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Algebra lineal- Apuntes


Enviado por   •  11 de Marzo de 2016  •  Apuntes  •  6.026 Palabras (25 Páginas)  •  344 Visitas

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[pic 1][pic 2]

[pic 3][pic 4]

 

[pic 5]


  1. Operando Matrices y Vectores

En el capítulo 3 iniciamos el aprendizaje de los vectores y matrices como variables de arreglo, ahora comprenderemos los fundamentos del álgebra lineal y resolveremos ecuaciones lineales, mediante el tratamiento de matrices y vectores en su sentido matemático.

Una matriz, representada por un símbolo, es un arreglo rectangular de números encerrados entre corchetes o paréntesis:

[pic 6]

La matriz [pic 7] es una matriz de [pic 8]. Observe que el primer subíndice de una matriz cambia en la dirección vertical y el segundo lo hará en la dirección horizontal. Puede representarse abreviadamente así:

                                [pic 9]

Cuando [pic 10], la matriz se denomina vector de columna

 [pic 11]

En caso de [pic 12], la matriz se convierte en vector de fila

                        [pic 13]

Note que, en ambos casos, se omite uno de los subíndices.

Otro caso especial es [pic 14]. Entonces [pic 15], convirtiéndose la matriz en un escalar. Estos conceptos ya se definieron en el capítulo 3.

Matriz cuadrada: Una matriz [pic 16]

Matriz nula: Todos los elementos de la matriz son cero [pic 17]. En MATLAB una matriz de este tipo se define como A = zeros(m,n). Una matriz nula cuadrada, A = zeros(n).

Matriz Identidad: Una matriz cuadrada en la que todos los elementos diagonales son la unidad y el resto son cero. Por ejemplo, una matriz identidad [pic 18]será

                        [pic 19]

Esta matriz está definida en MATLAB como eye. Su sintaxis es A = eye(n).

Matriz transpuesta: Otra matriz con los subíndices intercambiados. Si [pic 20], entonces [pic 21]. En MATLAB, [pic 22] es la transpuesta de [pic 23].

Ejemplo 1.

Determine la transpuesta de la siguiente matriz, aplicando MATLAB.

[pic 24]

Solución.

>> A = [-1 3 5 7; .8 pi 0 9; 1/4 4 8 -6]

A =

   -1.0000    3.0000    5.0000    7.0000

    0.8000    3.1416         0    9.0000

    0.2500    4.0000    8.0000   -6.0000

>> A'

ans =

   -1.0000    0.8000    0.2500

    3.0000    3.1416    4.0000

    5.0000         0    8.0000

    7.0000    9.0000   -6.0000

Ejemplo 2.

Determine la transpuesta de la matriz B, aplicando MATLAB.

[pic 25]

Solución.

>> B = [-1 4+i 5; 0.8 pi+4i 9]

B =

  -1.0000             4.0000 + 1.0000i   5.0000          

   0.8000             3.1416 + 4.0000i   9.0000          

>> B'

ans =

  -1.0000             0.8000          

   4.0000 - 1.0000i   3.1416 - 4.0000i

   5.0000             9.0000          

Para obtener una transpuesta de una matriz sin el número complejo i, debe colocarse un punto delante del apóstrofo. Por ejemplo, B.’.

Matriz de permutación: Es aquélla que se obtiene intercambiando las filas de una matriz identidad. Por ejemplo, sean

 [pic 26];                [pic 27]

Entonces, la matriz P es una matriz de permutación de I.

  1. Suma y resta de matrices

Se pueden sumar matrices si todas tienen el mismo tamaño (mismo número de columnas y de filas). Como los vectores son un caso especial de matrices, las mismas reglas se aplican a los vectores.

Ejemplo 3.

Sumar y restar las siguientes matrices manualmente y aplicando MATLAB

[pic 28];                [pic 29]

Solución.

  1. Manualmente:

[pic 30]

[pic 31]

  1. Aplicando MATLAB:

>> A = [6 1 8; 5 2 3; 3 7 1]

A =

     6     1     8

     5     2     3

     3     7     1

>> B = [3 4 1; 4 1 2; 5 0 9]

B =

     3     4     1

     4     1     2

     5     0     9

>> C = A + B;

>> C

C =

     9     5     9

     9     3     5

     8     7    10

>> D = A - B

D =

     3    -3     7

     1     1     1

    -2     7    -8

También se puede sumar un mismo número a cada elemento de una matriz. Esto puede hacerse con el comando A+c*ones(size(A)), o más simplemente, A+c. A es la matriz y c es el número.

  1. Multiplicación y división de matrices

Sea A una matriz de [pic 32] y B una matriz de [pic 33]. Definimos

                                [pic 34]

Donde las columnas de B declaramos como [pic 35] y C es la matriz [pic 36] cuyas columnas son los [pic 37] vectores de columna [pic 38]. En términos de las entradas,

                                [pic 39]

Esta multiplicación de matrices [pic 40] está solamente definida para una matriz A de [pic 41] y una matriz B de [pic 42]. La dimensión de la columna de A debe ser igual a la dimensión de la fila de B. Entonces, C es una matriz de [pic 43].

...

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