Sea A=M_{2\times 2}{(\mathbb{R})}, si sus subespacios propios son:\begin{aligned} L_1&=\begin{Bmatrix} \begin{pmatrix} x\\y\\z\\w \end{pmatrix} \in \mathbb{R}^4 \ : \ \begin{aligned} x+y-3z+w&=0\\y-z-2w&=0\\x+2y-4z-w&=0 \end{aligned} \end{Bmatrix} \\ L_2&=\begin{Bmatrix} \begin{pmatrix} x\\y\\z\\w \end{pmatrix} \in \mathbb{R}^4 \ : \ \begin{aligned} x+y-z+2w&=0\\y-z+w&=0 \end{aligned} \end{Bmatrix} \end{aligned}a) Determine si A es diagonalizable.
b) ¿A es una matriz simétrica? Justifique su respuesta.
Categoría: Tercera Evaluación
Tema 6
Construya, de ser posible, una transformación lineal T:\mathbb{R}^3 \longrightarrow M_{2\times 2}(\mathbb{R}) que cumpla con:\begin{aligned}T(-2,2,-1) &= \begin{pmatrix} \begin{array}{rr} 2&0\\1&-2 \end{array} \end{pmatrix} \\ T(-2,1,2) &= \begin{pmatrix} \begin{array}{rr} 2&1\\-3&-5 \end{array} \end{pmatrix} \\ T(0,1,-3) &= \begin{pmatrix} \begin{array}{rr} 0&-1\\4&3 \end{array} \end{pmatrix} \\ T(1,-1,0) &= \begin{pmatrix} \begin{array}{rr} 4&-2\\1&0 \end{array} \end{pmatrix} \end{aligned}
Tema 5
Sea V=P_2{(\mathbb{R})} el espacio de los polinomios de grado menor o igual a 2, con coeficientes reales. Considere los conjuntos:\begin{aligned} H_1&=\{ ax^2+(2a+b)x+b\ :\ a,b\in \mathbb{R} \} \\ H_2&=gen\{ x-2,x+3 \} \\ H_3&=\{ (a+b)x^2+(a+b)x+1\ :\ a,b\in \mathbb{R} \} \end{aligned}a) Determine, cuáles de estos conjuntos es un subespacio vectorial V.
b) Si en el literal a obtiene más de un subespacio vectorial, determine la intersección entre dichos subespacios.
c) Determine si H_1\cup H_2 es un subespacio de V.
Tema 4
Construya, de ser posible, un sistema con:
a) 3 ecuaciones y 2 incógnitas que tenga infinitas soluciones.
b) 3 ecuaciones y 3 incógnitas que no tenga solución.
c) 3 ecuaciones y 2 incógnitas que tenga solución única.
Tema 3
Sea V un espacio vectorial real sobre el cual se ha definido al producto interno {\langle \cdotp | \cdotp \rangle}. Demuestre que para todo par u,v\in V se cumple que {\langle v | u \rangle}=\frac{1}{4}{\lVert u+v \rVert}^2 - \frac{1}{4}{\lVert v-u \rVert}^2.
Tema 2
Sea V un espacio vectorial complejo sobre el cual se ha definido al producto interno {\langle \cdotp | \cdotp \rangle}. Demuestre que para todo par u,v\in V y \alpha \in \mathbb{C}, se cumple que {\langle u | \alpha v \rangle}=\bar{\alpha}{\langle u | v \rangle}.
Tema 1
A continuación se presentan cinco enunciados, a cada uno de los cuales se le han adjuntado cuatro proposiciones, donde al menos una es verdadera. Determine y marque en el círculo correspondiente, la o las opciones correctas.
Literal a. Sean V y W espacios vectoriales de dimensión finita, definidos sobre un mismo campo \mathbb{K}. Si T:V\longrightarrow W es una transformación lineal y B=\{ u_1,u_2,...,u_n\} es una base del espacio V, entonces es cierto que:
a.1. | T es inyectiva si, y sólo si, Ker(T)=\{\bold{0}_W\} genera a W. |
a.2. | T(u_1),T(u_2),...,T(u_n) son vectores linealmente independientes en W. |
a.3. | T es sobreyectiva si, y sólo si, \{ T(u_1),T(u_2),...,T(u_n) \} genera a W. |
a.4. | T es un isomorfismo si, y sólo si, \{ T(u_1),T(u_2),...,T(u_n) \} es una base de W. |
Literal b. Sea V un espacio vectorial, de dimensión finita, definido sobre un campo \mathbb{K}. Si S_1 y S_2 son subespacios de V, entonces es cierto que:
b.1. | dim(S_1 + S_2)=dim(S_1)+dim(S_2). |
b.2. | S_1 + S_1^\perp = \{\bold{0}_V\}. |
b.3. | (S_1^\perp)^\perp \subseteq S_1. |
b.4. | En general, S_1 \cup S_2 es un subespacio. |
Literal c. Dada la representación matricial de un sistema de ecuaciones, y realizadas las operaciones elementales de filas se obtiene la matriz\begin{pmatrix}\begin{array} {ccc|c} 1&1&a&a \\ 0&a-1&1-a&0 \\ 0&0&2-a-a^2&1-a^2 \end{array}\end{pmatrix}entonces es cierto que:
c.1. | Ningún sistema de ecuaciones puede tener esta matriz como representación matricial. |
c.2. | Si a\neq 1 y a\neq -2 el sistema tiene solución única. |
c.3. | Para a=1 el sistema tiene infinitas soluciones. |
c.4. | Para a=-2 el sistema no tiene solución. |
Literal d. Sea V un espacio vectorial, de dimensión finita y definido sobre un campo \mathbb{K}, entonces es cierto que:
d.1. | Si B=\{ v_1,v_2,...,v_n \} es un conjunto linealmente independiente en V, entonces \{ v_2,...,v_n \} también es un conjunto linealmente independiente en V. |
d.2. | Si B=\{ v_1,v_2,...,v_n \} es un conjunto linealmente independiente en V y w\in V es un vector no nulo, entonces \{v_1,v_2,...,v_n,w \} también es un conjunto linealmente independiente en V. |
d.3. | Si B_1=\{ v_1,v_2,...,v_n \} y B_2=\{ u_1,u_2,...,u_n \} son dos bases de V, B_1 \cap B_2 también es una base en V. |
d.4. | Si B_1=\{ v_1,v_2,...,v_n \} es una base de V, entonces \{ v_1,v_1+v_2,v_1+v_3,...,v_1+v_n \} es también una base de V. |
Literal e. Sean u_1 y u_2 dos vectores propios de la matriz A\in M_n{(\mathbb{R})} asociados al autovalor \lambda. Es cierto que:
e.1. | u_1-u_2 es vector propio asociado a A^2-A. |
e.2. | u_1+u_2 es vector propio asociado al valor propio \lambda. |
e.3. | u_1\perp u_2. |
e.4. | La multiplicidad geométrica de \lambda debe ser 2. |