Seminario de Resolución de Problemas: Geometría analítica

Por Fabian Ferrari

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Introducción

La geometría analítica se puede considerar la fusión de las ideas de la geometría euclidiana y el álgebra. Una de las funcionalidades de la geometría analítica es resolver problemas de geometría de una manera analítica, partiendo de la ubicación de los objetos geométricos en el plano cartesiano. A continuación veremos algunos problemas de la geometría analítica.

Un problema de rectas y puntos notables de un triángulo

Problema: Dado el triangulo $\triangle ABC$ inscrito en una circunferencias. Denotemos como $P$ a su baricentro y como $O$ a su circuncentro. Además, supongamos que $A(0,0)$, $B(a,0)$ y $C(b,c)$.
Expresa las coordenadas de $P$ y $O$ en términos de $a$, $b$ y $c$.

Solución: Tenemos que el baricentro $P$ es la intersección de las medianas del triángulo. Basta con que encontremos las ecuaciones de dos de las medianas para establecer un sistema de ecuaciones y encontrar las coordenadas de $P$.

Para obtener las medianas tenemos que determinar los puntos medios de los lados del triángulo.

Consideraremos los puntos los puntos medios de $AB$ y de $AC$, los cuales son $P_{m_{AB}}(\frac{a}{2},0)$ y $P_{m_{AC}}(\frac{b}{2},\frac{c}{2})$ respectivamente.

Ahora, determinamos la ecuación de la mediana que pasa por el punto medio de $AC$ y el vértice $B$


\begin{equation*}
\begin{align*}
y-\frac{c}{2}&=\frac{-\frac{c}{2}}{\frac{2a-b}{2}}(x-\frac{b}{2})\\
2y-c&=-\frac{c}{2a-b}(2x-b)\\
(2a-b)(2y-c)&=-2cx+bx\\
2(2a-b)y-2ac+bc&=-2cx+bc\\
2cx+2(2a-b)y&=2ac\\
cx+(2a-b)y&=ac
\end{alig*}
\end{equation*}

Para la mediana que pasa por el vértice $C$ y por el punto medio de $AB$, tenemos que

\begin{equation*}
\begin{align*}
y&=\frac{c}{\frac{2b-a}{2}}(x-\frac{a}{2})\\
(2b-a)y&=2cx-ac\\
2cx+(a-2b)y&=ac
\end{align*}
\end{equation*}

Establecemos el sistema de ecuaciones

\begin{equation*}
\begin{align*}
cx+(2a-b)y  &=ac \\
2cx + (a-2b)y &=ac
\end{align*}
\end{equation*}

Cuya solución es $x=\frac{ac+bc}{3}$ y $y=\frac{c}{3}$

Por lo tanto el punto del baricentro está dado por

\begin{equation*}
P\left(\frac{ac+bc}{3}, \frac{c}{3}\right)
\end{equation*}

Para obtener la coordenada del circuncentro tenemos que determinar las ecuaciones de las mediatrices y con ello calcular su intersección.

Tenemos que como la pendiente del segmento $AB$ es igual a $0$, tenemos entonces que la mediatriz del segmento es

\begin{equation*}
x=\frac{a}{2}
\end{equation*}

Por otro lado tenemos que la pendiente del segmento $AC$ es igual a $\frac{c}{b-a}$ con lo que la pendiente de la mediatriz de $AC$ es $\frac{a-b}{c}$, con lo que su ecuación está dada por

\begin{equation*}
\begin{align*}
y-\frac{c}{2}&=\frac{a-b}{c}(x-\frac{b}{2})\\
y&=\frac{2(a-b)(x-\frac{b}{2}+c^2}{2c}
\end{align*}
\end{equation*}

Sustituyendo $x=\frac{a}{2}$, tenemos que

\begin{equation*}
y=\frac{(a-b)^2+c^2}{2c}
\end{equation*}

Así, podemos concluir que el punto del circuncentro está dado por $O\left(\frac{a}{2},\frac{(a-b)^2+c^2}{2c}\right)$

$\square$

Recta tangente a una circunferencia


Problema: Encuentra la relación entre los parámetros $a$, $b$ y $c$ tales que la línea recta $l:\frac{x}{a}+\frac{y}{b}=1$ sea tangente a la circunferencia $C: x^2+y^2=c^2$.

Solución: Tenemos que la circunferencia está centrada el el origen $O(0,0)$ y tiene radio $r=c$.

Así, se debe cumplir que la distancia de la recta al origen debe de ser igual a $c$ para que se cumpla que sea tangente a la circunferencia.

i.e.

\begin{equation*}
\d(l,O)=\frac{|\frac{0}{a}+\frac{0}{b}-1|}{\sqrt{\frac{1}{a}+\frac{1}{b}}}=c
\end{equation*}

Tenemos entonces que

\begin{equation*}
\begin{align*}
\frac{|-1|}{\sqrt{\frac{1}{a}+\frac{1}{b}}}&=c\\
c^2\left(\frac{a+b}{ab}\right)&=1\\
\frac{a+b}{ab}&=\frac{1}{c^2}
\end{align*}
\end{equation*}

Concluimos que la condición que deben de cumplir los parámetros para que se cumpla que la recta $l$ sea tangente a la circunferencia $C$ es

\begin{equation*}
c^2=\frac{ab}{a+b}
\end{equation*}

$\square$

Circunferencia que pasa por tres puntos

Problema: Consideremos una circunferencia con centro en el origen y radio $1$. Si $M$ es un punto de la circunferencia, $N$ un punto diametralmente opuesto a $M$ y $A(2,3)$ un punto fuera de la circunferencia. Determina el lugar geométrico formado por los centros de las circunferencias que pasan por $M$, $N$ y $A$ al variar $M$

Solución: Sea $M(a,b)$, tenemos que $N$ por ser diametralmente opuesto está dado por $N(-a,-b)$. Si denotamos como $C_1(x,y)$ al centro de la circunferencia que pasa por $M$, $N$ y $A$, tenemos que las distancias desde los puntos dados al centro $C_1(x,y)$ son todas iguales.

\begin{equation*}
d(C_1,M)=d(C_1,N)=d(C_1,A)
\end{equation*}

Además,

\begin{equation*}
\begin{align*}
&d(C_1,M)=\sqrt{(x-a)^2+(y-b)^2}\\
&d(C_1,N)=\sqrt{(x+a)^2+(y+b)^2}\\
&d(C_1,A)=\sqrt{(x-2)^2+(y-3)^2}
\end{align*}
\end{equation*}

Como $d(C_1,M)=d(C_1,N)$ tenemos que

\begin{equation*}
\begin{align*}
(x-a)^2+(y-b)^2&=\sqrt{(x+a)^2+(y+b)^2}\\
-2ax-2by&=2ax+2by\\
ax+by&=0
\end{align*}
\end{equation*}

Por otro lado tenemos que $d(C_1,N)=d(C_1,M)$, entonces

\begin{equation*}
\begin{align*}
(x-a)^2+(y-b)^2&=(x-2)^2+(y-3)^2\\
-2ax-2by+a^2+b^2&=-4x-6y+2^2+3^2\\
-2ax-2by+1&=-4x-6y+4+9\\
-2ax-2by&=-4x-6y+12\\
-ax-by&=-2x-3y+6\\
(a-2)x+(b-3)y&=-6
\end{align*}
\end{equation*}

Al hacer la diferencia de esta última ecuación con la primera que obtuvimos, tenemos la ecuación:

\begin{equation*}
\begin{align*}
2x+3y&=6\\
2x+3y-6&=0
\end{align*}
\end{equation*}

Lo cual nos describe una línea recta

Por lo tanto, el lugar geométrico formado por los centros de las circunferencias que pasan por $M$, $N$ y $A$ al variar $M$, es la recta con ecuación general $2x+3y-6=0$

$\square$


Más problemas

Puedes encontrar más problemas de Geometría Analítica en la sección 8.2 del libro Problem Solving through Problems de Loren Larson.

Álgebra Superior II: Problemas de exponencial, logaritmo y trigonometría en los complejos

Por Claudia Silva

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Introducción

En entradas anteriores, vimos la construcción de los números complejos, sus operaciones y varias de sus características algebraicas. Conociendo ya las funciones exponencial y logaritmo, así como las funciones trigonométricas seno y coseno, vamos a iniciar con un breve análisis geométrico de la función exponencial. Posteriormente pasaremos a hacer unos ejercicios simples de operar dichas funciones en números complejos concretos.

Geometría de la exponencial compleja

Para empezar, estudiamos qué le hace la función exponencial al plano complejo de manera geométrica. Para hacer esto, tomamos varias rectas en el plano complejo para entender en qué se transforman tras aplicarles la función exponencial.

A grandes rasgos, cuando tomamos una recta vertical, la imagen de esta le da la vuelta al origen repetidamente. Cuando tomamos una recta horizontal, su imagen es un rayo que emana del origen (sin tocarlo).

En este video se explican estas ideas de manera visual.

Calcular una exponencial compleja

Lo siguiente que haremos es resolver un ejercicio de calcular la exponencial de un número complejo. Recuerda que, por definición, se tiene que $$e^{x+iy}=e^x\text{cis}(y).$$

Ejercicio. Expresa $e^{4+\frac{\pi}{6}i}$ en la forma $x+iy$.

Problema de logaritmo complejo

Recuerda que el logaritmo complejo funciona como inverso de la función exponencial. Para que esto sea cierto, tenemos que restringir la exponencial a una franja del plano complejo.

Por definición, tenemos que $$L(z)=\ln \norm{z} + \text{arg}(z)i.$$ Para que la definición funcione bien, es necesario que tomemos el argumento en el intervalo $(-\pi,\pi]$.

Resolveremos el siguiente ejercicio.

Ejercicio. Calcula $L\left(\frac{1}{2}+\frac{\sqrt{3}}{2} i\right)$.

Problema de trigonometría compleja

Por último, haremos un ejercicio de calcular una función trigonométrica compleja. Sólo necesitaremos la definición de la función coseno, pero por conveniencia, a continuación recordamos tanto la definición de seno, como la de coseno.

\begin{align*}
\cos(z)=\frac{e^{zi}+e^{-zi}}{2},
\sin(z)=\frac{e^{zi}-e^{-zi}}{2}.
\end{align*}

Con esto en mente, resolveremos el siguiente ejercicio.

Ejercicio. Calcula $\cos\left(\frac{\pi}{2}+\frac{\pi}{2} i\right)$.

Más tarde les subo fotos por si alguien tiene dificultades para ver los videos.

Más adelante…

Tarea moral

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»

Seminario de Resolución de Problemas: Sucesiones recursivas y recursiones lineales

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

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Introducción

En esta entrada estudiaremos aquellas sucesiones en las que un término está definido mediante términos anteriores. Estas son las sucesiones recursivas. Dentro de ellas hay unas muy especiales, que son las que satisfacen una recursión lineal. También hablaremos de eso.

En entradas anteriores ya hemos visto ejemplos de sucesiones recursivas. Por un lado, las sucesiones aritméticas y geométricas cumplen una recursión sencilla. Las sucesiones periódicas también se pueden poner en términos de una recursión.

Vimos otros ejemplos en la entrada de sucesiones monótonas y acotadas, en donde la recursion nos ayuda a demostrar algunas de estas propiedades.

Sucesiones recursivas

Una sucesión recursiva es una sucesión $\{x_n\}$ en la que, intuitivamente, cada término depende de los anteriores. La regla que dice cómo está relacionado cada término con los de antes le llamamos la regla o fórmula recursiva. Usualmente los primeros términos de la sucesión están dados, y se les conoce como los términos iniciales.

Las sucesiones aritméticas son recursivas. Si $\{x_n\}$ es aritmética de término inicial $a$ y diferencia $d$, se comienza con $x_0=a$ y para $n\geq 0$ se satisface la recursión $x_{n+1}=x_n+d$. Similarmente, una sucesión geométrica $\{y_n\}$ de término inicial $s$ y razón $r$ se puede poner en términos recursivos: $y_0=s$ y para $n\geq 0$, se tiene $y_{n+1}=ry_n$.

Una sucesión periódica $\{z_n\}$ de periodo $p$ también satisface una recursión. Los términos iniciales $z_0,\ldots,z_{p-1}$ están dados y para $n\geq 0$ se tiene que $z_{n+p}=z_n$.

Las sucesiones recursivas pueden aparecer como parte del enunciado de un problema, o bien pueden aparecer de manera natural como parte de la solución de un problema.

Problema. Para un triángulo $T$ del plano se define otro triángulo $f(T)$ como sigue:

  • Se nombran los vértices $A,B,C$ de modo que $|BC|\leq |AC|\leq |AB|$.
  • Al punto medio de $BC$ se le nombra $M$.
  • Se rota el punto $A$ alrededor de $M$ en $180^\circ$ para obtener un punto $A’$.
  • Se define $f(T)$ como el triángulo $ACA’$.

Definimos una sucesión de triángulos como sigue. Se toma $T_0=T$. Luego, para $n\geq 0$ se define $T_{n+1}=f(T_n)$. ¿Es posible que esta sucesión tenga dos triángulos congruentes?

Sugerencia pre-solución. Es difícil estudiar las ternas de lados bajo la operación. Modifica el problema a entender otro parámetro que puedas estudiar fácilmente bajo las reglas dadas.

Solución. La respuesta es que en la sucesión no hay dos triángulos congruentes. De hecho, la observación clave es mostrar algo más fuerte: en la sucesión no hay dos triángulos con el mismo perímetro.

Tomemos un triángulo $T$. En el primer paso se nombran los vértices $ABC$ de modo que $BC$ el lado más chico del triángulo, y por lo tanto el ángulo en $A$ es menor estrictamente a $90^\circ$. Por esta razón, $A$ está fuera del círculo con diámetro $BC$, y por lo tanto la mediana $AM$ tiene longitud mayor a $\frac{|BC|}{2}$. El nuevo triángulo tiene lados de longitudes $|AB|$, $|AC|$ y $2|AM|>|BC|$.

Así, la sucesión de perímetros de los triángulos es estrictamente creciente. Por lo tanto, en la sucesión no puede haber dos triángulos con el mismo perímetro, y entonces no hay dos congruentes.

$\square$

Sucesiones recursivas y conteo

Las sucesiones recursivas aparecen también en problemas de combinatoria o de algoritmos, en donde ciertos casos o cierta cantidad de pasos se puede poner en términos de versiones más pequeñas del problema. Además, es posible que en un problema interactúen dos o más sucesiones de manera recursiva. Veamos un ejemplo.

Problema. Se tienen palabras de $10$ letras que usan los símbolos $a$, $b$ y $c$. ¿Cuántas de ellas no tienen dos $a$ consecutivas, ni dos $b$ consecutivas?

Sugerencia pre-solución. En vez de resolver el problema directamente, generalízalo a cuando se tienen palabras de $n$ letras. Para contar cuántas son, divide en casos de acuerdo a en qué símbolo terminan y plantea una recursión en términos de valores anteriores. Hay cierta simetría en $a$ y $b$. Aprovéchala.

Solución. Vamos a resolver un problema más general. Contemos las sucesiones sin dos $a$ ni dos $b$ consecutivas. Dividamos en los siguientes casos:

  • $\{x_n\}$ será la sucesión que cuenta cuántas de $n$ letras hay que terminen en $a$.
  • $\{y_n\}$ será la sucesión que cuenta cuántas de $n$ letras hay que terminen en $b$.
  • $\{z_n\}$ será la sucesión que cuenta cuántas de $n$ letras hay que terminen en $c$.

Por ejemplo, $x_1=y_1=z_1=1$, pues con una letra y con la letra final definida sólo hay una opción. Tenemos que $x_2=2$, que son $$ba,ca,$$ que $y_2=2$, que son $$ab,cb,$$ y que $z_3=3$, que son $$ac,bc,cc.$$ El problema nos pregunta por $x_{10}+y_{10}+z_{10}$.

La razón para partir en estos casos es que si sabemos en qué letra termina una sucesión, entonces sabemos exactamente cómo encontrar las que tienen una letra más de manera recursiva. Por ejemplo, para $n\geq 1$ tenemos que $x_{n+1}=y_n+z_n$, pues una palabra buena de $n+1$ letras que termina en $a$ se forma por una palabra buena de $n$ letras que no termina en $a$, y luego al final se le pone una $a$. Las tres recursiones que obtenemos son
\begin{align*}
x_{n+1}&=y_n+z_n\\
y_{n+1}&=x_n+z_n\\
z_{n+1}&=x_n+y_n+z_n.
\end{align*}

Ahora sí podemos hacer las cuentas únicamente haciendo operaciones, sin la dificultad que implica llevar el conteo de casos en el problema original. La siguiente tabla se puede llenar fácilmente, llenando renglón a renglón de arriba a abajo. Además, la simetría del problema en $a$ y $b$ hace que las sucesiones $x_n$ y $y_n$ sean iguales, así que también podemos aprovechar esto al momento de hacer las cuentas:

$n$$x_n$$y_n$$z_n$
$1$$1$$1$$1$
$2$$2$$2$$3$
$3$$5$$5$$9$
$4$$14$$14$$19$
$5$$33$$33$$47$
$6$$80$$80$$113$
$7$$193$$193$$273$
$8$$466$$466$$659$
$9$$1125$$1125$$1591$
$10$$2716$$2716$$3841$
Tabla de valores de las sucesiones

De esta manera, la cantidad total de palabras que pide el problema es $$2716+2716+3841=9273.$$

$\square$

Recursiones lineales

Hay un tipo de sucesiones recursivas especiales, que cumplen que cada término depende de pocos términos anteriores y de manera lineal.

Por ejemplo, la sucesión de Fibonacci satisface $F_0=0$, $F_1=1$ y para $k\geq 0$ se tiene que $$F_{k+2}=F_k+F_{k+1}.$$ Aquí la recursión depende de los dos términos inmediatos anteriores, y cada uno de ellos aparece linealmente. Por ello, decimos que es una recursión lineal de orden 2.

La definición general es la siguiente.

Definición. Una sucesión $\{x_n\}$ de reales satisface una recursión lineal de orden $m$ si los primeros $m$ términos $x_0,\ldots,x_{m-1}$ están dados, y además existen reales $a_0,\ldots,a_{m-1}$ tales que para $k\geq 0$ se satisface la recursión lineal $$x_{m+k}=a_0x_k+a_1x_{k+1}+\ldots+a_{m-1}x_{m+k-1}.$$

El siguiente método nos ayuda en varios casos a pasar una sucesión que satisface una recursión lineal a una fórmula cerrada.

Primero, tomamos una sucesión $\{x_n\}$ como la de la definición. Luego, consideramos el siguiente polinomio de grado $m$: $$P(x)=x^m-a_{m-1}x^{m-1}-\ldots-a_0.$$

Supongamos que $r$ es una raíz de $P$. Afirmamos que la sucesión $\{r^n\}$ satisface la recursión. En efecto, como $r$ es raíz de $P$, tenemos que $$r^m=a_{m-1}r^{m-1}+\ldots+a_0,$$ y multiplicando ambos lados por $r^k$ tenemos que $$r^{m+k}=a_{m-1}r^{m+k-1}+\ldots+a_0r^k,$$ que es justo la recursión lineal (con los sumandos de derecha a izquierda).

Ahora, nota que si $\{x_n\}$ y $\{y_n\}$ satisfacen la recursión lineal, entonces para cualesquiera reales $c$ y $d$ tenemos que $\{cx_n+dy_n\}$ también. Entonces si hacemos combinaciones lineales de potencias de raíces de $P$ también tendremos sucesiones que satisfacen la recursión lineal. Resulta que en varios casos «todas las soluciones se ven así».

La discusión hasta aquí es un poco abstracta, así que hagamos un ejemplo concreto.

Problema. Determina una fórmula cerrada para la sucesión $\{A_n\}$ tal que $A_0=1$, $A_1=5$ y que satisface la recursión lineal de orden 2 $$A_{n+2}=-6A_n+5A_{n+1}.$$

Sugerencia pre-solución. Encuentra el polinomio asociado a la recursión. Si tiene raíces $\alpha$ y $\beta$, muestra que para cualesquiera reales $c$ y $d$ se tiene que $B(c,d)=\{c\alpha^n+d\beta^n\}$ satisface la recursión. Ya que nos dan los dos primeros términos, se puede encontrar los únicos $c$ y $d$ que funcionan para $\{A_n\}$.

Solución. El polinomio asociado a la recursión es $x^2-5x+6$, que tiene raíces $2\,\text{ y }\, 3$. Entonces, para cualesquiera reales $c$ y $d$ se tiene que la sucesión $B(c,d)=\{c2^n+d3^n\}$ satisface la recursión.

Además, necesitamos que los primeros términos sean $1\,\text{ y }\,5$ respectivamente, de donde obtenemos el sistema de ecuaciones para $c$ y $d$ siguiente:

\begin{align*}
1&=c2^0+d3^0=c+d\\
5&=c2^1+d3^1=2c+3d.
\end{align*}

La solución a este sistema es $c=-2$, $d=3$. De esta forma, la fórmula cerrada para $\{A_n\}$ es $$A_n=-2\cdot 2^n+3\cdot 3^n=3^{n+1}-2^{n+1}.$$

$\square$

Todos los pasos que hicimos en el problema anterior son reversibles, pero si quieres asegurarte de que todo va marchando bien, puedes mostrar por inducción que la fórmula dada es correcta.

Teorema para recursiones lineales de orden $m$

Resulta que cuando el polinomio asociado tiene $m$ raíces distintas, entonces el método anterior siempre funciona.

Teorema. Supongamos que la sucesión $\{x_n\}$ satisface la recursión lineal de orden $m$ $$x_{m+k}=a_0x_k+a_1x_{k+1}+\ldots+a_{m-1}x_{m+k-1}$$ para ciertos reales $a_0,\ldots,a_{m-1}$, y que las raíces del polinomio $$P(x)=x^m-a_{m-1}x^{m-1}-\ldots-a_0$$ son todas distintas y son $r_0,\ldots,r_{m-1}$. Entonces, existen únicos números $c_0,\ldots,c_{m-1}$ tales que para todo $n\geq 0$ se tiene $$x_n=c_0r_0^n+\ldots+c_{m-1}r_{m-1}^n,$$ y ellos se pueden encontrar mediante el sistema de $m$ ecuaciones lineales que queda al tomar $n=0,1,\ldots,m-1$.

No veremos la demostración de este teorema, pero aquí abajo lo usaremos para resolver algunos problemas.

Problema. La sucesión $\{B_n\}$ satisface que para toda $n\geq 0$ se tiene que $$B_{n+5}+B_n=-2(B_{n+4}+B_{n+1})-3(B_{n+3}+B_{n+2}).$$ Demuestra que esta sucesión es acotada.

Sugerencia pre-solución. Calcula el polinomio asociado. Factorízalo y muestra que todas sus raíces son diferentes.

Solución. Reacomodando los términos en la hipótesis, obtenemos que $\{B_n\}$ satisface una recursión lineal con polinomio asociado $$P(x)=x^5+2x^4+3x^3+3x^2+2x+1,$$ que se puede factorizar como $$(x^2+x+1)(x^3+x^2+x+1).$$

Las raíces del primer factor son las dos raíces cúbicas de la unidad que no sean uno digamos $w$ y $z$. Las del segundo factor son las $3$ raíces cuartas de la unidad que no sean uno, es decir $i$, $-1$ y $-i$.

Todos estos complejos tienen norma uno y además son distintos. De esta forma, por el teorema de recursiones lineales, existen únicos complejos $a,b,c,d,e$ tales que para toda $n$ se cumple $$B_n=aw^n+bz^n+ci^n+d(-1)^n+e(-i)^n.$$

De aquí podemos proceder de dos formas distintas. Una es simplemente tomando norma de ambos lados y usando la desigualdad del triángulo:

\begin{align*}
|B_n|&=\norm{aw^n+bz^n+ci^n+d(-1)^n+e(-i)^n}\\
&\leq \norm{aw^n}+\norm{bz^n}+\norm{ci^n}+\norm{d(-1)^n}+\norm{e(-i)^n}\\
&= \norm{a}+\norm{b}+\norm{c}+\norm{d}+\norm{e},
\end{align*}

lo cual muestra que $B_n$ está acotada.

La otra es usar que para cada raíz $m$-ésima de la unidad $\alpha$ y cualquier constante $r$ se tiene que $\{r\alpha^n\}$ es periódica de periodo $m$. De esta forma, $\{B_n\}$ es suma de sucesiones periódicas, y por lo tanto es periódica. Como es periódica, entonces es acotada.

$\square$

Existe una forma sistemática para lidiar con recursiones lineales cuando las raíces del polinomio anterior no son diferentes. Sin embargo, ella requiere de un buen entendimiento de matrices y diagonalización, que es un tema no trivial en álgebra lineal. De cualquier forma, el método anterior funciona en una gran variedad de situaciones.

Recursiones lineales y sumas de potencias

Quizás lo más importante del método anterior es que da la siguiente intuición:

«Las sucesiones $\{x_n\}$ que satisfacen una recursión lineal de orden $m$ y las expresiones del estilo $$S_n=c_0r_0^n+\ldots+c_{m-1}r_{m-1}^n$$ están fuertemente relacionadas.»

Así, cuando se tiene una combinación lineal de potencias $n$-ésimas, una de las primeras cosas que hay que hacer es ver si la recursión lineal que satisface nos ayuda para el problema. El siguiente problema es el Problema 1 de la primer Competencia Iberoamericana Interuniversitaria de Matemáticas

Problema. Muestra que para todo entero positivo $n$ se tiene que la expresión $\left(\frac{3+\sqrt{17}}{2}\right)^n+\left(\frac{3-\sqrt{17}}{2}\right)^n $ es un entero impar.

Sugerencia pre-solución. Ya discutimos cómo pasar de una recursión lineal a una suma de potencias. Ahora tienes que trabajar al revés para encontrar una recursión lineal que satisfaga la expresión del problema.

Solución. Sean $\alpha=\frac{3+\sqrt{17}}{2}$ y $\beta=\frac{3-\sqrt{17}}{2}$. El problema pide mostrar que para $n$ entero positivo se tiene que $x_n:=\alpha^n+\beta^n$ es un entero impar.

Como $\alpha$ y $\beta$ son raíces del polinomio
\begin{align*}
P(x)&=(x-\alpha)(x-\beta)\\
&=x^2-(\alpha+\beta)x+\alpha\beta\\
&=x^2-3x-2,
\end{align*}

se tiene que $x_n$ satisface la recursión lineal de orden dos siguiente: $$x_{n+2}=3x_{n+1}+2x_n.$$

Con esto, estamos listos para mostrar inductivamente que $x_n$ es impar para todo entero positivo $n$. Se tiene que $x_0=2$ y $x_1=\alpha+\beta=3$, de modo que por la recursión, $x_2=13$, así que la afirmación es cierta para $n=1,2$.

Si la afirmación es cierta hasta un entero positivo $n-1$, usamos la recursión para mostrar que $x_n=3x_{n-1}+2x_{n-2}$ es la suma de un entero impar y un entero par, de modo que $x_n$ es impar. Esto termina la demostración.

$\square$

Más problemas

Esta entrada es una extensión de la sección 7 del curso de sucesiones que impartí para los entrenadores de la Olimpiada Mexicana de Matemáticas. Puedes consultar las notas de este curso en el siguiente PDF, en donde hay más problemas de práctica:

Curso de SucesionesDescarga

Álgebra Lineal I: Proceso de Gram-Schmidt

Por Blanca Radillo

4 respuestas

Introducción

Durante esta semana hemos introducido el concepto de bases ortogonales y ortonormales, así como algunas propiedades especiales. Para poder aplicar los resultados que hemos visto, es necesario insistir en que las bases sean de este tipo (ortonormales). Ahora veremos cómo encontrar bases ortonormales usando algo llamado el proceso de Gram-Schmidt.

Recordando todos los problemas anteriores de este curso, decíamos que una base es un conjunto de vectores linealmente independientes y que el número de vectores coincide con la dimensión del espacio. Pero hasta este momento no nos interesó determinar si las bases eran ortonormales o no. Si nos pusiéramos a ver si lo eran, es probable que muy pocas lo sean. Entonces surgen dos preguntas, ¿será difícil encontrar una base ortonormal de un espacio vectorial? y ¿habrá alguna manera de construir una base ortonormal?

Proceso de Gram-Schmidt

La respuesta a la primera pregunta es «no, no es difícil», y justo la respuesta de la segunda pregunta es la justificación. Dada una base cualquiera del espacio vectorial, podemos construir una base ortonormal de ese mismo espacio gracias al siguiente teorema.

Teorema (Gram-Schmidt). Sean $v_1,v_2,\cdots,v_d$ vectores linealmente independientes en un espacio vectorial $V$ sobre $\mathbb{R}$ (no necesariamente de dimensión finita), con producto interior $\langle \cdot , \cdot \rangle$. Entonces existe una única familia de vectores ortonormales $e_1,e_2,\ldots,e_d$ en $V$ con la propiedad de que para todo $k=1,2,\ldots,d$, tenemos que

\begin{align*}
\text{span}(e_1,e_2,\cdots,e_k)&=\text{span}(v_1,v_2,\cdots,v_k), \quad \text{y} \quad\\
\langle e_k,v_k \rangle&>0.
\end{align*}

Demostración. Lo haremos por inducción sobre $d$, la cantidad de vectores con la que empezamos.

La base inductiva es cuando $d=1$. Tomamos un vector $e_1\in \text{span}(v_1)$, entonces podemos escribirlo como $e_1=\lambda v_1$ para cierta $\lambda$. Si queremos que $0<\langle e_1,v_1 \rangle=\lambda\norm{v_1}^2$, entonces $\lambda>0$. Además queremos que $e_1$ tenga norma igual a 1, entonces $$1=\norm{e_1}^2=\langle e_1,e_1 \rangle=\lambda^2\norm{v_1}^2,$$ lo cual es posible si $\lambda=\frac{1}{\norm{v_1}}$. Como $e_1$ es un múltiplo escalar de $v_1$, se tiene que $\text{span}(e_1)=\text{span}(v_1)$. Además, la construcción forzó a que $e_1=\frac{1}{\norm{v_1}} v_1$ sea el único vector que satisface las condiciones del teorema.

Hagamos ahora el paso inductivo. Tomemos un entero $d\geq 2$, y supongamos que el teorema es cierto para $d-1$. Sean $v_1,v_2,\cdots,v_d$ vectores en $V$ linelmente independientes. Por hipótesis, sabemos que existe una única familia de vectores ortonormales $e_1,\cdots,e_{d-1}$ que satisfacen las condiciones del teorema respecto a la familia $v_1,\cdots,v_{d-1}$. Es suficiente con probar que existe un único vector $e_d$ tal que $e_1,\cdots,e_d$ satisface el teorema con respecto a $v_1,\cdots,v_d$, esto es
\begin{align*}
\norm{e_d}&=1,\\
\langle e_d,e_i \rangle&=0 \quad \forall 1\leq i\leq d-1,\\
\langle e_d, v_d \rangle &> 0,
\end{align*}

y

$\text{span}(e_1,\cdots,e_d)=\text{span}(v_1,\cdots,v_d),$

ya que, por hipótesis, los casos de $k<d$ se cumplen.

La idea para construir $e_d$ es tomarlo de $\text{span}(v_1,\cdots,v_d)$, expresarlo como combinación lineal de estos y encontrar condiciones necesarias y suficientes sobre los coeficientes de $e_d$ para que satisfaga las conclusiones del teorema. Hagamos esto.

Sea $e_d$ un vector tal que $e_d\in\text{span}(v_1,\cdots,v_d)$. Por ser linealmente independientes y por hipótesis $$\text{span}(v_1,\cdots,v_d)=\text{span}(e_1,\cdots,e_{d-1})+\text{span}(v_d),$$ entonces podemos escribir $e_d$ como

$e_d=\lambda v_d +\sum_{i=1}^{d-1} a_i e_i$

para algunos $\lambda,a_1,\cdots,a_{d-1}$. Si resulta que $\lambda\neq 0$, esto también implicará que $\text{span}(e_1,\cdots,e_d)=\text{span}(v_1,\cdots,v_d)$.

Ahora, dado que $e_d$ debe formar una familia ortonormal con el resto de los vectores, para todo $j=1,\cdots,d-1$, tenemos que


\begin{align*}
0&=\langle e_d,e_j \rangle\\
&=\lambda\langle v_d,e_j\rangle + \sum_{i=1}^{d-1} a_i\langle e_i,e_j \rangle\\
&=\lambda\langle v_d,e_j \rangle +a_j,
\end{align*}

entonces $a_j=-\lambda\langle v_d,e_j \rangle$. Si logramos mostrar que hay un único $\lambda$ con el que se pueda satisfacer la conclusión del teorema, el argumento anterior muestra que también hay únicos $a_1,\ldots,a_{d-1}$ y por lo tanto que hay un único vector $e_d$ que satisface el teorema.

Sustituyendo los coeficientes anteriores, obtenemos que

$e_d=\lambda\left(v_d-\sum_{i=1}^{d-1} \langle v_d,e_i\rangle e_i \right).$

Notemos que si $z:=v_d-\sum_{i=1}^{d-1} \langle v_d,e_i\rangle e_i$ es cero, $v_d$ estaría en $$\text{span}(e_1,\cdots,e_{d-1}) = \text{span}(v_1,\cdots,v_{d-1}),$$ contradiciendo que los vectores $v_i$’s son linealmente independientes, entonces $z\neq 0$.

Ahora como queremos que $1=\norm{e_d}=|\lambda| \norm{z}$, esto implica que $|\lambda|=\frac{1}{\norm{z}}$.

Como además queremos que $\langle e_d,v_d \rangle >0$ y

$\langle e_d,v_d\rangle =\left\langle e_d,\frac{e_d}{\lambda}+\sum_{i=1}^{d-1} \langle v_d,e_i\rangle e_i \right\rangle=\frac{1}{\lambda},$

se deduce que $\lambda$ es único y está determinado por $\lambda=\frac{1}{\norm{z}}.$ Por lo tanto existe (y es único) el vector $e_d$ que satisface el teorema.

$\square$

Este proceso de construcción es mejor conocido como el proceso de Gram-Schmidt. La demostración da a la vez un algoritmo que nos permite encontrar bases ortogonales (y de hecho ortonormales). Veremos ejemplos de esto en la siguiente sección. Antes de eso, enunciaremos formalmente una de las conclusiones más importantes del teorema anterior.

Recuerda que un espacio Euclideano es un espacio vectorial de dimensión finita sobre $\mathbb{R}$ y con un producto interior. Podemos aplicar el proceso de Gram-Schmidt a cualquier base $v_1,\ldots,v_d$ de un espacio Euclideano $V$ y al final obtendremos una familia $e_1,\ldots,e_d$ de vectores ortonormales. Como sabemos que las familias de vectores ortonormales son linealmente independientes, y tenemos $d$ vectores, concluimos que $e_1,\ldots,e_d$ es una base ortonormal. En resumen, tenemos el siguiente resultado.

Corolario. Todo espacio Euclideano tiene una base ortonormal.

Ejemplos de aplicación del proceso de Gram-Schmidt

A continuación veremos algunos ejemplos que nos ayuden a clarificar más este algoritmo.

Ejemplo 1. Sean $v_1,v_2,v_3$ vectores en $\mathbb{R}^3$ (con el producto interior estándar) definidos por

$v_1=(1, 1, 0), \quad v_2=( 1, 1, 1), \quad v_3=( 1, 0, 1)$.

Es fácil ver que estos vectores son linealmente independientes. Entonces construyamos según el proceso de Gram-Schmidt la familia ortonormal de vectores $e_1,e_2,e_3$. Tenemos que

$e_1=\frac{v_1}{\norm{v_1}}=\frac{v_1}{\sqrt{2}}=\left(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},0\right)$.

Ahora, tomando $z_2=v_2-\langle v_2,e_1\rangle e_1$, tenemos que $e_2$ está definido como $\frac{z_2}{\norm{z_2}}$, entonces

\begin{align*}
z_2&=(1,1,1)-\left[(1,1,1)\cdot \left(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},0\right)\right]\left(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},0\right) \\
&=(1,1,1)-\left[\frac{2}{\sqrt{2}}\right]\left(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},0\right) \\
&=(1,1,1)-(2/2,2/2,0)\\
&=(1,1,1)-(1,1,0)=(0,0,1).
\end{align*}

Esto implica que $e_2=\frac{1}{1}(0,0,1)=(0,0,1)$. Finalmente tomando $z_3=v_3-\langle v_3,e_1 \rangle e_1 – \langle v_3,e_2 \rangle e_2$, sabemos que $e_3=\frac{z_3}{\norm{z_3}}$. Entonces

\begin{align*}
z_3&=v_3-\langle v_3,e_1 \rangle e_1 – \langle v_3,e_2 \rangle e_2 \\
&=(1,0,1)-\left(\frac{1}{2},\frac{1}{2},0\right)-(0,0,1) \\
&=\left(\frac{1}{2},-\frac{1}{2},0\right).
\end{align*}

Por lo tanto

$e_3=\frac{1}{\sqrt{1/2}}\left(\frac{1}{2}, -\frac{1}{2},0\right)=\left(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{-1}{\sqrt{2}},0\right).$

$\triangle$

Ejemplo 2. Sea $V$ el espacio de polinomios en $[0,1]$ con coeficientes reales de grado a lo más 2, con el producto interior

$\langle p,q \rangle =\int_0^1 p(x)q(x) dx.$

Sean $v_1=1$, $v_2=1+x$, $v_3=1+x^2$ vectores en $V$ que claramente son linealmente independientes. Encontraremos los vectores que nos da el proceso de Gram-Schmidt.

Primero calculemos

$\norm{v_1}^2=\int_0^1 1 dx= 1$,

entonces $e_1=\frac{v_1}{\norm{v_1}}=v_1=1$. Ahora calculemos $z_2$:

\begin{align*}
z_2&=v_2-\langle v_2,e_1 \rangle e_1 \\
&=1+x- \int_0^1 (1+x)dx=1+x-\left(1+\frac{1}{2}\right) \\
&=x-\frac{1}{2}.
\end{align*}

Haciendo la integral $$\int_0^1 \left(x-\frac{1}{2}\right)^2 dx$$ se obtiene que $\norm{z_2}=\sqrt{\frac{1}{12}}$, entonces $e_2=\sqrt{12}\left(x-\frac{1}{2}\right)$.

Por último, hay que calcular $z_3$ así como su norma. Primero,

\begin{align*}
z_3&=v_3-\langle v_3,e_1 \rangle e_1 – \langle v_3,e_2 \rangle e_2 \\
&=(1+x^2)-\int_0^1 (1+x^2)dx – 12\left(x-\frac{1}{2}\right)\int_0^1 (1+x^2)\left(x-\frac{1}{2}\right)dx \\
&=1+x^2-\left(1+\frac{1}{3}\right)-12\left(x-\frac{1}{2}\right)\left(\frac{1}{12}\right) \\
&=x^2-\frac{1}{3}-x+\frac{1}{2} \\
&=x^2-x+\frac{1}{6},
\end{align*}

y luego, con la integral $$\int_0^1 \left(x^2-x+\frac{1}{6}\right)^2 dx$$ se calcula que $\norm{z_3}=\frac{1}{6\sqrt{5}}$, por lo tanto $e_3=6\sqrt{5}\left(x^2-x+\frac{1}{6}\right)$.

$\triangle$

Aunque no es un proceso muy eficiente, nos garantiza que podemos encontrar una base ortonormal para cualquier espacio vectorial (con producto interior). Ya con una base ortonormal, podemos usar la descomposición de Fourier de la cual hablamos la entrada anterior y con ella todas las consecuencias que tiene.

Si quieres ver muchos más ejemplos del proceso en $\mathbb{R}^n$, puedes usar una herramienta en línea que te permite ver el proceso paso a paso en el conjunto de vectores que tu elijas. Una posible página es el Gram-Schmid Calculator de eMathHelp.

Más adelante…

En esta última entrada teórica de la unidad 3, vimos el método de Gram-Schmidt para construir una base ortonormal, que es un proceso algorítmico que parte de tener una base de un espacio y al final calcula una base ortonormal. También se vieron algunos ejemplos de la aplicación de este proceso para espacios vectoriales finitos como $\mathbb{R}^3$ y el espacio de polinomios en [0,1] de grado a lo más 2. Aunque no es una manera muy eficaz para encontrar una base ortonormal, sí te garantiza que lo que construye es una.

En la próxima entrada veremos ejercicios resueltos de los temas que hemos estado estudiando a lo largo de esta semana. 

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.

  • Verifica que con el valor $\lambda$ que se encontró en la demostración del teorema de Gram-Schmidt en efecto se obtiene un vector $e_d$ que satisface todas las conclusiones que se desean.
  • Revisa que los vectores que se obtuvieron en los ejemplos de aplicación del proceso de Gram-Schmidt en efecto son bases ortogonales de los espacios correspondientes.
  • Aplica el proceso de Gram-Schmidt a los polinomios $1$, $x$, $x^2$ en el espacio Euclideano de los polinomios reales de grado a lo más dos y producto interior $$\langle p, q \rangle = p(0)q(0)+p(1)q(1)+p(2)q(2).$$
  • Aplica el proceso de Gram-Schmidt a los vectores \begin{align*}(1,1,1,1)\\ (0,1,1,1)\\ (0,0,1,1)\\ (0,0,0,1)\end{align*} de $\mathbb{R}^4$ con el producto interior canónico (el producto punto).
  • Usa el Gram-Schmidt Calculator de eMathHelp para ver paso a paso cómo se aplica el proceso de Gram-Schmidt a los vectores \begin{align*}(1,2,1,1,-1)\\ (0,0,1,0,0)\\ (2,0,0,1,1)\\ (0,2,0,0,1)\\ (-3,0,0,1,0)\end{align*} de $\mathbb{R}^5$.

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Agradecimientos

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

Seminario de Resolución de Problemas: Sucesiones monótonas y acotadas

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

2 respuestas

Introducción

En entradas anteriores hablamos de sucesiones aritméticas y geométricas. También hablamos de sucesiones periódicas y pre-periódicas. Cuando una sucesión es de cualquiera de estos tipos, entonces no es tan compleja pues depende de pocos parámetros. Hay otros dos sentidos en los que podemos restringir una sucesión: orden y en tamaño. Esto nos da, respectivamente, las definiciones de sucesiones monótonas y acotadas.

Por un lado, para hablar de sucesiones acotadas se necesita una noción de distancia. Por otro, para hablar de sucesiones monótonas se necesita de una noción de orden. En las siguientes secciones veremos ejemplos numéricos, pero mucho de lo que discutimos en esta entrada es generalizable a espacios métricos o conjuntos ordenados arbitrarios.

A menos que digamos lo contrario, supondremos que las sucesiones de las que hablamos empiezan con un término de subíndice $0$, aunque esto en realidad no afecta las ideas que discutimos.

Sucesiones acotadas

Las sucesiones acotadas son aquellas que siempre están «cerca de un punto». Cuando estamos hablando de sucesiones de reales, o de elementos en un conjunto linealmente ordenado, podemos hablar de cotas por arriba y por abajo.

Definición. Sea $\{x_n\}$ una sucesión de reales. Decimos que $\{x_n\}$ es:

  • Inferiormente acotada si existe un real $m$ tal que $x_n\geq m$ para todo entero $n\geq 0$.
  • Superiormente acotada si existe un real $M$ tal que $x_n\leq M$ para todo entero $n\geq 0$.
  • Acotada si es inferiormente acotada y superiormente acotada.

Se puede usar como definición alternativa del tercer punto la conclusión de siguiente proposición. Esto permite definir sucesiones acotadas en cualquier espacio normado.

Proposición. Sea $\{x_n\}$ una sucesión de reales. Se tiene que $\{x_n\}$ es acotada si y sólo si existe un real $A\geq 0$ tal que $|x_n|\leq A$ para todo entero $n\geq 0$.

Cualquier sucesión periódica de reales toma sólo una cantidad finita de valores, así que es acotada. ¿Cómo son las sucesiones aritméticas y geométricas que son acotadas?

Problema. La sucesión $\{x_n\}$ está definida para $n\geq 1$ y está dada por $$x_n=3+\sqrt{3+\sqrt{3+\sqrt{\ldots\sqrt{3+\sqrt{3}}}}},$$ en donde tenemos $n$ signos de raíz cuadrada. Muestra que esta sucesión es acotada.

Sugerencia pre-solución. La notación es algo difícil. Usa una mejor notación, conjetura una cota superior trabajando hacia atrás, y pruébala por inducción.

Solución. El primer término es $3+\sqrt{3}$ y para $n\geq 1$ tenemos $$x_{n+1}=3+\sqrt{x_n} \geq 0.$$ Falta ver que la sucesión está acotada superiormente.

Trabajemos hacia atrás, suponiendo que podemos mostrar por inducción que un real $C$ es cota superior. Al hacer el paso inductivo, nos bastaría que $$3+\sqrt{C}\leq C.$$ Esto se cumple para muchos valores de $C$, por ejemplo, podemos tomar $C=9$.

Hagamos la prueba formalmente. Mostraremos que $\{x_n\}$ está acotada superiormente por $9$. El primer término es $3+\sqrt{3}$, que está acotado por $9$. Si $x_n$ está acotado por $9$, entonces $$x_{n+1}=3+\sqrt{x_n}\leq 3+\sqrt{9}\leq 3+3 \leq 9.$$ Esto termina la inducción y muestra que $\{x_n\}$ es acotada.

$\square$

Sucesiones monótonas

Otra forma de limitar los «movimientos» de una sucesión es a través de una noción de orden. Las siguientes definiciones son para sucesiones de reales, pero es sencillo extenderlas a cualquier conjunto parcialmente ordenado.

Definición. Sea $\{x_n\}$ una sucesión de reales. Decimos que $\{x_n\}$ es:

  • Creciente si para todo par de enteros enteros $k>l\geq 0$ se tiene que $x_k\geq x_l$.
  • Estrictamente creciente si para todo par de enteros enteros $k>l\geq 0$ se tiene que $x_k> x_l$.
  • Decreciente si para todo par de enteros enteros $k>l\geq 0$ se tiene que $x_k\leq x_l$.
  • Estrictamente decreciente si para todo par de enteros enteros $k>l\geq 0$ se tiene que $x_k<x_l$.

Las sucesiones monótonas son aquellas que cumplen alguna de las definiciones anteriores.

Aunque la definición requiere que cierta desigualdad se cumpla para todo par de índices $k>l\geq 0$, basta con demostrar que se cumple para $k=n+1$ y $l=n$, es decir, para índices consecutivos. Esto típicamente se reduce a demostrar una desigualdad. Hablaremos más adelante de técnicas para resolver desigualdades, pero por el momento veremos un ejemplo sencillo.

Problema. Muestra que la sucesión $\{x_n\}$ dada por $$x_n=\left(1 +\frac{1}{n}\right)^n$$ es estrictamente creciente.

Sugerencia pre-solución. Basta con que pruebes la desigualdad para subíndices consecutivos. Para hacer esto, usa el binomio de Newton y modifica el problema a comparar ciertos términos.

Solución. Tenemos que mostrar que $$\left(1+\frac{1}{n}\right)^{n} \leq \left(1+\frac{1}{n+1}\right)^{n+1}.$$

Para mostrar esto, primero demostraremos la siguiente desigualdad auxiliar para $0\leq k \leq n+1$: \begin{equation}\binom{n}{k}\frac{1}{n^k}\leq \binom{n+1}{k}\frac{1}{(n+1)^k}.\end{equation}

Si $k=n+1$, la desigualdad se cumple pues el término izquierdo es $0$. Para $0\leq k \leq n$, esta desigualdad es equivalente a la desigualdad $$\frac{\binom{n+1}{k}}{\binom{n}{k}}\geq \left(\frac{n+1}{n}\right)^k.$$ Usando la expresión en términos de factoriales y simplificando el lado izquierdo, tenemos que
\begin{align*}
\frac{\binom{n+1}{k}}{\binom{n}{k}}&=\frac{\frac{(n+1)!}{k!(n+1-k)!}}{\frac{n!}{k!(n-k)!}}\\
&=\left(\frac{n+1}{n}\right)\cdot\left(\frac{n}{n-1}\right)\cdot \ldots\cdot\left(\frac{n+2-k}{n+1-k}\right)
\end{align*}

Afirmamos que cada uno de los $k$ términos de la derecha es mayor o igual a $\frac{n+1}{n}$. Para ello, basta mostrar que la sucesión $\left\{\frac{m+1}{m}\right\}$ definida para $m\geq 1$ es decreciente. Pero esto es fácil de ver, pues cada término es $\frac{m+1}{m}=1+\frac{1}{m}$ que claramente decrece conforme $m$ crece. Con esto terminamos la prueba de la desigualdad auxiliar (1).

Sumando la desigualdad (1) para todos los valores de $k$ de $0$ a $n+1$ y usando el binomio de Newton, obtenemos la desigualdad deseada.

$\square$

Más allá de sucesiones monótonas

De entre las sucesiones monótonas, hay algunas que podemos entender mejor. Una sucesión de reales puede ser estrictamente creciente, y no irse a infinito. Por ejemplo, considera la sucesión: $$0.3, 0.33, 0.333, 0.3333,\ldots$$ en donde de un término al siguiente se agrega un dígito $3$. Esta sucesión es estrictamente creciente, pero todos los términos son menores a $\frac{1}{3}$.

Hay diferentes grados de información que podemos tener de una sucesión con respecto a cuánto crece. En cada uno de los siguientes puntos, cada vez sabemos mejor qué tanto crece la sucesión:

  • Saber que la sucesión es creciente
  • Saber que es estrictamente creciente
  • Determinar si es acotada superiormente
  • Conocer qué tan rápido crece

Por supuesto, hay una jerarquía análoga para funciones decrecientes.

Veamos un ejemplo de entender bien el crecimiento de una sucesión. El siguiente problema apareció en uno de los concursos de matemáticas Pierre Fermat que organiza el IPN.

Problema. Considera una sucesión $\{a_n\}$ de reales tal que $a_0>0$ y para cada $n\geq 0$ se cumple que $a_{n+1}=a_n+\frac{1}{a_n}$. Muestra que $a_{200}>20$.

Sugerencia pre-solución. En vez de entender la sucesión $\{a_n\}$, modifica el problema a entender la sucesión $\{a_n^2\}$, que es más fácil de estudiar cómo crece. En cierta forma, tendrás que generalizar el problema, entendiendo qué tan grande es cada término.

Solución. Es fácil ver que la sucesión es creciente. Para ello podemos probar simultáneamente por inducción que cada término es positivo y mayor que el anterior. Sin embargo, esto es todavía muy débil para nuestros fines: aún no sabemos si la sucesión superará $20$ y, peor aún, no sabemos si sucederá antes del término $200$.

Quedémonos con el hecho de que $a_n$ es de términos positivos. Pero en vez de estudiar cómo crece $\{a_n\}$, mejor estudiamos cómo crece $\{a_n^2\}$. Observemos que
\begin{align*}
a_{n+1}^2&=\left(a_n+\frac{1}{a_n}\right)^2\\
&=a_n^2+2+\frac{1}{a_n^2}\\
&>a_n^2+2,
\end{align*}

de modo que podemos probar inductivamente que $a_n^2\geq 2n$. De aquí, deducimos que $a_n\geq \sqrt{2n}$. En particular, $a_{200}\geq \sqrt{400}=20$.

$\square$

Descenso infinito

Una herramienta bastante útil para la resolución de problemas con enteros es el siguiente resultado. En cierto sentido, habla de cómo son las sucesiones monótonas y acotadas de enteros.

Teorema (principio del descenso infinito). No existen sucesiones estrictamente decrecientes e inferiormente acotadas de enteros.

De manera similar, no existen sucesiones estrictamente crecientes y superiormente acotadas de enteros.

Veamos un ejemplo de la Olimpiada Centroamericana de Matemáticas.

Problema. Aplicar un desliz a un entero positivo $n\geq 5$ consiste en cambiar a $n$ por $\frac{n+p^2}{p}$, con $p$ un divisor primo de $n$. Muestra que tras aplicar repetidamente deslices a un entero $n\geq 5$, siempre se llega a $5$.

Sugerencia pre-solución. Usa el principio de descenso infinito.

Solución. Si comenzamos con $n=5$, la única opción es pasar a $\frac{5+25}{5}=6$. Si comenzamos con $n=6$, ambos deslices (con $2$ ó $3$) nos llevan a $5$.

Veremos que a partir de cualquier entero $n\geq 7$, tras aplicar deslices siempre se llega a $5$.

Afirmamos lo siguiente:

  • Si $n$ es primo, sólo tiene un desliz que lo pasa a $n+1$.
  • Para $n\geq 7$ no primo, aplicar un desliz lo disminuye en al menos $2$.
  • Para $n\geq 5$, aplicar un desliz lo lleva a un número mayor o igual a $5$.

La primera afirmación es fácil de ver, pues si $n=p$, el único divisor primo que tiene es $p$ y así, el único desliz que tiene lo manda a $$\frac{p^2+p}{p}=p+1=n+1.$$

Para la segunda afirmación, necesitamos mostrar que si $n\geq 7$ no es primo y $p$ lo divide, entonces $$\frac{n+p^2}{p}\leq n-2.$$ Reescribiendo esta afirmación, necesitamos mostrar que $$np\geq p^2+n+2p.$$ Como $n$ no es primo, $n=pq$ con $q\geq 2$. Como $p$ es primo, $p\geq 2$.

Reescribiendo la desigualdad que queremos mostrar en términos de $p$ y $q$, y cancelando un factor $p$ de ambos lados, lo que necesitamos es $$pq\geq p+q+2.$$ restando $p+q-1$ de ambos lados y factorizando el lado izquierdo, esto es equivalente a $$(p-1)(q-1)\geq 3.$$

Hagamos un análisis de casos para los primos $p$ y $q$

  • Si $p=q=2$ entonces $n=4$, que no es un caso que nos interese.
  • Si $p=2$ y $q=3$, o $p=3$ y $q=2$, entonces $n=6$, pero para la segunda afirmación estamos suponiendo $n\geq 7$.
  • Así, $p\geq 3$ y $q\geq 3$, de modo que $(p-1)(q-1)\geq 4$, que implica la desigualdad que queremos.

Esto prueba la segunda afirmación.

La tercera afirmación se prueba notando que tras el desliz, un número se va a $\frac{n}{p}+p \geq 2\sqrt{n}\geq 2\sqrt{5}>4$, y como esta esta expresión es entera, se tiene $\frac{n}{p}+p\geq 5$.

Estamos listos para dar la prueba. Por la tercer afirmación, la sucesión siempre es $\geq 5$. Si acaso la sucesión crece, fue porque teníamos un primo $p$ que pasó a $p+1$. Pero entonces $p+1$ no es primo y al paso siguiente es menor o igual a $p-1$ por la segunda afirmación. Así, cada dos pasos, la sucesión decrece estrictamente, a menos que pase por $6$. Por el principio de descenso infinito, no es posible que siempre decrezca. Así, en algún momento pasa por $6$, y entonces al paso siguiente será $5$.

$\square$

Más problemas

Esta entrada es una extensión de las secciones 1, 2 y 3 del curso de sucesiones que impartí para los entrenadores de la Olimpiada Mexicana de Matemáticas. Puedes consultar las notas de este curso en el siguiente PDF, en donde hay más problemas de práctica:

Curso de SucesionesDescarga