Sea V un espacio vectorial definido sobre un campo \mathbb{K} y sea U un conjunto no vacío de V. Demuestre que U es un subespacio de V si, y sólo si, \alpha u + v \in U para todo u,v \in V y \alpha \in \mathbb{K}.
Autor: Fernando Tenesaca
Tema 4
Sea A=M_{4\times 4}{(\mathbb{R})}, si sus subespacios propios son:\begin{aligned} L_1&=gen\begin{Bmatrix} \begin{pmatrix} x\\y\\z\\w \end{pmatrix} \in \mathbb{R}^4 \ : \ \begin{aligned} 8x+y+z+4w&=0\\4x+y+z+2w&=0\\4x+z+2w&=0 \end{aligned} \end{Bmatrix} \\ \\L_2&=gen\begin{Bmatrix} \begin{pmatrix} \begin{array}{r} -1\\0\\1\\0 \end{array} \end{pmatrix} \end{Bmatrix}\\ \\ L_3&=gen\begin{Bmatrix} \begin{pmatrix} 1\\0\\0\\0 \end{pmatrix} \end{Bmatrix} \end{aligned}a) Determine si A es diagonalizable.
b) ¿Es A es una matriz simétrica? Justifique su respuesta.
Tema 3
De ser posible, construya una transformación lineal T de P_2(\mathbb{R}) en \mathbb{R}^3 tal que \; T\begin{pmatrix} x^2+1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \begin{array}{r} 1\\-1\\0 \end{array} \end{pmatrix} y \; T\begin{pmatrix} x+1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \begin{array}{r} 0\\2\\1 \end{array} \end{pmatrix} .
Tema 2
Sea V=P_3(\mathbb{R}) el espacio vectorial de los polinomios de grado menor o igual a 3, con coeficientes reales. Considere los conjuntos H_1=\{ p\in V\ {:}\ p'(1)=0\} y H_2=gen\{ x-1,x^2-3x \}.
a) Determine una base para el subespacio H_1\cap H_2.
b) Determine una base para el subespacio H_1 + H_2.
Tema 1
A continuación se presentan cuatro enunciados cada uno de los cuales tienen cuatro posibles opciones de respuesta (más de una puede ser correcta en cada caso). Rellene el círculo de aquella o aquellas opciones correctas.
Literal a. Sean V un espacio vectorial definido sobre un campo \mathbb{K}. Es cierto que:
\bigcirc | Si W_1 y W_2 son subconjuntos de V entonces ( W_1 \cap W_2 ) es un subespacio. |
\bigcirc | Si W_1, W_2 y W_3 son subespacios de V entonces (W_1 \cap W_2) + W_3 es un subespacio de V. |
\bigcirc | Si \mathbb{K}=\mathbb{R} y para cada número complejo a+bi se define (a+bi)v=av entonces con esta nueva multiplicación por escalar, V es un espacio vectorial complejo. |
\bigcirc | Si W_1 y W_2 son subespacios de V entonces W_1+W_2 es el menor subespacio de V que contiene a W_1 \cup W_2. |
Literal b. Sean V y W espacios vectoriales de dimensión finita, definidos sobre un mismo campo \mathbb{K}. Si B=\{ u_1,u_2,...,u_n \} es una base del espacio V, entonces es cierto que:
\bigcirc | Existe una única transformación lineal tal que T(u_1)=T(u_2)=...=T(u_n). |
\bigcirc | Si T:V\longrightarrow W y G:V\longrightarrow W son dos transformaciones lineales entonces T\circ G es una transformación lineal. |
\bigcirc | Si T:V\longrightarrow W y G:V\longrightarrow W son dos transformaciones lineales entonces T+G es una transformación lineal. |
\bigcirc | T es un isomorfismo sí, y solo si, \{ T(u_1),T(u_2),...,T(u_n) \} es una base de W. |
Literal c. Sea V un espacio vectorial, de dimensión finita, definido sobre un campo \mathbb{K}. Suponga que {\langle \cdotp | \cdotp \rangle} define un producto interno en V. Es cierto que:
\bigcirc | {\langle v | v \rangle} puede ser un número complejo. |
\bigcirc | d(x,y)\le d(z,x)+d(y,z). |
\bigcirc | Si S es un conjunto ortonormal de vectores en V, entonces S es un conjunto linealmente independiente. |
\bigcirc | Si S es un conjunto ortogonal de vectores en V, entonces S es un conjunto linealmente independiente. |
Literal d. Sean u_1 y u_2 dos vectores propios de la matriz A\in M_n(\mathbb{R}) asociada a los autovalores \lambda_1 y \lambda_2 respectivamente. Es cierto que:
\bigcirc | u_1-u_2 es vector propio asociado a A. |
\bigcirc | \{ u_1,u_2 \} es un conjunto linealmente independiente en \mathbb{R}^n. |
\bigcirc | Si A es una matriz simétrica, existe un escalar \alpha tal que u_1=\alpha u_2. |
\bigcirc | Si A es una matriz simétrica y \lambda_1 \neq \lambda_2 entonces \{ u_1,u_2 \} es un conjunto ortogonal. |
v5-02. Matrices diagonalizables
Matrices diagonalizables
Por Mireya Bracamonte, mrbracam@espol.edu.ec | Docente FCNM-ESPOL
Planificación Académica
\scriptsize {\bold{CT:}\; Componente\; teórico\;\;\, |\; Nelson\; Cordova}
\scriptsize {\bold{CP:}\; Componente\; práctico\; |\; Fernando\; Tenesaca}
Semana | Fecha | Contenido |
---|---|---|
1 CT | Lun. 16 Marzo | Teoría
|
1 CT | Mar. 17 Marzo | Quiz Teoría
|
1 CP | Mié. 18 Marzo | Control de avance Taller Control de cierre |
2 CT | Lun. 23 Marzo | Teoría
|
2 CT | Mar. 24 Marzo | Quiz Teoría
|
2 CP | Mié. 27 Marzo | Control de avance Taller Control de cierre |
3 CT | Lun. 30 Marzo | Teoría
|
3 CT | Mar. 31 Marzo | Quiz Teoría
|
3 CP | Mié. 01 Abril | Control de avance Ejercicios Taller |
3 PE | Vie. 03 Abril | Primera Evaluación |
4 CT | Lun. 06 Abril | Teoría
|
4 CT | Mar. 07 Abril | Quiz Teoría
|
4 CP | Mié. 08 Abril | Control de avance Taller Control de cierre |
5 CT | Lun. 13 Abril | Teoría
|
5 CT | Mar. 14 Abril | Quiz Teoría
|
5 CP | Mié. 15 Abril | Control de avance Taller Control de cierre |
6 CT | Lun. 20 Abril | Teoría
|
6 CT | Mar. 21 Abril | Quiz Teoría
|
6 CP | Mié. 22 Abril | Control de avance Ejercicios Taller |
6 SE | Vie. 24 Abril | Segunda Evaluación |
7 TE | Vie. 01 Mayo | Tercera Evaluación |
8 PF | 04-08 Mayo | Proceso Final |
Fuente: Coordinación de la materia | Última actualización: 19-febrero-2020
Tema 6
Sea (V,{\langle \cdotp | \cdotp \rangle}) un espacio con producto interno definido sobre un campo \mathbb{K} y sea W un subespacio de V. Demuestre que el complemento ortogonal de W, W^{\perp}, es un subespacio de V y determine el conjunto W\cap W^{\perp}.
Tema 5
Considere el siguiente teorema: Si V y U son dos espacios vectoriales sobre un campo \mathbb{K}, V de dimensión finita y L:V\longrightarrow U una transformación lineal, entoncesRango\,(L)+Nulidad\,(L)=dim\,(V)
A continuación, se presenta un conjunto de pasos que ordenados pertinentemente representan la demostración de este teorema para el caso en que k=Nulidad\,(L)<dim\,(V)=n. En cada círculo en blanco indique el orden que corresponda al paso adjunto para que la demostración sea expresada de manera correcta.
\bigcirc | Si u\in Im\,(L), entonces existe un vector v\in V tal que L(v)=u y v=\alpha_1 v_1+\alpha_2 v_2+...+\alpha_n v_n con \alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n \in \mathbb{K}. |
\bigcirc | Se obtiene entonces que {Rango\,(L)+Nulidad\,(L)=(n-k)+k=n=dim\,(V)}. |
\bigcirc | Sea B_1=\{v_1,v_2,...,v_k\} una base para el Ker\,(L). |
\bigcirc | T debe ser inyectiva. |
\bigcirc | Existen entonces c_1,c_2,...,c_k\in \mathbb{K} tales que \gamma_{k+1}v_{k+1}+...+\gamma_{n}v_{n}=c_1 v_1+c_2 v_2 +...+c_k v_k, de donde c_1 v_1 + c_2 v_2 +...+c_k v_k -\gamma_{k+1}v_{k+1}-...-\gamma_{n}v_{n}=0_V. |
\bigcirc | Se pueden elegir vectores v_{k+1},v_{k+2},...,v_{n} tales que B=\{v_1,v_2,...,v_n\} sea una base para V. |
\bigcirc | Se tiene entonces que c_1=c_2=...=c_k=\gamma_{k+1}=...=\gamma_n=0 por lo tanto \{ L(v_{k+1}),...,L(v_n) \} es linealmente independiente y base de Im(L). |
\bigcirc | Si \gamma_{k+1}L(v_{k+1})+...+\gamma_{n}L(v_{n})=0_U se tiene que L(\gamma_{k+1}v_{k+1}+...+\gamma_{n}v_n)=0_U, esto es \gamma_{k+1}v_{k+1}+...+\gamma_{n}v_n\in Ker(L). |
\bigcirc | Luego, u=\alpha_{k+1}L(v_{k+1})+...+\alpha_n L(v_n), por lo tanto \{ L(v_{k+1}),...,L(v_n) \} genera a Im(L). |
Tema 4
Demuestre que si V es un espacio vectorial sobre un campo \mathbb{K}, con producto interno {\langle \cdotp | \cdotp \rangle}, entonces para todo a\in \mathbb{K} y v_1,v_2,v_3\in V se tiene que {\langle v_1 | \alpha v_2+v_3 \rangle}=\overline{\alpha}{\langle v_1 | v_2 \rangle}+{\langle v_1 | v_3 \rangle}.