12/08/2016

FUENTES DE INFORMACION

TRANSFORMACIONES LINEALES


  • https://sites.google.com/site/sistemasalgebralineal/unidad-5---transformaciones-lineales/5-1-introduccion-a-las-transformaciones-lineales
  • http://www.matem.unam.mx/~rgomez/algebra/seccion_2.html
  • http://www.dcb.unam.mx/users/normapla/Guia%20TEMA%203%20(Transformaciones%20Lineales).pdf
  • http://mitecnologico.com/igestion/Main/IntroduccionALasTransformacionesLineales
  • http://mate.dm.uba.ar/~jeronimo/algebra_lineal/Capitulo3.pdf


ESPACIOS VECTORIALES


  • http://www.uco.es/geometria/documentos/Tema3Biologia_EspaciosVectoriales.pdf
  • http://www.ugr.es/~rcamino/docencia/geo1-03/g1tema1.pdf
  • http://mate.dm.uba.ar/~jeronimo/algebra_lineal/Capitulo1.pdf
  • http://www.matem.unam.mx/~rgomez/algebra/seccion_1.html


VECTORES CARACTERÍSTICOS


  • http://fcm.ens.uabc.mx/~matematicas/algebralineal/VI%20Valores%20y%20Vectores%20Propios/01%20propios.htm


VALORES Y VECTORES PROPIOS


El vector característico o propio   ῡ  de la matriz A de n x n es una matriz de n x 1   tal que   Aῡ = λ   donde λ es un valor escalar real que recibe el nombre de valor característico o propio.
  
La alternativa más obvia sería el vector característico cero.  Este último se descarta ya que la condición  Aῡ = λ  se cumpliría para cualquier valor de λ teniendo entonces un número infinito de soluciones para λ

Con la finalidad de encontrar el valor de λ, se analiza la expresión Aῡ=λ   de la cual λ se puede escribir como (λI) y, por lo tanto, 

λῡ =Aῡ  
λῡ -Aῡ=0
(λI) -A ῡ=0
(λI -A) ῡ=0

esta última representa un sistema homogéneo de n ecuaciones que tiene al menos la solución trivial.  La única manera de que tenga soluciones no triviales es que

det(λI -A)=0


La ecuación det(λI -A)=0 recibe el nombre de ecuación o polinomio característico de A.

 Se puede demostrar que det(λI -A) es un polinomio cuyo grado coincide con el tamaño de la matriz A; sea n. Se llama polinomio característico. Como mucho tiene n raíces distintas.

Ejemplo 
Sea A una matriz                        

Determinar sus valores y vectores propios.
La matriz identidad I multiplicada por λ para matrices 2x2 queda
   



La diferencia         



cuyo determinante se puede escribir



que es el polinomio característico.   Mediante factorizacion o por la fórmula general obtenemos sus raíces, o valores característicos,

λ1=3  ,    λ2=-2

Para encontrar los vectores propios de la matriz A se utiliza (λI -A) ῡ=0
  donde   es el vector propio:



Substituyendo λ1 se tiene



que representa el siguiente sistema homogéneo de ecuaciones lineales:

-x-y=0
6x+6y=0

cuya solución es x=-y   y  y es variable libre.   De modo que el vector propio que corresponde a λ1  es:




Si   y = 1



A manera de comprobación se puede verificar que Aῡ111.

El segundo vector propio se obtiene, de la misma manera, sustituyendo λ2, y  queda



de donde el vector 2 es


Si  y = 6



Se puede verificar que  Aῡ222.

CAMBIO DE BASE DE UNA TRANSFORMACIÓN LINEAL

Coordenadas de un vector en una base
Sea E un espacio vectorial sobre un campo F, E=(e1,...,en) una base en E. Dado a ∈ , existe una única tupla  (λ1, . . . , λn) ∈ F^n tal que

Los escalares λ1, . . . , λn son coordenadas de a en la base E, el vector (λ1, . . . , λn)^ T es el vector de coordenadas y se denota por xE.   

Matriz de cambio de base

Sean E = (e1, . . . , en), F = (f1, . . . , fn) bases en E. Entonces la matriz compuesta de las columnas (f1)F, . . . ,(fn)F se llama matriz del cambio de base de E por F y se denota por PE-->F. Las coordenadas de un vector a en dos bases E y F son relacionadas mediante la siguiente regla:

                                                                       xE = PE-->fXf

EJEMPLO
Sea A = (a1, a2, a3) una base en E y B = (b1, b2, b3), donde

                           b1 = 3a1 − 2a2 + 4a3, b2 = 4a1 + a2 + 5a3, b3 = 7a1 − a2 + 6a3.

 Consideremos la matriz del sistema B en base A:

                                            P A-->B= {(3,4,7) ; (-2,1.-1) ; (4,5,6)}

Como det(P A-->B) = −33, la matriz P A-->B es invertible, y por eso B es una base.

PROPIEDADES

Sean A, B, C bases en un espacio vectorial. Entonces:

  • P A→C = P A→B P B→C. 
  • P A→A = I. 
  • P B→A = P −1 A→B .









                                                          

MATRIZ DE UNA TRANSFORMACIÓN MATRICIAL

Si V y W son k-espacios vectoriales de dimensión n y  respectivamente, una transformación lineal f:V-->W queda univocamente determinada por los n vectores de W que son los valore de f en una base cualquiera de V. 

Además, fijada una base de W, estos n vectores quedan determinados por medio de sus vectores de coordenadas en k^m. Se define entonces una matriz asociada a f que contiene toda esta información.

Sean V y W dos k-espacios vectoriales de dimensión finita. Sean B1={V1,...,Vn} una base de V y B2={W1,...,Wn} una base de W. Sea f:V-->W una transformación lineal. Supongamos que (Vj)= Σ(i=1->m) αijWi (1<=j<=n).

Se llama matriz de f en las bases B1,B2, y se nota |f|B1B2, a la matriz en K^mxn definida por (|f|B1B2)ij=αij para cada 1<=i<=m, 1<=j<=n,

Ejemplo.

Sea f:R^3-->R^2, f(x1,x2,x3)=(x1+2(x2)-x3, x1+3(x2)), y sean B1 y B2 las bases canónicas de R^3 y R^2 respectivamente. Se tiene que:


                          f(1,0,0)=(1,1),    f(0,1,0)=(2,3),     f(0,0,1)=(-1,0)

Entonces |f|B1B2= {(1,2,-1) ; (1,3,0)}.

Observaciones 

Si consideramos una transformación lineal asociada a una matriz A ∈ K^n×m, fA:k^m-->k^n definida por fA(x)=Ax, entonces, a partir de la definición anterior, la matriz de fA en las bases canónicas E y E' de K^m y K^n respectivamente resulta ser |fA|EE'=A.

Sea V un K-espacio vectorial de dimensión n, y sean B1 y B2 bases de V. Entonces |idv|B1B2=C(B1,B2), la matriz de cambio de base de B1 a B2.

Mediante el uso de las matrices y de vectores de coordenadas, toda transformación lineal puede representarse como la multiplicación por una matriz fija,

Proposición

Sean V y W dos k-espacios vectoriales de dimensión finita, y sea f: V-->W una transformación lineal. Si B1 Y B2 son bases de V y W respectivamente, entonces para cada x  ∈ V,

                                                            |f|B1B2.(x)B1=(f(x))B2