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Cálculo Diferencial e Integral I: Límites en el infinito

Por Juan Manuel Naranjo Jurado

Introducción

Previamente se revisó el concepto de límite de una función, así como el de límites laterales. En la revisión de estos temas nos habíamos enfocado en revisar el límite de una función $f$ en un punto $x_0$. Ahora ampliaremos el concepto estudiando $f$ para el caso cuando $x$ tiende a infinito.

Límite en el infinito

La intuición detrás de la definición de límite en el infinito es que $f$ tiene límite $L$ cuando $x$ tiende a infinito si para valores lo suficientemente grandes de $x$ nos acercamos arbitrariamente a $L.$

Definición. Sea $f: A \rightarrow \mathbb{R}$. Decimos que $f$ tiende al límite $L \in \mathbb{R}$ cuando $x$ tiende a infinito si para cualquier $\varepsilon > 0$ existe $M \in \mathbb{R}$, tal que para cualquier $x>M$, se tiene que $|f(x)-L|<\varepsilon$ y lo denotamos $$\lim_{x \to \infty} f(x) = L.$$

Ejemplo 1. Prueba que $$\lim_{x \to \infty} \frac{1}{x} = 0.$$
Demostración.

Sea $\varepsilon > 0$ y tomemos $M = \frac{1}{\varepsilon}$. De esta forma, para todo $x > M$ se tiene que $x > \frac{1}{\varepsilon}$, y por lo tanto $-\varepsilon < 0 <\frac{1}{x} < \varepsilon$, es decir, $|\frac{1}{x}-0|< \varepsilon.$
$$\therefore \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x} = 0.$$

$\square$

Podemos observar que la definición es bastante natural una vez hemos entendido el concepto de límite, por lo cual procederemos directamente a revisar algunas de sus propiedades.

Propiedades de los límites en el infinito

Al igual que la definición revisada para el límite de una función en un punto, el límite de una función cuando $x$ tiende a infinito también es único.

Proposición. El límite de una función cuando $x$ tiende a infinito es único, es decir, si $f$ tiende a $L$ cuando $x \rightarrow \infty$ y $f$ tiende a $L’$ cuando $x \rightarrow \infty$, entonces $L = L’.$

La demostración es muy similar a la realizada en la entrada de definición formal del límite, por lo cual se omitirá, pero de ser necesario puedes realizarla para repasar los conceptos.

Análogamente a las entradas anteriores, tenemos una relación entre el límite al infinito de una función y el límite de una sucesión.

Teorema. Sea $f: A \rightarrow \mathbb{R}$. Los siguientes enunciados son equivalentes.

  1. $$\lim_{x \to \infty} f(x) = L.$$
  2. Para cualquier sucesión $\{a_n\}$ en $A$ que diverge a infinito se tiene que la sucesión $\{f(a_n)\}$ converge a $L.$

Notemos que para que el límite en el infinito tenga sentido, se debe cumplir que $(a, \infty) \subset A$ para algún $a \in \mathbb{R}.$

Demostración.

$1) \Rightarrow 2)]$ Sea $\varepsilon >0$. Supongamos que $$\lim_{x \to \infty} f(x) = L.$$
Y sea $\{ a_n \}$ en $A$ que diverge a infinito.

Por hipótesis $f$ tiende a $L$ cuando $x$ tiende a infinito, entonces existe $M \in \mathbb{R}$ tal que si $x > M$ se tiene que $|f(x)-L| < \varepsilon.$

Además, como $\{a_n\}$ diverge a infinito, entonces para $M$ existe $n_0 \in \mathbb{N}$ tal que si $n \geq n_0$ se tiene que $a_n > M.$ Por lo tanto, $|f(a_n)-L| < \varepsilon.$
$$\therefore \lim_{n \to \infty} f(a_n) = L.$$


$1) \Leftarrow 2)]$ Realizaremos esta demostración por contrapositiva, es decir, probaremos que si $$\lim\limits_{x \to \infty} f(x) \neq L,$$

entonces existe $\{a_n\}$ en $A$ tal que $$\lim\limits_{n \to \infty} a_n = \infty \qquad \text{ y } \qquad \lim\limits_{n \to \infty} f(a_n) \neq L.$$

Supongamos que $\lim\limits_{x \to \infty} f(x) \neq L$. Entonces existe $\varepsilon > 0$ tal que para todo $M_n > a$ existe $x’_n > M_n$ tal que $|f(x’_n) -L| \geq \varepsilon.$

De esta forma, es posible generar la sucesión $\{ x’_n \}$ en $A.$ Primero veremos que esta sucesión diverge a infinito.

Sea $\alpha \in \mathbb{R}$. Entonces existe $M_{n_0} \in \mathbb{R}$ tal que $M_{n_0} > \alpha$. Además, $x’_{n_0} > M_{n_0} > \alpha$, y por lo tanto para todo $n \geq n_0$ se sigue que $x’_n > M_n \geq M_{n_0} > \alpha$. Es decir, $x’_n > \alpha$ para todo $n \geq n_0$.

$$\therefore \lim_{n \to \infty} x’_n = \infty.$$

Además, se tiene que $|f(x’_n)-L| \geq \varepsilon$ para todo $n \in \mathbb{N}$.

Consideremos $\{a_n\} = \{x’_n\}$, entonces

$$\lim\limits_{n \to \infty} a_n = \infty \qquad \text{ y } \qquad \lim\limits_{n \to \infty} f(a_n) \neq L.$$

Por lo tanto, concluimos que $2) \Rightarrow 1)$

$\square$

Después de este teorema, nuevamente logramos obtener las mismas propiedades que conocemos del límite de una sucesión.

Proposición. Sean $f: A \rightarrow \mathbb{R}$, $g: A \rightarrow \mathbb{R}$ con $A \subset \mathbb{R}$ tal que $(a, \infty) \subset A$ para algún $a \in \mathbb{R}$. Si además

$$\lim_{x \to \infty} f(x) = L \quad \text{ y } \quad \lim_{x \to \infty} g(x) = T$$

entonces

  1. $$\lim_{x \to \infty} c \cdot f(x) = cL.$$
  2. $$\lim_{x \to \infty} (f+g)(x) = L+T.$$
  3. $$\lim_{x \to \infty} (f-g)(x) = L-T.$$
  4. $$\lim_{x \to \infty} (f \cdot g)(x) = LT.$$
  5. Si $T \neq 0$ y $g(x) \neq 0$ para $x > a$, entonces $$\lim_{x \to \infty} \frac{f}{g}(x) = \frac{L}{T}.$$

Ahora veremos una proposición que nos será útil para el cálculo de límites.

Proposición. Para todo $k \in \mathbb{N}$ se tiene que $$\lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^k} = 0.$$

Demostración.

Procederemos a realizar esta demostración mediante inducción.
Caso base: $k = 1$.
En el ejemplo anterior se probó mediante la definición que $$\lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^1} = \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x} = 0.$$
Hipótesis de inducción: $$\lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^k} = 0.$$
Ahora veamos que también se cumple para $k+1$.

\begin{align*}
\lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^{k+1}} = & \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^k} \cdot \frac{1}{x^1} \\ \\
= & \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^k} \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^1} \\ \\
= & 0 \cdot 0 = 0.
\end{align*}

\begin{gather*}
\therefore \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^{k+1}} = 0. \\ \\
\therefore \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^k} = 0 \text{, } \forall k \in \mathbb{N}.
\end{gather*}

$\square$

Revisaremos un par de ejemplos donde aplicaremos las propiedades enunciadas.

Ejemplo 2. Determina $$\lim_{x \to \infty} \frac{8x+5}{x^3+10}.$$

Notemos que
\begin{align*}
\lim_{x \to \infty} \frac{8x+5}{x^3+10} = & \lim_{x \to \infty} \frac{8x+5}{x^3+10} \cdot \frac{\frac{1}{x^3}}{\frac{1}{x^3}} \\ \\
= & \lim_{x \to \infty} \frac{\frac{8x}{x^3} + \frac{5}{x^3}}{\frac{x^3}{x^3}+\frac{10}{x^3}} \\ \\
= & \lim_{x \to \infty} \frac{\frac{8}{x^2} + \frac{5}{x^3}}{1+\frac{10}{x^3}} \\ \\
= & \frac{\lim\limits_{x \to \infty} \frac{8}{x^2} + \frac{5}{x^3}}{\lim\limits_{x \to \infty} 1+\frac{10}{x^3}} \\ \\
= & \frac{0 + 0}{1+0} \\ \\
= & \frac{0}{1} \\ \\
= & 0.
\end{align*}
$$\therefore \lim_{x \to \infty} \frac{8x+5}{x^3+10} = 0.$$

Ejemplo 3. Calcula el siguiente límite $$\lim_{x \to \infty} \frac{1}{\sqrt{x^2-2x}-x}.$$

Como consideraremos que $x \rightarrow \infty$, podemos suponer, particularmente, que $x>0$, entonces

\begin{align*}
\frac{1}{\sqrt{x^2-2x}-x} = & \frac{1}{\sqrt{x^2-2x}-x} \cdot \frac{\sqrt{x^2-2x}+x}{\sqrt{x^2-2x}+x} \\ \\
= & \frac{\sqrt{x^2-2x}+x}{\left( \sqrt{x^2-2x} \right)^2 – x^2}\\ \\
= & \frac{\sqrt{x^2-2x}+x}{x^2-2x – x^2} \\ \\
= & \frac{\sqrt{x^2-2x}+x}{-2x} \\ \\
= & -\frac{\sqrt{x^2-2x}}{2x} – \frac{x}{2x} \\ \\
= & -\frac{\sqrt{x^2-2x}}{\sqrt{4x^2}} – \frac{1}{2} \text{, como $x$ es positivo, $\sqrt{4x^2} = |2x| = 2x$ } \\ \\
= & -\sqrt{\frac{x^2-2x}{4x^2}} – \frac{1}{2} \\ \\
= & -\sqrt{\frac{x^2}{4x^2} – \frac{2x}{4x^2}} – \frac{1}{2} \\ \\
= & -\sqrt{\frac{1}{4} – \frac{1}{2x}} – \frac{1}{2}.
\end{align*}
$$\Rightarrow \frac{1}{\sqrt{x^2-2x}-x} = -\sqrt{\frac{1}{4} – \frac{1}{2x}} – \frac{1}{2}.$$

Entonces tenemos que
\begin{align*}
\lim_{x \to \infty} \frac{1}{\sqrt{x^2-2x}-x} = & \lim_{x \to \infty} \left( -\sqrt{\frac{1}{4} – \frac{1}{2x}} – \frac{1}{2} \right) \\
= & -\sqrt{\frac{1}{4} – 0} – \frac{1}{2} \\
= & -\frac{1}{2} -\frac{1}{2} \\
= & -1.
\end{align*}
$$\therefore \lim_{x \to \infty} \frac{1}{\sqrt{x^2-2x}-x} = -1.$$

A continuación enunciaremos el teorema del sándwich para este tipo de límites.

Proposición. Sean $f$, $g$, $h: A \rightarrow \mathbb{R}$ con $A \subset \mathbb{R}$ tal que $(a, \infty) \subset A$ para algún $a \in \mathbb{R}$. Si existe $M_1 \in \mathbb{R}$ tal que para todo $x >M_1$ se tiene que $$f(x) \leq g(x) \leq h(x) \quad \text{ y } \quad \lim_{x \to \infty} f(x) = L = \lim_{x \to \infty} h(x).$$

Entonces $$ \lim_{x \to \infty} g(x) = L.$$

Nuevamente, omitiremos la demostración pues es análoga a la revisada en una entrada anterior.

Extensión del límite en el infinito

Así como tenemos el límite en el infinito, existe una definición análoga que considera el límite de una función cuando $x$ tiende a $- \infty$.

Definición. Sean $A \subseteq \mathbb{R}$ y $f: A \rightarrow \mathbb{R}$. Decimos que $f$ tiende al límite $L \in \mathbb{R}$ cuando $x$ tiende a $- \infty$ si para cualquier $\varepsilon > 0$ existe $m \in \mathbb{R}$, tal que para cualquier $x<m$, se tiene que $|f(x)-L|<\varepsilon$ y lo denotamos $$\lim_{x \to -\infty} f(x) = L.$$

La definición nos indica que $f$ tiene límite $L$ cuando $x$ tiende a $-\infty$ si para valores lo suficientemente pequeños de $x$ nos acercamos arbitrariamente a $L$.

Esta extensión de límite tiene propiedades análogas revisadas en esta entrada.

Más adelante…

En la siguiente entrada revisaremos una nueva variante del límite de una función: los límites infinitos. Es decir, veremos el caso donde el límite de una función es infinito.

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.

  • Demostrar que si $f: A \rightarrow \mathbb{R}$ es tal que $$\lim_{x \to \infty} x f(x) = L$$ con $L \in \mathbb{R}$, entonces $$\lim_{x \to \infty} f(x) = 0.$$
  • Sean $f$ y $g$ dos funciones definidas en $(a, \infty)$ tales que $$\lim_{x \to \infty} f(x) = L \quad \text{ y } \quad \lim_{x \to \infty} g(x) = \infty.$$
    Entonces se tiene que $$\lim_{x \to \infty} f(g(x)) = L.$$
  • Prueba que $$\lim_{x \to \infty} f(x) = \lim_{x \to -\infty} f(-x).$$
  • Prueba que $$\lim_{x \to 0^-} f(\frac{1}{x}) = \lim_{x \to -\infty} f(x).$$
  • Calcula los siguientes límites
    $i$) $$\lim_{x \to \infty} \frac{\sqrt{x+1}}{x} \text{, definido para } x >0.$$
    $ii$) $$\lim_{x \to \infty} \frac{\sqrt{x}-x}{\sqrt{x}+x} \text{, definido para } x >0.$$

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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»

Probabilidad I-Videos: Probabilidad condicional

Por Aurora Martínez Rivas

Introducción

Muchas afirmaciones sobre el azar toman la forma “si ocurre B, entonces la probabilidad de A es p”, donde B y A son eventos y p es una probabilidad como vimos anteriormente. A estas probabilidades se les llama probabilidades condicionales.

Abordaremos más el tema en el video que encontraras a continuación.

Probabilidad condicional

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE 104721: “Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM”. Sitio web del proyecto: https://www.matematicasadistancia.com.

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.

Prueba las siguientes afirmaciones.

  •  La probabilidad condicional cumple la condición dos y tres de una medida de probabilidad es decir prueba que la probabilidad condicional aplicada al espacio muestral $\Omega$ es igual a 1 y que si $\ A_1,A_2,…$ son eventos ajenos dos a dos, entonces $P\left(\displaystyle\bigcup_{k=1}^{\infty}{A_k|B}\right)=\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty}{P(A_k|B)}$.
  • Si $\ A_1,A_2,…$ son eventos entonces $P\left(\displaystyle\bigcup_{k=1}^{\infty}{A_k|B}\right)\le\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty}{P(A_k|B)}$.
  • Si $A$ y $B$ son eventos entonces $P\left(A\middle|\ B\right)=1-P(A^c|B)$.
  • Si $A_1,A_2$ son eventos tales que $A_1\subset A_{2\ }$ entonces $P\left(A_1\middle|B\right)≤P\left(A_2\middle|B\right)$.
  • Para cualesquiera eventos $A_1,\ A_2,\ldots,A_n$ tal que $P\left(\displaystyle\bigcap_{k=1}^{n-1}A_k\right)>0$ se cumple que $P\left(\displaystyle\bigcap_{k=1}^{n}A_k\right)=P\left(A_1\right)P\left(A_2\middle|\ A_1\right)P\left(A_3\middle|\ A_1\cap A_2\right)\ldots\ P(A_n|\displaystyle\bigcap_{k=1}^{n-1}A_k)$

Más adelante…

En la práctica, es posible tener un conocimiento parcial sobre el resultado de un experimento, o se puede presentar que las condiciones de un experimento puedan cambiar. Es por esto que usando ideas intuitivas sobre la probabilidad definimos la probabilidad condicional.  

También puede darse el caso de que la ocurrencia de un evento no tenga ningún efecto sobre la probabilidad de que ocurra otro. Esto nos lleva a definir en el siguiente video el concepto de independencia.

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Álgebra Lineal II: Transformaciones ortogonales, isometrías y sus propiedades

Por Ayax Calderón

Introducción

En entradas anteriores hemos estudiado algunas transformaciones lineales especiales con respecto a la transformación adjunta asociada. Estudiamos, por ejemplo, las transformaciones normales que son aquellas que conmutan con su adjunta. El siguiente paso es estudiar las transformaciones lineales entre espacios euclidianos que preservan las distancias. Estas transformaciones son muy importantes, pues son aquellas transformaciones que además de ser lineales, coinciden con nuestra intuición de movimiento rígido. Veremos que esta condición garantiza que la transformación en cuestión preserva el producto interior de un espacio a otro.

Isometrías y transformaciones ortogonales

Definición. Sean $V_1,V_2$ espacios euclidianos con productos interiores $\langle \cdot, \cdot \rangle_1$ y $\langle \cdot, \cdot \rangle_2$, y con correspondientes normas $||\cdot||_1$ y $||\cdot||_2$. Una isometría entre $V_1$ y $V_2$ es un isomorfismo $T:V_1\to V_2$ tal que para cualesquiera $x,y\in V_1$ se cumple que $$\langle T(x), T(y) \rangle_2 = \langle x,y\rangle_1.$$

Por lo tanto, una isometría es una transformación lineal biyectiva que preserva el producto interior. El siguiente problema nos da una mejor idea de esta preservación.

Problema. Sea $T:V_1\to V_2$ un isomorfismo de espacios vectoriales. Las siguientes dos condiciones son equivalentes.

  1. $\langle T(x),T(y) \rangle_2 = \langle x,y \rangle_1 $ para cualesquiera $x,y\in V_1$.
  2. $||T(x)||_2=||x||_1$ para cualquier $x\in V_1$.

Solución. $(1)\Rightarrow (2).$ Tomando $y=x$ se obtiene
$$||T(x)||_2^2=||x||_1^2$$ y por lo tanto $||T(x)||_2=||x||_1$, lo cual muestra el inciso 2.

$(2) \Rightarrow (1).$ Usando la identidad de polarización y la linealidad de $T$, podemos mostrar que
\begin{align*}
\langle T(x), T(y) \rangle_2 &=\frac{||T(x)+T(y)||_2^2-||T(x)||_2^2 – ||T(y)||_2^2}{2}\\
&= \frac{||T(x+y)||_2^2-||T(x)||_2^2 – ||T(y)||_2^2}{2}\\
&=\frac{||x+y||_2^2-||x||_2^2 – ||y||_2^2}{2}=\langle x,y \rangle_1,
\end{align*} lo cual muestra 1.

$\square$

Observación. Si $T$ es una transformación como la del problema anterior, entonces $T$ es automáticamente inyectiva: si $T(x)=0$, entonces $||T(x)||_2=0$, de donde $||x||_1=0$ y por lo tanto $x=0$. Recuerda que si $T$ es transformación lineal y $\text{ker}(T)=\{0\}$, entonces $T$ es inyectiva.

Definición. Sea $V$ un espacio euclidiano. Diremos que una transformación lineal $T:V\to V$ es ortogonal si $T$ es una isometría de $V$ en $V$. En otras palabras, $T$ es ortogonal si $T$ es biyectiva y para cualesquiera $x,y\in V$ se tiene que $$\langle T(x), T(y) \rangle = \langle x,y \rangle.$$

Nota que la biyectividad de $T$ es consecuencia de la relación anterior, gracias a la observación. Por lo tanto $T$ es ortogonal si y sólo si $T$ preserva el producto interior.

Similarmente, diremos que una matriz $A\in M_n(\mathbb{R})$ es ortogonal si
$$A^tA=I_n.$$

Estas nociones de ortogonalidad parecen algo distintas entre sí, pero la siguiente sección ayudará a entender la conexión que existe entre ellas.

Ejemplo. La matriz $\begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$ es ortogonal, pues $$\begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}.$$

$\triangle$

Equivalencias de transformaciones ortogonales

Entendamos un poco más qué quiere decir que una matriz $A\in M_n(\mathbb{R})$ sea ortogonal. Supongamos que sus filas son $R_1,\dots,R_n$. Notemos que la entrada $(i,j)$ de la matriz $A^tA$ es precisamente el producto punto $\langle R_i, R_j \rangle$. De esta manera, pedir que $$A^tA=I_n$$ es equivalente a pedir que $$\langle R_i, R_j \rangle = \begin{cases} 1 &\text{si $i=j$}\\ 0 & \text{en otro caso.}\end{cases}.$$

Esto es exactamente lo mismo que pedir que los vectores $R_1,\ldots,R_n$ formen una base ortonormal de $\mathbb{R}^n$.

También, de la igualdad $A^tA=I_n$ obtenemos que $A$ y $^tA$ son inversas, de modo que también tenemos $^tAA=I_n$, de donde $^tA$ también es ortogonal. Así, las filas de $^tA$ también son una base ortonormal de $\mathbb{R}^n$, pero estas filas son precisamente las columnas de $A$. Por lo tanto, prácticamente hemos probado el siguiente teorema.

Teorema. Sea $A\in M_n(\mathbb{R})$ una matriz y considera a $\mathbb{R}^n$ con el producto interior canónico. Las siguientes afirmaciones son equivalentes:

  1. $A$ es ortogonal.
  2. Las filas de $A$ forman una base ortonormal de $\mathbb{R}^n$.
  3. Las columnas de $A$ forman una base ortonormal de $\mathbb{R}^n$.
  4. Para cualquier $x\in\mathbb{R}^n$ se tiene $$||Ax||=||x||.$$

Las afirmaciones restantes quedan como tarea moral. Tenemos un resultado muy similar para el caso de transformaciones lineales.

Teorema. Sea $V$ un espacio euclidiano y $T:V\to V$ una transformación lineal. Demuestra que las siguientes afirmaciones son equivalentes:

  1. $T$ es ortogonal, es decir, $\langle T(x),T(y) \rangle = \langle x,y \rangle$ para cualesquiera $x,y\in V$.
  2. $||T(x)||=||x||$ para cualquier $x\in V$.
  3. $T^*\circ T=Id$.

Demostración.$(1) \Rightarrow (2).$ Haciendo la sustitución $x=y$.

$(2) \Rightarrow (3).$ Usando polarización (haz los detalles de tarea moral)

$(3) \Rightarrow (1).$ Pensemos que $2$ se satisface. Entonces

\begin{align*}
\langle T^*\circ T(x)-x,y \rangle&=\langle y, T^*(T(x)) \rangle-\langle x,y \rangle\\
&= \langle T(x),T(y) \rangle – \langle x,y \rangle=0
\end{align*}

para cualesquiera $x,y \in V$ y por lo tanto $T^*(T(x))=x$, lo que prueba $(4)$.

$(4) \Rightarrow (1).$ Si $(4)$ se satisface, entonces $T$ es biyectiva, con inversa $T^*$, por lo que bastará ver que se cumple $(3)$ (pues a su vez implica $(2)$. Notemos que para cualquier $x\in V$ tenemos: $$||T(x)||^2=\langle T(x),T(x) \rangle =\langle x,T^*(T(x)) \rangle=\langle x,x \rangle=||x||^2.$$ Se concluye el resultado deseado.

$\square$

Las transformaciones ortogonales forman un grupo

Las propiedades anteriores nos hablan de una transformación ortogonal. Sin embargo, al tomar un espacio vectorial $V$ y considerar todas las posibles transformaciones ortogonales, tenemos una estructura algebraica bonita: un grupo. Este es el contenido del siguiente teorema.

Teorema. Sea $V$ un espacio euclideano y $O(V)$ el conjunto de transformaciones ortogonales de $V$. Se tiene que $O(V)$ es un grupo bajo composición. En otras palabras, la composición de dos transformaciones ortogonales es una transformación ortogonal y la inversa de una transformación ortogonal es una transformación ortogonal.

Demostración. Veamos la cerradura por composición. Sean $T_1,T_2$ transformaciones lineales ortogonales de $V$. Entonces $T_1\circ T_2$ es lineal y además
$$||(T_1\circ T_2)(x)||=||T_1(T_2(x))||=||T_2(x)||=||x||$$
para todo $x\in V$. Por lo tanto $T_1\circ T_2$ es una transformación lineal ortogonal.

Análogamente tenemos que si $T$ es ortogonal, entonces
$$||x||=||T(T^{-1}(x))||=||T^{-1}(x)||$$
para todo $x\in V$, lo que muestra que $T^{-1}$ es ortogonal.

$\square$

Definición. A $O(V)$ se le conoce como el grupo ortogonal de $V$.

Más adelante…

En esta entrada definimos y estudiamos las transformaciones ortogonales. También hablamos de las matrices ortogonales. Dimos algunas caracterizaciones para este tipo de transformaciones. Vimos que las transformaciones ortogonales de un espacio vectorial forman un grupo $O(V)$.

Las transformaciones que fijan el producto interior también fijan la norma y las distancias, de modo que geométricamente son muy importantes. En cierto sentido, entender quiénes son las transformaciones ortogonales de un espacio vectorial nos ayuda a entender «de qué maneras podemos cambiarlo linealmente, pero sin cambiar su métrica». En las siguientes entradas entenderemos con más profundidad al grupo $O(\mathbb{R}^n)$, el cual nos dará un excelente ejemplo de este fenómeno.

Tarea moral

  1. Verifica que la matriz
    $$A=\begin{pmatrix}
    \frac{3}{5} & \frac{4}{5}\\
    -\frac{4}{5} & \frac{3}{5}
    \end{pmatrix}$$ es ortogonal.
  2. Sea $\beta$ una base ortnormal de un espacio euclidiano $V$ y sea $\beta’$ otra base de $V$. Sea $P$ la matriz de cambio de base de $\beta$ a $\beta’$. Demuestra que $\beta’$ es ortonormal si y sólo si $P$ es ortogonal.
  3. Termina las demostraciones de las caracterizaciones de matrices ortogonales y de transformaciones ortogonales.
  4. Demuestra que el producto de matrices ortogonales es también una matriz ortogonal.
  5. Encuentra todas las posibles transformaciones ortogonales de $\mathbb{R}$.

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Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE109323 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM – Etapa 3»

Geometría Moderna I: Definiciones

Por Rubén Alexander Ocampo Arellano

Introducción

Esta es la primera entrada del curso de Geometría Moderna I el cual está basado en el temario oficial de la Facultad de Ciencias de la UNAM. Aquí presentaremos algunos conceptos básicos que nos serán de ayuda para empezar el curso.

El termino Geometría Moderna se refiere a aquella geometría deductiva, que fue desarrollada después de Euclides y hasta el desarrollo de las geometrías no euclidianas, este periodo está comprendido entre los siglos III AC y XIX DC, es decir, la geometría griega hecha con regla y compás, pero después de los griegos.

La geometría euclidiana estudia propiedades básicas de los objetos geométrico tales como punto, recta, triángulo o circunferencia, a partir de un conjunto de axiomas y de manera sintética, es decir, sin el uso de un eje de coordenadas o métodos algebraicos muy complejos, aunque si se hace uso de nociones básicas de Teoría de Conjuntos, como las de pertenencia o intersección de conjuntos.

Muchas de estas propiedades son de carácter métrico, es decir, sobre la medición de magnitudes de ángulos, longitudes de segmentos, distancias entre puntos o áreas de figuras geométricas, pero también nos hablan sobre la concurrencia de rectas (rectas diferentes que pasan por un mismo punto), colinealidad de puntos (puntos distintos que están sobre una misma recta) o puntos cíclicos (puntos distintos que están en una misma circunferencia).

Punto, recta y circunferencia

Definición 1. Un punto es la representación de un lugar específico en el plano, no tiene longitud, altura ni ninguna otra dimensión, en nuestro cuaderno o el pizarrón podemos representar este lugar con la marca más pequeña y visible que nuestro lápiz o gis puedan hacer, la cual en realidad si tiene dimensiones, pero lo que solo nos interesa es la abstracción de ese lugar marcado.

La mayoría del tiempo para referirnos a puntos emplearemos letras mayúsculas.

Definición 2. Una línea recta es un objeto de una sola dimensión, solo tiene longitud y se extiende de manera infinita en ambos sentidos, todos sus puntos se encuentran en una misma dirección de manera que dos puntos distintos determinan a una línea recta.

Nos referiremos a una línea recta simplemente como recta. Si no conocemos dos puntos por donde pasa una recta la denotaremos con la letra $l$.

Cuando la intersección de dos rectas $l_{1}$, $l_{2}$ es vacía, es decir, no tienen ningún punto en común $l_{1} \cap l_{2} = \varnothing$, decimos que son rectas paralelas y lo denotamos como $l_{1} \parallel l_{2}$.

A la porción de línea recta que une dos puntos distintos en el plano (incluyendo a los puntos) y que no se extiende más allá de ellos le llamamos segmento de recta o simplemente segmento.

La distancia entre dos puntos es la magnitud del segmento de recta que los une.

Si conocemos dos puntos distintos $P$, $Q$ de una recta nos referiremos al segmento que une dichos puntos como $PQ$, en ocasiones también nos podremos referir a la recta completa con la misma notación de acuerdo al contexto del problema.

Figura 1

Definición 3. Dados un punto $O$ del plano y una magnitud $r \geq 0$, definimos a la circunferencia con centro en $O$ y radio $r$ $(O, r)$ como el conjunto de puntos en el plano cuya distancia al punto $O$ es $r$.

Algunas veces no nos importará o no conoceremos el centro o el radio de una circunferencia, en tal caso nos referiremos a ella con cualquier otra letra como $\Gamma$.

Al segmento que une dos puntos distintos de una circunferencia y que pasa por su centro le llamamos diámetro.

Si conocemos dos puntos $A$ y $B$ diametralmente opuestos de una circunferencia podemos denotarla como $\Gamma(AB)$.

A la porción de una circunferencia que une dos puntos distintos en ella le llamamos arco de circunferencia, para dos puntos distintos en una circunferencia $A$ y $B$, denotamos al arco recorrido de $A$ a $B$ en el sentido contrario de las manecillas del reloj como $\overset{\LARGE{\frown}}{AB}$.

Figura 2

Ángulo

Definición 4. Un ángulo es un objeto formado cuando dos rectas o segmentos se intersecan. Al punto en común le llamamos vértice y los segmentos o semirectas que concurren en el vértice son los lados del ángulo.

Cuando es claro cuáles son los lados de un ángulo con vértice en $O$ lo denotamos como $\angle O$.

Cuando queremos hacer énfasis en los segmentos que forman un ángulo con vértice $O’$, escribimos $\angle AO’B$ si nos referimos al desplazamiento del segmento $AO$ hacia $BO$ en contra del movimiento de las manecillas del reloj.

También podemos etiquetar a un ángulo con letras griegas minúsculas.

Figura 3

Cuando dos rectas o segmentos distintos se intersecan se forman cuatro ángulos, en este caso a los ángulos que comparten un lado en común les llamamos adyacentes y a los que no tienen un lado en común, opuestos por el vértice.

Decimos que un ángulo es recto si es aquel que se obtiene cuando dos rectas $l_{1}$, $l_{2}$ se intersecan formando cuatro ángulos iguales y en este caso decimos que las rectas son perpendiculares $l_{1} \perp l_{2}$. Denotamos a la suma de dos ángulos rectos como $\pi$.

Para medir la magnitud de un ángulo $\angle O$ trazamos una circunferencia de radio $1$ con centro en el vértice del ángulo y ubicamos las intersecciones de los lados del ángulo con la circunferencia digamos $A$ y $B$, entonces la medida de $\angle AOB$ será la magnitud del arco $\overset{\LARGE{\frown}}{AB}$.

En calculo se muestra que $\pi = 3.14159…$, es un numero irracional, esto es, su representación decimal es infinita y no periódica.

Otra forma de medir los ángulos es dividir a la circunferencia en $360$ partes iguales o grados, de esto se sigue que $\dfrac{\pi}{2} = 90^{\circ}$, $\pi = 180^{\circ}$, $2\pi = 360^{\circ}$.

Figura 4

Un ángulo que es menor que uno recto es un ángulo agudo y uno que es mayor a uno recto se llama ángulo obtuso.

Dos ángulos que suman $\dfrac{\pi}{2}$ son complementarios y dos ángulos cuya suma es igual a $\pi$ se llaman suplementarios.

Figura 5

Triángulo

Definición 5. Un triángulo es una figura en el plano que consiste de tres puntos distintos, llamados vértices, que no son colineales, y por los segmentos que unen dichos vértices a los que llamamos lados del triángulo.

Si los vértices de un triangulo son $A$, $B$ y $C$, denotamos al triángulo como $\triangle ABC$ recorriendo los vértices en el sentido contrario de las manecillas del reloj.

Recordemos leer los ángulos en el sentido contrario al de las manecillas del reloj. A $\angle BAC$, $\angle CBA$ y $\angle ACB$ les llamamos ángulos internos o interiores.

Si extendemos los lados del triángulo, a los ángulos que son suplementarios a los ángulos interiores les llamamos ángulos exteriores o externos, notemos que por cada ángulo interno hay dos externos.

Figura 6

Clasificamos a los triángulos de acuerdo a la magnitud de sus lados y de sus ángulos internos.

De acuerdo a sus lados:
escaleno, si ningún par de lados es igual,
isósceles, si tienen dos lados iguales,
equilátero, si todos sus lados son iguales.

Figura 7

De acuerdo a sus ángulos internos:
rectángulo, si un ángulo interno es recto,
acutángulo, si todos sus ángulos internos son agudos,
obtusángulo, si uno de sus ángulos internos es obtuso.

Figura 8

Problema. Dado un segmento construir sobre él un triángulo equilátero.

Solución. Para hacer una construcción geométrica usamos una regla sin graduar y un compás. La regla nos permite trazar la recta que une cualesquiera dos puntos distintos y con el compás podemos trazar circunferencias conociendo su centro y radio.

Sea $BC$ el segmento dado, trazamos dos circunferencias de radio $BC$, una con centro en $B$ y otra con centro en $C$.

Figura 9

Sea $A$ la intersección de $(B, BC)$ con $(C, BC)$, trazamos $AB$ y $AC$, entonces $AB = BC$, por ser radios de $(B, BC)$ y $AC = BC$, por ser radios de $(C, BC)$.

Por lo tanto, $AB = BC = AC$ y así $\triangle ABC$ es equilátero.

$\blacksquare$

El triángulo es uno de los objetos más estudiados en geometría euclidiana. En las próximas entradas abordaremos teoremas fundamentales acerca del triángulo como los de congruencia, semejanza o el teorema de Pitágoras.

Más adelante…

En la siguiente entrada presentaremos los postulados de Euclides que son el punto de partida para poder establecer relaciones entre los objetos que hemos definido.

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. Muestra que los ángulos opuestos por el vértice son iguales.
  2. Convierte a grados los siguientes ángulos: $\dfrac{\pi}{3}$, $\dfrac{\pi}{4}$, $\dfrac{3\pi}{4}$.
  3. Calcula la longitud de arco de los siguientes ángulos: $225^{\circ}$, $270^{\circ}$, $315^{\circ}$.
  4. Dados dos segmentos de distinta longitud, construir sobre el mayor un segmento de igual magnitud al menor.
  5. GeoGebra es un software libre de matemáticas muy útil, con él te puedes apoyar para hacer tus demostraciones durante este curso, aquí esta la versión online.

Entradas relacionadas

Fuentes

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»

Ecuaciones Diferenciales I – Videos: Ecuaciones no lineales de primer orden separables

Por Eduardo Vera Rosales

Introducción

En entradas anteriores resolvimos por diversos métodos ecuaciones diferenciales de primer orden lineales, es decir, de la forma $a_{0}(t)\frac{dy}{dt}+a_{1}(t)y=g(t)$. Es turno de estudiar ecuaciones que no pueden escribirse en la forma anterior, las cuales llamamos no lineales. En particular, en esta entrada resolveremos ecuaciones que se pueden escribir en la forma $\frac{dy}{dt}=f(y)g(t)$, como un caso particular de ecuaciones no lineales, a las que llamaremos ecuaciones separables.

Ecuaciones separables de primer orden

En el primer video la ecuación diferencial no lineal separable en su forma general y posteriormente, en el segundo video, resolvemos ejemplos de este tipo de ecuaciones.

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.

  • Resuelve el problema de condición inicial $\frac{dy}{dt}=t^{2}y^{3}$ ; $y(0)=1$.

Considera la ecuación $$\frac{dy}{dt}=\frac{t^{2}+3ty+y^{2}}{t^{2}}.$$

  • Expresa el lado derecho de la ecuación como una función $f(\frac{y}{t})$.
  • Haz el cambio de variable $y=tv$ y reescribe la ecuación diferencial en términos de $t$ y $v$.
  • Resuelve la ecuación diferencial del punto anterior.
  • ¿Cuál es la solución a la ecuación diferencial original?
Ecuaciones separables
Comportamiento de las soluciones a la ecuación diferencial. Elaboración propia.

Considera la ecuación del modelo logístico de poblaciones $\frac{dP}{dt}=k(1-\frac{P}{N})P$, donde $k>0$ y $N$ es la capacidad de soporte. (Para mayor referencia de esta ecuación, revisa la siguiente entrada, o ve directamente el video que forma parte de este mismo curso aquí).

  • Resuelve la ecuación si $k=1$ y $N=10$.
  • Resuelve el problema de condición inicial con los mismos valores del punto anterior y $y(1)=5$.

Más adelante

En la siguiente entrada veremos otro caso particular de ecuaciones no lineales de primer orden, que son las ecuaciones exactas que en general tienen la forma $M(t,y)+N(t,y)\frac{dy}{dt}=0$. Veremos que condiciones deben satisfacer las funciones $M(t,y)$ y $N(t,y)$ para que la ecuación sea exacta, y también qué podemos hacer cuando este par de funciones no satisfacen las propiedades que requerimos para la exactitud de la ecuación diferencial. Por supuesto, resolveremos la ecuación en su forma general, así como ejemplos.

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»