Archivo del Autor: Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

Acerca de Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

Hola. Soy Leonardo Martínez. Soy Profesor de Tiempo Completo en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Hice un doctorado en Matemáticas en la UNAM, un postdoc en Israel y uno en Francia. Además, me gusta colaborar con proyectos de difusión de las matemáticas como la Olimpiada Mexicana de Matemáticas.

Seminario de Resolución de Problemas: Cálculo de determinantes

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

1 respuesta

Introducción

Una de las habilidades fundamentales que hay que desarrollar para resolver problemas de álgebra lineal es el cálculo de determinantes. Como vimos en la entrada anterior, conocer el determinante de una matriz nos permite saber si es invertible. Así mismo, los determinantes permiten encontrar soluciones a sistemas de ecuaciones lineales, y más adelante veremos que están relacionados con el rango. Además, los determinantes juegan un papel muy importante en otras áreas de las matemáticas, como cálculo y teoría de gráficas.

Todo parte de la siguiente definición:

Definición. Para una matriz $A$ de $n \times n$ con entradas reales $A=[a_{ij}]$, el determinante de $A$ es $$\det A = \sum_{\sigma \in S_n} \text{sign}(\sigma)a_{1\sigma(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma(n)},$$ donde la suma se hace sobre todas las permutaciones (funciones biyectivas) $\sigma$ de $\{1,\ldots,n\}$ a sí mismo y $\text{sign}(\sigma)$ es el signo de la permutación.

A $\det A$ también lo escribimos a veces en notación de «matriz con barras verticales» como sigue:

\begin{align*}
\det A = \begin{vmatrix}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1n}\\
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2n}\\
\vdots & & \ddots & \vdots\\
a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nn}.
\end{vmatrix}.
\end{align*}

La definición permite mostrar de maneras muy elegantes las propiedades que cumplen los determinantes, pero no es nada práctica para cuando se quieren hacer las cuentas. Como la suma se hace sobre todas las permutaciones $\sigma$ de un conjunto de $n$ elementos, si quisiéramos calcular determinantes por definición se tendrían que hacer $n!$ productos, y luego sumar todos estos resultados.

Por esta razón, es muy importante encontrar otras formas de evaluar determinantes. Para empezar, esta entrada hará referencia a dos enlaces del blog en los que se discuten las propiedades básicas de determinantes. Luego, se hablará de dos tipos especiales de determinantes: los de Vandermonde y los de matrices circulantes.

Técnicas básicas de cálculo de determinantes

Lo primero y más importante es que conozcas las teoría básica para cálculo de determinantes. Aquí en el blog hay una entrada que sirve justo para conocer las propiedades y técnicas principales para encontrar determinantes.

Técnicas básicas de cálculo de determinantes

Además, es también muy importante que sepas calcular determinantes usando la expansión de Laplace. En la siguiente entrada puedes ver el enunciado de la técnica, y cómo se usa en varios ejemplos:

Problemas de cálculo de determinantes

Para fines de este curso, es importante que revises esas entradas. Puedes saltarte las demostraciones de los resultados principales, pero presta atención a cómo se usan en cada uno de los problemas.

Las siguientes secciones presentan técnicas avanzadas que a veces resultan útiles. Sin embargo, tómalas como temas optativos, dando prioridad a primero dominar los básicos.

Determinantes de Vandermonde

Teorema (determinante de Vandermonde). Sean $a_1,\ldots,a_n$ números reales. El determinante de la matriz de Vandermonde \begin{align*}
\begin{pmatrix}
1&a_1 & a_1^2 & \ldots & a_1^{n-1}\\
1 & a_2 & a_2^2 & \ldots & a_2^{n-1}\\
1&a_3 & a_3^2 & \ldots & a_3^{n-1}\\
\vdots& & & \ddots & \vdots\\
1& a_n & a_n^2 & \ldots & a_n^{n-1}\\
\end{pmatrix}
\end{align*} es igual a $$\prod_{1\leq i < j \leq n} (a_j-a_i).$$

Ejemplo. La matriz $$\begin{pmatrix} 1 & a & a^2 \\ 1 & b & b^2 \\ 1 & c & c^2\end{pmatrix}$$ es una matriz de Vandermonde, así que su determinante es $$(b-a)(c-a)(c-b).$$

$\square$

Veamos un problema en el que aparece una matriz de Vandermonde.

Problema. Sean $a$, $b$ y $c$ reales distintos de $0$. Muestra que el determinante de $$\begin{vmatrix}a^2 & b^2 & c^2\\ c^2& a^2 & b^2 \\ ca & ab & bc \end{vmatrix}$$ es $$(a^2-bc)(b^2-ca)(c^2-ab).$$

Sugerencia pre-solución. Formula un problema equivalente usando propiedades de determinantes para que quede un determinante del tipo de Vandermonde. Aprovecha la simetría para ahorrar algunas cuentas.

Solución. Como el determinante es homogéneo en cada columna, podemos factorizar $a^2$ de la primera, $b^2$ de la segunda y $c^2$ de la tercera para obtener que
\begin{align*}
\begin{vmatrix}a^2 & b^2 & c^2\\ c^2& a^2 & b^2 \\ ca & ab & bc \end{vmatrix} &= (abc)^2 \begin{vmatrix}1 & 1 & 1 \\ \frac{c^2}{a^2}& \frac{a^2}{b^2} & \frac{b^2}{c^2} \\ \frac{c}{a} & \frac{a}{b} & \frac{b}{c} \end{vmatrix}\\
&=-(abc)^2 \begin{vmatrix}1 & 1 & 1 \\ \frac{c}{a} & \frac{a}{b} & \frac{b}{c} \\ \frac{c^2}{a^2}& \frac{a^2}{b^2} & \frac{b^2}{c^2} \end{vmatrix}.
\end{align*}

Aquí también usamos que al intercambiar dos filas (o columnas), el determinante de una matriz cambia de signo.

Una matriz tiene el mismo determinante que su transpuesta, y la transpuesta de esta última matriz es de Vandermonde, de modo que $$-(abc)^2 \begin{vmatrix}1 & 1 & 1 \\ \frac{c}{a} & \frac{a}{b} & \frac{b}{c} \\ \frac{c^2}{a^2}& \frac{a^2}{b^2} & \frac{b^2}{c^2} \end{vmatrix} = -(abc)^2 \left(\frac{a}{b}-\frac{c}{a}\right)\left(\frac{b}{c}-\frac{c}{a}\right)\left(\frac{b}{c}-\frac{a}{b}\right).$$

Vamos a partir esta última expresión en factores simétricos. Tenemos que $$ab\left(\frac{a}{b}-\frac{c}{a}\right)=a^2-bc.$$ De manera similar, tenemos también $$-ca\left(\frac{b}{c}-\frac{c}{a}\right)=c^2-ab$$ y $$bc\left(\frac{b}{c}-\frac{a}{b}\right)=b^2-ac.$$

Así, concluimos que $$\begin{vmatrix}a^2 & b^2 & c^2\\ c^2& a^2 & b^2 \\ ca & ab & bc \end{vmatrix}= (a^2-bc)(b^2-ca)(c^2-ab).$$

$\square$

Determinantes de matrices circulantes

Teorema (determinantes circulantes) Sean $a_1,\ldots, a_n$ números reales. El determinante de la matriz circulante
\begin{align*}
\begin{pmatrix}
a_1& a_n & a_{n-1} & \ldots & a_2\\
a_2&a_1& a_{n}& \ldots & a_3\\
a_3 & a_2& a_1& \ldots & a_4\\
\vdots& & & \ddots & \vdots\\
a_n& a_{n-1} & a_{n-2} &\ldots & a_1.
\end{pmatrix}
\end{align*}

es $$\prod_{j=0}^{n-1} (a_1 + a_n \omega_j + a_{n-1} \omega_j^2 + \ldots + a_2 \omega_j^{n-1}),$$ en donde $\omega_j$ es la $n$-ésima raíz de la unidad dada por $\omega_j:= e^{j \cdot \frac{2\pi i}{n}}$.

Ejemplo. La matriz $$\begin{pmatrix} a & b & c \\ c & a & b \\ b & c & a\end{pmatrix}$$ es una matriz circulante, así que su determinante es $$(a+b+c)(a+\omega b + \omega^2 c)(a+\omega^2 b+ \omega c),$$ donde $\omega$ es la raíz cúbica de la unidad de argumento positivo mínimo.

$\square$

El siguiente problema apareció en la tercera edición de la Olimpiada Iberoamericana de Matemática Universitaria. El enunciado en esa ocasión fue un poco distinto, pero lo adaptamos a la notación de esta entrada.

Problema. Sea $n\geq 3$ un entero Muestra que el determinante de la matriz circulante en donde $a_1=a_n=a_{n-1}=1$ y $a_2=\ldots=a_{n-1}=0$ es $3$ si $n$ no es un múltiplo de $3$ y es $0$ si $n$ es un múltiplo de $3$.

Sugerencia pre-solución. Para empezar, aplica el teorema de determinantes de matrices circulantes. Luego, necesitarás además un argumento de polinomios y de números complejos.

Solución. Para empezar, llamemos $A_n$ a la matriz del problema. Como $A_n$ es una matriz circulante, su determinante es $$\det(A_n) = \prod_{j=0}^{n-1} (1 + \omega_j + \omega_j^2).$$

El polinomio $1+x+x^2$ se factoriza como $(\eta-x)(\eta^2-x)$, donde $\eta$ es la raíz cúbica de la unidad de argumento positivo mínimo. De esta forma, podemos reescribir al determinante de $A_n$ como $$\det(A_n) = \prod_{j=0}^{n-1} (\eta-\omega_j)(\eta^2-\omega_j).$$

El polinomio $h(x)=x^n-1$ se factoriza como $$h(x)=(x-\omega_0)(x-\omega_1)\ldots(x-\omega_{n-1}),$$ así que $\det(A_n)$ es precisamente el producto de $h(\eta)$ con $h(\eta^2)$. En otras palabras,
\begin{align*}
\det(A_n)&= (\eta^n-1)(\eta^{2n}-1)\\
&=\eta^{3n}+1-(\eta^n+\eta^{2n})\\
&=2-(\eta^n+\eta^{2n})
\end{align*}

Finalmente, hacemos un análisis de casos:

  • Si $n$ es múltiplo de $3$, entonces $\eta^n = \eta^{2n} = 1$ y entonces $\det(A_n)=0$.
  • Si $n$ no es múltiplo de $3$, entonces $n$ y $2n$ no son congruentes módulo $3$, y entonces $\eta^n$ y $\eta^{2n}$ son $\eta$ y $\eta^2$ en algún orden. Así, $$(\eta^n+\eta^{2n})=\eta+\eta^2=-1,$$ y por lo tanto $\det(A_n)=3$.

$\square$

Más problemas

Puedes encontrar más problemas de cálculo de determinantes en la Sección 7.4 y la Sección 7.5 del libro Essential Linear Algebra de Titu Andreescu.

Álgebra Lineal I: Teorema espectral para matrices simétricas reales

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

3 respuestas

Introducción

En esta entrada demostramos el teorema espectral para matrices simétricas reales en sus dos formas. Como recordatorio, lo que probaremos es lo siguiente.

Teorema. Sea $V$ un espacio euclideano y $T:V\to V$ una transformación simétrica. Entonces, existe una base ortonormal de $V$ que consiste de eigenvectores de $T$.

Teorema. Sea $A$ una matriz simétrica en $\mathbb{R}^n$. Entonces, existe una matriz ortogonal $P$ y una matriz diagonal $D$, ambas en $\mathbb{R}^n$, tales que $$A=P^{-1}DP.$$

Para ello, usaremos los tres resultados auxiliares que demostramos en la entrada de eigenvalores de matrices simétricas reales. Los enunciados precisos están en ese enlace. Los resumimos aquí de manera un poco informal.

  • Los eigenvalores complejos de matrices simétricas reales son números reales.
  • Si una transformación $T$ es simétrica y $W$ es un subespacio estable bajo $T$, entonces $W^\bot$ también lo es. Además, $T$ restringida a $W$ o a $W^\bot$ también es simétrica.
  • Es lo mismo que una matriz sea diagonalizable, a que exista una base formada eigenvectores de la matriz.

Además de demostrar el teorema espectral, al final de la entrada probaremos una de sus consecuencias más importantes. Veremos una clasificación de las matrices que inducen formas bilineales positivas.

Demostración de la primera versión del teorema espectral

Comenzamos mostrando la siguiente versión del teorema espectral.

Teorema. Sea $V$ un espacio euclideano y $T:V\to V$ una transformación simétrica. Entonces, existe una base ortonormal de $V$ que consiste de eigenvectores de $T$.

Demostración. Como $V$ es espacio Euclideano, entonces tiene cierta dimensión finita $n$. Haremos inducción fuerte sobre $n$. Si $n=1$, el polinomio característico de $T$ es de grado $1$ y con coeficientes reales, así que tiene una raíz $\lambda$ real. Si $v$ es un eigenvector de $T$ para $\lambda$, entonces $\frac{v}{\norm{v}}$ también es eigenvector de $T$ y conforma una base ortonormal para $V$.

Supongamos que el resultado es cierto para todo espacio Euclideano de dimensión menor a $n$ y tomemos $V$ espacio Euclideano de dimensión $n$. Por el teorema fundamental del álgebra, el polinomio característico de $T$ tiene por lo menos una raíz $\lambda$ en $\mathbb{C}$. Como $T$ es simétrica, cualquier matriz $A$ que represente a $T$ también, y $\lambda$ sería una raíz del polinomio característico de $A$. Por el resultado que vimos en la entrada anterior, $\lambda$ es real.

Consideremos el kernel $W$ de la transformación $\lambda \text{id} – T$. Si $W$ es de dimensión $n$, entonces $W=V$, y por lo tanto $T(v)=\lambda v$ para todo vector $v$ en $V$, es decir, todo vector no cero de $V$ es eigenvector de $T$. De esta forma, cualquier base ortonormal de $V$ satisface la conclusión. De esta forma, podemos suponer que $W\neq V$ y que por lo tanto $1\leq \dim W \leq n-1$, y como $$V=W\oplus W^\bot,$$ se obtiene que $1\leq \dim W^\bot \leq n-1$. Sea $B$ una base ortonormal de $W$, que por lo tanto está formada por eigenvectores de $T$ con eigenvalor $\lambda$.

Como la restricción $T_1$ de $T$ a $W^\bot$ es una transformación simétrica, podemos aplicar la hipótesis inductiva y encontrar una base ortonormal $B’$ de eigenvectores de $T_1$ (y por lo tanto de $T$) para $W^\bot$.

Usando de nuevo que $$V=W\oplus W^\bot,$$ tenemos que $B\cup B’$ es una base de $V$ formada por eigenvectores de $T$.

El producto interior de dos elementos distintos de $B$, o de dos elementos distintos de $B’$ es cero, pues individualmente son bases ortonormales. El producto de un elemento de $B$ y uno de $B’$ es cero pues un elemento está en $W$ y el otro en $W^\bot$. Además, todos los elementos de $B\cup B’$ tiene norma $1$, pues vienen de bases ortogonales. Esto muestra que $B\cup B’$ es una base ortonormal de $V$ que consiste de eigenvectores de $T$.

$\square$

Demostración de la segunda versión del teorema espectral

Veamos ahora la demostración del teorema espectral en su enunciado con matrices.

Teorema. Sea $A$ una matriz simétrica en $M_n(\mathbb{R})$. Entonces, existe una matriz ortogonal $P$ y una matriz diagonal $D$, ambas en $M_n(\mathbb{R})$, tales que $$A=P^{-1}DP.$$

Demostración. Como $A$ es una matriz simétrica, la transformación $T:F^n\to F^n$ dada por $T(X)=AX$ es simétrica. Aplicando la primer versión del teorema espectral, existe una base ortonormal de $F^n$ que consiste de eigenvectores de $T$. Digamos que estos eigenvectores son $C_1,\ldots,C_n$. Por definición de $T$, estos eigenvectores de $T$ son exactamente eigenvectores de $A$.

Anteriormente demostramos que si construimos a una matriz $B$ usando a $C_1,\ldots,C_n$ como columnas y tomamos la matriz diagonal $D$ cuyas entradas son los eigenvalores correspondientes $\lambda_1,\ldots,\lambda_n$, entonces $$A=BDB^{-1}.$$

Afirmamos que la matriz $B$ es ortogonal. En efecto, la fila $j$ de la matriz $^t B$ es precisamente $C_j$. De esta forma, la entrada $(i,j)$ del producto ${^tB} B$ es precisamente el producto punto de $C_i$ con $C_j$. Como la familia $C_1,\ldots,C_n$ es ortonormal, tenemos que dicho producto punto es uno si $i=j$ y cero en otro caso. De aquí, se concluye que ${^tB} B=I_n$.

Si una matriz es ortogonal, entonces su inversa también. Esto es sencillo de demostrar y queda como tarea moral. Así, definiendo $P=B^{-1}$, tenemos la igualdad $$A=P^{-1}DP,$$ con $D$ diagonal y $P$ ortogonal, justo como lo afirma el teorema.

$\square$

Matrices positivas y positivas definidas

Una matriz $A$ simétrica en $M_n(\mathbb{R})$ induce una forma bilineal simétrica en $\mathbb{R}^n$ mediante la asignación $$(x,y) \mapsto {^t x} A y,$$ con forma cuadrática correspondiente $$x \mapsto {^t x} A x.$$

Definición. Una matriz $A$ en $M_n(\mathbb{R})$ es positiva o positiva definida si su forma bilineal asociada es positiva o positiva definida respectivamente.

Una de las aplicaciones del teorema espectral es que nos permite dar una clasificación de las matrices simétricas positivas.

Teorema. Sea $A$ una matriz simétrica. Entonces todas las siguientes afirmaciones son equivalentes:

  1. $A$ es positiva.
  2. Todos los eigenvalores de $A$ son no negativos.
  3. $A=B^2$ para alguna matriz simétrica $B$ en $M_n(\mathbb{R})$.
  4. $A= {^tC} C$ para alguna matriz $C$ en $M_n(\mathbb{R})$.

Demostración. (1) implica (2). Supongamos que $A$ es positiva y tomemos $\lambda$ un eigenvalor de $A$. Tomemos $v$ un eigenvector de eigenvalor $\lambda$. Tenemos que:
\begin{align*}
\lambda \norm{v}^2 &=\lambda {^tv} v\\
&= {^t v} (\lambda v)\\
&={^t v} Av\\
&\geq 0.
\end{align*}

Como $\norm{v}^2\geq 0$, debemos tener $\lambda \geq 0$.

(2) implica (3). Como $A$ es matriz simétrica, por el teorema espectral tiene una diagonalización $A=P^{-1}DP$ con $P$ una matriz invertible y $D$ una matriz diagonal cuyas entradas son los eigenvalores $\lambda_1,\ldots,\lambda_n$ de $A$. Como los eigenvalores son no negativos, podemos considerar la matriz diagonal $E$ cuyas entradas son los reales $\sqrt{\lambda_1},\ldots,\sqrt{\lambda_n}.$ Notemos que $E^2=D$, así que si definimos a la matriz $B=P^{-1}EP$, tenemos que $$B^2=P^{-1}E^2 P = P^{-1}DP = A.$$

Además, $B$ es simétrica pues como $E$ es diagonal y $P$ es ortogonal, tenemos que
\begin{align*}
{^tB} &= {^t P} {^t E} {^t (P^{-1})}\\
&= P^{-1} E P\\
&= B.
\end{align*}

(3) implica (4). Es inmediato, tomando $C=B$ y usando que $B$ es simétrica.

(4) implica (1). Si $A= {^tC} C$ y tomamos un vector $v$ en $\mathbb{R}^n$, tenemos que

\begin{align*}
{^t v} A v &= {^tv} {^tC} C v\\
&= {^t(Cv)} (Cv)\\
&=\norm{Cv}^2\\
&\geq 0,
\end{align*}

lo cual muestra que $A$ es positiva.

$\square$

También hay una versión de este teorema para matrices simétricas positivas definidas. Enunciarlo y demostrarlo queda como tarea moral.

En una entrada final, se verá otra consecuencia linda del teorema espectral: el teorema de descomposición polar. Dice que cualquier matriz con entradas reales se puede escribir como el producto de una matriz ortogonal y una matriz simétrica positiva.

Más allá del teorema espectral

Durante el curso introdujimos varias de las nociones fundamentales de álgebra lineal. Con ellas logramos llegar a uno de los teoremas más bellos: el teorema espectral. Sin embargo, la teoría de álgebra lineal no termina aquí. Si en tu formación matemática profundizas en el área, verás otros temas y resultados fundamentales como los siguientes:

  • El teorema de Cayley-Hamiltón: toda matriz se anula en su polinomio característico.
  • La clasificación de matrices diagonalizables: una matriz es diagonalizable si y sólo si su polinomio característico se factoriza en el campo de la matriz, y la multiplicidad algebraica de sus eigenvalores corresponde con la multiplicidad geométrica.
  • El teorema de la forma canónica de Jordan: aunque una matriz no se pueda diagonalizar, siempre puede ser llevada a una forma estándar «bonita».
  • Productos interiores con imágenes en $\mathbb{C}$, a los que también se les conoce como formas hermitianas.
  • Los polinomios mínimos de matrices y transformaciones, que comparten varias propiedades con el polinomio característico, pero dan información un poco más detallada.

Más adelante…

En esta entrada discutimos dos demostraciones del teorema espectral. Sólo nos falta discutir cómo podemos aplicarlo. En la siguiente entrada trabajaremos con algunos problemas, por ejemplo, ver cómo se usa para demostrar que una matriz simétrica no es diagonalizable.

Finalmente, discutiremos cómo podemos pensar en las nociones de continuidad y acotamiento en el álgebra lineal.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

  • Muestra que la inversa de una matriz ortogonal es ortogonal.
  • Encuentra una base ortonormal de $\mathbb{R}^3$ conformada por eigenvectores de la matriz $\begin{pmatrix}10 & 0 & -7\\ 0 & 3 & 0 \\ -7 & 0 & 10\end{pmatrix}.$
  • Determina si la matriz anterior es positiva y/o positiva definida.
  • Enuncia y demuestra un teorema de clasificación de matrices simétricas positivas definidas.
  • Muestra que la matriz $$\begin{pmatrix}5 & 1 & 7\\1 & 10 & -7\\7 & -7 & 18\end{pmatrix}$$ es positiva.

Entradas relacionadas

Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE104721 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM»

Seminario de Resolución de Problemas: Sistemas de ecuaciones lineales

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

2 respuestas

Introducción

Finalmente, en esta serie de entradas, veremos temas selectos de álgebra lineal y su aplicación a la resolución de problemas. Primero, hablaremos de sistemas de ecuaciones lineales. Luego, hablaremos de evaluación de determinantes. Después, veremos teoría de formas cuadráticas y matrices positivas. Finalmente, estudiaremos dos teoremas muy versátiles: el teorema de factorización $PJQ$ y el teorema de Cayley-Hamilton.

Como lo hemos hecho hasta ahora, frecuentemente no daremos las demostraciones para los resultados principales. Además, asumiremos conocimientos básicos de álgebra lineal. También, asumiremos que todos los espacios vectoriales y matrices con los que trabajaremos son sobre los reales o complejos, pero varios resultados se valen más en general.

Para cubrir los temas de álgebra lineal de manera sistemática, te recomendamos seguir un libro como el Essential Linear Algebra de Titu Andreescu, o el Linear Algebra de Friedberg, Insel y Spence. Mucho del material también lo puedes consultar en las notas de curso que tenemos disponibles en el blog.

Sistemas de ecuaciones lineales

Una ecuación lineal en $n$ incógnitas en $\mathbb{R}$ consiste en fijar reales $a_1,\ldots,a_n, b$ y determinar los valores de las variables $x_1,\ldots,x_n$ tales que $$a_1x_1+a_2x_2+\ldots+a_nx_n=b.$$

Si $a_1,\ldots,a_n$ no son todos cero, los puntos $(x_1,\ldots,x_n)$ en $\mathbb{R}^n$ que son solución a la ecuación definen un hiperplano en $\mathbb{R}^n$.

Un sistema de ecuaciones lineales con $m$ ecuaciones y $n$ variables consiste en fijar, para $i$ en $\{1,\ldots,m\}$ y $j$ en $\{1,\ldots,n\}$ a reales $a_{ij}$ y $b_i$, y determinar los valores de las variables $x_1,\ldots,x_n$ que simultáneamente satisfacen todas las $m$ ecuaciones
$$\begin{cases}
a_{11}x_1+ a_{12}x_2+\ldots + a_{1n}x_n = b_1\\
a_{21}x_1+a_{22}x_2+\ldots+a_{2n}x_n = b_2\\
\quad \quad \vdots\\
a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+\ldots+a_{mn}x_n = b_m.
\end{cases}$$

Este sistema de ecuaciones se puede reescribir en términos matriciales de manera muy sencilla. Si $A$ es la matriz de $m\times n$ de entradas $[a_{ij}]$, $X$ es el vector de variables $(x_1,\ldots,x_n)$ y $b$ es el vector de reales $b_1,\ldots,b_m$, entonces el sistema de ecuaciones anterior se reescribe simplemente como $$AX=b.$$

Sistemas de ecuaciones lineales con mucha simetría

En algunos sistemas de ecuaciones hay mucha simetría, y no es necesario introducir técnicas avanzadas de álgebra lineal para resolverlos. Veamos el siguiente ejemplo.

Problema. Resuelve el sistema de ecuaciones

$$\begin{cases}
7a+2b+2c+2d+2e= -2020\\
2a+7b+2c+2d+2e=-1010\\
2a+2b+7c+2d+2e=0\\
2a+2b+2c+7d+2e=1010\\
2a+2b+2c+2d+7e=2020.
\end{cases}$$

Sugerencia pre-solución. Trabaja hacia atrás, suponiendo que el sistema tiene una solución. A partir de ahí, puedes usar las cinco ecuaciones y combinarlas con sumas o restas para obtener información.

Solución. Al sumar las cinco ecuaciones, obtenemos que $$15(a+b+c+d+e)=0,$$ de donde $2(a+b+c+d+e)=0$. Restando esta igualdad a cada una de las ecuaciones del sistema original, obtenemos que
$$\begin{cases}
5a= -2020\\
5b=-1010\\
5c=0\\
5d=1010\\
5e=2020.
\end{cases}$$

De aquí, si el sistema tiene alguna solución, debe suceder que
\begin{align*}
a&=\frac{-2020}{5}=-404\\
b&=\frac{-2020}{5}=-202\\
c&=\frac{-2020}{5}= 0\\
d&=\frac{-2020}{5}=202\\
e&=\frac{-2020}{5}=404.
\end{align*}

Como estamos trabajando hacia atrás, esta es sólo una condición necesaria para la solución. Sin embargo, una verificación sencilla muestra que también es una condición suficiente.

$\square$

Sistemas de ecuaciones de n x n y regla de Cramer

Si tenemos un sistema de $n$ variables y $n$ incógnitas, entonces es de la forma $$AX=b$$ con una matriz $A$ cuadrada de $n\times n$. Dos resultados importantes para sistemas de este tipo son el teorema de existencia y unicidad, y las fórmulas de Cramer.

Teorema (existencia y unicidad de soluciones). Si $A$ es una matriz cuadrada invertible de $n\times n$ y $b$ es un vector de $n$ entradas, entonces el sistema lineal de ecuaciones $$AX=b$$ tiene una solución única y está dada por $X=A^{-1}b$.

El teorema anterior requiere saber determinar si una matriz es invertible o no. Hay varias formas de hacer esto:

  • Una matriz cuadrada es invertible si y sólo si su determinante no es cero. Más adelante hablaremos de varias técnicas para evaluar determinantes.
  • Una matriz cuadrada es invertible si y sólo si al aplicar reducción gaussiana, se llega a la identidad.
  • También ,para mostrar que una matriz es invertible, se puede mostrar que cumple alguna de las equivalencias de invertibilidad.

Problema. Demuestra que el sistema lineal de ecuaciones

$$\begin{cases}
147a+85b+210c+483d+133e= 7\\
91a+245b+226c+273d+154e=77\\
-119a+903b+217c+220d+168e=777\\
189a+154b-210c-203d-108e=7777\\
229a+224b+266c-133d+98e=77777.
\end{cases}$$

tiene una solución única.

Sugerencia pre-solución. Reduce el problema a mostrar que cierta matriz es invertible. Para ello, usa alguno de los métodos mencionados. Luego, para simplificar mucho el problema, necesitarás un argumento de aritmética modular. Para elegir en qué módulo trabajar, busca un patrón en las entradas de la matriz.

Solución. Primero, notemos que el problema es equivalente a demostrar que la matriz

$$A=\begin{pmatrix}
147 & 85 & 210 & 483 & 133\\
91 & 245 & 226 & 273 & 154\\
-119 & 903 & 217 & 220 & 168\\
189 & 154 & -210 & -203 & -108 \\
229 & 224 & 266 & -133 & 98
\end{pmatrix}$$

es invertible. Mostraremos que su determinante no es $0$. Pero no calcularemos todo el determinante, pues esto es complicado.

Notemos que como $A$ es una matriz de entradas enteras, entonces su determinante (que es suma de productos de entradas), también es entero. Además, como trabajar en aritmética modular respeta sumas y productos, para encontrar el residuo de $\det(A)$ al dividirse entre $7$ se puede primero reducir las entradas de $A$ módulo $7$, y luego hacer la cuenta de determinante.

Al reducir las entradas módulo $7$, tenemos la matriz

$$B=\begin{pmatrix}
0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\
0&0 & 2 & 0 & 0\\
0 & 0 & 0 & 3 & 0\\
0&0 & 0 & 0 & 4 \\
5& 0 & 0 & 0 & 0
\end{pmatrix}.$$

El determinante de la matriz $B$ es $-(1\cdot 2 \cdot 3 \cdot 4 \cdot 5)=-120$. Así,
\begin{align*}
\det(A) & \equiv \det(B)\\
&=-120\\
&\equiv 6 \pmod 7.
\end{align*}

Concluimos que $\det(A)$ es un entero que no es divisible entre $7$, por lo cual no puede ser cero. Así, $A$ es invertible.

$\square$

Por supuesto, en cualquier otro módulo podemos hacer la equivalencia y simplificar las cuentas. Pero $7$ es particularmente útil para el problema anterior pues se simplifican casi todas las entradas, y además funciona para dar un residuo no cero.

Ahora veremos otra herramienta importante para resolver problemas de ecuaciones lineales: las fórmulas de Cramer.

Teorema (fórmulas de Cramer). Sea $A$ una matriz invertible de $n\times n$ con entradas reales y $b=(b_1,\ldots,b_n)$ un vector de reales. Entonces el sistema lineal de ecuaciones $AX=b$ tiene una única solución $X=(x_1,\ldots,x_n)$ dada por $$x_i=\frac{\det A_i}{\det A},$$ en donde $A_i$ es la matriz obtenida al reemplazar la $i$-ésima columna de $A$ por el vector columna $b$.

En realidad este método no es tan útil en términos prácticos, pues requiere que se evalúen muchos determinantes, y esto no suele ser sencillo. Sin embargo, las fórmulas de Cramer tienen varias consecuencias teóricas importantes.

Problema. Muestra que una matriz invertible $A$ de $n\times n$ con entradas enteras cumple que su inversa también tiene entradas enteras si y sólo si el determinante de la matriz es $1$ ó $-1$.

Sugerencia pre-solución. Para uno de los lados necesitarás las fórmulas de Cramer, y para el otro necesitarás que el determinante es multiplicativo.

Solución. El determinante de una matriz con entradas enteras es un número entero. Si la inversa de $A$ tiene entradas enteras, entonces su determinante es un entero. Usando que el determinante es multiplicativo, tendríamos que $$\det(A)\cdot \det(A^{-1}) = \det (I) = 1.$$ La única forma en la que dos enteros tengan producto $1$ es si ambos son $1$ o si ambos son $-1$. Esto muestra una de las implicaciones.

Ahora, supongamos que $A$ tiene determinante $\pm 1$. Si tenemos una matriz $B$ de columnas $C_1,\ldots,C_n$, entonces para $j$ en $\{1,\ldots,n\}$ la $j$-ésima columna de $AB$ es $AC_j$. De este modo, si $D_1,\ldots, D_n$ son las columnas de $A^{-1}$, se debe cumplir para cada $j$ en $\{1,\ldots,n\}$ que $$AD_j= e_j,$$ en donde $e_j$ es el $j$-ésimo elemento de la base canónica. Para cada $j$ fija, esto es un sistema de ecuaciones.

Por las fórmulas de Cramer, la $i$-ésima entrada de $C_j$, que es la entrada $x_{ij}$ de la matriz $A^{-1}$, está dada por $$x_{ij}=\frac{\det(A_{ij})}{\det(A)}=\pm \det(A_{ij}),$$ donde $A_{ij}$ es la matriz obtenida de colocar al vector $e_j$ en la $i$-ésima columna de $A$.

La matriz $A_{ij}$ tiene entradas enteras, así que $x_{ij}=\pm \det(A_{ij})$ es un número entero. Así, $A^{-1}$ es una matriz de entradas enteras.

$\square$

Sistemas de ecuaciones de m x n y teorema de Rouché-Capelli

Hasta aquí, sólo hemos hablando de sistemas de ecuaciones que tienen matrices cuadradas asociadas. También, sólo hemos hablado de los casos en los que no hay solución, o bien en los que cuando la hay es única. Los sistemas de ecuaciones lineales en general tienen comportamientos más interesantes. El siguiente resultado caracteriza de manera elegante todo lo que puede pasar.

Teorema (Rouché-Capelli). Sea $A$ una matriz de $m\times n$ con entradas reales, $(b_1,\ldots,b_m)$ un vector de reales y $(x_1,\ldots,x_n)$ un vector de incógnitas. Supongamos que $A$ tiene rango $r$. Entonces:

  • El sistema $AX=b$ tiene al menos una solución $X_0$ si y sólo si el rango de la matriz de $m\times (n+1)$ obtenida de colocar el vector $b$ como columna al final de la matriz $A$ también tiene rango $r$.
  • El conjunto solución del sistema $AX=(0,0,\ldots,0)$ es un subespacio vectorial $\mathcal{S}$ de $\mathbb{R}^n$ de dimensión $n-r$.
  • Toda solución al sistema $AX=b$ se obtiene de sumar $X_0$ y un elemento de $\mathcal{S}$.

Problema. Encuentra todos los polinomios $p(x)$ con coeficientes reales y de grado a lo más $3$ tales que $p(2)=3$ y $p(3)=2$.

Sugerencia pre-solución. Usa notación efectiva, eligiendo variables para cada uno de los coeficientes de $p(x)$. Luego, enuncia cada hipótesis como una ecuación.

Solución. Tomemos $p(x)=ax^3+bx^2+cx+d$. La hipótesis implica que

$$\begin{cases}
8a+4b+2c+d=p(2)= 3\\
27a+9b+3c+d=p(3)=2.
\end{cases}$$

El rango de la matriz $$\begin{pmatrix} 8 & 4 & 2 & 1\\ 27 & 9 & 3 & 1\end{pmatrix}$$ es a lo más $2$, pues tiene $2$ renglones. Pero es al menos $2$, pues los dos vectores columna $(2,3)$ y $(1,1)$ son linealmente independientes. Exactamente el mismo argumento muestra que la matriz aumentada $$\begin{pmatrix} 8 & 4 & 2 & 1 & 3\\ 27 & 9 & 3 & 1 & 2\end{pmatrix}$$ es de rango $2$. Por el primer punto del teorema de Rouché-Capelli, este sistema tiene solución.

Para encontrar esta solución de manera práctica, fijamos reales $a$ y $b$ y notamos que ahora

$$\begin{cases}
2c+d= 3-8a-4b\\
3c+d=2-27a-9b
\end{cases}$$

es un sistema en $2$ variables, y como $$\det\begin{pmatrix} 2 & 1\\ 3 & 1\end{pmatrix}=-1,$$ tiene una única solución para $c$ y $d$. Al hacer las cuentas, o usar fórmulas de Cramer, obtenemos que
\begin{align*}
c&=-1-19a-5b\\
d&=5+30a+6b.
\end{align*}

Así, concluimos que los polinomios $p(x)$ solución consisten de elegir cualesquiera reales $a$ y $b$ y tomar $$p(x)=ax^3+bx^2-(1+19a+5b)x+(5+20a+6b).$$

$\square$

Por supuesto, para usar este teorema es necesario conocer el rango de la matriz $A$. En el problema tuvimos la suerte de que eso es sencillo. Hablaremos más adelante de varias técnicas para encontrar el rango de matrices.

Más problemas

Puedes encontrar más problemas de sistemas de ecuaciones lineales en el Capítulo 3 y en la Sección 7.6 del libro Essential Linear Algebra de Titu Andreescu.

Álgebra Superior II: Raíces de polinomios de grados 3 y 4

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

2 respuestas

Introducción

Esta es la entrada final de la unidad de polinomios y del curso. En ella hablaremos acerca de las fórmulas para encontrar las raíces de polinomios de grado $3$ y $4$. Además, en la parte final, hablaremos de polinomios de grados más altos y cómo ellos te pueden llevar a cursos muy interesantes que puedes tomar para continuar tu formación matemática.

Existen métodos generales para encontrar las raíces de polinomios de grado $3$ y $4$, ya sea en $\mathbb{R}[x]$ o en $\mathbb{C}[x]$. Para los polinomios de grado $3$, se usa el método de Cardano. Para los polinomios de grado $4$ se usa el método de Ferrari. Encontrar estas fórmulas tomó mucho tiempo. Ambas requieren de manipulaciones algebraicas muy creativas.

Raíces de polinomios de grado 3 y el método de Cardano

Tomemos un polinomio $f(x)$ en $\mathbb{R}[x]$ de grado $3$. Si $f(x)$ no es mónico, podemos multiplicarlo por el inverso de su coeficiente principal para obtener un polinomio con las mismas raíces. De esta forma, podemos suponer sin pérdida de generalidad que $f(x)$ es de la forma $$f(x)=x^3+ax^2+bx+c.$$

Consideremos al polinomio $$g(x)=f\left(x-\frac{a}{3}\right).$$ Observa que $r$ es una raíz de $g(x)$ si y sólo si $g(r)=0$, si y sólo si $f\left(r-\frac{a}{3}\right)=0$, si y sólo si $r-\frac{a}{3}$ es una raíz de $f$. De esta forma, si conocemos las raíces de $g(x)$, podemos encontrar las de $f(x)$, y viceversa.

Al hacer las cuentas (que quedan como tarea moral), se tiene que $g(x)$ se simplifica a
\begin{align*}
g(x)&=f\left(x-\frac{a}{3}\right)\\
&=x^3+\left(b-\frac{a^2}{3}\right)x+\left(-\frac{ba}{3}+c+\frac{2a^3}{27}\right),
\end{align*}

que tiene la ventaja de ya no tener término cuadrático. En otras palabras, para encontrar las raíces de polinomio cúbico, basta con poder encontrar las de los polinomios de la forma $$g(x)=x^3+px+q.$$

Tomando $x=u+v$ y haciendo las operaciones, se tiene que $$g(u+v)=u^3+v^3+(3uv+p)(u+v)+q.$$

Observa que si logramos encontrar $u$ y $v$ que satisfagan el sistema de ecuaciones
\begin{align*}
u^3+v^3&=-q\\
uv&=-\frac{p}{3},
\end{align*}

entonces tendríamos una raíz $x=u+v$.

La segunda ecuación implica $u^3v^3=-\frac{p^3}{27}$. Pero entonces conocemos la suma y el producto de las variables $u^3$ y $v^3$, con lo cual obtenemos que son las raíces del siguiente polinomio de grado $2$ en la variable $t$:
\begin{align*}
(t-u^3)(t-v^3)&=t^2-(u^3+v^3)t+u^3v^3\\
&=t^2+qt-\frac{p^3}{27}.
\end{align*}

El discriminante de esta ecuación cuadrática es $$\Delta = q^2 + \frac{4p^3}{27}.$$

Si $\Delta >0$, esta ecuación cuadrática tiene las siguientes soluciones reales:
\begin{align*}
\sqrt[3]{-\frac q2 + \sqrt {\frac {q^2}{4} +\frac {p^3}{27}}}\\
\sqrt[3]{-\frac q2 – \sqrt {\frac {q^2}{4} +\frac {p^3}{27}}}.
\end{align*}

Sin pérdida de generalidad, $u$ es la primera y $v$ la segunda. De esta forma, una raíz real para $g(x)$ es $$x= \sqrt[3]{-\frac q2 + \sqrt {\frac {q^2}{4} +\frac {p^3}{27}}} + \sqrt[3]{-\frac q2 – \sqrt {\frac {q^2}{4} +\frac {p^3}{27}}}.$$

Hasta aquí hay algunas cosas por notar:

  • Supusimos que el discriminante $\Delta$ es positivo.
  • Sólo hemos encontrado una de las $3$ raíces de $p(x)$ que garantiza el teorema fundamental del álgebra.

Cuando el discriminante es positivo, las otras dos soluciones son $\omega x$ y $\omega^2 x$, en donde $\omega$ es una raíz cúbica primitiva de la unidad.

Cuando la cuadrática tiene discriminante $\Delta<0$, tenemos que $u$ y $v$ son complejos, y entonces al sacar raíz cúbica podemos tener tres opciones para cada uno, algo que parecería dar un total de $9$ soluciones. Sin embargo, recordando que $uv=-\frac{p}{3}$, tenemos que $u$ queda totalmente determinado por $v$, así que de ahí se obtienen las tres soluciones.

Raíces de polinomios de grado 4 y el método de Ferrari

El método de Ferrari está explicado a detalle en el libro de Álgebra de Bravo, Rincón y Rincón. Ahí están las ideas principales para encontrar una fórmula general para encontrar las raíces de un polinomio de grado $4$, es decir, de la forma $$p(x)=ax^4+bx^3+cx^2+dx+e.$$ Recuerda que el libro está disponible para descarga gratuita.

Al igual que en el caso del método de Ferrari, los primeros pasos consisten en hacer simplificaciones algebraicas. Así como el método de Cardano usa la fórmula cuadrática, del mismo modo el método de Ferrari reduce el problema a encontrar soluciones a un polinomio de grado 3. Uno podría creer que este patrón se repite, y que se pueden encontrar métodos para polinomios de grado arbitrario. Esto no es así, y lo platicaremos en la siguiente sección.

Para otra derivación de la fórmula de Ferrari, compartimos el artículo «Identidades para la resolución de ecuaciones cúbicas y cuárticas» de José Leonardo Sáenz Cetina, que apareció en el número 24 de la revista Miscelánea Matemática de la Sociedad Matemática Mexicana:

Identidades para la resolución de ecuaciones cúbicas y cuárticas
Descarga

Este documento también tiene otras dos formas de resolver ecuaciones cúbicas, así que es una lectura recomendada.

Finalmente, se recomienda también echarle un ojo a la página de Wikipedia acerca de la ecuación cuártica. La entrada en inglés es mucho mejor. Sobre todo la sección referente al método de Ferrari.

Raíces de polinomios de grado 5 y más

De acuerdo al teorema fundamental del álgebra, todo polinomio sobre los complejos tiene al menos una raíz. De hecho, se puede mostrar que si es de grado $n$, entonces tiene exactamente $n$ raíces, contando multiplicidades.

Cuando tenemos polinomios de grados $2$, $3$ y $4$ podemos usar la fórmula cuadrática, el método de Cardano y el método de Ferrari para encontrar una fórmula para las soluciones. ¿Hay algún método que tenga fórmulas similares para polinomios de grado más grande?

La respuesta es que no. Aunque el teorema fundamental del álgebra garantice la existencia de las raíces, hay un teorema de Abel y Ruffini que muestra que no es posible encontrar una fórmula general. Al menos no una que ayude a poner las raíces de cualquier polinomio de grado cinco (o más) usando únicamente sumas, restas, multiplicaciones, divisiones y raíces. Esto formalmente se enuncia como que hay ecuaciones de grado 5 y más que no son solubles por radicales.

Enunciar y demostrar este teorema formalmente requiere de herramientas que quedan fuera del alcance de este curso, sin embargo, se puede estudiar en un curso avanzado de álgebra, en donde se hable de extensiones de campo y teoría de Galois.

Por otro lado, podemos dejar de lado la exactitud y preguntarnos si, dado un polinomio, podemos acercarnos a sus raíces tanto como queramos. Hoy en día eso se hace mediante métodos computacionales. Aunque la computadora sea muy buena haciendo cuentas, hay que ser particularmente cuidadoso con los errores que comete al hacer aproximaciones.

Eso es otra de las cosas que quedan fuera del alcance de este curso, y que puedes estudiar en un buen curso de métodos numéricos. Si lo que buscas es saber cómo pedirle a la computados que haga los cálculos, eso lo puedes aprender en un buen curso de programación, en donde te enseñen a usar ambientes de computación científica.

Más adelante…

Antes de concluir el curso, en la siguiente entrada, repasamos lo aprendido en esta entrada y vemos como se puede realizar una ecuación de grado $3$ y de grado $4$ usando los métodos de Cardano y de Ferrari, sin embargo, es importante no olvidar que antes de estos métodos, tenemos otros teoremas importantes que en principio podrían ser más simples para obtener las soluciones a una cúbica o cualquier ecuación.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

  1. Completa las cuentas faltantes en la discusión del método de Cardano.
  2. Muestra que un polinomio de grado $3$ y coeficientes reales tiene exactamente cero o dos raíces complejas distintas.
  3. ¿Cuántas raíces complejas distintas puede tener un polinomio de grado $4$ con coeficientes reales? Encuentra un ejemplo para cada una de las respuestas.
  4. Encuentra las raíces del polinomio cuártico $$p(x)=x^4+2x^3-12x^2-10x+4.$$ Después, compara tu respuesta con el Ejemplo 216 del libro de Álgebra de Bravo, Rincón, Rincón.
  5. Lee las entradas en Wikipedia acerca de ecuaciones cúbicas y ecuaciones cuárticas.

Entradas relacionadas

Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE104522 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM – Etapa 2»

Álgebra Superior II: El criterio de la raíz racional para polinomios de coeficientes enteros

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

Deja un comentario

Introducción

En esta entrada veremos el criterio de la raíz racional. Este es un método que nos permite determinar las únicas raíces racionales que puede tener un polinomio con coeficientes enteros. Es una más de las herramientas que podemos usar cuando estamos estudiando polinomios en $\mathbb{R}[x]$.

Si encontramos una raíz con este método, luego podemos encontrar su multiplicidad mediante el teorema de derivadas y multiplicidad. Esto puede ayudarnos a factorizar el polinomio. Otras herramientas que hemos visto que nos pueden ayudar son el algoritmo de Euclides, la fórmula cuadrática, el teorema del factor y propiedades de continuidad y diferenciabilidad de polinomios.

El criterio de la raíz racional

Si un polinomio $p(x)$ en $\mathbb{R}[x]$ cumple que todos sus coeficientes son números enteros, entonces decimos que es un polinomio sobre los enteros. Al conjunto de polinomios sobre los enteros se le denota $\mathbb{Z}[x]$.

Teorema (criterio de la raíz racional). Tomemos un polinomio $p(x)$ en $\mathbb{Z}[x]$ de la forma $$p(x)=a_0+a_1x+\ldots+a_nx^n.$$ Supongamos que el número $\frac{p}{q}$ es número racional simplificado, es decir con $p$ y $q\neq 0$ enteros primos relativos. Si $\frac{p}{q}$ es raíz de $p(x)$, entonces $p$ divide a $a_0$, y $q$ divide a $a_n$.

Demostración. Por definición, si $\frac{p}{q}$ es una raíz, tenemos que $$0=a_0+a_1\cdot \frac{p}{q} + \ldots + a_n \cdot \frac{p^n}{q^n}.$$

Multiplicando ambos lados de esta igualdad por $q^n$, tenemos que

$$0=a_0q^n+a_1pq^{n-1}+\ldots+a_{n-1}p^{n-1}q+a_np^n.$$

Despejando $a_0q^n$, tenemos que

\begin{align*}
a_0q^n&=-(a_1pq^{n-1}+\ldots+a_{n-1}p^{n-1}q+a_np^n)\\
&=-p(a_1q^{n-1}+\ldots+a_{n-1}p^{n-2}q+a_np^{n-1})
\end{align*}

Esto muestra que $a_0q^n$ es múltiplo de $p$. Pero como $\MCD{p,q}=1$, tenemos que $p$ debe dividir a $a_0$.

De manera similar, tenemos que

\begin{align*}
a_np^n&=-(a_0q^n+a_1pq^{n-1}+\ldots+a_{n-1}p^{n-1}q)\\
&=-q(a_0q^{n-1}+a_1pq^{n-2}+\ldots+a_{n-1}p^{n-1}).
\end{align*}

De aquí, $q$ divide a $a_np^n$, y como $\MCD{p,q}=1$, entonces $q$ divide a $a_n$.

$\square$

Como cualquier natural tiene una cantidad finita de divisores, el criterio de la raíz racional nos permite restringir la cantidad posible de raíces de un polinomio con coeficientes enteros a una cantidad finita de candidatos. Veamos un par de ejemplos.

Aplicación directa del criterio de la raíz racional

Ejercicio. Usa el criterio de la raíz racional para enlistar a todos los posibles números racionales que son candidatos a ser raíces del polinomio $$h(x)=2x^3-x^2+12x-6.$$ Después, encuentra las raíces racionales de $p(x)$.

Solución. El polinomio $h(x)$ tiene coeficientes enteros, así que podemos usar el criterio de la raíz racional. Las raíces racionales son de la forma $\frac{p}{q}$ con $p$ divisor de $-6$, con $q$ divisor de $2$ y además $\MCD{p,q}=1$. Los divisores enteros de $-6$ son $$-6,-3,-2,-1,1,2,3,6.$$ Los divisores enteros de $2$ son $$-2,-1,1,2.$$

Pareciera que hay muchas posibilidades por considerar. Sin embargo, nota que basta ponerle el signo menos a uno de $p$ o $q$ para considerar todos los casos. Así, sin pérdida de generalidad, $q>0$. Si $q=1$, obtenemos a los candidatos $$-6,-3,-2,-1,1,2,3,6.$$ Si $q=2$, por la condición de primos relativos basta usar los valores $-3,-1,1,3$ para $p$. De aquí, obtenemos al resto de los candidatos $$-\frac{3}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{3}{2}.$$

En el peor de los casos, ya solo bastaría evaluar el polinomio en estos $12$ candidatos para determinar si son o no son raíz. Sin embargo, a veces podemos hacer algunos trucos para disminuir todavía más la lista.

Observa que si evaluamos $$h(x)=2x^3-x^2+12x-6$$ en un número negativo, entonces la expresión quedará estrictamente negativa, así que ninguno de los candidatos negativos puede ser raíz. De este modo, sólo nos quedan los candidatos $$1,2,3,6,\frac{1}{2},\frac{3}{2}.$$

Si evaluamos en $x=2$ o $x=6$, entonces la parte de la expresión $2x^3-x^2+12x$ es múltiplo de $4$, pero $-6$ no. De esta forma, $h(x)$ no sería un múltiplo de $4$, y por lo tanto no puede ser $0$. Si evaluamos en $x=1$ o $x=3$, tendríamos que la parte de la expresión $2x^3+12x-6$ sería par, pero $-x^2$ sería impar, de modo que $h(x)$ sería impar, y no podría ser cero. Así, ya sólo nos quedan los candidatos $$\frac{1}{2},\frac{3}{2}.$$

Para ellos ya no hagamos trucos, y evaluemos directamente. Tenemos que
\begin{align*}
h\left(\frac{1}{2}\right) &= 2\cdot \frac{1}{8} – \frac{1}{4} + 12 \cdot \frac{1}{2}-6\\
&=\frac{1}{4}-\frac{1}{4}+6-6\\
&=0.
\end{align*}

y que
\begin{align*}
h\left(\frac{3}{2}\right) &= 2\cdot \frac{27}{8} – \frac{9}{4} + 12 \cdot \frac{3}{2}-6\\
&=\frac{27}{4}-\frac{9}{4}+18-6\\
&=\frac{9}{2}+12\\
&=\frac{33}{2}.
\end{align*}

Habiendo considerado todos los casos, llegamos a que la única raíz racional de $h(x)$ es $\frac{1}{2}$.

$\triangle$

Aplicación indirecta del criterio de la raíz racional

El criterio de la raíz racional lo podemos usar en algunos problemas, aunque en ellos no esté escrito un polinomio de manera explícita.

Problema. Muestra que $\sqrt[7]{13}$ no es un número racional.

Solución. Por definición, el número $\sqrt[7]{13}$ es el único real positivo $r$ que cumple que $r^7=13$. Se puede mostrar su existencia usando que la función $f:\mathbb{R}\to\mathbb{R}$ dada por $f(x)=x^7$ es continua, que $f(0)=0$, que $f(2)=128$, y aplicando el teorema del valor intermedio. Se puede mostrar su unicidad mostrando que la función $f$ es estrictamente creciente en los reales positivos. Lo que tenemos que mostrar es que este número real no es racional.

Si consideramos el polinomio $p(x)=x^7-13$, tenemos que $p(r)=r^7-13=0$, de modo que $r$ es raíz de $p(x)$. Así, para terminar el problema, basta mostrar que $p(x)$ no tiene raíces racionales.

El polinomio $p(x)$ tiene coeficientes enteros, así que podemos aplicarle el criterio de la raíz racional. Una raíz racional tiene que ser de la forma $\frac{p}{q}$ con $p$ divisor de $-13$ y $q$ divisor de $1$.

Sin perder generalidad, $q>0$, así que $q=1$. De esta forma, los únicos candidatos a ser raíces racionales de $p(x)$ son $-13,-1,1,13$. Sin embargo, una verificación de cada una de estas posibilidades muestra que ninguna de ellas es raíz de $p(x)$. Por lo tanto, $p(x)$ no tiene raíces racionales, lo cual termina la solución del problema.

$\square$

Aplicación en polinomio con coeficientes racionales

A veces un polinomio tiene coeficientes racionales, por ejemplo, $$r(x)=\frac{x^3}{2}+\frac{x^2}{3}-4x-1.$$

A un polinomio con todos sus coeficientes en $\mathbb{Q}$ se les conoce como polinomio sobre los racionales y al conjunto de todos ellos se le denota $\mathbb{Q}[x]$. Para fines de encontrar raíces racionales, los polinomios en $\mathbb{Q}[x]$ y los polinomios en $\mathbb{Z}[x]$ son muy parecidos.

Si tenemos un polinomio $q(x)$ en $\mathbb{Q}[x]$, basta con multiplicar por el mínimo común múltiplo de los denominadores de los coeficientes para obtener un polinomio $p(x)$ con coeficientes enteros. Como $q(x)$ y $p(x)$ varían sólo por un factor no cero, entonces tienen las mismas raíces. Por ejemplo, el polinomio $r(x)$ de arriba tiene las mismas raíces que el polinomio $$s(x)=6r(x)=3x^3+2x^2-24x-6.$$ A este nuevo polinomio se le puede aplicar el criterio de la raíz racional para encontrar todas sus raíces racionales.

Ejemplo. Consideremos el polinomio $$q(x)=x^3+\frac{x^2}{3}+5x+\frac{5}{3}.$$ Vamos a encontrar todos los candidatos a raíces racionales. Para ello, notamos que $q(x)$ y $p(x):=3q(x)$ varían sólo por un factor multiplicativo no nulo y por lo tanto tienen las mismas raíces. El polinomio $$p(x)=3x^3+x^2+15x+5$$ tiene coeficientes enteros, así que los candidatos a raíces racionales son de la forma $\frac{a}{b}$ con $a$ y $b$ primos relativos, $a\mid 5$ y $b\mid 3$. Sin pérdida de generalidad $b>0$.

Los divisores de $5$ son $-5,-1,1,5$. Los divisores positivos de $3$ son $1$ y $3$. De esta forma, los candidatos a raíces racionales son $$-5,-1,1,5,-\frac{5}{3},-\frac{1}{3},\frac{1}{3},\frac{5}{3}.$$

Si ponemos un número positivo en $p(x)$, como sus coeficientes son todos positivos, tenemos que la evaluación sería positiva, así que podemos descartar estos casos. Sólo nos quedan los candidatos $$-5,-1,-\frac{5}{3},-\frac{1}{3}.$$

La evaluación en $-5$ da
\begin{align*}
-3\cdot 125 + 25 – 15\cdot 5 +5&=-375+25-75+5\\
&=-295,
\end{align*}

así que $-5$ no es raíz.

La evaluación en $-1$ da
\begin{align*}
-3+1-15+5=-12,
\end{align*}

así que $-1$ tampoco es raíz.

Como tarea moral, queda verificar que $-\frac{5}{3}$ tampoco es raíz, pero que $-\frac{1}{3}$ sí lo es.

$\triangle$

Más adelante

Hemos visto como podemos encontrar algunas raíces de los polinomios con coeficientes en $\mathbb{Q}$, esta herramienta es extremadamente fuerte, porque aún encontrando solo una raíz para el polinomios, usando el teorema del factor, podemos cambiar nuestro polinomio por uno de al menos un grado menor.

La importancia de disminuir el grado de un polinomio, es que si logramos reducirlo a un polinomio de grado cuatro, entonces podremos encontrar todas las raíces, aunque estas pueden ser un poco complicadas.

El justificar la aseveración anterior, requiere esfuerzo, y será nuestra siguiente tarea, dar todas las soluciones a cualquier polinomio de grado menor o igual $4$.

Por lo mientras, para practicar los temas vistos, en la siguiente sección repasaremos algunos ejercicios para familiarizarnos con las técnicas que hemos visto.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

  1. Realiza las evaluaciones que faltan en el último ejemplo.
  2. Determina las raíces racionales del polinomio $$x^7-6x^4+3x^3+18x-1.$$
  3. Muestra que $\sqrt[3]{12}$ no es un número racional.
  4. Encuentra todos los candidatos a ser raíces racionales de $$x^3+\frac{2x^2}{3}-7x-\frac{14}{3}.$$ Determina cuáles sí son raíces.
  5. Puede que un polinomio en $\mathbb{Z}[x]$ no tenga raíces racionales, pero que sí se pueda factorizar en $\mathbb{Z}[x]$. Investiga acerca del criterio de irreducibilidad de Eisenstein.

Entradas relacionadas

Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE104522 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM – Etapa 2»