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Matriz transpuesta

De Wikillerato

(Diferencias entre revisiones)
Línea 1: Línea 1:
 +
 +
==Definición de matriz==
 +
 +
<br/>
 +
 +
Una matriz es un cuadrado o tabla de numeros ordenados. Se llama matriz de dimension
 +
&nbsp;
 +
<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>
 +
[[Image:diagonales2.gif]]
 +
</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 de matriz rectangular====
 +
 +
<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 de matriz fila====
 +
 +
<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>
 +
.
 +
 +
====Ejemplo de matriz columna====
 +
 +
<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>
 +
\mathbf{0}
 +
</math>
 +
.
 +
 +
====Ejemplo de matriz nula====
 +
 +
<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 de matriz triangular superior====
 +
 +
<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 de matriz triangular inferior====
 +
 +
<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 de matriz diagonal====
 +
 +
<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 de matriz escalar====
 +
 +
<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 o identidad''''' es la matriz escalar cuyos elementos de la diagonal principal son
 +
todos 1.
 +
 +
====Ejemplo de matriz unidad====
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{ccc}
 +
1 & {0} & {0}
 +
\\
 +
{0} & 1 & {0}
 +
\\
 +
{0} & {0} & 1
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
[[Category:Matemáticas]]
 +
 +
%% }}}
 +
%% {{{ =Operaciones elementales con matrices
 +
 +
==Suma de matrices==
 +
 +
<br/>
 +
 +
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/>
 +
 +
===Propiedades de la suma de matrices===
 +
 +
<br/>
 +
 +
1. Asociativa
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A +
 +
\left(
 +
B + C
 +
\right)
 +
=
 +
\left(
 +
A + B
 +
\right)
 +
+ C
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
2. Elemento neutro. La matriz nula, &nbsp;
 +
<math>
 +
0,
 +
</math>
 +
&nbsp; de la dimension correspondiente es el elemento neutro para la suma, ya que:
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A + 0 = 0 + A = A
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
3. Elemento opuesto. Para la matriz &nbsp;
 +
<math>
 +
A
 +
</math>
 +
&nbsp;
 +
existe otra matriz que denotamos por &nbsp;
 +
<math>
 +
-A
 +
</math>
 +
&nbsp; y que llamamos matriz opuesta de &nbsp;
 +
<math>
 +
A,
 +
</math>
 +
&nbsp; que cumple:
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A +
 +
\left(
 +
-A
 +
\right)
 +
= 0
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
4. Comutativa
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A + B = B + A
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
==Producto de un numero por una matriz==
 +
 +
<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.
 +
 +
<br/>
 +
 +
====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/>
 +
 +
==Producto de matrices==
 +
 +
<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.
 +
 +
<br/>
 +
 +
====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/>
 +
 +
===Propiedades del producto de matrices===
 +
 +
<br/>
 +
 +
1. 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/>
 +
 +
2. 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/>
 +
 +
3. 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>
 +
 +
<br/>
 +
 +
[[Category:Matemáticas]]
 +
%% }}}
 +
%% {{{ =Matriz transpuesta
 +
 +
==Definición==
 +
 +
<br/>
 +
Se llama matriz traspuesta de una matriz &nbsp;
Se llama matriz traspuesta de una matriz &nbsp;
<math>
<math>
Línea 22: Línea 781:
<br/>
<br/>
-
==Propiedades:==
+
==Propiedades==
<br/>
<br/>
Línea 43: Línea 802:
\left( \, A \cdot B \, \right)^t = B^t \cdot A^t
\left( \, A \cdot B \, \right)^t = B^t \cdot A^t
</math>
</math>
-
&nbsp;
 
<br/>
<br/>
-
----
+
==Matriz simetrica==
<br/>
<br/>
Línea 62: Línea 820:
diagonal principal son iguales.
diagonal principal son iguales.
-
====Ejemplo:====
+
<br/>
 +
 
 +
===Ejemplo===
<br/>
<br/>
Línea 79: Línea 839:
</math>
</math>
</center>
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
==Matriz antisimetrica==
<br/>
<br/>
Línea 93: Línea 857:
diagonal principal son opuestos.
diagonal principal son opuestos.
-
====Ejemplo:====
+
<br/>
 +
 
 +
===Ejemplo===
<br/>
<br/>
Línea 110: Línea 876:
</math>
</math>
</center>
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
[[Category:Matemáticas]]
 +
 +
%% }}}
 +
%% {{{ =Matriz inversa
 +
 +
__TOC__
 +
 +
==Definición==
 +
 +
<br/>
 +
 +
La matriz inversa de una matriz cuadrada &nbsp;
 +
<math>
 +
A
 +
</math>
 +
&nbsp; de orden &nbsp;
 +
<math>
 +
n,
 +
</math>
 +
&nbsp; es la matriz, &nbsp;
 +
<math>
 +
A^{-1}
 +
</math>
 +
, &nbsp; de orden &nbsp;
 +
<math>
 +
n
 +
</math>
 +
&nbsp; que verifica:
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A \cdot A^{-1} = A^{-1} \cdot A = I
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
donde &nbsp;
 +
<math>
 +
I
 +
</math>
 +
&nbsp; es la matriz identidad de orden &nbsp;
 +
<math>
 +
n
 +
</math>
 +
.
 +
 +
<br/>
 +
 +
Las matrices que tienen inversas se llaman regulares y las que no tienen inversa matrices
 +
singulares.
 +
 +
<br/>
 +
 +
Las propiedades más importantes relativas a la matriz inversa:
 +
 +
<br/>
 +
 +
1. &nbsp; Si existe,
 +
&nbsp; <math>
 +
A^{-1}
 +
</math>
 +
&nbsp; es única.
 +
 +
<br/>
 +
 +
2. &nbsp;
 +
<math>
 +
\left(
 +
A^{-1}
 +
\right)
 +
^{-1} = A
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
3. &nbsp;
 +
<math>
 +
\left(
 +
A \cdot B
 +
\right)
 +
^{-1} = B^{-1} \cdot A^{-1}
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
==Cálculo de la matriz inversa==
 +
 +
<br/>
 +
 +
Para calcular la matriz inversa de una matriz regular podemos utilizar dos procedimientos:
 +
 +
<br/>
 +
 +
===Mediante la definicion===
 +
 +
<br/>
 +
 +
====Ejemplo====
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A =
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
1 & 2
 +
\\
 +
3 & 7
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
hacemos
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
A^{-1} =
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
a & b
 +
\\
 +
c & d
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
como
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
I = A \cdot A^{-1} \Rightarrow
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
1 & 2
 +
\\
 +
3 & 7
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
\cdot
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
a & b
 +
\\
 +
c & d
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
=
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
1 & 0
 +
\\
 +
0 & 1
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
Operando:
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
a + 2c & b + 2d
 +
\\
 +
3a + 7c & 3b + 7d
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
=
 +
\left(
 +
\begin{array}[c]{cc}
 +
1 & 0
 +
\\
 +
0 & 1
 +
\end{array}
 +
\right)
 +
\Leftrightarrow
 +
\left\{
 +
\begin{array}[c]{ccc}
 +
a + 2c & = & 1
 +
\\
 +
3a + 7c & = & 0
 +
\\
 +
b + 2d & = & 0
 +
\\
 +
3b + 7d & = & 1
 +
\\
 +
\end{array}
 +
\right.
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
<center>
 +
<math>
 +
\Rightarrow \left\{
 +
\begin{array}[c]{ccc}
 +
a & = & 7
 +
\\
 +
b & = & -2
 +
\\
 +
c & = & -3
 +
\\
 +
d & = & 1
 +
\\
 +
\end{array}
 +
\right.
 +
</math>
 +
</center>
 +
 +
<br/>
 +
 +
===Método de Gauss-Jordan===
 +
 +
<br/>
 +
 +
La inversa de una matriz regular &nbsp;
 +
<math>
 +
A
 +
</math>
 +
&nbsp; se calcular transformando la matriz &nbsp;
 +
<math>
 +
\left(
 +
\, A \, \left| \, I \, \right.
 +
\right)
 +
</math>
 +
&nbsp; mediante operaciones elementales por filas en la matriz &nbsp;
 +
<math>
 +
\left(
 +
\, I \, \left| \, A^{-1} \, \right.
 +
\right)
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
====Operaciones elementales por filas en una matriz====
 +
 +
<br/>
 +
 +
Las operaciones elementales por filas en una matriz son las siguientes:
 +
 +
<br/>
 +
 +
1. Intercambiar las filas &nbsp;
 +
<math>
 +
i
 +
</math>
 +
&nbsp; y &nbsp;
 +
<math>
 +
j,
 +
</math>
 +
&nbsp; que designaremos por &nbsp;
 +
<math>
 +
F_i \longrightarrow F_j
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
2. Multiplicar la fila &nbsp;
 +
<math>
 +
i
 +
</math>
 +
&nbsp; por el numero &nbsp;
 +
<math>
 +
k \neq 0
 +
</math>
 +
&nbsp; y sustituirla por el resultado; lo designamos por &nbsp;
 +
<math>
 +
F_i \to k \cdot F_i
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
3. Multiplicar la fila &nbsp;
 +
<math>
 +
i
 +
</math>
 +
&nbsp; por el numero &nbsp;
 +
<math>
 +
k \neq 0
 +
</math>
 +
&nbsp; y sustituirla por el resultado; lo designamos por &nbsp;
 +
<math>
 +
F_i \to k \cdot F_i
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
4. Sumar las filas &nbsp;
 +
<math>
 +
i
 +
</math>
 +
&nbsp; y &nbsp;
 +
<math>
 +
j,
 +
</math>
 +
&nbsp;, multiplicadas por sendos números, y llevar el resultado a la fila &nbsp;
 +
<math>
 +
i
 +
</math>
 +
&nbsp; o &nbsp;
 +
<math>
 +
j
 +
</math>
 +
&nbsp;. Lo designamos por &nbsp;
 +
<math>
 +
F_i
 +
</math>
 +
&nbsp; o &nbsp;
 +
<math>
 +
F_j \to k \cdot F_i + t \cdot F_j
 +
</math>
 +
 +
<br/>
 +
 +
[[Category:Matemáticas]]
 +
 +
%% }}}
 +
%% {{{ =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 01:47 29 dic 2006

Definición de matriz


Una matriz es un cuadrado o tabla de numeros ordenados. Se llama matriz de dimension   
m \times n 
  a un conjunto de números reales dispuestos en   
m
  filas y   
n
  columnas de la siguiente forma  



\left(
</p>
<pre> \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}
</pre>
<p>\right)


La matriz   
A 
  se puede designar tambien como   
\quad A = \left( a_{ij} \right) \quad
  donde



\left\{
</p>
<pre> \begin{array}[c]{l}
   i = 1, \, 2, \, \ldots, \, m
   \\
   j = 1, \, 2, \, \ldots, \, n
 \end{array}
</pre>
<p>\right.


Un elemento generico de la matriz se designa por   
a_{ij}
  en el cual el subindice   
i
  representa el numero de fila que ocupa el elemento y el subindice   
j
  el numero de columna.

El conjunto de matrices de dimension   
m \times n
  se denota por:



M_{m \times n}


El conjunto de matrices de dimension   
n \times n
,   tambien llamadas de orden   
n
,   se denota por:



M_n


Las matrices de este conjunto se llaman matrices cuadradas y en ellas definimos:

  • la diagonal principal formada por los elementos de la forma  


a_{ii}
 

  • la diagonal secundaria formada por los elementos de la forma  


a_{ij}
  tales que   
i + j = n + 1


Image:diagonales2.gif


Una matriz rectangular es aquella que tiene distinto número de filas que de columnas   
\left(
</p>
<pre> m \neq n
</pre>
<p>\right)
.

Ejemplo de matriz rectangular



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     1 & -1 & ~~0
     \\
     2 & ~~3 & -1
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz fila es toda matriz rectangular con una sola fila de dimension   
1 \times n
.

Ejemplo de matriz fila



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     -1 & 3 & 5 
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz columna es toda matriz rectangular con una sola columna de dimension   
m \times 1
.

Ejemplo de matriz columna



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{c}
     -1 
     \\
     ~~3
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Una matriz nula es una matriz rectangular con todos sus elementos nulos. Se denota por   
\mathbf{0}
.

Ejemplo de matriz nula



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     0 & 0 & 0
     \\
     0 & 0 & 0
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz triangular superior es toda matriz cuadrada en la que todos los terminos situados por debajo de la diagonal principal son ceros.

Ejemplo de matriz triangular superior



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     1 & -1 & ~~0
     \\
     0 & ~~3 & -1
     \\
     0  & ~~0 & ~~2
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz triangular inferior es toda matriz cuadrada en la que todos los terminos situados por encima de la diagonal principal son ceros.

Ejemplo de matriz triangular inferior



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     2 & ~~0 & 0 
     \\
     3 & -1 & 0
     \\
     1 & -1 & 3
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz diagonal es toda matriz cuadrada en la que todos los terminos no situados en la diagonal principal son ceros.

Ejemplo de matriz diagonal



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     ~~2 & ~~0 & ~~0 
     \\
     ~~0 & -1 & ~~0
     \\
     ~~0 & ~~0 & ~~3
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz escalar es toda matriz diagonal en la que todos los terminos de la diagonal principal son iguales.

Ejemplo de matriz escalar



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     2 & {0} & {0} 
     \\
     {0} & 2 & {0}
     \\
     {0} & {0} & 2
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


Matriz unidad o identidad es la matriz escalar cuyos elementos de la diagonal principal son todos 1.

Ejemplo de matriz unidad



</p>
<pre> \left(
   \begin{array}[c]{ccc}
     1 & {0} & {0} 
     \\
     {0} & 1 & {0}
     \\
     {0} & {0} & 1
   \end{array}
 \right)
</pre>
<p>


%% }}} %% {{{ =Operaciones elementales con matrices

Suma de matrices


Para dos matrices   
A = \left( a_{ij} \right)
  y   
B = \left( b_{ij} \right)
  de la misma dimension   
m \times n
,   la suma de   
A
  y   
B
  es la matriz de la misma dimension   
m \times n
,   dada por



A + B = \left( a_{ij} \right) + \left( b_{ij} \right) = \left( a_{ij} + b_{ij} \right)


Ejemplo



A + B = 
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   a_{11 }& a_{12} & a_{13}
   \\
   a_{21 }& a_{22} & a_{23}
   \\
   a_{31 }& a_{32} & a_{33}
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
+
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   b_{11 }& b_{12} & b_{13}
   \\
   b_{21 }& b_{22} & b_{23}
   \\
   b_{31 }& b_{32} & b_{33}
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> \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}
</pre>
<p>\right)


Propiedades de la suma de matrices


1. Asociativa



A + 
\left(
</p>
<pre> B + C
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> A + B
</pre>
<p>\right)
+ C


2. Elemento neutro. La matriz nula,   
0,
  de la dimension correspondiente es el elemento neutro para la suma, ya que:



A + 0 = 0 + A = A


3. Elemento opuesto. Para la matriz   
A
  existe otra matriz que denotamos por   
-A
  y que llamamos matriz opuesta de   
A,
  que cumple:



A +
\left(
</p>
<pre> -A
</pre>
<p>\right)
</p>
<pre>= 0
</pre>
<p>


4. Comutativa



A + B = B + A


Producto de un numero por una matriz


Para un número real   
k
  y una matriz   
A = \left( a_{ij} \right)}
  de dimension   
m \times n
,   el producto de un número real por una matriz es la matriz de la misma dimension   
m \times n
  dada por



k \cdot A = k \cdot \left( a_{ij} \right) = \left( k \cdot a_{ij} \right)


Es decir, el producto   
k \cdot A 
  se obtiene multiplicando el numero real por cada uno de los elementos de la matriz.


Ejemplo



k \cdot A  = k \cdot
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   a_{11 }& a_{12} 
   \\
   a_{21 }& a_{22} 
   \\
   a_{31 }& a_{32} 
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> \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}
</pre>
<p>\right)


Producto de matrices


El producto de dos matrices   
A = \left( a_{ij} \right)
  de dimension   
m \times n
  y   
B = \left( b_{ij} \right)
  de dimension   
n \times p
,   es la matriz   
A \cdot B
  dada por:



A \cdot B = \left( c_{ij} \right)


con



</p>
<pre>c_{ij} = \sum_{j = 1}^n a_{ij} \cdot b_{jk}
</pre>
<p>


Es decir, cada elemento   
c_{ik}
  se obtiene multiplicando la fila i-ésima de la primera matriz por la columna k-ésima de la segunda matriz.


Ejemplo



\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   1 & 2 & 3 
   \\
   4 & 5 & 6 
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
\cdot
\left(
</p>
<pre> \begin{array}[c]{cc}
   ~~7 & ~~8
   \\
   ~~9 & ~~0
   \\
   -1 & -2
 \end{array}
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> \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}
</pre>
<p>\right)


Propiedades del producto de matrices


1. El producto de matrices cuadradas es asociativo:



A \cdot
\left(
</p>
<pre> B \cdot C
</pre>
<p>\right)
=
\left(
</p>
<pre> A \cdot B
</pre>
<p>\right)
\cdot C


2. El producto de matrices cuadradas de orden   
n
  posee como elemento neutro la matriz unidad o identidad   
I
  de orden   
n
  ya que:



A \cdot I = I \cdot A = A


3. El producto de matrices cuadradas es distributivo respecto de la suma de matrices:



A \cdot
\left(
</p>
<pre> B + C
</pre>
<p>\right)
</p>
<pre>= A \cdot B + A \cdot C
</pre>
<p>


%% }}} %% {{{ =Matriz transpuesta

Definición


Se llama matriz traspuesta de una matriz   
A
  de dimension   
m \times n
,   a la matriz que se obtiene al cambiar en   
A
  las filas por columnas o las columnas por filas. Se representa por   
A^t
  y su dimension es   
n \times m


Propiedades


 
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