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lgebra Lineal;Stanley I. Grossman

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4.7 Rango, nulidad, espacio de los renglones y espacio de las columnas de una matriz 345<br />

Se ha introducido una gran cantidad de notación en tan sólo tres páginas.<br />

Antes de dar un ejemplo, se demostrará que dos de estos cuatro espacios son los mismos.<br />

TEOREMA 3<br />

DEMOSTRACIÓN<br />

Para cualquier matriz A, C A<br />

5 Im(A). Es decir, la imagen de una matriz es igual al espacio<br />

de sus columnas.<br />

Para demostrar que C A<br />

5 Im(A), se demuestra que Im(A) 8 C A<br />

e Im(A) 8 C A<br />

.<br />

iii. Se quiere probar que Im(A) 8 C A<br />

. Suponga que y P Im(A). Entonces existe un<br />

vector x tal que y 5 Ax. Pero como se observó en la sección 1.6 de la página 58,<br />

Ax se puede expresar como una combinación lineal de las columnas de A. Por lo<br />

tanto, y P C A<br />

, de manera que Im(A) 8 C A<br />

.<br />

iii. Se quiere probar que Im(A) 8 C A<br />

. Suponga que y P C A<br />

. Entonces y se puede expresar<br />

como una combinación lineal de las columnas de A como en la ecuación (1.6.9)<br />

de la página 64. Sea x el vector columna de los coeficientes de esta combinación<br />

lineal. Entonces, igual que en la ecuación (1.6.9), y 5 Ax. Así, y P Im(A), lo que<br />

prueba que Im(A) 8 C A<br />

.<br />

EJEMPLO 3 Cálculo de N A<br />

, ν(A), imagen A, r(A), R A<br />

y C A<br />

para una matriz de 2 3 3<br />

1<br />

Sea A <br />

<br />

<br />

2 1 3 <br />

. A es una matriz de 2 3 3.<br />

iii. El espacio nulo de A 5 N A<br />

5 {x P 3<br />

: Ax 5 0}. Como se vio en el ejemplo 1,<br />

1<br />

<br />

<br />

N A<br />

5 gen <br />

1<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

1<br />

<br />

iii. La nulidad de A 5 ν(A) 5 dim N A<br />

5 1.<br />

iii. Se sabe que Im(A) 5 C A<br />

. Las primeras dos columnas de A son vectores linealmente independientes<br />

en<br />

2<br />

y, por lo tanto, forman una base para 2<br />

. La Im(A) 5 C A<br />

5 2<br />

.<br />

iv. ρ(A) 5 dim Im(A) 5 dim<br />

2<br />

5 2.<br />

v. El espacio de los renglones de A 5 R A<br />

5 gen {(1, 2, 21), (2, 21, 3)}. Como estos dos vectores<br />

son linealmente independientes, se ve que R A<br />

es un subespacio de dimensión dos de 3<br />

.<br />

Del ejemplo 4.6.9 de la página 336, se observa que R A<br />

es un plano que pasa por el origen.<br />

En el ejemplo 3 iv) se observa que ρ(A) 5 dim R A<br />

5 2, lo que no es una coincidencia.<br />

TEOREMA 4<br />

Si A es una matriz de m 3 n, entonces<br />

dim R A<br />

5 dim C A<br />

5 dim Im(A) 5 ρ(A)<br />

DEMOSTRACIÓN<br />

Como es usual, se denota por a ij<br />

la componente ij de A. Debemos demostrar que dim R A<br />

5 dim C A<br />

. Los renglones de A se denotan por r 1<br />

, r 2<br />

, . . . , r m<br />

, y sea k 5 dim R A<br />

. Sea S 5<br />

{s 1<br />

, s 2<br />

, . . . , s k<br />

} una base para R A<br />

. Entonces cada renglón de A se puede expresar como<br />

una combinación lineal de los vectores en S, y se tiene, para algunas constantes a ij<br />

,

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