1 b - matematica i - herramientas+matematicas+i+(algebra)

Herramientas Matemáticas 1

Lic. Nancy Stanecka


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Educación distribuida

Ninguna parte de esta publicación, puede ser reproducida o almacenada o transmitida en alguna manera ni por ningún medio, ya sea electrónico, químico, mecánico, óptico, de grabación o fotocopia, sin previa autorización del editor.

universidad Empresarial siglo 21

Whitney international university system

Rector: Juan Carlos Rabbat

Director de Operaciones de Whitney International University System: Nestor Ferraresi

Decano de Educación Distribuida: Fernando Sastre

Director de Tecnología: Jose Garello

Directora Académica: Maria Belén Mendé

Directora de Comunicación: Cristina Schwander

Director de Marketing: Martin Vásquez

Directora de Operaciones: Valeria Domínguez

Secretaria de alumno: Maria Eugenia Scocco

Coordinadora general: Elida Gimenez

Procesamiento metodológico y didáctico: Olga Singeser

Corrector de estilo gramatical: Rodolfo Bellomo

Revisión Editorial: Diego Yorbandi y Mariana Vigo

Derechos Reservados Editorial:ISBN: Universidad Empresarial Siglo 21Mons. Pablo Cabrera Km 8 ½. Camino a Pajas Blancas Córdoba, Argentina

Impreso en Argentina


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Índice

Presentación del tutor 5Carta al Alumno 6Orientación del Aprendizaje 7Fundamentación 8Objetivos Generales 9Programa de Contenidos 9Esquema Conceptual de la Asignatura 11Bibliografía 11Evaluación y Acreditación de la Asignatura 11

MÓDULO 1: Ecuaciones e Inecuaciones Lineales 15

Introducción 15Objetivos Específicos 15Esquema conceptual 16Desarrollo de los contenidos 16Ecuaciones 16Inecuaciones 23Autoevaluación 28Claves de Autoevaluación 34Referencias bibliográficas 39

MODULO 2: MATRICES Y VECTORES 43

Introducción 43Objetivos específicos 43Esquema conceptual del módulo 44Desarrollo de los contenidos 44Matrices 44Vectores 48Formas de representación de un sistema 51Autoevaluación 52Claves de autoevaluación 56Referencias bibliográficas 58

MODULO 3: Herramientas Matriciales 61

Introducción 61Objetivos específicos 61Esquema conceptual 62Desarrollo de los contenidos 62Determinante 62Matriz inversa 65Rango de una matriz 69Autoevaluación 71Claves de autoevaluación 74Referencias bibliográficas 77

MODULO 4: Métodos de Resolución de Sistemas de Ecuaciones Lineales 81


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Introducción 81Objetivos específicos 81Esquema conceptual 82Desarrollo de los contenidos 82Sistemas de ecuaciones lineales 82Autoevaluación 88Claves de autoevaluación 91Referencias bibliográficas 94


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HErraMiEntas MatEMÁticas i

Presentación del tutor

Profesora

Nancy Stanecka

datos de la tutora

• Licenciada en Matemática egresada de F.A.M.A.F. (Universidad Nacional Córdoba.)

• Tesista del Magister de Estadística Aplicada de la U. N. C.

• Profesora Adjunta por Concurso en la Facultad de Ciencias Económicas de la U. N. C. Asignada a Matemática I y Matemática II.

• Integrante de equipo en proyectos de investigación acreditados.

• Expositora en distintos congresos de Estadística

• Coordinadora de Introducción a la Matemática del Ciclo de Nivelación de Ciencias Económicas (2005-2008).

• Profesora Programática en Herramientas Matemáticas I y Herramientas Matemáticas IV en la Universidad Empresarial Siglo 21 en las modalidades presencial y a distancia.

• Autora de materiales de estudio en la U.N.C. y en la U.E Siglo 21


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Carta al Alumno

Estimado alumno,

Como docente tutor de la modalidad a distancia me es muy grato darle la bienvenida a esta asignatura.

La educación a distancia es una modalidad de estudio seguramente diferente a la que Ud. ha desarrollado hasta hoy, pero igualmente efectiva cuando hay esfuerzo, tiempo y dedicación. Es importante tener presente que cada uno de nosotros sigue un recorrido propio en ésto de “aprender”, y por lo tanto nuestros tiempos de comprensión, desarrollo y asimilación también son distintos. Sin embargo en esta propuesta no estará solo, tendrá el apoyo permanente de tutores que lo apoyarán y lo guiarán, materiales de trabajo adecuados y el acceso a clases virtuales donde podrá participar activamente de los ejes fundamentales de cada módulo.

Herramientas Matemáticas 1 contiene fundamentalmente elementos de Álgebra. Es una materia básica, herramental y a la vez formativa. La incorporación de esta asignatura en la carrera, que ha elegido, tiene como objetivo contribuir a la formación matemática básica de un estu-diante universitario, es decir que, a través del conocimiento de elementos del Algebra Lineal se pretende brindar parte del marco teórico-prác-tico necesario para acceder a distintos conceptos, técnicas y métodos que se desarrollarán en materias subsiguientes. Además, la experiencia nos indica que la ejercitación, la correcta formalización lógico-simbólica de las ideas y la transferencia de los contenidos teóricos a situaciones problemáticas constituyen parte de la labor indispensable que se requiere para lograr cierta ductilidad en el manejo algebraico, pero lo más impor-tante es que estos aspectos contribuyen al desarrollo estructural, lógico y crítico de cualquier estudiante en formación.

Se pretende no sólo que asimile conceptos y técnicas de cálculo, sino también que aprenda a interrelacionar contenidos y en eso deseamos que Ud. ponga el máximo empeño. En tal sentido habrá que tener en cuenta lo siguiente:

“El manejo algebraico se logra haciendo, pero previo al “hacer” hay que saber “cómo” hacerlo. Es decir que es indispensable tener conceptos claros para poder aplicarlos, por ello el conocimiento teórico es tan importante como la destreza en el cálculo y el análisis de los resultados ó conclusiones.”

Comienza hoy una nueva etapa, es un nuevo desafío, una especie de viaje. En este viaje el lugar de destino lo eligió Ud. pero como en todo viaje puede que la ruta no sea del todo predecible. Seguramente tendrá una valija de ilusiones pero también una gran cantidad de preguntas y dudas.

¡No se preocupe! estaremos muy cerca suyo, a la distancia, para ayudarlo a transitar ese camino, algunas veces recto, otras sinuoso, con trayectos que requerirán más esfuerzo que otros, pero con su dedicación y nuestro apoyo arribará a la meta final.

Por todo ello sólo me resta pedirle que nos exija y se exija mucho esfuerzo.

Éxitos y comencemos.


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Orientación del Aprendizaje

¡Bienvenido! Comenzamos aquí el estudio de la asignatura Principios de Administración. Lo haremos por medio de este manual de estudio, en el cual usted encon-

trará todos los temas del programa. A su vez, usted podrá utilizar cualquiera de los libros mencionados en la

Bibliografía Básica para la consulta de dichos temas.El método de estudio que le proponemos es el siguiente:

• Inicie la lectura de cada módulo por la Introducción y los Objetivos. Esto le proporcionará una visión global de lo que está a punto de estudiar. Luego observe y analice el Esquema Conceptual del módulo, le mostrará los con-ceptos fundamentales involucrados y sus relaciones.

• Lleve a cabo la lectura completa de los temas da cada Módulo. Para que el estudio sea eficiente siga estos pasos:

1. Prelectura: realice una primera lectura exploratoria para captar las ideas fundamentales.

2. Preguntas: piense interrogantes frente a cada título de los temas del módu-lo. Si es necesario escríbalos.

3. Lectura: lea las secciones o temas del módulo detenidamente, con un pro-pósito bien definido: buscar respuestas a las preguntas antes realizadas.

4. Registro de notas: tome nota por escrito y con sus propias palabras de los aspectos relevantes de cada tema. Esta actividad es la más importante ya que le permite fijar los conocimientos.

5. Repaso: luego de todos los pasos anteriores, es conveniente que realice una revisión completa de los temas del módulo. Tras la revisión, tome nota de los interrogantes que aún no ha podido esclarecer y envíelas por correo electrónico a su Tutor Virtual, quien las responderá.

• Elabore el Trabajo Práctico incluido en cada módulo. Esta actividad es obli-gatoria y una vez resuelta, la debe enviar por correo electrónico a su Tutor Virtual. El Trabajo Práctico nos permitirá evaluar su proceso de aprendizaje.

• Al final de cada módulo, hay actividades de Auto-evaluación que le permiti-rán verificar su evolución en el proceso de aprendizaje. Todas las actividades de auto-evaluación tienen su clave de respuesta.

• Con el estudio de todos los temas del presente Manual, la elaboración y envío de los Trabajos Prácticos y la comprobación de su conocimiento con la actividad de Auto-evaluación, usted podrá asistir a la Clase Satelital. Allí profundizará y asegurará el conocimiento del módulo.

• Al finalizar la Clase tendrá una Examen Escrito individual. Allí usted demos-trará los conocimientos aprendidos, y si ha seguido el plan de trabajo antes presentado, el resultado será óptimo.

¡Adelante!


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Fundamentación

Como se dijo en la carta que leyó al comienzo, ésta es una materia básica, herramental y a la vez formativa. Básica porque contiene elementos matemá-ticos simples, que no pueden ser ignorados por el futuro profesional. Herra-mental pues sirve como conocimiento previo a diferentes métodos y técnicas, y es por sí sola una elemento importante en la esquematización de la toma de decisiones. Finalmente formativa porque es una de las primeras asignaturas que permite el desarrollo, la transferencia y la interrelación de contenidos, lógicos, simbólicos y conceptuales.

Interesa no sólo que el estudiantes incorpore conceptos y principios teóricos sino fundamentalmente que desarrolle operaciones intelectuales del pensamiento lógico-matemático y habilidades para la resolución de problemas, que le serán de utilidad al transferirlas en estudios posteriores y sin dudas en la vida profesional y cotidiana.

Las ecuaciones son muy importantes al momento de resolver problemas, y nuestra tarea en esta asignatura es aprender a trabajar con ellas y con las herramientas matemáticas más avanzadas para su resolución.

Es habitual escuchar frases como las siguientes: “…el ingreso por retensio-nes a las exportaciones se incrementó un 50% con respecto al año anterior”, “el número de votos obtenidos por los tres partidos mayoritarios suma un millón”, etc. Planteos como éstos y otros darán origen al que es el tema central: la resolución de forma organizada de sistemas de ecuaciones lineales mediante el uso de una simple pero potente herramienta denominada “Matriz”. No obstante también se incorporarán elementos que nos permitan resolver inecuaciones. Así el estudio comenzará con un repaso de sistemas de ecuaciones e inecuaciones y de los métodos de resolución elementales vistos en el colegio secundario, pero poniendo especial énfasis en la interpretación gráfica y en planteos de distinta índole. A continuación se abordará un estudio exhaustivo de matrices y vectores. Trabajaremos con elementos relacionados con las matrices tales como determinantes, matrices inversas y rango, que nos permitirán lograr el objetivo de encontrar formas alternativas de resolución de sistemas de ecuacio-nes lineales como así también presentar el método de resolución de sistemas de ecuaciones lineales más utilizado y de mayor potencial matemáticamente hablando, el método de Gauss-Jordan.


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Objetivos Generales

Se pretende que el estudiante logre los siguientes objetivos:

• Profundizar el conocimiento de los métodos elementales de resolución de sistemas de ecuaciones lineales y sus aplicaciones.

• Desarrollar habilidades para el planteo y la solución gráfica de problemas de optimización lineal con dos variables.

• Lograr ductilidad en la operatoria matricial y vectorial.

• Rescatar conceptos importantes vinculados a las matrices tales como determinante, rango y matriz inversa.

• Aplicar el álgebra lineal en la resolución de sistemas de ecuaciones linea-les.

• Desarrollar habilidades para el planteo y la solución de problemas cuya estructura responde a un sistema de ecuaciones lineales.

• Reconocer el valor instrumental del Algebra Lineal.

Para hacer efectivos estos objetivos se sugiere el desarrollo de distintos tipos de ejercicios, complementando con los contenidos teóricos, relacionando conceptos y rescatando conclusiones. En ese marco se presentan aplicaciones sencillas, que tienden a amenizar el largo camino que implica contar con los elementos necesarios para que los conceptos sean presentados de manera formal.

En las distintas áreas de trabajo, surgen situaciones que involucran incóg-nitas y que generan ecuaciones e inecuaciones, y el éxito de nuestro trabajo dependerá en principio de la traducción que hagamos al lenguaje matemático de dicho problema. Así, esta asignatura constituye un primer desafío en cuanto a la toma de decisiones con base a herramientas formales y avaladas univer-salmente.

Desde una postura realista habrá que decir que estudiar no es fácil, se requiere dedicación, concentración y por ende esfuerzo, y esta asignatura necesita de todos estos elementos. Cada uno de nosotros es el hacedor de su propia realidad, detrás de cada logro hay trabajo y perseverancia. Ud. es el protagonista de su propio proceso de aprendizaje, nosotros le brindaremos todos los elementos para que pueda llegar a la meta.

Programa de Contenidos

UNIDAD 1: ECUACIONES 1. Ecuaciones: concepto, clasificación, solución.2. Ecuación lineal con dos incógnitas, representación gráfica de las soluciones.3. Sistemas de ecuaciones lineales con dos incógnitas. Concepto, solución

gráfica. Clasificación.4. Métodos de resolución convencionales.5. Sistemas de ecuaciones lineales con tres incógnitas.6. Aplicaciones prácticas. UNIDAD 2: MATRICES 1. Matrices: Definición, matrices especiales.2. La matriz como representación de un problema económico


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3. Operaciones con matrices y sus propiedades.4. Vectores. Concepto. Operaciones con vectores.5. Dependencia e independencia lineal de vectores.

UNIDAD 3: DETERMINANTES 1. Definición de determinante de una matriz2. Cálculo de determinantes. Regla de Sarrus 3. Propiedades. Aplicaciones

UNIDAD 4: MATRIZ INVERSA 1. Matriz inversa: Definición y Propiedades.2. Operaciones elementales. Matrices elementales. Propiedad fundamental.3. Matrices equivalentes. 4. Matriz escalonada y matriz reducida. 5. Cálculo de la inversa de una matriz. Método de Jordan.

UNIDAD 5: RANGO DE UNA MATRIZ 1. Rango de una matriz: Definición.2. Propiedades.3. Cálculo del rango matricial

UNIDAD 6: SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES 1. Sistemas Lineales: Sistemas homogéneos y no homogéneos.2. Soluciones de un sistema lineal. 3. Teorema de Equivalencia. 4. Teorema de ROUCHE-FROBENIUS. 5. Resolución de sistemas. Método de GAUSS-JORDAN. 6. Otros métodos de resolución: Método de la Inversa. Regla de Cramer.

UNIDAD 7: INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL 1. Inecuaciones con una incógnita: concepto, solución gráfica.2. Inecuaciones con dos incógnitas: concepto, solución gráfica. 3. Sistemas de inecuaciones lineales con dos incógnitas. Resolución gráfica. 4. Optimización lineal. Características del problema de Programación Lineal.

Método gráfico.5. Aplicaciones.

composición de los módulos semanales:

MODULO 1: ECUACIONES E INECUACIONES LINEALESComprende las unidades 1 y 7 del programa.

MODULO 2: MATRICES Y VECTORESCorresponde a la unidad 2 del programa.

MODULO 3: HERRAMIENTAS MATRICIALESComprende las unidades 3,4 Y 5 del programa.

MODULO 4: MÉTODOS DE RESOLUCIÓN DE SISTEMAS DE ECUACIONESCorresponde la unidad 6 del programa.


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Bibliografía

bibLiOGraFÍa bÁsica:

CHECA J.C.; “Algebra Lineal para economía y administración’; Ed. Eudecor; 1998.

bibLiOGraFÍa aMPLiatOria:

ANTON H.; “Introducción al Algebra Lineal” ; Ed. Limusa; 1998. AYRE F.; “Matrices- Teoría y Problemas”; Ed. Mc Graw Hill. 1969.GROSSMAN S. I.; “Algebra Lineal”; Ed. Mc Graw Hill. KLEIMAN A.: “Matrices”; Ed. Limusa. 1995.

Evaluación y Acreditación de la Asignatura

Para la evaluación del aprendizaje y acreditación de la asignatura se consi-deran los siguientes items:

a) Nota de preclase: esta nota resulta de las calificaciones que realiza el Tutor Virtual sobre los Trabajos Prácticos individuales realizados por los alumnos.

b) Nota de parciales: que se administran en oportunidad de las clases sate-litales. La sumatoria de las calificaciones de las notas de parciales dará el puntaje sobre el cual se valorará la nota obtenida por Exámenes parciales individuales.

Esquema Conceptual de la Asignatura

Se vinculan en su forma deresolución analítica

Los sistemas pueden serrepresentados usando

generan

ECUACIONES LINEALES(Unidad 1)

INECUACIONES(Unidad 7)

MÉTODOS DE RESOLUCIÓNDE SISTEMAS DE ECUACIONES

(Unidad 6)

MATRICES(Unidad 2)

VECTORES(Unidad 2)

RANGO(Unidad 5)

INVERSA(Unidad 4)

DETERMINANTE(Unidad 3)

involucran


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c) Examen Final: en función de la asistencia al Centro de Apoyo Distante y de las calificaciones resultantes de la nota de preclase y las notas de parciales, se establece que los alumnos de condición Regular Preferente y Regular deberán realizar exámenes finales de materia (de 30 y 50 preguntas respec-tivamente), quedando promovido y eximido de examen final aquel alumno en cuyo desempeño se haya comprobado tanto la asistencia a clases como un rendimiento superior a nota seis en las instancias de evaluación.

De lo precedente tenemos tres condiciones de alumnos:

Asistencia a Clases

Nota de preclase

Nota de parciales

Examen final

Alumno promovido 75% 6 ó + 6 ó + No rinde examen

final

Alumno Regular Preferente 75% 4 y 5 4 y 5

Rinde examen final de 30 preguntas

Alumno Regular - 4 ó + -Rinde examen

final de 50 preguntas

• Alumno promocional: el cual debido a su alto nivel de rendimiento no debe-rá rendir el examen final de materia.

• Alumno Regular Preferencial: es el alumno que habiendo cumplido con el requisito de asistencia no tuvo una calificación superior al 6 (seis) ya sea en las actividades preclases como en las evaluaciones individuales en los Cen-tros Distantes, y por tanto debe rendir un examen final de 30 preguntas.

• Alumno Regular: para obtener su condición de regularidad se le exige al alumno la aprobación con nota superior a 4 (cuatro) de las cuatro Trabajos Prácticos de los módulos. Este alumno, que no ha realizado los Exámenes de los módulos, deberá por tanto someterse a una evaluación más exhaus-tiva, realizando un examen final de 50 preguntas.

Educación distribuida Ecuaciones e inecuaciones Lineales

MÓDULO 1

Ecuaciones e inecuaciones Lineales

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MóduLO 1: EcuaciOnEs E inEcuaciOnEs LinEaLEs

Introducción

Este módulo comprende dos unidades del programa: la unidad 1 y la 7. Cualquiera sea la rama de la ciencia que se estudie, una palabra se incorpora

de manera sutil, la palabra “incógnita”. Cuando en un problema concreto, que contiene incógnitas, se pueda describir algebraicamente la situación a través de lo que llamamos ecuación, será necesario aplicar las técnicas de resolución que nos permitan dar respuesta a esos problemas. En tal sentido veremos uno de los muchos modos de resolver ecuaciones y sistemas de ecuaciones lineales y focalizaremos nuestro trabajo en el planteo de problemas.

Comenzamos con ecuaciones y sistemas de ecuaciones lineales con un triple enfoque: algebraico, gráfico y aplicado, rescatando métodos y técnicas conocidas por los estudiantes. Es importante que en esta instancia logre supe-rar las dificultades que implica despejar incógnitas, establecer la relación entre un sistema de ecuaciones y su visualización gráfica, cuando ello sea posible, y finalmente aprender a plantear los problemas. Este último item es quizás el mayor desafío del Módulo 1, ya que no es algo estructurado, no se puede estandarizar, plantear ecuaciones en cierta forma es un arte.

Complementando a las ecuaciones también existen desigualdades que involucran incógnitas, a las que llamaremos inecuaciones. Comenzaremos con inecuaciones con una única incógnita y luego extenderemos el análisis a situaciones con dos incógnitas, en este último caso recurrimos a la resolución gráfica y con ello tendremos el marco visual necesario para introducir problemas aplicados en donde existen restricciones, éste es uno de los problemas que plantea la toma de decisiones y se conoce con el nombre de Optimización o Programación Lineal.

Si bien muchos de los contenidos de este módulo son conocidos por el estudiante su extensión requiere de bastante tiempo dedicado a la ejercitación y comprensión de los distintos detalles.

Objetivos Específicos

Al finalizar el módulo, usted estará en condiciones de alcanzar los siguien-tes objetivos:

• Diferenciar entre incógnitas y datos en un problema.

• Traducir un problema que involucre incógnitas al lenguaje algebraico, es decir generar las ecuaciones y /o inecuaciones a partir de un caso, cuando esto sea factible.

• Resolver sistemas de ecuaciones lineales por el método de sustitución.

• Interpretar gráficamente sistemas de ecuaciones lineales con dos incógnitas.

• Resolver inecuaciones lineales con una incógnita.

• Resolver gráficamente sistemas de inecuaciones lineales con dos incógnitas.

• Encontrar la solución óptima a un problema de Optimización lineal con dos incógnitas.

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Educación distribuidaEcuaciones e inecuaciones Lineales

Esquema conceptual

En este módulo rescataremos el concepto de ecuación en particular y en primer lugar, ecuaciones lineales con una incógnita. A través de planteo de situaciones problemáticas, estudiaremos los sistemas de ecuaciones lineales con dos incógnitas, su solución gráfica y clasificación. Luego resolveremos sistemas de ecuaciones lineales con tres incógnitas usando el método de susti-tución. Revisaremos el tema de inecuaciones con una y dos incógnitas a través de la resolución gráfica. Finalmente realizaremos aplicaciones a problemas.

Observe este esquema, lo ayudará a entender la relación entre los conteni-dos principales a tratar en este módulo como así también muestra la conexión y orden lógico de tratamiento.

INECUACIONESECUACIONES

Puede requerir de

Planteos de Problemas que involucran incógnitas

MÉTODOS ANALÍTICOS(Pasaje de términos ytécnica de sustitución)

Ecuación linealcon dos incógnitas

Ecuaciones linealescon una incógnita

Sistemas deecuaciones lineales

Problemas de Optimización Lineal

incluye el estudio de: + Función Objetivo

pueden ser resueltos por:

MÉTODOS GRÁFICOS

pueden ser resueltos por:

Desarrollo de los contenidos

Ecuaciones

Generalidades

Las ecuaciones son igualdades entre expresiones algebraicas que se verifican para ciertos valores de las letras, a las cuales se denominan incógnitas.

Ejemplos de ecuaciones:

x + 1 = 3 ; ; ;

Si bien hay distinto tipo de ecuaciones (con una incógnita, con dos incóg-nitas, con la incógnita elevada al cuadrado, etc.), en todos los casos se intenta buscar el valor de las incógnitas que satisfacen la igualdad.

2 3x y xy z+ - = 2 3 4 0x x+ - = 2 4 1x xy+ =

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Por ejemplo en el caso de la ecuación x + 1 = 3 podemos afirmar que x = 2 verifica la igualdad.

Los valores que satisfacen la ecuación reciben el nombre de raíces o soluciones de la misma.

¿Cómo surgen las ecuaciones?Hace más de 3000 años el hombre intentaba resolver problemas y observó

que su traducción al lenguaje de los símbolos posibilitaba su resolución. Mu-chos siglos después se llegó a la simbología actual y con el objetivo de encon-trar respuesta a problemas de cierta naturaleza se intenta traducir el mismo al lenguaje matemático.

Veamos como hacerlo, en una situación particular.El gerente de producción de una pequeña empresa dispone de un presu-

puesto de $8.000.- que desea destinar totalmente a la producción mensual, sabe que los gastos fijos ascienden a $500.- por mes y que el costo de fabrica-ción de cada producto es $30.- Se pregunta, bajo estas condiciones, ¿cuántas unidades como máximo podrá producir por mes?

• El primer paso para resolver un problema es analizar detenidamente la situa-ción, estableciendo cuáles son las incógnitas y cuáles son datos.

En nuestro caso la incógnita es “la cantidad de unidades a producir por mes”, la cual puede ser representada por la letra x.

x : “cantidad de unidades a producir por mes”

Los valores 30, 500 y 8.000 son datos, ahora debemos traducir al lenguaje algebraico lo que ellos representan.

Como producir una unidad le cuesta $30, el costo de producción de “x” unidades será:

30 x

Además existe un gasto fijo mensual de $500.-, independiente de las canti-dades producidas, que deberemos agregar al gasto total.

30 x + 500

Si el gerente dispone de un presupuesto de $8.000.-, quiere decir que el gasto máximo que puede realizar en la producción es igual a $8.-000, así la situación planteada puede ser representada algebraicamente por la ecuación:

30 x + 500 = 8000

• Hemos obtenido una ecuación, que debido a su estructura, se la denomina lineal.

Ecuaciones lineales con una incógnita

Una ecuación lineal en una variable x es una ecuación donde la incógni-ta está elevada a la potencia 1, y en general puede escribirse en la forma:

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a x + b = 0 donde a y b son constantes y a es distinta de cero.

• El proceso de encontrar las raíces se denomina resolver la ecuación.

La idea es transformar la ecuación, a través de operaciones algebraicas (como suma, resta, multiplicación, división, etc), en otra más simple de resolver, pero que admite las mismas raíces que la ecuación original.

• En tal sentido diremos que dos ecuaciones con las mismas incógnitas son equivalentes si y sólo si tienen las misma soluciones.

¿Cómo pasar de una ecuación a otra equivalente? Para ello podemos valernos de las siguientes operaciones algebraicas:

1) Sumar algebraicamente a ambos miembros de la igualdad la misma expre-sión.

2) Multiplicar ambos miembros de la igualdad por un mismo factor no nulo.

Por ejemplo si queremos dar solución al problema planteado por el gerente de la empresa la ecuación a resolver es

30 x + 500 = 8000

Como el objetivo es encontrar el valor de x, parece razonable tratar de “ais-lar” de algún modo la variable en cuestión. Si sumamos a ambos miembros de la igualdad (-500)

30 x + 500 - 500 = 8000 - 500

obtenemos así una ecuación equivalente, más simple que la original,

30 x = 7500

pero aún no hemos encontrado la incógnita. Podemos entonces simplificar más la ecuación si multiplicamos ambos

miembros por 1/30

de donde surge que x = 250Así el gerente de la empresa podrá producir, de acuerdo a su presupuesto,

250 unidades mensuales.

OBSERVACIÓN Por lo general el estudiante para encontrar el valor de x usa reglitas tales

como:• “Lo que esta sumando en un miembro pasa restando al otro”, • “lo que esta multiplicando pasa dividiendo”.

Estas reglitas no son incorrectas, pues en cierta medida constituyen una forma abreviada de las operaciones enunciadas, el problema está en la forma indiscriminada en que se las aplica.

¡Esté atento!

1 130 750030 30

x =

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Ecuaciones lineales con dos incógnitas

No todos los problemas involucran una sola variable, puede que en el plan-teo surjan dos, tres o más incógnitas, y cuanto mayor es el número de ellas, mas complicada es la búsqueda de sus soluciones.

• Dentro de la gama de posibilidades que pueden darse, tenemos el caso de una ecuación lineal con dos incógnitas x e y , la cual tiene la siguiente estructura:

a x + b y = c

donde a, b y c son los parámetros de la ecuación con a y b distintos de cero.Ejemplifiquemos a través de un problema particular.

Un criador de animales puede adquirir, para la alimentación de los mismos, dos tipos de productos A y B, ambos del mismo costo. Si sabe que el alimento A contiene 60 gr. de grasa por kg., mientras que el alimento B contiene 30 gr. por kg. ¿cómo debe combinar los alimentos si desea que el contenido de grasa sea 600 gramos?

Llamemos “x” a la cantidad de alimento A en la mezcla, en kg.“y” a la cantidad de alimento B en la mezcla, en kg.El aporte de grasa del alimento A es de 60 gr/kg. entonces el aporte de

grasa de x kg será:60 xAnálogamente el aporte de grasa del alimento B en y kg. será30 yDado que el aporte total debe ser de 600 gramos, la ecuación que describe

la situación planteada será:

60 x + 30 y = 600

Estamos en presencia de una sola ecuación con dos incógnitas, veamos cuáles son las soluciones;

Si x = 0 entonces y = 20Si x = 5 entonces y = 10Si x = 6,5 entonces y = 7

• Cada una de ellas se denomina solución particular.

Así podríamos encontrar infinitas alternativas de mezcla de los alimentos que contengan un total de 600 gramos de grasa.

• La solución general, se obtiene despejando una de las variables en función de la otra, esto es despejando x en términos de y ó y en términos de x,

En nuestro caso, despejemos y

60 x + 30 y = 600

Distribuyendo denominador, la solución general será:

cualquiera sea x

600 630

xy -Û =

20 2y x= -

20


Visualización gráfica del conjunto solución:

Los pares (x, y) que verifican la ecuación, se pueden graficar en un sistema de coordenadas cartesianas, ¿Qué forman?...Los pares que son solución se alinean formando una recta.

Por ejemplo en el caso anterior se obtendría la siguiente solución gráfica

10

5

20

y

x

sistemas de ecuaciones lineales con dos incógnitas

¿Qué ocurriría si en el caso anterior agregamos una nueva restricción?Por ejemplo, que el criador de animales desee que la mezcla contenga exac-

tamente 15 kg de alimento. Algebraicamente podemos expresar esta condición a través de la ecuación

x + y = 15

es decir la cantidad de alimento de tipo A más la cantidad de alimento de tipo B debe ser igual a 15 kg.

Tendremos pues que la solución del problema consistirá en encontrar los valores de x e y que satisfagan simultáneamente ambas ecuaciones.

60 x + 30 y = 600 x + y = 15

• Esto es lo que se denomina un sistema de ecuaciones lineales, en este caso de dos ecuaciones con dos incógnitas.

Un sistema de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas , tiene la estructura donde a, b, c, d, e, f, g son constantes.

¿Cómo obtener el conjunto solución?Apliquemos el método por sustitución, el cual consiste en despejar de

cualquiera de las ecuaciones, una de las incógnitas, por ejemplo de la segunda ecuación despejemos “y”.

Asíy = 15 - x

verificará la segunda condición. Para que también verifique la primera condición, deberíamos sustituir el

ax by fcx dy g

ì + =ïïíï + =ïî

ax by fcx dy g

ì + =ïïíï + =ïî

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valor de y en la primera ecuación por la expresión hallada anteriormente.Esto es, si teníamos

60 x + 30 y = 600

reemplazamos y , de donde resulta

60 x + 30 (15 - x) = 600

la cual es una ecuación de primer grado con una incógnita, cuya solución es x = 5:Pero para dar respuesta a nuestro interrogante también debemos encontrar el valor de y.

Como vimos para que se verifique la segunda ecuación “y” debía ser igual a 15 - x , ahora dado que x = 5 , resulta el valor de y es 10.

Así, la respuesta al problema planteado será: para que el criador de anima-les obtenga una mezcla de 15 kg. con un aporte de 600 gramos de grasa deberá usar 5 kg de alimento A y 10 kg de alimento B.

También podemos especificar la solución, de una manera más algebraica diciendo que:

“El par (x , y) = (5 , 10) es la solución del sistema.”

Visualización gráfica de un sistema de ecuaciones lineales con dos incógnitas

Ahora agreguemos al gráfico anterior las soluciones de la segunda ecuación. Como nos interesa los valores de x y de y que verifiquen simultáneamente

ambas ecuaciones, la solución al sistema estará dado por la intersección entre ambos conjuntos de soluciones, es decir por el punto de encuentro entre las dos rectas.

10 15

20

y

x

En este caso hemos encontrado una única solución a nuestro problema, pero esto no siempre ocurre.

Veamos el siguiente sistema

Despejemos y de la primera ecuación

y = 10 - 2 x

2 1033 152

x y

x y

ì + =ïïïíï + =ïïî

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sustituimos y en la segunda ecuación por su expresión equivalente y ope-ramos, resultando:

0 x + 15 = 15

¡Hemos obtenido una identidad! Esto significa que cualquiera sea el valor de x, verifica la ecuación propuesta. Toda vez que ello suceda diremos que el sistema es compatible indeterminado, compatible porque admite solución e indeterminado pues para cada valor de “x”, “y” asumirá el valor “10 - 2x”, como lo establecía la primera ecuación.

Así la solución como par ordenado en este caso será:

( x , y ) = ( x , 10 - 2 x)

se lee “Para todo x que pertenece a los reales”Finalmente consideremos el siguiente sistema,

Es muy parecido al anterior, y los cálculos son bastantes similares Despejemos y de la primera ecuación

y = 10 - 2 x

sustituimos y en la segunda ecuación por su expresión equivalente y resol-vemos.

Realizando las operaciones indicadas, resulta

0 x + 15 = 20

¡Llegamos a una proposición que es falsa! obviamente 15 no es igual a 20, esto significa que no existen valores de x e y que verifiquen simultáneamen-te las dos ecuaciones propuestas.

Toda vez que ello suceda diremos que el sistema es incompatible, es decir no posee solución.

• Resumiendo un sistema de ecuaciones lineales será:

Compatible determinado: cuando el sistema posea una única solución.Compatible indeterminado: cuando el sistema posea múltiples soluciones.Incompatible: cuando el sistema no admita solución.

sistemas de ecuaciones con tres incógnitas

Si tenemos ecuaciones lineales con tres incógnitas se procede de mane-ra similar teniendo en cuenta que nuestro conjunto solución, si existe, debe estar compuesto por ternas ordenadas. La idea básica es pasar de un sistema de tres ecuaciones a un sistema de dos ecuaciones y luego resolver como antes.

Veamos cuáles son los pasos a seguir, insistiendo en el método de susti-tución.

x R" Î

2 1033 202

x y

x y

ì + =ïïïíï + =ïïî

23


Consideremos el sistema:

El primer paso es despejar una de las incógnitas de cualquiera de las ecua-ciones, en nuestro caso conviene despejar x de la segunda ecuación.

x = - 2 + z

Sustituimos el valor de x por la expresión anterior, en las ecuaciones restantes

Operamos algebraicamente en cada ecuación, obteniendo un sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas

Resolviendo como antes resulta que y = 2 y z = 3 , pero para encontrar el valor de la solución, falta hallar el valor de x. Como esta variable había sido despejada anteriormente:

x = - 2 + z

Reemplazamos z por 3, de donde surge que

x = 1

Así nuestro sistema es compatible determinado, siendo su única solución la terna

(x, y , z ) = (1 , 2, 3)

Al igual que en el caso de dos ecuaciones con dos incógnitas se podría haber presentado una situación de indeterminación o incompatibilidad.

En todos los casos los resultados pueden ser verificados a través de su reemplazo en las ecuaciones originales, este es un punto en que no nos deten-dremos, pero que sugerimos como forma de autoevaluación.

Inecuaciones

inecuaciones con una incógnita

Analicemos las siguientes expresiones:• El número de inscriptos no llega a 40.• Se deben imprimir por lo menos 600 copias.• El total de empleados no pasa de 55.• El porcentaje de deserción es superior al 30%.

2 3 32

6

x y zx zx y z

ì - + =ïïïï - =-íïï + + =ïïî

+ 3 = 7 + 2 = 8y z

y zì-ïïíïïî

2 ( 2 + ) + = 3( 2 + ) + + = 6

z y zz y z

- --

ìïïíïïî

24


¿Las podremos expresar matemáticamente?La respuesta es sí. Si llamamos x al número de inscriptos, podemos simbolizar la primera ex-

presión como x < 40Si llamamos y a la cantidad de copias a imprimir tendremos y ≥ 600Si llamamos z a la cantidad de empleados surge que z ≤ 55Finalmente, llamando w al porcentaje de deserción se tiene que w > 30Como vemos estas y otras relaciones, mucho más complejas, se pueden

expresar matemáticamente como desigualdades que involucran incógnitas, en tales casos decimos que estamos en presencia de inecuaciones.

Formalmente

Una inecuación es una desigualdad entre expresiones algebraicas que se verifica para algunos valores de sus letras, a las que denominamos incógnitas.

El objetivo es encontrar el conjunto de valores de las incógnitas que verifican la desigualdad, este conjunto se denomina SOLUCIÓN DE LA INECUACIÓN.

Ejemplifiquemos este último concepto:

1) Si x pertenece a los números naturales y x < 5 , entonces el conjunto solución de esta inecuación es:

S = { 1, 2, 3, 4 }

2) Si x pertenece a los números enteros y x < 5 , entonces el conjunto solu-ción de esta inecuación es:

S = {. . . −1, 0 , 1 , 2, 3, 4 }

3) Si x pertenece a los reales y x < 5 , entonces el conjunto solución ya no puede ser expresado por enumeración de sus elementos sino que debe recurrirse a la notación por intervalos:

S = ( ∞ , 5 )

De estos ejemplos surge una primera observación:“En la resolución de una inecuación es fundamental el conocimiento del

conjunto de referencia”Concentraremos nuestra atención en las inecuaciones definidas sobre el

conjunto de los reales.Para avanzar sobre el tema revisemos algunas propiedades de las desigual-

dades:

Propiedades de las desigualdades

Propiedad 1: Si a ambos miembros de una desigualdad se agrega la misma cantidad, el sentido de la desigualdad no cambia.

4 < 7 è 4 + 2 < 7 + 2 4 < 7 è 4 + (-3) < 7 + (-3)

Propiedad 2: Si ambos miembros de una desigualgad se multiplican por la mis-

25


ma cantidad positiva, el sentido de la desigualdad no cambia.

8 > 6 è 2 . 8 > 2 . 6 8 > 6 è 1/2 . 8 > 1/2 . 6

Propiedad 3: Si ambos miembros de una desigualdad se multiplican por la mis-ma cantidad negativa, el sentido de la desigualdad se invierte.

8 > 6 è −2 . 8 < − 2 . 68 > 6 è −1/2 . 8 < −1/2 . 6

Estas propiedades nos servirán para encontrar el conjunto solución de cual-quier inecuación, efectivamente con ellas podemos transformar inecuaciones de aspecto complicado en inecuaciones simples. Veamos como hacerlo a través de ejemplos.

Estas propiedades nos servirán para encontrar el conjunto solución de cual-quier inecuación, efectivamente con ellas podemos transformar inecuaciones de aspecto complicado en inecuaciones simples. Veamos como hacerlo a través de ejemplos.

Ejemplo 1:Sea la inecuación x − 3 < 5 Queremos los valores de x que la verifiquen entonces debemos dejar sola la

x en el primer miembro, para ello debe eliminarse el (−3), por lo tanto podemos sumar a ambos miembros el valor 3

x −3 + 3 < 5 + 3x < 8

Así hemos logrado el objetivo de establecer para qué valores de x se cum-ple la desigualdad.

El conjunto solución a la inecuación dada será:

S = { x / x ∈ R ^ x < 8} ó S = (-∞ , 8 )

También es posible graficar el conjunto solución. Dado que hay una sola incógnita nos bastará con expresar dicha solución sobre la recta real.

Usando el x = 8 de referencia tendremos la semirrecta sombreada:

Observemos que la solución no incluye al valor 8.Ahora avancemos un poco más.

Ejemplo 2:Si tenemos 2 x + 1 ≤ 3 Restamos en ambos miembros 1

2 x + 1 − 1 ≤ 3 −12 x ≤ 2

Multiplicamos ambos miembros por ½

)8

26


(1/2) . 2 x ≤ (1/2) . 2x ≤ 1

Gráficamente:

Observemos que se incluye en la solución al valor 1

Ejemplo 3 −1/3 x+ 2 < 4

Restamos a ambos miembros el valor 2

−1/3 x < 2

Multiplicamos ambos miembros por (−3) , recordemos que hay que inver-tir el sentido de la desigualdad.

-3 (-1/3) x > (-3) 2x > -6

Gráficamente:

En cuanto a la mecánica de resolución de inecuaciones es muy similar a la de ecuaciones con la salvedad de que hay un caso en el cambia el sentido de la desigualdad. ¿Cuál es ese caso?. La respuesta está en este mismo texto.

inecuaciones lineales con dos incógnitas

Una inecuación lineal con 2 incógnitas es aquella que responde a algunas de las siguientes estructuras:1) ax + by + c ≥ 02) ax + by + c > 03) ax + by + c ≤ 04) ax + by + c < 0

En todos los casos el conjunto solución será un semiplano, es decir que el conjunto solución puede ser representado como pares (x, y) en un sistema de ejes cartesianos.

Así como cuando teníamos una sola incógnita, despejábamos “x”, tomá-bamos de referencia un punto y luego establecíamos si eran los que estaban a la derecha ó a la izquierda de ese punto, ahora vamos a despejar “y”, tomare-mos de referencia la recta que surge de igualar “y” al segundo miembro de la inecuación y luego estableceremos si son los puntos que están por encima ó por debajo de esa recta.

Veamos como hacerlo en un ejemplo.Sea la siguiente inecuación: 4 x – 2 y ≥ 6Para despejar “y” pasamos 4x al segundo miembro

]1

(-6

27


– 2 y ≥ 6 – 4 x

El (–2) está multiplicando pasa dividiendo, pero por ser negativo cambia el sentido de la desigualdad.

y ≤ (6 – 4 x ) / (–2)

Aplicando propiedad distributiva resulta

y ≤ –3 + 2 x

Volviendo al objetivo que era encontrar los pares (x, y) que satisfacen la inecuación, resulta que podemos usar de referencia la recta “y = –3 + 2x”

Para graficar la recta basta encontrar dos puntos que pertenezcan a ella, es decir dos pares (x, y) que verifiquen la ecuación.

Por ejemplo: Si x = 0 è y = –3

Si x = 3/2 è y= 0

¿Qué ocurre si tenemos un conjunto de inecuaciones? En tal caso diremos que estamos en presencia de un sistema de inecua-

ciones y la solución será aquella región del plano que satisfaga simultá-neamente todas las inecuaciones, gráficamente sería la intersección de las respectivas soluciones.

Por ejemplo:

4 x – 2 y ≥ 6 (1)3 x + y ≥ 2 (2)

En el ejemplo anterior encontramos la región solución a la primera inecua-ción, falta ver cuál es la solución a la segunda.

Nuevamente despejamos “y”

y ≥ 2 – 3 x

Graficamos la recta en el mismo sistema de coordenadas cartesianas y encontramos la región común a ambas (zona rayada), esa es la solución del sistema.

(3/2, 0)

(0, -3)

(3/2, 0)

(0, -3)

Graficamos la recta que pasa por esos dos puntos

Luego seleccionamos el semiplano formado por todos los puntos

que verifican la inecuación.

28


Como aplicación revise el tema Solución Gráfica de un Problema de Progra-mación Lineal a partir del texto de la bibliografía base.

Autoevaluación

actividad 1:

Resuelva las siguientes ecuaciones lineales: (verifique el resultado obtenido)

a) 2 32xx- =

b) 1 2

2xx -

= +

c) 31 2

4x-

+ =-

d) 2 3 ( 3)x x x- =- + +

actividad 2:

Plantee y resuelva los siguientes problemas.

a. Un automovilista recorre 764 km en tres etapas; en la segunda el recorrido es 124 km más que en la primera, y en la tercera el 20% más que en la primera. ¿Cuántos km recorrió en la primera etapa?

b. Los administradores de una compañía disponen de los siguientes datos con respecto a determinado producto: Precio unitario de venta $20.-, Costos variables por unidad $15.-, Costos fijos totales $600.000.- En base a esta información desean saber el total de unidades que deben venderse para que la empresa obtenga una utilidad de $100.000.-

actividad 3:

Analice como resulta la visualización gráfica de un sistema de dos ecua-

3/2

-3

2 (1)

(2) semiplano superior a esta recta.

x

(2)

29


ciones lineales con dos incógnitas, en los casos compatible indeterminado e incompatible, estableciendo claramente sus conclusiones.

actividad 4:

Si “x” e “y” representan cantidades a fabricar de dos productos A y B res-pectivamente indique, frente a cada planteo particular cuál de las afirmaciones es falsa.

a. “Debemos producir el triple de A que de B”, se puede expresar matemática-mente como x = 3y.

b. “Debemos producir el un 15% menos de B que de A”, se puede expresar matemáticamente como y = x – 0,15 x.

c. “La producción de A debe ser 20 unidades superior a la de B”, se puede expresar matemáticamente como x = 20y

d. “La producción de B debe representar el doble del total producido”, se pue-de expresar matemáticamente como y = 2 x + 2y

e. “Debemos producir 9 unidades de A por cada dos unidades de B”, se puede expresar matemáticamente como 2x = 9y

actividad 5: indique la alternativa correcta.

Se tienen dos números naturales. Si se divide el mayor de esos números por el menor se obtiene 3 de cociente y 1 de resto. Si se divide, en cambio, el mayor por el menor aumentado en una unidad, el cociente es 2 y el resto es 3. Para determinar cuáles son esos números es necesario resolver el siguiente sistema de ecuaciones lineales, donde x es el mayor de los números e y es el menor.

A)

3 12( 1) 3

x yx y

= + = + +

B)

3 12( 1)

y xy y

= + = +

C)

3 1

2( 1) 3( 1)

x yy

x yy

= + = + + +

D)

32( 1)

x yx y

= = +

E) Ninguna de las alternativas anteriores es correcta.

30


actividad 6:

Resuelva los siguientes sistemas de ecuaciones e interprete gráficamente la situación.

a) x + 3 y = −2 −2x − 4 y = -6

b) 2 x = 6 − y 6 x + 3 y = 10 c) 1/2 x + 3 y = 1 6 y − 2 = −x

actividad 7:

Plantee y resuelva los siguientes problemas:

a. En una clase de Diseño el total de alumnos, varones y mujeres, es de 52. Si el número de alumnos varones es siete más que el doble de mujeres, ¿cuántas mujeres y cuántos varones hay?

b. Dos Agrónomos han recorrido distintas distancias. La suma de las distan-cias recorridas por ambos es igual a 11/2 de su diferencia. Además el que recorrió la mayor de las distancias supera en 2000 km. a la recorrida por el otro. ¿Cuantos kilómetros recorrió cada uno de ellos?

actividad 8:

Resuelva y clasifique los siguientes sistemas de ecuaciones lineales.

a) - x + y + z = 1 c) y + z = 1 - x + 3 z = 4 3 x + y + 2 z = 1 - 2 x + y = -4 z + 5 3 x + 2 y + 3 z = 2

b) 2 x - 3 y = -1 d) - x + y + z = 0 2 x - 2 y - z = -2 - 2 x + 2 y = 0 x + y - 2 = 0 3 x + y + 2 z = -4

actividad 9:

Plantee y resuelva los siguientes problemas:

a) La ganancia de una empresa es de $14.600. La misma se distribuye entre tres socios.El segundo socio recibió el 10% menos que el primero y el tercero 3/4 partes más que lo que recibió el primero. ¿Cuánto recibió cada uno.?

b) De 1350 alumnos que cursaron Álgebra se informó que el número de alum-nos regulares supera al de libres en 100 y que la suma de ambos supera en 50 al número de promocionados. ¿Cuántos alumnos resultaron libres, cuántos regulares y cuántos promocionados?

c) En un estadio hay presentes 3.500 personas, las cuales han abonado dis-

31


tinto importe de acuerdo a su ubicación en tres sectores; $10 por la Platea A, $ 5 por la Platea B y $2 por la Popular. Además se nos informó que en la Popular hay un 50% más de personas que en la Platea B. Si la recaudación total fue de $18.000 ¿Cuántas personas había en cada sector?

d) Un Problema de producción. Una compañía elabora tres productos cada una de los cuales debe ser

procesado en tres departamentos. La Tabla 1 resume el requerimiento de las horas de mano de obra y las unidades de materia prima de cada unidad de producto. Se dispone mensualmente de 1500 horas de mano de obra y 3800 unidades de materia prima. Si se desea una combinación de los tres productos que totalice 500 unidades, determine si existe esta combinación de manera que agote la disponibilidad de los insumos.

Tabla 1

INSUMOS PROD. A

PROD. B

PROD. C

HORAS DE MANO DE OBRA 3 2 4

UNIDADES DE MATERIA PRIMA 10 8 6

e) Un Problema de Mezcla. Una nutricionista está planeando una dieta diaria que consiste en tres tipos

de alimento. Conoce el aporte de vitaminas, hierro y proteínas de cada uno de los alimentos, los cuales se dan en la Tabla 2. Por experiencia sabe que la dieta completa debe contener 52 unidades de vitamina, 56 unidades de hierro y 34 unidades de proteínas. Determine si existe alguna combinación de los tres alimentos que pueda satisfacer exactamente los requerimientos mínimos de vitaminas, hierro y proteínas.

Tabla 2

Tipo de alimento Vitaminas Hierro Proteínas

1 4 2 1

2 6 8 6

3 3 4 2

f) Un inversor tiene $500.000 para invertir en tres tipos de negocios. Se es-pera que el primer tipo de negocio le redituará un 15% de ganancias el segundo un 10% y el tercero un 18%. La meta del inversionista es lograr un promedio del 15% entre las tres inversiones. Además la inversión en el tercer negocio debe ser del 40% del total. ¿Cuál es la alternativa que permite lograr todos estos objetivos?

g) Se posee un presupuesto de $ 200.- que se quiere destinar totalmente a publicidad. La misma se puede desarrollar por tres medios: TV, radio y avisos en periódicos. El costo de cada aviso en TV es de $5, en radio de $3 y en periódico de $1. El número total de avisos debe ser de 64 y se quiere lle-gar a una audiencia de 7000 personas. Los medios de divulgación nos han proporcionado los siguientes datos: Cada aviso en TV llega a una audiencia de 200 personas, cada aviso de radio a 60 y cada aviso en periódico a una audiencia de 50 personas. Calcular el número de avisos publicitarios que debemos hacer en cada medio.

32


actividad 10:

En cada uno de los siguientes ítems señale la alternativa correcta.

I) Considere el siguiente sistema de ecuaciones lineales:

=−=++=−+

03022022

zxzyxzyx

¿Cuál de las siguientes ternas (x, y, z) constituye una solución particular del sistema?

a. (−1, 0, 2)b. (−1, 1, 0)c. (3, −5/2 , 1)d. (−2, 1, 0)e. (−5, 3 , −4)

II) Resolviendo el siguiente sistema de ecuaciones lineales:

=−=++

=+

03122

03

zxzyx

zx

Se puede afirmar que el valor de la incógnita “y” es:

a. −1b. 1c. 3d. 0e. 1/2

actividad 11:

Resuelva las siguientes inecuaciones:

a. 432 −<+ xx

b.

xx 23

25 −>+−

c. xx −≤− 22

1

d. 122

14 −<

− xx

e. 231

31 xx −≥−

actividad 12:

Encuentre la solución a los siguientes sistemas de inecuaciones:

a) 2 y + 4 x ≤ 3 2 y + x ≥ 3

33


b) y + 2 x ≤ 3 -2 y – 4 x ≤ -8

c) - y - 2 x ≤ 4 2 y - x ≤ 2 x ≤ 1

d) x ≥ y + 2 y ≥ x + 1

actividad 13:

En cada uno de los siguientes problemas, se pide:a) Defina las variables del problema. b) Plantee el problema. (no resuelva)

I) La Toy company esta planeando su programa de producción para navidad; en particular quiere saber cuántos juguetes de moda y cuántos juguetes clásicos debe producir. Un clásico lleva 10 horas de moldeo más 6 horas de maqui-naria; mientras que uno de moda ocupa 5 horas de moldeo y 7 horas de maquinaria. El beneficio de un clásico es de $8 y el de uno de moda es de $6. Si se disponen de 40 horas de tiempo de moldeo y 32 horas de maquinaria, ¿cuántos juguetes de cada tipo se deben fabricar para maximizar beneficios?

II) Se ha decidido invertir hasta $ 1.500 en la fabricación de circuitos impresos,

de los cuales se pueden elaborar dos modelos para la utilización en un equipo electrónico. El costo de producir cada uno de los modelos es de $2 y $3 respectivamente.

Para su fabricación se requiere el uso de una maquinaria especial para el dibu-jo y la limpieza de los mismos, de la cual se dispone sólo de 30 hs. El tiempo de utilización de la maquinaria para cada circuito del modelo 1 es de 6 minutos y para el modelo 2 de 5 minutos.

Se ha establecido que la demanda conjunta de los circuitos es por lo menos de 300 unidades y del total del presupuesto disponible, a lo sumo el 10% deber corresponder al gasto en el modelo 1.

Se desea encontrar las cantidades de cada modelo a elaborar para minimizar los costos.

actividad 14:

Considere un problema de Optimización lineal con dos variables, cuya región factible se representa gráfica y algebraicamente como sigue:

y

x

(1)

Restricciones:(2)

(3)(1) 4

31 xy

(2) 622 xy

(3) 222 xyx≥0 y≥0

34


Suponiendo que el óptimo se alcanza en “ “ , encuentre los valores que maximizan la función objetivo.

Claves de Autoevaluación

actividad 1:

a) x=2b) x= 3 c) x= -9 d) x= 0

A continuación se muestra una posible forma de resolución a los apartados b y d:b)

1 22

xx -= +

aplicamos común denominador 2

1 42

xx - +=

multiplicamos ambos miembros por 2 y simplificamos

2 x = x + 32 x – x = 3

x = 3

c) 31 24

x-+ =-

4 3 2

4x+ -

=-

x+1 = -8

x = -9

actividad 2:

a) Planteo: Sea x = distancia recorrida por el automovilista en la primer etapa.

x+ ( x+ 124) + (x + 0,2 x) = 764

Rta: Recorrió en la primera etapa 200 km.

b) Planteo: Sea x =cantidad de producto a vender

20 x – (15 x + 600.000) = 100.000

Rta: Deberán venderse 140.000 unidades de producto para que la empresa obtenga una utilidad de $100.000

actividad 3:

En el caso de un sistema de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas,

35


compatible indeterminado gráficamente se puede observar dos rectas super-puestas (coincidentes para todo valor de x e y). Mientras que en el caso de un sistema incompatible, se visualizan dos rectas paralelas no coincidentes.

actividad 4:

Opción C) es falsa.

actividad 5:

Opción A) es correcta.

actividad 6:

a) Sistema compatible determinado. x=1 y = -1 . Su gráfica consiste en dos rectas que se cortan en el punto (1,-1).

b) Sistema incompatible. No posee solución. Su gráfica consiste en dos rectas paralelas

c) Sistema compatible indeterminado. Solución general: x = -6 y + 2, y Î R. Su gráfica consiste en dos rectas idénticas.

actividad 7:

a) Planteo: Siendo x = cantidad de mujeres y = cantidad de varones

522 7

x yy x

+ = = +

Rta: x = 15 y = 37

b) Planteo:

11( )22000

x y x y

x y

+ = − = +

Rta: Los agrónomos recorrieron 6.500 Km. y 4.500 Km. respectivamente.

actividad 8:

a) Sistema compatible Indeterminado x = 3 z - 4; y= -3 + 2 z ; z ÎRb) Sistema compatible Determinado x = 1; y = 1; z = 2c) Sistema compatible Indeterminado x = -z / 3; y = 1-z; z ÎRd) Sistema compatible Determinado x = -1; y = -1; z = 0

actividad 9:

a) x: cantidad de dinero que recibió el primer socio; y: cantidad de dinero que recibió el segundo socio; z: cantidad de dinero que recibió el tercer socio

Rta: x = 4000; y = 3600, z = 7000

b) x: cantidad de alumnos regulares; y: cantidad de alumnos libres; z: cantidad de alumnos promocionados

36


Rta: x = 400; y = 300; z = 650

c) A = 1000; B = 1000; P = 1500

d) Planteo del Problema de producción.

En primer lugar nos preguntamos ¿cuáles son las incógnitas? Definamos:

x = cantidad a elaborar del producto A

y = cantidad a elaborar del producto B

z = cantidad a elaborar del producto C

En base a la tabla de datos el producto A requiere de 3 unidades de MO, es decir que si producimos x unidades de A, vamos a necesitar “3 x” horas de MO. De la misma manera una unidad de producto B requiere 2 horas de MO por lo cual el total de horas necesarias para producir B será “2y” finalmente para producir C requerimos en total “4z”

Por lo tanto, lo que utilicemos para la producción de A, B y C será “3x + 2y+ 4z”Esto debe totalizar la cantidad de horas que disponemos, es decir debe ser

igual a 1500.De allí surge la primera ecuación:

3 x + 2 y+ 4 z = 1500

Con respecto a la materia prima el razonamiento es idéntico, por lo cual surge la segunda ecuación:

10 x +8 y +6z= 3800

Finalmente como se quiere totalizar 500 unidades, lo que se produzca de A más lo que se produzca de B más lo que se produzca de C debe dar 500 de donde surge la ecuación:

x + y + z = 500.

Resolviendo este sistema resulta: x =100 ; y = 200; z = 200

e) Planteo del Problema de Mezcla.

¿Cuáles son las incógnitas? ¿ y cuáles los datos?Las incógnitas son: Cantidades de alimentos de cada que tipo habrá que

combinar para lograr los requerimientos establecidos. Digamos x, y, z.En cuanto a los datos: tenemos los aportes de vitaminas , hierro y proteínas

de cada alimento como así también los requerimientos de ellos en la dieta. ¿Cómo se relacionan las incógnitas y los datos?Hay 3 tres restricciones, de vitaminas de hierro y de proteínas que deben

verificarse.Cada alimento de tipo 1 aporta 4 unidades de vitaminas, entonces x unida-

des de alimento1 aportará 4x unidades de vitaminas.Cada alimento de tipo 2 aporta 6 unidades de vitaminas, entonces y unida-

des de alimento2 aportará 6y unidades de vitaminas.Cada alimento de tipo 3 aporta 3 unidades de vitaminas, entonces z unida-

des de alimento3 aportará 3z unidades de vitaminas.Entonces el total de vitaminas que aportarán x, y, z será 4x + 6y + 3z , pero

este aporte debe ser de 52 unidades en total, por lo tanto se tiene la ecuación

4 x + 6 y +3 z = 52

¡De la misma manera se pueden obtener las otras dos ecuaciones! Lo que

37


genera el siguiente planteo. ( la resolución queda a cargo del estudiante como así también su verificación)

x = cantidad de alimento 1 a introducir en la mezcla.

y = cantidad de alimento 2 a introducir en la mezcla.

z = cantidad de alimento 3 a introducir en la mezcla.

Planteo:

4 6 3 52 2 8 4 56

6 2 34

x y zx y z

x y z

+ + = + + = + + =

Rta: x = 4; y = 3 ; z = 6

f)

x = cantidad de dinero a invertir en la opción 1

y = cantidad de dinero a invertir en la opción 2

z = cantidad de dinero a invertir en la opción 3

Planteo: 0,15 x + 0,1 y + 0,18 z = 75.000

z = 0,4 (x + y +z) x + y + z = 500.000

Rta: x= 180.000 ; y = 120.000 ; z = 200.000

g)

x = cantidad de avisos a realizar por T.V.

y = cantidad de avisos a realizar por radio

z = cantidad de avisos a realizar en periódicos

Planteo: 5 x + 3 y + z = 200

x + y + z = 64200 x + 60 y + 50 z = 7.000

Rta: x= 24 ; y= 20 ; z= 20

actividad 10:

En cada uno de los siguientes ítems señale la alternativa correcta. I) Opción C II) Opción E

actividad 11:

a) x < -3

b) 165

x >

c) 53

x ≤

4 6 3 52 2 8 4 56

6 2 34

x y zx y z

x y z

+ + = + + = + + =

4 6 3 52 2 8 4 56

6 2 34

x y zx y z

x y z

+ + = + + = + + =

38


a) b)

c) d)

d) 27

x <

e) 5

11x ≥

actividad 12:

actividad 13:

Planteos: I) x: cantidad de juguetes clásicos a producir para la próxima navidad.y: cantidad de juguetes de moda a producir para la próxima navidad

max(z) = 8x +6ys.a

10 x + 5 y ≤ 40 6 x + 7 y ≤ 32

x≥ 0 y≥ 0

II) x: cantidad de circuitos impresos a fabricar del modelo 1.y: cantidad de circuitos impresos a fabricar del modelo 2

min(z) = 2x +3 y

2 x +3 y ≤ 1500

6 x+5 y ≤ 1800

2x ≤ 150

x + y ≥ 300

x ≥ 0

y ≥ 0

4 6 3 52 2 8 4 56

6 2 34

x y zx y z

x y z

+ + = + + = + + =

4 6 3 52 2 8 4 56

6 2 34

x y zx y z

x y z

+ + = + + = + + =

39


actividad 14:

El punto O tiene coordenadas x = 1 y = 2

Referencias bibliográficas

1. BUDNICK F.; “Matemáticas aplicadas para administración, economía y ciencias sociales”. McGraw_Hill.

2. CHECA J.C.; “Algebra para economía y administración”; Ed.; Capítulo 7 pá-ginas 307-339

MÓDULO 2

Matrices y Vectores

43

Educación distribuida Matrices y Vectores

MOduLO 2: MatricEs Y VEctOrEs

Introducción

Este módulo coincide con la unidad 2 del programa. Comenzamos con la introducción de una nueva herramienta matemática

conocida con el nombre de matriz, rescatando su simbología, notación, clasifi-cación de acuerdo a su estructura que implica para el estudiante apropiarse de nuevos nombres. Además se definen las operaciones básicas entre matrices y sus propiedades. A continuación se incorpora el concepto de vector y operacio-nes con vectores. En este punto hay que tener mucho cuidado pues si bien los conceptos de matrices y vectores son sencillos, el estudio detallado, la simbo-logía y la formalización que implican las combinaciones lineales, dependencia e independencia lineal de vectores requiere de la integración entre precisión, mecánica y razonamiento. Para poder aplicar en situaciones prácticas este mó-dulo se necesitan más elementos que serán completados en los módulos si-guientes. No obstante se presentan aplicaciones muy sencillas que amenizarán el difícil, pero indispensable trayecto de lo formal. En esta etapa usted debe lograr superar las dificultades de la simbología, afianzar la notación e incorporar las nuevas herramientas que serán utilizadas en el resto de la materia.

Además de la ejercitación que sin duda es un el modo de apropiarse de gran parte de la operatoria matemática, se debe lograr una captación más amplia de los contenidos a través de la conceptualización y la comprensión; ésto implica una ida y vuelta desde y hacia la teoría, pasando por la ejercitación.

En la búsqueda de formas simples de describir situaciones matemáticas, económicas, físicas, administrativas, etc. se creó la estructura matricial, la que siendo básicamente un arreglo rectangular de números, ha permitido estructu-rar procesos de cálculo y a la vez hacerlos viables computacionalmente.

En esta unidad definiremos conceptos, implementaremos simbología y operatoria de trabajo ligadas a las matrices y a los vectores. Es necesario fami-liarizarse con la notación respetando formatos, tipo de letras, subíndices, etc. ya que ellos hacen al lenguaje matemático universalmente aceptado y porque además en capítulos subsiguientes deberemos rescatar aspectos relacionados con los mismos.

Objetivos específicos


Operar con matrices y vectores.•

Reconocer los distintos tipos de matrices.•

Interpretar simbólicamente los elementos de una matriz o de un vector.•

Verificar formalmente la dependencia ó independencia lineal de vectores.•

Analizar en base a propiedades la dependencia ó independencia lineal de •vectores.

44

Educación distribuidaMatrices y Vectores

Esquema conceptual del módulo

En este módulo nos encontramos con temas como matrices, matrices con características especiales, definiremos operaciones con matrices y sus propie-dades para luego incorporar el concepto de vectores donde las definiciones, las propiedades y las reglas de trabajo son precisas, es muy importante fortalecer paso a paso el trabajo con cada uno de ellos.

Observe este esquema, lo ayudará a entender la relación entre los conteni-dos principales a tratar en esta unidad como así también muestra la conexión y orden lógico de tratamiento.

admiten

Suma Matricial

Producto porun escalar

ProductoMatricial

Suma Vectorial

Producto porun escalar

Independencia yDependencia

MatricesespecialeNotación Propiedades

cuyas operaciones

cuyasoperaciones

involucralos conceptos de

incluye

VECTORES

MATRICES


Matrices

Una matriz de orden “mxn” es un arreglo rectangular de números (usualmente números reales) dispuestos en m filas y n columnas, los cuales se encierran entre corchetes. En general se denotan con letras mayúsculas.

Por ejemplo:

7 2 53 1 1

Aé ùê ú= ê ú-ë û

en este caso A es una matriz cuyo orden es 2x3.

Cada elemento de la matriz se denota en forma genérica aij (donde i indica la fila donde está el elemento y j indica la columna)

45


De esta manera podemos establecer la estructura general de una matriz de orden mxn como:

11 12 1

21 22 2

1 2

n

nmxn

m m mn

a a aa a a

A

a a a

é ùê úê úê ú= ê úê úê úë û

Otra notación que se suele utilizar es:

A = [ aij ]mxn

Matrices especiales

Cuando el número de filas es igual al número de columnas se dice que la matriz es cuadrada ó de orden n .

En tal caso los elementos que están en los lugares a11, a22, ....., ann constitu-yen lo que se denomina diagonal principal de la matriz (es decir aquellos aij donde i=j)

Ejemplo: -3 1 2C = 0 4 1 -1 2 0

Matriz nula: es aquella matriz de cualquier orden cuyos elementos son

todos iguales a cero. Se suele denotar φEjemplo:

3 3

0 0 00 0 00 0 0

xf

é ùê úê ú= ê úê úë û

3 2

0 00 00 0

xf

é ùê úê ú= ê úê úë û

Matriz triangular superior: es aquella matriz cuadrada donde los elemen-tos que están por debajo de la diagonal principal son ceros.

Ejemplo:

3 3

2 3 20 1 50 0 1

xTé ù-ê úê ú= ê úê ú-ë û

Defina matriz triangular inferior.

Matriz diagonal: es aquella matriz cuadrada donde los elementos que no están en la diagonal principal son ceros.

Ejemplo:

3 3

2 0 00 1 0

10 03

xD

é ùê úê úê ú

= -ê úê úê úê úê úë û

Diagonal Principal

46


Matriz Escalar: es aquella matriz diagonal donde los elementos que están en la diagonal principal son iguales entre sí.

Ejemplo:

3 3

2 0 00 2 00 0 2

xEé ùê úê ú= ê úê úë û

Matriz Identidad: es aquella matriz diagonal donde los elementos que es-tán en la diagonal principal son todos iguales a 1. Se denota con la letra I.

Ejemplo:

3

1 0 00 1 00 0 1

Ié ùê úê ú= ê úê úë û

4

1 0 0 00 1 0 00 0 1 00 0 0 1

I

é ùê úê úê ú= ê úê úê úë û

Operaciones con matrices

Suma matricial:Dadas dos matrices del mismo orden, la matriz suma será otra matriz del

mismo orden que las dadas cuyos elementos resurgen de la suma de los respectivos elementos de las matrices dadas.

Propiedades de la suma matricial:1) Asociativa (A + B) + C = A + (B + C)2) Conmutativa A + B = B + A3) Elemento Neutro A + φ = A 4) Elemento simétrico u opuesto A+(−A)=φ

Producto de un escalar por una matriz:El producto de un escalar por una matriz es otra matriz del mismo orden que

la dada cuyos coeficientes surgen del producto del escalar por los respectivos elementos de la matriz.

Propiedades:1) Asociativa para el producto de escalares. (αβ)A=α(βA) 2) Distributiva con respecto a la suma de matrices. α(A+B)=αA+αB3) Distributiva con respecto a la suma de escalares. (α+β)A=αA+βA4) Escalar 1 es el neutro. 1.A=A

Producto matricial:

Dadas dos matrices, Amxp y Bpxn la matriz producto será una matriz Cmxn , tal que cada elemento cij de C se obtiene como la suma de los productos de los co-eficientes de la fila i de A por los respectivos coeficientes de la columna j de B.

En símbolos A x B = C , donde cij = ∑=

p

1kkjik .ba , para i=1, . . ., m j= 1, . . . , n

Se deduce que:

1) Para que dos matrices se puedan multiplicar el número de columnas de la primera matriz debe ser igual al número de filas de la segunda matriz.

47


2) La matriz resultante será una matriz con tantas filas como la primera y con tantas columnas como la segunda.

OBSERVACIÓN: Las siguientes expresiones del producto son equivalentes A x B = A . B = AB

Ejemplo:

Sean A y B como siguen:

4 31 3 2

1 10 1 2

1 0A B

− = = − −

analizando los órdenes de las matrices involucradas podemos concluir que son con-formables para el producto y que además la matriz resultante será de orden 2x2.

Veamos como operar con ellas en forma esquemática:Recordemos que cada cij se obtiene de la suma de los productos de los

elementos de la fila i de A con los correspondientes elementos de la columna j de B. Observe la forma en que se obtienen los elementos de la matriz C en este ejemplo particular.

Para obtener el elemento c11 se debe operar la fila 1 de A con la columna 1 de B

11 12

21 22

4 31 3 2

. 1 10 1 2

1 0

c cc c

− = − −

4 31 3 2

. 1 10 1 2

1 0

− = − −

( 1).4 3.1 2.( 1) ( 1).3 3.1 2.00.4 1.1 ( 2).( 1) 0.3 1.1 ( 2).0− + + − − + +

+ + − − + + −

Observe los cálculos restantes, se puede deducir para obtener el elemento c12 se debe operar la fila 1 de A con la columna 2 de B para obtener el elemento c21 se debe operar la fila 2 de A con la columna 1 de B y finalmente para obtener el elemento c22 se debe operar la fila 2 de A con la columna 2 de B.

Obtenemos la matriz producto

A.B 3 03 1

− =

Propiedades:1) Asociativa (A x B) x C = A x (B x C)2) Distributiva con respecto a la suma de matrices. A x (B + C) = A x B + A x C3) Elemento absorbente. A x φ = φ 4) Multiplicar una matriz A por la matriz identidad, adecuada, a izquierda ó a

derecha da por resultado la matriz A.

OBSERVACIONES

1) El producto matricial No es conmutativo (en general, AxB ≠ B x A)2) A x B = A x C ⇒ B=C3) A x B =φ⇒ A = φ ó B = φ

Busque ejemplos de 1), 2) y 3)

48


Matriz transpuesta:Dada una matriz A de orden mxn, su transpuesta es una matriz de orden

nxm la que se denota A’ y se obtiene ubicando las respectivas filas de A como columnas de A’. Formalmente el elemento aij de A será el elemento a’ji de A’.

Ejemplo:

−=′⇒

−=

1035201

A1050

321A

Propiedades de la transpuesta:1) La transpuesta de la transpuesta es igual a la matriz original. En símbolos (A’ )’ = A

2) La transpuesta de la suma es igual a la suma de las transpuestas. En símbolos (A + B)’ = A’ + B’

3) La transpuesta de un escalar por una matriz es igual al escalar por la trans-puesta de la matriz.

En símbolos ( α A )’ = α. A’ 4) La transpuesta del producto es igual al producto de las transpuestas en

orden invertido. En símbolos (A x B)’ = B’ x A’

Vectores

Un vector de orden “n” , es un conjunto de n elementos ordenados, los cuales se encierran entre paréntesis ó corchetes.

Por ejemplo:V= ( -1, 3, 0) es un vector de orden tres. W =

35é ùê úê úë û

es un vector de orden dos.

Como vemos estos se pueden expresar en forma horizontal (vector fila) o en forma vertical (vector columna).

Cada elemento se denomina componente, y debido a que se trata de un conjunto ordenado de elementos, podemos referirnos a ellas de la siguiente manera:

V= ( -1, 3, 0) Primera componente Tercera componente

Segunda componente

El vector que tiene todas sus componentes iguales a cero se denomina vector nulo y se simboliza ∅.

Una notación general para los vectores de n componentes es la si-guiente:

V= (x1, x2, . . . , xn ) ó V =

nx

xx

2

1

49


OBSERVACIÓN:Haciendo uso de una visión matricial un vector fila de orden n, puede ser pen-

sado como una matriz de una fila y n columnas es decir una matriz de orden 1xn¿Cómo puede ser pensado un vector columna?Dada esta observación las operaciones definidas entre matrices y sus pro-

piedades son válidas al trabajar con vectores.a) ¿Cuál es la condición para que dos vectores se puedan sumar?b) A partir de la definición de suma matricial, defina suma vectorial . Establez-

ca sus propiedades.

A partir de la definición de producto de un escalar por una matriz, defina el producto de un escalar por un vector. Establezca sus propiedades.

combinación lineal de vectores

Una combinación lineal de vectores es una suma de productos de esca-lares por vectores.

Así diremos que el vector V es combinación lineal de los vectores V1,V2, ... ,Vk si existen escalares α1 , α2 , ... ,αk tales que:

V = α1 V1 + α2 V2+ . . . + αk Vk

independencia y dependencia lineal de vectores

Un conjunto de vectores { V1, V2, . . . , Vk } se dirá Linealmente Indepen-diente (L.I.) si : α1 V1 + α2 V2+ . . . + αk Vk = ∅ è α1 = α2= . . . = αk = 0

En palabras “Un conjunto de vectores se dirá Linealmente Independientes si la única forma de expresar al vector nulo como combinación lineal de los vectores dados es con todos los escalares iguales a cero”

• Un conjunto de vectores { V1, V2, . . . , Vk } se dirá Linealmente Dependien-te (L.D.) si

α1 V1 + α2 V2+ . . . + αk Vk = ∅ para al menos un αi ≠ 0

Exprese con palabras esta definición.

Por ejemplo consideremos el siguiente conjunto de vectores y determine-mos si ellos son L.I ó L.D;

−

21

;32

Planteamos la combinación lineal

=

−+

00

21

32

21 αα

=

−+

00

21

32

2

2

1

1

αα

αα

=

+−

00

232

21

21

αααα

50


Igualando componente a componente resulta el siguiente sistema de ecua-ciones

1 2

1 2

2 03 2 0a aa a

ì - =ïïíï + =ïî

Si resolvemos este sistema observamos que α1 = 0 ; α2= 0 con lo cual los vectores dados son L.I.

Otro ejemplo: Consideremos el siguiente conjunto de vectores:

−

− 2

1;

42

Planteamos la combinación lineal

=

−+

− 0

021

42

21 αα

=

−+

− 0

021

42

2

2

1

1

αα

αα

=

+−

−00

242

21

21

αααα

Resolviendo observamos que el sistema tiene infinitas soluciones por lo tanto el conjunto de vectores dados es Linealmente Dependiente.

Si busca en los textos de la bibliografía básica, los teoremas sobre indepen-dencia y dependencia lineal, arribará a las siguientes conclusiones:

1. Dos ó mas vectores son Linealmente Dependientes si y sólo si al menos uno de ellos se puede expresar como combinación lineal de los otros.

2. Todo conjunto que contenga un subconjunto Linealmente Dependientes es Linealmente Dependiente.

3. Todo subconjunto de un conjunto Linealmente Independientes. es Lineal-mente Independiente.

4. El vector nulo es Linealmente Dependiente. Por lo tanto todo conjunto que contenga al vector nulo es Linealmente Dependiente

5. Un conjunto con más de n vectores de n componentes es Linealmente Dependiente.

6. Un único vector distinto del nulo es Linealmente Independiente.

7. Si en un conjunto de vectores (donde el nulo no este incluido) es tal que cada uno de ellos tiene más ceros que el anterior el conjunto es Linealmen-te Independiente.

A modo de aplicación de estas nuevas herramientas y cómo un anticipo de lo que será el módulo 4 describamos formas de representación matricial y vectorial de un sistema de ecuaciones lineales.

Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas puede ser expre-

51


sado en forma general como:

11 1 12 2 1 1

21 1 22 2 2 2

1 1 2 2

n n

n n

m m mn n m

a x a x a x ba x a x a x b

a x a x a x b

ì + + + =ïïïï + + + =ïïíïïïï + + + =ïïî

donde xj representa la incógnita “j” para j = 1, . . . ,n aij indica el coeficiente en la ecuación “i “ que acompaña a la incógnita “xj”,

para i= 1, . ,m j= 1, . . ., n bi indica el término independiente de la i-ésima ecuación.

Formas de representación de un sistema

Dado un sistema de ecuaciones lineales es posible su representación en forma matricial y vectorial.

Forma matricial de un sistema:

11 12 1 1 1

21 22 2 2 2

1 2

n

n

m m mn n m

a a a x ba a a x b

a a a x b

é ù é ù é ùê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úê ú ê ú ê ú=ê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úë û ë û ë û

o en notación abreviada

A X = B

Donde A es la matriz de los coeficientes del sistema , X es el vector de incógnitas y B es el vector de términos independientes.

Forma vectorial del sistema

Asimismo podemos representar un sistema de ecuaciones como una com-binación lineal de vectores. El sistema anterior puede ser expresado como:

111 12 1

21 22 2 21 2

1 2

n

nn

m m mmn

aa a ba a a b

x x x

a a ba

é ùé ù é ù é ùê úê ú ê ú ê úê úê ú ê ú ê úê úê ú ê ú ê ú+ + + =ê úê ú ê ú ê úê úê ú ê ú ê úê úê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úê úë û ë û ë ûë û

También podemos definir La matriz ampliada del sistema como aquella que surge de agregar el vector de términos independientes a la matriz de coefi-cientes del sistema. La denotaremos A|B .

En general

52


11 12 1 1

21 22 2 2

1 2

n

n

m m mn m

a a a ba a a b

A B

a a a b

é ùê úê úê ú= ê úê úê úê úë û

Ejemplifiquemos las distintas formas de representación matricial:Consideremos el sistema:

1 2 3

1 2

1 2 3

1 2 3

2 12 3

24 2 2 2

x x xx x

x x xx x x

ì + + =-ïïïï - =-ïïíï- + + =ïïï + + =-ïïî

Forma matricial

1

2

3

2 1 1 11 2 0 31 1 1 2

4 2 2 2

xxx

é ù é ù-ê ú ê úé ùê ú ê úê ú- -ê ú ê úê ú =ê ú ê úê ú-ê ú ê úê ú

ë ûê ú ê ú-ë û ë û

Forma vectorial

1 2 3

2 1 1 11 2 0 3

1 1 1 24 2 2 2

x x x

é ù é ù é ù é ù-ê ú ê ú ê ú ê úê ú ê ú ê ú ê ú- -ê ú ê ú ê ú ê ú+ + =ê ú ê ú ê ú ê ú-ê ú ê ú ê ú ê úê ú ê ú ê ú ê ú-ë û ë û ë û ë û

Matriz ampliada

2 1 1 11 2 0 31 1 1 2

4 2 2 2

A B

é ù-ê úê ú-ê ú= ê ú-ê úê ú-ë û

Autoevaluación

actividad 1

Considere las siguientes matrices:

2 1 1 0 2 00 1 3 2 1 3

D E Fé ù é ù é ù- -ê ú ê ú ê ú= = =ê ú ê ú ê ú- -ë û ë û ë û

Obtenga:

a) D + E b) E − F c) D + 3 F d) E - F + D

e) La combinación lineal k1 D + k2 E + k3 F siendo k1 = −1; k2= 1/2 ; k3 = 2

53


actividad 2

Dadas las matrices:

2 1 1 1 0 20 1 3 2 2 14 3 1 1 4 0

A B Cé ù é ù é ù- -ê ú ê ú ê úê ú ê ú ê ú= = = -ê ú ê ú ê úê ú ê ú ê ú- -ë û ë û ë û

Obtenga:

a) A’ x B b) B x A c) C’ x B d) C’ x 2B e) A’ x B x C f) (B + B’) x A

actividad 3

a) ¿Qué condiciones son necesarias para efectuar la suma y el producto matri-cial respectivamente?

b) Determine los valores de los subíndices i, j, k, m, p, q, t, r para que la siguiente expresión matricial tenga sentido:

A5xi B3xj - Ckxm D4xp + Ftx2 = Hqxr

actividad 4

Sean las matrices

2 14 4

A−

= − 2 3

8 1B

− = − −

obtenga el resultado de A + (2B + ∅) − B , siendo ∅ la matriz nula.

actividad 5

Sean las matrices

2 14 4

A−

= − 2 3

8 1B

− = − −

I2 = matriz identidad

Indique cual de las siguientes matrices representa el resultado de efectuar la siguiente operación matricial A + 2 B - 3 ( B x I):

A) 4 212 5− −

B) 0 24 5

−

C) 0 24 5

− −

D) 4 212 5

− − −

E) 4 412 3

− −

54


actividad 6

Si A representa la matriz de insumos, donde cada fila corresponde a los insumos necesarios para la producción de cada artículo y P representa los precios de los respectivos insumos tal como sigue:

12

pp

P

pn

=

Entonces para obtener el costo total de cada artículo la operación matricial adecuada es:

a) A .P

b) P . A

c) P’. A

d) A. P’

e) Todas las opciones son incorrectas

actividad 7

Identifique la alternativa correcta.

Una matriz se llama triangular inferior cuando:

a) los elementos de la diagonal son nulos y los que están por debajo de la diagonal son distintos de cero;

b) los elementos de la diagonal son unos;

c) los elementos que están por debajo de la diagonal son todos distintos entre sí.

d) todos los elementos que están por encima de la diagonal son nulos;

e) todos los elementos de la diagonal son iguales entre sí.

actividad 8

Si A es de orden 3x5 y B es de orden 4x3, efectuando el producto entre ellas en el único orden posible se obtiene una matriz C de orden:

a) 3x3 b) 3x5 c) 4x3 d) 4x5 e) 5x4

actividad 9

Dados los vectores:

V1 = (-1, -2) ; V2 = ( -2, 1) ; V3 = (0,3)

Obtener:

a) V1 + V2 b) V3 - V1 c) 3 V2 d) V3 - 2 V2 e) V1 + V2 + V3

f) 2 V1 - V2 + 3 V3 g) 2 V1 - ( V2 + 3 V3 )

55


actividad 10

Si V1 = (1, −2, 1); V2 = (1, −4, 1) y V3 = (−1, 3, −1)

el resultado de la operación V1 − (− V2 + 2 V3) es:

a) 0 b) ( 2, −4 , 2) c) (0, 0, 0) d) (0, 8, 0) e) (4, −12, 4)

actividad 11

Siendo V, W, U vectores k y c escalares, cuál de las siguientes afirmaciones es falsa:

a) (k + c) V = k V + c Vb) Si V − W = U ==> W = V − Uc) (k.c)V= (kV). (cV)d) k (V + W) = k V + k We) V + W = W + V

actividad 12

Siendo V1 = (1, 2) ; V2 = (1, 3) , k1 = 2 ; k2 = -2/3. Obtenga la combinación lineal:

k1 V1 + k2 V2

actividad 13

Determine la dependencia o independencia lineal de los siguientes conjun-tos de vectores.

a) [ 1, 5] ; [ 1, 0] b) [1, 2] ; [2, 4] c) [ 1, 3] ; [ 3, 0] ; [0,1] d) [ 3, 0, 1] ; [ 1, 3, 4]e) [ 3, 0, 1] ; [ 1, 3, 4] ; [1, 0, 0] f) [ 3, 0, 1] ; [ 1, 3, 4] ; [6, 0, 2]g) [ 3, 0, 1] ; [ 1, 3, 4] ; [1, 0, 0]; [1, 1, 1] h) [ 3, 0, 1] ; [ 1, 3, 4] ; [0, 0, 0]i) [0, 0, 0, 0] j) [1, 1, 1]k) [1, 0, 0] ; [0, 1, 0] l) [1, 0, 0] ; [0, 1, 0] ; [0, 0, 1]m) [1, 2, 0] ; [-1, 1, 0] ; [0, 3, 0] n) [-1, 2, 0 ,3] ; [-1,-2, 0, 0]ñ) [-1, 2, 0 ,3] ; [-1,-2, 0, 0], ; [0, 0, 1, 0]; [0, 0, 0, 1]

actividad 14

Completar las siguientes afirmaciones:a) Si dos o más vectores son linealmente dependientes entonces ..................

...............................……….de ellos se expresa como combinación lineal del resto.

b) Un conjunto de vectores serán linealmente...................................... si y sólo si el vector nulo se expresa como combinación de ellos con todos los esca-lares iguales a cero.

c) Dos o más vectores son linealmente ...................................... si y sólo si el vector nulo se expresa como combinación de ellos con al menos uno de los escalares distinto de cero.

56


actividad 15

Determine cuál de los siguientes conjuntos de vectores es Linealmente independiente.

a) { (1, 1) ; (0 ,1); (0, 0)}b) { (-2, 3) ; (2, 0)}c) { (0, 0, 0) }d) { (-2, 0, 0) ; (1, 0, 1) ; (-1, 0, 1) }e) { (5, 0, 0) ; (4, -1, 0) ; (1, 1, 0) }

actividad 16

Establezca la veracidad o falsedad de las siguientes afirmaciones.

a) Todo conjunto que contiene un subconjunto L.D. es L.D.b) Todo subconjunto de un conjunto de vectores L.I. es L.I.

Claves de autoevaluación

actividad 1

a) 1 13 3

D Eé ù-ê ú+ = ê úë û

b) 3 0

4 5E F

é ù-ê ú- = ê úë û

c) 8 1

33 8

D Fé ù-ê ú- = ê ú- -ë û

d) 1 1

4 6E F D

é ù- -ê ú- + = ê úë û

e)

3 11 2212 62

D E F

é ùê úê ú- + + = ê úê ú- -ê úê úë û

actividad 2

a) A’ x B = 6 6 165 0 14

−

b) B x A =

2 214 718 14

− − −

c) C’ x B =[ ]1 4 2− − −

d) C’ x 2B = [ ]2 8 4− − − e) A’ x B x C=1810

f) (B + B’) x A=8 38 134 24

− − −

actividad 3

a) Para efectuar la suma matricial, las matrices deben ser del mismo orden y para efectuar el producto el número de columnas de la primera matriz debe ser igual al número de filas de la segunda matriz.

b) i = 3, j = 2, k = 5, m = 4, p = 2, q = 5, t = 5, r = 2

actividad 4

A + (2B + ∅) − B = A + B = 4 412 3

− −

actividad 5

Opción b)

57


actividad 6

Opción a)

actividad 7

Opción d)

actividad 8

Opción d)

actividad 9

a) V1 + V2 = (-3, -1) b) V3 - V1= (1, 5) c) 3 V2 =(-6, 3) d) V3 - 2 V2 = (4, 1)

e) V1 + V2 + V3 = (-3, 2) f) 2 V1 - V2 + 3 V3 = (0, 4) g) 2 V1 - ( V2 + 3 V3 )= (0, -14)

actividad 10

Opción c)

actividad 11

Opción c) es falsa

actividad 12

2 V1 + (-2/3) V2 = (4/3, 2)

actividad 13

a) Linealmente Independiente b) Linealmente Dependiente c) Linealmente Dependiente d) Linealmente Independiente e) Linealmente Independiente f) Linealmente Dependiente g) Linealmente Dependiente h) Linealmente Dependiente i) Linealmente Dependiente j) Linealmente Independientes k) Linealmente Independiente l) Linealmente Independiente m) Linealmente Dependiente n) Linealmente Independiente ñ) Linealmente Independiente.

actividad 14

a) Si dos o más vectores son linealmente dependientes entonces al menos uno de ellos se expresa como combinación lineal del resto.

b) Un conjunto de vectores serán linealmente independientes si y sólo si el vector nulo se expresa como combinación de ellos con todos los escalares iguales a cero.

c) Dos o más vectores son linealmente dependientes si y sólo si el vector nulo se expresa como combinación de ellos con al menos uno de los esca-lares distinto de cero.

58


actividad 15

Opción b)

actividad 16

a) Verdaderab) Verdadera


1. CHECA J.C.; “Algebra para economía y administración”; Ed.; Capítulo 2 y 3 páginas 31-43 y 97-120

bibliografía ampliatoria:

1. ANTON H. ; ”Introducción al Algebra Lineal” . Ed. Limusa; 1998. 2. AYRE F. “Matrices- Teoría y Problemas”. Ed. Mc Graw Hill. 1969.3. GROSSMAN S. I. “Algebra Lineal”. Ed. Mc Graw Hill.

MÓDULO 3

Herramientas Matriciales

61

Herramientas MatricialesEducación distribuida

MOduLO 3: HErraMiEntas MatriciaLEs

Introducción

En este módulo consideraremos los contenidos de las unidades 3, 4 y 5 del programa, que abarca una serie de conceptos asociados a matrices, ellos son: determinante, matriz inversa y rango de una matriz. Los incorporaremos a través de sus definiciones, destacaremos sus propiedades, formas de cálculo y vínculos existentes entre estos elementos y los demás temas del programa. En particular, estos ¿conceptos? se utilizarán en la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de forma matricial, que es el objetivo final de la asignatura.

Una de las características más interesantes de las matrices cuadradas, es decir de aquellas que tienen el mismo número de filas que de columnas, es lo que se conoce con el nombre de Determinante. El estudio de los determinantes en nuestro caso será básico, la profundidad y el grado de aplicación que se podría alcanzar va más allá de nuestros objetivos, sobre todo en desarrollos teóricos, pero es indispensable que como alumno universitario se tenga cono-cimiento de su existencia.

La matriz inversa es otra herramienta matricial de aplicación en economía, estadística, física etc. Si bien es posible obtener la matriz inversa a través del uso de determinantes, insistiremos en el método de Jordan, introduciendo previamente lo que denominamos Operaciones Elementales por filas; ésto nos permitirá lograr la habilidad de cálculo necesaria para abordar las unidades siguientes. La aplicación de propiedades también será de interés.

Finalmente otra característica matricial que permite analizar los sistemas de ecuaciones Lineales es “el rango de una matriz”. Su definición requiere y se vincula a temas vistos anteriormente tales como independencia lineal y opera-ciones elementales por filas.



Calcular determinantes de matrices de orden 2 y de orden 3.•

Aplicar propiedades que le permitan obtener el determinante de matrices •de mayor orden.

Establecer la existencia ó no de la matriz inversa a partir del cálculo de su •determinante.

Realizar operaciones elementales por filas sobre una matriz.•

Aplicar las operaciones elementales con el objetivo de encontrar la matriz •inversa.

Calcular el rango de una matriz a partir del escalonamiento de la misma.•

Realizar operaciones elementales por filas sobre una matriz con objetivos •determinados (escalonar y/o reducir una matriz).

Aplicar propiedades de rango.•

62

Herramientas Matriciales Educación distribuida


Determinante

Asociada a cada matriz cuadrada A existe un número real al cual se deno-mina determinante de A y se simboliza A.

definición formal de determinante

“El determinante de una matriz A de orden n es el número que surge de la suma de n! términos. Cada término se obtiene como el producto de cierto signo por n factores, donde los factores son elementos de A de manera tal que ellos pertenecen a filas distintas y columnas distintas y el signo será más ó menos, según la permutación de los segundos subíndices sea par o impar.”

Veamos como se obtiene el determinante en los casos particulares de una matriz de orden 2 y una matriz de orden 3

Esquema conceptual

Asociadas a ciertas matrices, daremos los conceptos de determinante, ma-triz inversa y rango, especificaremos la forma de cálculo de cada una de estas herramientas matriciales y sus propiedades.

Observe este esquema, lo ayudará a entender la relación entre los conteni-dos principales a tratar en esta unidad como así también muestra la conexión y orden lógico de tratamiento.

MATRICESCUADRADAS

MATRICES DECUALQUIER

DETERMINAN RANGO

nonulo Matriz

regular

INVERSA

DefiniciónForma de cálculoPropiedades

admiten admiten

posee

incluye

63


cálculo del determinante de una matriz 2x2:

a11 a12

Sea A = è A = a11 . a22 − a12 . a21

a21 a22

Es decir que el determinante para el caso de una matriz de orden 2 se ob-tiene como la resta entre el producto de los elementos de la diagonal principal y el producto de los elementos de la diagonal secundaria.

Ejemplo:

2 –3Si A = èA= 2 . 8 – (–3) . 5 = 31 5 8

cálculo del determinante de una matriz 3x3.

Sea la matriz

a11 a12 a13

A = a21 a22 a23 a31 a32 a33

El cálculo del determinante se realiza a través de la siguiente fórmula:

A= a11 a22 a33 + a12 a23 a31 + a13 a21 a32 − a13 a22 a31 − a12 a21 a33 − a11 a23 a32

Ejemplo:

2 -3 1 Si A = 1 0 2 è A = 2 .0.1 + (-3) .2 .5 + 1.1.8 – 1.0.5 – (-3) .1.1 – 2.2.8 = -51 5 8 1

Observar que para calcular el determinante se hacen todos los productos posibles de tres elementos que se encuentren en filas y columnas diferentes y luego se suman los tres primeros y se restan los tres productos restantes

Este mismo cálculo se puede efectuar a través de una regla práctica que se conoce con el nombre de Regla de Sarrus.

El cálculo de determinantes de matrices de mayor orden puede resultar complicado por ello se recurre al uso de propiedades, algunas de las cuales se presentan a continuación.

Propiedades de los determinantes:

1) Si se intercambian dos líneas paralelas el determinante cambia de signo pero no de valor absoluto.Ejemplo:

2 -3Si A = è A = 31 5 8

64


Intercambiemos las dos columnas de A obteniendo una matriz:

-3 2B = è B =-31 8 5

Observemos que efectivamente la propiedad se verifica.

2) Si se multiplica una línea de una matriz por una constante el determinante queda multiplicado por dicha constante.

Ej.: Multipliquemos por 3 la primera fila de la matriz A del ejemplo anterior obteniendo una matriz

6 -9C = è C = 48 – (-45) = 93 esto es la constante 3 por el det. de A 5 8

3) Si se adiciona a una línea una constante por otra paralela el determinante no se modifica.

4) El determinante de la transpuesta de una matriz es igual al determinante de la matriz originalEn símbolos: A' = A

5) El determinante del producto de dos matrices cuadradas es igual al produc-to de los determinantes de las respectivas matrices factores.En símbolos: A . B = A . B

6) El determinante de una constante por una matriz es igual a la constante elevada al orden de la matriz por el determinante de la matriz.En símbolos: k A = kn A para todo k ≠0 , siendo n el orden de A.

7) El determinante de una matriz triangular ó de una matriz diagonal es igual al producto de los elementos de la diagonal principal.En particular el determinante de la matriz identidad es igual a 1. I = 1

8) El determinante de una matriz es cero si y sólo si sus líneas paralelas (filas ó columnas) constituyen un conjunto de vectores L.D.

En particular el determinante de una matriz será cero:

a) Si la matriz tiene una línea nula.

b) Si la matriz tiene dos líneas proporcionales.

c) Si una línea de una matriz resulta de la combinación lineal de líneas parale-las.

OBSERVACIÓN

En general el determinante de la suma de matrices no es igual a la suma de los determinantes.

65


Matriz inversa

Operaciones Elementales Por Filas

Sobre una matriz se pueden realizar tres tipos de operaciones muy impor-•tantes que preservan ciertas características de la matriz y que permiten obtener información útil a la hora de resolver ecuaciones, como veremos más adelante.

Las operaciones elementales por filas son: 1) Intercambio de dos filas. 2) Multiplicación de una fila por una constante no nula. 3) Adición a una fila de una constante por otra fila.

Ejemplos

Sea A =

−−

420131

1) Si en A intercambiamos la 1ª fila con la 3ª fila obtenemos B=

−−

310142

2) Si en A multiplicamos la 2ª fila por 3 obtenemos C=

−−

420331

3) Si multiplicamos la 1ª fila de A por 2 y se la sumamos a la 3ª fila obtene -mos D=

1 31 0

0 10

−

Las matrices obtenidas no son iguales a la matriz A pero si son equivalen-tes por filas a la matriz A.

Formalmente:

Dos matrices se dicen equivalentes por filas si una se obtiene a partir de la otra, a través de una cantidad finita de operaciones elementales por filas.

En el ejemplo anterior A ∼ B ; A∼ C ; A ∼ D

Se puede demostrar que esta relación de equivalencia es transitiva, es decir

Si A ∼ B y B ∼ C entonces A ∼ C

Si las operaciones elementales se efectúan sobre una matriz identidad la matriz resultante recibe el nombre de matriz elemental. Diremos entonces

66


que:

Una matriz elemental es aquella que surge de la matriz identidad a partir de una operación elemental por filas.

Aquí presentamos algunos ejemplos:

Partiendo de la identidad de orden 3 I3 =

100010001

1) Intercambiando 2ª con 3ª obtenemos la matriz elemental E1=

010100001

2) Multiplicando la 2ª fila por (–2 ) obtenemos la matriz elemental E2=

−

100020001

3) Sumando a la 1ª fila de la I, la 2ª fila previamente multiplicada por (–2) obtenemos la matriz elemental E3=

−

100010021

Propiedad fundamental de las matrices elementales:

Si se realiza una operación elemental sobre una matriz Amxn, obteniendo una matriz Cmxn y se realiza la misma operación elemental sobre la matriz identidad de orden m (I) obteniendo una matriz E de orden m entonces E . A = C.

Esta propiedad servirá para justificar uno de los métodos que se usan en la obtención de lo que se conoce con el nombre de matriz inversa.

Matriz inversa

Sea A una matriz cuadrada tal que existe una matriz B que cumple que A.B=B.A=I, entonces diremos que A es inversible y que B es la matriz inversa de A. La matriz inversa se simboliza A-1.

Ejemplo: Dada la matriz A =

− 11

11 su matriz inversa es A-1 =

OBSERVACIÓN Si multiplicamos A por A-1 obtendremos la matriz Identidad

Para que exista la matriz inversa de una matriz A, se debe cumplir que el determinante de A sea distinto de cero, en tal caso se dice que A es no singular.

Proposición: Si A tiene inversa entonces su inversa es única.

−2/12/12/12/1

67


Método de Jordan (para obtener la inversa de una matriz)

Se basa en utilizar en forma reiterada la propiedad fundamental de las ma-trices elementales.

La obtención de la matriz inversa se logra aplicando operaciones elemen-tales por filas sobre la matriz que resulta de agregar a la matriz A la matriz identidad del mismo orden. Se intenta transformar la matriz A en la identidad.

Ejemplo: Veamos como obtener la matriz inversa de A =

− 11

11

Partimos de la matriz A a la cual le agregamos a derecha la matriz identidad

1 1 1 01 1 0 1−

Sumemos la primera fila a la segunda, para así obtener la primera columna de la identidad.

1 1 1 00 2 1 1

Multipliquemos la segunda fila por 1/2.

1 1 1 00 1 1/ 2 1/ 2

Multiplicamos la segunda fila por (-1) y se la sumamos a la primera fila.

1 0 1/ 2 1/ 20 1 1/ 2 1/ 2

−

I A-1

Hemos obtenido así la matriz inversa de la matriz dada.

Otro ejemplo: Calcular la matriz inversa de la siguiente matriz.

2 2 2 A= 1 -1 0 3 1 4

Al igual que en el caso de una matriz de orden 2, se parte de una matriz A ampliándola con la matriz identidad del mismo orden y se realizan operaciones elementales sobre toda esa matriz ampliada hasta obtener como equivalente a la matriz A a la identidad.

2 2 2 1 0 0 A | I= 1 -1 0 0 1 0 3 1 4 0 0 1

68


Si se desea transformar A en la identidad el primer paso es buscar que el “a11= 2” se transforme en 1.

Para lograr un 1 en el primer elemento diagonal, podemos intercambiar filas (también podríamos haber multiplicado por ½ , eso es una decisión personal )

1 -1 0 0 1 0 2 2 2 1 0 0 3 1 4 0 0 1

A este primer elemento igual a 1 se lo suele denominar elemento pivote y la fila donde el se encuentra fila pivote.

Pero como queremos llegar a la identidad . . . Por debajo del 1 pivote, debe haber ceros.

Para lograr que el 2 que está por debajo del pivote se transforme en cero, podemos multiplicar la primer fila por (–2) y sumarla a la fila 2.

1 -1 0 0 1 0 0 4 2 1 -2 0 3 1 4 0 0 1

De la misma manera para lograr que el 3 se transforme en cero, podemos multiplicar la primera fila por (–3) y sumarla a la fila 3.

1 -1 0 0 1 0 0 4 2 1 -2 0 0 4 4 0 -3 1

Ahora habrá que obtener la segunda columna de la identidad. Ud. puede tomar distintos caminos en este caso es más simple primero hacer 0 el a32= 4 . Para ello multiplicamos la segunda fila por (-1) y se la sumamos a la tercera fila.

1 -1 0 0 1 0 0 4 2 1 -2 0 0 0 2 -1 -1 1

El cuatro que está sobre la diagonal se puede transformar en 1 si multiplica-mos la segunda fila por 1/4.

1 -1 0 0 1 0 0 1 1/2 1 /4 -2/4 0 0 0 2 -1 -1 1

A continuación deberíamos lograr que el (-1) se transforme en cero, para ello sumemos la segunda fila a la primera.

1 0 1/2 1/4 1/2 0 0 1 1/2 1/4 -2/4 0 0 0 2 -1 -1 1

Hemos logrado la segunda columna de la identidad, por lo tanto debemos obtener la tercera columna.

69


¿Cómo hacemos para transformar el 2 en un 1?La única alternativa eficiente es multiplicar la tercera fila por 1/2.

1 0 1/2 1/4 1/2 0 0 1 1/2 1/4 -2/4 0 0 0 1 -1/2 -1/2 1/2

Para obtener los ceros ¿qué operación elemental usamos?.......la tercera operación elemental, que en este punto consiste en multiplicar la fila pivote por (-1/2) y sumarla a la fila que queremos modificar.

Si multiplicamos la tercera fila por (-1/2) y se la sumamos a la primera fila obtenemos

1 0 0 2/4 3/4 -1/4 0 1 1/2 1/4 -2/4 0 0 0 1 -1/2 -1/2 1/2

Si multiplicamos la tercera fila por (-1/2) y se la sumamos a la segunda fila obtenemos

1 0 0 2/4 3/4 -1/4 0 1 0 2/4 -1/4 -1/4 0 0 1 -1/2 -1/2 1/2

OBSERVACIÓN Como hemos transformado A en la identidad, la matriz del lado dere-

cho es A-1

2/4 3/4 -1/4

Conclusión: A-1 = 2/4 -1/4 -1/4

-1/2 -1/2 1/2

Propiedades de la matriz inversa

1) La matriz inversa de la inversa de una matriz es igual a la matriz original.

2) La inversa de la transpuesta es igual a la transpuesta de la inversa.

3) La inversa de un producto de matrices inversibles es igual al producto de las inversas en orden invertido.

4) La inversa de una constante por una matriz, es igual a la inversa de la cons-tante por la inversa de la matriz.

5) la inversa de una matriz diagonal es otra matriz diagonal cuyos elementos son los correspondientes inversos de la matriz original.

Rango de una matriz

El rango de una matriz A está dado por el número máximo de líneas paralelas linealmente independientes que posee la matriz. Se simboliza r(A).

70


Dado que la definición de rango habla de líneas paralelas linealmente in-dependientes, se puede considerar el rango fila (cuando se cuenta el número máximo de filas L.I.) ó del rango columna (cuando se cuenta el número máximo de columnas L.I) en cualquier caso se demuestra que el rango fila es igual al rango columna.

Por ejemplo:

Si A =

−−

000004100821

observando las filas podemos establecer que la primera

y la segunda son L.I., mientras que la tercera es nula, con lo cual el rango fila es 2.

Si analizamos las columnas, la primera columna y la segunda son L.I. pero la tercera es múltiplo de la segunda y la cuarta es nula, así el rango columna es 2.

Hay situaciones donde encontrar a simple vista el rango de una matriz no es sencillo, pero afortunadamente se tiene el siguiente resultado (muy impor-tante)

Proposición:

Matrices equivalentes por filas tienen el mismo rango.La idea es partir de la matriz a la cual se le quiere calcular el rango y a través

de operaciones elementales encontrar una matriz equivalente por filas en don-de el cálculo del rango sea simple.

Esto ocurre cuando la matriz está escalonada. Una matriz se dirá escalonada por filas si :

El primer elemento no nulo de cada fila es 1.•

Cada fila no nula tiene más ceros a izquierda que la anterior.•

Si hay filas nulas, éstas se ubican como últimas filas.•

Como consecuencia del teorema y de la definición de matriz escalonada por filas se puede afirmar que:

“El rango de una matriz es igual al número de filas no nulas de su corres-pondiente matriz escalonada por filas”

Veamos un ejemplo

Sea A =

−−

−−

041304120821

Realicemos operaciones elementales por filas hasta escalonar la matriz, así obtenemos la matriz B

B =

−−

000004100821

Vemos que el número de filas no nulas de la matriz escalonada B es 2 y como B es equivalente por filas a A concluimos que el r(A) = r(B)= 2

71


Otro concepto que será útil más adelante es el de matriz escalonada redu-cida por filas.

Una matriz se dirá escalonada reducida por filas si :

El primer elemento no nulo de cada fila es 1.•

Cada fila no nula tiene más ceros a izquierda que la anterior.•

Todos los elementos que están por encima y por debajo de ese primer •elemento no nulo son ceros.

Si hay filas nulas, éstas se ubican como últimas filas.•

Autoevaluación

actividad 1

Calcule el determinante de las siguientes matrices

1 1 0 2 1 0 2 2 30 1 2 1 3 2 1 1 34 3 4 1 1 4 0 1 0

A B C− −

= = = − − − − −

2 1 1 4 2 50 1 3 2 1 3

D E F− −

= = = − −

actividad 2

Con las matrices de la actividad 1 calcule los siguientes determinantes apli-cando todas las propiedades posibles.

a) 2Ab)A.B c)F' d)D.D'e)3(A−−B)f)100(A+C)

actividad 3

Calcule el determinante de las siguientes matrices (Aplique propiedades)

actividad 4

Si el determinante de cierta matriz A de orden 4x4 es 5; indique cuál será el determinante de la matriz que se obtiene a partir de A realizando cada uno de los siguientes cambios:

a) B se obtiene intercambiando dos filas de A.

b) C se obtiene multiplicando una fila de A por 1/3.

c) D se obtiene restando a la primera fila de A, la segunda fila multiplicada por 2.

0 0 0 20 0 1 30 2 5 11 3 5 4

A

= −

1 0 0 00 4 0 00 0 5 0

10 0 05

B

−

= −

0 0 0 20 1 1 30 2 2 61 3 5 4

C

= − − −

5 0 0 20 0 1 37 0 5 11 0 5 4

D

=

72


actividad 5

Encuentre el valor de k para que el determinante de la siguiente matriz sea DISTINTO DE CERO:

1 2 02 1 5

1 3R

k

= −

actividad 6

Sabiendo que A y B son dos matrices de orden 3 con A = −2 B = −3 ¿cuál es el valor del determinante de la matriz (−2 A B)?

actividad 7

Encuentre, si existe, la inversa de cada una de las siguientes matrices.

1 52 1 1 4 2 5

3 20 1 1 4 1 3

1 0A B C D

− − − = = = = − − − −

1 1 0 2 1 00 1 2 1 0 14 3 4 1 1 4

E F− −

= = − −

actividad 8

Dada la matriz

0 1 -3 A = 3 2 4 0 2 k

¿Cuál debe ser el valor de k para que A no tenga inversa?

actividad 9

Exprese en símbolos las propiedades de la matriz inversa.

actividad 10

¿Cuáles de las siguientes afirmaciones, en general, son verdaderas y cuáles falsas?

a) A. A = A , con Α≠ 0 ⇒ A = I

b) Si B y C son inversas de A entonces B = C.

c) A. A′= I

d) La inversa de una matriz diagonal es otra matriz diagonal.

e) La inversa de una matriz, si existe, es única.

f) La inversa de la inversa es igual a la matriz original.

73


g) La inversa de una matriz triangular superior es otra matriz triangular superior.

h) La inversa de la transpuesta es igual a la transpuesta de la inversa.

actividad 11

Establezca la veracidad o falsedad de las siguientes afirmaciones

a) Matrices equivalentes por filas tienen el mismo rango.

b) Matrices equivalentes por filas tienen el mismo determinante.

actividad 12

Determine el rango de cada una de las siguientes matrices escalonadas:

1 0 2 30 1 0 00 0 1 00 0 0 1

A

− =

1 1 2 00 1 3 80 0 0 00 0 0 0

B

=

1 2 80 1 40 0 00 0 00 0 0

C

− − =

actividad 13

Sea C =

−−

−−

−−

410412413412821

escalone por filas y verifique que su rango es 2.

actividad 14

Revise en la bibliografía cuáles son las propiedades del rango de una matriz.

actividad 15

Si A es una matriz de mxn , B otra matriz , ¿cuál de las siguientes expresio-nes simbólicas es verdadera y cuál es falsa?

a) r(A.B) ≤ mín {r(A), r(B)}

b) r(A) ≤ mín m, n

c) A ∼ B ⇒ r(A) = r(B)

d) r(A . A′ ) = r(A). r(A′ )

e) Si I es la matriz identidad de orden n, entonces r (I ) = n.

f) Matrices equivalentes por filas tienen la misma inversa.

g) Si se multiplica A por su inversa obtiene la matriz identidad.

h) Dos matrices de distinto orden NO pueden ser equivalentes por filas.

i) Matrices equivalentes por filas tiene la misma matriz reducida escalonada por filas.

74



actividad 1

D=2 E=−14 F=−1 A=2 B=30 C=3

actividad 2

a) 2 A = 16 b) A.B = 60 c) F' = -1 d) D. D'= 4

e) 3 (A − B)= 0 f) 100 (A + C) = 0

actividad 3

A = -4 Si se realizan dos intercambios de filas se puede obtener una matriz triangular cuyo determinante es (-4)

B = 4 Como se trata de una matriz diagonal su determinantes se obtiene multiplicando los elementos de la diagonal principal.

C = 0 Posee dos filas proporcionales.

D = 0 Posee una columna nula.

actividad 4

a) det(B) = -5 b) det(C) = -5/3 c) det(D) = 5

actividad 5

Si dejamos indicado el cálculo del determinante de R , resulta:

R = 3 + 10 -5 k +12

Veamos para qué valor de k el determinante es igual a cero:

3 + 10 -5 k +12 = 0 k = 5

Por lo tanto el determinante de R será distinto de cero para todo k ≠ 5

actividad 6

(−2 A B) = −48

actividad 7

1 1 1 1

3 51 111 11; ;2 2

1 20 111 11

A B no existe C D no existe− − − −

= = − −

75


1

1 4 15 5 55 2 13 8 24 2 1 ;5 5 5

1 1 1 1 122 2 5 5 5

E F−

− − = − = − − − − −

actividad 8

k = -6

actividad 9

1) La matriz inversa de la inversa de una matriz es igual a la matriz original. En símbolos: ( ) 11A A

−− =2) La inversa de la transpuesta es igual a la transpuesta de la inversa.En símbolos: ( ) ( )1 '' 1A A

− −=3) La inversa de un producto de matrices inversibles es igual al producto de las

inversas en orden invertido. En símbolos: ( ) 1 1 1. .A B B A− − −=4) La inversa de una constante por una matriz, es igual a la inversa de la cons-

tante por la inversa de la matriz. En símbolos: ( ) 1 1 1.kA k A− − −=5) La inversa de una matriz diagonal es otra matriz diagonal cuyos elementos

son los correspondientes inversos de la matriz original. En símbolos:

11 1

12 1 2

1

0 0 0 00 0 0 0

0

0 0 0 0n n

d dd d

A con A A

d d

−

−−

−

= ≠ ⇒ =

6) El determinante de la matriz inversa es igual al recíproco del determinante de la matriz. En símbolos: 1 1A

A− =

actividad 10

a) Verdaderab) Verdaderac) Falsad) Verdaderae) Verdaderaf) Verdaderag) Verdaderah) Verdadera

actividad 11

a) Verdaderab) Falsa

76


actividad 12

r(A)= 4 ; r(B)= 2 ; r(C) = 2

actividad 13

Forma escalonada por filas de C =

1 2 80 1 40 0 00 0 00 0 0

− −

Se observa que posee dos filas no nulas por lo tanto r(C) = 2

actividad 14

PROPIEDADES DEL RANGO:

1) El rango de una matriz es menor ó igual que el menor entre el número de filas y el número de columnas, que la misma posee.

En símbolos: r(Amxn) ≤ mín{m, n}

2) El rango de una constante distinta de cero por una matriz es igual al rango de la matriz.

En símbolos: r( k A) = r(A) ∀ k ≠ 0Nota: El símbolo ∀ significa “para todo”

3) El rango de A es igual al de su transpuesta.

En símbolos: r( A’) = r(A) 4) El rango de la identidad de orden “n” ó de cualquier matriz no singular de

orden n, es igual a n. (en tal caso se suele decir que la matriz tiene rango máximo)

En símbolos: Anxn , A ≠ 0 ⇒ r(A) = n

5) El rango de la matriz nula es cero.

En símbolos: r( ∅) = 0

6) El rango del producto entre dos matrices es menor ó igual al menor de los rangos de las matrices factores.

En símbolos: r(AxB) ≤ mín{r(A), r(B)}

7) El rango del producto de dos matrices cuando una de ellas es no singular es igual al rango de la otra matriz.

En símbolos:Sean A y B matrices tales que A ≠ 0 ⇒ r(AxB) = r(B)

Ó alternativamente:Sean A y B matrices tales que B ≠ 0 ⇒ r(AxB) = r(A)

77


actividad 15

a) Verdaderab) Verdaderac) Verdadera d) Falsae) Verdadera f) Falsag) Verdaderah) Verdadera i) Verdadera


1. CHECA J.C.; “Algebra para economía y administración”; Capítulos 4 y 5.


MÓDULO 4

Métodos de resolución de sistemas de Ecuaciones Lineales

81

Métodos de resolución de sistemas de Ecuaciones LinealesEducación distribuida

MOduLO 4: MétOdOs dE rEsOLución dE sistEMas dE EcuaciOnEs LinEaLEs

Introducción

Hemos llegado módulo 4. Para su comprensión se requiere el conocimiento adecuado de los temas vistos en los módulos anteriores. Con distintas técnicas se pretende lograr un único objetivo general: resolver sistemas de ecuaciones lineales utilizando herramientas matriciales.

Los métodos de resolución que veremos son: la Regla de Cramer, el Méto-do de la Inversa y el Método de Gauss-Jordan.

Por su parte la Regla de Cramer y el método de la Inversa son sólo aplicables a sistemas de ecuaciones lineales con igual cantidad de ecuaciones que de in-cógnitas y para su implementación se necesitará saber calcular determinantes o matrices inversas, dependiendo del método que se decida aplicar.

En el caso del Método de Gauss- Jordan partimos de un sistema de ecua-ciones, lo expresamos en su forma matricial, lógicamente usamos matrices y vectores. A través de las operaciones elementales por filas y usando las pro-piedades de equivalencia transformamos el sistema de ecuaciones original en un sistema mucho más simple de analizar pero equivalente. En este punto se realiza el denominado análisis de rangos que permite clasificar al sistema en cuanto a su compatibilidad. En particular el método de Gauss-Jordan permite resolver sistemas de cualquier cantidad de ecuaciones y de incógnitas.

Es necesario que antes de iniciar este módulo sea capaz de definir con sus propias palabras los siguientes conceptos:

Matriz de coeficientes.•

Vector de incógnitas•

Vector de términos independientes.•

Matriz ampliada.•

Matriz reducida •

Veremos que a partir de la forma matricial de un sistema de ecuaciones lineales, podemos obtener determinantes y aplicar la regla de Cramer o bien usar la matriz inversa para resolver sistemas cuadrados para el mismo fin. Lue-go estudiaremos el método general de eliminación conocido con el nombre de método de Gauss-Jordan.



Resolver sistemas de ecuaciones lineales de una forma organizada y es-•tructurada.

Resolver sistemas usando la Regla de Cramer, el método de la Inversa y el •método de Gauss-Jordan

Clasificar un sistema en homogéneo y no homogéneo•

Establecer conclusiones válidas con respecto a la compatibilidad de un sis-•

82

Métodos de resolución de sistemas de Ecuaciones Lineales Educación distribuida

tema.

Distinguir entre distintos tipos de soluciones.•

Utilizar estas técnicas en problemas de aplicación práctica.•

Esquema conceptual

Observe este esquema, lo ayudará a entender la relación entre los conteni-dos principales a

tratar en este módulo como así también muestra la conexión y orden lógico de tratamiento.

Homogéneos No homogéneosMÉTODOS DE RESOLUCIÓN MATRICIAL

SISTEMAS DEECUACIONES

LINEALES

Forma Matricial Clasificación de los sistemas

TEOREMA DEROUCHÉ-FROBENIUS

DETERMINANTE

REGLA DECRAMER

INVERSA

MÉTODO DELA INVERSA

OPERACIONESELEMENTALES

MÉTODO DEGAUSS-JORDAN

admiten

implica

induce en

basada en basado en basado en

permiten aplicar

Los cuales son


Sistemas de ecuaciones lineales

Recordemos que todo sistema de ecuaciones se puede expresar en su forma matricial AX= B, donde A es la matriz de coeficientes del sistema, X el

83


vector de incógnitas y B es el vector de términos independientes.Así un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas puede ser expre-

sado en forma general como:

a11 x1 + a12 x2 + .... + a1n xn = b1

a21 x1 + a22 x2 + .... + a2n xn = b2

am1 x1 + am2 x2 + .... + amn xn = bm

donde

xj representa la incógnita “j” para j = 1, . . . ,n

aij indica el coeficiente en la ecuación “i “ que acompaña a la incógnita “xj” , para i= 1, . ,m j= 1, . . ., n

bi indica el término independiente de la i-ésima ecuación.

Asociado a dicho sistema tenemos su representación en forma matricial como sigue:

11 12 1 1 1

21 22 2 2 2

1 2

n

n

m m mn n m

a a a x ba a a x b

a a a x b

é ù é ù é ùê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úê ú ê ú ê ú=ê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úê ú ê ú ê úë û ë û ë û

o en notación abreviada

A X = B

Una solución del sistema es un conjunto de valores de x1 , x2 , . . . xn que satisface simultáneamente todas las ecuaciones.

Dos sistemas se dirán equivalentes cuando tengan exactamente las mis-mas soluciones.

Antes de desarrollar los métodos de resolución, recordemos como se clasi-fican los sistemas de ecuaciones lineales:

OBSERVACIÓN Los primeros dos métodos de resolución matricial que veremos sólo se

pueden utilizar para resolver sistemas de ecuaciones lineales con el mismo nú-mero de ecuaciones que de incógnitas.

COMPATIBLE(Cuando tiene solución)

INCOMPATIBLE(Cuando no tiene solución)

DETERMINADO(Solución única)

INDETERMINADO(infinitas soluciones)

SISTEMA DEECUACIONES

LINEALES

CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS DE ACUERDO AL TIPO DE SOLUCIÓN:

84


regla de cramer

Cuando la matriz de coeficientes de un sistema de ecuaciones lineales tie-ne determinante distinto de cero es posible encontrar el valor de cada una de las incógnitas a través del cálculo de un cociente de determinantes, esto es lo que se conoce como Regla de Cramer.

Consideremos la notación anterior, si nuestro objetivo es obtener la j-esima incógnita, esto es xj y siendo Axj la matriz que surge de reemplazar la columna j de la matriz de coeficientes por el vector de términos independientes, entonces:

AA

xjjx =

Ejemplo: Resolvamos por la Regla de Cramer el siguiente sistema de ecua-ciones lineales:

82

x yx y+ =

− + =

En este caso la forma matricial (A X = B) del sistema es:

1 1 81 1 2

xy

= −

Calculemos el determinante de la matriz de coeficientes del sistema:

A= 1 − (−1) = 2

Como este determinante es distinto de cero, la Regla de Cramer es aplicable.Para obtener el valor de cada una de las incógnitas, realizamos los siguien-

tes cálculos:

8 1

A 2 1 6 3A 2 2

xx x x x= ⇒ = ⇒ = ⇒ =

1 8A 1 2 10 5A 2 2

yy y y y−

= ⇒ = ⇒ = ⇒ =

Así el vector solución del sistema es 3

X5

=

Método de la inversa

Si AX = B es un sistema de ecuaciones lineales tal que A es de orden n e inversible entonces X = A-1B.

Observar: este método es aplicable únicamente cuando existe la matriz inversa. Ejemplo: Resolvamos por el método de la inversa el sistema de ecuaciones lineales planteado en el ejemplo anterior:

82

x yx y+ =

− + =

85


Siendo la matriz de coeficientes del sistema A =1 11 1

−

y recordando que en el módulo 3 calculamos la inversa de esta matriz, la cual resultó ser:

A-1 =

−2/12/12/12/1

para resolver el sistema bastará con realizar el producto matricial entre la inversa de A y el vector de términos independientes. El cálculo es el siguiente:

( ) ( )( ) ( )1/ 2 8 1/ 2 21/ 2 1/ 2 8 3

X X X1/ 2 1/ 2 2 51/ 2 8 1/ 2 2

+ − − = ⋅ ⇒ = ⇒ = +

Ahora veamos los conceptos preliminares a la aplicación del método de Gauss-Jordan.

La matriz ampliada del sistema surge de agregar el vector de términos independientes a la matriz de coeficientes del sistema. La denotaremos A|B .

En general

11 12 1 1

21 22 2 2

1 2

n

n

m m mn m

a a a ba a a b

A B

a a a b

é ùê úê úê ú= ê úê úê úê úë û

Teorema de Rouche-Frobenius: Un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas será compatible si y sólo si el rango de la matriz de coeficientes del sistema es igual al rango de la matriz ampliada correspondiente.

El siguiente teorema nos da la condición necesaria y suficiente para que un sistema de ecuaciones lineales sea compatible.

Corolario:Si un sistema de m ecuaciones lineales con n incógnitas es compatible

este tendrá solución única si y sólo si el rango de la matriz de coeficientes del sistema es igual al número de incógnitas.

Estas conclusiones se pueden esquematizar como sigue:

COMPATIBLEr(A) = r(A|B)

INCOMPATIBLEr(A) < r(A|B)

DETERMINADOr(A) = r(A|B) = n

INDETERMINADOr(A) = r(A|B) < n

SISTEMA DEECUACIONES

LINEALES

86


Método de Gauss-Jordan

Partiendo de la matriz ampliada y mediante operaciones elementales por fi-las sobre dicha matriz, se busca la matriz escalonada reducida de A, con ello se obtiene la matriz ampliada de un sistema de ecuaciones equivalente al original pero cuya resolución es prácticamente inmediata y cuya caracterización en cuan-to al tipo de soluciones resulta de aplicar el Teorema de Rouche-Frobenius.

Veamos como aplicar el método de Gauss-Jordan en un problema de índole económico.

EJEMPLO 1En cierta oficina de gobierno se nos informa que existe una partida de

$40.000que se debe destinar totalmente a tres tipos de subsidios para familias de bajos ingresos cuyos montos son de $100, $200 y $300, respectivamente.

Dada la finalidad social de la iniciativa, se impone que el número de sub-sidios de $100 representen un tercio de la suma del número de subsidios de $200 y $300.

Finalmente se establece que es indispensable que se otorguen en total 200 subsidios ¿cuántos subsidios de cada tipo se deberán otorgar?

Siendo x = cantidad de subsidios de $100 a otorgary = cantidad de subsidios de $200 a otorgarz = cantidad de subsidios de $300 a otorgar

El sistema resultante está dado por

100 x + 200 y + 300 z = 40.000 x = 1/3 (y + z) x + y + z = 200

Efectuamos el correspondiente pasaje de términos. Se obtiene el sistema ordenado:

100 x + 200 y + 300 z = 40.000 3 x – y – z = 0 x + y + z = 200Partimos de la matriz ampliada del sistema y operamos por filas hasta obte-

ner la matriz escalonada reducida de A.

100 200 300 40.000 3 -1 -1 0 1 1 1 200

1 2 3 400 3 -1 -1 0 1 1 1 200

1 2 3 400 0 -7 -10 -1200 0 -1 -2 -200

1 2 3 400 0 1 2 200 0 -7 -10 -1200

1 0 -1 0 0 1 2 200 0 0 4 200

1 0 -1 0 0 1 2 200 0 0 1 50

1 0 0 50 0 1 0 100 0 0 1 50

r(A) = 3

r(A/B) = 3

Como r(A) = r(AB) = n el sistema es COMPATIBLE DETERMINADO

87


50 SOLUCIÓN: x = 50; y = 100 ; z = 50 ó X = 100 50

Ahora bien, en la resolución de sistemas de ecuaciones se puede llegar a distintas estructuras de matrices reducidas, por ejemplo

EJEMPLO 2Sea el sistema 100 x + 200 y + 300 z = 40.000 x + y + z = 200

Planteando la matriz ampliada y a través de operaciones elementales por filas se llega a la siguiente matriz ampliada

100 200 300 40.000 1 1 1 200 1 2 3 400 1 1 1 200 1 2 3 400 0 -1 -2 -200 1 0 -1 0 0 1 2 200

r(A) = 2

r(A/B) = 2 < n = 3 sistema compatible indeterminado

EJEMPLO 3

2 x + 3 y + z + w =100 x + y + z = 30 x + 2 y + w = 50

2 3 1 1 100 1 1 1 0 30 1 2 0 1 50 1 1 1 0 30 1 2 0 1 50 2 3 1 1 100 1 1 1 0 30 0 1 -1 1 20 0 0 0 0 20 1 0 2 -1 10 0 1 -1 1 20 0 0 0 0 20

r(A) = 2

r(A/B) = 3

Como r(A) < r(AB) el sistema es INCOMPATIBLE

Sistema homogéneo: es aquel en el cual el vector de términos indepen-dientes es el vector nulo.

Partimos de la matriz ampliada del sistema y operamos porhasta obtener la matriz escalonada reducida de A.

88


En símbolos AX = φ

Los sistemas homogéneos son siempre compatibles. ¿Por qué?.

En caso de ser compatibles determinados la única solución es el vector nulo. Esta se denomina solución trivial.

En caso de ser compatibles indeterminados, ¿tienen la solución trivial?

Comparación final:Sin temor a equivocarnos, dado lo restrictivo de la regla de Cramer y el mé-

todo de la inversa, podemos establecer que el método de mayor importancia, por su practicidad y su uso sin restricciones, es el Método de Gauss-Jordan.

Autoevaluación

actividad 1

En los siguientes sistemas: a) Encuentre la forma matricial del sistema. Identifique la matriz de coeficien-

tes el vector de incógnitas y el vector de términos independientes.b) Resuelva ambos usando la Regla de Cramer y el Método de la Inversa.

A) – 2 x + y – 5 = 0 2 x – 4 y = – 1

B) – x + y + z = 0 2 x – 2 y = – 1 3 x + z = 4

actividad 2

Si es posible la aplicación del método de la Inversa o de la Regla de Cramer, ¿qué se puede afirmar sobre la compatibilidad del sistema de ecuaciones?

actividad 3

Siendo la forma matricial de un sistema de ecuaciones lineales

3 4 45 2 1

xy

= − −

Aplique la regla de Cramer, para obtener la solución del sistema.

actividad 4

Plantee y resuelva el siguiente problema utilizando la Regla de Cramer y el Método de la Matriz Inversa.

Una compañía produce tres tipos de muebles para patio: sillas, mecedoras y sillones reclinables. Cada uno requiere de madera, plástico y aluminio. Los requerimientos técnicos de producción son los siguientes: Cada silla utiliza, 1 unidad de madera, 1 unidad de plástico y 2 unidades de aluminio. Cada mece-dora utiliza, 1 unidad de madera, 1 unidad de plástico y 3 unidades de aluminio.

89


Por último cada sillón utiliza, 1 unidad de madera, 2 unidades de plástico y 5 unidades de aluminio.

La compañía tiene en existencia 400 unidades de madera, 600 unidades de plástico y 1500 unidades de aluminio. Si se quiere utilizar todos los insumos ¿cuántas sillas, mecedoras y sillones debe fabricar?

actividad 5

Encuentre la matriz ampliada del siguiente sistema de ecuaciones lineales y resuelva por el método de Gauss-Jordan.

– x + y + z = 0 2 x – 2 y = – 1 3 x + z = 4

actividad 6

Seleccione la alternativa correcta.Dado un sistema de ecuaciones lineales con n incógnitas, AX=B , tal que

r(A) = r(A|B) , entonces el sistema es:

a) compatible determinado o compatible indeterminado.b) no se puede contestar por falta de datos.c) compatible determinado.d) compatible indeterminado.e) incompatible.

actividad 7

Seleccione la alternativa correcta.En un sistema de ecuaciones lineales del tipo AX= B

a) Si r(A)< r(A|B) el sistema es incompatible.b) Si r(A)= r(A|B) el sistema es compatible determinado.c) Si r(A)= r(A|B) el sistema es incompatible.d) Si r(A)< r(A|B) el sistema es compatible indeterminado.e) Si r(A)< r(A|B) el sistema es compatible determinado.

actividad 8

En tres sistemas de ecuaciones lineales, se aplicó el método de Gauss-Jordan a las correspondientes matrices ampliadas de cada sistema, obteniendo las matrices equivalentes por filas que figuran a continuación:

A)

1 0 0 10 1 0 10 0 1 0

00 0 0

é ùê úê ú-ê úê úê úê úê úë û

B)

1 0 0 1 00 1 0 1 10 0 1 1 0

00 0 0 0

é ùê úê ú-ê úê úê úê úê úë û

C)

1 0 20 1 0

10 000 0

é ùê úê úê úê úê úê úê úë û

En cada caso indique: a) el número de ecuaciones y de incógnitas que tenía el sistema original, b) realice el correspondiente análisis de rangos, c) clasifique al sistema , d) indique cuál es la solución, cuando exista.

90


actividad 9

Seleccione la alternativa correcta.

Sea AB =

1 0 2 00 1 3 00 0 0 00 0 0 0

−

la matriz ampliada reducida de un sistema de ecuaciones lineales, se puede afirmar que el sistema:

a) Es compatible determinado con única solución la trivial.b) Es compatible determinado con única solución (2, -3, 0)c) Es compatible indeterminado con solución (0, 0, z) , para todo z real.d) Es compatible indeterminado con solución (2, -3, z) , para todo z real.e) Es compatible indeterminado con solución (2z, -3z, z) , para todo z real.

actividad 10

Seleccione la alternativa correcta.Si la siguiente es la matriz ampliada de un sistema de ecuaciones lineales

luego de haber efectuado algunas operaciones elementales por fila:

4 1 1 1

0 2 1 5/

0 0 1 0

0 0 0 0

A B

=

Podemos establecer que:

a) El sistema es incompatible pues r(A) >r(A/B)b) El sistema es compatible determinado pues r(A) = r(A/B)= número de ecua-

ciones.c) El sistema es compatible indeterminado pues r(A) = r(A/B)< número de

ecuaciones.d) El sistema es compatible determinado pues r(A) = r(A/B)= número de in-

cógnitas.e) El sistema es compatible indeterminado pues r(A) = r(A/B)< número de

incógnitas.

actividad 11

Indique para qué valor/es de k el siguiente sistema es incompatible.

2 + 4

2 4x y kx y

= + =

a) únicamente para k= 4b) únicamente para k= 8

91


c) para todo k ≠ 4d) para ningún valor de ke) para todo k ≠ 8

actividad 12

a) ¿Cuándo se dice que un sistema es homogéneo y cual es su principal característica?

b) Revise en el módulo 2 en qué tema fue necesaria la resolución de sistemas de ecuaciones lineales homogéneos.

actividad 13

Dado un sistema de ecuaciones lineales con n incógnitas del tipo AX=∅, tal que r(A) < n ¿qué se puede concluir con respecto a la compatibilidad del sistema?

actividad 14

Luego de realizar algunas operaciones elementales por filas sobre la matriz ampliada de un sistema de ecuaciones lineales se obtuvo:

1 0 2 ╎ 0 A╎B = 0 1 1 ╎ 2 0 0 k ╎ 0

establezca como es este sistema si k es cero ó k es distinto de cero.

actividad 15

Sea AX= B un sistema de ecuaciones lineales compatible. Considere los vectores columnas de A: (A1, A2,…. An) y también el vector B.

En este contexto, establezca si el conjunto de vectores: { A1, A2,…. An , B} constituyen un conjunto de vectores Linealmente independientes o Linealmen-te dependientes.


actividad 1

a) Forma matricial

A) 2 1 52 4 1

xy

− = − −

B) 1 1 1 0

2 2 0 13 0 1 4

xyz

− − = −

b) Solución a los sistemas

A) 19 64 3

xy

− = −

B) 3 221 2

xyz

= −

92


actividad 2

Cuando el determinante de la matriz de coeficientes de un sistema de ecua-ciones lineales es distinto de cero se puede obtener la única solución a través del método de la Inversa o de la Regla de Cramer, por lo tanto en estos casos el sistema será compatible determinado.

actividad 3

En primer lugar calculemos el determinante de la matriz de coeficientes

3 426

5 2A = = −

−

Luego para obtener cada una de las incógnitas efectuamos el cociente en-tre el determinante la matriz que surge de reemplazar la columna asociada a la incógnita que se desea calcular por el vector de términos independientes y el determinantes de la matriz de coeficientes del sistema.

4 4 3 41 2 5 14 2 23 23;

26 13 26 26x y

A A− − −− −= = = = = =

− −

Siendo entonces la solución del sistema: 2/13

23/ 26xy

=

actividad 4

Planteo:x: cantidad de sillas a fabricar y: cantidad de mecedoras a fabricarz: cantidad de sillones a fabricar

4002 600

2 3 5 1500

x y zx y z

x y z

+ + = + + = + + =

Rta: x = 100 ; y =100 ; z = 200

actividad 5

1 1 1 02 2 0 13 0 1 4

A B− = − −

Solución:

3 221 2

xyz

= −

actividad 6

Opción a)

actividad 7

Opción a)

93


actividad 8

A) El sistema original tenía 4 ecuaciones y 3 incógnitas. Dado que r(A)= r(A/B) = 3 = número de incógnitas, el sistema es compati-

ble determinado. La solución es x = 1; y = -1, z = 0 B) El sistema original tenía 4 ecuaciones y 4 incógnitas. Dado que r(A)= r(A/B) = 3 < número de incógnitas, el sistema es compati-

ble indeterminado. La solución general se puede expresar x = -w ; y = -1-w ; z = -w con w

cualquier número real.

C) El sistema original tenía 4 ecuaciones y 2 incógnitas. Dado que r(A) = 2 < r(A/B) = 3 el sistema es incompatible. No existe solución.

actividad 9

Opción e) Se puede afirmar que el sistema es compatible indeterminado con solución (2z, -3z, z) , para todo z real.

actividad 10

Opción d)El sistema es compatible determinado pues r(A) = r(A/B)= número de incógnitas.

actividad 11

Opción e)

actividad 12

a) Un sistema es homogéneo cuando el vector de términos independientes es el vector nulo. Los sistemas homogéneos son siempre compatibles.

b) Se está en presencia de sistemas de ecuaciones lineales homogéneos al plantear la definición formal de independencia y dependencia lineal de vec-tores.

actividad 13

Si se tiene un sistema de ecuaciones lineales con n incógnitas del tipo AX=∅, tal que r(A) < n como r(A) =r(A|B) por ser el sistema homogéneo y en este caso particular menor al número de incógnitas, se puede concluir que el sistema es compatible indeterminado

actividad 14

Si k = 0 el sistema es compatible indeterminado.Si k ≠ 0 el sistema es compatible determinado.

94


actividad 15

Dado que el sistema AX= B posee solución, existen escalares: x1, x2, …xn tales que B se puede expresar como combinación lineal de (A1, A2,…. An), por lo tanto si el conjunto de vectores: { A1, A2,…, An , B} constituyen un conjunto de vectores Linealmente dependientes.


1. CHECA J.C.; “Algebra para economía y administración”; Ed.;Capítulo 6.

bibliografía ampliatoria:

1. ANTON H. ; ”Introducción al Algebra Lineal” ; Ed. Limusa; 1998. 2. AYRE F. “Matrices- Teoría y Problemas”. Ed. Mc Graw Hill. 1969.3. GROSSMAN S. I. “Algebra Lineal” . Ed. Mc Graw Hill.

1 b - matematica i - herramientas+matematicas+i+(algebra)

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