Algebra lineal -_modulo_2_creditos_-_definitivo

ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS,
TECNOLOGIA E INGENIERIA
CAMILO ARTURO ZÚÑIGA G.
- 1 -
MODULO
ALGEBRA LINEAL
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD”
ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA
UNIDAD DE CIENCIAS BÁSICAS
Bogotá D. C., 2010

- 2 -
A mi padre, JUAN ARTURO ZÚÑIGA R., quien fue el primero en enseñarme el hermoso
mundo de la matemáticas, y quien me ha apoyado incondicionalmente en todas mis
empresas.

- 3 -
COMITÉ DIRECTIVO
Jaime Alberto Leal Afanador
Rector
Gloria Herrera
Vicerrectora Académica
Roberto Salazar Ramos
Vicerrector de Medios y Mediaciones Pedagógicas
Maribel Córdoba Guerrero
Secretaria General
MÓDULO
CURSO ÁLGEBRA LINEAL
PRIMERA EDICIÓN REVISADA
© Copyright
Universidad Nacional Abierta y a Distancia
ISBN
2010
Bogotá, Colombia

- 4 -

- 5 -
AL ESTUDIANTE
El propósito del curso es que el estudiante apropie de manera significativa los elementos
teóricos fundamentales de Algebra Lineal y desarrolle las competencias pertinentes para
contextualizarlos en su campo de formación disciplinar.
El Algebra Lineal es un área de las matemáticas que en las últimas décadas ha tenido un
significativo desarrollo con el aporte de las ciencias computacionales. Su aplicabilidad en
diversos campos del saber ha generado la necesidad de articularla al proceso formativo
del profesional de hoy en día como herramienta de apoyo para resolver problemas en las
más diversas disciplinas. En este sentido y por su carácter mismo, el curso hace aportes
significativos al desarrollo de las competencias y aptitud matemática en el estudiante, en
tanto potencia habilidades de pensamiento de orden superior, como la abstracción, el
análisis, la síntesis, la inducción, la deducción, etc.
El curso académico se estructura básicamente en dos unidades didácticas. La primera
contempla los Vectores, Matrices y Determinantes, la segunda Sistemas de Ecuaciones
Lineales, Rectas, Planos e Introducción a los Espacios Vectoriales.
A través del curso académico de Algebra Lineal se dinamizan procesos de resignificación
cognitiva y fortalecimiento del desarrollo de operaciones meta cognitivas mediante la
articulación de los fundamentos teóricos a la identificación de núcleos problémicos en los
diferentes campos de formación disciplinar.
Es importante que desde ahora el estudiante se compenetre con la dinámica del uso de
los recursos informáticos y telemáticos como herramientas de apoyo a los procesos de
aprendizaje. En este sentido, el curso académico de Algebra Lineal articulará a su
desarrollo actividades mediadas por estas tecnologías, como búsquedas de información
en la Web, interactividades sincrónicas o asincrónicas para orientar acciones de
acompañamiento individual o de pequeño grupo colaborativo y acceso a información
disponible en la plataforma virtual de la universidad.
La consulta permanente a diferentes fuentes documentales aportadas por el curso se
tomará como estrategia pedagógica que apunte al fortalecimiento del espíritu
investigativo. En este sentido, se espera que el estudiante amplíe la gama de opciones
documentales que aportan a la resignificación cognitiva. Estas fuentes documentales son
obviamente de diferentes orígenes, a las cuales se tendrá acceso a través de: material
impreso, bibliotecas virtuales, hemerotecas, sitios Web, etc.

- 6 -
TABLA DE CONTENIDO
Pag.
UNIDAD 1- Vectores, Matrices y Determinantes
1.1 CAPITULO 1: VECTORES EN 2
R …………………………………………….10
Lección 1: NOCION DE DISTANCIA ……………………………………….12
Lección 2: SEGMENTOS DIRIGIDOS……………………………………….15
Lección 3: DEFINICION ALGEBRAICA DE VECTOR…………………..21
Lección 4: ALGUNAS OPERACIONES CON VECTORES………………24
Lección 5: PROYECCIONES……………………………………………………53
1.2. CAPITULO 2: VECTORES EN 3
R …………………………………………….59
Lección 6: DISTANCIA ENTRE DOS PUNTOS…………………………..63
Lección 7: VECTORES BASE…………………………………………………..67
Lección 8: PRODUCTO VECTORIAL………………………………………..73
1.3 CAPITULO 3: MATRICES……………………………………………………...82
Lección 9: OPERACIONES CON MATRICES…………………………….84
Lección 10: SUMA DE MATRICES……………………………………………85
Lección 11: MULTIPLICACION DE MATRICES…………………………..89
Lección 12: OPERACIONES SOBRE MATRICES………………………….93
Lección 13: MATRICES ELEMENTALES……………………………………106
1.4 CAPITULO 4: DETERMINANTES…………………………………………..132
Lección 14: ALGUNAS PROPIEDADES DE LOS DETERMINANTES…..139
Lección 15: INVERSAS………………………………………………………………141
Lección 16: INTERPRETACION GEOMETRICA DEL PRODUCTO
CRUZ…………………………………………………………………….148
UNIDAD 2 – Sistemas Lineales de ecuaciones, rectas, planos y
Espacios Vectoriales
2.1 CAPITULO 5: SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES……………….164
Lección 17: PRIMER METODO PARA RESOLVER ECUACIONES
LINEALES: ELIMINACION GAUSSIANA………………………………………….187
Lección 18: SEGUNDO METODO PARA RESOLVER ECUACIONES
LINEALES: METODO DE GAUSS – JORDAN…………………………………..190
Lección 19: TERCER METODO PARA RESOLVER ECUACIONES
LINEALES: REGLA DE CRAMER…………………………………………………….196
Lección 20: CUARTO METODO PARA RESOLVER ECUACIONES
LINEALES: EMPLEANDO LA FACTORIZACION LU……………………………199
Lección 21: QUINTO METODO PARA RESOLVER ECUACIONES
LINEALES: EMPLEANDO LA MATRIZ INVERSA……………………………….204
Lección 22: SISTEMAS LINEALES HOMOGENEOS…………………………207

- 7 -
2.2 CAPITULO 6: RECTAS EN 3
R ……………………………………………….209
Lección 23: RECTAS EN 3
R ……………………………………………………….209
Lección 24: ECUACION VECTORIAL DE LA RECTA……………………….211
Lección 25: ECUACION PARAMETRICA DE LA RECTA…………….......214
Lección 26: ECUACION SIMETRICA DE LA RECTA……………………….215
2.3 CAPITULO 7: PLANOS……………………………………………………….222
Lección 27: ECUACION DEL PLANO……………………………………………222
Lección 28: PLANOS PARALELOS……………………………………………….225
Lección 29: ECUACION DE LA RECTA DE INTERSECCION DE
DOS PLANOS NO PARALELOS………………………………….226
2.4 CAPITULO 8: ESPACIOS VECTORIALES………………………………..230
Lección 30: DEFINICIÓN Y EJEMPLOS DE ESPACIOS
VECTORIALES………………………………………………………..230

- 8 -
UNIDAD 1
VECTORES, MATRICES Y DETERMINANTES

- 9 -
OBJETIVO GENERAL
Que el estudiante comprenda el conjunto de conocimientos relacionados con los
fundamentos básicos que constituyen el campo teórico y aplicativo de los vectores,
matrices y determinantes a través del estudio y análisis de fuentes documentales y
situaciones particulares en diferentes campos del saber.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
 Evidenciar en el estudiante una apropiación conceptual que refleje el
entendimiento de nociones como la de vector, complementado con un manejo
pertinente de las operaciones con los mismos.
 Lograr que el estudiante conozca de cerca el concepto de matriz, lo lleve a
espacios mas generales y reconozca su importancia en aplicaciones mas
especificas. Además, debe entender y manejar con propiedad las distintas
operaciones que con ellas puede realizar y que le permitirán utilizar herramientas
como el determinante y el proceso de obtener la inversa de matrices para resolver
a futuro sistemas lineales.

- 10 -
CAPITULO 1

- 11 -

- 12 -
LECCION 1
1.1 NOCION DE DISTANCIA
Ahora abordemos el problema de dos puntos del plano. Nuestro interés es encontrar la distancia entre
ellos.
Para esto podemos recurrir a un teorema de la geometría elemental, llamado Teorema de Pitágoras, que
nos establece que:

- 13 -
100
100
86
2
222



a
a
a
Dado que a es una distancia, entonces consideramos únicamente los valores positivos, es decir,
10a unidades.

- 14 -

- 15 -
LECCION 2

- 16 -

- 17 -

- 18 -

- 19 -

- 20 -

- 21 -
LECCION 3

- 22 -

- 23 -

- 24 -
LECCION 4

- 25 -

- 26 -

- 27 -

- 28 -

- 29 -

- 30 -

- 31 -

- 32 -

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- 38 -

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- 40 -

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- 42 -

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- 45 -

- 46 -

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- 49 -

- 50 -

- 51 -

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LECCION 5

- 54 -

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- 56 -

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- 58 -

- 59 -
CAPITULO 2

- 60 -

- 61 -

- 62 -

- 63 -
LECCION 6

- 64 -

- 65 -

- 66 -

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LECCION 7

- 68 -

- 69 -

- 70 -

- 71 -

- 72 -

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LECCION 8

- 74 -
Imagen obtenida de: ALGEBRA LINEAL
Autor: Stanley Grossman. Quinta Edición.
Pag. 251

- 75 -
Imagen obtenida de: ALGEBRA LINEAL
Autor: Stanley Grossman. Quinta Edición.
Pag. 263

- 76 -

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CAPITULO 3

- 83 -

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LECCION 9

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LECCION 10

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- 87 -

- 88 -

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LECCION 11

- 90 -

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- 92 -

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LECCION 12

- 94 -

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- 100 -

- 101 -

- 102 -

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- 116 -











100
011
001
1E , por lo tanto











100
011
001
1
1E

















100
0
6
1
0
001
2E , por lo tanto











100
060
001
1
2E









 

100
010
021
3E , por lo tanto











100
010
021
1
3E












160
010
001
4E , por lo tanto











160
010
001
1
4E

















3
1
00
010
001
5E , por lo tanto











300
010
001
1
5E

















100
010
3
5
01
6E , por lo tanto















 

100
010
3
5
01
1
6E

















100
6
1
10
001
7E , por lo tanto


















100
6
1
10
001
1
7E
Ahora realicemos el siguiente producto
1
7
1
6
1
2
1
1

 EEEE 

- 117 -
























































300
010
001
160
010
001
100
010
021
100
060
001
100
011
001

































 
100
6
1
10
001
100
010
3
5
01
Realicemos los productos de izquierda a derecha, tenemos:

































 













































100
6
1
10
001
100
010
3
5
01
300
010
001
160
010
001
100
010
021
100
061
001
Seguimos

































 


































100
6
1
10
001
100
010
3
5
01
300
010
001
160
010
001
100
041
021
Seguimos

































 























100
6
1
10
001
100
010
3
5
01
300
010
001
160
041
021
Seguimos

































 












100
6
1
10
001
100
010
3
5
01
360
041
021

- 118 -
Seguimos




































100
6
1
10
001
360
3
5
41
3
5
21
Finalmente












260
141
221
En conclusión, hemos visto que dada una matriz A, si esta es invertible, tanto A como su
inversa pueden ser escritas como el producto de matrices elementales (ya que, las
inversas de las matrices elementales son a su vez matrices elementales.

- 119 -

- 120 -

- 121 -

- 122 -

- 123 -

- 124 -

- 125 -

- 126 -

- 127 -

- 128 -

- 129 -

- 130 -

- 131 -

- 132 -
CAPITULO 4

- 133 -

- 134 -

- 135 -

- 136 -

- 137 -

- 138 -

- 139 -
LECCION 14

- 140 -

- 141 -

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- 145 -

- 146 -

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LECCION 16

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UNIDAD 2
SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES, RECTAS, PLANOS Y
ESPACIOS VECTORIALES

- 163 -
OBJETIVO GENERAL
Que el estudiante comprenda los fundamentos teóricos que soportan la concepción de
los sistemas lineales, rectas, planos y los principios de espacio vectorial, a través del
complejo ejercicio mental de abstracción, estudio, análisis e interpretación de fuentes
bibliográficas referenciadas y casos específicos de aplicación en diferentes áreas del
conocimiento.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
 Evidenciar en el estudiante una apropiación conceptual que refleje el
entendimiento de nociones como la de un plano o de una recta en el espacio.
Complementado con un manejo pertinente de las diversas formas en que son
obtenidas y empleadas las ecuaciones que las representan.
 Lograr que el estudiante conozca de cerca el concepto de lo que es un sistema de
ecuaciones lineales, lo lleve a espacios más generales y reconozca su importancia
en aplicaciones mas especificas. Además, debe entender y manejar con propiedad
los distintos procedimientos que le permiten obtener una solución del mismo (en
el caso en que sea posible)

- 164 -
CAPITULO 5

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- 168 -

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- 186 -

- 187 -
LECCION 17

- 188 -

- 189 -

- 190 -
LECCION 18

- 191 -

- 192 -

- 193 -

- 194 -

- 195 -

- 196 -
LECCION 19

- 197 -

- 198 -

- 199 -
LECCION 20

- 200 -

- 201 -

- 202 -

- 203 -

- 204 -
LECCION 21
5.5. QUINTO METODO PARA RESOLVER SISTEMAS LINEALES
EMPLEANDO LA MATRIZ INVERSA
El objetivo es resolver un sistema de la forma bAX  (con A de nn ), donde A es
invertible.
Partiendo del sistema bAX  , podemos multiplicar a izquierda por 1
A (Que existe,
dado que A es invertible), con lo que nos queda:
bAAXA 11 
 Agrupando obtenemos
  bAXAA 11 
 Simplificando
  bAXI 1
 Finalmente
bAX 1

La ultima afirmación, nos indica que se A es de nn e invertible, entonces la solución
del sistema lineal bAX  , la encontramos de la forma bAX 1
 .
Ejemplo
Dado el sistema lineal
17457
114
211032
321
321
321



xxx
xxx
xxx
Determine si el sistema tiene solución única o no. De tener solución única, encuentre su
inversa y úsela para resolver el sistema.
Solución
Para determinar si el sistema tiene solución única o no, debemos calcular su
determinante. Si este nos da diferente de cero (0), entonces el sistema tendrá única
solución y además la inversa de la matriz de coeficientes existirá (y esta será única)
Encontremos el determinante:
225
457
114
1032



DetA
Recordemos que tenemos dos procedimientos para hallar la inversa:
1. Empleando el método de reducción de Gauss- Jordán
2. Empleando determinantes ( AdjA
A
A *
det
11

)

- 205 -
Voy a emplear el método de reducción de Gauss- Jordán. Se deja al estudiante la
invitación a realizarlo también por el otro método.
Por lo tanto, dado que la matriz A pudo ser reducida (por medio de operaciones
elementales) a la matriz identidad, se tiene que la matriz del lado derecho es la inversa
de A.
Es decir,
1
2
1
f 12 4 ff 
13 7 ff 
2
7
1
f
21
2
3
ff 
23
2
11
ff  3
225
14
f

31
14
13
ff 
32
7
19
ff 

- 206 -




















225
14
225
11
25
3
225
38
225
62
25
1
225
13
225
38
25
1
1
A
Finalmente, para obtener la solución del sistema, consideramos la ecuación bAX 1
 .
Donde,











17
11
21
b
Por tanto,






























17
11
21
225
14
225
11
25
3
225
38
225
62
25
1
225
13
225
38
25
1
X











2
1
2
X
Es decir, la solución es 2;1;2 321  xxx

- 207 -
LECCION 22
SISTEMAS LINEALES HOMOGENEOS

- 208 -

- 209 -
CAPITULO 6
LECCION 23

- 210 -

- 211 -
LECCION 24

- 212 -

- 213 -

- 214 -
LECCION 25

- 215 -
LECCION 26

- 216 -

- 217 -

- 218 -

- 219 -

- 220 -

- 221 -

- 222 -
CAPITULO 7
LECCION 27

- 223 -

- 224 -

- 225 -

- 226 -
LECCION 29
Para ver que 1n y 2n son paralelos, puede emplear cualquiera de las dos siguientes
condiciones

- 227 -

- 228 -

- 229 -

- 230 -
CAPITULO 8
LECCION 30

- 231 -

- 232 -

- 233 -

- 234 -

- 235 -

- 236 -

- 237 -

- 238 -

- 239 -

- 240 -

- 241 -

- 242 -

- 243 -

- 244 -

- 245 -

- 246 -

- 247 -

- 248 -

- 249 -

- 250 -

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