SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 4
Descargar para leer sin conexión
Matriz
DEFINICIÓN DE MATRIZY CLASIFICACIÓN
Una matriz de orden m x n a todo conjunto de m x n elementos aij
dispuestos en m líneas horizontales (llamadas filas) y en n líneas
verticales (llamadas columnas).
Se define a De la forma
Matriz fila: es aquella que solo tiene una fila, por ejemplo:
Matriz columna: es aquella que solo tiene una columna, , por ejemplo:
Matriz cuadrada: es aquella que tiene igual número de filas que de columnas. En este caso diremos que la matriz es de orden
n, donde n es el número de filas y columnas.
Matriz rectangular: es aquella en que el número de filas es diferente al número de columnas, es decir, m≠n.
Matriz nula: que se denota por O y cuyos elementos son todos cero.
Matriz identidad: es una matriz cuadrada cuyos elementos de la diagonal principal son iguales a uno y los restantes elementos
son nulos, por ejemplo:
Matriz diagonal: es una matriz cuadrada, en la que todos los elementos no pertenecientes a la diagonal principal son nulos. Es
importante destacar que los elementos de la diagonal principal pueden tomar el valor que se desee, nulo o no.
Matriz escalar: es una matriz diagonal cuyos elementos de la diagonal principal son todos iguales y el resto son nulos.
Matriz triangular superior: es una matriz cuadrada en la que todos los elementos por debajo de la diagonal principal son
nulos.
Matriz triangular inferior: es una matriz cuadrada en la que todos los elementos por encima de la diagonal principal son
nulos.
Matriz traspuesta: llamamos traspuesta de A, y se denota por At, a la matriz de orden nxm que se obtiene cambiando filas por
columnas en A, es decir, At = (bij) donde bij = aji. Obsérvese que dada cualquier matriz A se verifica que (At)t = A.
Matriz simétrica: es toda matriz cuadrada A = (aij) tal que aij = aji, es decir, si A = At . Por ejemplo;
Matriz antisimétrica: es toda matriz cuadrada A = (aij) tal que aij =-aji, es decir, si A = - At. Por ejemplo;
Su forma
Las propiedades de sus
elementos
Se
pueden
clasificar
según
Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal
OPERACIONES CON MATRICES
Suma de Matrices Dos matrices A = (aij) y B = (bij), del mismo orden mxn, se define la suma de A y B, y se denota A + B, como la matriz
(aij + bij)
Dadas
1. Propiedad asociativa: A + (B + C) = (A + B) + C.
2. Propiedad conmutativa: A + B = B + A.
3. A + O = O + A = A.
4. (A + B)t = At + Bt.
Cumple con las siguientes
propiedades
Diferencia de Matrices
A;B;C son matrices cualesquiera del mismo orden y
O es la matriz nula de dicho orden
Donde
Dos matrices A, B del mismo orden llamamos diferencia de A y B, que escribimos A-B, a la suma de A con la matriz
opuesta de B, es decir A - B = A + (-B).
Dadas
Producto Escalar Una matriz A = (aij) por un número real k es la matriz (kaij), que denotamos kA, es decir, es la matriz del mismo orden
que A cuyos elementos se obtienen multiplicando los elementos de A por el número k
El producto de
1. k(A + B) = kA + kB.
2. (k + h)A = kA + hA.
3. k(hA) = (kh)A.
4. 1.A = A.
5. (k.A)t = k.At.
A y B son matrices cualesquiera del mismo orden y
h; k son números reales.
Donde
Cumple con las siguientes
propiedades
Producto de Matrices El número de columnas de la primera matriz coincida con el número de filas de la segunda matriz
Se realiza si
Dadas dos matrices A = (aij) de orden mxn y B = (bij) de orden nxp, la matriz A.B = (cij) es una nueva matriz de orden
mxp, donde el término cij se obtiene multiplicando escalarmente la fila i de A por la columna j de B
Se define como
1. Si A;B;C son matrices tales que A:B y B:C esta definidas, entonces A.(B.C) y (A.B).C también están definidas y A.(B.C) =
(A.B).C.
2. Si A;B;C son matrices tales que A.B y B + C están definidas, entonces A.(B + C) y A.B + A.C también están definidas y
A.(B + C) = A.B + A.C.
3. Si A;B;C son matrices tales que A + B y A.C están definidas, entonces (A + B).C y A.C + B.C también están definidas y (A
+ B).C = A.C + B.C.
4. Si A;B son matrices tales que A.B está definida, entonces Bt.At también está definida y(A.B)t = Bt.At.
5. Si A es una matriz cuadrada de orden n e In es la matriz identidad de orden n entonces A.In = In.A = A.
Cumple con las siguientes
propiedades
1.La propiedad conmutativa
2.Si A.B = A.C, no podemos
deducir que B = C
3.Si A.B = 0, no tiene por
qué ocurrir que A o B sean
iguales a la matriz nula
No
verifica
Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal
SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
Ecuación Define como la igualdad que se satisface para determinados valores de la variable. Esta compuesta por variables, coeficientes, signos y el
símbolo de la igualdad.
Ecuación Lineal Aquella que presenta la forma ax + b = 0 con a ≠ 0 . Observese que el exponente de la incognita es 1 y graficamente su
representación es una linea recta.
Sistema de Ecuaciones Lineales
Un conjunto finito de ecuaciones lineales de la forma: cuya solución
s1,s2,…,sn al sustituirse por las variables x1,x2,…,xn satisfacen todas y cada una de las igualdades
presentes en el sistema.
Solución Única (es decir, el sistema es
compatible determinado), es cuando para
cada incógnita del sistema se obtiene un
único valor numérico.
Infinitas soluciones (es decir, el
sistema es compatible indeterminado), es
cuando para cada incógnita del sistema se
obtiene mas de un valor numérico.
No tener solución (es decir, el sistema
es incompatible), es cuando para cada
incógnita del sistema no se obtienen
resultados que satisfagan por igual a todas
las igualdades.
Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal
Se
Es
Es
Gráficamente
se representa
Gráficamente
se representa
Gráficamente
se representa
Puede
tener
RESOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
Sistema de Ecuaciones Lineales
Matriz de coeficientes, donde los elementos que conforman a la matriz son los coeficientes que
acompañan a las variables en el sistema .
Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal
Matriz Ampliada del sistema, la cual es la matriz de coeficiente pero se le anexa una columna
con los términos independientes del sistema o bien una matriz identidad del mismo orden que la
matriz de coeficientes.
A.X = B ; donde A representa la matriz de coeficientes, X la matriz de variables y B la matriz de
términos independientes.
Se representa en forma de
Método de Gauss: Consiste en transformar un SEL en forma de matriz ampliada a la forma de
matriz escalonada mediante operaciones elementales entre filas, para luego obtener la solución del
SEL mediante la sustitución en reversa. Se aplica a matrices de cualquier orden.
Método de Gauss-Jordan: Consiste en transformar un SEL en forma de matriz ampliada a la
forma de matriz escalonada reducida, es decir, obtener la matriz identidad mediante operaciones
elementales entre filas, dando la solución del SEL en forma directa. Se aplica a matrices cuadradas.
Regla de Cramer: Se aplica a SEL que poseen solución única. (este tópico será estudiado a
posteriori, requiere de conocimientos para el calculo de determinantes)
Se resuelve mediante
Operaciones elementales
Aquellas que pueden realizarse entre filas y permiten que las matrices resultantes sean equivalentes a
la matriz inicial . Son conocidas como permutación, multiplicación por un escalar y pivotación
Son
1. La permutación de la i-ésima ecuación por la ecuación j-ésima como Fi ↔ Fj ,
2. La multiplicación de la i-ésima ecuación por el escalar no nulo α como αFi,
3. La pivotación de la i-ésima ecuación mediante el escalar α y la j-esima ecuación por Fi+αFj.
Que se realizan son

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (18)

Capitulo 4
Capitulo 4Capitulo 4
Capitulo 4
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantes Matrices y determinantes
Matrices y 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 y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Fundamentos matrices y determinantes
Fundamentos matrices y determinantes     Fundamentos matrices y determinantes
Fundamentos matrices y determinantes
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Investigacion unidad 2
Investigacion unidad 2Investigacion unidad 2
Investigacion unidad 2
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Algebra y-geometria
Algebra y-geometriaAlgebra y-geometria
Algebra y-geometria
 
Teoria De Matrices Y Determinantes
Teoria De Matrices Y DeterminantesTeoria De Matrices Y Determinantes
Teoria De Matrices Y Determinantes
 
Matrices matemáticas
Matrices matemáticasMatrices matemáticas
Matrices matemáticas
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Matrices matemáticas
Matrices matemáticasMatrices matemáticas
Matrices matemáticas
 
Matrices matemáticas
Matrices matemáticasMatrices matemáticas
Matrices matemáticas
 

Similar a Matricesu1

Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantesHUGO VASQUEZ
 
matrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones linealesmatrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones linealesHanz Seymour
 
Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...
Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...
Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...RosaLuciaBazanCandue
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesVladimir Viera
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3monica
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3monica
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3monica
 
Matrices_y_determinantes REGLA DE CRAMER.pptx
Matrices_y_determinantes  REGLA DE CRAMER.pptxMatrices_y_determinantes  REGLA DE CRAMER.pptx
Matrices_y_determinantes REGLA DE CRAMER.pptxBaquedanoMarbaro
 
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)diego_suarez
 
Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matricesjoder
 
Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matricesjoder
 

Similar a Matricesu1 (20)

Matematica ii
Matematica iiMatematica ii
Matematica ii
 
Matrices pdf
Matrices pdfMatrices pdf
Matrices pdf
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
matrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones linealesmatrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
 
Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...
Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...
Curso cero de matemáticas autor Mónica Cortés Molina, Fernando García Alonso,...
 
Matrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantesMatrices+y+determinantes
Matrices+y+determinantes
 
Matrices y Determinantes
Matrices y DeterminantesMatrices y Determinantes
Matrices y Determinantes
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3
 
Metodos numericos3
Metodos numericos3Metodos numericos3
Metodos numericos3
 
Matrices_y_determinantes REGLA DE CRAMER.pptx
Matrices_y_determinantes  REGLA DE CRAMER.pptxMatrices_y_determinantes  REGLA DE CRAMER.pptx
Matrices_y_determinantes REGLA DE CRAMER.pptx
 
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
Trabajo Teórico Practico 1 (Algebra Lineal)
 
Trabajo Practico
Trabajo Practico Trabajo Practico
Trabajo Practico
 
Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matrices
 
Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 

Más de SistemadeEstudiosMed

Metodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdf
Metodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdfMetodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdf
Metodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdfSistemadeEstudiosMed
 
DE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdf
DE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdfDE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdf
DE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdfSistemadeEstudiosMed
 
Clase 1 Estadistica Generalidades.pptx
Clase 1 Estadistica Generalidades.pptxClase 1 Estadistica Generalidades.pptx
Clase 1 Estadistica Generalidades.pptxSistemadeEstudiosMed
 
nociones básicas de la comunicación.pdf
nociones básicas de la comunicación.pdfnociones básicas de la comunicación.pdf
nociones básicas de la comunicación.pdfSistemadeEstudiosMed
 
UNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.ppt
UNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.pptUNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.ppt
UNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.pptSistemadeEstudiosMed
 
Unidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.ppt
Unidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.pptUnidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.ppt
Unidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.pptSistemadeEstudiosMed
 
Lineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdf
Lineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdfLineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdf
Lineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdfSistemadeEstudiosMed
 

Más de SistemadeEstudiosMed (20)

Metodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdf
Metodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdfMetodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdf
Metodologia Aprendizaje Multicanal - ADI22.pdf
 
DE-04-COMPRESORES-2022.pdf
DE-04-COMPRESORES-2022.pdfDE-04-COMPRESORES-2022.pdf
DE-04-COMPRESORES-2022.pdf
 
DE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdf
DE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdfDE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdf
DE-03-BOMBAS Y SISTEMAS DE BOMBEO-2022.pdf
 
DE-02-FLUJO DE FLUIDOS-2022.pdf
DE-02-FLUJO DE FLUIDOS-2022.pdfDE-02-FLUJO DE FLUIDOS-2022.pdf
DE-02-FLUJO DE FLUIDOS-2022.pdf
 
DE-01-INTRODUCCION-2022.pdf
DE-01-INTRODUCCION-2022.pdfDE-01-INTRODUCCION-2022.pdf
DE-01-INTRODUCCION-2022.pdf
 
Clase 3 Correlación.ppt
Clase 3 Correlación.pptClase 3 Correlación.ppt
Clase 3 Correlación.ppt
 
Clase 2 Medidas Estadisticas.ppt
Clase 2 Medidas Estadisticas.pptClase 2 Medidas Estadisticas.ppt
Clase 2 Medidas Estadisticas.ppt
 
Clase 1 Estadistica Generalidades.pptx
Clase 1 Estadistica Generalidades.pptxClase 1 Estadistica Generalidades.pptx
Clase 1 Estadistica Generalidades.pptx
 
nociones básicas de la comunicación.pdf
nociones básicas de la comunicación.pdfnociones básicas de la comunicación.pdf
nociones básicas de la comunicación.pdf
 
¿Cómo elaborar un Mapa Mental?
¿Cómo  elaborar un  Mapa Mental?¿Cómo  elaborar un  Mapa Mental?
¿Cómo elaborar un Mapa Mental?
 
Unidad 1 Planificación Docente
Unidad 1 Planificación Docente Unidad 1 Planificación Docente
Unidad 1 Planificación Docente
 
hablemos_pp2_inf.pptx
hablemos_pp2_inf.pptxhablemos_pp2_inf.pptx
hablemos_pp2_inf.pptx
 
UNIDAD 3 FASE METODOLOGICA.pptx
UNIDAD 3 FASE METODOLOGICA.pptxUNIDAD 3 FASE METODOLOGICA.pptx
UNIDAD 3 FASE METODOLOGICA.pptx
 
UNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.ppt
UNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.pptUNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.ppt
UNIDAD 2 FASE PLANTEAMIENTO ANTECEDENTES Y BASES TEORICAS.ppt
 
Unidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.ppt
Unidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.pptUnidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.ppt
Unidad I SEMINARIO DE INVESTIGACION DE TRABAJO DE GRADO.ppt
 
Lineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdf
Lineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdfLineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdf
Lineamientos_Trabajos de Grado_UNEFM-nov-2009.pdf
 
unidad quirurgica.pdf
unidad quirurgica.pdfunidad quirurgica.pdf
unidad quirurgica.pdf
 
Cuidados preoperatorios.pdf
Cuidados preoperatorios.pdfCuidados preoperatorios.pdf
Cuidados preoperatorios.pdf
 
Cirugía..pdf
Cirugía..pdfCirugía..pdf
Cirugía..pdf
 
Cirugía Ambulatoria2.pdf
Cirugía Ambulatoria2.pdfCirugía Ambulatoria2.pdf
Cirugía Ambulatoria2.pdf
 

Último

TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxTECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxKarlaMassielMartinez
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdfBaker Publishing Company
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoFundación YOD YOD
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCCesarFernandez937857
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxlclcarmen
 
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosInformatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosCesarFernandez937857
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dstEphaniiie
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...JonathanCovena1
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaDecaunlz
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIARAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIACarlos Campaña Montenegro
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxMaritzaRetamozoVera
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.amayarogel
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónLourdes Feria
 
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuacortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuaDANNYISAACCARVAJALGA
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxzulyvero07
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxjosetrinidadchavez
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzprofefilete
 

Último (20)

TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxTECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PC
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
 
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza MultigradoPresentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
 
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosInformatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIARAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuacortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
 

Matricesu1

  • 1. Matriz DEFINICIÓN DE MATRIZY CLASIFICACIÓN Una matriz de orden m x n a todo conjunto de m x n elementos aij dispuestos en m líneas horizontales (llamadas filas) y en n líneas verticales (llamadas columnas). Se define a De la forma Matriz fila: es aquella que solo tiene una fila, por ejemplo: Matriz columna: es aquella que solo tiene una columna, , por ejemplo: Matriz cuadrada: es aquella que tiene igual número de filas que de columnas. En este caso diremos que la matriz es de orden n, donde n es el número de filas y columnas. Matriz rectangular: es aquella en que el número de filas es diferente al número de columnas, es decir, m≠n. Matriz nula: que se denota por O y cuyos elementos son todos cero. Matriz identidad: es una matriz cuadrada cuyos elementos de la diagonal principal son iguales a uno y los restantes elementos son nulos, por ejemplo: Matriz diagonal: es una matriz cuadrada, en la que todos los elementos no pertenecientes a la diagonal principal son nulos. Es importante destacar que los elementos de la diagonal principal pueden tomar el valor que se desee, nulo o no. Matriz escalar: es una matriz diagonal cuyos elementos de la diagonal principal son todos iguales y el resto son nulos. Matriz triangular superior: es una matriz cuadrada en la que todos los elementos por debajo de la diagonal principal son nulos. Matriz triangular inferior: es una matriz cuadrada en la que todos los elementos por encima de la diagonal principal son nulos. Matriz traspuesta: llamamos traspuesta de A, y se denota por At, a la matriz de orden nxm que se obtiene cambiando filas por columnas en A, es decir, At = (bij) donde bij = aji. Obsérvese que dada cualquier matriz A se verifica que (At)t = A. Matriz simétrica: es toda matriz cuadrada A = (aij) tal que aij = aji, es decir, si A = At . Por ejemplo; Matriz antisimétrica: es toda matriz cuadrada A = (aij) tal que aij =-aji, es decir, si A = - At. Por ejemplo; Su forma Las propiedades de sus elementos Se pueden clasificar según Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal
  • 2. OPERACIONES CON MATRICES Suma de Matrices Dos matrices A = (aij) y B = (bij), del mismo orden mxn, se define la suma de A y B, y se denota A + B, como la matriz (aij + bij) Dadas 1. Propiedad asociativa: A + (B + C) = (A + B) + C. 2. Propiedad conmutativa: A + B = B + A. 3. A + O = O + A = A. 4. (A + B)t = At + Bt. Cumple con las siguientes propiedades Diferencia de Matrices A;B;C son matrices cualesquiera del mismo orden y O es la matriz nula de dicho orden Donde Dos matrices A, B del mismo orden llamamos diferencia de A y B, que escribimos A-B, a la suma de A con la matriz opuesta de B, es decir A - B = A + (-B). Dadas Producto Escalar Una matriz A = (aij) por un número real k es la matriz (kaij), que denotamos kA, es decir, es la matriz del mismo orden que A cuyos elementos se obtienen multiplicando los elementos de A por el número k El producto de 1. k(A + B) = kA + kB. 2. (k + h)A = kA + hA. 3. k(hA) = (kh)A. 4. 1.A = A. 5. (k.A)t = k.At. A y B son matrices cualesquiera del mismo orden y h; k son números reales. Donde Cumple con las siguientes propiedades Producto de Matrices El número de columnas de la primera matriz coincida con el número de filas de la segunda matriz Se realiza si Dadas dos matrices A = (aij) de orden mxn y B = (bij) de orden nxp, la matriz A.B = (cij) es una nueva matriz de orden mxp, donde el término cij se obtiene multiplicando escalarmente la fila i de A por la columna j de B Se define como 1. Si A;B;C son matrices tales que A:B y B:C esta definidas, entonces A.(B.C) y (A.B).C también están definidas y A.(B.C) = (A.B).C. 2. Si A;B;C son matrices tales que A.B y B + C están definidas, entonces A.(B + C) y A.B + A.C también están definidas y A.(B + C) = A.B + A.C. 3. Si A;B;C son matrices tales que A + B y A.C están definidas, entonces (A + B).C y A.C + B.C también están definidas y (A + B).C = A.C + B.C. 4. Si A;B son matrices tales que A.B está definida, entonces Bt.At también está definida y(A.B)t = Bt.At. 5. Si A es una matriz cuadrada de orden n e In es la matriz identidad de orden n entonces A.In = In.A = A. Cumple con las siguientes propiedades 1.La propiedad conmutativa 2.Si A.B = A.C, no podemos deducir que B = C 3.Si A.B = 0, no tiene por qué ocurrir que A o B sean iguales a la matriz nula No verifica Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal
  • 3. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Ecuación Define como la igualdad que se satisface para determinados valores de la variable. Esta compuesta por variables, coeficientes, signos y el símbolo de la igualdad. Ecuación Lineal Aquella que presenta la forma ax + b = 0 con a ≠ 0 . Observese que el exponente de la incognita es 1 y graficamente su representación es una linea recta. Sistema de Ecuaciones Lineales Un conjunto finito de ecuaciones lineales de la forma: cuya solución s1,s2,…,sn al sustituirse por las variables x1,x2,…,xn satisfacen todas y cada una de las igualdades presentes en el sistema. Solución Única (es decir, el sistema es compatible determinado), es cuando para cada incógnita del sistema se obtiene un único valor numérico. Infinitas soluciones (es decir, el sistema es compatible indeterminado), es cuando para cada incógnita del sistema se obtiene mas de un valor numérico. No tener solución (es decir, el sistema es incompatible), es cuando para cada incógnita del sistema no se obtienen resultados que satisfagan por igual a todas las igualdades. Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal Se Es Es Gráficamente se representa Gráficamente se representa Gráficamente se representa Puede tener
  • 4. RESOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Sistema de Ecuaciones Lineales Matriz de coeficientes, donde los elementos que conforman a la matriz son los coeficientes que acompañan a las variables en el sistema . Realizado por: Ing. Giovanna Tremont. Prof.(a) de la cátedra Algebra Lineal Matriz Ampliada del sistema, la cual es la matriz de coeficiente pero se le anexa una columna con los términos independientes del sistema o bien una matriz identidad del mismo orden que la matriz de coeficientes. A.X = B ; donde A representa la matriz de coeficientes, X la matriz de variables y B la matriz de términos independientes. Se representa en forma de Método de Gauss: Consiste en transformar un SEL en forma de matriz ampliada a la forma de matriz escalonada mediante operaciones elementales entre filas, para luego obtener la solución del SEL mediante la sustitución en reversa. Se aplica a matrices de cualquier orden. Método de Gauss-Jordan: Consiste en transformar un SEL en forma de matriz ampliada a la forma de matriz escalonada reducida, es decir, obtener la matriz identidad mediante operaciones elementales entre filas, dando la solución del SEL en forma directa. Se aplica a matrices cuadradas. Regla de Cramer: Se aplica a SEL que poseen solución única. (este tópico será estudiado a posteriori, requiere de conocimientos para el calculo de determinantes) Se resuelve mediante Operaciones elementales Aquellas que pueden realizarse entre filas y permiten que las matrices resultantes sean equivalentes a la matriz inicial . Son conocidas como permutación, multiplicación por un escalar y pivotación Son 1. La permutación de la i-ésima ecuación por la ecuación j-ésima como Fi ↔ Fj , 2. La multiplicación de la i-ésima ecuación por el escalar no nulo α como αFi, 3. La pivotación de la i-ésima ecuación mediante el escalar α y la j-esima ecuación por Fi+αFj. Que se realizan son