El documento proporciona una introducción a las matrices, incluyendo su historia, definición y tipos. Las matrices se definen como conjuntos de números ordenados en filas y columnas y se utilizan para representar sistemas de ecuaciones lineales. El documento explica los diferentes tipos de matrices como matrices cuadradas, triangulares, nulas y de identidad, así como operaciones básicas como la suma, resta, multiplicación por escalares y producto de matrices.

1. M T ICE
AR S

2. M T ICE
AR S
Para empezar, un poco de información:
Las matrices aparecen en el año 1850, introducidas por J.J. Silvestre. El
desarrollo inicial de la teoría matricial lo realiza el matemático W.R. Hamilton
en 1853. Luego en 1858, A. Cayley introduce la notación matricial como una
forma abreviada de escribir un sistema de m ecuaciones lineales con n
incógnitas. Las matrices se utilizan en el cálculo numérico, en la resolución de
sistemas de ecuaciones lineales, de las ecuaciones diferenciales y de las
derivadas parciales(los últimos días son temas de facultad). Se usan en el
estudio de sistemas de ecuaciones lineales, en geometría, estadística,
economía, etc. La utilización de matrices es esencial en el lenguajes de
programación, la mayoría de los datos se introducen en los ordenadores
como tablas organizadas en filas y columnas: hojas de cálculo, bases de
datos,...

3. Como vamos a ver, la solución de sistemas de ecuaciones lineales
puede hallarse utilizando solamente los coeficientes de las incógnitas
asociadas a los sistemas lineales. Este ordenamiento de números se
conoce como una matriz. Ejemplos de matrices son:
1
 1 2  
   2 1 π  1
− 3 0 ;  
  e 0 1 / 2 ; 1
 − 4 5  (2 − 1 0 1) ;  
   0 0 0   1
   
La dimensión de una matriz de define como el número de filas por el
número de columnas. En el ejemplo, la primera matriz es de
dimensión 3x2, la segunda es de 3x3, la tercera es de 1x4 y la cuarta
es de 4x1. Si una matriz es de dimensión 1xn, como en el tercer
ejemplo, se llamará un vector fila, mientras que una matriz nx1, como
en el cuarto ejemplo, se llamará un vector columna. En general se
usarán las primeras letras mayúsculas del alfabeto para denotar una
matriz, es decir, se escribirán como A, B, C, etc.. Las entradas de
una matriz se denotarán como aij y representarán la entrada que se
encuentra en la fila i-ésima y la columna j-ésima.

4. MA TRIC E S
Definición de matriz:
Una matriz es un conjunto de elementos, en general, suelen ser números
ordenados en filas y columnas. En forma general una matriz se anota de la
siguiente manera:
Abreviadamente suele expresarse en la forma A =(aij), con i =1, 2, ..., m y
j =1, 2, ..., n. Los subíndices indican la posición del elemento dentro de la matriz, el
primero denota la fila ( i ) y el segundo la columna ( j ). Por ejemplo el elemento a25
será el elemento de la fila 2 y columna 5.

5. MA TRIC E S
Tipos de matrices:
Matriz fila: Es una matriz que solo tiene una fila, es decir m =1 y por tanto
es de orden 1 x n.
( a11 a12 a13  a1n )
Matriz columna: Es una matriz que solo tiene una columna, es decir, n =1
y por tanto es de orden m x 1.
 a11 
 
 a21 
a 
 31 
  
 
 am1 

6. MA TRIC E S
Tipos de matrices:
Matriz cuadrada: Es aquella que tiene el mismo número de filas que de
columnas, es decir m = n. En estos casos se dice que la matriz
cuadrada es de orden n, y no n x n.
 a11 a12 a13  a1n 
 
 a21 a22 a23  a2 n 
a a32 a33  a3n 
 31 
    
a an 2 an 3  ann 
 n1 

7. MA TRIC E S
Tipos de matrices:
Matriz traspuesta: Dada una matriz A, se llama traspuesta de A, y se
representa por At, a la matriz que se obtiene cambiando filas por columnas.
La primera fila de A es la primera fila de At , la segunda fila de A es la
segunda columna de At, etc.
De la definición se deduce que si A es de orden m x n, entonces At es de orden
n x m.
 −1 4   −1 0 5   −1 0 5 
 −1 0 2      
A=  0 −6 8 ⇒ A =  0 −6 8 
T
 4 − 2 0 ⇒ A =  0 − 2
T
A= 
2 5 8 10  5 8 10 
 
 0 
    
Matriz simétrica: Una matriz cuadrada A es simétrica si A = At, es decir,
si aij = aji ∀ i, j.
Matriz antisimétrica: Una matriz cuadrada es antisimétrica si A = –At, es
decir, si aij = –aji ∀ i, j.

8. MA TRIC E S
Tipos de matrices:
Matriz nula: es aquella que todos sus elementos son 0 y se
representa por 0
Matriz diagonal: Es una matriz cuadrada, en la que todos los
elementos no pertenecientes a la diagonal principal son nulos.
Matriz escalar: Es una matriz diagonal con todos los elementos de
la diagonal iguales
Matriz unidad o identidad: Es una matriz escalar con los
elementos de la diagonal principal iguales a 1.

9. MA TRIC E S
Tipos de matrices
Matriz Triangular: Es una matriz cuadrada que tiene nulos todos
los elementos que están a un mismo lado de la diagonal principal.
Las matrices triangulares pueden ser de dos tipos:
- Triangular Superior: Si los elementos que están por debajo de
la diagonal principal son todos nulos. Es decir, aij = 0 ∀ i < j.
 3 −1 −3
A = 0 2 0 
 
0 0 5 
 
- Triangular Inferior: Si los elementos que están por encima de
la diagonal principal son todos nulos. Es decir, aij = 0 ∀ j < i.
3 0 0 
B = 3 2 0 
 
1 0 5 
 

10. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Trasposición de matrices
Suma y diferencia de matrices
Producto de una matriz por un número
Producto de matrices
Matrices invertibles

11. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Trasposición de matrices
Dada una matriz de orden m x n, A = (aij), se llama matriz traspuesta de A, y se
representa por At, a la matriz que se obtiene cambiando las filas por las columnas (o
viceversa) en la matriz A.
Es decir:
Ejemplo:  −1 4 
 −1 0 2  
A=
 4 − 2 0 ⇒
 A =  0 − 2
T
  2 0 
 
Propiedades de la trasposición de matrices:
1) Dada una matriz A, siempre existe su traspuesta y además es única.
2) La traspuesta de la matriz traspuesta de A es A.  (At)t = A.

12. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Suma y diferencia
Si A = aij  y B = bij  son dos matrices mxn entonces
   
de matrices
definimos la suma de A y B por,
A + B = aij  + bij  ≡ aij + bij 
     
La suma de dos matrices: Sean A=(aij), B=(bij) de la misma dimensión, es
otra matriz S=(sij) de la misma dimensión que los sumandos y con término
genérico sij=aij+bij.  1 2 − 4  −1 0 2   0 2 − 2

 0 3 − 1  +  1 − 5 − 1 =  1 − 2 − 2 
    
     
La suma de las matrices A y B se anota A+B.
Ejemplo
Sin embargo, no se pueden sumar.
La diferencia de matrices: A y B se representa por A–B, y se define como: A–B =
A + (–B)

13. Ejemplos:
 3 0 −2  5 −3 6 
1. Si A =   y B = 0 2 5  entonces
 2 −1 4   
 3 0 −2  5 −3 6   3 + 5 0 − 3 −2 + 6 
A+ B =   + 0 2 5  ≡  2 + 0 −1 + 2 4 + 4 
 2 −1 4     
 8 −3 4 
A+ B ≡ 
 2 1 8 
1 2   7 −2 
2. Si A = 3 4  y B =  −6 4  entonces
   
5 6 
  3 0
 
1 2   7 −2  1 + 7 2 − 2   8 0 
A + B = 3 4  +  −6 4  ≡ 3 − 6 4 + 4  =  −3 8 
       
5 6   3 0   5 + 3 6 + 0   8 6 
       

14. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Propiedades de la suma de matrices
1) A + (B + C) = (A + B) + C Propiedad Asociativa
2) A+B=B+A Propiedad conmutativa
3) A + 0 = A (0 es la matriz nula) Matriz Nula
4) La matriz –A, que se obtiene cambiando de signo todos los elementos de A,
recibe el nombre de matriz opuesta de A, ya que A + (–A) = 0.

15. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Producto de una matriz por un número
El producto de una matriz A = (aij) por un número real k es otra matriz B =
(bij) de la misma dimensión que A y tal que cada elemento bij de B se
obtiene multiplicando aij por k, es decir, bij = k·aij.
Ejemplo:
 1 0 − 2 6  2 0 − 4 12 
   
 −2 1 0 0  − 4 2 0 0
2 =
4 3 8 0  8 6 16 0 
   
 −1 −1 − 3 0   − 2 − 2 − 6 0 
   
El producto de la matriz A por el número real k se designa por k·A. Al número real
k se le llama también escalar, y a este producto, producto de escalares por
matrices

16. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Producto de una matriz por un número
- Propiedades del producto de una matriz por un escalar
1) k (A + B) = k A + k B Propiedad distributiva
2) (k + h)A = k A + h A Propiedad distributiva
3) k [h A] = (k h) A Propiedad asociativa mixta
.
4) 1 · A = A · 1 = A Elemento unidad

17. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Producto de matrices
Dadas dos matrices A y B, su producto es otra matriz P cuyos elementos
se obtienen multiplicando las filas de A por las columnas de B.
Para poder multiplicar dos matrices el número de columnas de A debe
coincidir con el número de filas de B. Es más, si A tiene dimensión m x n
y B dimensión n x p, la matriz P será de orden m x p, Es decir:
Ejemplo:
no se pueden multiplicar

18. EJEMPLO:
  1  3 
 
[ 6 − 2 8]  5 
  [ 6 − 2 8]  0  
 
 1 3
 6 − 2 8    3
   7 
 
1. AB =  .  5 0 = 
 1 4 5   2 7

  1  3 
   1 4 5  5
[ ]  [ 1 4 5]  0  
  

  3
  7 
  
 6 − 10 + 24 18 + 0 + 56 
=
 1 + 20 + 15 3 + 0 + 35 
 20 74
=
 36 38


19.  1 3  9 10 23
 5 0   6 − 2 8 
BA =    1 4 5 =  30 − 10 40

 2 7  
  19 24 51
 
 1 − 2  −6 7 −1 −2
 3 1   2 5 3 0  =  10 14 11 1 
2. AB =    4 −1 2 1  
 0 − 1 
 
  − 4 1 − 2 − 1
 

20. MA TRIC E S
Operaciones con matrices
Producto de matrices
Propiedades del producto de matrices
A·(B·C) = (A·B)·C (Propiedad asociativa)
El producto de matrices en general no es conmutativo.
Si A es una matriz cuadrada de orden n se tiene A·In = In·A = A.
Dada una matriz cuadrada A de orden n, no siempre existe otra matriz B tal
que A·B = B·A = In. Si existe dicha matriz B, se dice que es la matriz inversa de
A y se representa por A–1 .
El producto de matrices es distributivo respecto de la suma de matrices, es
decir: A·(B + C) = A·B + A·C