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2/17/2019 SISTEMAS LINEALES ALGEBRA MATRICIAL..

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PresentaciΓ³n del tema: "2/17/2019 SISTEMAS LINEALES ALGEBRA MATRICIAL.."β€” TranscripciΓ³n de la presentaciΓ³n:

1 2/17/2019 SISTEMAS LINEALES ALGEBRA MATRICIAL.

2 Norma vectorial y matricial
Una norma vectorial en 𝑅 𝑛 es una funciΓ³n que cumple las siguientes propiedades: π‘₯ β‰₯ βˆ€π‘₯∈ 𝑅 𝑛 π‘₯ =0⇔π‘₯=𝕆 𝛼π‘₯ = 𝛼 π‘₯ βˆ€π›Όβˆˆπ‘… βˆ€π‘₯∈ 𝑅 𝑛 π‘₯+𝑦 ≀ π‘₯ + 𝑦 βˆ€π‘₯,π‘¦βˆˆ 𝑅 𝑛 En particular definimos π‘₯ 2 = 𝑖=1 𝑛 π‘₯ 𝑖 2 Y π‘₯ ∞ = max 1≀𝑖≀𝑛 π‘₯ 𝑖 La norma 2 es la que conocemos como norma euclΓ­dea. 2/17/2019

3 2/17/2019

4 Distancia π‘₯βˆ’π‘¦ 2 = 𝑖=1 𝑛 π‘₯ 𝑖 βˆ’ 𝑦 𝑖 2 π‘₯βˆ’π‘¦ ∞ = max 1≀𝑖≀𝑛 π‘₯ 𝑖 βˆ’ 𝑦 𝑖
Dados dos vectores de 𝑅 𝑛 se define la distancia entre ellos como la norma de la diferencia entre ellos. AsΓ­ tenemos: π‘₯βˆ’π‘¦ 2 = 𝑖=1 𝑛 π‘₯ 𝑖 βˆ’ 𝑦 𝑖 2 Y π‘₯βˆ’π‘¦ ∞ = max 1≀𝑖≀𝑛 π‘₯ 𝑖 βˆ’ 𝑦 𝑖 Convergencia Una sucesiΓ³n π‘₯ π‘˜ π‘˜β‰₯1 de vectores de 𝑅 𝑛 converge a x respecto de la norma . 𝑠𝑖 βˆ€πœ€>0 βˆƒ 𝑁 πœ€ π‘‘π‘Žπ‘™ π‘žπ‘’π‘’: π‘₯ π‘˜ βˆ’π‘₯ <πœ€ βˆ€π‘˜β‰₯𝑁 πœ€ 2/17/2019

5 Para todo π‘₯∈ 𝑅 𝑛 se verifica: π‘₯ ∞ ≀ π‘₯ 2 ≀ 𝑛 π‘₯ ∞ Demostrado en clase
Teorema Para todo π‘₯∈ 𝑅 𝑛 se verifica: π‘₯ ∞ ≀ π‘₯ 2 ≀ 𝑛 π‘₯ ∞ Demostrado en clase La siguiente figura muestra el resultado anterior para el caso n=2 2/17/2019

6 DefiniciΓ³n Una norma matricial sobre el conjunto de las matrices nxn es una funciΓ³n de valor real . que satisface: 𝐴 β‰₯0 𝐴 =0 ↔𝐴 𝑒𝑠 π‘™π‘Ž π‘šπ‘Žπ‘‘π‘Ÿπ‘–π‘§ π‘›π‘’π‘™π‘Ž 𝛼𝐴 = 𝛼 𝐴 𝐴+𝐡 ≀ 𝐴 + 𝐡 𝐴𝐡 ≀ 𝐴 𝐡 La distancia entre dos matrices se define como: π΄βˆ’π΅ Propiedad Si . es una norma vectorial en 𝑅 𝑛 entonces: 𝐴 = max π‘₯ =1 𝐴π‘₯ Es una norma matricial. A esta norma se la llama norma natural o inducida por la norma vectorial 2/17/2019

7 Corolario Propiedad: 𝐴 ∞ = max 1≀𝑖≀𝑛 𝑗=1 𝑛 π‘Ž 𝑖𝑗
Para todo vector 𝑧≠𝕆 π‘π‘’π‘Žπ‘™π‘žπ‘’π‘–π‘’π‘Ÿ π‘šπ‘Žπ‘‘π‘Ÿπ‘–π‘§ 𝐴 𝑦 π‘π‘’π‘Žπ‘™π‘žπ‘’π‘–π‘’π‘Ÿ π‘›π‘œπ‘Ÿπ‘šπ‘Ž Natural . se tiene: 𝐴𝑧 ≀ 𝐴 𝑧 Las normas que usaremos son: 𝐴 ∞ = max π‘₯ ∞ =1 𝐴π‘₯ ∞ 𝐴 2 = max π‘₯ 2 =1 𝐴π‘₯ 2 Propiedad: Sea 𝐴∈ 𝑅 𝑛π‘₯𝑛 entonces: 𝐴 ∞ = max 1≀𝑖≀𝑛 𝑗=1 𝑛 π‘Ž 𝑖𝑗 2/17/2019

8 Autovalores de una matriz
Ejemplo Calcular 𝐴 ∞ siendo: 𝐴= 1 2 βˆ’1 0 3 βˆ’1 5 βˆ’1 1 Autovalores de una matriz Si A es una matriz cuadrada el polinomio definido por: 𝑝 πœ† =𝑑𝑒𝑑 π΄βˆ’πœ†πΌ Se denomina polinomio caracterΓ­stico de A y los ceros de Γ©ste son los autovalores o valores propios de la matriz A 2/17/2019

9 El radio espectral de una matriz A se define como:
𝜌 𝐴 =π‘šπ‘Žπ‘₯ πœ† π‘‘π‘œπ‘›π‘‘π‘’ πœ† 𝑒𝑠 π‘Žπ‘’π‘‘π‘œπ‘£π‘Žπ‘™π‘œπ‘Ÿ 𝑑𝑒 𝐴 Si πœ†=𝛼+𝑖𝛽 entonces πœ† = 𝛼 2 + 𝛽 2 Teorema Si A es una matriz nxn entonces: 𝐴 2 = 𝜌 𝐴 𝑑 𝐴 𝜌 𝐴 ≀ 𝐴 π‘π‘Žπ‘Ÿπ‘Ž π‘‘π‘œπ‘‘π‘Ž π‘›π‘œπ‘Ÿπ‘šπ‘Ž π‘›π‘Žπ‘‘π‘’π‘Ÿπ‘Žπ‘™ . . Ejemplo Calcular: El radio espectral de A. Calcular 𝐴 2 Verificar que 𝜌 𝐴 ≀ 𝐴 ∞ 2/17/2019 𝐴= βˆ’1 1 2


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