SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 22
Foto de http://haberhabermagdis.blogspot.com.es/
MATRICES E DETERMINANTES
Definición de matriz
Chámase matriz de dimensión mxn a unha táboa rectangular
formada por m filas e n columnas de números reais:
aij representa o elemento que está na fila i e na columna j
o elemento a25 será o elemento da fila 2 e columna 5.
TIPOS DE MATRICES
Matriz fila: ( )naaaa 1131211 
Matriz columna:
















1
31
21
11
ma
a
a
a

Matriz nula
Matriz cadrada:
TIPOS DE MATRICES
Matriz diagonal:
Matriz unidade ou identidade:
Matriz Triangular:
matriz triangular inferior matriz triangular superior
MATRIZ TRASPOSTA
Chámase TRASPOSTA dunha matriz A, a matriz que se
obtén ao cambiar na matriz A as filas polas columnas
Matriz simétrica: Unha matriz cadrada A é simétrica cando A = At
Matriz antisimétrica: Unha matriz cadrada é antisimétrica cando -A = At
SUMA E DIFERENCIA DE
MATRICES
non se poden sumar.
A + (B + C) = (A + B) + C Propiedade Asociativa
A + B = B + A Propiedade conmutativa
Matriz NulaA + 0 = A (0 é a matriz nula)
Só se poden sumar ou restar matrices coa mesma dimensión
PRODUCTO DUNHA MATRIZ POR UN
NÚMERO
PROPIEDADES PRODUCTO DUN Nº POR UNHA MATRIZ
a.(b.A)=(a.b).A
a.(A+B)=a-A+a.B
(a+b).A=a.A+b.A
1.A=A
PROPIEDADES DO PRODUCTO DE MATRICES
Para que dúas matrices se poidan multiplicar é necesario que o nº
de columnas da primeira coincida co nº de filas da segunda
ASOCIATIVA: (A.B).C=A.(B.C)
DISTRIBUTIVA : A.(B+C) = A.B+A.C (A+B).C = A.C+B.C
NON É CONMUTATIVO : A.B ≠ B. A.
PRODUCTO DE MATRICES
DETERMINANTE DUNHA MATRIZ
CADRADA
Determinante de orden 2
Determinante de orden 3
DETERMINANTE DE ORDEN n
MENOR COMPLEMENTARIO. ADXUNTO.
 Sexa A unha matriz cadrada de orden n, chámase menor
complementario do elemento aij ao determinante da
matriz que resulta o suprimir en A a fila i e a columna j,
designase M ij
 Chámase adxunto do elemento aij e denotase Aij a
Aij= (-1) i+ j
Mij
 Defínese determinante de A como a suma dos elementos
dunha liña polos seus respectivos adxuntos.
PROPIEDADES DOS
DETERMINANTES
Todas as propiedades que se enuncian para filas tamén son certas para
columnas.
 Se se multiplican todos os elementos dunha fila por un nº o
determinante queda multiplicado por dito número.
 Se se permutan dúas filas o determinante cambia de signo.
 Se todos os elementos dunha fila son 0 o determinante é 0.
 Se dúas filas son iguais ou proporcionais o determinante é 0.
 Se cada elemento dunha fila é suma de 2 sumandos , o determinante é
igual á suma de dous determinantes que teñan nesa fila os primeiros e
os segundos sumandos respectivamente e nas demais os mesmos
elementos que o determinante inicial.
 Se a unha fila se lle suma un múltiplo doutra o determinante non varía.
 Se as filas son linearmente dependentes o determinante é 0.
Unha matriz cadrada que ten inversa dise que é inversible ou
regular; en caso contrario recibe o nome de singular.
MATRIZ INVERSA
Hai varios métodos para calcular a matriz inversa dunha matriz dada:
método de Gauss
Usando determinantes
Directamente
Chámase inversa dunha matriz cadrada A de orden n a outra
matriz de orden n, B que verifique que A·B = B· A = In
Unha matriz cadrada ten inversa cando e só cando o seu
determinante é distinto de 0
A matriz que se calculou realmente sería a inversa pola "dereita", pero é fácil
comprobar que tamén cumpre A-1
· A = I, co que é realmente a inversa de A.
Dada a matriz buscamos unha matriz que cumpra A·A-1
= I2, é dicir
Para elo propoñemos o sistema de ecuacións:
Cálculo Directo da Matriz Inversa
Cálculo da matriz inversa usando
determinantes
t
adxA
A
A )(
11
=−
O rango non pode ser maior ao número de filas ou de
columnas.
RANGO DUNHA MATRIZ
Chámase “menor” de orden p dunha matriz ao
determinante que resulta de eliminar certas filas e columnas
ata quedar una matriz cadrada de orden p.
É dicir, ao determinante de calquera submatriz cadrada de A
Nunha matriz A m×n pode haber varios menores de orden
p.
Definición:
Rango dunha matriz é a orde do maior menor non nulo que
se poida formar na matriz.
Consecuencia
As dúas primeiras filas son L.I. a terceira depende linealmente das
dúas primeiras
RANGO DUNHA MATRIZ
Vectores fila dunha matriz:
As filas dunha matriz poden ser consideradas como vectores. É posible que
sexan linealmente Independentes (L.I.) e é posible que uns dependan
linealmente de outros. Por exemplo:
As dúas primeiras líñas son L.I., as outras dúas dependen
linealmente das primeiras
As súas dúas son linealmente independentes





=
2431
5232
A














=
43
50
12
31
B










−−
=
158
209
351
C
2123 FFF −⋅= 214 FFF +=
312 FFF =−
Chámase rango dunha matriz ao número de filas Linealmente Independentes
Teorema
Nunha matriz o número de filas L.I. coincide co número de
columnas L.I.
RANGO DUNHA MATRIZ
Vectores columna dunha matriz:
Tamén as columnas dunha matriz poden ser consideradas como vectores.
Poderíamos definir rango da matriz como o número de columnas linealmente
independentes, pero aparece a dúbida de se esa definición pode contradecir á
anterior.
Rango dunha matriz é o número de filas, ou columnas,
linealmente independentes.
O rango dunha matriz podémolo calcular por dous métodos
diferentes:
RANGO DUNHA MATRIZ
 Polo método de Gauss
 Usando Determinantes
Cálculo do rango: método de Gauss
 Se se permutan dúas filas o rango non
varía
 Se se multiplica unha fila por un nº non
nulo o rango non varía
 Se a unha fila se lle suma ou resta outra
paralela o rango non varía
Cálculo do rango dunha matriz polo
método de Gauss
Cálculo de rango por determinantes
Cálculo do rango dunha matriz polo
método de Gauss

Más contenido relacionado

Destacado

limites L´ Hopital resoltos
limites L´ Hopital resoltoslimites L´ Hopital resoltos
limites L´ Hopital resoltos
conchi Gz
 
Sistemas ecuacions lineais
Sistemas ecuacions lineaisSistemas ecuacions lineais
Sistemas ecuacions lineais
conchi Gz
 
Tipos ecuacións
Tipos ecuaciónsTipos ecuacións
Tipos ecuacións
conchi Gz
 
Inecuacións
InecuaciónsInecuacións
Inecuacións
conchi Gz
 
Problemas trigonometria
Problemas trigonometriaProblemas trigonometria
Problemas trigonometria
conchi Gz
 
resoltos formulas notables e factorización polinomios
resoltos formulas notables e factorización polinomiosresoltos formulas notables e factorización polinomios
resoltos formulas notables e factorización polinomios
conchi Gz
 
Eleccions xerais
Eleccions xeraisEleccions xerais
Eleccions xerais
conchi Gz
 
Pensamos no futuro, e ti?
Pensamos no futuro, e ti?Pensamos no futuro, e ti?
Pensamos no futuro, e ti?
conchi Gz
 
Regra d hont
Regra d hontRegra d hont
Regra d hont
conchi Gz
 
Passive grammar powerpoint
Passive grammar powerpointPassive grammar powerpoint
Passive grammar powerpoint
Angel Ingenio
 
Aprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TIC
Aprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TICAprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TIC
Aprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TIC
Víctor Marín Navarro
 

Destacado (20)

Funcions0
Funcions0Funcions0
Funcions0
 
limites L´ Hopital resoltos
limites L´ Hopital resoltoslimites L´ Hopital resoltos
limites L´ Hopital resoltos
 
Sistemas ecuacions lineais
Sistemas ecuacions lineaisSistemas ecuacions lineais
Sistemas ecuacions lineais
 
Tipos ecuacións
Tipos ecuaciónsTipos ecuacións
Tipos ecuacións
 
Inecuacións
InecuaciónsInecuacións
Inecuacións
 
Problemas trigonometria
Problemas trigonometriaProblemas trigonometria
Problemas trigonometria
 
resoltos formulas notables e factorización polinomios
resoltos formulas notables e factorización polinomiosresoltos formulas notables e factorización polinomios
resoltos formulas notables e factorización polinomios
 
Ranking escola 2016 2017.inf.dec
Ranking escola 2016 2017.inf.decRanking escola 2016 2017.inf.dec
Ranking escola 2016 2017.inf.dec
 
Ranking escola 2016 2017.cad.dec
Ranking escola 2016 2017.cad.decRanking escola 2016 2017.cad.dec
Ranking escola 2016 2017.cad.dec
 
Ranking escola 2016 2017.inf.oct
Ranking escola 2016 2017.inf.octRanking escola 2016 2017.inf.oct
Ranking escola 2016 2017.inf.oct
 
Ranking escola 2016 2017.cad.oct
Ranking escola 2016 2017.cad.octRanking escola 2016 2017.cad.oct
Ranking escola 2016 2017.cad.oct
 
Ranking escola 2016 2017.inf.nov
Ranking escola 2016 2017.inf.novRanking escola 2016 2017.inf.nov
Ranking escola 2016 2017.inf.nov
 
Ranking escola 2016 2017.cad.nov
Ranking escola 2016 2017.cad.novRanking escola 2016 2017.cad.nov
Ranking escola 2016 2017.cad.nov
 
The Future
The FutureThe Future
The Future
 
Eleccions xerais
Eleccions xeraisEleccions xerais
Eleccions xerais
 
Pensamos no futuro, e ti?
Pensamos no futuro, e ti?Pensamos no futuro, e ti?
Pensamos no futuro, e ti?
 
Regra d hont
Regra d hontRegra d hont
Regra d hont
 
My ideal trip
My ideal tripMy ideal trip
My ideal trip
 
Passive grammar powerpoint
Passive grammar powerpointPassive grammar powerpoint
Passive grammar powerpoint
 
Aprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TIC
Aprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TICAprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TIC
Aprendizaje basado en Proyectos, competencias básicas y TIC
 

Más de conchi Gz (18)

Programación lineal
Programación linealProgramación lineal
Programación lineal
 
Medindo
MedindoMedindo
Medindo
 
Planos
PlanosPlanos
Planos
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Xeometría
XeometríaXeometría
Xeometría
 
polígonos, poliedros, corpos revolución
polígonos, poliedros, corpos revoluciónpolígonos, poliedros, corpos revolución
polígonos, poliedros, corpos revolución
 
Bach 2º xeometria
Bach 2º xeometriaBach 2º xeometria
Bach 2º xeometria
 
Proporcionalidade
ProporcionalidadeProporcionalidade
Proporcionalidade
 
Problemas xeometría espacio inicial
Problemas xeometría espacio inicialProblemas xeometría espacio inicial
Problemas xeometría espacio inicial
 
Prensa e estatistica
Prensa e estatisticaPrensa e estatistica
Prensa e estatistica
 
sondaxe injuve
sondaxe injuve sondaxe injuve
sondaxe injuve
 
4squaresg
4squaresg4squaresg
4squaresg
 
Conectados 1º eso b
Conectados 1º eso bConectados 1º eso b
Conectados 1º eso b
 
Entorno escolar 1 eso c
Entorno escolar 1 eso cEntorno escolar 1 eso c
Entorno escolar 1 eso c
 
Pau xuño 2011
Pau xuño 2011Pau xuño 2011
Pau xuño 2011
 
Solución repaso fraccións
Solución repaso fracciónsSolución repaso fraccións
Solución repaso fraccións
 
Repaso fraccións
Repaso fracciónsRepaso fraccións
Repaso fraccións
 
1eso números e letras
1eso números e letras1eso números e letras
1eso números e letras
 

Matrices+y+determinantes

  • 2. MATRICES E DETERMINANTES Definición de matriz Chámase matriz de dimensión mxn a unha táboa rectangular formada por m filas e n columnas de números reais: aij representa o elemento que está na fila i e na columna j o elemento a25 será o elemento da fila 2 e columna 5.
  • 3. TIPOS DE MATRICES Matriz fila: ( )naaaa 1131211  Matriz columna:                 1 31 21 11 ma a a a  Matriz nula Matriz cadrada:
  • 4. TIPOS DE MATRICES Matriz diagonal: Matriz unidade ou identidade: Matriz Triangular: matriz triangular inferior matriz triangular superior
  • 5. MATRIZ TRASPOSTA Chámase TRASPOSTA dunha matriz A, a matriz que se obtén ao cambiar na matriz A as filas polas columnas Matriz simétrica: Unha matriz cadrada A é simétrica cando A = At Matriz antisimétrica: Unha matriz cadrada é antisimétrica cando -A = At
  • 6. SUMA E DIFERENCIA DE MATRICES non se poden sumar. A + (B + C) = (A + B) + C Propiedade Asociativa A + B = B + A Propiedade conmutativa Matriz NulaA + 0 = A (0 é a matriz nula) Só se poden sumar ou restar matrices coa mesma dimensión
  • 7. PRODUCTO DUNHA MATRIZ POR UN NÚMERO PROPIEDADES PRODUCTO DUN Nº POR UNHA MATRIZ a.(b.A)=(a.b).A a.(A+B)=a-A+a.B (a+b).A=a.A+b.A 1.A=A
  • 8. PROPIEDADES DO PRODUCTO DE MATRICES Para que dúas matrices se poidan multiplicar é necesario que o nº de columnas da primeira coincida co nº de filas da segunda ASOCIATIVA: (A.B).C=A.(B.C) DISTRIBUTIVA : A.(B+C) = A.B+A.C (A+B).C = A.C+B.C NON É CONMUTATIVO : A.B ≠ B. A. PRODUCTO DE MATRICES
  • 9. DETERMINANTE DUNHA MATRIZ CADRADA Determinante de orden 2 Determinante de orden 3
  • 10. DETERMINANTE DE ORDEN n MENOR COMPLEMENTARIO. ADXUNTO.  Sexa A unha matriz cadrada de orden n, chámase menor complementario do elemento aij ao determinante da matriz que resulta o suprimir en A a fila i e a columna j, designase M ij  Chámase adxunto do elemento aij e denotase Aij a Aij= (-1) i+ j Mij  Defínese determinante de A como a suma dos elementos dunha liña polos seus respectivos adxuntos.
  • 11. PROPIEDADES DOS DETERMINANTES Todas as propiedades que se enuncian para filas tamén son certas para columnas.  Se se multiplican todos os elementos dunha fila por un nº o determinante queda multiplicado por dito número.  Se se permutan dúas filas o determinante cambia de signo.  Se todos os elementos dunha fila son 0 o determinante é 0.  Se dúas filas son iguais ou proporcionais o determinante é 0.  Se cada elemento dunha fila é suma de 2 sumandos , o determinante é igual á suma de dous determinantes que teñan nesa fila os primeiros e os segundos sumandos respectivamente e nas demais os mesmos elementos que o determinante inicial.  Se a unha fila se lle suma un múltiplo doutra o determinante non varía.  Se as filas son linearmente dependentes o determinante é 0.
  • 12. Unha matriz cadrada que ten inversa dise que é inversible ou regular; en caso contrario recibe o nome de singular. MATRIZ INVERSA Hai varios métodos para calcular a matriz inversa dunha matriz dada: método de Gauss Usando determinantes Directamente Chámase inversa dunha matriz cadrada A de orden n a outra matriz de orden n, B que verifique que A·B = B· A = In Unha matriz cadrada ten inversa cando e só cando o seu determinante é distinto de 0
  • 13. A matriz que se calculou realmente sería a inversa pola "dereita", pero é fácil comprobar que tamén cumpre A-1 · A = I, co que é realmente a inversa de A. Dada a matriz buscamos unha matriz que cumpra A·A-1 = I2, é dicir Para elo propoñemos o sistema de ecuacións: Cálculo Directo da Matriz Inversa
  • 14. Cálculo da matriz inversa usando determinantes t adxA A A )( 11 =−
  • 15. O rango non pode ser maior ao número de filas ou de columnas. RANGO DUNHA MATRIZ Chámase “menor” de orden p dunha matriz ao determinante que resulta de eliminar certas filas e columnas ata quedar una matriz cadrada de orden p. É dicir, ao determinante de calquera submatriz cadrada de A Nunha matriz A m×n pode haber varios menores de orden p. Definición: Rango dunha matriz é a orde do maior menor non nulo que se poida formar na matriz. Consecuencia
  • 16. As dúas primeiras filas son L.I. a terceira depende linealmente das dúas primeiras RANGO DUNHA MATRIZ Vectores fila dunha matriz: As filas dunha matriz poden ser consideradas como vectores. É posible que sexan linealmente Independentes (L.I.) e é posible que uns dependan linealmente de outros. Por exemplo: As dúas primeiras líñas son L.I., as outras dúas dependen linealmente das primeiras As súas dúas son linealmente independentes      = 2431 5232 A               = 43 50 12 31 B           −− = 158 209 351 C 2123 FFF −⋅= 214 FFF += 312 FFF =− Chámase rango dunha matriz ao número de filas Linealmente Independentes
  • 17. Teorema Nunha matriz o número de filas L.I. coincide co número de columnas L.I. RANGO DUNHA MATRIZ Vectores columna dunha matriz: Tamén as columnas dunha matriz poden ser consideradas como vectores. Poderíamos definir rango da matriz como o número de columnas linealmente independentes, pero aparece a dúbida de se esa definición pode contradecir á anterior. Rango dunha matriz é o número de filas, ou columnas, linealmente independentes.
  • 18. O rango dunha matriz podémolo calcular por dous métodos diferentes: RANGO DUNHA MATRIZ  Polo método de Gauss  Usando Determinantes
  • 19. Cálculo do rango: método de Gauss  Se se permutan dúas filas o rango non varía  Se se multiplica unha fila por un nº non nulo o rango non varía  Se a unha fila se lle suma ou resta outra paralela o rango non varía
  • 20. Cálculo do rango dunha matriz polo método de Gauss
  • 21. Cálculo de rango por determinantes
  • 22. Cálculo do rango dunha matriz polo método de Gauss