Álgebra Lineal II: Polinomio característico

Por Julio Sampietro

Introducción

En el transcurso de esta unidad hemos construido varios de los objetos algebraicos que nos interesan. En primer lugar, dejamos claro qué quería decir evaluar un polinomio en una matriz o transformación lineal. Esto nos llevó a preguntarnos por aquellos polinomios que anulan a una matriz o transformación lineal. De manera natural, descubrimos que aquellos polinomios que anulan son múltiplos de un polinomio especial asociado a la matriz o transformación lineal llamado polinomio mínimo.

De manera un poco separada, comenzamos a estudiar los eigenvalores, eigenvectores y eigenespacios de una transformación lineal y en la entrada anterior nos enfocamos en varias de sus propiedades principales. Uno de los resultados clave que encontramos es que los eigenvalores de una matriz o transformación lineal son las raíces del polinomio mínimo que estén en el campo en el que estemos trabajando.

Aunque este resultado sea interesante de manera teórica, en la práctica debemos hacer algo diferente pues no es tan sencillo encontrar el polinomio mínimo de una matriz o transformación lineal. Es por esto que ahora estudiaremos con profundidad otro objeto que resultará fundamental en nuestro estudio: el polinomio característico. Ya nos encontramos con él anteriormente. Si $A$ es una matriz en $M_n(F)$, dicho polinomio en la variable $\lambda$ es el determinante $\det(\lambda I_n-A)$.

Esta entrada es más bien una introducción, así que nos enfocaremos en probar las cosas más básicas de este objeto. Lo primero, y más importante, es verificar que en efecto es un polinomio (y con ciertas características específicas). También, aprovecharemos para calcularlo en varios contextos (y campos) diferentes.

Definición de polinomio característico

Comencemos con una matriz $A\in M_n(F)$. Vimos que encontrar los eigenvalores de $A$ se reduce a encontrar las soluciones de la ecuación

\begin{align*}
\det(\lambda I_n-A)=0
\end{align*}

en $F$. Vamos a estudiar más a detalle la expresión de la izquierda.

El siguiente teorema va un poco más allá y de hecho estudia expresiones un poco más generales.

Teorema. Sean $A,B\in M_n(F)$ dos matrices. Existe un polinomio $P\in F[X]$ tal que para todo $x\in F$ se cumple

\begin{align*}
P(x)=\det(xA+B).
\end{align*}

Si denotamos a este polinomio por $P(X)=\det(XA+B)$, entonces

\begin{align*}
\det(XA+B)=\det(A)X^{n}+\alpha_{n-1}X^{n-1}+\dots+\alpha_1 X+\det B
\end{align*}

para algunas expresiones polinomiales $\alpha_1,\dots, \alpha_{n-1}$ con coeficientes enteros en las entradas de $A$ y $B$.

Demostración. Consideremos el siguiente polinomio en la variable $X$ y coeficientes en $F$, es decir, el siguiente polinomio en $F[X]$:

\begin{align*}
P(X)=\sum_{\sigma\in S_n} \operatorname{sign}(\sigma)\left(a_{1\sigma(1)} X+b_{1\sigma(1)}\right)\cdots \left(a_{n\sigma(n)}X+b_{n\sigma(n)}\right).
\end{align*}

Por construcción, $P$ es un polinomio cuyos coeficientes son expresiones polinomiales enteras en las entradas de $A$ y $B$. Más aún, se cumple que $P(x)=\det(xA+B)$ para $x\in F$ (podría ser útil revisar la entrada sobre determinantes para convencerte de ello). El término constante lo obtenemos al evaluar en $X=0$, pero eso no es más que $P(0)=\det(0\cdot A+B)=\det(B)$. Finalmente para cada $\sigma\in S_n$ tenemos que el primer término de cada sumando es

\begin{align*}
\operatorname{sign}(\sigma)(a_{1\sigma(1)}X+b_{1\sigma(1)})\cdots (a_{n\sigma(n)} X+b_{n\sigma(n)})
\end{align*}

Notemos que la única manera de obtener un término $X^n$ en esta expresión es cuando en cada binomio que se está multiplicando se usa el término $X$. Así, el coeficiente de $X^n$ es $\operatorname{sign}(\sigma) a_{1\sigma(1)}\cdots a_{n\sigma(n)}X^{n}$.

Agrupando todos los sumandos para todas las $\sigma$ y comparando con la definición del determinante llegamos a que $$P(X)=\det(A)X^{n}+\ldots,$$ es decir el término de orden $n$ es en efecto $\det(A)$.

$\square$

Del teorema se sigue que si $A$ y $B$ tienen entradas enteras o racionales, $\det(XA+B)$ tiene coeficientes enteros o racionales respectivamente.

Enseguida podemos definir (gracias al teorema) el siguiente objeto:

Definición. El polinomio característico de la matriz $A\in M_n(F)$ es el polinomio $\chi_A\in F[X]$ definido por

\begin{align*}
\chi_A(X)=\det(X\cdot I_n-A).
\end{align*}

Una observación inmediata es que, de acuerdo al teorema, el coeficiente principal de $\chi_A(X)$ tiene coeficiente $\det(I_n)=1$. En otras palabras, acabamos de demostrar la siguiente propiedad fundamental del polinomio característico.

Proposición. El polinomio característico de una matriz en $M_n(F)$ siempre tiene grado exactamente $n$ y además es un polinomio mónico, es decir, que el coeficiente que acompaña al término de grado $n$ es igual a $1$.

Veamos un ejemplo sencillo.

Ejemplo. Si queremos calcular el polinomio característico de

\begin{align*}
A=\begin{pmatrix} 1 & -1\\ 1 &0\end{pmatrix}\in M_2(\mathbb{R})
\end{align*}

entonces usamos la definición

\begin{align*}
\chi_A(X)&=\det(X\cdot I_2-A)\\&=\begin{vmatrix} X-1 & 1\\ -1 & X\end{vmatrix}\\&= X(X-1)+1.
\end{align*}

Y así los eigenvalores de $A$ son las raíces reales de $\chi_A(X)$. Es decir, tenemos que resolver

\begin{align*} 0=x(x-1)+1=x^2-x+1.\end{align*}

Sin embargo, el discriminante de esta ecuación cuadrática es $(-1)^2-4(1)(1)=-3$, el cual es un real negativo, por lo que no tenemos eigenvalores reales. Si estuviéramos trabajando en $\mathbb{C}$ tendríamos dos eigenvalores complejos:

\begin{align*}
x_{1,2}= \frac{1\pm i\sqrt{3}}{2}.
\end{align*}

De aquí, ¿cómo encontramos los eigenvectores y eigenespacios? Basta con resolver los sistemas lineales homogéneos de ecuaciones $(A-x_1I_2)X=0$ para encontrar el $x_1$-eigenespacio y $(A-x_2)X=0$ para encontrar el $x_2$-eigenespacio.

$\triangle$

Algunos cálculos de polinomios característicos

Ya que calcular polinomios característicos se reduce a calcular determinantes, te recomendamos fuertemente que recuerdes las propiedades que tienen los determinantes. Sobre todo, aquellas que permiten calcularlos.

¡A calcular polinomios característicos!

Problema 1. Encuentra el polinomio característico y los eigenvalores de $A$ dónde $A$ es

\begin{align*}
A=\begin{pmatrix}
0 & 1 & 0 & 0\\
2 & 0 & -1 & 0\\
0 & 7 & 0 &6\\
0 & 0 & 3 & 0
\end{pmatrix}\in M_4(\mathbb{R}).
\end{align*}

Solución. Usamos la expansión de Laplace respecto al primer renglón:

\begin{align*}
\chi_A(X)&=\det(XI_4-A)\\&= \begin{vmatrix}
X & -1 & 0 & 0\\
-2 & X & 1 & 0\\
0 & -7 & X & -6\\
0 & 0 & -3 & X\end{vmatrix}\\
&= X\begin{vmatrix} X & 1 & 0\\ -7 & X & -6\\ 0 & -3 & X\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}
-2 & 1 & 0\\ 0 & X& -6\\ 0 &-3 & X\end{vmatrix}\\
&= X(X^3-11X)-2(X^2-18)\\
&= X^4-13X^2+36.
\end{align*}

Después, para encontrar los eigenvalores de $A$ tenemos que encontrar las raíces reales de la ecuación

\begin{align*}
x^4-13x^2+36=0.
\end{align*}

Sin embargo, no hay que desalentarse por ver una ecuación de grado $4$. Si hacemos el cambio $y=x^2$ podemos llevar nuestro problema a resolver

\begin{align*}
y^2-13y+36=0.
\end{align*}

¡Es una ecuación de segundo orden! Esta la podemos resolver usando ‘la chicharronera’ y obtenemos como soluciones $y_1=4$ y $y_2=9$. Pero todavía tenemos que resolver $x^2=y_1$ y $x^2=y_2$. Al resolver estas últimas dos ecuaciones obtenemos que $x=\pm 2,\pm 3$ son los eigenvalores de $A$.

$\triangle$

Problema 2. Calcula el polinomio característico y los eigenvalores de la matriz

\begin{align*}
A=\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1\\ 1 & 1 & 0\\ 1 & 0 &1 \end{pmatrix}\in M_3(F_2).
\end{align*}

Solución. Nota que estamos trabajando en el campo de dos elementos $F_2$, por lo que $-1=1$. Usando la definición:

\begin{align*}
\chi_A(X)&=\det(XI_3-A)\\&= \begin{vmatrix} X-1 & 0 & -1\\ -1 & X-1 & 0\\ -1 & 0 &X-1\end{vmatrix}\\
&= \begin{vmatrix} X+1 & 0 & 1\\ 1 & X+1& 0 \\ 1 & 0 &X+1\end{vmatrix}.
\end{align*}

Aquí estamos usando repetidamente $-1=1$. Usamos otra vez la expansión de Laplace en el primer renglón para llegar a

\begin{align*}
\chi_A(X)&= (X+1)\begin{vmatrix} X+1 & 0 \\ 0 & X+1\end{vmatrix}+\begin{vmatrix} 1 & X+1\\ 1 & 0\end{vmatrix}\\
&= (X+1)^3-(X+1).
\end{align*}

Luego, si queremos encontrar los eigenvalores de $A$ tenemos que resolver

\begin{align*}
(x+1)^3-(x+1)=0.
\end{align*}

Si bien existen varias maneras de resolver la ecuación, podemos simplemente sustituir los únicos valores posibles de $x$ : $0$ o $1$. Sustituyendo es fácil ver que ambos satisfacen la ecuación, por lo que los eigenvalores de $A$ son $0$ y $1$.

$\triangle$

Más adelante…

En la próxima entrada calcularemos el polinomio característico de una variedad de matrices importantes: triangulares superiores, nilpotentes, etc. Esto nos permitirá entender mejor al polinomio característico y lidiar con muchos casos para facilitarnos los cálculos más adelante.

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.

Demuestra que $0$ es un eigenvalor de una matriz $A$ si y sólo si $\det(A)=0$.
¿Una matriz compleja de tamaño $n$ tiene necesariamente $n$ eigenvalores distintos?
Calcular el polinomio característico y los eigenvalores de
\begin{align*}A=\begin{pmatrix} 1 & 2 & 0\\ 0 & 1 &2\\ 2 & 0 & 1\end{pmatrix}\in M_3(F_3).
\end{align*}
Usando la fórmula del determinante para matrices de tamaño $2$, encuentra un criterio simple para saber si una matriz con entradas reales de tamaño $2$ tiene dos, uno o ningún eigenvalor real.
Da un criterio simple para saber si una matriz de tamaño $2$ con entradas complejas tiene eigenvalores puramente imaginarios.

Entradas relacionadas

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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»

Álgebra Superior I: Propiedades de la negación, conjunción y disyunción

Por Guillermo Oswaldo Cota Martínez

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Introducción

En la entrada pasada vimos que con conectores podemos construir nuevas proposiciones a partir de otras. Y nombramos a tres de ellas: la negación, la conjunción y la disyunción.

Ahora, discutiremos sobre algunas consecuencias que tiene juntar unas con otras y diremos en términos formales qué significa que una proposición sea «igual» a otra.

Equivalencia de proposiciones

Volvamos a retomar un ejemplo que ya habíamos revisado anteriormente.

$P$	$\neg P$	$\neg(\neg P)$
$0$	$1$	$0$
$1$	$0$	$1$

Habíamos dicho que al coincidir las columnas de $\neg ( \neg P)$ con $P$ entonces $\neg(\neg P) = P$. Esto leeremos como «$\neg(\neg P)$ es equivalente a $P$». La equivalencia de proposiciones nos dice que sus valores de verdad siempre coinciden. En este ejemplo, en cualquier caso en que $\neg(\neg P)$ sea verdad, sucede que $P$ es verdad. De igual forma, cada vez que suceda que $\neg(\neg P)$ sea falso, $P$ también lo será.

Podemos dar un ejemplo más concreto. Pensemos en que nuestra proposición $P$ es: «El 2 es un número impar». En este caso $\neg(\neg P)$ corresponde a: «No es cierto que 2 no es un número impar». Si la proposición $P$ es verdadera, entonces la equivalencia nos diría que $\neg(\neg P)$ también lo es. Es decir, si es verdadero que 2 es un número impar, entonces también es verdadero que «No es cierto que 2 no es un número impar». Aunque nosotros sepamos que 2 es un número par (y por ende la proposición $P$ es falsa), una persona que no tuviera el conocimiento de este hecho pero que sepa lógica, podría saber que si $P$ es verdadero $\neg(\neg P)$ también es verdadero. O si $\neg(\neg P)$ es verdadero, $P$ también es verdadero.

Ahora, nota que acabamos de hacer una definición, pues nombramos a dos proposiciones que tienen la misma tabla de verdad como equivalentes. Como lo mencionamos en la entrada de los tipos de enunciados, les estamos poniendo un nombre a un objeto matemático que cumple ciertas propiedades.

Definición. Dos proposiciones $P$ y $Q$ son equivalentes si sus tablas de verdad coinciden y lo escribiremos como $P=Q$.

Esta «igualdad» en las proposiciones nos será muy útil, pues en la matemática nos ayudará a ver algunos resultados de otra manera. Por ejemplo, retomemos $\neg(\neg P) = P$. Como sabemos que es falso que 2 es impar, en consecuencia también sabemos que es falso que «No sea cierto que 2 no es impar» y esto lo sabemos sin tener que verificar algo más, pues el hecho de que sean equivalentes, basta saber que una sea verdad para que la otra sea verdad, o que una sea falsa para que la otra también lo sea. Esta equivalencia también nos ayudará a demostrar otros resultados en el futuro.

Nota además que si $P$ y $Q$ son equivalentes, y $Q$ y $R$ son equivalentes (es decir $P=Q$, $Q=R$) entonces $P$ y $R$ también son equivalentes. Puedes convencerte de esto como sigue. Del hecho de que $P$ y $Q$ lo sean, sale que $P$ y $Q$ tienen la misma tabla de verdad. Del hecho de que $Q$ y $R$ lo sean, sale que $Q$ y $R$ tienen la misma tabla de verdad. Pero entonces $P$ y $R$ tienen la misma tabla de verdad (la de $Q$). A esto se le conoce como la propiedad transitiva. No es importante que recuerdes este nombre, sin embargo después volveremos a estudiar esta propiedad con más calma. Y para recordar mejor esto, piensa en que funciona similar a la igualdad entre números, por ejemplo $2+2=4$ y $4=2^2$, entonces $2+2=2^2$.

Algunas propiedades de la conjunción y la disyunción

Hemos hablado un poco sobre la negación, pero ahora cambiemos el foco a la conjunción y la disyunción. Para empezar, recordemos que la conjunción $P\land Q$ solo es verdadera cuando tanto $P$ como $Q$ son verdaderas, y en la entrada anterior verificamos que $Q \land P$ es equivalente a $P \land Q$.

También nos va a interesar el caso en donde combinamos más de dos proposiciones. Sin embargo, hay que tener cuidado. Por definición, la conjunción es un conector que combina únicamente dos proposición. Así, para unir a más de dos proposiciones mediante la conjunción, tendremos que agruparlas.

Piensa el agrupamiento como piensas la suma: si quieres sumar $2+3+4$, lo más habitual es sumar primero $2+3$ que resulta en cinco, y después sumárselo a $4$, de manera que podemos escribir la suma como $2+3+4=(2+3)+4$. Algo similar va a pasar con las proposiciones, pues podemos pensar a $P \land Q \land R$ como $(P \land Q) \land R$. Ahora piensa de nuevo en la suma $2+3+4$. El resultado de esta suma es $9$ y nosotros decidimos agrupar $2+3$ y después sumar el resultado con $4$. Pero esto es lo mismo que haber agrupado primero $3+4$ y después sumarlo a $2$. Esto no es coincidencia, pues la suma tiene una propiedad que se llama asociatividad que nos dice que $(2+3)+4=2+(3+4)$. ¿Pasará lo mismo con la conjunción? Veamos que sí.

Lo que queremos ver si $P \land (Q \land R)=(P \land Q) \land R$ es decir, queremos ver si $P \land (Q \land R)$ es equivalente a $(P \land Q) \land R$. La equivalencia está dada en términos de tablas de verdad, así que tenemos que hacer las tablas para ambas proposiciones. La presentamos a continuación.

$P$	$Q$	$R$	$Q \land R$	$P \land ( Q\land R)$	$P \land Q$	$(P \land Q) \land R$
$0$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$
$0$	$0$	$1$	$0$	$0$	$0$	$0$
$0$	$1$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$
$0$	$1$	$1$	$1$	$0$	$0$	$0$
$1$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$
$1$	$0$	$1$	$0$	$0$	$0$	$0$
$1$	$1$	$0$	$0$	$0$	$1$	$0$
$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$

Como puedes notar, las columnas $P \land (Q \land R)$ y $(P \land Q) \land R$ coinciden, es decir, coinciden en sus tablas de verdad, por lo tanto son equivalentes.

Con este ejemplo, vimos cómo la conjunción tiene la propiedad asociativa, es decir, cuando combinamos tres o más proposiciones mediante la conjunción, no importa «dónde pongamos los paréntesis». Lo mismo pasará con la disyunción que de igual manera es asociativa.

Combinando la conjunción con la disyunción

También podemos juntar los conectores de conjunción y disyunción. Porejemplo, piensa que tenemos tres proposiciones $P, Q, R$ donde,

$P = \text{Toda persona es mortal}$

$Q = \text{2 es un número impar}$

$R = \text{2 es un número par}$

¿Qué significaría la proposición $P \lor (Q \land R)$? Si lo escribieramos en palabras, sería «Toda persona es mortal o 2 es un número par e impar a la vez». Sabemos que toda persona es mortal, y también sabemos que 2 no puede ser impar y par a la vez (por ahora parece que sabemos que 2 es un número par, en otros cursos profundizarás más en lo que significa ser par). Entonces nuestra proposición está formada por dos componentes, la proposición $P$ y la proposición $Q \land R$. Como un número no puede ser par e impar a la vez, entonces la segunda proposición es falsa. Pero la primera proposición $P$ es verdadera, entonces la proposición $P \lor (Q \land R)$ es verdadera, porque para la disyunción solo basta que alguna de las dos sea verdadera.

Vayamos un poco más lejos. ¿Será que esta es la única forma de escribir la proposición? Resulta que no. Esta proposición tiene una propiedad que se llama la propiedad distributiva para los conectores de conjunción y disyunción, la cual nos dice que $$P \lor (Q \land R) = (P \lor Q) \land (P \lor R).$$

Si te resulta un poco confuso esto, puedes pensarlo por ahora como la distribución de una multiplicación con la suma, es decir la operación $2 \times (1+3) = (2 \times 1) + (2 \times 3)$, en donde nuestra disyunción $\lor$ junta a $P$ con $Q$ y a $P$ con $R$ y la conjunción $\land$ los distribuye.

Para convencernos de que se satisface la propiedad distributiva, veamos las tablas de verdad de cada una de las expresiones que están involucradas.

$P$	$Q$	$R$	$Q \land R$	$P \lor ( Q\land R)$	$P \lor Q$	$P \lor R$	$(P \lor Q) \land (P \lor R)$
$0$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$	$0$
$0$	$0$	$1$	$0$	$0$	$0$	$1$	$0$
$0$	$1$	$0$	$0$	$0$	$1$	$0$	$0$
$0$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$
$1$	$0$	$0$	$0$	$1$	$1$	$1$	$1$
$1$	$0$	$1$	$0$	$1$	$1$	$1$	$1$
$1$	$1$	$0$	$0$	$1$	$1$	$1$	$1$
$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$	$1$

Nota que las columnas coloreadas corresponden a las proposiciones y son iguales, entonces $P \lor (Q \land R) = (P \lor Q) \land (P \lor R)$. Lo mismo sucede si cambiamos el orden de los conectores, es decir $P \land (Q \lor R) = (P \land Q) \lor (P \land R)$, así podemos distribuir los conectores conjuntivos y disyuntivos como más nos convenga.

Agregando la negación a la mezcla

Por último, vamos a incluir a la negación en nuestra mezcla de conjunciones y disyunciones. ¿Qué pasará cuando tenemos proposiciones del estilo $\neg (P \land Q)$ y $\neg (P \lor Q)$? Sería lógico pensar en un inicio que igual la negación se va a distribuir, pero eso no es cierto. Para esto, piensa en el siguiente ejemplo:

$$P = \text{32 es un número perfecto} $$

$$ Q = 2^7-1 \text{ es un número primo} $$

Aquí hablamos de dos cosas que quizá aún no sepas: números perfectos y números primos, no te preocupes por lo que signifiquen, en otros cursos los verás con más detalle, aunque te puedo decir que solo una de estas dos afirmaciones es correcta (¿Puedes adivinar cuál es?), entonces la conjunción es falsa, por lo que la negación de la conjunción es verdadera.

Lo que acabamos de decir es que $P \land Q$ es falsa y por consecuente $\neg (P \land Q)$ es verdadera. Si sucediera que la negación fuera distributiva, entonces $\neg (P \land Q)$ sería equivalente a $\neg P \land \neg Q$. Pero esto no es cierto, porque $\neg P$ es verdadero, y $\neg Q$ es falso, y entonces $\neg P \land \neg Q$ es falso. Acabamos de llegar a una contradicción en nuestro pensar matemático es decir, primero dijimos que $\neg (P \land Q)$ es verdadera y después observamos que si la negación se distribuyera, sería falso, pero recuerda que una proposición es verdadera o falsa, no puede ser verdadera y falsa al mismo tiempo, entonces alguna de las dos suposiciones que hicimos es incorrecta. Si quieres pensarlo de otra forma, $\neg P \land \neg Q$ y $\neg (P \land Q)$ no son equivalentes pues sus tablas de verdad difieren en el renglón en el que $P$ es verdadero y $Q$ es falso.

Nuestro error fue haber distribuido la negación sin cuidado. Resulta que la negación no cumple esa propiedad, pero «casi» es distributiva. Veamos sus reglas.

$$ \neg (P \land Q) = \neg P \lor \neg Q $$

$$ \neg (P \lor Q) = \neg P \land \neg Q $$

En el ejemplo concreto de arriba, esto quiere decir que es lo mismo decir «No es cierto que (32 sea un número perfecto y $2^7-1$ sea un número primo)» a decir «No es cierto que 32 es un número perfecto, o no es cierto que $2^7-1$ es un número primo». Para que lo entiendas más claro, revisa la tabla de verdad:

$P$	$Q$	$P \land Q$	$\neg (P \land Q)$	$\neg P$	$\neg Q$	$\neg P \lor \neg Q$
$0$	$0$	$0$	$1$	$1$	$1$	$1$
$0$	$1$	$0$	$1$	$1$	$0$	$1$
$1$	$0$	$0$	$1$	$0$	$1$	$1$
$1$	$1$	$1$	$0$	$0$	$0$	$0$

Observa que las columnas correspondientes a las expresiones que queremos coinciden, lo que quiere decir que son equivalentes. Lo mismo puedes verificar para comprobar que $ \neg (P \lor Q) = \neg P \land \neg Q $. A estas propiedades se les conoce como las leyes de De Morgan (más adelante volverás a oír ese nombre).

Más adelante…

Recapitulando, en esta entrada hablamos sobre las propiedades que tienen tres conectores. Vimos lo siguiente:

Hablamos de la equivalencia de proposiciones que ocurre cuando dos proposiciones coinciden en su tabla de verdad.
Observamos tres propiedades de los conectores: la asociatividad, la distributividad y las leyes de DeMorgan.

Todo esto nos da herramienta suficiente para ya empezar a hablar de lógica proposicional, pero esto apenas empieza. Recuerda que tenemos más conectores. Aún nos faltan revisar dos muy importantes: la implicación y la doble implicación. Estos dos las vamos a ver con más calma en la siguiente entrada.

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.

Demuestra que $\neg ( \neg (\neg P))$ es equivalente a $\neg P$.
En la entrada vimos que podemos asociar la conjunción como queramos. Ahora verifica que lo mismo pasa con la disyunción, es decir $P \lor (Q \lor R) = (P \lor Q) \lor R$.
Verifica con la tabla de verdad que $P \land (Q \lor R) = (P \land Q) \lor (P \land R)$.
Verifica con la tabla de verdad que $ \neg (P \lor Q) = \neg P \land \neg Q $.

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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 Analítica I: Propiedades de suma y producto escalar

Por Elsa Fernanda Torres Feria

4 respuestas

Introducción

En la actual entrada se estudian propiedades de las dos operaciones (suma vectorial y producto escalar) que se definieron anteriormente. Utilizaremos los axiomas de $\mathbb{R}$ para probar algunas de estas propiedades y las ejemplificaremos.

Propiedades de suma y producto escalar

Aunque nosotros nos enfocaremos por el momento en $\mathbb{R}^2$, el siguiente teorema se puede demostrar para $\mathbb{R}^n$, donde este último es el conjunto de todos los vectores $$x=(x_1,x_2,\ldots, x_n),$$ con $x_i \in \mathbb{R}$, $i=1,2,\ldots,n$. Conforme vayas desarrollando tu intuición matemática, te darás cuenta que realizar la generalización no es tan compleja. Recuerda que la idea es que podemos utilizar los axiomas de $\mathbb{R}$ para demostrar propiedades de las operaciones en $\mathbb{R}^2$.

Teorema. Para todos los vectores $x$, $y$, $z$ $\in \mathbb{R}^2$ y para todos los números $s$, $t$ $\in \mathbb{R}$ se cumple que:

$(x+y)+z=x+(y+z)$
$x+y=y+x$
$x+0=x$
$x+(-x)=0$
$s(tx)=(st)x$
$1x=x$
$t(x+y)=tx+ty$
$(s+t)x=sx+tx$

Por contexto se entiende que el $0$ de los puntos $3$ y $4$ corresponde al vector $(0,0)$, aunque en notación no haya distinción. Además en $4$, estamos usando la definición $-x:=(-1)x$. Aunque todo el teorema está enunciado en términos algebraicos, más adelante, en esta misma entrada, habrá algunos interactivos para que obtengas la intuición geométrica de estas propiedades.

Demostración. Para no caer en repetición del uso de ciertas herramientas, a continuación demostraremos sólo algunos de los ocho puntos. Puedes demostrar los restantes como tarea moral y pensar también en la generalización para $\mathbb{R}^n$. Comencemos.

Sean $x=(x_1,x_2)$, $y=(y_1,y_2)$, $z=(z_1,z_2)$ vectores arbitrarios en $\mathbb{R}^2$.

1. Debemos demostrar la igualdad $(x+y)+z=x+(y+z)$ en vectores.

\begin{align*}
(x+y)+z&=((x_1,x_2)+(y_1,y_2))+(z_1,z_2)\\
&=(x_1+y_1,x_2+y_2)+(z_1,z_2)\\
&=((x_1+y_1)+z_1, (x_2+y_2)+z_2)\\
&=(x_1+(y_1+z_1),x_2+(y_2+z_2))\\
&=(x_1,x_2)+((y_1,y_2)+(z_1,z_2)\\
&=(x+y)+z=x+(y+z).
\end{align*}

Para cada una de las igualdades anteriores existe una justificación. El primer renglón se da meramente por la definición de cada vector. La siguientes dos igualdades resultan de la definición de suma de vectores que, como la definimos, debe ser realizada coordenada a coordenada. Ahora, por asociatividad de la suma de los números reales, el renglón 4 es válido. El penúltimo parece un as sacado de la manga pero en realidad es de nuevo pensar en la definición de suma de vectores: tenemos una igualdad entre la suma de dos vectores y la suma de sus entradas formando el vector suma. Por último sólo sustituimos las entradas por el vector que representan.

5. Debemos demostrar la igualdad $s(tx)=(st)x$ con $s,t$ números reales y $x$ vector.

Por definición del vector $x$ tenemos:

$s(tx)=s(t(x_1,x_2))$

Por definición del producto escalar se cumplen los siguientes dos pasos:

$=s(tx_1,tx_2)$
$=(s(tx_1),s(tx_2))$

Por la asociatividad del producto en $\mathbb{R}$ pasa que:

$=((st)x_1,(st)x_2)$

De nuevo parece que el siguiente paso es otro as, pero piensa en la definición del producto escalar leyéndolo de derecha a izquierda:

$=(st)(x_1,x_2)$
$s(tx)=(st)x.$

7. Debemos demostrar la igualdad $t(x+y)=tx+ty$ con $t$ número real y $x,y$ vectores.

\begin{align*}
t(x+y)&=t((x_1,x_2)+(y_1,y_2))\\
&=t(x_1+y_1,x_2+y_2)\\
&=(t(x_1+y_1),t(x_2+y_2))\\
&=(tx_1+ty_1,tx_2+ty_2)\\
&=(tx_1,tx_2)+(ty_1,ty_2)\\
&=t(x_1,x_2)+t(y_1,y_2)\\
&=tx+ty.
\end{align*}

Resumamos los pasos. El primer paso es por definición de ambos vectores, el siguiente por definición de suma vectorial y el tercero por definición de multiplicación escalar. En este punto, en cada entrada del vector tenemos únicamente números reales por lo que podemos usar distributividad en $\mathbb{R}$. Para finalizar recordemos la definición de la suma vectorial y la multiplicación escalar leyendo ambas de derecha a izquierda.

8. Debemos demostrar la igualdad $(s+t)x=sx+tx$ con $s$ y $t$ reales y $x$ vector.

Por definición de $x$ tenemos:

$(s+t)x=(s+t)(x_1,x_2)$

Por definición del produco escalar:

$=((s+t)x_1,(s+t)x_2)$

Por distributividad de los números reales:

$=(sx_1+tx_1,sx_2+tx_2)$

Por definición de la suma vectorial:

$=(sx_1,sx_2)+(tx_1,tx_2)$

Por definición del producto escalar:

$(s+t)x=s(x_1,x_2)+t(x_1,x_2)$

$\square$

Demostramos algunas de las propiedades. Para el resto de ellas hay que seguir las mismas ideas. Si te das cuenta, lo único que utilizamos en esta demostración fueron los axiomas de los números reales, la definición de las operaciones usadas y algo de intuición para saber qué paso sigue.

Intuición geométrica de las propiedades

Si recuerdas, Descartes asoció el álgebra a la geometría y al menos en este curso, el álgebra que desarrollemos tiene un significado geométrico. A continuación describiremos algunos de los puntos que demostramos e ilustraremos otros con ayuda de GeoGebra.

1. $(x+y)+z=x+(y+z)$. En el siguiente interactivo están representados tres vectores $X$, $Y$, $Z$. En negro se encuentra el vector $X+Y+Z$. Se utiliza el método del paralelogramo de dos formas distintas: Primero, sumando $X+Y$ y al resultado sumandole $Z$. La segunda suma primero a $Y+Z$ y al resultado se suma $X$. Es notorio que por ambos caminos se llega al mismo punto correspondiente a $X+Y+Z$.

5. $s(tx)=(st)x$. En el siguiente interactivo puedes utilizar los deslizadores para cambiar los valores de $s,t \in \mathbb{R}$. Parece que sólo un vector con dos etiquetas de distinto color se mueve, pero son dos vectores (uno por cada etiqueta) ambos dependientes de $s$ y $t$ como lo indica cada lado de la igualdad. Que sólo puedas ver claramente uno, indica que hicimos lo correcto pues son dos vectores iguales.

Para los siguientes dos casos sólo describiremos lo que pasa y lo óptimo sería que lograras usar GeoGebra para hacer la representación gráfica de ellos.

7. $t(x+y)=tx+ty$. Nos indica que el resultado de sumar dos vectores primero y después multiplicarlos por un escalar es el mismo que primero multiplicar cada vector por él y luego sumar los resultados.

8. $(s+t)x=sx+tx$. Nos indica que el resultado de sumar los dos escalares primero y después multiplicar el resultado por el vector, es lo mismo que multiplicar el vector por cada escalar y sumar los resultados.

Existe un término para denotar a un conjunto con dos operaciones (suma vectorial y producto escalar), que cumple con las ocho propiedades del teorema que acabamos de demostrar: espacio vectorial. Así, este teorema se resume al decir que $\mathbb{R}^2$ con la suma vectorial y el producto escalar es un espacio vectorial.

Ecuaciones con vectores

Ahora veamos cómo podemos usar estas propiedades en la resolución de problemas. Nos serán de mucha ayuda cuando tengamos ecuaciones constituidas por vectores, ¿es posible resolverlas igual que cuando se tienen variables numéricas? Resulta que hay cosas que sí podemos realizar de la misma manera, como «pasar del otro lado» un vector sumando o restando y dividir por escalares, veámoslo en el siguiente ejemplo.

Ejemplo. Sean $x, u, v$ $\in \mathbb{R}^2$, donde $u=(5,3)$ y $v=(-3,1)$. ¿Es posible encontrar al vector $x$ que cumpla con

$-3u+2x=v-x$?

Nuestra variable es el vector $x$, el paso más lógico es despejarlo. Sumando $3u+x$ de ambos lados tenemos

$3x=v+3u$

Podemos ahora dividir ambos lados por el escalar $3$ y obtener

$x=\frac{v+3u}{3}$

Esto tiene sentido pues si bien tenemos un vector entre un escalar, podemos re-pensar esto como el vector multiplicado por $1/3$. En este punto podemos sustituir los valores correspondientes para $v$ y $u$ para así obtener al $x$ que buscamos

$x=\frac{(-3,1)+3(5,3)}{3}$
$=\frac{(12,10)}{3}$
$x=(4,10/3)$

$\triangle$

Aunque haya cosas que podemos hacer de manera equivalente a los reales en casos como el mostrado en el ejemplo, hay otras que no son viables como dividir entre un vector. Aún así, podemos obtener herramientas que nos auxilien. Para cerrar esta entrada enunciaremos y demostraremos dos lemas que servirán para trabajar con operaciones vectoriales.

Lema 1. Si $x \in \mathbb{R}^2$ y $t \in \mathbb{R}$ son tales que $tx=0$ (por contexto $0=(0.0)$), entonces $t=0$ o $x=0$.

Demostración.

Supongamos que $t\neq 0$. P. D. $x=(0,0)$.

Como $t \neq 0$, entonces existe su inverso multiplicativo $t^{-1}$ tal que $t^{-1}t=1$. Multiplicando $t^{-1}$ en ambos lados de la ecuación $tx=0$ tenemos:

$t^{-1}(tx)=t^{-1}0$
$(t^{-1}t)x=t^{-1}0=0$
$x=0$

En el primer renglón sólo multiplicamos por $t^{-1}$; el segundo es válido por el punto $5$ del teorema anterior, y lo último se da por lo enunciado arriba: $t^{-1}t=1$.

Esto ya prueba lo que queremos, pero también podríamos hacer la prueba «al revés», pensando en qué sucede cuando $x\neq 0$.

Supongamos ahora que $x \neq 0$ P.D. $t=0$.

Sea $x=(x_1,x_2)$, entonces

$tx=t(x_1,x_2)$
$=(tx_1,tx_2)=0=(0,0)$

Esto se encuentra igualado al vector $0$ por lo cual tienen que ser iguales entrada a entrada

$tx_1=0$ y $tx_2=0$

ahora, existen 3 casos que cumplen $x \neq 0$. Uno, que $x_1 \neq 0$ pero $x_2=0$. De manera análoga, el segundo es que $x_1=0$ pero $x_2 \neq 0$. Por último que tanto $x_1$ como $x_2$ sean ambos distintos de cero.

Sin perdida de generalidad, supongamos el caso 1. Como $x_1 \neq 0$, entonces

$tx_1=0$ $\rightarrow$ $t=0$,

pues esto se satisface para los números reales. La demostración del segundo caso es análoga, sólo se debe tomar $x_2$. La demostración del tercer caso se puede hacer igual que el primero, o el segundo.

$\square$

Lema 2. Si $x \in \mathbb{R}^2$ es distinto de cero y $t$, $s$ $\in \mathbb{R}$ son tales que $tx=sx$, entonces $t=s$.

Demostración.

Sea $x=(x_1,x_2)$ un vector arbitrario, podemos escribir a $tx=sx$ como

$t(x_1,x_2)=s(x_1,x_2)$
$\Rightarrow$ $(tx_1,tx_2)=(sx_1,sx_2)$

Para que se cumpla la igualdad tienen que ser iguales entrada a entrada

$\Rightarrow$ $tx_1=sx_1$ y $tx_2=sx_2.$

Como $x$ no es el vector cero, alguno de $x_1$ ó $x_2$ es distinto de cero. En este punto ya estamos operando únicamente con números reales, por lo que podemos «cancelar » $x_1$ ó $x_2$ (el que no sea cero). De aquí, concluimos que $s=t$, como queremos.

$\square$

Más adelante…

Las propiedades aquí vistas nos servirán como herramienta a lo largo del curso. Como ya las demostramos, tendremos la libertas de usarlas más adelante. Esto será de suma utilidad para cuando definamos objetos geométricos como rectas, planos, circunferencias, y queramos hablar de sus propiedades.

Tarea moral

Realiza la demostración de los puntos faltantes en el teorema enunciado en esta entrada.
Realiza la representación gráfica de estos y también de los puntos que sólo fueron explicados. Puedes usar GeoGebra si así lo deseas.
Considera los vectores $u=(-9,17)$ y $v=(51,-3)$ en $\mathbb{R}^2$. Encuentra el vector $x \in \mathbb{R}^2$ tal que $3x-5u=7v-x$.
Si es posible, encuentra $a,b \in \mathbb{R}$ tales que $au+bv=w$, con $u$ y $v$ los vectores del ejemplo visto en esta entrada y $w=(37,-5)$. Si no es posible, argumenta porqué.
Así como definimos suma vectorial y producto escalar en $\mathbb{R}^2$, podríamos hacer lo mismo en $\mathbb{R}^3$ o $\mathbb{R}^n$, una vez más haciendo las operaciones entrada a entrada. Por ejemplo, en $\mathbb{R}^4$ tendríamos $2(5,1,0,1)+(3,-1,0,-2)=(10,2,0,2)+(3,-1,0,-2)=(13,1,0,0)$. Demuestra que los resultados que probamos en esta entrada también se valen para $\mathbb{R}^3$ (y más en general, en $\mathbb{R}^n$).

Álgebra Superior II: Principio de inducción y teoremas de recursión

Por Roberto Manríquez Castillo

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Introducción

Inducción y recursión son dos conceptos similares con los que seguramente te has topado en tu formación matemática, e incluso tal vez antes. Muchas veces se llegan a confundir ambos conceptos, ya que ambos tienen una fuerte relación con el 5° axioma de Peano.

Aunque lo detallaremos a lo largo de la entrada, el principio de Inducción es una propiedad de los números naturales, que nos sirve para demostrar que todos los naturales satisfacen una propiedad. Es decir, es una estrategia de demostración. En contraste, la recursión es un resultado que justifica el hecho de poder dar una definición para todos los naturales, basándonos en la definición de su antecesor. En otras palabras, es una estrategia de definición.

Al final de la entrada demostraremos el teorema de recursión débil, en cuya prueba, podremos apreciar cómo es que depende directamente del Principio de inducción.

Pruebas por inducción

Recordemos el 5° axioma de Peano, el cual probamos en la entrada pasada que se satisface en nuestro modelo:

Si $S\subset \mathbb{N}$ satisface que

$0\in S$ y
si $n\in S$, implica que $\sigma(s)\in S$,

entonces $S=\mathbb{N}$.

Como hemos mencionado en entradas anteriores, esta proposición es muy similar al principio de Inducción que probablemente hayas ocupado desde el curso de Álgebra Superior I. Más aún, en la entrada pasada, seguimos la misma estrategia que en otros cursos, a la hora de ocupar el 5° axioma. Efectivamente, la equivalencia entre ambos resultados es casi inmediata, y como ejemplo ilustrativo, probaremos el Principio de Inducción a partir del 5° axioma de Peano.

Proposición (Principio de Inducción): Sea $P(n)$ una propiedad, es decir, una proposición matemática que depende de un entero $n$. Si se tiene que:

$P(0)$ es verdadera y
cada vez que $P(n)$ es cierto, también lo es $P(n+1)$,

entonces P(n) es cierta para todos los números naturales.

Demostración. Sea $P(n)$ una propiedad que satisface 1. y 2. y consideremos el conjunto $S:=\{n\in\mathbb{N}: P(n)\text{es verdadera}\}$.

Como $P(0)$ es verdadera, entonces $0\in S$.

Tomemos $n\in S$, entonces $P(n)$ es verdadera, y por 2., tenemos que $P(n+1)$ es verdadera; es decir, $n+1\in S$. Por el 5° Axioma de Peano, se tiene que $S=\mathbb{N}$, por lo que por la definición de $S$, se tiene que $P(n)$ es cierta para cada $n\in \mathbb{N}$

$\square$

Definiciones por recursión

Una de nuestras primeras ideas para poder construir a $\mathbb{N}$, fue intentar construir a mano cada elemento. Para esto, dimos una definición de lo que significaba el $0$ y el sucesor de un número. Después empezamos a iterar una y otra vez la función sucesor para obtener el sucesor del último número encontrado. Discutimos por qué es que esta idea no sería el mejor camino (sólo nos permite llegar hasta una cantidad finita de naturales), por lo tuvimos que introducir el Axioma del Infinito para resolver el problema. Veamos la analogía entre esta idea y el siguiente ejemplo intuitivo.

Ejemplo: Definamos la función factorial de un número natural, como:

$0!=1$
$(n+1)!=(n!)(n+1)$

Entonces, $3!:=(2!)(3)=(1!)(2)(3)=(0!)(1)(2)(3)=(1)(1)(2)(3)=6$.

Recordemos que al definir a los naturales, necesitábamos conocer un número para poder definir su sucesor. Aquí sucede lo mismo: en la definición de factorial necesitamos conocer quién es el factorial de un número para poder definir el factorial de su sucesor. A este tipo de definiciones se les conoce como definiciones recursivas, ya que para definir algo para un número, necesitamos tener conocimiento del valor de la función en los números anteriores.

Queda una pregunta muy importante. Si a los naturales no los pudimos definir de manera recursiva, ¿por qué podemos afirmar que la función factorial sí existe? A continuación enunciaremos algunos teoremas que nos garantizarán que sí podemos hacer este tipo de definiciones recursivas en nuestro modelo. Daremos una versión fuerte y una versión débil. Demostraremos la versión débil, pues basta para mucho de lo que queremos definir en los naturales (sumas, productos, potencias).

Las siguientes secciones son un poquito técnicas. Si las puedes seguir por completo, es fantástico. Pero incluso si no es así, basta con que en el fondo te quedes con la idea importante detrás: sí se vale definir de manera recursiva. Más adelante podrás regresar a este tema y entenderlo por completo.

Los teoremas de la recursión

Antes de la demostración principal de esta entrada, enunciaremos los teoremas que nos importan y hablaremos de manera intuitiva de lo que dicen. Hay dos versiones que veremos: una fuerte y una débil. Aunque parece que dicen cosas diferentes, en realidad son equivalentes. Será muy claro que la versión fuerte «implica» a la débil. Pero luego, en los problemas de tarea moral, se esbozará cómo ver que la versión débil se puede utilizar para demostrar la fuerte.

Teorema (Recursión Fuerte): Sea $X$ un conjunto y $x_{0}\in X$. Supongamos que tenemos varias funciones (una por cada natural $i$)

$$\{f_i:X\to X\}_{i\in\mathbb{N}\setminus \{0\}}.$$

Entonces existe una única función $g:\mathbb{N}\to X$ tal que:

$g(0)=x_{0}$
$g(\sigma(n))=f_{\sigma(n)}(g(n))$.

¿Qué es lo que quiere decir este teorema? Para responder esta pregunta veamos el siguiente diagrama:

Nuestro diagrama empieza en $0$, el cual queremos que sea mandado a algún $x_{0}\in X$, para la definición de los demás números, ocupamos la segunda característica que esperamos que $g$ satisfaga. Por ejemplo $g(1)=g(\sigma(0))=f_{1}(g(0))=f_{1}(x_{0})$. Este análisis coincide con lo que nos presenta el primer cuadro de flechas del diagrama anterior, que nos presenta los dos caminos que debe satisfacer $g$, para que sea la función que queremos. Como da lo mismo si «primero aplicamos $\sigma$ y luego $g$», a que si «primero aplicamos $g$ y luego $f_1$», decimos que el primer cuadrado del diagrama conmuta.

Análogamente, ya que conocemos la definición de $g(1)$ podemos fijarnos en el segundo cuadro, para poder definir $g(2)$ (de nuevo, conmuta) y seguir «recursivamente» para cualquier número natural.

Ejemplo: ¿Qué conjunto, y qué funciones necesitamos para definir el factorial?

Consideremos $X=\mathbb{N}$, definiremos intuitivamente (ya que aún no lo hemos definido formalmente), $f_{i}:\mathbb{N}\longrightarrow \mathbb{N}$, como $f_{i}(n)=i\cdot n$, es decir, el producto por $i$.

El teorema de Recursión Fuerte, nos dice que existe una única función $g$ tal que

$g(0)=1$
$g(\sigma(n))=f_{\sigma(n)}(g(n))=\sigma(n)\cdot g(n)$

Denotemos $n!:=g(n)$. Entonces tenemos que $\sigma(n)!=n!\cdot \sigma(n)$, justo como queremos.

$\triangle$

El teorema de Recursión Débil y su demostración

El teorema de Recursión Débil tiene un enunciado parecido al teorema de recursión fuerte y puede ser visto como una consecuencia directa del teorema anterior pues se obtiene de la versión fuerte tomando $f_{1}=f_{2}=\ldots=f_{n}=\ldots$

Teorema (Recursión Débil): Sea $X$ un conjunto y $x_{0}\in X$. Supongamos que tenemos una función $f:X\to X$. Entonces existe una única función $g:\mathbb{N}\to X$ tal que:

$g(0)=x_{0}$
$g(\sigma(n))=f(g(n))$.

Para concluir con esta entrada, probaremos el teorema de Recursión Débil. Antes de hacer esto introducimos un concepto auxiliar y una propiedad de los naturales.

Recordemos que como conjunto, $m=\{0,1,…,m-1\}$, lo que sugiere la siguiente definición.

Definición: Si $n,m\in \mathbb{N}$, decimos que $n<m$ si $n\in m$.

Puede probarse que esta relación en $\mathbb{N}$ es un orden total, y que sastisface la siguiente propiedad.

Teorema (Principio el Buen Orden): Sea $S\subset\mathbb{N}$ un conjunto no vacío, es decir $S\neq \emptyset$. Entonces $S$ tiene un elemento mínimo. Es decir, existe $n\in S$ tal que $n<m$ para todo $m\in S\setminus\{n\}$.

La prueba del Principio del Buen Orden y más propiedades de $<$ serán estudiadas con mayor detalle en entradas posteriores. Con esto en mente demostramos el teorema de Recursión Débil.

Demostración. Recordemos que por definición, toda función con dominio $A$ y codominio $B$, es un subconjunto de $A\times B$, por lo que una buena idea es analizar el conjunto $\wp(\mathbb{N}\times X)$, definamos

\[\Re:=\{R\in\wp(\mathbb{N}\times X)\mid (0,x_{0})\in R \text{ y si }(n,x)\in R\text{, entonces }(\sigma(n),f(x))\in R\}\]

Esta definición se ve terriblemente complicada. Pero la intuición es clara: $\Re$ tiene a todas las posibles colecciones de parejas de $\mathbb{N}\times X$ que cumplen lo que queremos. El problema es que muchas de ellas no son funciones y tenemos que «arreglar esto».

Probablemente, notarás alguna similitud entre el conjunto $\Re$ y el conjunto de los subconjuntos inductivos (que se menciona en La construcción de los naturales). Siguiendo esta analogía, definiremos $g:=\bigcap \Re$ (podemos hacer esta intersección ya que $\Re$ no es vacío pues $\mathbb{N}\times X$ está en $\Re$).

Demostremos que $g\in \Re$:

Por las propiedades de la intersección, tenemos que $g\subset\mathbb{N}\times X$, por lo que $g\in \wp(\mathbb{N}\times X)$. Veamos que $(0,x_{0})\in g$. Sea $R\in\Re$ arbitrario, entonces $(0,x_{0})\in R$, por lo que $(0,x_{0})\in\bigcap \Re=g$. Por último, si $(n,x)\in g$, demostremos que $(\sigma(n),f(x))\in g$, para esto, sea $R\in \Re$ arbitrario, como $(n,x)\in g$, entonces $(n,x)\in R$, por lo que $(\sigma(n),f(x))\in R$. Es decir, $(\sigma(n), f(x))\in\bigcap \Re=g$. Por todo lo anterior, $g\in\Re$.

Veamos ahora que $Dom(g)=\mathbb{N}$:

Usemos el quinto axioma de Peano, como $(0,x_{0})\in g$, entonces $0\in Dom(g)$. Supongamos ahora que $n\in Dom(g)$ y demostremos que $\sigma(n)\in Dom(g)$, por la hipótesis de inducción, existe $x\in X$ tal que $(n,x)\in g$, y como $g\in\Re$, tenemos que $(\sigma(n),f(x))\in g$, pero esto quiere decir que $\sigma(n)\in Dom(g)$. Entonces $Dom(g)$ es inductivo, entonces $Dom(g)=\mathbb{N}$.

Demostremos ahora que $g$ sí es función. Para esto, tenemos ver que «cada natural se va a un sólo elemento», en símbolos, si $(n,x),(n,y)\in g$ entonces $n=m$.

Aquí es donde ocuparemos el Principio del Buen Orden. Consideremos $S:=\{n\in\mathbb{N}\mid (n,x),(n,y)\in g \text{ y } x\neq y \}$. Procedamos por contradicción, supongamos que $S\neq\emptyset$, entonces, $S$ tiene un elemento mínimo, denotémoslo por $n$.

Si $n=0$, entonces existe $x\in X$ tal que $(0,x)\in X$ y $x\neq x_{0}$. Entonces consideremos $g’=g\setminus\{(0,x)\}$. Notemos que $g’\in\Re$, ya que $(0,x_{0})\in g’$, ya que $(0,x_{0})\neq (0,x)$. Además si $(k,a)\in g’$, entonces $(k,a)\in g$, por lo que $(\sigma(k),f(a))\in g$, y como $0$ nunca es el sucesor de otro número, tenemos que $(\sigma(k),f(a))\neq(0,x)$, por lo tanto $(\sigma(k),f(a))\in g’$, es decir, $g’\in \Re$, lo que implica que $g=\bigcap \Re\subset g’=g\setminus\{(0,x)\}$ lo cual es absurdo, por lo que $n\neq 0$.

Como $n\neq 0$, debemos tener que existe $m$ tal que $\sigma(m)=n$ ¿Por qué?. Y como $n$ es el mínimo en $S$, tenemos que $m\not\in S$, es decir, existe un único $x\in X$ tal que $(m,x)\in g$, esto implica que $(\sigma(m),f(x))=(n,f(x))\in g$, y como $n\in S$, debe existir $y\in X$, $y\neq f(x)$ tal que $(n,y)\in g$. Análogamente a como lo hicimos antes, consideremos $g’=g\setminus (n,y)$ y veamos que $g’\in \Re$. Como $(n,y)\neq(0,x_{0})$, tenemos que $(0,x_{0})\in g’$. Más aún, si $(k,a)\in g’$, demostremos que $(\sigma(k),f(a))\in g’$, para esto supongamos que no.

Como $(k,a)\in g’$, tenemos que $(k,a)\in g$, por lo que $(\sigma(k),f(a))\in g$, esto implica que $(\sigma(k),f(a))=(n,y)$ ya que este es el único elemento de $g$ que no está en $g’$. Como $\sigma(k)=n=\sigma(m)$, concluimos, por la inyectividad de $\sigma$, que $k=m$. Esto quiere decir que $(k,a)=(m,a)\in g$, pero recordando que $x$ es el único elemento relacionado con $m$, concluimos que $x=a$, en síntesis, $(k,a)=(m,x)$, por lo que $(\sigma(k),f(a))=(\sigma(m),f(x))=(n,f(x))\neq(n,y)$. Esto implica que $(\sigma(k), f(a))\in g’$, contradiciendo nuestra suposición de que no lo estaba.

Entonces hemos probado que $(0,x_{0})\in g’$ y que cada vez que $(k,a)\in g’$, también lo está $(\sigma(k), f(a))$. Esto quiere decir que $g’\in\Re$, y como lo hicimos anteriormente, tendremos que $g=\bigcap \Re\subset g’=g\setminus\{(n,y)\}$, lo cual es una contradicción. Esto quiere decir, que suponer que $S$ tiene un elemento mínimo, es absurdo, por lo que $S=\emptyset$. Lo que traducido quiere decir que para todo $n\in\mathbb{N}$, existe un único $x\in X$ tal que $(n,x)\in g$. Es decir, que $g$ sí es una función.

Demostremos que $g$ satisface las dos propiedades del Teorema.

Ya vimos que $g\in \Re$, por lo que $g(0)=x_{0}$. Sea ahora $n\in \mathbb{N}$ y $x=g(n)$, de nuevo, como $g\in\Re$, tenemos que $g(\sigma(n))=f(x)=f(g(n))$.

Por último, demostremos la unicidad de $g$.

Si $h:\mathbb{N}\longrightarrow X$ es otra función que satisface las características del Teorema, consideremos $A=\{n\in\mathbb{N}\mid h(n)=g(n)\}$, como $h(0)=x_{0}=g(0)$. Tenemos que $0\in A$. Supongamos que $n\in A$. Tendríamos entonces que $h(\sigma(n))=f(h(n))=f(g(n))=g(\sigma(n))$, es decir que $\sigma(n)\in A$, por lo que $A$ es inductivo, y por consiguiente, $A=\mathbb{N}$. En resumen, $h$ y $g$, coinciden en dominio, codominio y regla de correspondencia, entonces $h=g$, como debíamos probar.

$\square$

La demostración del teorema de Recursión Fuerte requiere de algunos detalles adicionales, pero puede deducirse del teorema de Recursión Débil. Dejamos esto como uno de los problemas de la tarea moral.

Más adelante…

El teorema de Recursión será la mayor herramienta que tendremos para poder darle una forma más familiar a los números naturales, ya que las operaciones de suma y multiplicación, que veremos en la siguiente entrada, tendrán una definición recursiva.

Y así como el teorema de la Recursión nos permitirá definir, usaremos continuamente el principio de Inducción para poder demostrar las numerosas propiedades que estas operaciones tienen.

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.

Demuestra el 5° Axioma de Peano a partir del Principio de Inducción.
Demuestra que si $n\neq 0$ entonces existe $m$ tal que $\sigma(m)=n$.
¿Qué función $g$, satisface que $g(0)=1$ y $g(\sigma(n))=2\cdot g(n)$? ¿Qué función $f$ estamos ocupando?
¿Qué conjunto y que función nos permitiría definir la sucesión de Fibonacci $a_{n+2}=a_{n+1}+a_{n}$ usando el Teorema de Recursión?
Demuestra el Teorema de Recursión Fuerte, usando el Débil. Sugerencia: Considera, $F(n,x):\mathbb{N}\times X\longrightarrow \mathbb{N}\times X$, como $F(n,x)=(\sigma(n),f_{\sigma(n)}(x))$.

Entradas relacionadas

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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»

Geometría Analítica I: El espacio vectorial R²

Por Elsa Fernanda Torres Feria

6 respuestas

Introducción

En la entrada anterior llegamos a una equivalencia entre un punto en el plano euclidiano y parejas de números $(x,y)$, donde $x, y \in \mathbb{R}$. Podemos imaginarnos entonces el conjunto de todas las parejas ordenadas de números reales como $\mathbb{R} \times \mathbb{R} = \mathbb{R}^2$, donde $\times$ hace referencia al producto cartesiano (en general para conjuntos $A$ y $B$, $A \times B := \{ (a,b) : a \in A, b \in B \}$).

Con esto en mente, es posible imaginaros a los postulados de Euclides ya no como afirmaciones incuestionables, sino como consecuencias de una geometría construida a partir de las parejas de números reales. Ahora nuestra base será la teoría de conjuntos, los números reales y las parejas ordenadas. Usaremos los axiomas y propiedades que tienen para construir nuestros objetos.

Para entender mejor cómo se trabajará en el espacio formado por todas las parejas $(x,y)$ de reales, comencemos esta entrada hablando de los números reales.

Los números reales

Como advertencia, esta sección tiene muchos símbolos. Es normal. Muy muy a grandes rasgos, lo que queremos recordar aquí es que los reales se pueden sumar, restar, multiplicar y dividir (excepto divisiones entre cero). Y que todas estas operaciones tienen propiedades bonitas.

A partir de este punto, pensaremos en los reales como algo que sabemos con seguridad puede ser construido, y tomaremos como ciertos todos los axiomas que éstos cumplen. Los axiomas se pueden resumir en la siguiente frase, que desglosaremos una vez enunciada:

«$\mathbb{R}$ es un campo ordenado y completo»

Que $\mathbb{R}$ sea un campo hace referencia a que como conjunto, tiene las operaciones de suma ($+$) y producto ($\cdot$) definidas tales que:

$\mathbb{R}$ con la suma, es un grupo conmutativo.
- La suma es asociativa, es decir: $ \forall a,b,c \in \mathbb{R}$, se tiene que $(a+b)+c=a+(b+c)$ ($\forall$ se lee para todo).
- Existe $ 0 \in \mathbb{R}$ tal que $\forall a \in \mathbb{R}$, $a+0=a=0+a$.
- Existe $ b \in \mathbb{R}$ tal que $a+b=0=b+a$. ($b=-a$).
- Es conmutativa, es decir, $\forall a,b \in \mathbb{R}$, se tiene que $a+b=b+a$.
$\mathbb{R} \setminus \{0\}$ (los reales sin el elemento cero) con el producto, es un grupo conmutativo; de manera análoga a la suma tenemos:
- El producto es asociativo: $\forall a,b,c \in \mathbb{R}$, se tiene que $(ab)c=a(bc)$ (nota que estamos omitiendo el símbolo de multiplicación).
- Existe $ 1 \in \mathbb{R}$ tal que $\forall a \in \mathbb{R}$, $a\cdot1=a=1\cdot a$.
- Existe $ b \in \mathbb{R}$ tal que $ab=1=ba$. ($b=\frac{1}{a}$).
- Es conmutativo, es decir, $\forall a,b \in \mathbb{R}$, se tiene que $ab=ba$.
La suma y el producto se distribuyen: $\forall a,b,c \in \mathbb{R}$, se tiene que $a(b+c)=ab+ac$.

Que sea ordenado nos indica que tenemos una relación que es un orden total y es compatible con la suma y el producto. $\forall a,b,c\in \mathbb{R}$:

Se cumple exactamente una de las siguientes relaciones: $a<b$, $b<a$, $a=b$.
Si $a \leq b$ y $b \leq c$, entonces $a \leq c$.
Si $a \leq b$, entonces $a+c \leq b+c$.
Si $a,b \geq 0$ , entonces $ab \geq 0$.

Por último, que sea completo es una noción formal en la cual no nos enfocaremos mucho, pero que a grandes rasgos quiere decir que en los números reales «no hay hoyos», lo cual es muy importante para cuando se quiere usar este sistema numérico para hacer cálculo diferencial e integral.

Por lo que vimos en la entrada anterior, podemos representar cualquier punto en el espacio euclidiano con una pareja de números reales. Ya que hemos dado un pequeño repaso formal de la estructura de $\mathbb{R}$ (todo esto lo cumple cada entrada de un punto $(a,b)$), demos el siguiente paso y exploremos el espacio vectorial $\mathbb{R}^2$.

Espacio vectorial $\mathbb{R}^2$

Comencemos definiendo formalmente un concepto que exploramos en la entrada anterior: el vector.

Definición. Un vector $v$ con dos entradas, es una pareja ordenada de números reales $v=(x,y)$.

Ejemplos. Algunos vectores en $\mathbb{R}^2$ son:

$(1,4)$
$(-3,2)$
$(\pi,1)$
$(2.3,-e)$

Utiliza el siguiente interactivo de GeoGebra: mueve el punto $C$ y explora cómo el vector cambia con esta acción.

Definición. El conjunto de todos los vectores con dos elementos (ambos reales) es $\mathbb{R}^2$. En símbolos tenemos que:

$\mathbb{R}^2=\{(x,y): x,y \in \mathbb{R} \}$

Si realizaste la tarea moral anterior, te habrás dado cuenta que podemos encontrar ciertas regiones geométricas al imponer condiciones sobre las entradas de un vector. En la tarea se hace referencia a áreas muy determinadas conocidas como cuadrantes, pero no son las únicas regiones existentes. Hagamos un ejercicio de esto.

Problema. Ubica dentro del plano de dos dimensiones las siguientes regiones geométricas definidas al imponer ciertas restricciones en las entradas de un vector:

$\{ (x,y) \in \mathbb{R}^2 : x \leq 0, y \geq 1 \}$
$\{ (x,y) \in \mathbb{R}^2 : x \geq \pi , y \leq \pi \}$
$\{ (x,y) \in \mathbb{R}^2 : x \geq y \}$

Solución. Para encontrar estas áreas basta con ubicar la región en la que se vale cada condición por separado. La intersección de las regiones será la región que buscamos. Esto se vale para los dos primeros incisos.

Utiliza el siguiente interactivo de GeoGebra en el que ya están las condiciones para visualizar la primera región geométrica para localizar la región del segundo inciso.

¿Qué pasa con el inciso 3? Puede parecer más complicado porque ahora las coordenadas están conectadas en una sola restricción. Antes de introducir la condición en GeoGebra, imagina cuál es la región en la que la condición se cumple.

Ahora, utilicemos el siguiente interactivo para usar lo que ya sabemos y determinar intuitivamente cuál es el área que determina la condición $x \geq y$. Pensemos en el caso específico $x = 1$, $y$ puede ser a lo más $1$ ($y \leq 1$); al restringir nuestra $x$ podemos obtener dos condiciones a partir de las cuales ya sabemos cómo encontrar la región en las que se cumplen. Si ves el interactivo, notarás que la intersección de las regiones es únicamente la recta definida por $x=1$ pero no toda, sino que sólo a partir de cuando $y=1$ hacia abajo. ¿qué pasa si mueves los deslizadores para cambiar los valores de $x$ y $y$ ? Se obtienen segmentos de recta correspondientes a un valor de $x$ fijo que comienzan cuando $y$ es menor o igual a ese valor.

Resulta que estos segmentos de recta se obtienen para cualquier valor de $x$. ¿qué pasa ahora cuando unes todas estas líneas? En este punto es importante recordar que en $\mathbb{R}$ hay un real entre cada dos reales. Entonces, se puede construir el segmento de recta del que hemos hablado. Por lo que la únión de todas estas rectas define un área, ¿ya imaginas cuál es? Verifícalo al escribir la condición $y \leq x$ en el interactivo anterior.

$\triangle$

La suma en $\mathbb{R}^2$

Regresando a la teoría, el siguiente paso lógico después de definir ciertos objetos (en este caso vectores), es averiguar cómo operan. Definamos entonces la suma y el producto escalar de vectores haciendo uso del conocimiento que ya tenemos acerca de las operaciones en los reales.

Definición. Sean $v_1, v_2 \in \mathbb{R}^2$ dados por $v_1=(x_1,y_1)$ y $v_1=(y_1,y_2)$. Su suma está dada por el vector

$v_1+v_2 := (x_1+x_2,y_1+y_2)$

Esto es, que la suma de vectoes se hace entrada a entrada y esta bien definida pues al final lo que estamos sumando son números reales.

Ejemplos.

$(-3,4) + (2,2)=(-3+2,4+2)=(-1,6)$
$(7,4) + (2,1)=(7+2,4+1)=(9,5)$
$(-3.-7) + (1,2)=(-3+1,-7+2)=(-2,-5)$

En el siguiente interactivo podrás ver el primer ejemplo de manera gráfica en el plano, donde los vectores de colores son los que se suman y el vector negro es el resultante.

Además de poder obtener el vector suma de manera algebraica hay otra manera más de hacerlo: En el mismo interactivo hay una copia de cada vector de color, escoge uno de los dos vectores de la suma y transpórtalo por completo y paralelo a sí mismo para que su punto de inicio no sea el origen, si no el punto donde termina el otro vector. Por ejemplo, deja el vector azul en su lugar y transporta al verde para que su punto de partida sea la flecha del vector azul. Si lo hiciste correctamente, notarás que ahora ese vector transportado termina en donde el vector resultante de la suma (negro) termina. Resulta que si quieres sumar dos vectores, puedes avanzar desde el origen hasta las coordenadas de uno de ellos y ahora »tomando» como origen ese punto al que llegaste, avanzar las coordenadas del otro vector. Al final llegarás al punto del vector resultante de la suma. Este método es conocido como el método del paralelogramo.

El producto escalar en $\mathbb{R}^2$

Otra operación importante en $\mathbb{R}^2$ es el producto escalar, que intuitivamente combina a un real y a un vector y «reescala» al vector por el factor dado por el número real.

Definición. Para $r$ un número real y $v_1 \in \mathbb{R}^2$ dado por $v_1=(x,y)$, el producto escalar $rv$ está dado por:

$rv:=(rx,ry)$

Ejemplos.

$4(7,3.5)=(28,14)$
$2(5,3)=(10,6)$
$2.3(6,3)=(13.8,6.9)$

Utiliza el siguiente interactivo moviendo el deslizador del valor $a$ que multiplica al vector $(5,3)$ para interiorizar lo que implica multiplicar un vector por un escalar. Si lo notas, lo único que hace es reescalarlo, y si el escalar es negativo, entonces le cambia el sentido, pero no la dirección.

Una última cosa que es muy importante mencionar es que hasta ahora no hemos dicho cómo multiplicar dos (o más vectores). Sólo tenemos un producto que toma un escalar (un real) y lo multiplica con un vector, cuyo resultado acaba siendo un vector.

Más adelante…

En esta entrada dimos un breve repaso acerca de los números reales que nos sirvió para entender el espacio $\mathbb{R}^2$ y las operaciones dentro de este. El desarrollo aquí hecho servirá como herramienta para construir la representación algebraica de una recta.

Tarea moral

Sean $v=(8,9)$, $w=(3,-2)$, $u=(-5-4)$. Calcula y dibuja las siguientes operaciones de vectores:
- $5v+3u$
- $u-3w$
- $2.5v+9w-u$
Demuestra en $\mathbb{R}$ que si $-1$ es el inverso aditivo de $1$, entonces $-a$ es el inverso aditivo de $a$.
Por los axiomas, sabemos que la conmutatividad se vale para la suma de reales, es decir, que si $a$ y $b$ son reales, entonces $a+b=b+a$. Pero en esta entrada definimos una nueva suma: la de vectores. De entrada, no sabemos qué propiedades cumple. A partir de las definiciones que dimos, y de los axiomas de los reales, demuestra que también se tiene $u+v=v+u$ para $u$ y $v$ vectores en $\mathbb{R}^2$.
Determina, si es posible, las regiones siguientes geométricas. Si dicha región es vacía, argumenta por qué.
- $\{ (x,y) \in \mathbb{R}^2 : x \leq y, y \geq x \}$
- $\{ (x,y) \in \mathbb{R}^2 : x \leq y, y > x \}$
- $\{ (x,y) \in \mathbb{R}^2 : x \leq 3, y > \pi \}$
En el interactivo de producto escalar siempre sucede que la línea que pasa por el extremo del vector verde y el extremo del vector rojo siempre pasa por el origen. ¿Por qué sucede esto?