Método de valores y vectores propios para diagonalizar una matriz con valores propios distintos - [Detalles]
Desarrollamos el método de valores y vectores propios considerando una matriz A diagonalizable, cuyo polinomio característico asociado tiene n raíces distintas.
Diagonalización de una matriz con valores propios distintos (Ejemplo) - [Detalles]
Ponemos en práctica el método de valores y vectores propios diagonalizando una matriz cuyos valores propios son todos distintos.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes – Valores propios distintos - [Detalles]
Se estudia el primer caso del método de valores y vectores propios correspondiente al caso en el que los valores propios de la matriz del sistema lineal son todos reales y distintos
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes – Valores propios complejos - [Detalles]
Se continua con el segundo caso del método de valores y vectores propios correspondiente al caso en el que los valores propios de la matriz del sistema son complejos
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes – Valores propios repetidos - [Detalles]
Se finaliza el método de valores y vectores propios con el caso en el que los valores propios de la matriz del sistema son algunos repetidos y se presenta el teorema de Cayley-Hamilton
Método de valores y vectores propios para sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes - [Detalles]
Encontramos la solución general a un sistema lineal homogéneo con coeficientes constantes en términos de los valores y vectores propios de la matriz asociada A, si esta es diagonalizable.
Valores y vectores propios para resolver sistemas lineales - [Detalles]
Se desarrolla la teoría preliminar hacía el método de valores y vectores propios para resolver sistemas lineales homogéneos, así mismo se hace un breve repaso sobre éstos conceptos desde una perspectiva del álgebra lineal
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Valores propios complejos - [Detalles]
Analizamos el caso cuando la matriz asociada al sistema tiene valores propios complejos. Encontramos dos soluciones reales dada una solución compleja formada con un valor y un vector propios complejos.
Plano fase para sistemas lineales con valores propios reales distintos no nulos - [Detalles]
Analizamos el plano fase para sistemas lineales con valores propios reales distintos no nulos, dependiendo del signo de los valores propios.
Plano fase para sistemas lineales con valores propios complejos - [Detalles]
Analizamos el plano fase para sistemas lineales con valores propios complejos, dependiendo del signo de la parte real de los valores propios.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Matriz no diagonalizable - [Detalles]
Consideramos el caso cuando la matriz asociada al sistema tiene valores propios repetidos y NO es diagonalizable. Definimos a los vectores propios generalizados de una matriz, desarrollamos un algoritmo mediante el cual encontramos n soluciones linealmente independientes al sistema, y por tanto la solución general.
Introducción al curso, vectores y matrices - [Detalles]
Definimos escalares, vectores, matrices en álgebra lineal. Vemos cómo sumar matrices/vectores y multiplicar por escalares. Probamos un resultado de bases.
Diagonalización de una matriz con valores propios repetidos (Ejemplo) - [Detalles]
Mediante un ejemplo analizamos el caso de una matriz A diagonalizable cuyos valores propios no son todos distintos.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Valores propios distintos (Ejemplos) - [Detalles]
Resolvemos un par de ejemplos de sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes cuando los valores propios de la matriz asociada son reales y distintos.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Valores propios complejos (Ejemplos) - [Detalles]
Resolvemos un par de ejemplos de sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes cuando los valores propios de la matriz asociada son complejos.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Valores propios repetidos y diagonalizable - [Detalles]
Consideramos el caso cuando la matriz asociada al sistema homogéneo con coeficientes constantes es diagonalizable y tiene valores propios repetidos. Además resolvemos un par de ejemplos.
Plano fase para sistemas lineales con valores propios reales distintos no nulos (Ejemplos) - [Detalles]
Resolvemos y dibujamos el plano fase para algunos sistemas cuyos valores propios son reales distintos y no nulos.
Plano fase para sistemas lineales con valores propios complejos (Ejemplos) - [Detalles]
Resolvemos y dibujamos el plano fase para algunos sistemas cuyos valores propios son complejos.
Plano fase para sistemas lineales con valores propios repetidos - [Detalles]
Analizamos el plano fase para sistemas lineales con valores propios repetidos, dependiendo si la matriz asociada al sistema es diagonalizable o no.
Teoría cualitativa de los sistemas lineales homogéneos – Valores propios reales y distintos - [Detalles]
Se desarrolla la teoría cualitativa de los sistemas compuestos por dos ecuaciones diferenciales lineales de pimer orden en el caso en el que los valores propios son reales y distintos
Teoría cualitativa de los sistemas lineales homogéneos – Valores propios complejos - [Detalles]
Se desarrolla la teoría cualitativa de los sistemas compuestos por dos ecuaciones diferenciales lineales de pimer orden en el caso en el que los valores propios son complejos
Teoría cualitativa de los sistemas lineales homogéneos – Valores propios repetidos - [Detalles]
Se desarrolla la teoría cualitativa de los sistemas compuestos por dos ecuaciones diferenciales lineales de pimer orden en el caso en el que los valores propios son repetidos
Teoría cualitativa de los sistemas lineales homogéneos – Valores propios nulos - [Detalles]
Se concluye el estudio de la teoría cualitativa de los sistemas lineales con el caso en el que los valores propios son nulos
La exponencial de una matriz diagonalizable. Conceptos elementales - [Detalles]
Definimos los conceptos necesarios para desarrollar el método de vectores y valores propios, y los relacionamos con el problema de calcular la exponencial de A.
Propiedades de eigenvectores y eigenvalores - [Detalles]
En esta entrada profundizaremos en el estudio de los vectores y valores propios, exploraremos diversas de sus propiedades. Comenzaremos con algunas observaciones inmediatas. Después, veremos cómo encontrar de manera sencilla los eigenvalores de las matrices triangulares superiores. También veremos que «eigenvectores correspondientes a eigenvalores diferentes son linealmente independientes«. Finalmente, conectaremos estas nuevas ideas con un objeto que estudiamos previamente: el polinomio mínimo.
Problemas de vectores, matrices y matrices como transformaciones lineales - [Detalles]
Problemas resueltos de temas básicos de álgebra lineal. Vemos ejemplos de suma de vectores y matrices. Además, hay ejemplos de transformaciones lineales.
Problemas de combinaciones lineales, generadores e independientes - [Detalles]
Resolvemos problemas de vectores generadores y linealmente independientes. Damos ejemplos con espacios de vectores, matrices, polinomios y funciones.
Determinantes de vectores e independencia lineal - [Detalles]
Definimos determinantes de vectores con respecto a una base. Vemos que los determinantes son las únicas formas n-lineales alternantes y que detectan bases.
Diapositivas sobre espacios vectoriales - [Detalles]
Iniciamos nuevo tema que es de espacios vectoriales, damos la definición y las 10 condiciones que debe cumplir un espacio para ser llamado vectorial, asimismo mostramos las operaciones que son posibles en un espacio vectorial como la suma de vectores y el producto por escalar; mostramos un ejemplo de aplicación de vectores aplicados como fuerzas.
Diapositivas sobre producto punto - [Detalles]
Dentro de Rn (el cual es un espacio vectorial) hay una operación de gran utilidad que es la del producto punto que es la suma del producto entrada por entrada de los vectores, se muestran aplicaciones de esta operación como la medición del ángulo formado entre 2 vectores y su norma, esta explicación es acompañada de ejemplos.
Diapositivas sobre producto triple de vectores - [Detalles]
Nos volvemos a ubicar en R^3, se crea un nuevo producto que es el cálculo del prodcuto cruz y luego aplcarle un producto punto dando un nuevo y diferente resultado llamado producto producto triple de vectores, mostramos sus propiedades y algunos ejemplos de su cáclulo.
Cuestionario sobre producto triple de vectores - [Detalles]
Ponemos en práctica el tema del producto triple de vectores en el espacio cartesiano donde se busca una comprensión de como se debe de realizar este cálculo (pues en este si es importante el orden) y el cáclulo sobre este nuevo producto, al resolver el cuestionario lanza la calificación para que el alumno pueda ver que áreas necesita repasar.
Ejercicio 1 dependencia o independencia lineal - [Detalles]
Tomamos tres vectores del plano cartesiano, mostramos que el conjunto de estos tres vectores es linealmente dependiente, y mostramos porque no puede ser linealmente independiente.
Definimos el producto punto para el espacio vectorial R^n, igualmente damos un ejemplo del producto punto de dos vectores en R^2 y demostramos sus propiedades: Conmutatividad, Distributividad, Definido positivo y saca escalares. También mostramos la desigualdad de Cauchy y como mide el ángulo entre dos vectores.
Ejercicios Producto Punto - [Detalles]
Hacemos varios ejercicios para calcular el producto punto entre dos vectores. También calculamos el ángulo entre dos vectores y demostramos, usando el producto punto, que el ángulo entre un vector consigo mismo es cero.
Definimos el producto triple, el cual es una operación entre tres vectores de R^3 (a diferencia del producto punto o cruz, que es entre dos vectores). Damos la definición en término del producto punto y producto cruz. También mostramos como calcularlo mediante un determinante y sus propiedades: Cíclico, Anticonmutativo, Distribuye la suma, Saca escalares y que es el volumen del paralelepípedo formado por sus factores.
Introducción a vectores y matrices con entradas reales - [Detalles]
Damos una introducción muy sencilla a los vectores y matrices con entradas reales. Hablamos de su noción de igualdad y vemos ejemplos.
Operaciones de suma y producto escalar con vectores y matrices - [Detalles]
Definimos las operaciones de suma y producto escalar para vectores y martices. Enunciamos algunas propiedades con ejemplos y demostraciones.
Producto de matrices con vectores - [Detalles]
Definimos el producto de matrices con vectores para pocas entradas. Vemos ejemplos y propiedades que cumple.
Mini-cuestionario: suma y producto escalar de vectores - [Detalles]
Correspondiente a la Unidad V "Matrices y determinantes" del curso de Algebra Superior I, este cuestionario está diseñado para que el alumno practique las operaciones básicas de vectores.
Mini-cuestionario: Vectores linealmente independientes, generadores y bases - [Detalles]
Correspondiente a la Unidad IV "Espacios vectoriales" del curso de Algebra Superior I, este cuestionario está diseñado para que el alumno determine si un conjunto de vectores es linealmente independiente, generador y/o base.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Matriz no diagonalizable (Ejemplos) - [Detalles]
Resolvemos un par de ejemplos de sistemas cuya matriz asociada tiene valores propios repetidos y NO es diagonalizable.
Plano fase para sistemas lineales con valores propios repetdos (Ejemplos) - [Detalles]
Resolvemos y dibujamos el plano fase para algunos sistemas que tienen un único valor propio.
Álgebra Moderna I: Una modificación al Teorema de Cayley - [Detalles]
Ya observamos la importancia del Teorema de Cayley, ya que nos permite visualizar a un grupo G como un subgrupo del grupo de permutaciones. En esta entrada relacionaremos al grupo G con un grupo simétrico mas pequeño que Sn . Utilizaremos los elementos de G no para mover sus propios elementos, si no, para mover clases laterales.
Combinaciones lineales - [Detalles]
Definimos combinaciones lineales y espacio generado. Mostramos que el espacio generado por ciertos vectores es el menor subespacio que los contiene.
Conjuntos generadores e independencia lineal - [Detalles]
Definimos qué es un conjunto generador de vectores. Definimos los conceptos de dependencia e independencia lineal. Vemos ejemplos y propiedades básicas.
Problemas de bases y dimensión de espacios vectoriales - [Detalles]
Problemas resueltos de dimensión de espacios vectoriales. Recordamos y aplicamos repetidamente un truco para mostrar que un conjunto de vectores es base.
Transformaciones lineales y vectores independientes - [Detalles]
Estudiamos el efecto que tienen las transformaciones lineales en bases, en conjuntos generadores y en linealmente independientes.
Problemas de transformaciones lineales, vectores independientes y forma matricial - [Detalles]
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Proceso de Gram-Schmidt - [Detalles]
Mostramos el teorema de Gram-Schmidt, que cambia un conjunto de vectores linealmente independientes a uno ortonormal. Vemos ejemplos de su aplicación.
Mini-cuestionario: Introducción al curso, vectores y matrices - [Detalles]
Mini-cuestionario para verificar el entendimiento de las operaciones de suma vectorial y producto escalar.
Diapositivas sobre matrices y operaciones - [Detalles]
Mostramos estos arreglos llamados matrices, su notación, las diferentes operaciones que se pueden efectuar con ella como: suma, resta, multiplicación de matrices, producto por un escalar y las hipótesis que se deben cumplir para efectuar estas operaciones. Mostramos unas matrices especiales como los vectores, la matriz identidad y la matriz transpuesta junto con las propiedades de esta última.
Diapositivas sobre espacios vectoriales - [Detalles]
Definimos lo que es un espacio vectorial y los elementos que habitan en él (vectores), mostramos que para demostrar por definición que un espacio es vectorial debe de cumplir las 10 propiedades de éste. Se proporcionan ejemplos de espacios vectoriales y las demostraciones sobre estas 10 propiedades de la definición; se proporciona una aplicación de espacios vectoriales que es ver a la fuerza como una magnitud de dirección y magnitud, es decir, como un vector.
Diapositivas sobre dependencia e independencia lineal - [Detalles]
Seguimos con el estudio de los espacios vectoriales pero ahora dando una definición que es base en el desarrollo de este tema que son las combinaciones lineales y si un conjunto de vectores con un conjunto linealmente independiente, se proporcionan varias definiciones equivalentes de esta última definición.
Diapositivas sobre producto cruz - [Detalles]
Dentro de R^3 (un espacio vectorial utilizado con mucha frecuencia) hay una operación también importante entre 2 vectores de etse espacio que es el producto cruz, mostramos lo que es esta nueva operación, sus propiedades y ñas consecuencias que ésta repercute como el área de un pararlelogramo.
Dependencia e independencia lineal - [Detalles]
Damos las definiciones formales de combinación lineal, dependencia lineal e independencia lineal. También usamos ejemplos para explicar cuando un conjunto de vectores cumple con alguna de estas definiciones
Ejercicio 1 bases de espacios vectoriales - [Detalles]
Damos la definición de una base en el plano cartesiano, y mostramos cuando dos vectores forman una base para este espacio vectorial.
Producto cruz ( producto vectorial) - [Detalles]
Definimos el producto cruz, el cual es una operación entre dos vectores que da como resultado otro vector (a diferencia del producto punto que resulta en un escalar). Mostramos como calcularlo por medio de un tipo de determinante y sus propiedades: Anticonmutativo, Distributivo, Saca escalares y que es perpendicular a cada uno de sus factores. También mencionamos la regla de la mano derecha y como está relacionado con el área y el ángulo entre los dos factores.
Multiplicación de números complejos en su forma polar - [Detalles]
Usando la forma polar de los números complejos, damos una formula muy sencilla para multiplicar complejos (en su forma polar). Vemos que tiene una representación geométrica muy parecida a una rotación, o una suma de vectores en el plano complejo.
Mini-cuestionario: Generadores e independientes - [Detalles]
Mini-cuestionario para verificar el entendimiento de los conceptos de conjuntos de vectores generadores y linealmente independientes.
Mini-cuestionario: Determinantes de vectores e independencia lineal - [Detalles]
Mini-cuestionario para verificar el entendimiento de qué sucede en términos del determinante y la dependencia lineal.
Nota 30. Dependencia e independencia lineal - [Detalles]
En esta nota definiremos y veremos ejemplos de conjuntos linealmente dependientes y conjuntos linealmente independientes, veremos que esta idea está íntimamente relacionada a distinguir cuándo un conjunto de vectores tiene entre sus elementos algún vector que sea combinación lineal de los otros.
Dualidad y representación de Riesz en espacios euclideanos - [Detalles]
En esta entrada veremos como se relacionan los conceptos de espacio dual y producto interior. Lo primero que haremos es ver cómo conectar la matriz que representa a una forma bilineal con una matriz que envía vectores a formas lineales. Después, veremos una versión particular de un resultado profundo: el teorema de representación de Riesz. Veremos que, en espacios euclideanos, toda forma lineal se puede pensar «como hacer producto interior con algún vector».
Ortogonalidad en espacios euclideanos - [Detalles]
En esta entrada profundizaremos en el concepto de ortogonalidad de parejas de vectores con respecto a un producto interior y veremos como se relaciona con la noción de que una forma lineal y un vector sean ortogonales. Veremos conceptos como el de conjunto ortogonal y proyección ortogonal.
Vectores y Matrices (Primera Parte) - Python - [Detalles]
Práctica en Python relacionada a la Unidad 3 "Espacios vectoriales". Se proporcionan las definiciones y el código de las operaciones básicas de un vector, además de operaciones como el producto punto, producto cruz, la norma, y el triple producto punto.
Vectores y Matrices (Segunda Parte) - Python - [Detalles]
Práctica en Python relacionada a la Unidad 3 "Espacios Vectoriales". Se incluyen las definiciones y el código para realizar operaciones básicas con matrices, así como el cálculo de su inversa, determinante y su aplicación en la resolución de sistemas de ecuaciones.