SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  3
Télécharger pour lire hors ligne
P roblemas de Algebra Lineal I
                   (Desarrollados)



1. (a) Sean U, V espacios vectoriales, T : U → V una transformaci´n lineal    o
       y {u1 , u2 , ..., un } una base de U .Probar que si T (u1 ), T (u2 ), ..., T (un )
       es linealmente dependiente entonces T no es inyectiva.

         Soluci´n : Supongamos lo contrario, es decir T es inyectiva.
                o
         Por hip´tesis T (u1 ), T (u2 ), ..., T (un ) es linealmente dependiente, luego
                o
         existen escalares α1 , α2 , ..., αn no todos ceros tales que:

                         α1 T (u1 ) + α2 T (u2 ) + ... + αn T (un ) = 0

         Entonces por la linealidad de T se tendr´:
                                                 a

                         T (α1 u1 ) + T (α2 u2 ) + ... + T (αn un ) = 0

                             T (α1 u1 + α2 u2 + ... + αn un ) = 0
         Pero T (0) = 0, luego como T es inyectiva debe cumplirse que:

                               α1 u1 + α2 u2 + ... + αn un = 0

         Donde no todos lo escalares son ceros, as´ esto quiere decir que el
                                                        ı
         conjunto {u1 , u2 , ..., un } es linealmente dependiente, lo cual es ab-
         surdo pues dicho conjunto al ser una base es conjunto linealmente
         independiente.
    (b) Sea T : 2 → 2 un operador lineal no nulo tal que T 2 = 0.Probar
        que existe una base β de 2 tal que

                                                  0   0
                                      [T ]β =
                                                  1   0

         Soluci´n : Para probar la existencia de dicha base β de 2 , debemos
                o
         obtener un conjunto de dos elementos linealmente independientes
         cuyas im´genes sean ceros y uno.
                  a
         Partimos del dato que T es no nulo, luego debe existir un v ∈ 2 no
         nulo tal que
                                      T (v) = 0
                                                                                     2
         As´ el conjunto {T (v), v} ser´ nuestro candidato a la base β de
           ı                           a                                                 .
         Veamos que T (v), v son vectores linealmente independientes.
         Supongamos existen escalares α1 , α2 tales que:

                                  α1 T (v) + α2 v = 0 . . . (1)


                                          1
Aplicando T en ambos miembros y usando la linealidad de T

                                  T (α1 T (v) + α2 v) = T (0)

                                  T (α1 T (v)) + T (α2 v) = 0
                                  α1 T (T (v)) + α2 T (v) = 0
                                   α1 T 2 (v) + α2 T (v) = 0
       Pero T 2 = 0 ⇒ T 2 (v) = 0 luego

                      α1 0 + α2 T (v) = 0 ⇒ α2 T (v) = 0 ⇒ α2 = 0

       Pues T (v) = 0, reemplazando α2 = 0 en (1) obtenemos α1 = 0.
       As´ el conjunto {T (v), v} ⊆ 2 es linealmente independiente y como
         ı
       dim 2 = 2 dicho conjunto es una base para 2 .
       Hallemos su matriz de representaci´n v´ T .
                                          o ıa

                                 T (T (v)) = 0 = 0T (v) + 0v

                                     T (v) = 1T (v) + 0v
       Luego la matriz ser´:
                          a
                                             0    0
                                             1    0
       Entonces basta tomar β = {T (v), v}.
2. Sea T : 4 →        3
                          un operador lineal cuya matriz en relaci´n a las bases
                                                                  o
                  4         3
   can´nicas de
      o               y       es:
                                                     
                                        1 −1 0 1
                               [T ] =  1 −2 −1 0 
                                        a 0     b 4

   (a) Determinar los valores de a y b para los cuales T no es sobreyectiva.

                                                        4
       Soluci´n: Sabemos que si (x, y, z, w) ∈
             o                                           se cumple
                                                                  
                                                              x
                                         1       −1    0 1     y 
                      T (x, y, z, w) =  1       −2   −1 0   z 
                                                                   
                                         a       0     b 4
                                                                w

       As´ operando tenemos una expresi´n para cada T (x, y, z, w) ∈ Img(T )
         ı                             o

                T (x, y, z, w) = (x − y + w, x − 2y − z, ax + bz + 4w)

       Luego evaluando en los vectores can´nicos
                                          o

       T (1, 0, 0, 0) = (1, 1, a)
       T (0, 1, 0, 0) = (−1, −2, 0)
       T (0, 0, 1, 0) = (0, −1, b)
       T (0, 0, 0, 1) = (1, 0, 4)



                                        2
Entonces los vectores (−1, −2, 0), (1, 0, 4), que son linealmente inde-
    pendientes, est´n en Img(T ), luego el subespacio generado por ellos,
                   a
    de dimensi´n 2, est´ contenido en Img(T ) por ello
              o        a
                                 2       dimImg(T )
                        3
    Como Img(T ) ⊆          entonces
                                 dimImg(T )       3
    As´ de las desigualdades anteriores deducimos que
      ı
                               dimImg(T ) = 2 o 3
                                              ´
    Si dimImg(T ) = 3 entonces T ser´ sobreyectiva, pero como de-
                                       ıa
    seamos que no lo sea no consideraremos este caso, por ello
                                 dimImg(T ) = 2
    Es decir Img(T ) coincide con el subespacio generado por {(−1, −2, 0), (1, 0, 4)}
    es asi que
                      Img(T ) = L{(−1, −2, 0), (1, 0, 4)}
    Como (1, 1, a), (0, −1, b) ∈ Img(T ) por lo anterior dichos vectores
    deber´n ser combinaci´n lineal de los elementos (−1, −2, 0) y (1, 0, 4).
         a                      o
    As´ existen δ1 , δ2 , η1 , η2 ∈ tales que:
      ı
                     (1, 1, a) = δ1 (−1, −2, 0) + δ2 (1, 0, 4)
                    (0, −1, b) = η1 (−1, −2, 0) + η2 (1, 0, 4)
    Operando e igualando componente a componente obtenemos
                                     a = b = 2.
(b) En el caso anterior, determine una base de Img(T ) y una de Kert(T ).

    Soluci´n: De lo anterior se obtuvo que Img(T ) = L{(−1, −2, 0), (1, 0, 4)}
           o
    por ello una base para la imagen es {(−1, −2, 0), (1, 0, 4)}.

    Para hallar una base del n´cleo sea v = (x, y, z, w) ∈ Kert(T ).
                              u
      T (x, y, z, w) = (x − y + w, x − 2y − z, 2x + 2z + 4w) = (0, 0, 0, 0)
    Luego obtenemos el sistema

                              x−y+w =0
                              x − 2y − z = 0
                           2x + 2z + 4w = 0
    De donde x = −z − 2w, y = −z − w entonces v es de la forma
       v = (−z − 2w, −z − w, z, w) = z(−1, −1, 1, 0) + w(−2, −1, 0, 1)
    As´ {(−1, −1, 1, 0), (−2, −1, 0, 1)} es un generador del n´cleo y como
      ı                                                       u
                 dimKert(T ) = 4 − dimImg(T ) = 4 − 2 = 2
    Entonces {(−1, −1, 1, 0), (−2, −1, 0, 1)} ser´ una base para el n´cleo
                                                 a                   u
    de 4 .
                            Dedicado a mis ex-alumnos, sigan esforz´ndose.
                                                                   a
                                          Helmuth villavicencio Fern´ndez
                                                                     a


                                     3

Contenu connexe

Tendances

Tendances (14)

Ejercicios resueltos 2011
Ejercicios resueltos 2011Ejercicios resueltos 2011
Ejercicios resueltos 2011
 
Transformada de laplace_1[1]
Transformada de laplace_1[1]Transformada de laplace_1[1]
Transformada de laplace_1[1]
 
Ejercicios serie de fourier
Ejercicios serie de fourierEjercicios serie de fourier
Ejercicios serie de fourier
 
Ejercicios (Series de Fourier)
Ejercicios (Series de Fourier)Ejercicios (Series de Fourier)
Ejercicios (Series de Fourier)
 
Articulo
ArticuloArticulo
Articulo
 
6 curvas
6 curvas6 curvas
6 curvas
 
Ejercicios formas onda_fourier
Ejercicios formas onda_fourierEjercicios formas onda_fourier
Ejercicios formas onda_fourier
 
Series de fourier
Series de fourierSeries de fourier
Series de fourier
 
Tiro parabólico
Tiro parabólico Tiro parabólico
Tiro parabólico
 
Sistemas de EDO
Sistemas de EDOSistemas de EDO
Sistemas de EDO
 
Presentacion Mov Browniano úLtima EdicióN De Julia
Presentacion Mov Browniano úLtima EdicióN De JuliaPresentacion Mov Browniano úLtima EdicióN De Julia
Presentacion Mov Browniano úLtima EdicióN De Julia
 
Ode45
Ode45Ode45
Ode45
 
Ejercicios Resueltos Series de Forurier
Ejercicios Resueltos Series de ForurierEjercicios Resueltos Series de Forurier
Ejercicios Resueltos Series de Forurier
 
Ecuaciones metodo branislapmatie
Ecuaciones metodo  branislapmatieEcuaciones metodo  branislapmatie
Ecuaciones metodo branislapmatie
 

Similaire à Lineal prac2

Solucion 2da evaluacion
Solucion 2da evaluacionSolucion 2da evaluacion
Solucion 2da evaluacionERICK CONDE
 
Aplicaciones
AplicacionesAplicaciones
Aplicacionesbramas
 
La transformada de laplace
La transformada de laplaceLa transformada de laplace
La transformada de laplaceMateoLeonidez
 
Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01
Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01
Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01Lorena Santos
 
Int lineabueno
Int lineabuenoInt lineabueno
Int lineabuenojuanherna
 
Espacios y vectores propios
Espacios y vectores propiosEspacios y vectores propios
Espacios y vectores propioseliecerherrera
 
Folleto de algebra
Folleto de algebraFolleto de algebra
Folleto de algebrafrancisco
 
Folleto segundo parcial
Folleto segundo parcialFolleto segundo parcial
Folleto segundo parcialERICK CONDE
 
Folleto de algebra
Folleto de algebraFolleto de algebra
Folleto de algebrafrancisco
 
Charla de marrones
Charla de marronesCharla de marrones
Charla de marronesjerika
 
Recta tangente normal y binormal
Recta tangente normal y binormalRecta tangente normal y binormal
Recta tangente normal y binormalmoisesdhp
 
Funciones periódicas
Funciones periódicasFunciones periódicas
Funciones periódicasErick Cruz
 

Similaire à Lineal prac2 (20)

Solucion 2da evaluacion
Solucion 2da evaluacionSolucion 2da evaluacion
Solucion 2da evaluacion
 
Aplicaciones
AplicacionesAplicaciones
Aplicaciones
 
Apuntes transformaciones lineales - UTFSM
Apuntes transformaciones lineales - UTFSMApuntes transformaciones lineales - UTFSM
Apuntes transformaciones lineales - UTFSM
 
Deber%2 B7
Deber%2 B7Deber%2 B7
Deber%2 B7
 
Yukeilys morales
Yukeilys moralesYukeilys morales
Yukeilys morales
 
Transformaciones lineales
Transformaciones linealesTransformaciones lineales
Transformaciones lineales
 
Transformaciones lineales
Transformaciones linealesTransformaciones lineales
Transformaciones lineales
 
La transformada de laplace
La transformada de laplaceLa transformada de laplace
La transformada de laplace
 
Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01
Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01
Problemario2bseries2bde2bfourier 100620191336-phpapp01
 
Int lineabueno
Int lineabuenoInt lineabueno
Int lineabueno
 
Oscilondas
OscilondasOscilondas
Oscilondas
 
Espacios y vectores propios
Espacios y vectores propiosEspacios y vectores propios
Espacios y vectores propios
 
Folleto de algebra
Folleto de algebraFolleto de algebra
Folleto de algebra
 
Folleto segundo parcial
Folleto segundo parcialFolleto segundo parcial
Folleto segundo parcial
 
Folleto de algebra
Folleto de algebraFolleto de algebra
Folleto de algebra
 
Transformada de laplace_1
Transformada de laplace_1Transformada de laplace_1
Transformada de laplace_1
 
Charla de marrones
Charla de marronesCharla de marrones
Charla de marrones
 
Movimiento Armónico Simple
Movimiento Armónico SimpleMovimiento Armónico Simple
Movimiento Armónico Simple
 
Recta tangente normal y binormal
Recta tangente normal y binormalRecta tangente normal y binormal
Recta tangente normal y binormal
 
Funciones periódicas
Funciones periódicasFunciones periódicas
Funciones periódicas
 

Plus de orestes

Plus de orestes (20)

Practico5
Practico5Practico5
Practico5
 
Practico4
Practico4Practico4
Practico4
 
Practico3
Practico3Practico3
Practico3
 
Practico2pp
Practico2ppPractico2pp
Practico2pp
 
Practico1
Practico1Practico1
Practico1
 
LóGica
LóGicaLóGica
LóGica
 
Induc4
Induc4Induc4
Induc4
 
Logica1
Logica1Logica1
Logica1
 
Sup2
Sup2Sup2
Sup2
 
Sup1
Sup1Sup1
Sup1
 
Sistemali2
Sistemali2Sistemali2
Sistemali2
 
Sistemali1
Sistemali1Sistemali1
Sistemali1
 
Rela3
Rela3Rela3
Rela3
 
Rela2
Rela2Rela2
Rela2
 
Rela1
Rela1Rela1
Rela1
 
Polinomio2
Polinomio2Polinomio2
Polinomio2
 
Polinomio1
Polinomio1Polinomio1
Polinomio1
 
Nurea2
Nurea2Nurea2
Nurea2
 
Numero2
Numero2Numero2
Numero2
 
Numero1
Numero1Numero1
Numero1
 

Dernier

Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfFrancisco158360
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptxdeimerhdz21
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOluismii249
 
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.docSESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.docRodneyFrankCUADROSMI
 
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfProyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfpatriciaines1993
 
Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024
Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024
Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024IES Vicent Andres Estelles
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfAlfaresbilingual
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024IES Vicent Andres Estelles
 
ACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Alejandrino Halire Ccahuana
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfUPTAIDELTACHIRA
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Lourdes Feria
 
origen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literarioorigen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literarioELIASAURELIOCHAVEZCA1
 
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdfAbril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdfValeriaCorrea29
 
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
 
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docxEliaHernndez7
 
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VSSEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VSYadi Campos
 
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdfMiguelHuaman31
 

Dernier (20)

Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
 
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.docSESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
 
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfProyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
 
Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024
Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024
Tema 10. Dinámica y funciones de la Atmosfera 2024
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
 
ACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACRÓNIMO DE PARÍS PARA SU OLIMPIADA 2024. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptxPower Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
origen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literarioorigen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literario
 
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdfAbril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
 
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
 
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
 
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VSSEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
 
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
 

Lineal prac2

  • 1. P roblemas de Algebra Lineal I (Desarrollados) 1. (a) Sean U, V espacios vectoriales, T : U → V una transformaci´n lineal o y {u1 , u2 , ..., un } una base de U .Probar que si T (u1 ), T (u2 ), ..., T (un ) es linealmente dependiente entonces T no es inyectiva. Soluci´n : Supongamos lo contrario, es decir T es inyectiva. o Por hip´tesis T (u1 ), T (u2 ), ..., T (un ) es linealmente dependiente, luego o existen escalares α1 , α2 , ..., αn no todos ceros tales que: α1 T (u1 ) + α2 T (u2 ) + ... + αn T (un ) = 0 Entonces por la linealidad de T se tendr´: a T (α1 u1 ) + T (α2 u2 ) + ... + T (αn un ) = 0 T (α1 u1 + α2 u2 + ... + αn un ) = 0 Pero T (0) = 0, luego como T es inyectiva debe cumplirse que: α1 u1 + α2 u2 + ... + αn un = 0 Donde no todos lo escalares son ceros, as´ esto quiere decir que el ı conjunto {u1 , u2 , ..., un } es linealmente dependiente, lo cual es ab- surdo pues dicho conjunto al ser una base es conjunto linealmente independiente. (b) Sea T : 2 → 2 un operador lineal no nulo tal que T 2 = 0.Probar que existe una base β de 2 tal que 0 0 [T ]β = 1 0 Soluci´n : Para probar la existencia de dicha base β de 2 , debemos o obtener un conjunto de dos elementos linealmente independientes cuyas im´genes sean ceros y uno. a Partimos del dato que T es no nulo, luego debe existir un v ∈ 2 no nulo tal que T (v) = 0 2 As´ el conjunto {T (v), v} ser´ nuestro candidato a la base β de ı a . Veamos que T (v), v son vectores linealmente independientes. Supongamos existen escalares α1 , α2 tales que: α1 T (v) + α2 v = 0 . . . (1) 1
  • 2. Aplicando T en ambos miembros y usando la linealidad de T T (α1 T (v) + α2 v) = T (0) T (α1 T (v)) + T (α2 v) = 0 α1 T (T (v)) + α2 T (v) = 0 α1 T 2 (v) + α2 T (v) = 0 Pero T 2 = 0 ⇒ T 2 (v) = 0 luego α1 0 + α2 T (v) = 0 ⇒ α2 T (v) = 0 ⇒ α2 = 0 Pues T (v) = 0, reemplazando α2 = 0 en (1) obtenemos α1 = 0. As´ el conjunto {T (v), v} ⊆ 2 es linealmente independiente y como ı dim 2 = 2 dicho conjunto es una base para 2 . Hallemos su matriz de representaci´n v´ T . o ıa T (T (v)) = 0 = 0T (v) + 0v T (v) = 1T (v) + 0v Luego la matriz ser´: a 0 0 1 0 Entonces basta tomar β = {T (v), v}. 2. Sea T : 4 → 3 un operador lineal cuya matriz en relaci´n a las bases o 4 3 can´nicas de o y es:   1 −1 0 1 [T ] =  1 −2 −1 0  a 0 b 4 (a) Determinar los valores de a y b para los cuales T no es sobreyectiva. 4 Soluci´n: Sabemos que si (x, y, z, w) ∈ o se cumple     x 1 −1 0 1  y  T (x, y, z, w) =  1 −2 −1 0   z   a 0 b 4 w As´ operando tenemos una expresi´n para cada T (x, y, z, w) ∈ Img(T ) ı o T (x, y, z, w) = (x − y + w, x − 2y − z, ax + bz + 4w) Luego evaluando en los vectores can´nicos o T (1, 0, 0, 0) = (1, 1, a) T (0, 1, 0, 0) = (−1, −2, 0) T (0, 0, 1, 0) = (0, −1, b) T (0, 0, 0, 1) = (1, 0, 4) 2
  • 3. Entonces los vectores (−1, −2, 0), (1, 0, 4), que son linealmente inde- pendientes, est´n en Img(T ), luego el subespacio generado por ellos, a de dimensi´n 2, est´ contenido en Img(T ) por ello o a 2 dimImg(T ) 3 Como Img(T ) ⊆ entonces dimImg(T ) 3 As´ de las desigualdades anteriores deducimos que ı dimImg(T ) = 2 o 3 ´ Si dimImg(T ) = 3 entonces T ser´ sobreyectiva, pero como de- ıa seamos que no lo sea no consideraremos este caso, por ello dimImg(T ) = 2 Es decir Img(T ) coincide con el subespacio generado por {(−1, −2, 0), (1, 0, 4)} es asi que Img(T ) = L{(−1, −2, 0), (1, 0, 4)} Como (1, 1, a), (0, −1, b) ∈ Img(T ) por lo anterior dichos vectores deber´n ser combinaci´n lineal de los elementos (−1, −2, 0) y (1, 0, 4). a o As´ existen δ1 , δ2 , η1 , η2 ∈ tales que: ı (1, 1, a) = δ1 (−1, −2, 0) + δ2 (1, 0, 4) (0, −1, b) = η1 (−1, −2, 0) + η2 (1, 0, 4) Operando e igualando componente a componente obtenemos a = b = 2. (b) En el caso anterior, determine una base de Img(T ) y una de Kert(T ). Soluci´n: De lo anterior se obtuvo que Img(T ) = L{(−1, −2, 0), (1, 0, 4)} o por ello una base para la imagen es {(−1, −2, 0), (1, 0, 4)}. Para hallar una base del n´cleo sea v = (x, y, z, w) ∈ Kert(T ). u T (x, y, z, w) = (x − y + w, x − 2y − z, 2x + 2z + 4w) = (0, 0, 0, 0) Luego obtenemos el sistema x−y+w =0 x − 2y − z = 0 2x + 2z + 4w = 0 De donde x = −z − 2w, y = −z − w entonces v es de la forma v = (−z − 2w, −z − w, z, w) = z(−1, −1, 1, 0) + w(−2, −1, 0, 1) As´ {(−1, −1, 1, 0), (−2, −1, 0, 1)} es un generador del n´cleo y como ı u dimKert(T ) = 4 − dimImg(T ) = 4 − 2 = 2 Entonces {(−1, −1, 1, 0), (−2, −1, 0, 1)} ser´ una base para el n´cleo a u de 4 . Dedicado a mis ex-alumnos, sigan esforz´ndose. a Helmuth villavicencio Fern´ndez a 3