Práctica 1 (Métodos Numéricos)
Nota: Rn está formado por vectores columna. Cuando se escriben por filas es por comodidad tipográfica.
Ejercicio 1
Dadas las matrices , B = (b_{ij}) e R^mxn , D = (d_{ij}) e R^mxm y los vectores columna x = (x_{i}), z = (z_{i}) e R^n, y = (y_{i}), w = (w_{i}) e R^m (donde la notación a_{ij} representa el elemento que está en la fila i y en la columna j de la matriz A y la notación xi representa el elemento i-esimo del vector x), decidir si las siguientes afirmaciones son verdaderas o falsas y en este último caso justificar por qué lo son.
a) x^tAz =
b) xzt = Pn i=1 xizi c) (ADw)i = Pm j=1 Pm k=1 aijdjkwk d) (BtD1y)i = Pm j=1 Pm k=1 bjid1 jk yk
Ejercicio 7
Sean A,B e Rnxn. Dar condiciones necesarias y suficientes sobre A y B para que valga la igualdad (A + B)^2 = A^2 + 2AB + B^2. Idem para que (A + B)(A - B) = A2 - B2
- (A + B)^2 = (A + B)(A + B) = A^2 + AB + BA + B^2 = A^2 + 2AB + B^2 <=> AB+BA =2AB <=> BA = AB <=> A=B o A o B son la matriz identidad.
- (A + B)(A - B) = A^2 - AB + BA - B^2 = A^2 - B^2 <=> -AB+BA =0 <=> BA = AB <=> A=B o A o B son la matriz identidad.
Ejercicio 8
Sea A e Rnxn y m e N, probar la igualdad
(I - A)(I + A + ... + A^m) = (I + A + ... + A^m)(I - A) = I - A^m+1
- (I - A)(I + A + ... + A^m) = I^2 + IA + ... + IA^m - AI - A^2 - ... - A^m+1 = I + A + ... + A^m - A - A^2 - ... - A^m+1 = I - A^m+1
- (I + A + ... + A^m)(I - A) = I^2 - IA + AI - A^2 + A^2 I - A^3 + ... + A^m I - A^m+1 = (I - A) + (A - A^2) + (A^2 - A^3) + ... + (A^m - A^m+1) = I - A^m+1
Ejercicio 9
Determinar si los siguientes conjuntos de Rn son linealmente independientes. Cuando no lo sean, escribir uno de sus elementos como combinación lineal del resto.
a) C = {(1, 2, 1, 0), (2, 1, 3, 0), (3, 2, 4, 1)} C R4
b) C = {(3, 3, 3), (2, 1, 0), (7, 5, 3)} C R3
a) LI
b) LD (3,3,3) + 2 (2,1,0) = (7,5,3)
Ejercicio 12
Sea A e Rmxn. Demostrar que T(x) = Ax es una transformación lineal.
Una transformación (o mapeo) T es lineal si:
- (i) T(u + v) = T(u) + T(v) para toda u, v en el dominio de T
- (ii) T(cu) = cT(u) para toda u y todos los escalares c.
Teorema: Si A es una matriz de m × n, u y v son vectores en Rn, y c es un escalar, entonces
- a. A(u + v) = Au + Av
- b. A(cu) = c(Au)
- T(x) = Ax
- T(y) = Ay
- T(x) + T(y) = Ax + Ay = A(x + y) = T(x + y)
- cT(x) = cAx = Acx = T(cx)