Este documento presenta el tercer taller de la unidad 3 sobre matrices del curso de Matemáticas II del Programa de Administración Pública Territorial CETAP en Mocoa, Colombia. El taller contiene ejercicios resueltos sobre conceptos básicos de matrices como dimensiones, adyacencia y representación de relaciones, así como cálculos como determinantes, transposición, adjunción e inversa de matrices.

1. Programa de Administración Pública Territorial – CETAP Mocoa.
Escuela Superior de Administración Pública – ESAP.
Matemáticas II.
Taller No 3. Unidad 3. Matrices.
Integrantes:
Fabian Andrey Soto Tobar.
Jhon Darío Jaimes Sandoval.
Nixon Esneider Lasso.
William Hernán Córdoba Caicedo.
Ejercicios:
1. Si una matriz es “3 por 2”, ¿Cuántas columnas y cuántas filas tiene?
Respuesta:
Una matriz A de tamaño 𝑚 𝑥 𝑛 es un arreglo rectangular de números (reales o
complejos) dispuestos en 𝑚 filas y 𝑛 columnas; por lo tanto, una matriz de tamaño
3 𝑥 2 significa que tiene 3 filas y 2 columnas.
2. Las matrices de adyacencia son “cuadradas”, ¿por qué?
Respuesta:
La matriz de adyacencia es una matriz cuadrada que se utiliza como una forma de
representar relaciones binarias que muestra cómo está compuesto un grafo, esto
es que donde se coloque un “𝑢𝑛𝑜” se representa como una arista que una a los dos
nodos y con “𝑐𝑒𝑟𝑜” donde no hay ninguna unión; así, se puede obtener un grafo a
partir de la matriz de adyacencia, y es cuadrada porque se tratan de una matriz
que corresponden a relaciones de un conjunto con el mismo conjunto.
Propiedades:
▪ Es cuadrada y simétrica.
▪ La suma de cada fila o columna es el grado del vértice correspondiente.
3. Si hay un “1” en la celda 3,2 de una matriz de adyacencia que representa un
sociograma, ¿Qué nos indica?
Respuesta:
Como una matriz de adyacencia corresponde a una matriz binaria (los elementos
son ceros o unos) y se emplea para representar la ausencia o presencia de, por
ejemplo, una relación; entonces, si hay un uno en la posición 3, 2 de una matriz de

2. adyacencia que representa un sociodrama significa que existe una relación
(vínculo) entre los “actores” ubicados en la fila 3 y la columna 2.
4. ¿Qué quiere decir “permutar” una matriz y “hacer bloques” con una matriz?
Respuesta:
Permutar significa intercambiar filas por columnas, y hacer bloques significa
reducir el tamaño de las matrices. Los bloques se forman trazando líneas de
división a través de las filas y las columnas de la matriz, y éste trazado de líneas
divisorias suele llamarse partición de la matriz. La partición a veces es conocida
como el proceso de “hacer bloques en una matriz” ya que la partición produce
bloques.
5. A las siguientes matrices, calcúlele (a) el determinante, (b) la transpuesta, (c) la
adjunta, (d) la inversa si la tienen, (e) multiplique cada una por si misma si es
posible, (f) halle el producto por el escalar (– 5). Si no tiene el software o la
calculadora, debe hacerlo manualmente.
𝑨 = (
𝟏 𝟑
𝟏 𝟔
)
a. 𝐷𝑒𝑡(𝐴) = (1) ∙ (6) − (1) ∙ (3) = 6 − 3 = 3
b. 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎(𝐴) = 𝐴′
= (
1 3
1 6
)
′
= (
1 1
3 6
)
c. 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑛𝑡𝑎(𝐴)
Iniciamos hallando la matriz de cofactores:
Elemento de A Cofactor Elemento de A Cofactor
1 6 3 -1
1 -3 6 1
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑧 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠(𝐴) = (
6 −1
−3 1
)
A partir de la Matriz de Cofactores se halla la Adjunta, haciendo la
transposición de esta matriz:
𝐴𝑑𝑗(𝐴) = 𝐴′
= (
6 −1
−3 1
)
′
= (
6 −3
−1 1
)
d. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐴) = 𝐴−1
El método que se usará se basa en un teorema que dice:

3. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐴) = 𝐴−1
=
1
𝐷𝑒𝑡(𝐴)
𝐴𝑑𝑗(𝐴) =
1
𝐷𝑒𝑡(𝐴)
𝐴′
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐴) = 𝐴−1
=
1
3
(
6 −3
−1 1
)
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐴) = 𝐴−1
= (
6 3
⁄ −3 3
⁄
−1 3
⁄ 1 3
⁄
)
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐴) = 𝐴−1
= (
2 −1
−1 3
⁄ 1 3
⁄
)
e. 𝐴 ∙ 𝐴 = 𝐴2
𝐴2
= (
1 3
1 6
)
2
𝐴2
= (
1 3
1 6
) (
1 3
1 6
) = [
1 ∙ 1 + 3 ∙ 1 1 ∙ 3 + 3 ∙ 6
1 ∙ 1 + 6 ∙ 1 1 ∙ 3 + 6 ∙ 6
]
𝐴2
= (
1 + 3 3 + 18
1 + 6 3 + 36
) = (
4 21
7 39
)
f. (−5)𝐴 = (−5) (
1 3
1 6
) = (
−5 ∙ 1 −5 ∙ 3
−5 ∙ 1 −5 ∙ 6
) = (
−5 −15
−5 −30
)
𝑩 = (
𝟏 𝟑 𝟕
𝟒 𝟗 𝟐
𝟎 𝟓 𝟎
)
a. Para calcular el determinante de una matriz 3 x 3 se puede facilitar la
identificación de las diagonales al repetir a la derecha las columnas
de la matriz a excepción de la última:
(
1 3 7
4 9 2
0 5 0
1 3
4 9
0 5
)
𝐷𝑒𝑡(𝐵) = {(1) ∙ (9) ∙ (0) + (3) ∙ (2) ∙ (0) + (7) ∙ (4) ∙ (5)}
−{(0) ∙ (9) ∙ (7) + (5) ∙ (2) ∙ (1) + (0) ∙ (4) ∙ (3)}
𝐷𝑒𝑡(𝐵) = (0 + 0 + 140) − (0 + 10 + 0)
𝐷𝑒𝑡(𝐵) = 140 − 10
𝐷𝑒𝑡(𝐵) = 130

4. b. 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎(𝐵) = 𝐵′
= (
1 3 7
4 9 2
0 5 0
)
′
= (
1 4 0
3 9 5
7 2 0
)
c. 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑛𝑡𝑎(𝐵)
Iniciamos hallando la matriz de cofactores:
Elemento
de B
Cofactor
Elemento
de B
Cofactor
Elemento
de B
Cofactor
1
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
9 2
5 0
)
= −𝟏𝟎
3
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
4 2
0 0
)
= 𝟎
7
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
4 9
0 5
)
= 𝟐𝟎
4
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
3 7
5 0
)
= 𝟑𝟓
9
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 7
0 0
)
= 𝟎
2
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 3
0 5
)
= −𝟓
0
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
3 7
9 2
)
= −𝟓𝟕
5
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 7
4 2
)
= 𝟐𝟔
0
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 3
4 9
)
= −𝟑
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑧 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠(𝐵) = (
−10 0 20
35 0 −5
−57 26 −3
)
A partir de la Matriz de Cofactores se halla la Adjunta, haciendo la
transposición de esta matriz:
𝐴𝑑𝑗(𝐵) = 𝐵′
= (
−10 0 20
35 0 −5
−57 26 −3
)
′
= (
−10 35 −57
0 0 26
20 −5 −3
)
d. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐵) = 𝐵−1
El método que se usará se basa en el teorema que dice:
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐵) = 𝐵−1
=
1
𝐷𝑒𝑡(𝐵)
∙ 𝐴𝑑𝑗(𝐵) =
1
𝐷𝑒𝑡(𝐵)
𝐵′
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐵) = 𝐵−1
=
1
130
(
−10 35 −57
0 0 26
20 −5 −3
)
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐵) = 𝐵−1
= (
−10 130
⁄ 35 130
⁄ −57 130
⁄
0 130
⁄ 0 130
⁄ 26 130
⁄
20 130
⁄ −5 130
⁄ −3 130
⁄
)
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐵) = 𝐵−1
= (
−1 13
⁄ 7 26
⁄ −57 130
⁄
0 0 1 5
⁄
2 13
⁄ −1 26
⁄ −3 130
⁄
)

5. e. 𝐵 ∙ 𝐵 = 𝐵2
𝐵2
= (
1 3 7
4 9 2
0 5 0
)
2
𝐵2
= (
1 3 7
4 9 2
0 5 0
) (
1 3 7
4 9 2
0 5 0
)
𝐵2
= (
1 ∙ 1 + 3 ∙ 4 + 7 ∙ 0 1 ∙ 3 + 3 ∙ 9 + 7 ∙ 5 1 ∙ 7 + 3 ∙ 2 + 7 ∙ 0
4 ∙ 1 + 9 ∙ 4 + 2 ∙ 0 4 ∙ 3 + 9 ∙ 9 + 2 ∙ 5 4 ∙ 7 + 9 ∙ 2 + 2 ∙ 0
0 ∙ 1 + 5 ∙ 4 + 0 ∙ 0 0 ∙ 3 + 5 ∙ 9 + 0 ∙ 5 0 ∙ 7 + 5 ∙ 2 + 0 ∙ 0
)
𝐵2
= (
1 + 12 3 + 27 + 35 7 + 6
4 + 36 12 + 81 + 10 28 + 18
20 45 10
)
𝐵2
= (
13 65 13
40 103 46
20 45 10
)
f. (−5)𝐵 = (−5) (
1 3 7
4 9 2
0 5 0
) = (
−5 ∙ 1 −5 ∙ 3 −5 ∙ 7
−5 ∙ 4 −5 ∙ 9 −5 ∙ 2
−5 ∙ 0 −5 ∙ 5 −5 ∙ 0
)
(−5)𝐵 = (
−5 −15 −35
−20 −45 −10
0 −25 0
)
𝑪 = (
𝟎 𝟏 𝟎
𝟏 𝟏 𝟏
𝟖 𝟒 𝟐
)
a. Para calcular el determinante de una matriz 3 x 3 se puede facilitar la
identificación de las diagonales al repetir a la derecha las columnas de
la matriz a excepción de la última:
(
0 1 0
1 1 1
8 4 2
0 1
1 1
8 8
)
𝐷𝑒𝑡(𝐶) = {(0) ∙ (1) ∙ (2) + (1) ∙ (1) ∙ (8) + (0) ∙ (1) ∙ (8)}
−{(8) ∙ (1) ∙ (0) + (4) ∙ (1) ∙ (0) + (2) ∙ (1) ∙ (1)}
𝐷𝑒𝑡(𝐶) = (0 + 8 + 0) − (0 + 0 + 2)
𝐷𝑒𝑡(𝐶) = 8 − 2

6. 𝐷𝑒𝑡(𝐶) = 6
b. 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎(𝐶) = 𝐶′
= (
0 1 0
1 1 1
8 4 2
)
′
= (
0 1 8
1 1 4
0 1 2
)
c. 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑛𝑡𝑎(𝐶)
Iniciamos hallando la matriz de cofactores:
Elemento
de C
Cofactor
Elemento
de C
Cofactor
Elemento
de C
Cofactor
0
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 1
4 2
)
= −𝟐
1
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 1
8 2
)
= 𝟔
0
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 1
8 4
)
= −𝟒
1
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 0
4 2
)
= −𝟐
1
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
0 0
8 2
)
= 𝟎
1
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
0 1
8 4
)
= 𝟖
8
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
1 0
1 1
)
= 𝟏
4
(−1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
0 0
1 1
)
= 𝟎
2
(+1) ∙ 𝐷𝑒𝑡 (
0 1
1 1
)
= −𝟏
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑧 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠(𝐶) = (
−2 6 −4
−2 0 8
1 0 −1
)
A partir de la Matriz de Cofactores se halla la Adjunta, haciendo la
transposición de esta matriz:
𝐴𝑑𝑗(𝐶) = 𝐶′
= (
0 1 0
1 1 1
8 4 2
)
′
= (
−2 −2 1
6 0 0
−4 8 −1
)
d. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐶) = 𝐶−1
El método que se usará se basa en un teorema que dice:
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐶) = 𝐶−1
=
1
𝐷𝑒𝑡(𝐶)
∙ 𝐴𝑑𝑗(𝐶) =
1
𝐷𝑒𝑡(𝐶)
∙ 𝐶′
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐶) = 𝐶−1
=
1
6
(
−2 −2 1
6 0 0
−4 8 −1
)
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐶) = 𝐶−1
= (
−2 6
⁄ −2 6
⁄ 1 6
⁄
6 6
⁄ 0 6
⁄ 0 6
⁄
−4 6
⁄ 8 6
⁄ −1 6
⁄
)

7. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐶) = 𝐶−1
= (
−1 3
⁄ −1 3
⁄ 1 6
⁄
1 0 0
−2 3
⁄ 4 3
⁄ −1 6
⁄
)
e. 𝐶 ∙ 𝐶 = 𝐶2
𝐶2
= (
0 1 0
1 1 1
8 4 2
)
2
𝐶2
= (
0 1 0
1 1 1
8 4 2
) (
0 1 0
1 1 1
8 4 2
)
𝐶2
= (
0 ∙ 0 + 1 ∙ 1 + 0 ∙ 8 0 ∙ 1 + 1 ∙ 1 + 0 ∙ 4 0 ∙ 0 + 1 ∙ 1 + 0 ∙ 2
1 ∙ 0 + 1 ∙ 1 + 1 ∙ 8 1 ∙ 1 + 1 ∙ 1 + 1 ∙ 4 1 ∙ 0 + 1 ∙ 1 + 1 ∙ 2
8 ∙ 0 + 4 ∙ 1 + 2 ∙ 8 8 ∙ 1 + 4 ∙ 1 + 2 ∙ 4 8 ∙ 0 + 4 ∙ 1 + 2 ∙ 2
)
𝐶2
= (
1 1 1
1 + 8 1 + 1 + 4 1 + 2
4 + 16 8 + 4 + 8 4 + 4
)
𝐶2
= (
1 1 1
9 6 3
20 20 8
)
f. (−5)𝐶 = (−5) (
0 1 0
1 1 1
8 4 2
) = (
−5 ∙ 0 −5 ∙ 1 −5 ∙ 0
−5 ∙ 1 −5 ∙ 1 −5 ∙ 1
−5 ∙ 8 −5 ∙ 4 −5 ∙ 2
)
(−5)𝐶 = (
0 −5 0
−5 −5 −5
−40 −20 −10
)
𝑫 = (
𝟎 −𝟐 𝟒
𝟒 𝟖 𝟐
)
a. El determinante de una matriz se calcula si la matriz es cuadrada; por lo
tanto, como D es una matriz que NO es cuadrada porque el número de
filas no es igual al número de columnas ya que tiene 2 filas y 3 columnas,
entonces NO es posible calcular el determinante para la matriz D.
b. 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎(𝐷) = 𝐷′
= (
0 −2 4
4 8 2
)
′
= (
0 4
−2 8
4 2
)
c. 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑛𝑡𝑎(𝐷)

8. La matriz adjunta de una matriz se calcula si la matriz es cuadrada;
por lo anterior NO es posible calcular la matriz adjunta de la matriz
D.
d. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐷) = 𝐷−1
La matriz inversa de una matriz se calcula si la matriz es cuadrada;
por lo anterior NO es posible calcular la matriz inversa de la matriz
D.
e. 𝐷 ∙ 𝐷 = 𝐷2
𝐷 ∙ 𝐷 = (
0 −2 4
4 8 2
) (
0 −2 4
4 8 2
)
La multiplicación de dos matrices es posible si se cumple la
condición que el número de columnas de la primera matriz sea igual
al número de filas de la segunda matriz; para nuestro caso, la matriz
D tiene 2 filas y 3 columnas y la multiplicación por si mismo implica
la multiplicación de dos matrices donde la primera matriz tiene 3
columnas y la segunda matriz tiene 2 filas por lo que NO es posible
hacer la multiplicación.
f. (−5)𝐷 = (−5) (
0 −2 4
4 8 2
) = (
−5 ∙ 0 −5 ∙ (−2) −5 ∙ 4
−5 ∙ 4 −5 ∙ 8 −5 ∙ 2
)
(−5)𝐷 = (
0 10 −20
−20 −40 −10
)
𝑬 = (
−𝟏 𝟓
𝟎 𝟑
𝟒 𝟔
)
a. El determinante de una matriz se calcula si la matriz es cuadrada; por
lo tanto, como E es una matriz que NO cuadrada porque tiene 3 filas
y 2 columnas, entonces NO es posible calcular el determinante para
la matriz E.
b. 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎(𝐸) = 𝐸′
= (
−1 5
0 3
4 6
)
′
= (
−1 0 4
5 3 6
)
c. 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑛𝑡𝑎(𝐸)
La matriz adjunta de una matriz se calcula si se cumple la condición
que sea una la matriz cuadrada; por lo anterior considerando que la
matriz E no es una matriz cuadrada entonces NO es posible calcular
su matriz adjunta.

9. d. 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎(𝐸) = 𝐸−1
La matriz inversa de una matriz se calcula si se cumple la condición
que sea una la matriz cuadrada; por lo anterior considerando que la
matriz E no es una matriz cuadrada entonces NO es posible calcular
su matriz inversa.
e. 𝐸 ∙ 𝐸 = 𝐸2
𝐸 ∙ 𝐸 = (
−1 5
0 3
4 6
) (
−1 5
0 3
4 6
)
La multiplicación de dos matrices es posible si se cumple la
condición que el número de columnas de la primera matriz es igual
al número de filas de la segunda matriz; para nuestro caso, la matriz
E tiene 3 filas y 2 columnas y la multiplicación por si misma implica
la multiplicación de dos matrices donde la primera matriz tiene 2
columnas y la segunda 3 filas por lo que NO es posible hacer la
multiplicación.
f. (−5)𝐸 = (−5) (
−1 5
0 3
4 6
) = (
−5 ∙ (−1) −5 ∙ 5
−5 ∙ 0 −5 ∙ 3
−5 ∙ 4 −5 ∙ 6
)
(−5)𝐸 = (
5 −25
0 −15
−20 −30
)
6. Para realizar la suma entre dos matrices se debe tener en cuenta:
a. Que sean de diferente tamaño.
b. Una cuadrada y la otra de cualquier tamaño.
c. Que ambas sean cuadradas.
d. ✓ Que sean del mismo tamaño.
7. Para realizar el producto por escalar, se debe tener en cuenta:
a. Dos matrices del mismo tamaño.
b. Dos escalares.
c. ✓ Una matriz y un escalar.
d. Una matriz cuadrada y un escalar.
8. Qué condiciones se deben tener en cuenta para multiplicar dos matrices:
a. Que sean cuadradas.
b. Un escalar y una matriz.

10. c. Que una sea cuadrada y la otra de cualquier tamaño.
d. ✓ Que la cantidad de columnas de la primera sea igual a la cantidad de
filas de la segunda.
9. Con las siguientes matrices:
𝐴 = (
1 3
1 6
)
𝐷 = (
0 −2 4
4 8 2
)
Qué operación puede realizar:
a. 𝐴 + 𝐷
No es posible realizar la suma entre las matrices A y D, porque tienen
tamaños diferentes.
b. 2 ∙ 𝐴 − 3 ∙ 𝐷
Se calcula la multiplicación da cada matriz por el escalar:
𝟐 ∙ 𝑨 = 2 ∙ (
1 3
1 6
) = (
2 ∙ 1 2 ∙ 3
2 ∙ 1 2 ∙ 6
) = (
2 6
2 12
)
𝟑 ∙ 𝑫 = 3 ∙ (
0 −2 4
4 8 2
) = (3 ∙ 0 3 ∙ (−2) 3 ∙ 4
3 ∙ 4 3 ∙ 8 3 ∙ 2
) = (
0 −6 12
12 24 6
)
Como la matriz 2 ∙ 𝐴 es de tamaño diferente a la matriz 3 ∙ 𝐷, entonces NO
es posible hacer la resta.
c. 𝐷 ∙ 𝐴
Como 𝐷 tiene 3 columnas y 𝐴 tiene 2 filas, entonces NO es posible hacer la
multiplicación 𝐷 ∙ 𝐴.
𝐷 ∙ 𝐴 = (
0 −2 4
4 8 2
) (
1 3
1 6
)
d. 𝐴 ∙ 𝐷
Como 𝐴 tiene 2 columnas y 𝐷 tiene 2 filas, entonces SI es posible hacer la
multiplicación 𝐴 ∙ 𝐷:
𝐴 ∙ 𝐷 = (
1 3
1 6
) (
0 −2 4
4 8 2
)

11. 𝐴 ∙ 𝐷 = (
1 ∙ 0 + 3 ∙ 4 1 ∙ (−2) + 3 ∙ 8 1 ∙ 4 + 3 ∙ 2
1 ∙ 0 + 6 ∙ 4 1 ∙ (−2) + 6 ∙ 8 1 ∙ 4 + 6 ∙ 2
)
𝐴 ∙ 𝐷 = (
12 −2 + 24 4 + 6
24 −2 + 48 4 + 12
)
𝐴 ∙ 𝐷 = (
12 22 10
24 46 16
)
10. Define qué es una matriz y explica en qué se aplica en la vida real. Sea muy
concreto, emplee máximo 20 renglones en el desarrollo de esta pregunta.
Respuesta.
Matemáticamente las matrices son arreglos de número en filas y columnas que se
colocan entre llaves y pueden representar por ejemplo situaciones de mercado, la
relación entre los insumos y los productos, las relaciones en una red social, etc.
Son útiles para comprender una situación, porque facilitan las tareas de
confeccionar y perfeccionar los esquemas que simplifican y esquematizan
situaciones reales, en razón a que nos permite organizar y depurar la información
para finalmente quedarnos con lo esencial; esto de hecho ya es importante porque
contribuyen en gran medida a nuestro proceso de análisis porque promueve la
creación de las destrezas de resolución de problemas matemáticos; en síntesis,
resaltan los elementos comunes y los diferenciadores de distintas situaciones.1
A manera de ejemplo, los campos en que se puede encontrar aplicaciones de las
matrices son:
▪ Urbanismo: Matrices de conectividad que estudian las conexiones entre
distintos núcleos urbanos.
▪ Sociología: Socio gramas y estudios de la influencia de unos individuos con
otros en grupo.
▪ Economía: Análisis de la producción, distribución y organización de las
empresas. Y también en la resolución de sistemas de ecuaciones lineales.
En general, se puede decir que las matrices se ocupan en muchos aspectos de la
vida diaria, por ejemplo: Utilización de medicamentos, sistema de aguas,
cuestiones financieras, tablas nutricionales, etc.
1
Aplicaciones de las matrices en la vida diaria.
https://www.academia.edu/34410935/Aplicaci%C3%B3n_de_las_matrices_en_la_vida_diaria