a11x1 + a12x2 + .....................+a1nxn = b1
a21x1 + a22x2 + .....................+a2nxn = b2
...............................................................
am1x1 + am2x2 + .....................+amnxn = bm
xi son las incógnitas, (i = 1, 2,...,n).
aij son los coeficientes, (i = 1, 2,..., m), (j = 1, 2,..., n).
bi son los términos independientes, (i = 1,2,...,m).
m, n
m > n, ó m = n, ó m < n.
Obsérvese que el número de ecuaciones no tiene por qué ser igual al número de incógnitas.
Cuando n toma un valor bajo, es usual designar a las incógnitas con las letras x, y, z, t, ...
Cuando bi = 0 para todo i, el sistema se llama homogéneo.
Definición
Una ecuación lineal con n incógnitas x1, ..., xn es una ecuación que se puede escribir en la forma a1x1 + a2x2 + a3x3 + ... + anxn = b (1), donde las a-es se llaman coeficientes de los x y el número b se llama término constante. Se asume que las a-es y la b son valores conocidos.
Una n-tupla de números (s1, ..., sn) es una solución de la ecuación (1) si y solo si:
a1s1 + a2s2 + a3s3 + ... + ansn = b.
Sistema de ecuaciones lineales: consistentes, inconsistentes y su representación para métrica el conjunto de solución.
Métodos para resolución de sistemas de ecuaciones lineales: método gráfico, igualación, sustitución, y eliminación
método gráfico:
El método gráfico es un procedimiento de solución de problemas de programación lineal muy limitado en cuanto al número de variables pero muy rico en materia de interpretación de resultados e incluso análisis de sensibilidad.
igualación:
igualación:
El método de igualación:
Supongamos que tenemos dos ecuaciones:
donde
,
, y
representan simplemente los miembros de estas ecuaciones ( son expresiones algebraicas ).
De las dos igualdades anteriores se deduce que
Si resulta que una incognita del sistema de ecuaciones no aparece ni en
ni en
, entonces la ecuación
no contendría dicha incognita.
Este proceso de eliminación de incognitas se puede repetir varias veces hasta llegar a una ecuación con solo una incognita, digamos
.
Una vez que se obtiene la solución de esta ecuación se sustituye
por su solución en otras ecuaciones dode aparezca
para reducir el número de incognitas en dichas ecuaciones.
Ejemplo
El sistema de ecuaciones
es equivalente a este otro
El segundo sistema lo he obtenido pasando los terminos en
del miembro de la izquierda al miembro de la derecha en cada una de las ecuaciones del primer sistema.
Del segundo sistema se deduce que
que es una ecuación con una sola incognita cuya solución es
.
Sustituyendo
por 1 en la primera ecuación del sistema de partida se tiene que
que es una ecuación con una sola incógnita y cuya solución es
.
Método de sustitución:
Supongamos que un sistema de ecuaciones se puede poner de la forma
Entonces podemos despejar
en la segunda ecuación y sustituirla en la primera, para obtener la ecuación:
Lo que se busca es que esta ecuación dependa de menos incógnitas que las de partida.
Aquí
y
son expresiones algebraicas de las incógnitas del sistema.
Ejemplo
Intentemos resolver
La primera ecuación se puede reescribir de la forma
Por otra parte, de la segunda ecuación del sistema se deduce que
Sustituyendo
por
en
se tiene que
que es una ecuación con solo una incognita y cuya solución es
.
Sustituyendo
por uno en la primera ecuación del sistema de ecuaciones de partida obtenemos una ecuación de una sola incognita
cuya solución es
.
Sistema de ecuaciones equivalentes
Los sistemas de ecuaciones equivalentes son aquellos que tienen las mismas soluciones o raíces, aunque posean distintos números de ecuaciones. Una de las reglas de equivalencia en los sistemas de ecuaciones es que si a ambos miembros de una ecuación les sumamos o restamos una misma cantidad (no una incógnita), dará como resultado un sistema equivalente (de esta se pasa de un miembro a otro miembro sumando lo que resta o restando lo que se suma).
Eliminación de gauss y gauss-jordan
Expresiones matricial de un sistema de ecuaciones lineales.
La expresión matricial del sistema es
Donde:
A=
Luego un sistema lineal de ecuaciones se puede expresar matricialmente como A·X=B
Si la matriz de coeficientes es invertible, es decir, posee inversa entonces el sistema tiene solución A·X=B => A-1·A·X=A-1·B => X=A-1·B·.
operaciones elementales sobre renglones.
Puede cambiar los renglones de una matriz para obtener una matriz nueva.
En el ejemplo anterior mostrado, movimos el Renglón 1 al Renglón 2, el Renglón 2 al Renglón 3, y el Renglón 3 al Renglón 1. (La razón para hacer esto es conseguir que el 1 esté en la esquina superior izquierda.)
Reducción de gauss y gauss-jordan
Álgebra de matrices
La matriz unidad de orden n×n es la matriz I de orden n×n en la cual todas las entradas son cero excepto los de la diagonal principal, que son 1. En símbolos:
- Iij = 1 si i = j y Iij = 0 si i ≠ j.
Una matriz cero es una matriz O en la cual todas las entradas son cero.
Las operaciones de adición, multiplicación escalar, multiplicación entre matrices se cumplen las siguientes reglas:
| A+(B+C) = (A+B)+C | Regla asociativa de adición |
| A+B = B+A | Regla conmutativa de adición |
| A+O = O+A = A | Regla unidad de adición |
| A+( - A) = O = ( - A)+A | Regla inversa de adición |
| c(A+B) = cA+cB | Regla distributiva |
| (c+d)A = cA+dA | Regla distributiva |
| 1A = A | Unidad escalar |
| 0A = O | Cero escalar |
| A(BC) = (AB)C | Regla asociativa de multiplicación |
| AI = IA = A | Regla unidad de multiplicación |
| A(B+C) = AB + AC | Regla distributiva |
| (A+B)C = AC + BC | Regla distributiva |
| OA = AO = O | Multiplicación por matriz cero |
| (A+B)T = AT + BT | Trasposición de una suma |
| (cA)T = c(AT) | Trasposición de un producto escalar |
| (AB)T = BTAT | Trasposición de un producto matriz |
La única regla que está notablemente ausente es la de conmutatividad del producto entre matrices. El producto entre matrices no es conmutativo: AB no es igual a BA en general
Tipos de matrices
MATRIZ FILA: está conformada por una única fila.
MATRIZ COLUMNA: esta clase de matriz se conforma por una sola columna.
MATRIZ RECTANGULAR: se caracteriza por presentar un número diferente de filas que de columnas. Su dimensión es m x n.
MATRIZ CUADRADA: presenta la misma cantidad de filas que de columnas. Los elementos que van desde la esquina superior izquierda hacia la esquina inferior derecha constituyen la diagonal principal.
MATRIZ NULA: recibe este nombre debido a que esta conformada por todos ceros como elementos.
MATRIZ TRIANGULAR SUPERIOR: en esta clase de matriz los elementos ubicados por debajo de la diagonal superior son ceros.
MATRIZ TRIANGULAR INFERIOR: aquí los elementos colocados por encima de la diagonal principal son ceros.
MATRIZ DIAGONAL: esta clase de matriz cuenta con la particularidad de que la totalidad de los elementos ubicados tanto por encima de la diagonal como por debajo de ella son nulos.
MATRIZ ESCALAR: es el nombre que recibe aquella matriz diagonal en la cual los elementos que conforman la diagonal principal son iguales.
MATRIZ IDENTIDAD: en ésta los elementos que componen la diagonal principal son iguales a 1.
MATRIZ TRASPUESTA: a partir de una matriz A, se denomina matriz traspuesta de A, a aquella matriz que se obtiene al cambiar de manera ordenada las filas por las columnas.
MATRIZ REGULAR: se denomina de esta manera a aquella matriz cuadrada que tiene inversa.
MATRIZ SINGULAR: es un tipo de matriz que no posee inversa.
operaciones con matrices
este video nos explica las operaciones
propiedades de las operaciones con matrices
en este link estan las propiedades.
Matriz inversa
Determinantes
El determinante es una función que le asigna a una matriz de orden n, un único número real llamado el determinante de la matriz. Si A es una matriz de orden n, el determinante de la matriz A lo denotaremos por det(A) o también por
(las barras no significan valor absoluto).
Si
es una matriz de orden uno, entonces det(A)=a.
Si
Expansión por cofactores
Se puede probar el siguiente
Teorema
Todo determinante es igual a la suma de los productos de los elementos de un renglón (o columna) cualquiera por sus cofactores correspondientes.
Esto es
es el desarrollo del determinante D por el renglón i, y similarmente
es el desarrollo del determinante D por la columna k.
propiedades de los determinantes
en este link te explica muy bien como determinar las propiedades de los determinantes Regla del cramer
conclusion:
las matrices fueron un poco mas fáciles de comprender y de realizar solo hay que saber muy bien como realizarlas.
bibliografía: http://www.scribd.com/doc/6431710 http://youtu.be/MiHpezNEl_Q https://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/horra/Matematicas-Apuntes/5-Funciones-Varias-Variables.pdf http://www.zweigmedia.com/MundoReal/tutorialsf0/framesF2A.html http://calculodiferencialgrupo501.blogspot.mx/2012/02/concepto-de-antiderivada.html http://carmesimatematic.webcindario.com/integralindefinida.htm http://www.inetor.com/indefinidas/formulas_integrales.html http://www.emp.uva.es/inf_acad/hermer/mate2/material/m2_prevt_integracion.pdf http://math2.org/math/integrals/es-tableof.htm http://youtu.be/dUTVzmmdZu0 http://www.wikillerato.org/Métodos_de_resolución_de_sistemas_de_ecuaciones_lineales.html http://es.slideshare.net/mobile/Joanemarie28/sistemas-de-ecuaciones-lineales-9123694 Matematicas para administración y economía, haeussler paul, 10ª edición |











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3 comentarios:
Muy bien .., vamos Viri ;)
que padre blog viri :)
QUE BONITO BLOG VIRIDIANA :D
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