SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 5
1.4. FORMA ESCALONADA DE UNA MATRIZ
            MATRIZ ESCALONADA POR FILA

        1          0          0
  B=    0          1          0
        0          0          1


En álgebra lineal una matriz se dice que es escalonada o que está en forma escalonada si:

    1. Todas las filas cero están en la parte inferior de la matriz.

    2. El primer elemento no nulo de cada fila, llamado pivote, está a la derecha del

       pivote de la fila anterior (esto supone que todos los elementos debajo de un

       pivote son cero).




       Ejemplo:

       Las siguientes matrices son reducidas por fila:




       Las siguientes matrices no son reducidas por fila:
MATRIZ ESCALONADA REDUCIDA POR FILAS


             1       0      -5      0
             0       1      17      0
             0       0      0       1

Si además se cumplen las siguientes condiciones de matriz escalonada y:

    1. Sus pivotes son todos iguales a 1
    2. En cada fila el pivote es el único elemento no nulo de su columna.
Se dice que es escalonada reducida por filas.

Ejemplo:




OPERACIONES ELEMENTALES DE FILA
    Multiplicar una fila por un escalar no nulo.


     Notación:

    Intercambiar de posición dos filas.


     Notación:

    Sumar a una fila y un múltiplo de otra.


     Notación:
MATRICES SEMEJANTES
     Se dice que la matriz A es semejante o equivalente por filas de la matriz B si la matriz
     A se obtiene al realizar operaciones elementales de fila en la matriz B

Ejemplo 1:




Ejemplo 2:


         1       2      3                  1     2       3
A=       3       1      -3        =        3     1       -3
         -5      0      2                  -5    0       2
                             F2   F2-3F1

                             F3   F3+5F1



Las matrices semejantes comparten varias propiedades:

        Rango
        Determinante
        La misma Traza
        Los mismos valores propios


     1.5 MATRIZ INVERSA

     Una matriz cuadrada A de orden n se dice que es invertible, no singular, no
     degenerada o regular si existe otra matriz cuadrada de orden n, llamada matriz
     inversa de A y representada como A−1, tal que

     AA−1 = A−1A = In


      Donde In es la matriz identidad de orden n
PROPIEDADES DE LA MATRIZ INVERSA

        La inversa de una matriz, si existe, es única.

        La inversa del producto de dos matrices es el producto de las inversas cambiando

     el orden:




      Si la matriz es invertible, también lo es su transpuesta, y el inverso de su

     transpuesta es la transpuesta de su inversa, es decir:




        Y, evidentemente:




     CALCULO DE UNA MATRIZ INVERSA


Mediante las transformaciones elementales de filas de una matriz, convertir la matriz
anterior en otra, que tenga en las n primero columnas la matriz identidad y en las n
últimas columnas la matriz A-1

El método consiste, pues, en colocar juntas las matrices a invertir y la identidad en este
orden.
A * A-1 =




 Tenemos:

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Tema 6 ecuaciones diferenciales parciales
Tema 6 ecuaciones diferenciales parcialesTema 6 ecuaciones diferenciales parciales
Tema 6 ecuaciones diferenciales parcialesfederico paniagua
 
Presentacion matrices val 1
Presentacion matrices val 1Presentacion matrices val 1
Presentacion matrices val 1carlos_f_1971
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantesArody Alcívar
 
Metodo gaus jordan
Metodo gaus jordanMetodo gaus jordan
Metodo gaus jordanjmp2727
 
Trasnformación lineal
Trasnformación linealTrasnformación lineal
Trasnformación linealingenierops
 
propiedades de matrices y determinantes
propiedades de  matrices y determinantespropiedades de  matrices y determinantes
propiedades de matrices y determinantesplincoqueoc
 
Matrices mt
Matrices mtMatrices mt
Matrices mtSagc24
 
Transformaciones lineales
Transformaciones linealesTransformaciones lineales
Transformaciones lineales24799292
 
Actividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completaActividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completaviovazquez1780
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantesHUGO VASQUEZ
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantespatito35
 

La actualidad más candente (17)

Tema 6 ecuaciones diferenciales parciales
Tema 6 ecuaciones diferenciales parcialesTema 6 ecuaciones diferenciales parciales
Tema 6 ecuaciones diferenciales parciales
 
Rango de-una-matriz
Rango de-una-matrizRango de-una-matriz
Rango de-una-matriz
 
Presentacion matrices val 1
Presentacion matrices val 1Presentacion matrices val 1
Presentacion matrices val 1
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Antonio fran.
Antonio fran.Antonio fran.
Antonio fran.
 
Metodo gaus jordan
Metodo gaus jordanMetodo gaus jordan
Metodo gaus jordan
 
Trasnformación lineal
Trasnformación linealTrasnformación lineal
Trasnformación lineal
 
propiedades de matrices y determinantes
propiedades de  matrices y determinantespropiedades de  matrices y determinantes
propiedades de matrices y determinantes
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices mt
Matrices mtMatrices mt
Matrices mt
 
Transformaciones lineales
Transformaciones linealesTransformaciones lineales
Transformaciones lineales
 
Matrices1
Matrices1Matrices1
Matrices1
 
Actividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completaActividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completa
 
Tema iii rango de una matriz uts
Tema iii rango de una matriz  utsTema iii rango de una matriz  uts
Tema iii rango de una matriz uts
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantes
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantes
 

Similar a Forma escalonada de_una_matriz

Similar a Forma escalonada de_una_matriz (20)

Matriz inversa
Matriz inversaMatriz inversa
Matriz inversa
 
Matriz Inversa y Matrices Semejantes
Matriz Inversa y Matrices SemejantesMatriz Inversa y Matrices Semejantes
Matriz Inversa y Matrices Semejantes
 
Temas de matrices y determinantes m1 ccesa007
Temas  de matrices y  determinantes  m1 ccesa007Temas  de matrices y  determinantes  m1 ccesa007
Temas de matrices y determinantes m1 ccesa007
 
matrices y determinantes
matrices y determinantesmatrices y determinantes
matrices y determinantes
 
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
 
Matrices_y_determinantes.pptx
Matrices_y_determinantes.pptxMatrices_y_determinantes.pptx
Matrices_y_determinantes.pptx
 
Trabajo Practico
Trabajo Practico Trabajo Practico
Trabajo Practico
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3
 
Algebra
AlgebraAlgebra
Algebra
 
Matrices+y+determinantes 1
Matrices+y+determinantes 1Matrices+y+determinantes 1
Matrices+y+determinantes 1
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Determinantes
DeterminantesDeterminantes
Determinantes
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantes
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantes
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Matrices
Matrices Matrices
Matrices
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 

Más de Carlita Vaca

trabajos en clase
trabajos en clase trabajos en clase
trabajos en clase Carlita Vaca
 
Exposiciones algebra 2014
Exposiciones algebra 2014Exposiciones algebra 2014
Exposiciones algebra 2014Carlita Vaca
 
Estudiantes álgebra GR5
Estudiantes álgebra GR5 Estudiantes álgebra GR5
Estudiantes álgebra GR5 Carlita Vaca
 
Fotografias grupales GR5
Fotografias grupales GR5 Fotografias grupales GR5
Fotografias grupales GR5 Carlita Vaca
 
Seminario presentacion
Seminario presentacionSeminario presentacion
Seminario presentacionCarlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 20
Examen de algebra lineal 20Examen de algebra lineal 20
Examen de algebra lineal 20Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 19
Examen de algebra lineal 19Examen de algebra lineal 19
Examen de algebra lineal 19Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 18
Examen de algebra lineal 18Examen de algebra lineal 18
Examen de algebra lineal 18Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 16
Examen de algebra lineal 16Examen de algebra lineal 16
Examen de algebra lineal 16Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 15
Examen de algebra lineal 15Examen de algebra lineal 15
Examen de algebra lineal 15Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 14
Examen de algebra lineal 14Examen de algebra lineal 14
Examen de algebra lineal 14Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 9
Examen de algebra lineal 9Examen de algebra lineal 9
Examen de algebra lineal 9Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 8
Examen de algebra lineal 8Examen de algebra lineal 8
Examen de algebra lineal 8Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 7
Examen de algebra lineal 7Examen de algebra lineal 7
Examen de algebra lineal 7Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 6
Examen de algebra lineal 6Examen de algebra lineal 6
Examen de algebra lineal 6Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 5
Examen de algebra lineal 5Examen de algebra lineal 5
Examen de algebra lineal 5Carlita Vaca
 
Examen de algebra lineal 4
Examen de algebra lineal 4Examen de algebra lineal 4
Examen de algebra lineal 4Carlita Vaca
 
Rubrica de evaluación
Rubrica de evaluaciónRubrica de evaluación
Rubrica de evaluaciónCarlita Vaca
 
4.1 aplicaciones-lineales
4.1 aplicaciones-lineales4.1 aplicaciones-lineales
4.1 aplicaciones-linealesCarlita Vaca
 
4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)
4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)
4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)Carlita Vaca
 

Más de Carlita Vaca (20)

trabajos en clase
trabajos en clase trabajos en clase
trabajos en clase
 
Exposiciones algebra 2014
Exposiciones algebra 2014Exposiciones algebra 2014
Exposiciones algebra 2014
 
Estudiantes álgebra GR5
Estudiantes álgebra GR5 Estudiantes álgebra GR5
Estudiantes álgebra GR5
 
Fotografias grupales GR5
Fotografias grupales GR5 Fotografias grupales GR5
Fotografias grupales GR5
 
Seminario presentacion
Seminario presentacionSeminario presentacion
Seminario presentacion
 
Examen de algebra lineal 20
Examen de algebra lineal 20Examen de algebra lineal 20
Examen de algebra lineal 20
 
Examen de algebra lineal 19
Examen de algebra lineal 19Examen de algebra lineal 19
Examen de algebra lineal 19
 
Examen de algebra lineal 18
Examen de algebra lineal 18Examen de algebra lineal 18
Examen de algebra lineal 18
 
Examen de algebra lineal 16
Examen de algebra lineal 16Examen de algebra lineal 16
Examen de algebra lineal 16
 
Examen de algebra lineal 15
Examen de algebra lineal 15Examen de algebra lineal 15
Examen de algebra lineal 15
 
Examen de algebra lineal 14
Examen de algebra lineal 14Examen de algebra lineal 14
Examen de algebra lineal 14
 
Examen de algebra lineal 9
Examen de algebra lineal 9Examen de algebra lineal 9
Examen de algebra lineal 9
 
Examen de algebra lineal 8
Examen de algebra lineal 8Examen de algebra lineal 8
Examen de algebra lineal 8
 
Examen de algebra lineal 7
Examen de algebra lineal 7Examen de algebra lineal 7
Examen de algebra lineal 7
 
Examen de algebra lineal 6
Examen de algebra lineal 6Examen de algebra lineal 6
Examen de algebra lineal 6
 
Examen de algebra lineal 5
Examen de algebra lineal 5Examen de algebra lineal 5
Examen de algebra lineal 5
 
Examen de algebra lineal 4
Examen de algebra lineal 4Examen de algebra lineal 4
Examen de algebra lineal 4
 
Rubrica de evaluación
Rubrica de evaluaciónRubrica de evaluación
Rubrica de evaluación
 
4.1 aplicaciones-lineales
4.1 aplicaciones-lineales4.1 aplicaciones-lineales
4.1 aplicaciones-lineales
 
4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)
4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)
4.2 aplicacion lineales-inyectivas-sobreyectivas(2)
 

Forma escalonada de_una_matriz

  • 1. 1.4. FORMA ESCALONADA DE UNA MATRIZ MATRIZ ESCALONADA POR FILA 1 0 0 B= 0 1 0 0 0 1 En álgebra lineal una matriz se dice que es escalonada o que está en forma escalonada si: 1. Todas las filas cero están en la parte inferior de la matriz. 2. El primer elemento no nulo de cada fila, llamado pivote, está a la derecha del pivote de la fila anterior (esto supone que todos los elementos debajo de un pivote son cero). Ejemplo: Las siguientes matrices son reducidas por fila: Las siguientes matrices no son reducidas por fila:
  • 2. MATRIZ ESCALONADA REDUCIDA POR FILAS 1 0 -5 0 0 1 17 0 0 0 0 1 Si además se cumplen las siguientes condiciones de matriz escalonada y: 1. Sus pivotes son todos iguales a 1 2. En cada fila el pivote es el único elemento no nulo de su columna. Se dice que es escalonada reducida por filas. Ejemplo: OPERACIONES ELEMENTALES DE FILA Multiplicar una fila por un escalar no nulo. Notación: Intercambiar de posición dos filas. Notación: Sumar a una fila y un múltiplo de otra. Notación:
  • 3. MATRICES SEMEJANTES Se dice que la matriz A es semejante o equivalente por filas de la matriz B si la matriz A se obtiene al realizar operaciones elementales de fila en la matriz B Ejemplo 1: Ejemplo 2: 1 2 3 1 2 3 A= 3 1 -3 = 3 1 -3 -5 0 2 -5 0 2 F2 F2-3F1 F3 F3+5F1 Las matrices semejantes comparten varias propiedades: Rango Determinante La misma Traza Los mismos valores propios 1.5 MATRIZ INVERSA Una matriz cuadrada A de orden n se dice que es invertible, no singular, no degenerada o regular si existe otra matriz cuadrada de orden n, llamada matriz inversa de A y representada como A−1, tal que AA−1 = A−1A = In Donde In es la matriz identidad de orden n
  • 4. PROPIEDADES DE LA MATRIZ INVERSA  La inversa de una matriz, si existe, es única.  La inversa del producto de dos matrices es el producto de las inversas cambiando el orden:  Si la matriz es invertible, también lo es su transpuesta, y el inverso de su transpuesta es la transpuesta de su inversa, es decir:  Y, evidentemente: CALCULO DE UNA MATRIZ INVERSA Mediante las transformaciones elementales de filas de una matriz, convertir la matriz anterior en otra, que tenga en las n primero columnas la matriz identidad y en las n últimas columnas la matriz A-1 El método consiste, pues, en colocar juntas las matrices a invertir y la identidad en este orden.
  • 5. A * A-1 = Tenemos: