Linear algebra. Lang Linear algebra. Jim Hefferon Linear algebra. Hoffman y Kunze Calculus. Apostol...

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•Linear algebra. Lang

•Linear algebra. Jim Hefferon

•Linear algebra. Hoffman y Kunze

•Calculus. Apostol

•Applied mathematics. Olver y Shakiban

•Calculus of vector functions. Williamson, Crowell y Trotter

•Mathematics for physicists. Dennery y Krzywicki

•Mathematical methods in physics and engineering. Dettman

•Mathematical methods for physicists. Arfken                     

•Sistemas de ecuaciones lineales

•Matrices

•Determinantes

•Espacios vectoriales

•Producto escalar. Espacios ecuclidianos

•Bases ortonormales

•Transformaciones lineales

•Valores y vectores propios

•Formas cuadráticas y formas hermitianas

El Álgebra lineal es la rama de las matemáticas que estudia

los vectores, los espacios vectoriales, las transformaciones

lineales entre los espacios vectoriales y los sistemas de

ecuaciones lineales.

•Los espacios vectoriales son fundamentales en las matemáticas modernas; el

Álgebra lineal es ampliamente utilizada tanto en el álgebra abstracta como en el

análisis funcional.

•El Álgebra lineal tiene una representación concreta en la Geometría Analítica.

•Tiene aplicaciones importantes y vastas en las ciencias naturales y en las

ciencias sociales, ya que muchos modelos no lineales pueden ser aproximados

por modelos lineales

La historia del Álgebra lineal moderna se

remonta a los años de 1843 y 1844. En 1843,

William Rowan Hamilton (quien inventó el

nombre “Vector”) descubrió los cuaterniones.

En 1844, Hermann Grassman publicó su libro

Die lineale Ausdehnungslehre. Arthur Cayley en

1857, introdujo las matrices (2x2), una de las

ideas fundamentales del Álgebra Lineal.

11 12 13

1 2 3

Dados los números complejos

, , , ...,

y

, , , ...,

podemos formar el siguiente sistema de

ecuaciones:

mn

m

n m m

a a a a

b b b b

11 1 12 2 13 3 1 1

21 1 22 2 23 3 2 2

1 1 2 2 3 3

1 1 2 2 3 3

Sistema de ecuaciones lineales

...

...

...

...

...

...

es el número de incognitas

n n

n n

i i i in n i

m m m mn n m

a x a x a x a x b

a x a x a x a x b

a x a x a x a x b

a x a x a x a x b

n

es el número de ecuacionesm

1 2 3

* ¿En qué condiciones existe un conjunto de

números complejos

, , ,...,

que satisfacen simultaneamente las ecuaciones?

* ¿Cómo encontramos dicha solución?

nx x x x

11 12 13 1 2 3

Dadas las constantes complejas

, , , ..., y , , , ...,mn ma a a a b b b b

11 1 12 2 13 3 1 1

21 1 22 2 23 3 2 2

1 1 2 2 3 3

1 1 2 2 3 3

Sistema de ecuaciones lineales

...

...

...

...

...

...

es el número de incognitas

n n

n n

i i i in n i

m m m mn n m

a x a x a x a x b

a x a x a x a x b

a x a x a x a x b

a x a x a x a x b

n

es el número de ecuacionesm

11 12 1 1

21 22 2 2

1 2

Finalmente la cosa se reduce a tratar con los

coeficientes:

...

...

. . y

. .

. .

...

n

n

m m mn m

a a a b

a a a b

a a a b

11 12 1

21 22 2

1 2

Un arreglo de números complejos

...

...

.

.

.

...

es llamado una matriz en

La matriz tiene renglones y columnas

n

n

ij

m m mn

a a a

a a a

a

a a a

m n C

m n

11 12 1

21 22 2

1 2

...

...

.

.

.

...

1,2,..., 1,2,...,

es una matriz

n

n

m m mn

ij

a a a

a a a

a a a

a i m j n

m n

A

A

A

1

Un vector

.

.

.

es una matriz 1n

x

x

n

1

Un vector

,...,

es una matriz 1

nx x

n

0 0 ... 0

0 0 ... 0

. =0 para t

Todos sus elemento

odo ,.

s son c

.

0 0 ...

ero

0

ija i j

11 12 1

21 22 2

1 2

...

...

. El orden de la matriz es

.

.

...

1,2,..., 1,2,.

Tiene el mismo número de renglones y de colum

..,

nas

n

n

n n nn

ij

a a a

a a a

n

a a a

a i n j n

La matriz identidad está definida como

0 si y 1 para 1,...,

ij

ij ii

a n n

a i j a i n

A

1 0 ... 0

0 1 ... 0

.

.

.

0 0 ... 1

n

I

11 12 13 14

21 22 23 24

31 32 33 34

41 42 43 44

Tiene 4 columnas, 4 renglones: 16

1, 2,3,4

elem

1,2,3

en s

,4

to

ij

a a a a

a a a a

a a a a

a a a a

a i j

A

A

11 22 33

Sea una matriz cuadrada.

Los elementos

, , ,...,

constituyen los elementos de la diagonal.

ij

nn

a n n

a a a a

A

11

22

Sea una matriz cuadrada.

Se dice que es diagonal si todos los elementos

"fuera" de la diagonal son cero, es decir, 0 si

0 ... 0

0 ... 0

.

.

.

0 0 ...

* Toda matriz di

ij

ij

nn

a n n

a i j

a

a

a

A

agonal es simétrica

Sea una matriz cuadrada.

Se dice que es triangular si todos los elementos

"arriba ó abajo" de la diagonal son cero, es decir,

0 si

ó

0 si

ij

ij

ij

a n n

a i j

a i j

A

1 0 0 0 0

3 0 0 0

4 2 2 0 0

1 1 0 3 0

2 8 4 2

i

i

i i

Sea una matriz .

La matriz denotada como

tal que

es llam

Se intercambian ren

ada .

Se den

glones y

ota

columnas

.

ij

ji

ji ij

T

a m n

n m b

b a

transpuesta

A

B

A

1 11 0.5 1

0.5 21 2 0.5

1 0.5

T

A A

Una matriz es simétrica si es

igual a su transpuesta, es decir, si .

ij

T

a m n

A

A A

Hay lo mismo arriba y abajo de la diagonal

Una matriz es antisimétrica

si es igual al negativo de su transpuesta,

es decir, si .

ij

T

a m n

A

A A

ij

T

ij

T

A a

A A

A a

A A

Una matriz cuadrada es simétrica

si

Una matriz cuadrada es antisimétrica

si

•La suma de dos matrices

•Multiplicación de una matriz por un escalar

•Multiplicación de dos matrices

Solo se pueden sumar matrices de la misma

forma, es decir, que ambas sean .

Sean y dos matrices ,

la suma es

para todo ,

ij kl

ij ijij

m n

a b m n

a b

i j

A B

A B

11 12 1 11 12 1

21 22 2 21 22 2

1 2 1 2

... ...

... ...

. .

. .

. .

... ...

n n

n n

m m mn m m mn

a a a b b b

a a a b b b

a a a b b b

A B

11 11 12 12 1 1

21 21 22 22 2 2

1 1 2 2

...

...

.

.

.

...

n n

n n

m m m m mn mn

a b a b a b

a b a b a b

a b a b a b

A + B

Sea una matriz

y

un escalar,

el producto se define como

para todo ,

ij

ijij

a m n

r

r

r ra

i j

A

A

A

11 12 1

21 22 2

1 2

...

...

.

.

.

...

1,2,..., 1,2,...,

n

n

m m mn

ij

ra ra ra

ra ra ra

r

ra ra ra

r ra i m j n

A

A

11 12 1 11 12 1

21 22 2 21 22 2

1 2 1 2

... ...

... ...

. .

. .

. .

... ...

n s

n s

m m mn n n ns

a a a b b b

a a a b b b

a a a b b b

m n n s

A B

1

n

ij jkikj

a b

m s

AB

1

n

ij jkikj

a b

m s

AB

La multiplicación no es conmutativa

El número de columnas del primer factor

debe ser igual al número de renglones del

segundo factor

0 2 1 2 6 2

1 3 3 1 8 1

1 2 0 2 2 8

3 1 1 3 1 9

1 2 0 2

3 1 1 3

0 2 1 2

1 3 3 1

¡La multiplicación de matricesno es conmutativa!

31 1 1 3 1 2

1 2 2 1 1 1

52

2

3 1 3 13 3 31 1

2 1 2 1

1 1

2

2

2 2

2 2

3 4 1 51 3

1 2 3 51 1

2 1 1

3 2 2 2 3 2

5

3 41 3

1 21 1

2 1

?

No se pueden multiplicarNo se pueden multiplicarEl número de columnas del primer factor debe ser igual al número de renglones del segundo factor

Si , , son matrices

Si es un número

Claro, siempre y cuando las sumas y los

productos puedan realizarse

r

r r

A B C

A B + C = AB + AC

A B AB

Si , , son matrices tales que y pueden

ser multiplicadas y y pueden ser multiplicadas.

Entonces , pueden ser multiplicadas.

También , y se tiene

A B C A B

B C

A BC

AB C

AB C = A BC

Sea una matriz

es invertible o no singular si existe una

matriz de rango tal que

La matriz se llama inversa de y se denota

Cuando existe la matriz inversa es única

n

n n

n n

1

A

A

B

AB = BA = I

B A A

0

Sea una matriz

Se pueden formar los productos

...

Si es un entero 1

...

Se define

m

n n

m

A

A

AA

AA A

A AA A

A I

11 1 1 1

1 1

Sistema de ecuaciones lineales

...

...

...

1 1

n n

m mn n m

ij i j

a x a x b

a x a x b

a m n b m x n

A b x

Ax = b

11 12 1

21 22 2

1 2

Toda matriz cuadrada tiene asociado

un que es un número complejo.

El determinante de la matriz se escribe

...

...

.det

determinante

.

.

...

n

n

n n nn

n n

a a a

a a a

A

a a a

A

A

,1

det sgn

La suma se calcula sobre todas las permutaciones

de los números 1,2,3,..., y sgn es 1 se la

permutación es par ó 1 si es impar.

n

n

i iS i

a

n

A

,1

det sgn

La suma se calcula sobre todas las permutaciones

de los números 1,2,3,..., y sgn es 1 se la

permutación es par ó 1 si es impar.

*Permutaciones del 1 y el 2:

1,2 , 2,1

así que

det

n

n

i iS i

a

n

A

11 22 12 21a a a a A

11 1211 21 21 12

21 22

En el caso de una matriz cuadrada 2 2

el determinante es el número complejo

deta a

a a a aa a

A A

,1

det sgn

La suma se calcula sobre todas las permutaciones

de los números 1,2,3,..., y sgn es 1 se la

permutación es par ó 1 si es impar.

Permutaciones del 1, 2 y 3

1,2,3 , 1,3,2 , 2,1,3 , 2

n

n

i iS i

a

n

A

11 22 33 11 23 32 12 21 33 12 23 31 13 22 31 13 21 32

,3,1 , 3,2,1 , 3,1,2

así que

a a a a a a a a a a a a a a a a a a

11 12 13

21 22 23

31 32 33

11 22 33 12 23 31 13 21 32

11 23 32 12 21 33 13 22 31

En el caso de una matriz cuadrada 3 3

el determinante es el número complejo

det

a a a

a a a

a a a

a a a a a a a a a

a a a a a a a a a

A A

5 3 3 5 3 3

3 1 0 det 3 1 0

4 2 3 4 2 3

5 3 3

3 1

5 3 3

3 1 0

0

4 2 3

Truco que solo sirve para matrices 3x3

1) Se duplican los renglones 1 y 2

5 3 3

3 1 015 185 1 3

3

3 0124 2 3

27 0 1

2 3 4

3 3 5 2 0 4 15 3 3

3 1 0

3 0

3 2

2) Se multiplican diagonalmente hacía abajo con signo +

y diagonalmente hacía arriba con signo -

1 0 2

4 1 5

1 1 2

1 0 2 1 0 2

4 1 5

4 3

det 4 1 5

2 3 2 2 3 2

1 0 2

4 1 5

2 3 2

2 24 0

0 15

2 2 0

4 0 2 1 3 5 2 1

5

4

2

33

1.- Si todos los elementos de una fila o de una columna de

una matriz son cero, entonces su determinante es cero

2.- Si todos los elementos de una fila o de una columna de

una matriz se multiplican por el mismo número , entonces

su determinante se multiplica por .

3.- Si una par de filas o de columnas de una matriz se

intercambian, el determinante cambia de signo

k

k

4.- Si una fila o una columna de una matriz es

proporcional a otra fila o a otra columna, el

determinante es cero.

5.- Si todos los elementos de una fila o de una

columna se pueden expresar como la suma de

dos términos, entonces el determinante puede

escribirse como la suma de dos determinantes,

cada uno de los cuales contiene uno de los

términos en la fila o columna correspondiente.

6.- Si a todos los elementos de una fila o de una columna

se le añade veces el elemento correspondiente de otra

fila o columna, el valor del determinante no cambia.

k

11 22 33

Si la matriz es triangular,

entonces

det ...

es decir, el determinante es el

producto de los elementos

diagonales.

nna a a a

A

A

Usando las propiedades 1 a 6 expuestas

arriba, se lleva la matriz original a una

forma triangular cuyo determinante es

el producto de los elementos de la

diagonal

1

Sea una matriz cuadrada .

Eligimos una fila, la ,

entonces

det 1

donde es el determinante de la matriz

que resulta de quitar la fila y la columna

ni j

ij ijj

ij

n n

i

a M

M

i j

A

A

11 12 1

21 22 2

1 2

...

...

.

.

.

...

n

n

ijij

m m mn

a a a

a a a

Ma

a a a

1

Sea una matriz cuadrada .

Eligimos una columna, la ,

entonces

det 1

donde es el determinante de la matriz

que resulta de quitar la fila y la columna

ni j

ij iji

ij

n n

j

a M

M

i j

A

A

5 3 3

3 1 0

4 2 3

1) Se escoge un renglón.

Elegimos el primero.

2) Se toman los elementos de ese renglón uno por uno.

Empecemos por el elemento 5.

3) Se crea un nuevo determinante quitando el renglón

y la colum

-1 0

2 3

na del elemento escogido, es decir

A este determinante se le llama menor

1 1

5 3 3

3 1 0

4 2 3

-1 0-1 5

2 3

Número de columna+Número de renglón

4) El determinante obtenido (el menor) se

multiplica por el elemento y se pone como

signo -1

En este caso

5 3 3

3 1 0

4 2 3

5) Se hace lo mismo con todos los

elementos del renglón escogido.

1 1 1 2 1 3

5 3 3

3 1 0

4 2 3

1 0 3 0 3 11 5 1 3 1 3

2 3 4 3 4 2

5 3 3 9 3 10 15 27 30 12

1 1 1 2 1 3

1 0 2

4 1 5

2 3 2

1 5 4 5 4 11 1 1 0 1 2

3 2 2 2 2 3

1 5 4 10 2 2 15 2 12 2

3 2 2 3

13 20 33

1 1 1 2 1 3

2 5 3 2 5 3

1 1 3 det 1 1 3

2 2 0 2 2 0

1 3 1 3 1 11 2 1 5 1 3

2 0 2 0 2 2

2 6 5 6 3 0 12 30 0 42

1 1 1 2

1 3 1 4

0 3 4 2

1 0 2 2

1 3 2 1

3 2 3 1

0 2 2 1 2 2

1 0 3 2 1 1 3 1 2 1

2 3 1 3 3 1

1 0 2 1 0 2

1 4 1 3 1 1 2 1 3 2

3 2 1 3 2 3

1 2 2 1 2 2 1 0 2

3 1 2 1 4 1 2 1 2 1 3 2

3 3 1 3 3 1 3 2 3

1 2 22 1 1 1 1 2

1 2 1 1 2 2 1 5 2 2 2 9 93 1 3 1 3 3

3 3 1

1 0 23 1 1 1 1 3

1 3 1 1 0 2 1 1 0 2 2 7 132 1 3 1 3 2

3 2 1

1 0 23 2 1 2 1 3

1 3 2 1 0 2 1 13 0 9 2 7 272 3 3 3 3 2

3 2 3

1 1 1 2

1 3 1 4

0 3 4 2

1 0 2 2

1 3 2 1

3 2 3 1

0 2 2 1 2 2

1 0 3 2 1 1 3 1 2 1

2 3 1 3 3 1

1 0 2 1 0 2

1 4 1 3 1 1 2 1 3 2

3 2 1 3 2 3

3 9 4 13 2 27 25

1 1 1 2 1 3

1 1 3

2 2 0

1 3 1 3 1 11 2 1 5 1 3

2 0 2 0 2 2

2 6 5 6 3 0 12 30 0 42

2 5 3

Escogemos un renglón, el primero

2 1 2 2 2 3

2 5 3

2 2 0

5 3 2 3 2 51 1 1 1 1 3

2 0 2 0 2 2

6 6 3 4 10 6 6 3 14 4

1 3

2

1

Ahora escogemos el segundo renglón,

1 3 2 3 3 3

2 5

1 1

2 2

1 1 2 5 2 51 3 1 3

3

1 02 2 2 2 1 1

3 0 3 14 0 42

3

0

Ahora escogemos la tercera columna,