Algebra lineal

lgebra lineal

lgebra linealsexta edicin

Stanley I. Grossman S.University of Montana

University College London

Revisin y adaptacin:

Jos Job Flores GodoyUniversidad Iberoamericana

Revisin tcnica:

Abelardo Ernesto Damy SolsInstituto Tecnolgico y de Estudios Superiores

de Monterrey, campus Guadalajara

Mara Eugenia Noriega TrevioUniversidad Autnoma de San Luis Potos

Mara Asuncin Montes Pacheco Universidad Popular Autnoma

del Estado de Puebla

Irma Patricia Flores AllierInstituto Politcnico Nacional

Dax Andr Pinseau CastilloUniversidad Catlica de Honduras

Universidad Pedaggica Nacional de Honduras

Kristiano Racanello Fundacin Universidad de las Amricas, Puebla

Erik Leal EnrquezUniversidad Iberoamericana, Ciudad de Mxico

Universidad Autnoma MetropolitanaAzcapotzalco

Eduardo Soberanes LugoInstituto Tecnolgico y de Estudios Superiores

de Monterrey, campus Sinaloa

Martha Patricia Melndez AguilarInstituto Tecnolgico de Celaya

Israel Portillo ArroyoInstituto Tecnolgico del Parral, Chihuahua

Ivn Castaeda LeyvaUniversidad de Occidente, unidad Culiacn

Director Higher Education: Miguel ngel Toledo CastellanosDirector editorial: Ricardo A. del Bosque AlaynEditor sponsor: Pablo E. Roig VzquezEditor de desarrollo: Carlos Ziga GutirrezSupervisor de produccin: Zeferino Garca Garca

LGEBRA LINEALSexta edicin

Prohibida la reproduccin total o parcial de esta obra, por cualquier medio, sin la autorizacin escrita del editor.

DERECHOS RESERVADOS 2008, respecto a la sexta edicin en espaol porMcGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.A Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc. Prolongacin Paseo de la Reforma 1015, Torre A Piso 17, Colonia Desarrollo Santa Fe Delegacin lvaro Obregn C.P. 01376, Mxico, D.F. Miembro de la Cmara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Nm. 736

ISBN-10: 970-10-6517-4ISBN-13: 978-970-10-6517-4ISBN-10: 970-10-6773-8 (Quinta edicin cambio de portada)ISBN-13: 978-970-10-6773-4

Traducido y adaptado de la quinta edicin en ingls de ELEMENTARY LINEAR ALGEBRA WITH APPLICATIONS.Copyright 2007, by Stanley I. Grossman S.ISBN 0-03-097354-6

2345678901 09765432108

Impreso en Mxico Printed in Mexico

Para Kerstin, Aaron y Erick

CONTENIDO

PREFACIO XIII

1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Y MATRICES 11.1 Introduccin 11.2 Dos ecuaciones lineales con dos incgnitas 21.3 m ecuaciones con n incgnitas: eliminacin de Gauss-Jordan y gaussiana 7 Semblanza de. . . Carl Friedrich Gauss 21 Introduccin a MATLAB 281.4 Sistemas homogneos de ecuaciones 361.5 Vectores y matrices 42 Semblanza de. . . Sir William Rowan Hamilton 521.6 Productos vectorial y matricial 57 Semblanza de. . . Arthur Cayley y el lgebra de matrices 711.7 Matrices y sistemas de ecuaciones lineales 871.8 Inversa de una matriz cuadrada 941.9 Transpuesta de una matriz 1181.10 Matrices elementales y matrices inversas 1241.11 Factorizaciones LU de una matriz 1361.12 Teora de grficas: una aplicacin de matrices 152 Resumen 159 Ejercicios de repaso 164

2 DETERMINANTES 1682.1 Definiciones 1682.2 Propiedades de los determinantes 1822.3 Demostracin de tres teoremas importantes y algo de historia 198 Semblanza de. . . Breve historia de los determinantes 2032.4 Determinantes e inversas 2042.5 Regla de Cramer (opcional) 212 Resumen 217 Ejercicios de repaso 218

3 VECTORES EN 2 Y 3 2203.1 Vectores en el plano 2203.2 El producto escalar y las proyecciones en 2 2343.3 Vectores en el espacio 2443.4 El producto cruz de dos vectores 254 Semblanza de. . . Josiah Willard Gibbs y los orgenes del

anlisis vectorial 259

3.5 Rectas y planos en el espacio 263 Resumen 275 Ejercicios de repaso 277

4 ESPACIOS VECTORIALES 2814.1 Introduccin 2814.2 Definicin y propiedades bsicas 2814.3 Subespacios 2934.4 Combinacin lineal y espacio generado 2994.5 Independencia lineal 3144.6 Bases y dimensin 3324.7 Rango, nulidad, espacio de los renglones y espacio de las columnas

de una matriz 3434.8 Cambio de base 3664.9 Bases ortonormales y proyecciones en n 3874.10 Aproximacin por mnimos cuadrados 4114.11 Espacios con producto interno y proyecciones 4324.12 Fundamentos de la teora de espacios vectoriales:

existencia de una base (opcional) 444 Resumen 449 Ejercicios de repaso 455

5 TRANSFORMACIONES LINEALES 4585.1 Definicin y ejemplos 4585.2 Propiedades de las transformaciones lineales: imagen y ncleo 4725.3 Representacin matricial de una transformacin lineal 4795.4 Isomorfismos 5035.5 Isometras 510 Resumen 518 Ejercicios de repaso 521

6 VALORES CARACTERSTICOS, VECTORES CARACTERSTICOS Y FORMAS CANNICAS 5246.1 Valores caractersticos y vectores caractersticos 5246.2 Un modelo de crecimiento de poblacin (opcional) 5466.3 Matrices semejantes y diagonalizacin 5556.4 Matrices simtricas y diagonalizacin ortogonal 5676.5 Formas cuadrticas y secciones cnicas 5756.6 Forma cannica de Jordan 5866.7 Una aplicacin importante: forma matricial de ecuaciones diferenciales 5956.8 Una perspectiva diferente: los teoremas de Cayley-Hamilton

y Gershgorin 607 Resumen 615 Ejercicios de repaso 620

VIII Contenido

Apndice 1 Induccin matemtica 622

Apndice 2 Nmeros complejos 630

Apndice 3 El error numrico en los clculos y la complejidad computacional 640

Apndice 4 Eliminacin gaussiana con pivoteo 649

Apndice 5 Uso de MATLAB 656

Respuestas a los problemas impares 658

Captulo 1 658

Captulo 2 683

Captulo 3 687

Captulo 4 701

Captulo 5 725

Captulo 6 734

Apndices 752

ndice 757

Contenido IX

CONTENIDO DE LOS PROBLEMAS CON MATLABSe enumeran los conjuntos de problemas de MATLAB y los temas de inters especial.

1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Y MATRICES Introduccin a MATLAB 28 Tutora de MATLAB 301.3 m ecuaciones con n incgnitas: eliminacin de Gauss-Jordan y gaussiana 31 Distribucin de calor 33 Modelo de insumo-producto de Leontief 34 Flujo de trfico 34 Ajuste de polinomios a puntos 351.4 Sistemas homogneos de ecuaciones 41 Balanceo de reacciones qumicas 411.5 Vectores y matrices 55 Caractersticas de MATLAB. Introduccin eficiente de matrices dispersas 561.6 Productos vectorial y matricial 81 Matriz triangular superior 83 Matrices nilpotentes 83 Matrices por bloques 84 Producto exterior 84 Matrices de contacto 84 Cadena de Markov 84 PROBLEMA PROYECTO: matriz de poblacin 861.7 Matrices y sistemas de ecuaciones lineales 921.8 Inversa de una matriz cuadrada 113 Tipos especiales de matrices l l 5 Perturbaciones: matrices cercanas a una matriz no invertible 116 Criptografa 1171.9 Transpuesta de una matriz 122 PROBLEMA PROYECTO: matrices ortogonales 1231.10 Matrices elementales y matrices inversas 1341.11 Factorizaciones LU de una matriz 150

2 DETERMINANTES2.1 Definiciones 179 archivo tipo M, ornt.m ilustracin de la orientacin de vectores

antes y despus de la manipulacin de matrices 1812.2 Propiedades de los determinantes 1982.4 Determinantes e inversas 210 PROBLEMA PROYECTO: encriptado y desencriptado de mensajes 2112.5 Regla de Cramer 216

3 VECTORES EN 2 Y 3

3.1 Vectores en el plano 231 archivo tipo M, lincomb.m ilustracin de un vector como una

combinacin lineal de dos vectores no paralelos 2333.2 El producto escalar y las proyecciones en 2 243 archivo tipo M, prjtn.m ilustracin de la proyeccin de un

vector sobre otro 2433.4 El producto cruz de dos vectores 263

4 ESPACIOS VECTORIALES4.2 Definicin y propiedades bsicas 288 archivo tipo M, vctrsp.m ilustracin de algunos axiomas en

espacios vectoriales 2884.3 Subespacios 2994.4 Combinacin lineal y espacio generado 305 Visualizacin de las combinaciones lineales 305 archivo tipo M, combo.m ilustracin de las combinaciones

lineales de dos vectores 305 archivo tipo M, lincomb.m ilustracin de un vector como

combinacin lineal por partes de tres vectores 307 Aplicacin 3124.5 Independencia lineal 328 Ciclos en digrficas e independencia lineal 3314.6 Bases y dimensin 3414.7 Rango, nulidad, espacio de los renglones y espacio de las columnas de una matriz 358 Aplicacin geomtrica del espacio nulo 359 Aplicacin del espacio nulo a sistemas de ecuaciones 360 Exploracin del rango de matrices especiales 363 Rango y productos de matrices 363 PROBLEMA PROYECTO: ciclos en digrficas 364 PROBLEMA PROYECTO: subespacio suma y subespacio interseccin 3654.8 Cambio de base 378 Cambio de base por rotacin en 2 382 archivo tipo M, rotcoor.m ilustracin de combinaciones

lineales respecto a bases diferentes 383 PROBLEMA PROYECTO: cambio de base por rotacin en 3; rotaciones

inclinar, desviar y rodar 385, 3874.9 Bases ortonormales y proyecciones en n 403 Proyeccin sobre un plano en 3 405 Matrices ortogonales: longitud y ngulo 408 Matrices de rotacin 409 Reflectores elementales 410 PROBLEMA PROYECTO: matrices de rotacin; cambio de base en 3 411

Contenido de los problemas de MATLAB XI

4.10 Aproximacin por mnimos cuadrados 424 Eficiencia de combustible 426 Manufactura: temperatura y fuerza 427 archivo tipo M, mile.m datos en forma vectorial sobre el ao y los tiempos rcord de carreras de una milla 427 Crecimiento de poblacin 427 Geologa minera 429 PROBLEMA PROYECTO: geologa petrolera 4294.11 Espacios con producto interno y proyecciones 443

5 TRANSFORMACIONES LINEALES5.1 Definicin y ejemplos 467 Grficas en computadora: creacin de una figura 467 archivo tipo M, grafics.m grficas por computadora usando matrices 4685.3 Representacin matricial de una transformacin lineal 500 Proyecciones 500 Reflexiones 501 PROBLEMA PROYECTO: creacin de grficas y aplicacin de transformaciones 5025.4 Isomorfismos 5095.5 Isometras 517

6 VALORES CARACTERSTICOS, VECTORES CARACTERSTICOS Y FORMAS CANNICAS6.1 Valores caractersticos y vectores caractersticos 540 Teora de grficas 543 Geologa 5456.2 Un modelo de crecimiento de poblacin 551 Poblaciones de pjaros 551 Teora de grficas 554 PROBLEMA PROYECTO: grficas de mapas 5556.3 Matrices semejantes y diagonalizacin 565 Geometra 5666.4 Matrices simtricas y diagonalizacin 574 Geometra 5746.5 Formas cuadrticas y secciones cnicas 5856.6 Forma cannica de Jordan 5946.8 Una perspectiva diferente: los teoremas de Cayley-Hamilton

y Gershgorin 607

XII Contenido de los problemas de MATLAB

PREFACIO

Anteriormente el estudio del lgebra lineal era parte de los planes de estudios de los alumnos de matemticas y fsica principalmente, y tambin recurran a ella aquellos que necesitaban conocimientos de la teora de matrices para trabajar en reas tcnicas como la estadstica mul-tivariable. Hoy en da, el lgebra lineal se estudia en diversas disciplinas gracias al uso de las computadoras y al aumento general en las aplicaciones de las matemticas en reas que, por tradicin, no son tcnicas.

PRERREQUISITOSAl escribir este libro tuve en mente dos metas. Intent volver accesibles un gran nmero de temas de lgebra lineal para una gran variedad de estudiantes que necesitan nicamente cono-cimientos firmes del lgebra correspondientes a la enseanza media superior. Como muchos estudiantes habrn llevado un curso de clculo de al menos un ao, inclu tambin varios ejem-plos y ejercicios que involucran algunos temas de esta materia. stos se indican con el smbolo CLCULO . La seccin 6.7 es opcional y s requiere el uso de herramientas de clculo, pero salvo este caso, el clculo no es un prerrequisito para este texto.

APLICACIONESMi segunda meta fue convencer a los estudiantes de la importancia del lgebra lineal en sus campos de estudio. De este modo el contexto de los ejemplos y ejercicios hace referencia a dife-rentes disciplinas. Algunos de los ejemplos son cortos, como las aplicaciones de la multiplica-cin de matrices al proceso de contagio de una enfermedad (pgina 62). Otros son un poco ms grandes; entre stos se pueden contar el modelo de insumo-producto de Leontief (pginas 18 a 19 y 103 a 106), la teora de grficas (seccin 1.12), la aproximacin por mnimos cuadrados (seccin 4.10) y un modelo de crecimiento poblacional (seccin 6.2).

Adems, se puede encontrar un nmero significativo de aplicaciones sugestivas en las sec-ciones de MATLAB.

TEORAPara muchos estudiantes el curso de lgebra lineal constituye el primer curso real de matemticas. Aqu se solicita a los estudiantes no slo que lleven a cabo clculos matemticos sino tambin que desarrollen demostraciones. Intent, en este libro, alcanzar un equilibrio entre la tcnica y la teo-ra. Todas las tcnicas importantes se describen con minucioso detalle y se ofrecen ejemplos que ilustran su utilizacin. Al mismo tiempo, se demuestran todos los teoremas que se pueden probar utilizando resultados dados aqu. Las demostraciones ms difciles se dan al final de las secciones o en apartados especiales, pero siempre se dan. El resultado es un libro que proporcionar a los estudiantes tanto las habilidades algebraicas para resolver problemas que surjan en sus reas de estudio como una mayor apreciacin de la belleza de las matemticas.

CARACTERSTICASLa sexta edicin ofrece nuevas caractersticas, y conserva la estructura ya probada y clsica que tena la quinta edicin. Las nuevas caractersticas se enumeran en la pgina xv.

XIV Prefacio

EJEMPLOSLos estudiantes aprenden matemticas mediante ejemplos completos y claros. La sexta edicin contiene cerca de 350 ejemplos, cada uno de los cuales incluye todos los pasos algebraicos ne-cesarios para completar la solucin. En muchos casos se proporcionaron secciones de ayuda didctica para facilitar el seguimiento de esos pasos. Adicionalmente, se otorg un nombre a los ejemplos con el objeto de que resulte ms sencillo entender el concepto esencial que ilustra cada uno.

EJERCICIOSEl texto contiene cerca de 2 750 ejercicios. Al igual que en todos los libros de matemticas, stos constituyen la herramienta ms importante del aprendizaje. Los problemas conservan un orden de acuerdo con su grado de dificultad y existe un equilibrio entre la tcnica y las de-mostraciones. Los problemas ms complicados se encuentran marcados con un asterisco (*) y unos cuantos excepcionalmente difciles con dos (**). stos se complementan con ejercicios de problemas impares, incluyendo aquellos que requieren demostraciones. De los 2 750 ejercicios, alrededor de 300 son nuevos. Muchos de ellos han sido aportados por profesores destacados en su imparticin de la materia. Tambin hay varios problemas en las secciones de Manejo de calculadora y MATLAB. En dicha seccin se hablar ms sobre estas caractersticas.

TEOREMA DE RESUMENUna caracterstica importante es la aparicin frecuente del teorema de resumen, que une temas que en apariencia no tienen nada en comn dentro del estudio de matrices y transformaciones lineales. En la seccin 1.2 (pgina 4) se presenta el teorema por vez primera. En las secciones 1.8 (p. 106), 1.10 (p. 128), 2.4 (p. 208), 4.5 (p. 320), 4.7 (p. 353), 5.4 (p. 506) y 6.1 (p. 535) se encuentran versiones cada vez ms completas de dicho teorema.

AUTOEVALUACINLos problemas de autoevaluacin estn diseados para valorar si el estudiante comprende las ideas bsicas de la seccin, y es conveniente que se resuelvan antes de intentar los problemas ms generales que les siguen. Casi todos ellos comienzan con preguntas de opcin mltiple o falso-verdadero que requieren pocos o ningn clculo. Las respuestas a estas preguntas apare-cen al final de la seccin de problemas a la que pertenecen.

MANEJO DE CALCULADORAEn la actualidad existe una gran variedad de calculadoras graficadoras disponibles, con las que es posible realizar operaciones con matrices y vectores. Desde la edicin anterior, el texto incluye secciones de manejo de calculadora que tienen por objeto ayudar a los estudiantes a usar sus calculadoras en este curso. Para esta edicin se han actualizado estas secciones con uno de los modelos de vanguardia.

Cada seccin comienza con una descripcin detallada del uso de la Hewlett-Packard HP 50g para la resolucin de problemas. Por lo general a estas descripciones les sigue una serie de problemas adicionales con nmeros ms complicados que se pueden resolver fcilmente con calculadora.

Prefacio XV

Sin embargo, debe hacerse hincapi en que no se requiere que los alumnos cuenten con una calculadora graficadora para que el uso de este libro sea efectivo. Las secciones de manejo de calculadora son una caracterstica opcional que debe usarse a discrecin del profesor.

RESMENES DE CAPTULOAl final de cada captulo aparece un repaso detallado de los resultados importantes hallados en el mismo. Incluye referencias a las pginas del captulo en las que se encuentra la informacin completa.

GEOMETRAAlgunas ideas importantes en lgebra lineal se entienden mejor observando su interpretacin geomtrica. Por esa razn se han resaltado las interpretaciones geomtricas de conceptos im-portantes en varios lugares de esta edicin. stas incluyen:

La geometra de un sistema de tres ecuaciones con tres incgnitas (p. 19)

La interpretacin geomtrica de un determinante de 2 3 2 (pp. 175, 257)

La interpretacin geomtrica del triple producto escalar (p. 258)

Cmo dibujar un plano (p. 267)

La interpretacin geomtrica de la dependencia lineal en 3 (p. 317)

La geometra de una transformacin lineal de 2 en 2 (pp. 488-495)

Las isometras de 2 (p. 512)

SEMBLANZAS HISTRICASLas matemticas son ms interesantes si se conoce algo sobre el desarrollo histrico del tema. Para estimular este inters se incluyen varias notas histricas breves, dispersas en el libro. Ade-ms, hay siete semblanzas no tan breves y con ms detalles, entre las que se cuentan las de:

Carl Friedrich Gauss (p. 21)

Sir William Rowan Hamilton (p. 52)

Arthur Cayley y el lgebra de matrices (p. 71)

Breve historia de los determinantes (p. 203)

Josiah Willard Gibbs y los orgenes del anlisis vectorial (p. 259)

Historia de la induccin matemtica (p. 627)

CARACTERSTICAS NUEVAS DE LA SEXTA EDICINGracias a la participacin de profesores y revisores, la nueva edicin se ha enriquecido con diversos cambios, como son:

Secciones de manejo de la calculadora actualizadas.

Las tutoras y problemas de MATLAB tambin se han actualizado, incluyendo ahora mayores referencias e incluso muchos de los cdigos necesarios.

Gran cantidad de problemas nuevos, adems de otros actualizados, que permitirn ejercitar y aplicar las habilidades adquiridas. Por ende, la seccin de respuestas al final del libro ha cambiado por completo.

XVI Prefacio

MATLAB

El texto cuenta con ms de 230 problemas opcionales para MATLAB, muchos de los cuales tienen varios incisos, que aparecen despus de la mayora de las secciones de problemas (MAT-LAB es una marca registrada de The Math Works, Inc.). MATLAB es un paquete poderoso pero amigable, diseado para manejar problemas de una amplia variedad que requieren clculos con matrices y conceptos de lgebra lineal. Se puede ver mayor informacin sobre este progra-ma en la seccin de apndices. Los problemas relacionados directamente con los ejemplos y los problemas normales, exhortan al estudiante a explotar el poder de clculo de MATLAB y explorar los principios del lgebra lineal mediante el anlisis y la obtencin de conclusiones. Adems, se cuenta con varios incisos de papel y lpiz que permiten que el alumno ejercite su juicio y demuestre su aprendizaje de los conceptos.

La seccin 1.3 es la primera que contiene problemas de MATLAB; antes de estos proble-mas se presenta una introduccin y una tutora breve. Los problemas de MATLAB en cada seccin estn diseados para que el usuario conozca los comandos de MATLAB a medida que se van requiriendo para la resolucin de problemas. Se cuenta con numerosas aplicaciones y problemas proyecto que demuestran la relevancia del lgebra lineal en el mundo real; stos pueden servir como trabajos de grupo o proyectos cortos.

Muchos de los problemas de MATLAB estn diseados para animar a los estudiantes a describir teoremas de lgebra lineal. Por ejemplo, un estudiante que genere varias matrices triangulares superiores y calcule sus inversas obtendr la conclusin natural de que la inversa de una matriz triangular superior es otra triangular superior. La demostracin de este resul-tado no es trivial, pero tendr sentido si el estudiante ve que el resultado es aceptable. Prc-ticamente todos los conjuntos de problemas de MATLAB contienen algunos que llevan a resultados matemticos.

Lo mismo que en el caso del manejo de calculadora, se resalta aqu el hecho de que el material de MATLAB es opcional. Se puede asignar o no segn el profesor lo considere con-veniente.

En lugar de colocar la seccin de MATLAB a manera de suplemento, se decidi conser-varlo dentro de los captulos para que la integracin fuera mayor y ms efectiva. Adems, se ha cuidado que primero se ensee a los estudiantes la manera de resolver los problemas a mano, comprendiendo los conceptos, para despus poder incorporar el uso de otras herramientas.

lgebra lineal conserva el diseo de un libro para cubrirse en un semestre. Es de esperarse que, al utilizarlo, el material de MATLAB se cubra en un laboratorio separado que comple-mente el trabajo del saln de clase.

NUMERACINLa numeracin de este libro es estndar. Dentro de cada seccin, los ejemplos, problemas, teo-remas y ecuaciones se encuentran numerados consecutivamente a partir del nmero 1. Las refe-rencias a los mismos fuera de la seccin se llevan a cabo por captulo, seccin y nmero. De esta forma, el ejemplo 4 en la seccin 2.5 se denomina ejemplo 4 en esa seccin, pero fuera de ella se habla del ejemplo 2.5.4. Adems, con frecuencia se proporciona el nmero de la pgina para que resulte sencillo encontrar referencias.

ORGANIZACINEl enfoque que se ha utilizado en este libro es gradual. Los captulos 1 y 2 contienen el material computacional bsico comn para la mayor parte de los libros de lgebra lineal. El captulo 1 presenta los sistemas de ecuaciones lineales, vectores y matrices. Cubre todo el material de sis-

Prefacio XVII

temas de ecuaciones antes de introducir los conceptos relacionados con matrices. Esta presen-tacin proporciona una mayor motivacin para el estudiante y sigue el orden de la mayora de los temarios del curso. Tambin se incluy una seccin (1.12) en la que se aplican matrices a la teora de grficas. El captulo 2 proporciona una introduccin a los determinantes e incluye un ensayo histrico sobre las contribuciones de Leibniz y Cauchy al lgebra lineal (seccin 2.3)

Dentro de este material bsico, incluso hay secciones opcionales que representan un reto un poco mayor para el estudiante. Por ejemplo, la seccin 2.3 proporciona una demostracin completa de que det AB 5 detAdetB. La demostracin de este resultado, mediante el uso de matrices elementales, casi nunca se incluye en libros introductorios.

El captulo 3 analiza los vectores en el plano y el espacio. Muchos de los temas de este cap-tulo se cubren segn el orden con el que se presentan en los libros de clculo, de manera que es posible que el estudiante ya se encuentre familiarizado con ellos. Sin embargo, como una gran parte del lgebra lineal est relacionada con el estudio de espacios vectoriales abstractos, los alumnos necesitan un acervo de ejemplos concretos que el estudio de los vectores en el plano y el espacio proporciona de manera natural. El material ms difcil de los captulos 4 y 5 se ilustra con ejemplos que surgen del captulo 3. La seccin 3.4 incluye un ensayo histrico sobre Gibbs y el origen del anlisis vectorial.

El captulo 4 contiene una introduccin a los espacios vectoriales generales y es necesa-riamente ms abstracto que los captulos anteriores. No obstante, intent presentar el material como una extensin natural de las propiedades de los vectores en el plano, que es en realidad la forma en que surgi el tema. La sexta edicin estudia las combinaciones lineales y el conjunto generado por ellas (seccin 4.4) antes de la independencia lineal (seccin 4.5) para explicar estos temas de manera ms clara. El captulo 4 tambin incluye una seccin (4.10) de aplicaciones interesantes sobre la aproximacin por mnimos cuadrados.

Al final del captulo 4 agregu una seccin (4.12) opcional en la que demuestro que todo espacio vectorial tiene una base. Al hacerlo se analizan los conjuntos ordenados y el lema de Zorn. Dicho material es ms complicado que cualquier otro tema en el libro y se puede omitir. Sin embargo, como el lgebra lineal a menudo se considera el primer curso en el que las demos-traciones son tan importantes como los clculos, en mi opinin el estudiante interesado debe disponer de una demostracin de este resultado fundamental.

El captulo 5 contina el anlisis que se inici en el captulo 4 con una introduccin a las transformaciones lineales de un espacio vectorial a otro. Comienza con dos ejemplos que mues-tran la manera natural en la que pueden surgir las transformaciones. En la seccin 5.3 inclu una descripcin detallada de la geometra de las transformaciones de 2 en 2, inclu expansiones, compresiones, reflexiones y cortes. Ahora, la seccin 5.5 contiene un estudio ms detallado de las isometras de 2.

El captulo 6 describe la teora de los valores y vectores caractersticos o valores y vectores propios. Se introducen en la seccin 6.1 y en la seccin 6.2 se da una aplicacin biolgica deta-llada al crecimiento poblacional. Las secciones 6.3, 6.4 y 6.5 presentan la diagonalizacin de una matriz, mientras que la seccin 6.6 ilustra, para unos cuantos casos, cmo se puede reducir una matriz a su forma cannica de Jordan. La seccin 6.7 estudia las ecuaciones diferenciales matriciales y es la nica seccin del libro que requiere conocimiento del primer curso de clculo. Esta seccin proporciona un ejemplo de la utilidad de reducir una matriz a su forma cannica de Jordan (que suele ser una matriz diagonal). En la seccin 6.8, introduje dos de mis resultados fa-voritos acerca de la teora de matrices: el teorema de Cayley-Hamilton y el teorema de los crculos de Gershgorin. El teorema de los crculos de Gershgorin es un resultado muy rara vez estudiado en los libros de lgebra lineal elemental, que proporciona una manera sencilla de estimar los va-lores propios de una matriz.

En el captulo 6 tuve que tomar una decisin difcil: si analizar o no valores y vectores pro-pios complejos. Decid incluirlos porque me pareci lo ms adecuado. Algunas de las matrices

XVIII Prefacio

ms agradables tienen valores propios complejos. Si se define un valor propio como un nme-ro real, slo en un principio se pueden simplificar las cosas, aunque esto sea un error. Todava ms, en muchas aplicaciones que involucran valores propios (incluyendo algunas de la seccin 6.7), los modelos ms interesantes se relacionan con fenmenos peridicos y stos requieren valores propios complejos. Los nmeros complejos no se evitan en este libro. Los estudiantes que no los han estudiado antes pueden encontrar las pocas propiedades que necesitan en el apndice 2.

El libro tiene cinco apndices, el primero sobre induccin matemtica y el segundo sobre nmeros complejos. Algunas de las demostraciones en este libro hacen uso de la induccin matemtica, por lo que el apndice 1 proporciona una breve introduccin a esta importante tcnica para los estudiantes que no la han utilizado.

El apndice 3 analiza el concepto bsico de la complejidad de los clculos que, entre otras cosas, ayudar a los estudiantes a entender las razones por las cuales quienes desarrollan soft-ware eligen algoritmos especficos. El apndice 4 presenta un mtodo razonablemente eficiente para obtener la solucin numrica de los sistemas de ecuaciones. Por ltimo, el apndice 5 incluye algunos detalles tcnicos sobre el uso de MATLAB en este libro.

Una nota sobre la interdependencia de los captulos: este libro est escrito en forma se-cuencial. Cada captulo depende de los anteriores, con una excepcin: el captulo 6 se puede cubrir sin necesidad de gran parte del material del captulo 5. Las secciones marcadas como opcional se pueden omitir sin prdida de la continuidad.

MATERIALES DE APOYOEsta obra cuenta con interesantes complementos que fortalecen los procesos de enseanza-aprendizaje, as como la evaluacin de los mismos, los cuales se otorgan a profesores que adop-tan este texto para sus cursos. Para obtener ms informacin y conocer la poltica de entrega de estos materiales, contacte a su representante McGraw-Hill.

AGRADECIMIENTOSEstoy agradecido con muchas personas que me ayudaron cuando escriba este libro. Parte del material apareci primero en Mathematics for the Biological Sciences (Nueva York, Macmillan, 1974) escrito por James E. Turner y por m. Quiero agradecer al profesor Turner por el permiso que me otorg para hacer uso de este material.

Gran parte de este libro fue escrita mientras trabajaba como investigador asociado en la University College London. Deseo agradecer al departamento de matemticas de UCL por proporcionarme servicios de oficina, sugerencias matemticas y, en especial, su amistad duran-te mis visitas anuales.

El material de MATLAB fue escrito por Cecelia Laurie, de la University of Alabama. Gracias a la profesora Laurie por la manera sobresaliente en que utiliz la computadora para mejorar el proceso de enseanza. ste es un mejor libro debido a sus esfuerzos.

Tambin me gustara extender mi agradecimiento a Cristina Palumbo, de The MathWorks, Inc., por proporcionarnos la informacin ms reciente sobre MATLAB.

La efectividad de un libro de texto de matemticas depende en cierto grado de la exactitud de las respuestas. Ya en la edicin anterior del libro se hicieron esfuerzos considerables para tratar de evitar los errores al mximo. Las respuestas fueron verificadas por varios profesores, entre los que cabe destacar la importantsima labor de Sudhir Goel, de Valdosta State College, y David Ragozin, de la University of Washington, quien elabor el Manual de Soluciones del libro. Cecelia Laurie prepar las soluciones a los problemas de MATLAB. En el caso de esta

Prefacio XIX

nueva edicin, las soluciones a los problemas nuevos estn elaboradas por los profesores que los aportaron. Dado que hay gran cantidad de problemas nuevos, la seccin de respuestas al final del libro se modific casi por completo.

Agradezco a aquellas personas que hicieron comentarios a la quinta edicin. Todos ellos son muy valiosos. En esta edicin fue posible incorporar muchos de ellos.

Mi agradecimiento a los siguientes usuarios experimentados de MATLAB por la revisin de los problemas de MATLAB:

Thomas Cairns, University of Tulsa

Karen Donelly, Saint Josephs College

Roger Horn, University of Utah

Irving Katz, George Washington University

Gary Platt, University of Wisconsin-Whitewater

Stanley I. GrossmanMissoula, MontanaDiciembre de 2007

La divisin de Ingenieras, Matemticas y Ciencias de McGraw-Hill agradece de manera muy especial a todos los profesores que han contribuido con este importante proyecto:

Adn Medina, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Alfonso Bernal Amador, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Alfredo Gmez Rodrguez, Universidad Nacional Autnoma de Mxico, Facultad de Ingeniera

Andrs Basilio Ramrez y Villa, Universidad Nacional Autnoma de Mxico, Facultad de Ingeniera

Arturo Astorga Ramos, Instituto Tecnolgico de Mazatln

Arturo Fernando Quiroz, Tecnolgico Regional de Quertaro

Arturo Muoz Lozano, Universidad La Salle del Bajo

Arturo Valenzuela Valenzuela, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Aureliano Castro, Universidad Autnoma de Sinaloa, Escuela de Ingeniera

Beatriz Velazco, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Culiacn

Benigno Valez, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Culiacn

Bertha Alicia Madrid, Universidad Iberoamericana, campus Cuidad de Mxico

Carlos Camacho Snchez, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Carlos Garzn, Universidad Javeriana, Cali, Colombia

Carlos Rodrguez Provenza, Universidad Politcnica de Quertaro

Csar Meza Mendoza, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Dinaky Glaros, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Culiacn

Edgar Hernndez Lpez, Universidad Iberoamericana, campus Len

Edith Salazar Vzquez, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Toluca

XX Prefacio

Edmundo Barajas Ramrez, Universidad Iberoamericana, campus Len

Eduardo Miranda Montoya, Iteso

Erndira Gabriela Avils Rabanales, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Toluca

Erik Norman Guevara Corona, Universidad Nacional Autnoma de Mxico

Esperanza Mndez Ortiz, Universidad Nacional Autnoma de Mxico, Facultad de Ingeniera

Fernando Lpez, Universidad Autnoma de Sinaloa, Escuela de Ingenieras Qumico Biolgicas

Gabriel Martnez, Instituto Tecnolgico de Hermosillo

Gerardo Campos Carrillo, Instituto Tecnolgico de Mazatln

Gonzalo Veyro Santamara, Universidad Iberoamericana, campus Len

Guillermo Luisillo Ramrez, Instituto Politcnico Nacional, ESIME Culhuacn

Hctor Escobosa, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Hortensia Beltrn Ochoa, Instituto Tecnolgico de Los Mochis

Irma Yolanda Paredes, Universidad de Guadalajara, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenieras

Javier Nez Verdugo, Universidad de Occidente, unidad Guamchil

Jess Gamboa Hinojosa, Instituto Tecnolgico de Los Mochis

Jess Manuel Canizalez, Universidad de Occidente, unidad Mazatln

Jess Vicente Gonzlez Sosa, Universidad Nacional Autnoma de Mxico

Jorge Alberto Castelln, Universidad Autnoma de Baja California

Jorge Luis Herrera Arellano, Instituto Tecnolgico de Tijuana

Jos Alberto Gutirrez Palacios, Universidad Autnoma del Estado de Mxico, campus Toluca, Facultad de Ingeniera

Jos Antonio Castro Inzunza, Universidad de Occidente, unidad Culiacn

Jos Carlos Ahumada, Instituto Tecnolgico de Hermosillo

Jos Carlos Aragn Hernndez, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Jos Espndola Hernndez, Tecnolgico Regional de Quertaro

Jos Gonzlez Vzquez, Universidad Autnoma de Baja California

Jos Guadalupe Octavio Cabrera Lazarini, Universidad Politcnica de Quertaro

Jos Guadalupe Torres Morales, Instituto Politcnico Nacional, ESIME Culhuacn

Jos Guillermo Crdenas Lpez, Instituto Tecnolgico de Tijuana

Jos Luis Gmez Snchez, Universidad de Occidente, unidad Mazatln

Jos Luis Herrera, Tecnolgico Regional de San Luis Potos

Jos No de la Rocha, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Juan Carlos Pedraza, Tecnolgico Regional de Quertaro

Juan Castaeda, Universidad Autnoma de Sinaloa, Escuela de Ingenieras Qumico Biolgicas

Juan Leoncio Nez Armenta, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Juana Murillo Castro, UAS, Escuela de Ingeniera

Leonel Monroy, Universidad del Valle, Cali, Colombia

Prefacio XXI

Linda Medina, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Ciudad de Mxico

Lorenza de Jess, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Luca Ramos Montiel, Universidad Iberoamericana, campus Len

Lucio Lpez Cavazos, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Quertaro

Luis Felipe Flores, Instituto Tecnolgico de Los Mochis

Luis Lpez Barrientos, EPCA

Marco Antonio Blanco Olivares, Tecnolgico Regional de San Luis Potos

Marco Antonio Rodrguez Rodrguez, Instituto Tecnolgico de Los Mochis

Mara Sara Valentina Snchez Salinas, Universidad Nacional Autnoma de Mxico

Maritza Pea Becerril, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Toluca

Martha Gutirrez Mungua, Universidad Iberoamericana, campus Len

Martn Muoz Chvez, UNIVA

Michell Gmez, Universidad ICESI, Cali, Colombia

Miguel ngel Aguirre Pitol, Universidad Autnoma del Estado de Mxico

Nasario Mendoza Patio, Tecnolgico Regional de Quertaro

Norma Olivia Bravo, Universidad Autnoma de Baja California

Oscar Guerrero, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Culiacn

Oscar Ren Valdez Casillas, Universidad Nacional Autnoma de Mxico

Oswaldo Verdugo Verdugo, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Porfirio Lpez, Universidad de Occidente, unidad Guamchil

Ramn Duarte, Universidad Autnoma de Sinaloa, Escuela de Ingeniera

Ral Soto Lpez, Universidad de Occidente, Unidad Culiacn

Ricardo Betancourt Riera, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Hermosillo

Ricardo Martnez Gmez, Universidad Nacional Autnoma de Mxico

Roberto Guzmn Gonzlez, Universidad Nacional Autnoma de Mxico

Roberto Robledo Prez, Instituto Tecnolgico de Len

Rosa Mara Rodrguez Gonzlez, Universidad Iberoamericana, campus Len

Rosalba Rodrguez Chvez, Universidad Nacional Autnoma de Mxico, Facultad de Ingeniera

Salvador Rojo Lugo, Instituto Tecnolgico de Culiacn

Sithanatham Kanthimathinathan, Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Quertaro

Susana Pineda Cabello, Instituto Politcnico Nacional, ESIME Culhuacn

Walter Magaa, Universidad de Sanbuenaventura, Cali, Colombia

Captulo

SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Y MATRICES

1

1.1 INTRODUCCINEste libro trata del lgebra lineal. Al buscar la palabra lineal en el diccionario se encuentra, entre otras definiciones, la siguiente: lineal: (del lat. linealis). 1. adj. Perteneciente o relativo a la lnea.1 Sin embargo, en matemticas la palabra lineal tiene un significado mucho ms am-plio. Una gran parte de la teora de lgebra lineal elemental es, de hecho, una generalizacin de las propiedades de la lnea recta. A manera de repaso se darn algunos hechos fundamentales sobre las lneas rectas:

i. La pendiente m de una recta que pasa por los puntos (x1, y1) y (x2, y2) est dada por

my y

x x5

2

22 1

2 1

55

y

x si x x

1 2Z

ii. Si x2 2 x1 5 0 y y2 y1, entonces la recta es vertical y se dice que la pendiente es indefinida.2

iii. Cualquier recta (a excepcin de aquella que tiene una pendiente indefinida) se puede des-cribir al escribir su ecuacin en la forma pendiente-ordenada y 5 mx 1 b, donde m es la pendiente de la recta y b es la ordenada (el valor de y en el punto en el que la recta cruza el eje y).

iv. Dos rectas distintas son paralelas si y slo si tienen la misma pendiente.

v. Si la ecuacin de la recta se escribe en la forma ax 1 by 5 c, (b 0), entonces se puede calcular fcilmente, m 5 2a/b.

vi. Si m1 es la pendiente de la recta L1, m2 es la pendiente de la recta L2, m1 0 y L1 y L2 son perpendiculares, entonces m2 5 21/m1.

vii. Las rectas paralelas al eje x tienen una pendiente cero.

viii. Las rectas paralelas al eje y tienen una pendiente indefinida.

En la seccin que sigue se ilustrar la relacin que existe entre resolver sistemas de ecua-ciones y encontrar los puntos de interseccin entre pares de rectas.

1 Diccionario de la Lengua Espaola, vigsima segunda edicin, Real Academia Espaola. Madrid: Espasa Calpe, 2001.2 Indefinida o infinita, como tambin se le denomina en otros libros.

1.2 DOS ECUACIONES LINEALES CON DOS INCGNITAS

Considere el siguiente sistema de dos ecuaciones lineales con dos incgnitas x y y:

a x a y b

a x a y b

1 5

1 5

11 12 1

21 22 2

(1)

donde a11, a12, a21, a22, b1 y b2 son nmeros dados. Cada una de estas ecuaciones corresponde a una lnea recta. Una solucin al sistema (1) es un par de nmeros, denotados por (x,y), que sa-tisface (1). Las preguntas que surgen en forma natural son: tiene este sistema varias soluciones y, de ser as, cuntas? Se respondern estas preguntas despus de ver algunos ejemplos, en los cuales se usarn dos hechos importantes del lgebra elemental:

Hecho A Si a 5 b y c 5 d, entonces a 1 c 5 b 1 d.

Hecho B Si a 5 b y c es cualquier nmero real, entonces ca 5 cb.

El hecho A establece que si se suman dos ecuaciones se obtiene una tercera ecuacin correcta. El hecho B establece que si se multiplican ambos lados de una ecuacin por una constante se obtiene una segunda ecuacin vlida. Se debe suponer que c Z 0 ya que aunque la ecuacin 0 5 0 es correcta, no es muy til.

EJEMPLO 1 Sistema con una solucin nica

Considere el sistema

x 2 y 5 7x 1 y 5 5

(2)

Si se suman las dos ecuaciones se tiene, por el hecho A, la siguiente ecuacin: 2x 5 12 (es decir, x 5 6). Entonces, si se despeja de la segunda ecuacin, y 5 5 2 x 5 5 2 6 5 entonces y 5 21. As, el par (6,21) satisface el sistema (2) y la forma en que se encontr la solucin muestra que es el nico par de nmeros que lo hace. Es decir, el sistema (2) tiene una solucin nica.

EJEMPLO 2 Sistema con un nmero infinito de soluciones


x 2 y 5 7 2x 2 2y 5 14

(3)

Se puede ver que estas dos ecuaciones son equivalentes. Esto es, cualesquiera dos nmeros, x y y, que satisfacen la primera ecuacin tambin satisfacen la segunda, y viceversa. Para compro-bar esto se multiplica la primera ecuacin por 2. Esto est permitido por el hecho B. Entonces x 2 y 5 7 o y 5 x 2 7. As, el par (x, x 2 7) es una solucin al sistema (3) para cualquier n-mero real x. Es decir, el sistema (3) tiene un nmero infinito de soluciones. Para este ejemplo, los siguientes pares son soluciones: (7, 0), (0, 27), (8, 1), (1, 26), (3, 24) y (22, 29).

EJEMPLO 3 Sistema sin solucin


x 2 y 5 7 2x 2 2y 5 13

(4)

Si se multiplica la primera ecuacin por 2 (que de nuevo est permitido por el hecho B) se obtiene 2x 2 2y 5 14. Esto contradice la segunda ecuacin. Por lo tanto, el sistema (4) no tiene solucin.

2 CAPTULO 1 Sistemas de ecuaciones lineales y matrices

1.2 Dos ecuaciones lineales con dos incgnitas 3

1 5

1 5

1 5

1 5

1 5

1 5

Solucin nica Sin solucin Nmero infinito de soluciones

Un sistema que no tiene solucin se dice que es inconsistente. Geomtricamente es fcil explicar lo que sucede en los ejemplos anteriores. Primero, se

repite que ambas ecuaciones del sistema (1) son de lneas rectas. Una solucin a (1) es un pun-to (x, y) que se encuentra sobre las dos rectas. Si las dos rectas no son paralelas, entonces se intersecan en un solo punto. Si son paralelas, entonces nunca se intersecan (es decir, no tienen puntos en comn) o son la misma recta (esto es, tienen un nmero infinito de puntos en co-mn). En el ejemplo 1 las rectas tienen pendientes de 1 y 21, respectivamente, por lo que no son paralelas y tienen un solo punto en comn (6, 21). En el ejemplo 2, las rectas son paralelas (tienen pendiente 1) y coincidentes. En el ejemplo 3, las rectas son paralelas y distintas. Estas relaciones se ilustran en la figura 1.1.

Ahora se proceder a resolver el sistema (1) formalmente. Se tiene

a x a y b

a x a y b

1 5

1 5

11 12 1

21 22 2

(1)

Si a12 5 0, entonces x 5 ba

1

11

y se puede usar la segunda ecuacin para despejar y.

Si a22 5 0, entonces x 5 ba

2

21

y se puede usar la primera ecuacin para despejar y.

Si a12 5 a22 5 0, entonces el sistema (1) contiene slo una incgnita, x.

As, se puede suponer que ni a12 ni a22 son cero.Si se multiplica la primera ecuacin por a22 y la segunda por a12 se tiene

a

11a

22 x 1 a

12a

22 y 5 a

22b

1

a12

a21

x 1 a12

a22

y 5 a12

b2

(5)

Antes de continuar se puede ver que los sistemas (1) y (5) son equivalentes. Esto quiere decir que cualquier solucin del sistema (1) es una solucin del sistema (5) y viceversa. Ello se concluye directamente del hecho B, suponiendo que c no es cero. Despus, si en (5) se resta la segunda ecuacin de la primera, se obtiene

(a11a22 2 a12a21)x 5 a22b1 2 a12b2 (6)

Es necesario hacer una pausa en este punto. Si a11a22 2 a12a21 0, entonces se puede dividir entre este trmino para obtener

xa b a b

a a a a22 1 12 2

11 22 12 21

( )5

2

2

Figura 1.1 Dos rectas se intersecan en un punto, en ninguno o (si coinciden) en un nmero infinito de puntos.

SISTEMAS EQUIVALENTES


AUTOEVALUACIN

I. De las siguientes afirmaciones con respecto a la solucin de un sistema de dos ecuacio-nes con dos incgnitas, cul de ellas no es verdadera?

a) Es un par ordenado que satisface ambas ecuaciones.

b) Su grfica consiste en el(los) punto(s) de interseccin de las grficas de las ecua-ciones.

c) Su grfica es la abscisa de las grficas de las ecuaciones.

d) Si el sistema es inconsistente, no existe una solucin.

II. Cul de las siguientes afirmaciones es cierta para un sistema inconsistente de dos ecuaciones lineales?

a) No existe una solucin.

Despus se puede sustituir este valor de x en el sistema (1) para despejar y, y as se habr en-contrado la solucin nica del sistema.

Se ha demostrado lo siguiente:

Si a11a22 2 a12a21 Z 0, entonces elsistema (1) tiene una solucin nica

Cmo se relaciona esta afirmacin con lo que se analiz anteriormente? En el sistema (1) se puede ver que la pendiente de la primera recta es 2a11/a12 y que la pendiente de la segunda es 2a21/a22. En los problemas 40, 41 y 42 se pide al lector que demuestre que a11a22 2 a12a21 5 0 si y slo si las rectas son paralelas (es decir, tienen la misma pendiente). De esta manera se sabe que si a11a22 2 a12a21 Z 0, las rectas no son paralelas y el sistema tiene una solucin nica.

Lo que se acaba de analizar puede formularse en un teorema. En secciones posteriores de este captulo y los siguientes se harn generalizaciones de este teorema, y se har referencia a l como el teorema de resumen conforme se avance en el tema. Una vez que se hayan de-mostrado todas sus partes, se podr estudiar una relacin asombrosa entre varios conceptos importantes de lgebra lineal.

TEOREMA 1 Teorema de resumen. Punto de vista 1

El sistema

a11x 1 a12y 5 b1a21x 1 a22y 5 b2

de dos ecuaciones con dos incgnitas x y y no tiene solucin, tiene una solucin nica o tiene un nmero infinito de soluciones. Esto es:

i. Tiene una solucin nica si y slo si a11a22 2 a12a21 Z 0.

ii. No tiene solucin o tiene un nmero infinito de soluciones, si y slo si

a11a22 2 a12a21 5 0.

Los sistemas de m ecuaciones con n incgnitas se estudian en la seccin 1.3 y se ver que siempre ocurre que no tienen solucin, o que tienen una o un nmero infinito de soluciones.

Problemas 1.2

1.2 Dos ecuaciones lineales con dos incgnitas 5

En los problemas 1 a 16 encuentre las soluciones (si las hay) de los sistemas dados. En cada caso calcule el valor de a11a22 2 a12a21.

1. x 2 3y 5 424x 1 2y 5 6

2. 5x 2 7y 5 42x 1 2y 5 23

3. 2x 2 y 5 235x 1 7y 5 4

4. 2x 2 8y 5 523x 1 12y 5 8

5. 10x 2 40y 5 30 23x 1 12y 5 290

6. 2x 2 8y 5 6 23x 1 12y 5 29

7. 6x 1 y 5 324x 2 y 5 8

8. 5x 1 y 5 07x 1 3y 5 0

9. 3x 1 y 5 02x 2 3y 5 0

10. 4x 2 6y 5 022x 1 3y 5 0

11. 5x 1 2y 5 32x 1 5y 5 3

12. 4x 1 7y 5 37x 2 4y 5 3

13. 2x 1 3y 5 43x 1 4y 5 5

14. ax 1 by 5 cax 2 by 5 c

15. ax 1 by 5 cbx 1 ay 5 c

16. ax 2 by 5 cbx 1 ay 5 d

17. Para el siguiente sistema de ecuaciones lineales determine para qu valores de K el sistema tiene solucin nica; justifique su solucin.

Kx 1 y 1 z 5 1

x 1 Ky 1 z 5 1

x 1 y 1 Kz 5 1

18. En el siguiente sistema de ecuaciones lineales determine para qu valores de K el sistema:

a) No tiene solucinb) Tiene soluciones infinitasc) Tiene solucin nica

b) La grfica del sistema est sobre el eje y.c) La grfica de la solucin es una recta.d) La grfica de la solucin es el punto de interseccin de dos lneas.

III. Cul de las aseveraciones que siguen es cierta para el siguiente sistema de ecua-ciones?

3 2 8

4 7

x y

x y

2 5

1 5

a) El sistema es inconsistente.b) La solucin es (21, 2).c) La solucin se encuentra sobre la recta x 5 2.d) Las ecuaciones son equivalentes.

IV. De las siguientes ecuaciones que se presentan, cul de ellas es una segunda ecuacin para el sistema cuya primera ecuacin es x 2 2y 5 25 si debe tener un nmero infi-nito de soluciones?

a) 6y 5 3x 1 15 b) 6x 2 3y 5 215

c) y 5 1

2

5

2x2 1 d) 3

23

15

2x y5 1

V. Cul de las grficas de los siguientes sistemas es un par de rectas paralelas?

a) 3x 2 2y 5 7 b) x 2 2y 5 7 4y 5 6x 2 14 3x 5 4 1 6y

c) 2x 1 3y 5 7 d) 5x 1 y 5 1 3x 2 2y 5 6 7y 5 3x


2x 2 y 2 Kz 5 0

x 2 y 2 2z 5 1

2x 1 2y 5 K

19. Encuentre las condiciones sobre a y b tales que el sistema en el problema 14 tenga una solucin nica.

20. Encuentre las condiciones sobre a, b y c tales que el sistema del problema 15 tenga un n-mero infinito de soluciones.

21. Encuentre las condiciones sobre a, b, c y d tales que el problema 16 no tenga solucin.

En los problemas 22 al 29 encuentre el punto de interseccin (si hay uno) de las dos rectas.

22. x 2 y 5 7; 2x 1 3y 5 1 23. 2x 2 2y 53; 3x 1 7y 5 21

24. y 2 2x 5 4; 4x 2 2y 5 6 25. 4x 2 6y 57; 6x 2 9y 5 12

26. 4x 2 6y 5 10; 6x 2 9y 5 15 27. 3x 1 y 5 4; y 2 5x 5 2

28. 2y 2 3x 50; 7y 2 5x 5 9 29. 3x 1 4y 5 5; 6x 2 7y 5 8

Sea L una recta y L' la recta perpendicular a L que pasa a travs de un punto dado P. La dis-

tancia de L a P se define como la distancia3 entre P y el punto de interseccin de L y L'. En los

problemas 30 a 36 encuentre la distancia entre la recta dada y el punto.

30. x 2 y 5 6; (0, 0) 31. 2x 1 3y 5 21; (0, 0)

32. 3x 1 y 5 7; (1, 2) 33. 5x 2 6y 5 3; (2, 165 )

34. 2y 2 5x 5 22; (5, 23) 35. 3y 2 7x 5 0; (21, 25)

36. 6y 1 3x 5 3; (8, 21)

37. Encuentre la distancia entre la recta 2x 2 y 5 6 y el punto de interseccin de las rectas 3x 2 2y 5 1 y 6x 1 3y 5 12.

*38. Pruebe que la distancia entre el punto (x1, y1) y la recta ax 1 by 5 c est dada por

1 1

2d

ax by c

a5

1 2

11 b2

39. En un zoolgico hay aves (de dos patas) y bestias (de cuatro patas). Si el zoolgico contiene 60 cabezas y 200 patas, cuntas aves y bestias viven en l?

40. Suponga que a11a22 2 a12a21 5 0. Demuestre que las rectas dadas en el sistema de ecuacio-nes (1) son paralelas. Suponga que a11 Z 0 o a12 Z 0 y a21 Z 0 o a22 Z 0.

41. Si existe una solucin nica al sistema (1), muestre que a11a22 2 a12a21 Z 0.

42. Si a11a22 2 a12a21 Z 0 demuestre que el sistema (1) tiene una solucin nica.

43. La compaa Sunrise Porcelain fabrica tazas y platos de cermica. Para cada taza o plato un trabajador mide una cantidad fija de material y la pone en la mquina que los forma, de donde pasa al vidriado y secado automtico. En promedio, un trabajador necesita tres minutos para iniciar el proceso de una taza y dos minutos para el de un plato. El material

3 Recuerde que si (x1, y1) y (x2, y2) son dos puntos en el plano xy, entonces la distancia d entre ellos est dada por

d x x y y5 2 1 21 22

1 2

2( ) ( ) .

para una taza cuesta 25 y el material para un plato cuesta 20. Si se asignan $44 diarios para la produccin de tazas y platos, cuntos deben fabricarse de cada uno en un da de trabajo de 8 horas, si un trabajador se encuentra trabajando cada minuto y se gastan exac-tamente $44 en materiales?

44. Conteste la pregunta del problema 43 si los materiales para una taza y un plato cuestan 15 y 10, respectivamente, y se gastan $24 en 8 horas de trabajo.

45. Conteste la pregunta del problema 44 si se gastan $25 en 8 horas de trabajo.

46. Una tienda de helados vende slo helados con soda y malteadas. Se pone 1 onza de jarabe y 4 onzas de helado en un helado con soda, y 1 onza de jarabe y 3 onzas de helado en una malteada. Si la tienda usa 4 galones de helado y 5 cuartos de jarabe en un da, cuntos helados con soda y cuntas malteadas vende? [Sugerencia: 1 cuarto 5 32 onzas, 1 galn 5 4 cuartos.]

RESPUESTAS A LA AUTOEVALUACIN

I. c) II. a) III. c) IV. a) V. b)

1.3 m ECUACIONES CON n INCGNITAS: ELIMINACIN DE GAUSS-JORDAN Y GAUSSIANA

En esta seccin se describe un mtodo para encontrar todas las soluciones (si es que existen) de un sistema de m ecuaciones lineales con n incgnitas. Al hacerlo se ver que, igual que en el caso de 2 3 2, tales sistemas o bien no tienen solucin, tienen una solucin o tienen un nmero infinito de soluciones. Antes de llegar al mtodo general se vern algunos ejemplos sencillos. Como variables, se usarn x1, x2, x3, etc., en lugar de x, y, z, . . . porque la generalizacin es ms sencilla si se usa la notacin con subndices.

EJEMPLO 1 Solucin de un sistema de tres ecuaciones con tres incgnitas: solucin nica

Resuelva el sistema

2x1 1 4x2 1 6x3 5 18

4x1 1 5x2 1 6x3 5 24

3x1 1 x2 2 2x3 5 4

(1)

Solucin En este caso se buscan tres nmeros x1, x2, x3, tales que las tres ecuaciones en (1) se satisfagan. El mtodo de solucin que se estudiar ser el de simplificar las ecuaciones como se hizo en la seccin 1.2, de manera que las soluciones se puedan identificar de inmediato. Se comienza por dividir la primera ecuacin entre 2. Esto da

x1 1 2x2 1 3x3 5 9

4x1 1 5x2 1 6x3 5 24

3x1 1 x2 2 2x3 5 4

(2)

Como se vio en la seccin 1.2, al sumar dos ecuaciones se obtiene una tercera ecuacin correc-ta. Esta nueva ecuacin puede sustituir a cualquiera de las dos ecuaciones del sistema que se usaron para obtenerla. Primero se simplifica el sistema (2) multiplicando ambos lados de la primera ecuacin de (2) por 24 y sumando esta nueva ecuacin a la segunda. Esto da

1.3 m ecuaciones con n incgnitas 7


24x1 2 8x2 2 12x3 5 236

4x1 1 5x2 1 6x3 5 24

23x2 2 6x3 5 212

La ecuacin 23x2 2 6x3 5 212 es la nueva segunda ecuacin y el sistema ahora es

x1 1 2x2 1 3x3 5 9

23x2 2 6x3 5 212

3x1 1 x2 2 2x3 5 4

Nota. Como se puede ver por el desarrollo anterior, se ha sustituido la ecuacin 4x1 1 5x2 1 6x3 5 24 por la ecuacin 23x2 2 6x3 5 212. En este ejemplo y otros posteriores se sustituirn ecuaciones con otras ms sencillas hasta obtener un sistema cuya solucin se pueda identificar de inmediato.

Entonces, la primera ecuacin se multiplica por 23 y se suma a la tercera, lo que da por resultado:

x1 1 2x2 1 3x3 5 9

23x2 2 6x3 5 212

25x2 2 11x3 5 223

(3)

Observe que en el sistema (3) se ha eliminado la variable x1 de la segunda y tercera ecuaciones. Despus se divide la segunda ecuacin por 23:

x1 1 2x2 1 3x3 5 9

x2 1 2x3 5 4

25x2 2 11x3 5 223

Se multiplica la segunda ecuacin por 22 y se suma a la primera; despus se multiplica la se-gunda ecuacin por 5 y se suma a la tercera:

x1 2 x3 5 1

x2 1 2x3 5 4

2 x3 5 23

Ahora se multiplica la tercera ecuacin por 21:

x1 2 x3 5 1

x2 1 2x3 5 4

x3 5 3

Por ltimo, se suma la tercera ecuacin a la primera y despus se multiplica la tercera ecuacin por 22 y se suma a la segunda para obtener el siguiente sistema, el cual es equivalente al sis-tema (1):

x1 5 4

x2 5 22

x3 5 3

sta es la solucin nica para el sistema. Se escribe en la forma (4, 22, 3). El mtodo que se us se conoce como eliminacin de Gauss-Jordan.4

Antes de seguir con otro ejemplo es conveniente resumir lo que se hizo en ste:

i. Se dividi la primera ecuacin, entre una constante, para hacer el coeficiente de x1 igual a 1.

ii. Se eliminaron los trminos en x1 de la segunda y tercera ecuaciones. Esto es, los coeficientes de estos trminos se hicieron cero al multiplicar la primera ecuacin por las constantes adecuadas y sumndola a la segunda y tercera ecuaciones, respectiva-mente, de manera que al sumar las ecuaciones una de las incgnitas se eliminaba.

iii. Se dividi la segunda ecuacin entre una constante, para hacer el coeficiente de x2 igual a 1 y despus se us la segunda ecuacin para eliminar los trminos en x2 de la primera y tercera ecuaciones, de manera parecida a como se hizo en el paso anterior.

iv. Se dividi la tercera ecuacin entre una constante, para hacer el coeficiente de x3 igual a 1 y despus se us esta tercera ecuacin para eliminar los trminos de x3 de la primera y segunda ecuaciones.

Cabe resaltar el hecho de que, en cada paso, se obtuvieron sistemas equivalentes. Es decir, cada sistema tena el mismo conjunto de soluciones que el precedente. Esto es una consecuen-cia de los hechos A y B de la pgina 2.

Antes de resolver otros sistemas de ecuaciones es conveniente introducir una notacin que simplifica la escritura de cada paso del procedimiento mediante el concepto de matriz. Una matriz es un arreglo rectangular de nmeros y stas se estudiarn con gran detalle al inicio de la seccin 1.5. Por ejemplo, los coeficientes de las variables x1, x2, x3 en el sistema (1) se pueden escribir como los elementos de una matriz A, llamada matriz de coeficientes del sistema:

5

2

A2 4 64 5 63 1 2

(4)

Una matriz con m renglones y n columnas se llama una matriz de m 3 n. El smbolo m 3 n se lee m por n. El estudio de matrices constituye gran parte de los captulos restantes de este libro. Por la conveniencia de su notacin para la resolucin de sistemas de ecuaciones, las pre-sentamos aqu.

Al usar la notacin matricial, el sistema (1) se puede escribir como la matriz aumentada

2

2 4 64 5 63 1 2

1824

||| 44

(5)

Ahora es posible introducir cierta terminologa. Se ha visto que multiplicar (o dividir) los dos lados de una ecuacin por un nmero diferente de cero da por resultado una nueva

4 Recibe este nombre en honor del gran matemtico alemn Karl Friedrich Gauss (1777-1855) y del ingeniero alemn Wilhelm Jordan (1844-1899). Vea la semblanza bibliogrfica de Gauss en la pgina 21. Jordan fue un experto en inves-tigacin geodsica tomando en cuenta la curvatura de la Tierra. Su trabajo sobre la solucin de sistemas de ecuaciones apareci en 1888 en su libro Handbuch der Vermessungskunde (Manual de geodesia).

ELIMINACIN DE GAUSS-JORDAN

MATRIZ

MATRIZ DE COEFICIENTES

MATRIZ m 3 n

MATRIZ AUMENTADA



ecuacin equivalente. Ms an, si se suma un mltiplo de una ecuacin a otra del sistema se obtiene otra ecuacin equivalente. Por ltimo, si se intercambian dos ecuaciones en un sistema de ecuaciones se obtiene un sistema equivalente. Estas tres operaciones, cuando se aplican a los renglones de la matriz aumentada que representa un sistema de ecuaciones, se denominan operaciones elementales con renglones.

Para resumir, las tres operaciones elementales con renglones aplicadas a la matriz aumen-tada que representa un sistema de ecuaciones son:

Operaciones elementales con renglones

i. Multiplicar (o dividir) un rengln por un nmero diferente de cero.

ii. Sumar un mltiplo de un rengln a otro rengln.

iii. Intercambiar dos renglones.

El proceso de aplicar las operaciones elementales con renglones para simplificar una matriz aumentada se llama reduccin por renglones.

NOTACIN

1. Ri cRi quiere decir reemplaza el i-simo rengln por ese mismo rengln multiplicado por c. [Para multiplicar el i-simo rengln por c se multiplica cada nmero en el i-simo rengln por c.]

2. Rj Rj 1 cRi significa sustituye el j-simo rengln por la suma del rengln j ms el rengln i multiplicado por c.

3. Ri }

Rj quiere decir intercambiar los renglones i y j.

4. A B indica que las matrices aumentadas A y B son equivalentes; es decir, que los sistemas que representan tienen la misma solucin.

En el ejemplo 1 se vio que al usar las operaciones elementales con renglones i) y ii) varias veces, se puede obtener un sistema cuyas soluciones estn dadas en forma explcita. Ahora se repiten los pasos del ejemplo 1 usando la notacin que se acaba de introducir:

2 4 64 5 63 1 2

18244

2

|||

RR11111122 1122 22 44

RRRR RR

1 2 34 5 63 1 2

92442

|||

22 RRRRRR RR RR

1133 33 1133 22

1 2 30 3 60 5 11

91223

2 2

2 2

2

2

|||

RR RR22 1133 221 2 30 1 20 5 11

94

232 2

|||

RR RR RRRR RR RR11 11 2233 33 22

2255

22

11

1 0 10 1 20 0

2

211

143

||| 2

2

1 0 10 1 20 0 1

|||

2

RR RR33 33 22

1143

1 0 00 1 0

RR RR RRRR RR RR11 11 3322 22 3322

11

22

00 0 1

423

|||

2

De nuevo se puede ver de inmediato que la solucin es x1 5 4, x2 5 22, x3 5 3.

REDUCCIN POR RENGLONES

EJEMPLO 2 Solucin de un sistema de tres ecuaciones con tres incgnitas:

nmero infinito de soluciones

Resuelva el sistema2x1 1 4x2 1 6x3 5 18

4x1 1 5x2 1 6x3 5 24

2x1 1 7x2 1 12x3 5 30

Solucin Para resolver este sistema se procede como en el ejemplo 1, esto es, primero se escribe el sistema como una matriz aumentada:

2 4 64 5 62 7 12

182430

|||

Despus se obtiene, sucesivamente,

RR RR11 1122 11

1 2 34 5 62 7 12

92430

|||

RR RR RRRR RR RR22 22 1133 33 11

4422

22

22

1 2 30 3 60 3 6

2 2

|||

991212

2

1 2 30 1 20 3 6

94

RR RR22 1133 22||| 112

1 0 10 1

RR RR RRRR RR RR11 11 2233 33 22

2233

22

22

2

220 0 0

140

|||

Esto es equivalente al sistema de ecuaciones

x1 2 x3 5 1

x2 1 2x3 5 4

Hasta aqu se puede llegar. Se tienen slo dos ecuaciones para las tres incgnitas x1, x2, x3 y existe un nmero infinito de soluciones. Para comprobar esto se elige un valor de x3. Entonces x2 5 4 2 2x3 y x1 5 1 1 x3. sta ser una solucin para cualquier nmero x3. Se escribe esta solucin en la forma (1 1 x3, 4 2 2x3, x3). Por ejemplo, si x3 5 0, se obtiene la solucin (1, 4, 0). Para x3 5 10 se obtiene la solucin (11, 216, 10), y por ello para cada valor de x3 habr una solucin distinta.

EJEMPLO 3 Sistema inconsistente

Resuelva el sistema

2x2 1 3x3 5 4

2x1 2 6x2 1 7x3 5 15

x1 2 2x2 1 5x3 5 10

(6)

Solucin La matriz aumentada para este sistema es

0 2 3

2 6 7

1 2 5

4

15

10

2

2

|

|

|

El elemento 1,1 de la matriz no se puede hacer 1 como antes porque al multiplicar 0 por cual-quier nmero real el resultado es 0. En su lugar se puede usar la operacin elemental con



renglones iii) para obtener un nmero distinto a cero en la posicin 1,1. Se puede intercambiar el rengln 1 con cualquiera de los otros dos; sin embargo, al intercambiar los renglones 1 y 3 queda un 1 en esa posicin. Al hacerlo se obtiene lo siguiente:

0 2 3

2 6 7

1 2 5

4

15

10

1 2 5

22

2

2|

|

|

R R1 3 222

6 7

0 2 3

10

15

4

1 2|

|

|

R R R2 2 12 2255

0 2 3

0 2 3

10

5

4

2 2 2

|

|

|

Es necesario detenerse aqu porque, como se ve, las ltimas dos ecuaciones son

22x2 2 3x3 5 25

2x2 1 3x3 5 4

lo cual es imposible (si 22x2 2 3x3 5 25, entonces 2x2 1 3x3 5 5, no 4). As no hay una solucin. Se puede proceder como en los ltimos dos ejemplos para obtener una forma ms estndar:

1 22

R R2

12 2

55 10

0 1

0 2 3 4

32

52

|

|

|

R R RR R

1 1 2

3 3

22

11

22 RR2

1 0 8 15

0 1

0 0 0 1

32

52

|

|

| 2

Ahora la ltima ecuacin es 0x1 1 0x2 1 0x3 5 21, lo cual tambin es imposible ya que 0 Z 21. As, el sistema (6) no tiene solucin. En este caso se dice que el sistema es inconsistente.

DEFINICIN 1 Sistemas inconsistentes y consistentes

Se dice que un sistema de ecuaciones lineales es inconsistente si no tiene solucin. Se dice que un sistema que tiene al menos una solucin es consistente.

Se analizarn de nuevo estos tres ejemplos. En el ejemplo 1 se comenz con la matriz de coefi-cientes

A1

2 4 6

4 5 6

3 1 2

5

2

En el proceso de reduccin por renglones, A1 se redujo a la matriz

R1

1 0 0

0 1 0

0 0 1

5

En el ejemplo 2 se comenz con

A 2

2 4 6

4 5 6

2 7 12

5

y se termin con

R 2

1 0 1

0 1 2

0 0 0

5

2

En el ejemplo 3 se comenz con

A3

0 2 3

2 6 7

1 2 5

5 2

2

y se termin con

R3

32

1 0 8

0 1

0 0

5

00

Las matrices R1, R2, R3 se llaman formas escalonadas reducidas por renglones de las matrices A1, A2 y A3 respectivamente. En general, se tiene la siguiente definicin:

DEFINICIN 2 Forma escalonada reducida por renglones y pivote

Una matriz se encuentra en la forma escalonada reducida por renglones si se cumplen las siguientes condiciones:

i. Todos los renglones (si los hay) cuyos elementos son todos cero aparecen en la par-te inferior de la matriz.

ii. El primer nmero diferente de cero (comenzando por la izquierda) en cualquier rengln cuyos elementos no todos son cero es 1.

iii. Si dos renglones sucesivos tienen elementos distintos de cero, entonces el primer 1 en el rengln de abajo est ms hacia la derecha que el primer 1 en el rengln de arriba.

iv. Cualquier columna que contiene el primer 1 en un rengln tiene ceros en el resto de sus elementos. El primer nmero diferente de cero en un rengln (si lo hay) se llama pivote para ese rengln.

Nota. La condicin iii) se puede reescribir como el pivote en cualquier rengln est a la dere-cha del pivote del rengln anterior.

EJEMPLO 4 Cinco matrices en la forma escalonada reducida por renglones

Las siguientes matrices estn en la forma escalonada reducida por renglones:

i. 1 0 0

0 1 0

0 0 1

ii.

1 0 0 0

0 1 0 0

0 0 0 1

iii. 1 0 00 5

0 0 1 2

iv. 1 0

0 1

v. 1 0 2 5

0 1 3 6

0 0 0 0

Las matrices i y ii tienen tres pivotes; las otras tres matrices tienen dos pivotes.



DEFINICIN 3 Forma escalonada por renglones

Una matriz est en la forma escalonada por renglones si se cumplen las condiciones i), ii) y iii) de la definicin 2.

EJEMPLO 5 Cinco matrices en la forma escalonada por renglones

Las siguientes matrices se encuentran en la forma escalonada por renglones:

i.

1 2 3

0 1 5

0 0 1

ii.

1 1 6 4

0 1 2 8

0 0 0 1

2

2

iii.

1 0 2 5

0 0 1 2 iv.

1 2

0 1 v.

1 3 2 5

0 1 3 6

0 0 0 0

Nota. Por lo general, la forma escalonada por renglones de una matriz no es nica. Es decir, una matriz puede ser equivalente, en sus renglones, a ms de una matriz en forma escalonada por renglones. Por ejemplo

A5

2 21 3 2 50 1 3 60 0 0 0

1 2 1 10 1 3

R R R1 1 2 22 66

0 0 0 0

5 B

muestra que las dos matrices anteriores, ambas en forma escalonada por renglones, son equiva-lentes por renglones. As, cualquier matriz para la que A es una forma escalonada por renglo-nes, tambin tiene a B como forma escalonada por renglones.

Observacin 1. La diferencia entre estas dos formas debe ser evidente a partir de los ejemplos. En la forma escalonada por renglones, todos los nmeros abajo del primer 1 en un rengln son cero. En la forma escalonada reducida por renglones, todos los nmeros abajo y arriba del primer 1 de un rengln son cero. As, la forma escalonada reducida por renglones es ms exclu-siva. Esto es, en toda matriz en forma escalonada reducida por renglones se encuentra tambin la forma escalonada por renglones, pero el inverso no es cierto.

Observacin 2. Siempre se puede reducir una matriz a la forma escalonada reducida por renglo-nes o a la forma escalonada por renglones realizando operaciones elementales con renglones. Esta reduccin se vio al obtener la forma escalonada reducida por renglones en los ejemplos 1, 2 y 3.

Como se vio en los ejemplos 1, 2 y 3, existe una fuerte relacin entre la forma escalonada reducida por renglones y la existencia de la solucin nica para el sistema. En el ejemplo 1 dicha forma para la matriz de coeficientes (es decir, en la primeras tres columnas de la matriz aumentada) tenan un 1 en cada rengln y exista una solucin nica. En los ejemplos 2 y 3 la forma escalonada reducida por renglones de la matriz de coeficientes tena un rengln de ceros y el sistema no tena solucin o tena un nmero infinito de soluciones. Esto siempre es cierto en cualquier sistema de ecuaciones con el mismo nmero de ecuaciones e incgnitas. Pero antes de estudiar el caso general se analizar la utilidad de la forma escalonada por renglones de una matriz. Es posible resolver el sistema en el ejemplo 1 reduciendo la matriz de coeficientes a esta forma.

EJEMPLO 6 Solucin de un sistema mediante eliminacin gaussiana

Resuelva el sistema del ejemplo 1 reduciendo la matriz de coeficientes a la forma escalonada por renglones.

Solucin Se comienza como antes:

2 4 6

4 5 6

3 1 2

18244

2

|

|

|

R1112 1

R

1 2 3

4 5 6

3 1 2

9

2442

|

|

|

2 2 4R R R22 113 3 13R R R 22

1 2 30 3 6

0 5 11

9

1223

2 2

2 2

2

2

|

|

|

R R213 2

1 2 3

0 1 2

0 5 11

9

4

232 2

|

|

|

Hasta aqu, este proceso es idntico al anterior; pero ahora slo se hace cero el nmero (25) que est abajo del primer 1 en el segundo rengln:

R33 3 2 35 R R R R1

2 2

1 2 3

0 1 2

0 0 1

9

4

3

|

|

|

22 33

1 2 30 1 20 0 1

943

|

|

|

La matriz aumentada del sistema (y los coeficientes de la matriz) se encuentran ahora en la forma escalonada por renglones y se puede ver de inmediato que x3 5 3. Despus se usa la sustitucin hacia atrs para despejar primero x2 y despus x1. La segunda ecuacin queda x2 1 2x3 5 4. Entonces x2 1 2(3) 5 4 y x2 5 22. De igual manera, de la primera ecuacin se obtiene x1 1 2(22) 1 3(3) 5 9 o x1 5 4. As, de nuevo se obtiene la solucin (4, 22, 3). El mtodo de solucin que se acaba de emplear se llama eliminacin gaussiana.

Se cuenta con dos mtodos para resolver los ejemplos de sistemas de ecuaciones:

i. Eliminacin de Gauss-Jordan Se reduce por rengln la matriz de coeficientes a la forma escalonada reducida por

renglones usando el procedimiento descrito en la pgina 9.

ii. Eliminacin gaussiana Se reduce por rengln la matriz de coeficientes a la forma escalonada por renglones,

se despeja el valor de la ltima incgnita y despus se usa la sustitucin hacia atrs para las dems incgnitas.

Cul mtodo es ms til? Depende. Al resolver sistemas de ecuaciones en una computadora se prefiere el mtodo de eliminacin gaussiana porque significa menos operaciones elementales con renglones. De hecho, como se ver en el apndice 3, para resolver un sistema de n ecuacio-nes con n incgnitas usando la eliminacin de Gauss-Jordan se requieren aproximadamente n3/2 sumas y multiplicaciones, mientras que la eliminacin gaussiana requiere slo n3/3 sumas y multiplicaciones. La solucin numrica de los sistemas de ecuaciones se estudiar en el apndi-ce 4. Por otro lado, a veces es esencial obtener la forma escalonada reducida por renglones de una matriz (una de stas se estudia en la seccin 1.8). En estos casos la eliminacin de Gauss- Jordan es el mtodo preferido.

SUSTITUCIN HACIA ATRS

ELIMINACIN GAUSSIANA



Ahora se observa la solucin de un sistema general de m ecuaciones con n incgnitas. La mayor parte de las soluciones de los sistemas se har mediante la eliminacin de Gauss-Jordan debido a que en la seccin 1.8 esto se necesitar. Debe tenerse en mente, sin embargo, que la eliminacin gaussiana suele ser un enfoque ms conveniente.

El sistema general m 3 n de m ecuaciones con n incgnitas est dado por

a x a x a x a x b

a x a x an n11 1 12 2 13 3 1 1

21 1 22 2 23

1 1 1 1 5

1 1 xx a x b

a x a x a x a x bn n

n n

3 2 2

31 1 32 2 33 3 3 3

1 1 5

1 1 1 1 5

a x a x a x a x bm m m mn n m1 1 2 2 3 3

1 1 1 1 5

(7)

En el sistema (7) todos los coeficientes a y b son nmeros reales dados. El problema es encontrar todos los conjuntos de n nmeros, denotados por (x1, x2, x3, . . . xn), que satisfacen cada una de las m ecuaciones en (7). El nmero aij es el coeficiente de la variable xj en la i-sima ecuacin.

Es posible resolver un sistema de m ecuaciones con n incgnitas haciendo uso de la elimi-nacin de Gauss-Jordan o gaussiana. Enseguida se proporciona un ejemplo en el que el nmero de ecuaciones e incgnitas es diferente.

EJEMPLO 7 Solucin de un sistema de dos ecuaciones con cuatro incgnitas

Resuelva el sistema

x1 1 3x2 2 5x3 1 x4 5 4

2x1 1 5x2 2 2x3 1 4x4 5 6

Solucin Este sistema se escribe como una matriz aumentada y se reduce por renglones:

1 3 5 12 5 2 4

46

1 3 5 1

0 1 8 222

2

2

|

|

|

|

R R R2 2 12 22 44

22

1 3 5 1

0 1 8 242

2

2 2

R R R R2 2 1 1 22 |

|

22223 2R

1 0 19 7

0 1 8 2222 2

2|

|

Hasta aqu se puede llegar. La matriz de coeficiente se encuentra en forma escalonada y redu-cida por renglones. Es evidente que existe un nmero infinito de soluciones. Los valores de las variables x3 y x4 se pueden escoger de manera arbitraria. Entonces x2 5 2 1 8x3 1 2x4 y x1 5 22 219x3 27x4. Por lo tanto, todas las soluciones se representan por (22 219x3 2 7x4, 2 1 8x3 1 2x4, x3, x4). Por ejemplo, si x3 5 1 y x4 5 2 se obtiene la solucin (235, 14, 1, 2).

Al resolver muchos sistemas, es evidente que los clculos se vuelven fastidiosos. Un buen m-todo prctico es usar una calculadora o computadora siempre que las fracciones se compliquen. Debe hacerse notar, sin embargo, que si los clculos se llevan a cabo en una computadora o cal-culadora pueden introducirse errores de redondeo. Este problema se analiza en el apndice 3.

EJEMPLO 8 Un problema de administracin de recursos

Un departamento de pesca y caza del estado proporciona tres tipos de comida a un lago que alberga a tres especies de peces. Cada pez de la especie 1 consume cada semana un promedio de 1 unidad del alimento 1, 1 unidad del alimento 2 y 2 unidades del alimento 3. Cada pez de la especie 2 consume cada semana un promedio de 3 unidades del alimento 1, 4 del 2 y 5 del 3.

Para un pez de la especie 3, el promedio semanal de consumo es de 2 unidades del alimento 1, 1 unidad del alimento 2 y 5 unidades del 3. Cada semana se proporcionan al lago 25 000 unidades del alimento 1, 20 000 unidades del alimento 2 y 55 000 del 3. Si suponemos que los peces se comen todo el alimento cuntos peces de cada especie pueden coexistir en el lago?

Solucin Sean x1, x2 y x3 el nmero de peces de cada especie que hay en el ambiente del lago. Si utilizamos la informacin del problema, se observa que x1 peces de la especie 1 consumen x1 unidades del alimento 1, x2 peces de la especie 2 consumen 3x2 unidades del alimento 1 y x3 peces de la espe-cie 3 consumen 2x3 unidades del alimento 1. Entonces, x1 1 3x2 1 2x3 5 25 000 5 suministro total por semana de alimento 1. Si se obtiene una ecuacin similar para los otros dos alimentos se llega al siguiente sistema de ecuaciones:

x1 1 3x2 1 2x3 5 25 000

x1 1 4x2 1 x3 5 20 000

2x1 1 5x2 1 5x3 5 55 000

Despus de resolver se obtiene

1 3 21 4 12 5 5

|

|

|

225 000

20 000

55 000

R R R

R R R2 2 1

3 3 12

22

22

1 3 2

0 1 1

0 1 1

25 000

5 000

5 000

2

2

2

|

|

|

R R1 1 22 33 23 3 2

R

R R R 11

1 0 5

0 1 10 0 0

40 000

5 000

02 2

|

|

|

Por consiguiente, si x3 se elige arbitrariamente, se tiene un nmero infinito de soluciones dada por (40 000 2 5x3, x3 2 5 000, x3). Por supuesto, se debe tener x1 $ 0, x2 $ 0 y x3 $ 0. Como x2 5 x3 2 5 000 $ 0, se tiene x3 $ 5 000. Esto significa que 0 # x1 # 40 000 2 5(5 000) 5 15 000. Por ltimo, como 40 000 2 5x3 $ 0, se tiene que x3 # 8 000. Esto significa que las poblaciones que pueden convivir en el lago con todo el alimento consumido son

x1 5 40 000 2 5x3

x2 5 x3 2 5 000

5 000 # x3 # 8 000

Por ejemplo, si x3 5 6 000, entonces x1 5 10 000 y x2 5 1 000.

Nota. El sistema de ecuaciones tiene un nmero infinito de soluciones. Sin embargo, el proble-ma de administracin de recursos tiene slo un nmero finito de soluciones porque x1, x2 y x3 deben ser enteros positivos y existen nada ms 3 001 enteros en el intervalo [5 000, 8 000]. (Por ejemplo, no puede haber 5 237.578 peces.)

ANLISIS DE INSUMO Y PRODUCTO (OPCIONAL)

Los siguientes dos ejemplos muestran la forma en la cual pueden surgir los sistemas de ecua-ciones en el modelado econmico.



EJEMPLO 9 El modelo de insumo-producto de Leontief

Un modelo que se usa con frecuencia en economa es el modelo de insumo-producto de Leontief.5

Suponga un sistema econmico que tiene n industrias. Existen dos tipos de demandas en cada industria: la primera, una demanda externa desde afuera del sistema. Por ejemplo, si el sistema es un pas, la demanda externa puede provenir de otro pas. Segunda, la demanda que hace una industria a otra industria en el mismo sistema. Por ejemplo, en Estados Unidos la industria automotriz demanda parte de la produccin de la industria del acero.

Suponga que ei representa la demanda externa ejercida sobre la i-sima industria. Suponga que aij representa la demanda interna que la j-sima industria ejerce sobre la i-sima industria. De forma ms concreta, aij representa el nmero de unidades de produccin de la industria i que se necesitan para producir una unidad de la industria j. Sea x1 la produccin de la indus-tria i. Ahora suponga que la produccin de cada industria es igual a su demanda (es decir, no hay sobreproduccin). La demanda total es igual a la suma de demandas internas y externas. Por ejemplo, para calcular la demanda interna de la industria 2 se observa que la industria 1 necesita a21 unidades de produccin de la industria 2 para producir una unidad de su propia produccin. Si la produccin de la industria 1 es x1, entonces a21x1 se trata de la cantidad total que necesita la industria 1 de la industria 2. De esta forma, la demanda interna total sobre la industria 2 es a21x1 1 a22x2 1 1 a2nxn.

Al igualar la demanda total a la produccin de cada industria se llega al siguiente sistema de ecuaciones:

a x a x a x e x

a x a x a xn n

n

11 1 12 2 1 1 1

21 1 22 2 2

1 1 1 1 5

1 1 1

nn

n n nn n n n

e x

a x a x a x e x

1 5

1 1 1 1 5

2 2

1 1 2 2

(8)

O bien, reescribiendo el sistema (8) en la forma del sistema (7) se obtiene

(9)

El sistema (9) de n ecuaciones con n incgnitas es de fundamental importancia en el anlisis econmico.

EJEMPLO 10 El modelo de Leontief aplicado a un sistema econmico con tres industrias

Suponga que las demandas externas en un sistema econmico con tres industrias son 10, 25 y 20, respectivamente. Suponga que a11 5 0.2, a12 5 0.5, a13 5 0.15, a21 5 0.4, a22 5 0.1, a23 5 0.3, a31 5 0.25, a32 5 0.5 y a33 5 0.15. Encuentre la produccin de cada industria de manera que la oferta sea exactamente igual a la demanda.

5 As llamado en honor al economista norteamericano Wassily W. Leontief, quien utiliz este modelo en su trabajo pio-nero Quantitative Input and Output Relations in the Economic System of the United States en Review of Economic Statistics 18(1936). Leontief gan el Premio Nobel en Economa en 1973 por su desarrollo del anlisis de insumo-producto.

z

y

x

Solucin En este caso n 53, 1 2 a11 5 0.8, 1 2 a22 5 0.9 y 1 2 a33 5 0.85 y el sistema (9) es

0.8x1 2 0.5x2 2 0.15x3 5 10

20.4x1 1 0.9x2 2 0.3x3 5 25

20.25x1 2 0.5x2 1 0.85x3 5 20

Si se resuelve el sistema por mtodo de eliminacin de Gauss-Jordan en una calculadora o computadora, trabajando con cinco decimales en todos los pasos se obtiene

11 0 0

0 1 0

0 0 1

110 30442

118 74070

125 81787

|

|

|

.

.

.

Se concluye que la produccin necesaria para que la oferta sea (aproximadamente) igual a la demanda es x1 5 110, x2 5 119 y x3 5 126.

LA GEOMETRA DE UN SISTEMA DE TRES ECUACIONES CON TRES INCGNITAS (OPCIONAL)

En la figura 1.1, en la pgina 3, se observ que se puede repesentar un sistema de dos ecuacio-nes con dos incgnitas mediante dos lneas rectas. Si las rectas tienen un solo punto de intersec-cin el sistema tiene una solucin nica; si coinciden, existe un nmero infinito de soluciones; si son paralelas, no existe una solucin y el sistema es inconsistente.

Algo similar ocurre cuando se tienen tres ecuaciones con tres incgnitas.Como se ver en la seccin 3.5, la grfica de la ecuacin ax 1 by 1 cz 5 d en el espacio de

tres dimensiones es un plano.Considere el sistema de tres ecuaciones con tres incgnitas:

ax 2 by 2 cz 5 d

ex 2 fy 2 gz 5 h

jx 2 ky 2 lz 5 m

(10)

en donde a, b, c, d, e, f, g, h, j, k, l y m son constantes y al menos una de ellas en cada ecuacin es diferente de cero.

Cada ecuacin en (10) es la ecuacin de un plano. Cada solucin (x, y, z) al sistema de ecuaciones debe ser un punto en cada uno de los tres planos. Existen seis posibilidades:

1. Los tres planos se intersecan en un solo punto. Por lo que existe una solucin nica para el sistema (vea la figura 1.2).

2. Los tres planos se intersecan en la misma recta, por lo que cada punto sobre la recta es una solucin y el sistema tiene un nmero infinito de soluciones (vea la figura 1.3).


Figura 1.2 Los tres planos se interse-can en un solo punto.

Punto de interseccin

3. Los tres planos coinciden. Entonces cada punto sobre el plano es una solucin y se tiene un nmero infinito de soluciones.

4. Dos de los planos coinciden e intersecan a un tercer plano en la recta. Entonces cada punto sobre la recta es una solucin y existe un nmero infinito de soluciones (vea la figura 1.4).

5. Al menos dos de los planos son paralelos y distintos. Por lo que ningn punto puede estar en ambos y no hay solucin. El sistema es inconsistente (vea la figura 1.5).

z

y

x

z

y

x

z

y

x

6. Dos de los planos coinciden en una recta L. El tercer plano es paralelo a L (y no contiene a L), de manera que ningn punto del tercer plano se encuentra en los dos primeros. No existe una solucin y el sistema es inconsistente (vea la figura 1.6).

En todos los casos el sistema tiene una solucin nica, un nmero infinito de soluciones o es inconsistente. Debido a la dificultad que representa dibujar planos con exactitud, no ahonda-remos ms en el tema. No obstante, es til analizar cmo las ideas en el plano xy se pueden extender a espacios ms complejos.

z

y

x

Figura 1.3 Los tres planos se interse-can en la misma recta.

Figura 1.4 Dos planos se intersecan en una recta.

Figura 1.5 Los planos paralelos no tienen puntos en comn.

Figura 1.6 El plano 3 es paralelo a L, la recta de interseccin de los planos 1 y 2.


SEMBLANZA DE.. .Carl Friedrich Gauss, 1777-1855

Carl Friedrich Gauss (Library of Congress)Carl Friedrich Gauss es considerado el matemtico ms grande del

siglo XIX, adems de uno de los tres matemticos ms importantes de todos los tiempos (Arqumedes y Newton son los otros dos).

Gauss naci en Brunswick, Alemania, en 1777. Su padre, un obrero amante del trabajo, era excepcionalmente obstinado y no crea en la educacin formal, e hizo todo lo que pudo para evitar que Gauss fuera a una buena escuela. Por fortuna para Carl (y para las matemticas), su madre, a pesar de que tampoco contaba con educacin, apoy a su hijo en sus estudios y se mostr orgullosa de sus logros hasta el da de su muerte a la edad de 97 aos.

Gauss era un nio prodigio. A los tres aos encontr un error en la libreta de cuentas de su padre. Hay una ancdota famosa de Carl, cuando tena apenas 10 aos de edad y asista a la escuela local de Brunswick. El profesor sola asignar tareas para mante-ner ocupados a los alumnos y un da les pidi que sumaran los nmeros del 1 al 100. Casi al instante, Carl coloc su pizarra boca abajo con la palabra listo. Despus, el profesor descubri que Gauss era el nico con la respuesta correcta, 5050. Gauss haba observado que los nmeros se podan arreglar en 50 pares que sumaban cada uno 101 (1 1 100, 2 1 99, etc.), y 50 3 101 5 5050. Aos ms tarde, Gauss bromeaba diciendo que poda sumar ms rpido de lo que poda hablar.

A la edad de 15 aos, el Duque de Brunswick se fij en l y lo convirti en su protegido. El Duque lo ayud a ingresar en el Brunswick College en 1795 y, tres aos despus, a entrar a la Universidad de Gttingen. Indeciso entre las carreras de mate-mticas y filosofa, Gauss eligi las matemticas despus de dos descubrimientos asombrosos. Primero invent el mtodo de m-nimos cuadrados una dcada antes de que Legendre publicara sus resultados. Segundo, un mes antes de cumplir 19 aos, resol-vi un problema cuya solucin se haba buscado durante ms de dos mil aos: Gauss demostr cmo construir, con tan slo una regla y un comps, un polgono regular cuyo nmero de lados no es mltiplo de 2, 3 o 5.*

El 30 de marzo de 1796, fecha de este descubrimiento, co-menz un diario que contena como primera nota las reglas de construccin de un polgono regular de 17 lados. El diario, que contiene los enunciados de 146 resultados en slo 19 pginas,

* De manera ms general, Gauss prob que un polgono regular de n lados se puede construir con regla y comps si y slo si n es de la forma n 5 2kp2 ? p3 . . . pm donde k $ 0 y las pi son nmeros primos de Fermat distintos. Los nmeros primos de Fermat son aquellos que toman la forma 22

n

11. Los primeros cinco nmeros primos de Fermat son 3, 5, 17, 257 y 65 537.

SEMBLANZA DE.. .

Carl Friedrich Gauss, 1777-1855

Carl Friedrich Gauss (Library of Congress)

es unos de los documentos ms importantes en la historia de las matemticas.

Tras un corto periodo en Gttingen, Gauss fue a la Univer-sidad de Helmstdt y, en 1798, a los 20 aos, escribi su famosa disertacin doctoral. En ella dio la primera demostracin mate-mtica rigurosa del teorema fundamental del lgebra que indica que todo

Engineering

Algebra lineal