martes, 2 de diciembre de 2008

MATRIZ INVERSA

Una de las aplicaciones del método de Gauss-Jordan, es el cálculo de matrices inversas. Recordamos primero la definición de matriz inversa.

Definición. Sea A una matriz de . La matriz inversa de A es una matriz B de tal que:





Se escribe para denotar la matriz inversa. Cuando la matriz inversa existe, es única, pro no siempre existe la matriz inversa.
Un resultado de algebra lineal prueba que la matriz inversa existe si y solo si el determinante de A es distinto de cero.
El método de Gauss-Jordan procede como sigue:



Es decir, en una matriz comenzamos por escribir la matriz A, y a su derecha agregamos la matriz identidad del mismo orden que la matriz A; enseguida aplicamos el método de Gauss-Jordan para hacer los ceros y unos y obtener del lado izquierdo la matriz identidad . Del lado derecho lo que obtendremos será la matriz inversa de A.









jueves, 23 de octubre de 2008

Ejemplo por determinates

Método de determinantes
Ahora tenemos que aprender a calcular un determinante de 3x3 (3 renglones por 3 columnas).
Es muy sencillo, fíjate bien, lo explicaremos con un ejemplo.
Calcular el siguiente determinante

5 3 -2
2 -2 -4
3 -5 1
Primero se vuelve a escribir el determinante copiando los dos primeros renglones abajo del último renglón.

5 3 -2 5 3 -2
2 -2 -4 2 -2 -4
3 -5 1 = 3 -5 1
- - - - - - - -
5 3 -2
2 -2 -4

Después, se realizan los tres productos indicados hacia abajo desde el 1er número del 1er renglón y se restan los productos indicados hacia arriba empezando por el 1er número del último renglón.
= [(5)(-2)(1)+(2)(-5)(-2)+(3)(3)(-4)]-[(2)(3)(1)+(5)(-5)(-4)+(3)(-2)(-2)]
= [-10+20-36]-[6+100+12]=[-26]-[118]
=-26-118
=-144
Las fórmulas para encontrar el valor de las variables del sistema.
a1x + b1y + c1z = d1
a2x + b2y + c2z = d2
a3x + b3y + c3z = d3

son:

x=Dx / Ds;

y=Dy / Ds;

z=Dz / Ds;

donde:
Ds= a1b1c1
a2b2c2
a3b3c3 Dx= d1b1c1
d2b2c2
d3b3c3
Dy= a1d1c1
a2d2c2
a3d3c3 Dz= a1b1d1
a2b2d2
a3b3d3

Ejemplos:Resolver los siguientes sistemas mediante determinantes:
a)
3x - y + 4z = 4
4x + 4y - 3z = 3
2x + 3y + 2z = -4


El sistema ya está en su forma general, por lo que ya podemos calcular los determinantes.

Ds= =[(3)(4)(2)+(4)(3)(4)+(2)(-1)(-3)]-[(4)(-1)(2)+(3)(3)(-3)+(2)(4)(4)]
= [24+48+6]-[-8-27+32]
= [78]-[-3]=78+3
= 81


Dx= =[(4)(4)(2)+(3)(3)(4)+(-4)(-1)(-3)]-[(3)(-1)(2)+(4)(3)(-3)+(-4)(4)(4)]
= [32+36-12]-[-6-36-64]
= [56]-[-106]=56+106
= 162

Dy = =[(3)(3)(2)+(4)(-4)(4)+(2)(4)(-3)]-[(4)(4)(2)+(3)(-4)(-3)+(2)(3)(4)]
= [18-64-24]-[32+36+24]
= [-70]-[92]=-70-92
= -162



Dz= =[(3)(4)(-4)+(4)(3)(4)+(2)(-1)(3)]-[(4)(-1)(-4)+(3)(3)(3)+(2)(4)(4)]
= [-48+48-6]-[16+27+32]
= [-6]-[75]= -6-75
= -81
Entonces:
x=Dx /D5=162 / 81= 2

y=Dy / D5=-162 /81= -2

z=Dz /D5= -81 / 81= -1

La solución del sistema es:
x=2
y=-2
z=-1

Resolucion por determinantes

El determinante de una matriz cuadrada es un número que se obtiene a partir de los elementos de la matriz. Su estudio se justifica en cuanto que simplifica la resolución de sistemas lineales y el cálculo de la matriz inversa, entre otras aplicaciones.

1.Determinantes de segundo y tercer orden.

Definición 1. Dada una matriz de orden dos , se llama determinante de la matriz al número que se obtiene así: a11a22 - a12a21.
Se representa det A ó ½A½.
Ejemplo 1:= 3-(-8) = 11.

Observación. La interpretación geométrica es que es el área orientada del paralelogramo que determinan los vectores (a11, a12) y (a21, a22).
Se puede ver con detalle en Interpretación
Geométrica del determinante, usando el applet Descartes.

Definición 2. Sea A una matriz cuadrada de orden 3, se llama determinante de A al nº que se obtiene así:

= a11a22a33 + a12a23a31 + a13a21a32 - a13a22a31 - a11a23a32 - a12a21a33.

Procedimiento para realizar el metodo de gauss-jordan

Procedimiento:Primero se debe tener ya el sistema de ecuaciones que se quiere resolver y que puede ser de n numero de variables por ejemplo:
-3x+3y+2z=1
4x+y-z=1
x-2y+z=3
Y se acomodan los coeficientes y los resultados en una matriz:



El objetivo de este metodo es tratar de convertir la parte de la matriz donde estan los coeficientes de las variables en una matriz identidad que es una matriz con puros 0 y 1 pero los 1 estan en diagonal asi:




Esto se logra mediante simples operaciones de suma, resta y multiplicacion.Entoces, si se quiere convertir la primera matriz en la segunda, se puede observar que el -3 de la primera matriz se tiene que convertir en un 1, segun la matriz identidad, asi que hay que dividir entre -3, pero como una operacion se aplica a toda la fila, entonces toda la primera fila se tiene que dividir entre -3 y queda mas o menos asi:





Despues, como se ve en la matriz identidad, hay que hacer 0 toda la columna debajo del 1, y se hace multiplicando por algo la fila de arriba y sumandola a la fila de abajo, en este caso, si se multiplica por -4 la fila de arriba, la primera multiplicacion es -4x1, que sumado a la primera coordenada de la fila de abajo da el 0 que se desea, igualmente, la operacion se realiza con toda la fila por lo que a cada posicion de la fila de arriba se le multiplica por -4 y se suma con la correspondiente posicion de la fila de abajo. La siguiente multiplicacion seria -4x-1 y se sumaria con el 1 de abajo. La matriz va quedando de la siguiente manera:



En la imagen de al lado ya se termino de hacer 0 las posiciones que se requieren segun lo indica la matriz identidad.(Las R son por Row en ingles)

El siguiente paso para lograr una matriz identidad es obtener el siguiente 1, que en este caso iria en donde esta el 5 en la segunda fila. Como ya se trabajo con la primera columna ya no es necesario tomarla en cuenta puesto que se supone que ya esta bien.Para lograr un 1, hay que dividir toda la segunda fila (sin tomar en cuenta la primera columna) entre 5 y la matriz queda asi:



Despues se tienen que hacer 0 los que estan arriba y abajo del 1, que en este caso seria, para el que esta arriba 1xR2+R1 porque el R1 es un -1 y al sumarse con el 1 que da de la multiplicacion de 1xR2 da el 0 que se esta buscando.De igual manera para el que esta debajo es el mismo procedimiento porque en este ejemplo coincidio que los 2 fueran -1, pero hay que recordar siempre buscar el numero por el cual multiplicar para que a la hora de sumar de un 0.




Una vez que se obtuvieron los 0 solo falta obtener el ultimo 1 segun la matriz identidad. Esto se logra dividiendo entre 2 toda la tercera fila ignorando ya los que fueron hechos ceros.La matriz queda de la siguiente manera:


Por ultimo solo se hacen 0 los que estan encima del que acabamos de hacer 1, en este caso multiplicando por 1/3xR3 y sumandola a R1 para hacer el 0 que se necesita, y multiplicando -1/3xR3 y sumandolo a R2 para obtener el ultimo 0:



Como se podra notar, una matriz identidad siempre es cuadrada y al pasarla a nuestra matriz original sobro la columna donde iban los resultados de cada ecuacion, pues bien, esa ultima columna contiene los valores de las variables que se estan buscando y en orden, la de arriba es la primer variable, la de enmedio es la segunda y la ultima es la tercera.

Metodo de eliminacion gauus-jordan

Método de Gauss-Jordan

El método de Gauss-Jordan es una variación de la eliminación gaussiana. La principal diferencia consiste en que método de Gauss-Jordan cuando se elimina una incógnita no solo se elimina de las ecuaciones siguientes si no de todas las otras ecuaciones. De esta forma el paso de eliminación genera una matriz identidad en vez de una matriz triangular.

Por consiguiente, no es necesario emplear la sustitución hacia atrás para obtener la solución.




Ecuaciones de la hipérbola

Ecuaciones en coordenadas cartesianas:
Ecuación con centro (0,0)

Ecuación con centro desplazado del origen de coordenadas

Siendo (h,k) el centro.

Hipérbolas con asíntotas diagonales

Hiperbola



En matemáticas, una hipérbola (del griego ὑπερβολή,) es una sección cónica obtenida al cortar un cono recto con un plano (no paralelo a la generatriz) de forma que se intersequen ambas ramas del cono.


Se puede caracterizar también como el lugar geométrico de los puntos cuya diferencia de distancias a dos puntos fijos (llamados focos) es constante y menor que la distancia entre los mismos.


La tradición reza que las secciones cónicas fueron descubiertas por Menecmo en su estudio del problema de la duplicación del cubo,[1] donde demuestra la existencia de una solución mediante el corte de una parábola con una hipérbola, lo cual es confirmado posteriormente por Proclo y Eratóstenes.[2]
Sin embargo, el primero en usar el término hipérbola fue Apolonio de Perge en su tratado Cónicas,[3] considerada obra cumbre sobre el tema de las matemáticas griegas, y donde se desarrolla el estudio de las tangentes a secciones cónicas.
Debido a la inclinación del corte, el plano de la hipérbola interseca ambas ramas del cono.