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Seminario de Resolución de Problemas: Series geométricas

Introducción

En esta entrada y en otras subsecuentes, trataremos el tema de series aplicado a la resolución de problemas matemáticos. Recordemos que en entradas anteriores ya se estudiaron los conceptos de sucesiones. Para esta entrada aprovecharemos lo que hemos aprendido de sucesiones geométricas.

Series geométricas

Si consideramos una sucesión geométrica \{a_i\}_{i\in\mathbb{N}}, recordemos que se cumple que existe una razón r de tal manera que a_n=ra_{n-1}, expresado en el primer término, tenemos que a_n=r^{n}a_0. Ahora bien, nos interesará saber o conocer las suma de los elementos de una sucesión geométrica. A esta suma se le conoce como serie geométrica y puede realizarse considerando una cantidad finita de elementos de la sucesión, así como una cantidad infinita de elementos de la sucesión.

Si queremos obtener la serie geométrica de los primeros n+1 elementos de la sucesión \{a_i\}_{i\in\mathbb{N}}, tenemos lo siguiente

    \begin{equation*}\sum_{i=0}^n a_i=a_0+a_1+a_2 +a_3+\ldots+a_n.\end{equation*}

Al multiplicar ambos lados de la igualdad por la razón de la sucesión tenemos que

    \begin{equation*}\begin{align}\sum_{i=0}^n a_i&=a_0+a_1+a_2 +a_3+\ldots+a_n\\r\sum_{i=0}^n a_i&=ra_0+ra_1+ra_2 +ra_3+\ldots+ra_n\\&=a_1+a_2+\ldots+a_{n+1}\end{equation*}

Y si calculamos r\sum_{i=0}^n a_i-\sum_{i=0}^n a_i, se cancelan todos los términos excepto el último de la primer suma, y el primero de la segunda. Obtenemos entonces:

    \begin{equation*}\begin{align*}r\sum_{i=0}^n a_i-\sum_{i=0}^n a_i&=a_{n+1}-a_0.\end{align*}\end{equation*}

Así,

    \begin{equation*}\sum_{i=0}^na_i=\frac{a_{n+1}-a_0}{r-1}=a_0\frac{r^{n+1}-1}{r-1}.\end{equation*}

Ahora bien, si tenemos la sucesión geométrica \{a_i\}_{i\in\mathbb{N}} y queremos calcular la serie infinita de todos sus elementos basta con que calculemos el límite cuando n\to \infty tiende a infinito de

    \[\sum_{i=0}^na_i=a_0\frac{r^{n+1}-1}{r-1}.\]

Supogamos que a_0\neq 0, pues en otro caso la suma de los términos es igual a 0. Si |r|>1, el numerador diverge y por lo tanto la serie también. Cuando r=1, la serie diverge pues cada sumando es igual a a_0\neq 0. Cuando r=-1, tenemos una serie de términos alternante que no converge, pues es, iteradamente, a_0,0,a_0,0,\ldots.

Por otro lado, si |r|<1, entonces r^{n+1}\to 0. En este caso, la serie converge a \frac{a_0}{1-r}.

Aplicación de series geométricas a áreas

Si consideramos la sucesión \{x^i\}_{i\in\mathbb{N}} tenemos que dicha sucesión está dada por \left\{1, x, x^2, x^3,\ldots\right\} la sucesión es geométrica, dado que la razón es r=x.

De acuerdo al análisis que hicimos arriba, la serie geométrica finita está dada por

    \begin{equation*}\sum_{i=0}^n x^i=(1)\frac{x^{n+1}-1}{x-1}=\frac{1-x^{n+1}}{1-x}\end{equation*}

A partir de aquí deducimos que la serie geométrica infinita está dada por

    \begin{equation*}\sum_{i=0}^{\infty} x^i=\lim_{n\to\infty}\frac{1-x^{n+1}}{1-x}=\frac{1}{1-x}\end{equation*}

solo si |x|< 1. En otro caso, la serie diverge.

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Un problema aplicado a la geometría

Consideremos la siguiente figura, en donde \triangle ABC es un triángulo equilatero y OA=16.


Imaginemos que la figura continúa internamente de manera infinita, resultando en una cantidad infinita de triángulos, todos ellos equiláteros. ¿Cuál sería la suma de las áreas de todos los triángulos?

Para ello, primero tendríamos que ver el área de cada triángulo como elemento de una sucesión, la cual parece que será geométrica.

Comencemos calculando el área del \triangle ABC. Para ello tenemos que determinar el valor de la altura. Notemos que CE es altura del triángulo, a su vez, CE=OC+OE. Como OC es radio de la circunferencia, tenemos que OC=16. Sólo falta determinar el valor del segmento OE.

Si nos fijamos en \triangle AOE, tenemos que es un triángulo rectángulo, además que AO es bisectriz del \angle A, así que \angle OAE=30^o. Como \sin30^o=OE/16=1/2 tenemos entonces que OE=8.

Por lo anterior, tenemos que que la altura del \triangle ABC está dada por h=24. De una manera similar podemos calcular la base del triángulo, la cual está dada por b=16\sqrt{3}. Así, el área del \triangle ABC es A_0=192\sqrt{3}.

El área del triángulo inscrito en el \triangle ABC es la cuarta parte de A_0, es decir A_1=\frac{1}{4}A_0. De manera sucesiva A_2=\frac{1}{4}A_1, A_3=\frac{1}{4}A_2, \ldots.

Si nos fijamos en la sucesión de las áreas de los triángulos\{A_i\}_{i\in\mathbb{N} tenemos que es geométrica de razón r=1/4.

De esta forma, la suma de las áreas de todos los triángulos es una serie geométrica dada por

    \begin{equation*}\begin{align*}\sum_{i=0}^{\infty} A_i&=\lim_{x\to\infty}(192\sqrt{3})\frac{1-(1/4)^{n+1}}{1-(1/4)}\\&=(192\sqrt{3})\frac{1}{1-(1/4)}=(192\sqrt{3})(4/3)\\&=256\sqrt{3}\end{align*}\end{equation*}

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Aplicación de series geométricas a números perfectos

Un número entero positivo n se dice que es perfecto si la suma de sus divisores sin incluir al mismo n da como resultado n. Por ejemplo, el número 6 es un número perfecto ya que sus divisores sin incluir al mismo 6 son 1, 2, 3 y su suma 1+2+3=6.

Ahora veamos un problema que relaciona a los números perfectos y a las series geométricas.

Problema: Sea n=2^{p-1}(2^p-1), donde 2^p-1 es primo. Prueba que n es un número perfecto.

Solución: Tenemos que todos los divisores de n sin contar al mismo n están conformados por la unión de las siguientes dos sucesiones finitas.

    \begin{equation*}\begin{align*}&\{2^i\}_{i=0}^{p-1}=1, 2, 2^2,...,2^{p-1}\\&\{(2^p-1)2^i\}_{i=0}^{p-2}=(2^p-1), 2^2(2^p-1), 2^3(2^p-1),..., 2^{p-2}(2^p-1)\end{align*}\end{equation*}

Si consideramos la suma de los elementos de cada sucesión

    \begin{equation*}\begin{align*}&\sum_{i=0}^{p-1}2^i=\frac{2^p-1}{2-1}=2^p-1\\&\sum_{i=0}^{p-2}2^i(2^p-1)=(2^p-1)\frac{2^p-1}{2-1}=(2^p-1)(2^{p-1}-1)\end{align*}\end{equation*}

Así la suma de todos los divisores de n sin incluir al propio n es

    \begin{align*}(2^p-1)+(2^p-1)(2^{p-1}-1)&=(2^p-1)(1+2^{p-1}-1)\\&=2^{p-1}(2^p-1)\\&=n.\end{align*}

Por lo tanto, tenemos que n es un número perfecto.

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Otro problema interesante

Problema: Una sucesión está definida por a_1=2 y a_n=3a_{n-1}+1, encuentra el valor de la suma

    \[a_1+a_2+a_3+\ldots+a_n.\]

Solución: Notemos que la sucesión que nos dan no es geométrica, dado que no es posible encontrar un número r que funcione como razón. Así que busquemos un patrón que aparezca al realizar las primeras sumas.

    \begin{align*}a_1&=2\\a_2&=3a_1+1\\&=3(2)+1\\a_3&=3a_2+1\\&=3(3(2)+1)+1\\&=3^2(2)+3+1\\a_4&=3a_3+1\\&=3(3^2(2)+3+1)+1\\&=3^3(2)+3^2+3+1\\a_5&=3a_4+1\\&=3(3^3(2)+3^2+3+1)\\&=3^4(2)+3^3+3^2+3+1.\end{align*}

De manera sucesiva, podemos conjeturar y mostrar por inducción que

    \begin{align*}a_n&=3^{n-1}(2)+3^{n-2}+\ldots+3+1\\&=3^{n-1}(2)+\frac{3^{n-1}-1}{2}\\&=\frac{5\cdot 3^{n-1}-1}{2}.\end{align*}



Así que

    \begin{align*}\sum_{i=1}^na_i&=\sum_{i=1}^n \frac{5\cdot 3^{i-1}-1}{2}\\&=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n 5\cdot 3^{i-1}-1\\&=\frac{1}{2}\left(5\cdot \frac{3^n-1}{2} - n\right).\end{align*}

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Más problemas

Puedes encontrar más problemas de series geométricas en la sección 5.2 del libro Problem Solving through Problems de Loren Larson.

Álgebra Superior II: Raíces en los complejos

Introducción

En esta entrada veremos cómo resolver en \mathbb{C} la ecuación w^n=z, en donde z es un complejo y n es un entero positivo. Puedes pensar esto como que aprenderemos a obtener raíces en los complejos, pero sólo para n entero. Más adelante hablaremos de la función exponencial compleja, que nos permitirá elevar a otro tipo de exponentes.

Nuestra herramienta principal será la fórmula de De Moivre, que demostramos en una entrada anterior. Encontrar raíces n-ésimas es una herramienta más en nuestra caja para trabajar con números complejos, que hasta el momento ya incluye resolver ecuaciones cuadráticas complejas y sistemas de ecuaciones lineales complejos.

Introducción a raíces en los complejos

Pensemos en un ejemplo sencillo. ¿Cuáles son los complejos w tales que w^4=1? En \mathbb{R} tenemos dos de ellos: 1 y -1. Como

    \[(-i)^4=i^4=(-1)^2=1,\]

en \mathbb{C} tenemos otras dos soluciones: i y -i. Así, hasta ahora tenemos 4 soluciones en \mathbb{C}: 1, -1, i y -i.

Para mostrar que son las únicas en este sencillo caso, podemos hacer lo siguiente. Expresamos 1 en forma polar 1=\cis(0). Expresamos en forma polar una solución w=s\cis(\alpha), con \theta en [0,2\pi). Por el teorema de De Moivre, tenemos que

    \[1=w^4=s^4\cis(4\alpha).\]

Así, la norma s de w debe satisfacer s^4=1, y además \cis(4\alpha) debe ser 1, por lo que 4\alpha debe ser un múltiplo entero de 2\pi. La norma es un real positivo, así que la única solución para s es 1. Ahora, ¿cuántos argumentos \alpha en [0,2\pi) hacen que 4\alpha sea un múltiplo entero de 2\pi?

Para determinar eso, notemos que 4\alpha está en [0,8\pi), y ahí hay exactamente cuatro múltiplos enteros de 2\pi, que son

    \[0,2\pi, 4\pi, 6\pi.\]

Esto es justo lo que limita las soluciones a que sean a lo más 4.

Podemos continuar para verificar que en efecto son las soluciones que ya encontramos. Las soluciones para \alpha en cada caso son

    \[0,\frac{\pi}{2},\pi,\frac{3\pi}{2}.\]

Concluimos entonces que las soluciones complejas a w^4=1 son, en forma polar,

    \begin{align*}w_1&=\cis(0)\\w_2&=\cis\left(\frac{\pi}{2}\right)\\w_3&=\cis\left(\pi\right)\\w_4&=\cis\left(\frac{3\pi}{2}\right),\end{align*}

que son exactamente 1,i,-1,-i.

El teorema de raíces en los complejos

La discusión anterior funciona en general, para cualquier entero positivo n y para cualquier complejo \mathbb{C}. Siempre tenemos exactamente n soluciones, y sabemos cómo se ven en forma polar.

Teorema. Sea z=r\cis(\theta) un número complejo no cero dado en forma polar y n un entero positivo. Existen exactamente n elementos distintos de \mathbb{C} tales que w^n = z. Están dados en forma polar por

    \[w_j=r^{1/n} \cis\left(\frac{\theta}{n} + j\frac{2\pi}{n}\right)\]

para j=0,1,2\ldots,n-1.

Demostración. Tomemos una solución w y la escribimos en forma polar w=s\cis(\alpha), con \alpha en [0,2\pi). Usando que w es solución y la fórmula de De Moivre, obtenemos que

    \[r\cis(\theta)=s^n\cis(n\alpha).\]

Como s tiene que ser real positivo, obtenemos que s=r^{1/n} (aquí estamos usando la raíz n-ésima en los reales).

El ángulo n\alpha está en el intervalo [0,2n\pi), y debe diferir en un múltiplo entero de 2\pi del ángulo \theta. Como \theta está en [0,2\pi), las únicas posibilidades para n\alpha pueden ser los n valores

    \[\theta, \theta+2\pi,\ldots, \theta+2(n-1)\pi,\]

de donde las soluciones para \alpha son

    \[\frac{\theta}{n},\frac{\theta}{n}+\frac{2\pi}{n}, \ldots, \frac{\theta}{n} + (n-1)\frac{2\pi}{n},\]

respectivamente. Como son ángulos distintos en [0,2\pi), obtenemos las posibles soluciones distintas

    \[r^{1/n} \cis\left(\frac{\theta}{n} + j\frac{2\pi}{n}\right)\quad \text{para $j=0,\ldots,n-1$}.\]

Verificar que en efecto son soluciones es sencillo, ya sea revirtiendo los pasos que hicimos, o usando directamente la fórmula de De Moivre. Esta verificación queda como tarea moral.

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Observa que el teorema dice que para obtener una raíz podemos empezar del complejo de norma r^{1/n} y argumento \frac{\theta}{n}, y de ahí obtener el resto de las raíces en los complejos «rotando repetidamente \frac{2\pi}{n} en el plano complejo». Esto muestra que las raíces forman los vértices de un n-ágono regular.

Nos costó un poco de trabajo mostrar que teníamos a lo más n soluciones. En realidad, cualquier ecuación polinomial de grado n, es decir, de la forma

    \[a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+\ldots+a_1x+a_0=0\]

tiene a lo más n soluciones. Esto lo veremos en toda su generalidad en la última unidad, cuando hablemos de polinomios.

Ejemplos de obtener raíces en los complejos

Ejemplo. Encontremos todas las raíces séptimas del complejo 128\cis\left(\frac{14\pi}{13}\right). Para empezar, notamos que 128^{1/7}=2, de modo que todas las raíces tienen norma 2.

Una de las raíces tiene argumento \frac{14\pi}{7\cdot 13}=\frac{2\pi}{13}, y el argumento del resto difiere en múltiplos enteros de \frac{2\pi}{7}. De esta forma, las raíces son

    \begin{align*}w_1&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}\right)\\w_2&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}+\frac{2\pi}{7}\right)=2\cis\left(\frac{40\pi}{91}\right)\\w_3&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}+\frac{4\pi}{7}\right)=2\cis\left(\frac{66\pi}{91}\right)\\w_4&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}+\frac{6\pi}{7})\right=2\cis\left(\frac{92\pi}{91}\right)\\w_5&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}+\frac{8\pi}{7}\right)=2\cis\left(\frac{118\pi}{91}\right)\\w_6&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}+\frac{10\pi}{7}\right)=2\cis\left(\frac{144\pi}{91}\right)\\w_7&=2\cis\left(\frac{2\pi}{13}+\frac{12\pi}{7}\right)=2\cis\left(\frac{170\pi}{91}\right).\end{align*}

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Problema. Sabemos que (2-3i)^4=-119+120i. Encuentra las otras raíces cuartas de -119+120i.

Solución. Podríamos pasar -119+120i a forma polar y usar el método anterior. Esto funciona y dará una solución. Pero veamos una solución alternativa más corta, que nos ayuda a entender mejor el teorema de raíces en los complejos.

De acuerdo con lo que probamos, las raíces varían únicamente en argumento, al que se le va sumando \frac{\pi}{2}. Es decir, si tenemos una raíz en el plano complejo, las demás se obtienen de ir rotando \frac{\pi}{2} (recuerda que esto es 90^\circ) desde el origen. Al ir rotando el punto (2,-3) en el plano complejo en este ángulo, obtenemos los puntos (-3,-2), (-2,3) y (3,2), de modo que las otras tres raíces son -3-2i, -2+3i y 3+2i.

Otra forma más de pensarlo es la siguiente. Si ya tenemos una raíz cuarta w de un complejo z, entonces todas las raíces se obtienen multplicando por 1,i,-1, -i. En efecto, por ejemplo,

    \[(iw)^4=i^4w^4=w^4=1.\]

Así, para el problema que nos interesa, las soluciones son

    \begin{align*}w_1&=2-3i\\w_2&=i(2-3i)=3+2i\\w_3&=-(2-3i)=-2+3i\\w_4&=-i(2-3i)=-3-2i,\end{align*}


lo cual coincide con lo que habíamos encontrado antes.

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Raíces n-ésimas de la unidad

Un caso particular importante de la teoría desarrollada en la sección anterior es cuando z es 1. Sea n un entero positivo. A un complejo w tal que w^n=1 se le conoce como una raíz n-ésima de la unidad.

Teorema (de las raíces n-ésimas de la unidad). Sea n un entero positivo. Existen exactamente n raíces n-ésimas de la unidad distintas. Si \omega es la que tiene el menor argumento positivo, entonces dichas raíces son

    \[1,\omega, \omega^2,\ldots, \omega^{n-1}.\]

La demostración se sigue fácilmente del teorema de raíces n-ésimas, y queda como tarea moral. Cualquier raíz n-ésima \omega tal que sus primeras potencias generen todas las raíces n-ésimas de la unidad se le conoce como una raíz primitiva.

Las raíces n-ésimas de la unidad tienen una interpretación geométrica bonita. Forman los vértices del n-ágono regular con n vértices, sobre la circunferencia unitaria, y donde uno de los vértices es 1.

Ejemplo. Obtengamos las raíces quintas de la unidad. Primero, obtengamos la de menor argumento positivo, que por el teorema de raíces en los complejos, es

    \[\omega = \cis\left(\frac{2\pi}{5}\right).\]

El resto de las raíces son entonces \omega^2, \omega^3, \omega^4 y 1. Las podemos encontrar en el plano complejo como vértices del siguiente pentágono regular:

Ejemplo de raíces en los complejos: raíces quintas de la unidad
Raíces quintas de la unidad

Cualquiera de \omega, \omega^2, \omega^3 y \omega^4 son raíces primitivas, pero 1 no es raíz primitiva pues sus potentcias sólo son él mismo.

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Las raíces n-ésimas de la unidad se utilizan en muchos contextos. Aunque se puede trabajar con ellas de forma explícita, muchas veces se utilizan sólo las propiedades algebraicas que cumplen. A continuación enunciamos algunas.

Teorema. Sea \omega una raíz primitva n-ésima de la unidad. Las raíces n-ésimas de la unidad

    \[\omega_i = \omega^i\]

para i=0,\ldots,n-1 satisfacen las siguientes propiedades:

  • Para n>1, se tiene que \omega_0+\ldots+\omega_{n-1}=0.
  • Para k=0,1,\ldots,n-1, se tiene que

        \[(\omega_k)^{-1}=\overline{\omega_k}=\omega_{n-k}.\]

  • Se tiene que \omega_0\cdot\ldots\cdot \omega_{n-1} = (-1)^{n+1}.

Demostración. Empezamos con el primer inciso. Si n>1, tenemos que 1 no es raíz primitiva, así que para el primer inciso sabemos que \omega\neq 1. Usamos la fórmula para suma de términos en una progresión geométrica:

    \begin{align*}\omega_0+\omega_1&+\ldots+\omega_{n-1}\\&= 1+\omega+\ldots+\omega^{n-1}\\&=\frac{1-\omega^n}{1-\omega}\\&=\frac{1-1}{1-\omega}\\&=0.\end{align*}

Para la segunda parte, notemos que

    \[\omega_k\omega_{n-k}=\omega^k\omega^{n-k}=\omega^n=1,\]

lo cual prueba una de las igualdades. La otra igualdad se sigue del hecho general que el inverso de un complejo de norma 1 es su conjugado, cuya demostración queda como tarea moral.

La tercera parte se sigue de la propiedad anterior. Al multiplicar todas las raíces de la unidad, podemos emparejar a cada raíz con su conjugado para obtener producto 1. Las únicas excepciones es cuando emparejamos a un complejo consigo mismo, es decir, para cuando \omega_k=\overline{\omega_k}, lo cual sucede sólo cuando \omega_k es real. Las únicas posibilidades son 1 ó -1. El 1 no tiene problema pues colabora con un factor 1. Si n es impar, -1 no es raíz n-ésima, así que no contribuye al producto. Si n es par sí. Esto muestra lo que queremos pues (-1)^{n+1} es 1 si n es impar y -1 si es par.

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Para un entero positivo n, llamemos (U_n,\cdot) al conjunto de raíces n-ésimas de la unidad equipadas con el producto complejo.

Teorema. Para cada entero positivo n, se tiene que (U_n,\cdot) es un grupo y es isomorfo a (\mathbb{Z}_n,+).

Demostración. El producto de cualesquiera dos raíces n-ésimas es también una raíz n-ésima. Por el teorema anterior, los inversos multiplicativos de las raíces n-ésimas también son raíces n-ésimas. Esto basta para mostrar que se forma un grupo.

Para la segunda parte, notamos que ambos grupos son el grupo cíclico de n elementos. Una correspondencia entre ellos está dada por mandar [1]_n a cualquier raíz primitiva.

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Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • Encuentra las raíces cúbicas de 8-8i y dibújalas en el plano complejo.
  • Verifica que las soluciones obtenidas en el teorema de raíces n-ésimas en efecto son soluciones.
  • Muestra el teorema de las raíces n-ésimas de la unidad.
  • Prueba que si z es un complejo de norma 1, entonces su inverso es su conjugado.
  • Sea \omega una raíz n-ésima primitiva de la unidad. Muestra que w^k es una raíz primitiva si y sólo si n y k son primos relativos, es decir, \MCD{n,k}=1. Sugerencia: Usa lo que sabemos de soluciones a ecuaciones diofantinas lineales.
  • Encuentra de manera explícita la parte real y la parte imaginaria de todas las raíces quintas de la unidad.
    Sugerencia: La ecuación w^5-1=0 se puede factorizar como

        \[(w-1)(w^4+w^3+w^2+w+1)\]

    y w^4+w^3+w^2+w+1 se puede factorizar como

        \[\left(w^2+\frac{1+\sqrt{5}}{2}w+1\right)\left(w^2+\frac{1-\sqrt{5}}{2}w+1\right).\]

    Usa lo que sabemos de resolver ecuaciones cuadráticas cojmplejas.

Álgebra Superior II: Problemas de ecuaciones lineales y cambios de coordenadas en los complejos

Introducción

En las entradas anteriores platicamos de cómo resolver sistemas de ecuaciones lineales complejos, y de como pasar de coordenadas polares a rectangulares y viceversa. Ahora veremos un método más para resolver problemas de ecuaciones lineales en los complejos en tres variables. Además, haremos problemas de práctica de estos temas.

La regla de Kramer para tres variables

Cuando platicamos de resolver problemas de ecuaciones lineales complejas en dos variables, vimos que si el determinante no era 0, entonces podíamos dar la solución de manera explícita. A esto se le conoce como la regla de Kramer. Veremos ahora cuál es la versión de esta regla para tres variables. A continuación enunciamos el método, y más abajo, en el video, se explica un poco más a detalle.

Proposición. Consideremos el siguiente sistema lineal de ecuaciones complejas en variables x, y y z.

    \begin{align*}ax+by+cz&=j\\dx+ey+fz&=k\\gx+hy+iz&=l.\end{align*}

Supongamos que el determinante \Delta=\begin{vmatrix} a & b & c\\ d & e & f\\ g & h & i \end{vmatrix} no es 0. Entonces, el sistema tiene una única solución, dada por

    \begin{align*}x&=\frac{\begin{vmatrix} j & b & c\\ k & e & f\\ l & h & i \end{vmatrix}}{\Delta},\\y&=\frac{\begin{vmatrix} a & j & c\\ d & k & f\\ g & l & i \end{vmatrix}}{\Delta},\\z&=\frac{\begin{vmatrix} a & b & j\\ d & e & k\\ g & h & l \end{vmatrix}}{\Delta}.\end{align*}

No veremos la demostración de esta técnica, pues es uno de los temas que estudiarás en álgebra lineal con más generalidad. Sin embargo, veremos algunos ejemplos de cómo se aplica.

Problemas de ecuaciones lineales

Para comenzar, resolveremos un sistema de ecuaciones de dos variables.

Problema. Resuelve en \mathbb{C} el siguiente sistema de ecuaciones:

    \begin{align*}iz+2w&=3+4i\\2z-iw&=6-3i.\end{align*}

Pasemos ahora a un ejemplo con tres variables. El el ejemplo 328 del libro Álgebra Superior de Bravo, Rincón, Rincón.

Problema. Resuelve en \mathbb{C} el siguiente sistema de ecuaciones.

    \begin{align*}z_1+z_2+z_3&=6+4i\\iz_1+(1+i)z_2+(1-i)z_3&=7+4i\\z_i+iz_2-z_3&=2i.\end{align*}

El problema está resuelto en los siguientes dos videos.

Problemas de cambio de coordenadas

Finalmente, veremos algunos problemas de cambio entre coordenadas polares y coordenadas rectangulares. Recordemos que la figura clave para cambiar entre coordenadas es la siguiente:

Cambios entre coordenadas polares y rectangulares
Cambio entre coordenadas polares y rectangulares

Problema. Calcula las coordenadas rectangulares del complejo cuyas coordenadas polares son r=\sqrt{2} y s=45^\circ, y del complejo cuyas coordenadas polares son r=3 y s=90^\circ.

Problema. Expresa 7+7i y 4+2i en coordenadas polares.

Seminario de Resolución de Problemas: Primos y factorización única

Introducción

En entradas anteriores hablamos de divisibilidad y de aritmética modular. Ahora platicaremos de las bloques que nos ayudan a construir a todos los enteros de manera multiplicativa: los números primos. Lo que dice el teorema fundamental de la aritmética es que todo número es producto de primos «de manera única». Tanto la teoría de números primos, como este teorema, son de gran ayuda en la resolución de problemas

Como en entradas anteriores, el enfoque no es demostrar los resultados principales de la teoría. Esto se hace en un curso de Álgebra Superior II o en uno de Teoría de Números. La idea de la entrada es ver aplicaciones de estos resultados en situaciones concretas.

Números primos

Un entero es primo si tiene exactamente dos divisores positivos. El 1 no es primo pues su único divisor es él mismo. Pero 2, 17 y 31 sí son primos. De aquí y el algoritmo de la división, si p es primo y a es un entero, entonces p\mid a o \MCD{p,a}=1.

Proposición 1. Si p es un número primo que divide al producto de enteros ab, entonces p\mid a ó p\mid b.

Demostración. Si p no divide a a, entonces \MDC(p,a)=1, así que existe una combinación lineal entera pn+am=1. Multiplicando esta combinación por b, tenemos que pbn+abm=b. Como p divide a pbn y a ab, entonces divide a b.

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Problema. Muestra que si p es un primo que divide a 123456^{654321}, entonces p divide a 123456.

Sugerencia pre-solución. Aquí 123456 y 654321 no tienen nada de especial. Generaliza el problema y procede por inducción en el exponente.

Solución. Sea a un entero, n un entero positivo y p un primo. Vamos a mostrar por inducción en n que si p\mid a^n, entonces p\mid a. Para n=1 la conclusión es inmediata. Supongamos el resultado cierto para n. Si p\mid a^{n+1}, por la Proposición 1 tenemos que p\mid a (en cuyo caso terminamos), o que p\mid a^n (en cuyo caso terminamos por hipótesis inductiva). El problema se resuelve tomando a=123456 y n=6543321.

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Extendiendo la idea del problema anterior, se puede demostrar la siguiente proposición.

Proposición 2. Si p es primo, a un entero y n un entero positivo tales que p\mid a^n, entonces p^n\mid a^n.

Teorema fundamental de la aritmética

Todo número es producto de primos de manera única. Más específicamente

Teorema (teorema fundamental de la aritmética). Sean a un entero positivo. Entonces existe un único n, únicos primos p_1<\ldots<p_n y exponentes \alpha_1,\ldots,\alpha_n tales que

    \[a=p_1^{\alpha_1}p_2^{\alpha_2}\cdots p_n^{\alpha_n}.\]

La idea de la demostración es factorizar y factorizar. Si n está expresado como producto de primos, ya está. Si no, hay uno de sus factores que no es primo y entonces se puede factorizar en dos números menores. Para probar la unicidad se usa la Proposición 1.

Veamos algunas aplicaciones del teorema fundamental de la aritmética.

Problema. Muestra que \sqrt[3]{7} es un número irracional.

Sugerencia pre-solución. Procede por contradicción suponiendo que es racional para igualarlo a una fracción y eleva al cubo.

Solución. Si no fuera irracional, lo podríamos expresar como una fracción, digamos \sqrt[3]{7}=\frac{a}{b} con a y b enteros. De aquí, 7b^3=a^3. En la factorización en primos de a^3 y b^3 tenemos una cantidad múltiplo de 3 de factores 7. Así, en el lado derecho tenemos una cantidad mútiplo de 3 de factores 7 (por la Proposición 2), pero en el lado izquierdo no. Esto es una contradicción a la unicidad de la factorización en primos.

\square

Es posible que en un problema tengamos que usar el teorema fundamental de la aritmética repetidas veces.

Problema. Determina todos los enteros positivos n para los cuales 2^8+2^{11}+2^n es un número entero al cuadrado.

Sugerencia pre-solución. Trabaja hacia atrás y usa notación adecuada. Intenta encontrar una diferencia de cuadrados.

Solución. Vamos a comenzar suponiendo m^2=2^8+2^{11}+2^n. De aquí,

    \begin{align*}2^n&=m^2-2^8(1+2^3)\\&=m^2-(3\cdot 2^4)^2\\& =(m+48)(m-48).\end{align*}

Por la unicidad del teorema fundamental de la aritmética, cada uno de los números m+48 y m-48 tienen que ser potencias de 2, digamos m+48=2^a y m-48=2^b con a>b y a+b=n. Además tenemos que

    \[2^b(2^{a-b}-1)=96=2^5\cdot 3.\]

Como 2^{a-b}-1 es impar, de nuevo por la unicidad de la factorización en primos debemos tener que 2^{a-b}-1=3, y por lo tanto que 2^b=2^5. De aquí, b=5 y a-b=2, y así a=7. Por lo tanto, el único candidato es n=5+7=12.

Ya que trabajamos hacia atrás, hay que argumentar o bien que los pasos que hicimos son reversibles, o bien que n en efecto es solución. Hacemos esto último notando que 2^8+2^{11}+2^{12}=2^8(1+2^3+2^4)=2^8\cdot 5^2 que en efecto es un número cuadrado.

\square

Fórmulas que usan el teorema fundamental de la aritmética

Sean a y b números enteros positivos y P={p_1,\ldots,p_n} el conjunto de números primos que dividen a alguno de a o b. Por el teorema fundamental de la aritmética, existen exponentes \alpha_1,\ldots,\alpha_n y \beta_1,\ldots,\beta_n, tal vez algunos de ellos cero, tales que

    \begin{align*}a&=p_1^{\alpha_1}\cdot p_2^{\alpha_2}\cdot\ldots\cdot p_n^{\alpha_n}\\ b&=p_1^{\beta_1}\cdot p_2^{\beta_2}\cdot\ldots\cdot p_n^{\beta_n}. \end{align*}

Por ejemplo, si a=21, b=28, entonces P={2,3,7}, a=2^0 3^1 7^1 y b=2^2 3^0 7^1.

Proposición 3. Se tiene que a divide a b si y sólo si para todo primo p_i se tiene que \alpha_i\leq \beta_i.

Problema. ¿Cuántos múltiplos de 108 hay que sean divisores de 648?

Sugerencia pre-solución. Factoriza en primos a 108 y a 648 y usa la Proposición 3.

Solución. Tenemos que 108=2^23^3 y que 648=2^3\cdot 3^4. Por la Proposición 3, un número que funcione debe ser de la forma 2^a3^b con 2\leq a \leq 3 y con 3\leq b \leq 4. Así, a tiene 2 posibilidades y b también, de modo que hay 2\cdot 2=4 números que cumplen.

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Una consecuencia inmediata de la Proposición 3 anterior es la fórmula para el número de divisores de un entero en términos de los exponentes de su factorización en primos.

Proposición 4. El entero a tiene (\alpha_1+1)(\alpha_2+1)\cdots(\alpha_n+1) divisores positivos.

Problema. Determina cuántos enteros hay entre 1 y 10000 que tienen 49 divisores positivos.

Sugerencia pre-solución. Usa la fórmula de la Proposición 4 para trabajar hacia atrás y ver qué forma debe tener un entero que cumple lo que se quiere. Divide en casos para que el producto se 49.

Solución. Tomemos a un entero y p_1^{\alpha_1}p_2^{\alpha_2}\cdots p_n^{\alpha_n} su factorización en primos. Por la Proposición 4, necesitamos que (\alpha_1+1)(\alpha_2+1)\cdots(\alpha_n+1)=49.

A la izquierda tenemos puros números mayores o iguales que 2. El número 49 tiene como únicos divisores a 1, 7 y 49. De esta forma, sólo hay dos casos posibles:

  • El número a tiene sólo un divisor primo y a=p_1^{48}
  • El número a tiene dos divisores primos y a=p_1^6p_2^6

El primer caso es imposible, pues p_1 sería por lo menos 2 y 2^{48}>2^{20}=(1024)^2>(1000)^2>10000. Para el segundo caso, recordemos que p_2>p_1 en la factorización en primos. Si p_2\geq 5, entonces como p_1\geq 2, tendríamos a\geq (2\cdot 5)^6 = 1000000>10000, así que esto no es posible.

La única otra posibilidad es p_2=3 y por lo tanto p_1=2. En este caso obtenemos al número a=(2\cdot 3)^6=6^6=46656, que sí cae en el intervalo deseado. Así, sólo hay un número como el que se pide.

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La factorización en primos también sirve para encontrar máximos comunes divisores y mínimos comunes múltiplos.

Proposición 4.  Se pueden calcular \MCD{a,b} y \mcm{a,b} como sigue:

    \begin{align*}\text{MCD}(a,b)&=p_1^{\min(\alpha_1,\beta_1)}\cdot p_2^{\min(\alpha_2,\beta_2)}\cdot\ldots\cdot p_n^{\min(\alpha_n,\beta_n)}\\\text{mcm}(a,b)&=p_1^{\max(\alpha_1,\beta_1)}\cdot p_2^{\max(\alpha_2,\beta_2)}\cdot\ldots\cdot p_n^{\max(\alpha_n,\beta_n)}.\end{align*}

Volvamos a ver un problema que ya habíamos resuelto con anterioridad.

Problema. Demuestra que \MCD{a,b}\mcm{a,b}=ab.

Sugerencia pre-solución. Usa la Proposición 4. Puedes argumentar algunos pasos por simetría.

Solución. Expresemos a a y b en su factorización en primos como lo discutimos arriba. Al multiplicar \MCD{a,b} y \mcm{a,b}, el exponente de p_i es \min(\alpha_i,\beta_i)+\max(\alpha_i,\beta_i)=\alpha_i\beta_i. Este es el mismo exponente de p_i en ab. Así, ambos números tienen la misma factorización en primos y por lo tanto son iguales.

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Más ejemplos

Puedes ver más ejemplos del uso de esta teoría en la Sección 3.3 del libro Problem Solving through Problems de Loren Larson.

Si p es primo, entonces todo entero n que no sea múltiplo de p tiene inverso módulo n. Esto se usa en los teoremas de Fermat y Wilson. También hay una entrada con ejercicios de estos teoremas resueltos en video.

Álgebra Lineal I: Problemas de cambio de base

En las entradas anteriores platicamos acerca de matrices de cambio de base. Vimos cómo nos ayudan a pasar un vector expresado en una base a otra. También vimos cómo nos ayudan a entender una transformación lineal en bases distintas. En esta entrada, veremos algunos ejemplos para repasar estos conceptos.

Problema 1. Considera las familias de vectores B=\{v_1,v_2,v_3\}, B'=\{w_1,w_2,w_3\}, donde

    \[v_1=(0,1,1), \ v_2=(1,0,1), \ v_3=(1,1,0)\]

y

    \[w_1=(1,1,-1), \ w_2=(1,0,-1), \ w_3=(-1,-1,0).\]

  1. Prueba que B y B' son bases de \mathbb{R}^3.
  2. Encuentra la matriz de cambio de base P de B a B' usando la definición de P.
  3. Encuentra la matriz de cambio de base P usando la base canónica de \mathbb{R}^3 y la última proposición de esta entrada.

Solución. (1) Dado que \dim \mathbb{R}^3=3 y estas familias son de tres vectores, basta con demostrar que son vectores linealmente independientes. Una manera de hacerlo es formando la matriz obtenida al colocar a los vectores como renglones y reducirla hasta la matriz identidad I_3.

Para B, la matriz asociada es

    \[\begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \end{pmatrix}.\]

Haciendo los cálculos de la reducción, obtenemos que

    \[\begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \end{pmatrix} \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{pmatrix} \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & -1 \\ 0 & 1 & 1 \end{pmatrix}\]


    \[\longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix} \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}.\]


Esto implica que los vectores en B son linealmente independientes y, por lo tanto, forman una base \mathbb{R}^3.

Para B', la matriz asociada es

    \[\begin{pmatrix} 1 & 1 & -1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & -1 & 0 \end{pmatrix}.\]

Reduciendo la matriz, tenemos que

    \[\begin{pmatrix} 1 & 1 & -1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & -1 & 0 \end{pmatrix} \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 1 & -1 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix} \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}.\]


Por lo tanto, B' también es una base de \mathbb{R}^3.

(2) Recordemos que la matriz de cambio de base P está definida como la matriz [p_{ij}] cuya columna j tiene como entradas a las coordenadas de w_j escrito en términos de la base B. Entonces, expresemos

(1,1,-1)=w_1=av_1+bv_2+cv_3=(b+c,a+c,a+b),

(1,0,-1)=w_2=dv_1+ev_2+fv_3=(e+f,d+f,d+e),

(-1,-1,0)=w_3=gv_1+hv_2+kv_3=(h+k,g+k,g+h),

obteniendo que

    \begin{align*}b+c&=1\\a+c&=1\\a+b&=-1\\e+f&=1\\d+f&=0\\d+e&=-1\\h+k&=-1\\g+k&=-1\\g+h&=0.\end{align*}

Si resolvemos el sistema anterior, concluimos que a=b=-\frac{1}{2}, c=\frac{3}{2}, d=-1, e=0, f=1, g=h=0, k=-1. Por lo tanto

P=\begin{pmatrix} a & d & g \\ b & e & h \\ c & f & k  \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} -\frac{1}{2} & -1 & 0 \\ -\frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{3}{2} & 1 & -1  \end{pmatrix}.

(3) Sea B''=\{e_1,e_2,e_3\} la base canónica de \mathbb{R}^3. Queremos encontrar la matriz de cambio de base denotada como \text{Mat}_B (B'). Usando la última proposición de la clase del lunes, tenemos que

\text{Mat}_B (B')=\text{Mat}_{B} (B'') \cdot \text{Mat}_{B''} (B')=(\text{Mat}_{B''} (B))^{-1} \cdot \text{Mat}_{B''} (B').

Por definición,

\text{Mat}_{B''} (B)=\begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \end{pmatrix}, \  \text{Mat}_{B''} (B')=\begin{pmatrix} 1 & 1 & -1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & -1 & 0 \end{pmatrix}.

Para calcular (\text{Mat}_{B''} (B))^{-1}, lo haremos como ya lo hemos visto en clases: pegando a la derecha una matriz identidad y aplicando reducción gaussiana:

    \begin{align*} &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 0 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{array} \right) \\\rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \end{array} \right) \\ \rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & -1 & 0 & -1 & 1 \\ 0 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \end{array} \right) \\\rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 2 & 0 & 1 & -1 & 1 \\ 0 & 0 & 2 & 1 & 1 & -1 \end{array} \right) \\ \rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 0 & -1/2 & 1/2 & 1/2 \\ 0 & 1 & 0 & 1/2 & -1/2 & 1/2 \\ 0 & 0 & 1 & 1/2 & 1/2 & -1/2 \end{array} \right). \end{align*}

Por lo tanto,

    \[(\text{Mat}_{B''}(B))^{-1}=\begin{pmatrix} -1/2 & 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 & 1/2 \\ 1/2 & 1/2 & -1/2 \end{pmatrix}.\]

Finalmente, usando la proposición, tenemos que

P=\text{Mat}_B (B')=\begin{pmatrix} -\frac{1}{2} & \frac{1}{2} & \frac{1}{2} \\ \frac{1}{2} & -\frac{1}{2} & \frac{1}{2} \\ \frac{1}{2} & \frac{1}{2} & -\frac{1}{2} \end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix} 1 & 1 & -1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & -1 & 0 \end{pmatrix}

=\begin{pmatrix} -\frac{1}{2} & -1 & 0 \\ -\frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{3}{2} & 1 & -1 \end{pmatrix}.

Esto coincide con el cálculo que hicimos previamente.

\square

Problema 2. Considera la matriz

A=\begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -2 & 1 & -2 \\ 1 & 1 & 3 \end{pmatrix}

y sea T:\mathbb{R}^3 \rightarrow \mathbb{R}^3 la transformación lineal asociada, es decir T(X)=AX para todo X\in\mathbb{R}^3. Considera los vectores

v_1=\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix}, \ v_2=\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix}, \ v_3=\begin{pmatrix} 1 \\ -1 \\ 0 \end{pmatrix}.

  1. Prueba que v_1,v_2,v_3 forman una base de \mathbb{R}^3 y calcula la matriz de T con respecto a esta base.
  2. Encuentra la matriz de cambio de base de la base canónica a la base \{v_1,v_2,v_3\}.
  3. Calcula A^n para todo entero positivo n.

Antes de ver la solución a este problema este problema, observa que sería muy difícil decir quién es A^{100} «a mano» si procedes directamente. Se tendrían que hacer muchas multiplicaciones matriciales, que son difíciles. Ten en mente esto cuando leas la solución de la parte 3.

Solución. (1) Dado que la dimensión de \mathbb{R}^3 es 3 y \{v_1,v_2,v_3\} son tres vectores, basta con demostrar que éstos son linealmente independientes para probar que forman una base. Sean a,b,c\in\mathbb{R} tales que av_1+bv_2+cv_3=0, entonces

a+b+c=0, \ a-c=0, \ -a-b=0

\Rightarrow a=c, -a=b, a-a+a=0 \Rightarrow a=0, c=0, b=0.

Entonces, son linealmente independientes y, por lo tanto, forman una base de \mathbb{R}^3.

Nota: Otra manera de demostrarlo es considerar la matriz formada por los vectores v_1,v_2,v_3 como sus columnas, reducirla y llegar a que la matriz reducida es la matriz identidad.

Ahora, para calcular la matriz de T con respecto a la nueva base, expresaremos T(v_1),T(v_2), T(v_3) en términos de v_1,v_2,v_3. Entonces tenemos que

T(v_1)=Av_1=\begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -2 & 1 & -2 \\ 1 & 1 & 3 \end{pmatrix}\cdot \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix}=v_1,

T(v_2)=Av_2=\begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -2 & 1 & -2 \\ 1 & 1 & 3 \end{pmatrix}\cdot \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2 \\ 0 \\ -2 \end{pmatrix}=2v_2,

T(v_3)=Av_3=\begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -2 & 1 & -2 \\ 1 & 1 & 3 \end{pmatrix}\cdot \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \\ 0 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 3 \\ -3 \\ 0 \end{pmatrix}=3v_3.

Por lo tanto, la matriz que buscamos es

    \[B=\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}.\]

(2) Lo haremos de la misma manera que en el inciso (2) del problema anterior, que consiste en escribir a los v_1,v_2,v_3 en la base canónica, pero ésto es obvio ya que están escritos de esa manera, por lo tanto

    \[P=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & -1 & 0  \end{pmatrix}.\]

(3) Sabemos que la matriz de T con respecto a v_1,v_2,v_3 (que nombramos en el inciso (1) como B) es igual a P^{-1}AP, gracias al último corolario de la sección «Matrices de cambio de base y transformaciones lineales» de la entrada anterior. Entonces

    \[P^{-1}AP=\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}.\]

Es fácil ver (pero lo pueden demostrar por inducción en n) que

    \[(P^{-1}AP)^n=(P^{-1}AP)(P^{-1}AP)\dots (P^{-1}AP)=P^{-1}A^n P.\]

Esto implica que P^{-1}A^n P=B^n, es decir

    \[P^{-1}A^n P=\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2^n & 0 \\ 0 & 0 & 3^n \end{pmatrix}.\]

Multiplicando por P a la izquierda y por P^{-1} a la derecha, obtenemos que

    \[A^n=P\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2^n & 0 \\ 0 & 0 & 3^n \end{pmatrix}P^{-1} .\]

Para ello, nos falta calcular la inversa de P, y eso lo haremos como siempre lo hemos hecho: reduciendo la matriz. Entonces

    \begin{align*} &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & -1 & 0 & 1 & 0 \\ -1 & -1 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{array} \right) \\\rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 2 & 1 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 \end{array} \right) \\\rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & -1 & -1 & -2 \\ 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 \end{array} \right) \\\rightarrow &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & -1 & -1 & -2 \\ 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 1 \end{array} \right). \end{align*}

Como consecuencia, tenemos que

    \[P^{-1}=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ -1 & -1 & -2 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}.\]

Por lo tanto,

    \begin{align*}A^n &=P \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2^n & 0 \\ 0 & 0 & 3^n \end{pmatrix} P^{-1}\\&=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & -1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2^n & 0 \\ 0 & 0 & 3^n \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ -1 & -1 & -2 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}\end{align*}

A^n= \begin{pmatrix} 1-2^n+3^n & 1-2^n & 1-2^{n+1}+3^n \\ 1-3^n & 1 & 1-3^n \\ 2^n-1 & 2^n-1 & 2^{n+1}-1 \end{pmatrix}.

\square

El ejercicio anterior deja una moraleja importante de álgebra lineal: si tenemos una matriz A y logramos encontrar una matriz diagonal B similar a ella, entonces será fácil encontrar A^n. Para finalizar esta sesión, tenemos el siguiente problema.

Problema 3. Prueba que las matrices

    \[A=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \ \text{y} \ B=\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \\ 0 & 1 & 2 & 3 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}\]

son similares.

Solución. Para resolverlo usaremos el corolario visto en la clase de ayer, que dice (adaptándolo al problema):

Corolario. Sea T:\mathbb{R}^4\rightarrow \mathbb{R}^4 una transformación lineal. Sean B' y B'' bases de \mathbb{R}^4 y P la matriz de cambio de base de B' a B''. Entonces \text{Mat}_{B''}(T)=P^{-1} \text{Mat}_{B'}(T) P.

Si podemos encontrar una transformación T y bases B' y B'' tales que \text{Mat}_{B'}(T)=A y \text{Mat}_{B''} (T)=B, podemos calcular la matriz de cambio de base P, y satisface que B=P^{-1}AP, implicando que A y B sean matrices similares. Entonces, el problema se reduce a encontrar la transformación, las bases y calcular P.

Dado que \text{Mat}_{B'}(T)=A, si B' es la base canónica, es claro que la transformación T satisface que T(X)=AX para todo X\in\mathbb{R}^4.

Ahora, encontremos B''. Sea B''=\{ v_1,v_2,v_3,v_4 \} con

v_1=\begin{pmatrix} x_1 \\ y_1 \\ z_1 \\ w_1 \end{pmatrix}, v_2=\begin{pmatrix} x_2 \\ y_2 \\ z_2 \\ w_2 \end{pmatrix}, v_3=\begin{pmatrix} x_3 \\ y_3 \\ z_3 \\ w_3 \end{pmatrix}, v_4=\begin{pmatrix} x_4 \\ y_4 \\ z_4 \\ w_4 \end{pmatrix}.

Dado que \text{Mat}_{B''}(T)=B, entonces satisface

T(v_1)=Av_1=v_1, \ T(v_2)=Av_2=2v_1+v_2,

T(v_3)=Av_3=3v_1+2v_2+v_3, \ T(v_4)=Av_4=4v_1+3v_2+2v_3+v_4.

Resolviendo lo anterior, obtenemos que

Av_1=\begin{pmatrix} x_1+y_1 \\ y_1+z_1 \\ z_1+w_1 \\ w_1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} x_1 \\ y_1 \\ z_1 \\ w_1 \end{pmatrix} \ \Rightarrow \ v_1=\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix},

Av_2=\begin{pmatrix} x_2+y_2 \\ y_2+z_2 \\ z_2+w_2 \\ w_2 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} x_2+2 \\ y_2 \\ z_2 \\ w_2 \end{pmatrix} \ \Rightarrow \ v_2=\begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix},

Av_3=\begin{pmatrix} x_3+y_3 \\ y_3+z_3 \\ z_3+w_3 \\ w_3 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} x_3+5 \\ y_3+4 \\ z_3 \\ w_3 \end{pmatrix} \ \Rightarrow \ v_3=\begin{pmatrix} 1 \\ 5 \\ 4 \\ 0 \end{pmatrix},

y por último

Av_4=\begin{pmatrix} x_4+y_4 \\ y_4+z_4 \\ z_4+w_4 \\ w_4 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} x_4+9 \\ y_4+16 \\ z_4+8 \\ w_4 \end{pmatrix} \ \Rightarrow \ v_4=\begin{pmatrix} 1 \\ 9 \\ 16 \\ 8 \end{pmatrix}

Aquí estamos usando que los sistemas de ecuaciones que se obtienen tienen como variables libres a x_1,x_2,x_3,x_4, las cuales las estamos tomando todas ellas iguales a 1.

Estos vectores son linealmente independientes pues la matriz con ellos como columnas es triangular superior con entradas en la diagonal distintas de cero, de modo que su matriz reducida es la identidad. Como \mathbb{R}^4 es de dimensión 4 y B'' es un conjunto de cuatro vectores linealmente independientes, entonces B'' es una base. Más aún, B'' es una base tal que \text{Mat}_{B''} (T)=B, por construcción.

Finalmente, podemos calcular la matriz de cambio de base P de B' a B'', pero es fácil ya que B' es la base canónica, entonces

    \[P=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 2 & 5 & 9 \\ 0 & 0 & 4 & 16 \\ 0 & 0 & 0 & 8 \end{pmatrix}.\]

Por propiedades de la matriz de cambio de base, sabemos que P es invertible. Entonces, para terminar la prueba, podemos encontrar P^{-1} y verificar que B=P^{-1}AP, o simplemente verificamos que PB=AP, y por lo tanto A y B son matrices similares. Lo haremos de la segunda manera. En efecto,

PB=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 2 & 5 & 9 \\ 0 & 0 & 4 & 16 \\ 0 & 0 & 0 & 8 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \\ 0 & 1 & 2 & 3 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 3 & 6 & 10 \\ 0 & 2 & 9 & 25 \\ 0 & 0 & 4 & 24 \\ 0 & 0 & 0 & 8 \end{pmatrix}

AP=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 2 & 5 & 9 \\ 0 & 0 & 4 & 16 \\ 0 & 0 & 0 & 8 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 3 & 6 & 10 \\ 0 & 2 & 9 & 25 \\ 0 & 0 & 4 & 24 \\ 0 & 0 & 0 & 8 \end{pmatrix}.

Por lo tanto, A y B son matrices similares.

Nota: si calculas la inversa de P, obtienes como resultado que

    \[P^{-1}=\begin{pmatrix} 1 & -\frac{1}{2} & \frac{3}{8} & -\frac{5}{16} \\ 0 & \frac{1}{2} & -\frac{5}{8} & \frac{11}{16} \\ 0 & 0 & \frac{1}{4} & -\frac{1}{2} \\ 0 & 0 & 0 & \frac{1}{8} \end{pmatrix}.\]

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