3,1]=in[3,1]],[x,y,z,t]);