HELLO

Recommendations

Info

5.6. Composición de transformaciones (operaciones sucesivas) . . . . . . . . . . 1935.6.1. Representación matricial de la composición . . . . . . . . . . . . . . 1945.6.2. Potencias de operadores lineales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Autores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2002018
Capítulo 1Sistemas de Ecuaciones Lineales
Page 1 and 2: Libros de CátedraAlgebra Lineal co
Page 3 and 4: DedicatoriaEn recuerdo de la Profes
Page 5 and 6: propiedades fundamentales, y se pon
Page 7: 3. Determinantes 763.1. Introducci
Page 11 and 12: Este sistema tiene solución única
Page 13 and 14: El problema puede ser modelado de l
Page 15 and 16: 1.2. Sistemas lineales. Conjunto so
Page 17 and 18: Ejemplo 1.2.2(a 1 ) (a 2 ) (b) (c)x
Page 19 and 20: III. { x + y = 22x + 2y = 4Infinita
Page 21 and 22: 1.2.2. Sistemas homogéneosDefinici
Page 23 and 24: 1.3.2. Sistema triangularUn sistema
Page 25 and 26: x + y + z = 42x + 2y + 2z = 84x + 4
Page 27 and 28: 4. Finalmente, resolver por sustitu
Page 29 and 30: 1.5. Método de eliminación de Gau
Page 31 and 32: Por ejemplo, si la forma escalonada
Page 33 and 34: Problema 1.5.5 El método de Gauss
Page 35 and 36: Si se ponen w y u en cero se obtien
Page 37 and 38: 10. Se tiene un conjunto de n núme
Page 39 and 40: 2.1. IntroducciónEn el capítulo p
Page 41 and 42: Propiedades de la suma de matrices.
Page 43 and 44: Matriz identidadEs una matriz diago
Page 45 and 46: 2.3. Producto de matricesPasemos ah
Page 47 and 48: No obstante, son válidas las sigui
Page 49 and 50: En cambio, si A es diagonal, puede
Page 51 and 52: 2.4. Representación matricial de s
Page 53 and 54: 2.4.1. Sistemas homogéneos y vecto
Page 55 and 56: Surge una pregunta natural: de exis
Page 57 and 58: 2.5.1. Reglas para matrices inversa
Page 59 and 60:
2.5.2. Inversa de matrices ortogona
Page 61 and 62:
ConclusiónComo todas las matrices
Page 63 and 64:
Tipo III: Si E III se forma al suma
Page 65 and 66:
Corolario. (Importante)Un sistema l
Page 67 and 68:
(I | A −1 b )dado que A es equiva
Page 69 and 70:
En efecto, en tal caso E k . . . E
Page 71 and 72:
• representamos la base de datos
Page 73 and 74:
Una herramienta típica de búsqued
Page 75 and 76:
Supongamos ahora cierta la afirmaci
Page 77 and 78:
3.1. IntroducciónEn el presente ca
Page 79 and 80:
Y si a 11 = 0, permutando las filas
Page 81 and 82:
Definición.Dada A de n × n, sea M
Page 83 and 84:
Forma explícitaPuede probarse que
Page 85 and 86:
6. Si B se obtiene de A multiplican
Page 87 and 88:
Problemas 3.31. Evaluar los determi
Page 89 and 90:
como un determinante:w · (u × v)
Page 91 and 92:
3.5. Resultados claves3.5.1. Determ
Page 93 and 94:
Pero det(E i ) es siempre no nulo (
Page 95 and 96:
negativo.c) Si se define A 0 = I n
Page 97 and 98:
Observación. Si A es singular, det
Page 99 and 100:
InversaSi A de n × n es no singula
Page 101 and 102:
y la única solución del sistema
Page 103 and 104:
4.1. IntroducciónEn este capítulo
Page 105 and 106:
4.2. Espacio vectorialDefiniciónUn
Page 107 and 108:
3) V = C[a, b]. Es el conjunto de l
Page 109 and 110:
4.3. SubespaciosUn subespacio S de
Page 111 and 112:
4) Sea V = R 2 y C el conjunto C =
Page 113 and 114:
10) Sea V = P 2 = {p(t) = a 0 + a 1
Page 115 and 116:
4.4. Espacio nulo de una matrizSea
Page 117 and 118:
Por lo tanto, el conjunto solución
Page 119 and 120:
que es la ecuación de un plano per
Page 121 and 122:
⎧ ⎛⎨6) Sea M ′ =⎩ e 1, e
Page 123 and 124:
El siguiente teorema generalizan lo
Page 125 and 126:
nulos. Por el contrario, los vector
Page 127 and 128:
5) La indepencia lineal de funcione
Page 129 and 130:
Observación. Estos resultados son
Page 131 and 132:
9) Mostrar que las filas no nulas d
Page 133 and 134:
3) Generalizando, el conjunto B = {
Page 135 and 136:
Teorema 4.8.2Si B = {v 1 , . . . ,
Page 137 and 138:
Problemas 4.81) Analizar ⎧⎛si
Page 139 and 140:
( 1con e 1 =0) ( 0, e 2 =1), por lo
Page 141 and 142:
finitamente generado:Teorema 4.9.1
Page 143 and 144:
y'yΘx'x'⩵c y' 2 xFigura 4.8: Par
Page 145 and 146:
4.10. Espacio fila, espacio columna
Page 147 and 148:
Por el contrario, si det(A) = 0 las
Page 149 and 150:
una base del espacio columna EC(A)
Page 151 and 152:
El rango de la matriz r(A) y la nul
Page 153 and 154:
4.12. Aplicación a sistemas de ecu
Page 155 and 156:
⎧ ⎛⎨N(A) =⎩ x 3⎝1−11⎞
Page 157 and 158:
4.12.1. Sistemas n × nEn el caso d
Page 159 and 160:
Problemas 4.121) Determinar el espa
Page 161 and 162:
Capítulo 5Transformaciones Lineale
Page 163 and 164:
En particular, para α = 0 la últi
Page 165 and 166:
x 2xx 1LxFigura 5.4: Reflexión res
Page 167 and 168:
x 2xx 1Lx ⩵ xFigura 5.6: Inversi
Page 169 and 170:
⎛2. Sea L : R 2 −→ R 3 defini
Page 171 and 172:
1. Sea L : V −→ W una transform
Page 173 and 174:
Ejemplos 5.21. Sea L : R 2 −→ R
Page 175 and 176:
es una transformación lineal T : R
Page 177 and 178:
4. Si L : V −→ W es una transfo
Page 179 and 180:
2. Sea L: V → W una transformaci
Page 181 and 182:
es decir,L(x) = Axcon A la matriz d
Page 183 and 184:
Por lo tanto( )cos θ − sin θA =
Page 185 and 186:
VWvL:VWw⩵Lvx⩵v BVA ∈ R mxny
Page 187 and 188:
Se cumple entonces querango(A) = di
Page 189 and 190:
v∈VL:VVw⩵Lvx⩵v B∈R nSA Ε R
Page 191 and 192:
2. Las matrices semejantes tienen l
Page 193 and 194:
siempre la matriz identidad I n .b)
Page 195 and 196:
5.6.2. Potencias de operadores line
Page 197 and 198:
x 2x 2Lvy⩵xRvvΠ2vx 1x 1Figura 5.
Page 199 and 200:
4. Recordando que la representació
Page 201 and 202:
Los autoresCosta, VivianaRecibió e
Page 203 and 204:
da, en particular en el desarrollo
show all

HELLO

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?