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Matriz inversa

De Wikillerato

(Diferencias entre revisiones)
Línea 1: Línea 1:
-
Una matriz es un cuadrado o tabla de numeros ordenados. Se llama matriz de dimension
 
-
 
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; a un conjunto de números reales dispuestos en &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m
 
-
</math>
 
-
&nbsp; filas y &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; columnas de la siguiente forma &nbsp;
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cccc}
 
-
a_{11 }& a_{12} & \ldots & a_{1n}
 
-
\\
 
-
a_{21 }& a_{22} & \ldots & a_{2n}
 
-
\\
 
-
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots
 
-
\\
 
-
a_{m1 }& a_{m2} & \ldots & a_{mn}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
La matriz &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; se puede designar tambien como &nbsp;
 
-
<math>
 
-
\quad A = \left( a_{ij} \right) \quad
 
-
</math>
 
-
&nbsp; donde
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left\{
 
-
\begin{array}[c]{l}
 
-
i = 1, \, 2, \, \ldots, \, m
 
-
\\
 
-
j = 1, \, 2, \, \ldots, \, n
 
-
\end{array}
 
-
\right.
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Un elemento generico de la matriz se designa por &nbsp;
 
-
<math>
 
-
a_{ij}
 
-
</math>
 
-
&nbsp; en el cual el subindice &nbsp;
 
-
<math>
 
-
i
 
-
</math>
 
-
&nbsp; representa el numero de fila que ocupa el elemento y el subindice &nbsp;
 
-
<math>
 
-
j
 
-
</math>
 
-
&nbsp; el numero de columna.
 
-
 
-
El conjunto de matrices de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; se denota por:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
M_{m \times n}
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
El conjunto de matrices de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n \times n
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; tambien llamadas de orden &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; se denota por:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
M_n
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Las matrices de este conjunto se llaman matrices cuadradas y en ellas definimos:
 
-
 
-
* la diagonal principal formada por los elementos de la forma &nbsp;
 
-
<math>
 
-
a_{ii}
 
-
</math>
 
-
&nbsp;
 
-
 
-
*la diagonal secundaria formada por los elementos de la forma &nbsp;
 
-
<math>
 
-
a_{ij}
 
-
</math>
 
-
&nbsp; tales que &nbsp;
 
-
<math>
 
-
i + j = n + 1
 
-
</math>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\begin{array}[c]{cc}
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cccc}
 
-
\mathbf{a_{11}} & a_{12} & a_{13} & a_{14}
 
-
\\
 
-
a_{21} & \mathbf{a_{22}} & a_{23} & a_{24}
 
-
\\
 
-
a_{31} & a_{32} & \mathbf{a_{33}} & a_{34}
 
-
\\
 
-
a_{41} & a_{42} & a_{43} & \mathbf{a_{44}}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
&
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cccc}
 
-
a_{11} & a_{12} & a_{13} & \mathbf{a_{14}}
 
-
\\
 
-
a_{21} & a_{22} & \mathbf{a_{23}} & a_{24}
 
-
\\
 
-
a_{31} & \mathbf{a_{32}} & a_{33} & a_{34}
 
-
\\
 
-
\mathbf{a_{41}} & a_{42} & a_{43} & a_{44}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
\\
 
-
&
 
-
\\
 
-
\makebox{Diagonal principal} & \makebox{Diagonal secundaria}
 
-
\end{array}
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Una matriz rectangular es aquella que tiene distinto número de filas que de columnas
 
-
&nbsp;
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
m \neq n
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
1 & -1 & ~~0
 
-
\\
 
-
2 & ~~3 & -1
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz fila es toda matriz rectangular con una sola fila de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
1 \times n
 
-
</math>
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
-1 & 3 & 5
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz columna es toda matriz rectangular con una sola columna de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times 1
 
-
</math>
 
-
&nbsp;
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{c}
 
-
-1
 
-
\\
 
-
~~3
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Una matriz nula es una matriz rectangular con todos sus elementos nulos. Se denota por
 
-
&nbsp;
 
-
<math>
 
-
0
 
-
</math>
 
-
.
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
0 & 0 & 0
 
-
\\
 
-
0 & 0 & 0
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz triangular superior es toda matriz cuadrada en la que todos los terminos
 
-
situados por debajo de la diagonal principal son ceros.
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
1 & -1 & ~~0
 
-
\\
 
-
0 & ~~3 & -1
 
-
\\
 
-
0 & ~~0 & ~~2
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz triangular inferior es toda matriz cuadrada en la que todos los terminos
 
-
situados por encima de la diagonal principal son ceros
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
2 & ~~0 & 0
 
-
\\
 
-
3 & -1 & 0
 
-
\\
 
-
1 & -1 & 3
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz diagonal es toda matriz cuadrada en la que todos los terminos
 
-
no situados en la diagonal principal son ceros.
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
~~2 & ~~0 & ~~0
 
-
\\
 
-
~~0 & -1 & ~~0
 
-
\\
 
-
~~0 & ~~0 & ~~3
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz escalar es toda matriz diagonal en la que todos los terminos
 
-
de la diagonal principal son iguales.
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
2 & {0} & {0}
 
-
\\
 
-
{0} & 2 & {0}
 
-
\\
 
-
{0} & {0} & 2
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Matriz unidad es la matriz escalar cuyos elementos de la diagonal principal son todos
 
-
&nbsp;
 
-
<math>
 
-
1
 
-
</math>
 
-
&nbsp; .
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
1 & {0} & {0}
 
-
\\
 
-
{0} & 1 & {0}
 
-
\\
 
-
{0} & {0} & 1
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
%% }}}
 
-
%% {{{ =Operaciones elementales con matrices
 
-
 
-
Dos matrices son iguales si tienen la misma dimension y si los elementos que ocupan el
 
-
mismo lugar en ambas, son iguales.
 
-
 
-
Para dos matrices &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A = \left( a_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
&nbsp; y &nbsp;
 
-
<math>
 
-
B = \left( b_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
&nbsp; de la misma dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; la suma de &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; y &nbsp;
 
-
<math>
 
-
B
 
-
</math>
 
-
&nbsp; es la matriz de la misma dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; dada por
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
A + B = \left( a_{ij} \right) + \left( b_{ij} \right) = \left( a_{ij} + b_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
A + B =
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
a_{11 }& a_{12} & a_{13}
 
-
\\
 
-
a_{21 }& a_{22} & a_{23}
 
-
\\
 
-
a_{31 }& a_{32} & a_{33}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
+
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
b_{11 }& b_{12} & b_{13}
 
-
\\
 
-
b_{21 }& b_{22} & b_{23}
 
-
\\
 
-
b_{31 }& b_{32} & b_{33}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
=
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
a_{11 } + b_{11 } & a_{12} + b_{12} & a_{13} + b_{13}
 
-
\\
 
-
a_{21 } + b_{21 } & a_{22} + b_{22} & a_{23} + b_{23}
 
-
\\
 
-
a_{31 } + b_{31 } & a_{32} + b_{32} & a_{33} + b_{33}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Para un número real &nbsp;
 
-
<math>
 
-
k
 
-
</math>
 
-
&nbsp; y una matriz &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A = \left( a_{ij} \right)}
 
-
</math>
 
-
&nbsp; de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; el producto de un número real por una matriz es la matriz de la misma dimension
 
-
&nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; dada por
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
k \cdot A = k \cdot \left( a_{ij} \right) = \left( k \cdot a_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Es decir, el producto &nbsp;
 
-
<math>
 
-
k \cdot A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; se obtiene multiplicando el numero real por cada uno de los elementos de la
 
-
matriz.
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
k \cdot A = k \cdot
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cc}
 
-
a_{11 }& a_{12}
 
-
\\
 
-
a_{21 }& a_{22}
 
-
\\
 
-
a_{31 }& a_{32}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
=
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cc}
 
-
k \cdot a_{11 }& k \cdot a_{12}
 
-
\\
 
-
k \cdot a_{21 }& k \cdot a_{22}
 
-
\\
 
-
k \cdot a_{31 }& k \cdot a_{32}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
El producto de dos matrices &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A = \left( a_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
&nbsp; de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; y &nbsp;
 
-
<math>
 
-
B = \left( b_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
&nbsp; de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n \times p
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; es la matriz &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A \cdot B
 
-
</math>
 
-
&nbsp; dada por:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
A \cdot B = \left( c_{ij} \right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
con
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
c_{ij} = \sum_{j = 1}^n a_{ij} \cdot b_{jk}
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Es decir, cada elemento &nbsp;
 
-
<math>
 
-
c_{ik}
 
-
</math>
 
-
&nbsp; se obtiene multiplicando la fila i-ésima de la primera matriz por la columna
 
-
k-ésima de la segunda matriz.
 
-
Ejemplo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
1 & 2 & 3
 
-
\\
 
-
4 & 5 & 6
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
\cdot
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cc}
 
-
~~7 & ~~8
 
-
\\
 
-
~~9 & ~~0
 
-
\\
 
-
-1 & -2
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
=
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cc}
 
-
1 \cdot 7 + 2 \cdot 9 + 3 \cdot \left( -1 \right) & 1 \cdot 8 + 2 \cdot 0 + 3 \cdot \left( -2 \right)
 
-
\\
 
-
4 \cdot 7 + 5 \cdot 9 + 6 \cdot \left( -1 \right) & 4 \cdot 8 + 5 \cdot 0 + 6 \cdot \left( -2 \right)
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
*El producto de matrices cuadradas es asociativo:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
A \cdot
 
-
\left(
 
-
B \cdot C
 
-
\right)
 
-
=
 
-
\left(
 
-
A \cdot B
 
-
\right)
 
-
\cdot C
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
*El producto de matrices cuadradas de orden &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; posee como elemento neutro la matriz unidad o identidad &nbsp;
 
-
<math>
 
-
I
 
-
</math>
 
-
&nbsp; de orden &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n
 
-
</math>
 
-
&nbsp; ya que:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
A \cdot I = I \cdot A = A
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
* El producto de matrices cuadradas es distributivo respecto de la suma de matrices:
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
A \cdot
 
-
\left(
 
-
B + C
 
-
\right)
 
-
= A \cdot B + A \cdot C
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
%% }}}
 
-
%% {{{ =Matriz transpuesta
 
-
Se llama matriz traspuesta de una matriz &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; de dimension &nbsp;
 
-
<math>
 
-
m \times n
 
-
</math>
 
-
, &nbsp; a la matriz que se obtiene al cambiar en &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; las filas por columnas o las columnas por filas. Se representa por &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A^t
 
-
</math>
 
-
&nbsp; y su dimension es &nbsp;
 
-
<math>
 
-
n \times m
 
-
</math>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
==Propiedades:==
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
* <math>
 
-
\left( \, A^t \, \right)^t = A
 
-
</math>
 
-
 
-
* <math>
 
-
\left( \, A + B \, \right)^t = A^t + B^t
 
-
</math>
 
-
&nbsp;
 
-
 
-
* <math>
 
-
\left( \, k \cdot A \, \right)^t = k \cdot A^t
 
-
</math>
 
-
&nbsp;
 
-
 
-
* <math>
 
-
\left( \, A \cdot B \, \right)^t = B^t \cdot A^t
 
-
</math>
 
-
&nbsp;
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
----
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Se llama matriz simetrica a toda matriz cuadrada &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; que coincide con su transpuesta: &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A = A^t
 
-
</math>.
 
-
&nbsp; En una matriz simetrica cualquier par de elementos simetricos respecto a la
 
-
diagonal principal son iguales.
 
-
 
-
====Ejemplo:====
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
1 & 2 & 3
 
-
\\
 
-
2 & 4 & 5
 
-
\\
 
-
3 & 5 & 7
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Se llama matriz antisimetrica a toda matriz cuadrada &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A
 
-
</math>
 
-
&nbsp; que coincide con la opuesta de su transpuesta: &nbsp;
 
-
<math>
 
-
A = -A^t
 
-
</math>.
 
-
&nbsp; En una matriz simetrica cualquier par de elementos simetricos respecto a la
 
-
diagonal principal son opuestos.
 
-
 
-
====Ejemplo:====
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{ccc}
 
-
~~ 0 & ~~2 & -3
 
-
\\
 
-
-2 & ~~0 & ~~5
 
-
\\
 
-
~~ 3 & -5 & ~~0
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
%% }}}
 
-
%% {{{ =Matriz inversa
 
-
 
La matriz inversa de una matriz cuadrada &nbsp;
La matriz inversa de una matriz cuadrada &nbsp;
<math>
<math>
Línea 1.069: Línea 289:
F_j \to k \cdot F_i + t \cdot F_j
F_j \to k \cdot F_i + t \cdot F_j
</math>
</math>
-
 
-
%% }}}
 
-
%% {{{ =Rango de una matriz
 
-
 
-
En la matriz
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\begin{array}[c]{cccc}
 
-
a_{11 }& a_{12} & \ldots & a_{1n}
 
-
\\
 
-
a_{21 }& a_{22} & \ldots & a_{2n}
 
-
\\
 
-
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots
 
-
\\
 
-
a_{m1 }& a_{m2} & \ldots & a_{mn}
 
-
\end{array}
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
Se dice que las filas &nbsp;
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
F_i, \, F_j, \, F_k, \, \ldots, \, F_t
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
\left(
 
-
\, F_i =
 
-
\left(
 
-
\, a_{i1 }, \, a_{i2}, \, \ldots, \, a_{in} \,
 
-
\right)
 
-
\right)
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
son dependientes si existen números &nbsp;
 
-
<math>
 
-
\alpha_j, \, \alpha_k, \, \ldots, \, \alpha_t \in R
 
-
</math>
 
-
&nbsp; tales que
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
<center>
 
-
<math>
 
-
F_i = \alpha_j \cdot F_j + \alpha_k \cdot F_k + \, \ldots \, + \alpha_t \cdot F_t
 
-
</math>
 
-
</center>
 
-
 
-
<br/>
 
-
 
-
En caso contrario, se dice que las filas &nbsp;
 
-
<math>
 
-
F_i, \, F_j, \, F_k, \, \ldots, \, F_t
 
-
</math>
 
-
&nbsp; son linealmente independientes.
 
-
 
-
El '''rango''' de una matriz es el número de filas o de columnas linealmente independientes
 
-
que tiene esa matriz.
 

Revisión de 12:25 29 nov 2006

La matriz inversa de una matriz cuadrada   
A
  de orden   
n,
  es la matriz   
, A^{-1},
  de orden   
n
  que verifica:



A \cdot A^{-1} = A^{-1} \cdot A = I


Las matrices que tienen inversas se llaman regulares y las que no tienen inversa matrices singulares.


Las propiedades más importantes relativas a la matriz inversa:

1.   Si existe,   
A^{-1} 
  es única.

2.   
\left(
</p>
<pre> A^{-1} 
</pre>
<p>\right)
^{-1} = A

3.   
\left(
</p>
<pre> A \cdot B
</pre>
<p>\right)
^{-1} = B^{-1} \cdot A^{-1}


Tabla de contenidos

Calculo de la matriz inversa


Para calcular la matriz inversa de una matriz regular podemos utilizar dos procedimientos:


Mediante la definicion


Ejemplo:



A =
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   1 & 2
   \\
   3 & 7
 \end{array}
</pre>
<p>\right)


hacemos



A^{-1} =
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   a & b
   \\
   c & d
 \end{array}
</pre>
<p>\right)


como



I = A \cdot A^{-1} \Rightarrow
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   1 & 2
   \\
   3 & 7
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
\cdot
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   a & b
   \\
   c & d
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   1 & 0
   \\
   0 & 1
 \end{array}
</pre>
<p>\right)


Operando:



\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   a + 2c & b + 2d
   \\
   3a + 7c & 3b + 7d
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   1 & 0
   \\
   0 & 1
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
\Leftrightarrow
\left\{
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   a + 2c & = & 1
   \\
   3a + 7c & = & 0
   \\
   b + 2d & = & 0
   \\
   3b + 7d & = & 1
   \\
 \end{array}
</pre>
<p>\right.



\Rightarrow \left\{
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   a & = & 7
   \\
   b & = & -2
   \\
   c & = & -3
   \\
   d & = & 1
   \\
 \end{array}
</pre>
<p>\right.


Método de Gauss-Jordan


La inversa de una matriz regular   
A
  se calcular transformando la matriz   
\left(
</p>
<pre>\, A \, \left| \, I \, \right.
</pre>
<p>\right)
  mediante operaciones elementales por filas en la matriz   
\left(
</p>
<pre>\, I \, \left| \, A^{-1} \, \right.
</pre>
<p>\right)

Las operaciones elementales por filas en una matriz son las siguientes:

1. Intercambiar las filas   
i
  y   
j,
  que designaremos por   
F_i \longrightarrow F_j
 

2. Multiplicar la fila   
i
  por el numero   
k \neq 0
  y sustituirla por el resultado; lo designamos por   [Unparseable or potentially dangerous latex formula. Error 3 ]

3. Multiplicar la fila   
i
  por el numero   
k \neq 0
  y sustituirla por el resultado; lo designamos por   [Unparseable or potentially dangerous latex formula. Error 3 ]

4. Sumar las filas   
i
  y   
j,
 , multiplicadas por sendos números, y llevar el resultado a la fila   
i
  o   
j
 . Lo designamos por   
F_i
  o   
F_j \to k \cdot F_i + t \cdot F_j

   
 
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