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Cálculo Diferencial e Integral I: Introducción. Repaso: Teoría de Conjuntos (Parte 1)

Introducción

Probablemente en el bachillerato ya habrás tomado algún curso de matemáticas en el que te presentaron varios de los conceptos íntimamente relacionados con el cálculo. Por lo que has oído hablar de números reales, funciones, derivadas – por citar algunos-, pero en algún momento te has preguntado: ¿De dónde salió todo eso?, ¿Por qué podemos asegurar lo que nos enseñan nuestros profesores o leemos en los libros de texto?

En esta entrada veremos un poco sobre la motivación histórica del cálculo, y a lo largo de todo el curso haciendo uso del concepto de demostración buscaremos dar respuesta a la segunda pregunta planteada.

Así, ¡comenzamos!

Veloz cómo una tortuga

Imagina que un grupo de amigos te retan a una carrera contra una tortuga. Te dicen que, si lograrás pasar por delante de ella y llegar primero a la meta, ganas un auto del año.

Sabiendo que la tortuga es extremadamente lenta en su caminar, decides darle ventaja para hacer la apuesta más interesante. Cuando ella se encuentra en el punto marcado en la imagen, finalmente comienzas a avanzar, en ese momento todos se percatan que no logras alcanzarla. ¿Cómo es esto posible?

Si nos detenemos un momento para observar lo que está pasando siempre que llegues a un punto por el cuál la tortuga ya ha pasado, ella ya se encontrará en otro delante de ti. Por lo que haberle dado ventaja al final no parece haber sido una buena elección.

Esta idea fue planteada por el filósofo griego Zenón de Elea en una de sus paradojas conocida como Aquiles y la tortuga. Su planteamiento desconcertó a los intelectuales de la época que consideraban que todo en la naturaleza es mutable, ya que: “No te bañas dos veces en las mismas aguas de un río”.

Así el problema del movimiento se volvió de interés no sólo para los filósofos, si no también para los matemáticos. Por lo que podemos considerar como uno de los propósitos del Cálculo el establecer un modelo del movimiento. Veremos más adelante que el conocimiento de los números y las funciones reales se vuelve elemental para dicha tarea.

Tarea moral

Una historia de amor

Un par de enamorados desean verse. Uno de ellos se encuentra en el punto $A$ de la ciudad y el otro en el punto $B$. Cuando el enamorado del punto A se dispone a ponerse en marcha para llegar al punto $B$, un hombre en la calle le pregunta: ¿estás seguro de que puedes desplazarte al punto $B$?

Perplejo el enamorado $A$ responde: “No entiendo su pregunta, ¿por qué no podría?”

El hombre sonriendo le plantea lo siguiente: “Mira, para que puedas llegar a $B$ primero deberás pasar por el punto $C$ que se encuentra a la mitad de la distancia entre $A$ y $B$. Pero… también para llegar a $C$ debes pasar por el punto $D$ que se encuentra a la mitad de la distancia entre $A$ y $C$, ¿no?

Y si te lo piensas bien así será sucesivamente, pasarás una vez por cada punto que se encuentre a la mitad de la distancia de cualesquiera dos. Ahora dime ¿en algún momento podrás moverte de tu posición $A$? ”

Desconcertado, el enamorado $A$ se detiene a pensar sobre lo sucedido.

  • ¿Qué respuesta le darías? ¿Llegaran a reunirse los enamorados bajo estas condiciones? Plantea una posible explicación.

Ya que hemos visto un par de paradojas interesantes, comenzaremos con un repaso de los conceptos básicos de Teoría de Conjuntos que se usarán a lo largo de todo el curso.

Repaso: Conceptos básicos de Teoría de Conjuntos.

En Matemáticas usaremos el concepto de «conjunto» para referirnos a una colección de objetos que serán considerados cómo una sola entidad. En la vida cotidiana algunos ejemplos serían:

  • Rebaño de ovejas
  • Equipo de fútbol
  • Estudiantes de la Facultad de Ciencias

Cuestiones de notación

Usaremos las letras mayúsculas $A,B,C,…,X,Y,Z$ para referirnos a conjuntos, y las letras minúsculas $a,b,c,…,x,y,z$ para referirnos a los elementos.

Pertenencia

Utilizaremos el símbolo $\in$ para referirnos a la pertenencia de un conjunto. Así, si tenemos lo siguiente:

$x\in A$

esto se leería como $x$ pertenece al conjunto $A$, o $x$ es un elemento del conjunto $A$.

Si quisiéramos decir que $x$ no pertenece al conjunto $A$, o $x$ no es un elemento del conjunto $A$ usaríamos el símbolo $\notin$ y tendríamos:

$x\notin A$

Denotando conjuntos

En algunas ocasiones encontraremos a los conjuntos escritos de la siguiente manera:

\[ A=\left\{0,1, 2, 3, 4\right\} \]

Sin embargo, en muchas ocasiones no resultará práctico escribir todos los elementos del conjunto que queremos denotar. Por lo que se usará una notación diferente llamada «por comprensión». Utilizando el ejemplo anterior tendríamos lo siguiente:

\[ A=\left\{x\mid 0\leqslant x \leqslant 4 , x\in \mathbb{N} \right\} \]

esto se leería como «el conjunto de los primeros cinco números naturales». Comúnmente esta última notación será la más utilizada tanto en libros de texto como en los cursos.

Subconjuntos

Ahora veremos una relación muy especial que nos permitirá crear nuevos conjuntos a partir de uno dado. Si tenemos el siguiente conjunto:

\[ B=\left\{0,1, 2, 3, a, b, c, d\right\} \]

Y decidimos tomar los elementos $0,3,b,c$ del conjunto $B$, vemos que podemos formar un conjunto C cuyos elementos sean los previamente seleccionados de modo que:

\[ C=\left\{0, 3, b, c \right\} \]

así diremos que $C$ es un subconjunto de $B$.

Usaremos el símbolo $\subseteq$ para representar la contención de conjuntos. Así presentamos la siguiente definición:

Definición (subconjunto): Consideremos $A$ y $B$ conjuntos. Diremos que $A$ es un subconjunto de $B$:

$A \subseteq B$

si se cumple que todo elemento de $A$ pertenece también a $B$, en otras palabras, si todo elemento de $A$ también es un elemento de $B$.

NOTA.- $A \subseteq B$ también se puede leer como: «$A$ está contenida en $B$» o «$B$ contiene a $A$»

Definición (igualdad de conjuntos): Consideremos $A$ y $B$ conjuntos. Diremos que $A$ es igual a $B$:

$A = B$

Si y sólo si se cumple que: $A \subseteq B$ y $B \subseteq A$.

Esta definición nos resultará de utilidad al realizar demostraciones sobre la igualdad entre conjuntos.

Tarea moral

Dados los siguientes conjuntos $A$ y $B$. Responde verdadero o falso , argumenta tu respuesta.

\[ A=\left\{5,7,9, b, h, k, j\right\} \]

\[ B=\left\{5,7,9, h, k, j\right\} \]

  • $A \subseteq B$
  • $B \subseteq A$
  • Si tenemos $C=\left\{5,7,9, h, k, j\right\}$ entonces $C \subseteq B$.
  • $\left\{5,7\right\}\in A$
  • $\left\{5,7,9,h,k,j\right\}\in B$

Más adelante

Cómo ya hemos visto la notación utilizada en Teoría de Conjuntos, lo que significa la pertenencia a un conjunto, que es ser subconjunto y la definición de igual entre conjuntos. En la siguiente entrada veremos las operaciones entre conjuntos, donde lo antes visto será fundamental.

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Álgebra Lineal I: Subespacios vectoriales

Introducción

En la entrada anterior dimos la definición de espacio vectorial y vimos varios ejemplos de espacios vectoriales. Ahora hablaremos de subespacios vectoriales o simplemente, subespacios. A grandes rasgos, podemos pensar a un subespacio como un subconjunto de un espacio vectorial $V$ que también es un espacio vectorial con las mismas operaciones de $V$.

Definición de subespacios vectoriales y primeras consecuencias

Definición. Sea $V$ un espacio vectorial sobre un campo $F$. Un subespacio vectorial de $V$, o simplemente un subespacio de $V$, es un subconjunto no vacío $W$ de $V$ cerrado bajo las operaciones de suma vectorial y multiplicación escalar de $V$. En otras palabras, $W$ es un subespacio de $V$ si se cumplen las siguientes dos propiedades:

  1. (Cerradura de la suma vectorial) Para cualesquiera $u$ y $v$ elementos de $W$, se cumple que $u+v$ está en $W$.
  2. (Cerradura de la multiplicación por escalar) Para cualquier escalar $c$ en $F$ y vector $v$ en $W$ se cumple que $cv$ está en $W$.

En la entrada anterior ya vimos un ejemplo. Si tenemos un campo $F$ y nos fijamos el espacio vectorial $F[x]$ de polinomios, entonces para cualquier entero $n$ el subconjunto $F_n[x]$ de $F[x]$ de polinomios de grado a lo más $n$ es cerrado bajo la suma de polinomios y bajo el producto escalar. De esta forma, $F_n[x]$ es un subespacio de $F[x]$. Más abajo veremos muchos ejemplos de subespacios, pero primero nos enfocaremos en algunas consecuencias de la definición.

Observación. Se cumple todo lo siguiente:

  1. Si $W$ es un subespacio de un espacio vectorial $V$, entonces $W$ debe tener al vector $0$ de $V$ (es decir, la identidad aditiva de la suma vectorial). Esto se debe a que $W$ es no vacío, así que tiene por lo menos un elemento $v$. Si tomamos al $0$ de $F$ y usamos la propiedad (2) de subespacio con $0$ y $v$ obtenemos que $0v=0$ está en $W$.
  2. Si $W$ es un subespacio de un espacio vectorial $V$ y $v$ está en $W$, entonces $-v$ también. Esto se debe a que por la propiedad (2) de subespacio tenemos que $(-1)v=-v$ está en $W$.
  3. Si $V$ es un espacio vectorial sobre $F$ y $W$ es un subespacio de $V$, entonces $W$ también es un espacio vectorial sobre $F$ con las mismas operaciones que $V$. Por un lado, el neutro e inversos aditivos existen por los dos incisos anteriores. Para el resto de las propiedades, se usa que se cumplen para elementos de $V$ y por lo tanto también para los de $W$ (pues es un subconjunto).
  4. Si $W_1$ y $W_2$ son dos subespacios de un espacio vectorial $V$, entonces la intersección $W_1\cap W_2$ también lo es.

$\square$

La primera propiedad nos puede ayudar en algunas ocasiones (no siempre) a darnos cuenta rápidamente si un subconjunto no es subespacio vectorial: si no tiene al vector $0$, entonces no es subespacio.

La tercera propiedad tiene una consecuencia práctica muy importante: para mostrar que algo es un espacio vectorial, basta con mostrar que es un subespacio de algo que ya sabemos que es un espacio vectorial.

Problema. Muestra que $\mathcal{C}[0,1]$, el conjunto de funciones continuas de $[0,1]$ a $\mathbb{R}$, es un espacio vectorial sobre $\mathbb{R}$ con las operaciones de suma de funciones y multiplicación por escalar.

Solución. En la entrada anterior vimos que el conjunto $V$ de funciones de $[0,1]$ a los reales es un espacio vectorial sobre $\mathbb{R}$ con las operaciones de suma de funciones y multiplicación escalar. El conjunto $\mathcal{C}[0,1]$ es un subconjunto de $V$.

Por argumentos de cálculo, la suma de dos funciones continuas es una función continua. Así mismo, al multiplicar una función continua por un real obtenemos de nuevo una función continua. De esta forma, $\mathcal{C}[0,1]$ es un subespacio de $V$.

Por la observación (3) de la discusión previa, obtenemos que $\mathcal{C}[0,1]$ es un espacio vectorial sobre $\mathbb{R}$ con las operaciones de suma de funciones y multiplicación por escalar.

$\square$

Definiciones alternativas de subespacios vectoriales

Algunos textos manejan definiciones ligeramente distintas a la que nosotros dimos. Sin embargo, todas ellas son equivalentes.

Proposición. Sea $V$ un espacio vectorial sobre el campo $F$ y $W$ un subconjunto de $V$. Los siguientes enunciados son equivalentes.

  1. $W$ es un subespacio de $V$ de acuerdo a nuestra definición.
  2. Para cualesquiera vectores $u$ y $v$ en $W$ y escalares $a$ y $b$ en $F$, se tiene que $au+bv$ está en $W$.
  3. Para cualesquiera vectores $u$ y $v$ en $W$ y cualquier escalar $c$ en $F$ se tiene que $cu+v$ está en $W$.

Demostración. (1) implica (2). Supongamos que $W$ es un subespacio de $V$. Tomemos vectores $u,v$ en $W$ y escalares $a,b$ en $F$. Como $W$ es cerrado bajo producto escalar, se tiene que $au$ está en $W$. De manera similar, $bv$ está en $W$. Como $W$ es cerrado bajo sumas, se tiene que $au+bv$ está en $W$.

(2) implica (3). Supontamos que $W$ satisface (2) y tomemos $u,v$ en $W$ y cualquier escalar $c$ en $F$. Tomando $a=c$ y $b=1$ en (2), tenemos que $cu+1v=cu+v$ está en $W$.

(3) implica (1). Supongamos que $W$ satisface (3). Hay que ver que $W$ es cerrado bajo sumas y producto escalar. Si tomamos $u$ y $v$ en $W$ y al escalar $c=1$ de $F$, por (3) obtenemos que $cu+v=1u+v=u+v$ está en $W$, lo cual muestra la cerradura de la suma. Si tomamos cualquier escalar $c$ y al vector $w=0$, entonces por (3) se tiene que $cu+w=cu+0=cu$ está en $W$. Esto muestra la cerradura bajo producto escalar.

$\square$

La consecuencia práctica de la proposición anterior es que basta verificar (2) o (3) para garantizar que $W$ es un subespacio.

Problema. Considera $V$ el espacio vectorial de matrices en $M_n(F)$. Muestra que el subconjunto $W$ de matrices simétricas forman un subespacio de $V$.

Solución. Lo demostraremos probando el punto (3) de la proposición. Sea $c$ un escalar en $F$ y sean $A$ y $B$ matrices en $W$, es decir, tales que $^tA=A$ y $^tB = B$. Debemos mostrar que $cA+B$ está en $W$, es decir, que $^t(cA+B)=cA+B$. Usando propiedades de la transpuesta y la hipótesis sobre $A$ y $B$ tenemos que: $$^t(cA+B) = c \ ^tA+ \ ^tB = cA + B.$$ Con esto termina la demostración.

$\square$

Más ejemplos de subespacios vectoriales

A continuación presentamos más ejemplos de subespacios vectoriales. En cada ejemplo damos un espacio vectorial y un subconjunto $W$. Para cada uno de los casos, piensa por qué la suma de dos elementos de $W$ es de nuevo un elemento de $W$ y por qué el producto de un escalar por un elemento de $W$ es un elemento de $W$. También puedes usar la última proposición para probar ambas cosas simultáneamente.

  • Si tomamos $M_2(\mathbb{R})$, el subconjunto $W$ de matrices que cumplen que la suma de entradas en su diagonal principal es igual a $0$ es un subespacio.
  • En el espacio vectorial $F^4$, el subconjunto $W$ de vectores cuya primera y tercer entrada son iguales a $0$ forman un subespacio.
  • Las funciones acotadas del intervalo $[-3, 3]$ a $\mathbb{R}$ forman un subconjunto $W$ que es un subespacio de las funciones del intervalo $[-3,3]$ a $\mathbb{R}$.
  • El subconjunto $W$ de vectores $(x,y,z)$ de $\mathbb{R}^3$ tales que $$\begin{cases}x+y+z &= 0\\ x+ 2y + 3z &= 0 \end{cases}$$ es un subespacio de $\mathbb{R}^3$.
  • Si tomamos $W=\mathbb{R}_3[x]$, entonces este es un subespacio de $\mathbb{R}_4[x]$.
  • Si tomamos $W=\mathbb{R}_4[x]$, entonces este es un subespacio de $\mathbb{R}_5[x]$.
  • El subconjunto $W$ de funciones diferenciables de $[0,10]$ a $\mathbb{R}$ tales que su derivada evaluada en $7$ es igual a $0$ es un subespacio del espacio de funciones continuas de $[0,10]$ a $\mathbb{R}$.
  • Las matrices triangulares superiores de $M_n(F)$ forman un subespacio $W$ del espacio $M_n(F)$. Las matrices triangulares inferiores también. Como la intersección de estos subespacios es el conjunto de matrices diagonales, obtenemos que las matrices diagonales también son un subespacio (aunque claro, esto también se puede probar directamente de la definición).

Ejemplos de subconjuntos que no son subespacios vectoriales

Aunque ya vimos muchos ejemplos de subespacios, resulta que en realidad es un poco raro que un subconjunto de un espacio vectorial sea un subespacio. Los ejemplos de subconjuntos que no son subespacios vectoriales abundan. Veamos algunos y qué tipo de cosas pueden salir mal.

  • El subconjunto $W=\{(x,y,z): x^2+y^2+z^2=1\}$ no es un subespacio de $\mathbb{R}^3$. Podemos dar el siguiente argumento: ya demostramos que un subespacio debe tener al vector cero. En este caso, $W$ debería tener a $(0,0,0)$ para ser subespacio. Pero $0^2+0^2+0^2=0\neq 1$. Así, $(0,0,0)$ no está en $W$ y por lo tanto $W$ no es subespacio.
  • Alternativamente, en el ejemplo anterior podemos ver que $(1,0,0)$ está en $W$, pero $2(1,0,0)=(2,0,0)$ no.
  • El subconjunto $W=\{(0,0), (1,2), (-1,2)\}$ de $\mathbb{R}^2$ no es un subespacio, pues $(1,2)$ está en $W$. Tomando $u=(1,2)$ y $v=(1,2)$, vemos que $W$ no es cerrado bajo sumas pues $(1,2)+(1,2)=(2,4)$ no está en $W$.
  • Las matrices del subconjunto $GL_n(F)$ de $M_n(F)$, es decir, las matrices invertibles, no conforman un subespacio. Por un lado, ya vimos que el neutro aditivo de la suma debe estar en un subespacio, pero la matriz $O_n$ no es invertible, así que no está en $GL_n(F)$.
  • El subconjunto $W$ de funciones $f:[-3,3]\to \mathbb{R}$ diferenciables tales que su derivada en $0$ es igual a $2$ no es un subespacio de las funciones continuas de $[-3,3]$ a $\mathbb{R}$. Hay muchas formas de verlo. Podemos darnos cuenta que $f(x)=x^2+2x$ es una de las funciones en $W$ pues $f'(x)=2x+2$ y $f'(0)=2$. Sin embargo, $3f$ no está en $W$.
  • El subconjunto $W$ de polinomios de $\mathbb{R}[x]$ con coeficientes no negativos no es un subespacio de $\mathbb{R}[x]$. El polinomio $0$ sí está en $W$ y la suma de cualesquiera dos elementos de $W$ está en $W$. Sin embargo, falla la multiplicación escalar pues $x$ está en $W$, pero $(-1)x=-x$ no.
  • La unión del eje $X$, el eje $Y$ y el eje $Z$ de $\mathbb{R}^3$ es un subconjunto $W$ de $\mathbb{R}^3$ que no es un subespacio. Cualquier producto escalar queda dentro de $W$, pero la suma no es cerrada.

Tarea moral

  • Demuestra que los siguientes conjuntos $W$ son subespacios del espacio vectorial indicado.
    • El subconjunto $W$ de vectores $(w,x,y,z)$ de $\mathbb{C}^4$ tales que $w+x+y+z=0$.
    • La colección $W$ de funciones continuas $f:[0,1]\to \mathbb{R}$ tales que $\int_0^1 f(x) \, dx = 0$ es un subespacio del espacio de funciones de $[0,1]$ a $\mathbb{R}$.
    • $W=\left\{\begin{pmatrix} a+b & b\\ -b & c+b \end{pmatrix}: a,b,c \in \mathbb{R} \right\}$ es un subespacio de las matrices en $M_2(\mathbb{R})$.
  • Demuestra que los siguientes conjuntos $W$ no son subespacios del espacio vectorial indicado.
    • El subconjunto $W$ de vectores $(x,y)$ de $\mathbb{R}^2$ tales que $xy\geq 0$ no es un subespacio de $\mathbb{R}^2$.
    • El subconjunto $W$ de matrices en $M_{3,2}(F)$ cuyo producto de todas las entradas es igual a $0$ no es un subespacio de $M_{3,2}$
    • Cuando $W$ es un subconjunto finito y con al menos dos polinomios con coeficientes complejos y de grado a lo más $3$, es imposible que sea un subespacio de $\mathbb{C}_3[x]$.
  • Sea $V$ un espacio vectorial y $n$ un entero positivo. Demuestra que si $W_1, W_2, \ldots, W_n$ son subespacios de $V$, entonces la intersección $$W_1 \cap W_2 \cap \ldots \cap W_n$$ también lo es.
  • Escribe por completo la demostración de que cualquier subespacio de un espacio vectorial es también un espacio vectorial con las mismas operaciones.
  • Demuestra que si $V$ es un espacio vectorial, $W$ es un subespacio de $V$ y $U$ es un subespacio de $W$, entonces $U$ es un subespacio de $V$.

Más adelante…

En esta entrada definimos el concepto de subespacio de un espacio vectorial. En la siguiente hablaremos de algunas operaciones que se les puede hacer a los subespacios vectoriales para «combinarlos» y obtener más subespacios. Una operación muy imporante es la de suma de subespacios, que puede tener dos o más sumandos. La operación de suma de subespacios es particularmente especial cuando los subespacios están en posición de suma directa. Para irte dando una idea de qué quiere decir esto, dos subespacios están en posición de suma directa si su único elemento en común es el vector $0$. El caso general de más subespacios se enuncia de forma distinta y también lo veremos en la siguiente entrada.

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Seminario de Resolución de Problemas: Cálculo de determinantes

Introducción

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

Todo parte de la siguiente definición:

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

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

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

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

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

Técnicas básicas de cálculo de determinantes

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

Técnicas básicas de cálculo de determinantes

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

Problemas de cálculo de determinantes

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

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

Determinantes de Vandermonde

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

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

$\square$

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

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

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

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

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

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

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

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

$\square$

Determinantes de matrices circulantes

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

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

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

$\square$

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

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

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

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

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

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

Finalmente, hacemos un análisis de casos:

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

$\square$

Más problemas

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