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Álgebra Lineal I: Determinantes de vectores e independencia lineal

Introducción

En este cuarto y último bloque del curso comenzamos hablando de transformaciones multilineales y de permutaciones. Luego, nos enfocamos en las transformaciones multilineales antisimétricas y alternantes. Con la teoría que hemos desarrollado hasta ahora, estamos listos para definir determinantes de vectores, de transformaciones lineales y de matrices.

En esta entrada comenzaremos con la definición de determinantes de vectores. En la siguiente entrada hablaremos acerca de determinantes de matrices y de transformaciones lineales. Después de definir determinantes, probaremos varias de las propiedades que satisfacen. Posteriormente, hablaremos de varias técnicas que nos permitirán calcular una amplia variedad de determinantes para tipos especiales de matrices.

Determinantes de vectores

Para empezar, definiremos qué es el determinante de un conjunto de vectores en un espacio de dimensión finita con respecto a una base.

Definición. Sea B=(b_1,\ldots,b_n) una base de un espacio vectorial V de dimensión finita n y x_1,\ldots,x_n vectores de V. Cada uno de los x_i se puede escribir como

    \[x_i=\sum_{j=1}^n a_{ji}b_j.\]

El determinante de x_1,\ldots,x_n con respecto a (b_1,\ldots,b_n) es

    \[\sum_{\sigma \in S_n} \text{sign}(\sigma)a_{1\sigma(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma(n)},\]

y lo denotamos por \det_{(b_1,\ldots,b_n)} (x_1,\ldots,x_n).

Observa que estamos sumando tantos términos como elementos en S_n. Como existen n! permutaciones de un conjunto de n elementos, entonces la suma de la derecha tiene n! sumandos.

Ejemplo. Consideremos la base b_1=1, b_2=1+x y b_3=1+x+x^2 del espacio vectorial \mathbb{R}_2[x] de polinomios con coeficientes reales y grado a lo más 2. Tomemos los polinomios v_1=1, v_2=2x y v_3=3x^2. Vamos a calcular el determinante de v_1, v_2, v_3 con respecto a la base (b_1,b_2,b_3).

Para hacer eso, lo primero que tenemos que hacer es expresar a v_1, v_2, v_3 en términos de la base. Hacemos esto a continuación:

    \begin{align*}v_1&= 1\cdot b_1 + 0 \cdot b_2 + 0 \cdot b_3\\v_2&= -2\cdot b_1 + 2 \cdot b_2 + 0 \cdot b_3\\v_3&= 0 \cdot b_1 - 3 \cdot b_2 +3 b_3.\end{align*}

De aquí, obtenemos

    \begin{align*}a_{11}&=1, a_{21}=0, a_{31}=0,\\a_{12}&=-2, a_{22}=2, a_{32}=0,\\a_{13}&=0, a_{23}=-3, a_{33}=3.\end{align*}

Si queremos calcular el determinante, tenemos que considerar las 3!=3\cdot 2 \cdot 1 = 6 permutaciones en S_3. Estas permutaciones son

    \begin{align*}\sigma_1 &= \begin{pmatrix}1 & 2 & 3 \\ 1 & 2 & 3\end{pmatrix}\\\sigma_2 &= \begin{pmatrix}1 & 2 & 3 \\ 1 & 3 & 2\end{pmatrix}\\\sigma_3 &= \begin{pmatrix}1 & 2 & 3 \\ 2 & 1 & 3\end{pmatrix}\\\sigma_4 &= \begin{pmatrix}1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1\end{pmatrix}\\\sigma_5 &= \begin{pmatrix}1 & 2 & 3 \\ 3 & 2 & 1\end{pmatrix}\\\sigma_6 &= \begin{pmatrix}1 & 2 & 3 \\ 3 & 1 & 2\end{pmatrix}.\end{align*}

Los signos de \sigma_1,\ldots,\sigma_6 son, como puedes verificar, 1, -1, -1, 1, -1 y 1, respectivamente.

El sumando correspondiente a \sigma_1 es

(1)   \begin{align*}\text{sign}(\sigma_1) &a_{1\sigma_1(1)}a_{2\sigma_1(2)}a_{3\sigma_1(3)}\\&= 1 \cdot a_{11}a_{22}a_{33}\\&=1\cdot 1\cdot 2 \cdot 3 = 6.\end{align*}

El sumando correspondiente a \sigma_2 es

(2)   \begin{align*}\text{sign}(\sigma_2) &a_{1\sigma_2(1)}a_{2\sigma_2(2)}a_{3\sigma_2(3)}\\&= (-1) \cdot a_{11}a_{23}a_{32}\\&=(-1) \cdot 1\cdot (-3) \cdot 0 = 0.\end{align*}

Continuando de esta manera, se puede ver que los sumandos correspondientes a \sigma_1,\ldots,\sigma_6 son

    \[+6,-0,-0,+0,-0,+0,\]

respectivamente de modo que el determinante es 6.

\square

La expresión de determinante puede parecer algo complicada, pero a través de ella podemos demostrar fácilmente algunos resultados. Consideremos como ejemplo el siguiente resultado.

Proposición. Sea B=(b_1,\ldots,b_n) una base de un espacio vectorial V de dimensión finita n. El determinante de B con respecto a sí mismo es 1.

Demostración. Cuando escribimos a b_i en términos de la base b, tenemos que

    \[b_i=\sum_{j=1}^n a_{ji} b_j.\]

Como la expresión en una base es única, debemos tener a_{ii}=1 y a_{ji}=0 si j\neq i. Ahora, veamos qué le sucede al determinante

    \[\sum_{\sigma \in S_n} \text{sign}(\sigma)a_{1\sigma(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma(n)}.\]

Si \sigma es una permutación tal que \sigma(i)\neq i para alguna i, entonces en el producto del sumando correspondiente a \sigma aparece a_{i\sigma(i)}=0, de modo que ese sumando es cero. En otras palabras, el único sumando no cero es cuando \sigma es la permutación identidad.

Como el signo de la identidad es 1 y cada a_{ii} es 1, tenemos que el determinante es

    \begin{align*}\sum_{\sigma \in S_n} \text{sign}&(\sigma)a_{1\sigma(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma(n)} \\&=a_{11}\cdot\ldots\cdot a_{nn}\\ &= 1\cdot\ldots\cdot 1 \\&  = 1.\end{align*}

\square

El determinante es una forma n-lineal alternante

La razón por la cual hablamos de transformaciones n-lineales antisimétricas y alternantes antes de hablar de determinantes es que, en cierto sentido, los determinantes de vectores son las únicas transformaciones de este tipo. Los siguientes resultados formalizan esta intuición.

Teorema. Sea B=(b_1,\ldots,b_n) una base de un espacio vectorial V sobre F. Entonces la transformación \det_{(b_1,\ldots,b_n)}:V^n \to F es una forma n-lineal y alternante.

Demostración. La observación clave para demostrar este resultado es que \det_{(b_1,\ldots,b_n)} se puede reescribir en términos de la base dual b_1^\ast, \ldots, b_n^\ast. En efecto, recuerda que b_i^\ast es la forma lineal que “lee” la coordenada de un vector v escrito en la base B. De esta forma,

    \begin{align*}\det_{(b_1,\ldots,b_n)}&(v_1,\ldots,v_n)\\&=\sum_{\sigma\in S_n}\left(\text{sign}(\sigma) \prod_{j=1}^n b_j^\ast(v_{\sigma(j)})\right)\\\end{align*}

Para cada permutación \sigma, el sumando correspondiente es una forma n-lineal, pues es producto de n formas lineales evaluadas en los distintos vectores. Así que \det_{(b_1,\ldots,b_n)} es suma de formas n-lineales y por lo tanto es forma n-lineal.

Para mostrar que el determinante es alternante, tenemos que mostrar que es igual a 0 cuando algún par de sus entradas son iguales. Supongamos que i\neq j y que v_i=v_j. Tomemos \tau a la transposición que intercambia a i y a j. Cuando se compone una permutación con una transposición, su signo cambia. Así, para cualquier permutación \sigma, tenemos que \sigma\tau tiene signo diferente.

Además, para cualquier \sigma tenemos que

    \[a_{1\sigma(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma(n)}\]

y

    \[a_{1\sigma\tau(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma\tau(n)}\]

son iguales, pues v_i=v_j. Combinando ambas ideas, podemos emparejar a cada sumando del determinante con otro con el cual sume cero. Esto muestra que el determinante es 0.

\square

Usando la teoría que desarrollamos en la entrada anterior, tenemos el siguiente corolario.

Corolario. La forma n-lineal \det_{(b_1,\ldots,b_n)} es antisimétrica.

Los determinantes de vectores son las “únicas” formas n-lineales alternantes

Ya vimos que el determinante es una forma n-lineal alternante. Veamos ahora por qué decimos que es “la única”. El siguiente resultado dice que cualquier otra forma n-lineal alternante varía de \det_{(b_1,\ldots,b_n)} únicamente por un factor multiplicativo.

Teorema. Sea B=(b_1,\ldots,b_n) una base de un espacio vectorial V. Si f:V^n \to F es cualquier forma n-lineal y alternante, entonces

    \[f=f(b_1,\ldots,b_n)\det_{(b_1,\ldots,b_n)}.\]

Demostración. Para mostrar la igualdad del teorema, que es una igualdad de transformaciones, tenemos que ver que es cierta al evaluar en cualesquiera vectores x_1,\ldots,x_n. Escribamos a cada x_i en términos de la base B:

    \[x_i=\sum_{j=1}^n a_{ij}b_j.\]

Usando la n-linealidad de f en cada una de las entradas, tenemos que

    \begin{align*}f(x_1,\ldots,x_n)&=\sum_{i=1}^n a_{1i} f(b_i,x_2,\ldots,x_n)\\&=\sum_{i,j=1}^n a_{1i}a_{2i} f(b_i,b_j,x_3,\ldots,x_n)\\&=\ldots\\&=\sum_{i_1,\ldots,i_n = 1}^n a_{1i_1}\ldots a_{ni_n} f(b_{i_1},\ldots,b_{i_n}).\end{align*}

Aquí hay muchos términos, pero la mayoría de ellos son 0. En efecto, si b_{i_k}=b_{i_l}, como f es alternante tendríamos que ese sumando es 0. Así, los únicos sumandos que pueden ser no cero son cuando la elección de subíndices es una permutación, es decir cuando existe \sigma en S_n tal que para i_k=\sigma(k).

Por lo tanto, podemos simplificar la expresión anterior a

    \[f(x_1,\ldots,x_n)=\sum_{\sigma \in S_n}a_{1 \sigma(1)}\ldots a_{n\sigma(n)} f(b_{\sigma(1)},\ldots,b_{\sigma(n)}).\]

Como f es alternante, entonces es antisimétrica. De este modo, podemos continuar la igualdad anterior como

    \begin{align*}&=\sum_{\sigma \in S_n} \text{sign}(\sigma) a_{1 \sigma(1)}\ldots a_{n\sigma(n)} f(b_1,\ldots,b_n)\\&=f(b_1,\ldots,b_n) \det_{(b_1,\ldots,b_n)}(x_1,\ldots, x_n). \end{align*}

Esto es justo lo que queríamos probar.

\square

Los determinantes de vectores caracterizan bases

Como consecuencia del último teorema de la sección anterior, los determinantes de vectores caracterizan totalmente a los conjuntos de vectores que son bases. A continuación enunciamos esto formalmente.

Corolario. En un espacio vectorial V de dimensión n son equivalentes las siguientes tres afirmaciones para vectores x_1,\ldots,x_n de V:

  1. El determinante de x_1,\ldots,x_n con respecto a toda base es distinto de 0.
  2. El determinante de x_1,\ldots,x_n con respecto a alguna base es distinto de 0.
  3. x_1,\ldots,x_n es una base de V.

Demostración. La afirmación (1) es más fuerte que la (2) y por lo tanto la implica.

Ahora, probemos que la afirmación (2) implica la afirmación (3). Como x_1,\ldots,x_n son n vectores y n es la dimensión de V, para mostrar que forman una base basta mostrar que son linealmente independientes. Anteriormente, vimos que cualquier forma alternante manda vectores linealmente dependientes a 0. Como la hipótesis de (2) es que existe alguna forma alternante que no se anula en x_1,\ldots, x_n, entonces deben ser linealmente independientes y por lo tanto formar una base.

Finalmente, probemos que (3) implica (1). Tomemos B=(b_1,\ldots,b_n) otra base de V. Como \det_{(x_1,\ldots,x_n)} es una forma n-lineal, podemos aplicar el teorema anterior y evaluar en x_1,\ldots,x_n para concluir que

    \begin{align*}\det_{(x_1,\ldots,x_n)}&(x_1,\ldots,x_n)&\\&=\det_{(x_1,\ldots,x_n)}(b_1,\ldots,b_n) \det_{(b_1,\ldots,b_n)}(x_1,\ldots,x_n).\end{align*}

El término de la izquierda es igual a 1, de modo que ambos factores a la derecha deben ser distintos de 0.

\square

Ejemplo. En el ejemplo que dimos de polinomios vimos que el determinante de 1, 2x y 3x^2 con respecto a la base 1, 1+x y 1+x+x^2 es igual a 6. De acuerdo al teorema anterior, esto implica que 1, 2x y 3x^2 es un conjunto linealmente independiente de polinomios, y de hecho una base.

Además, el teorema anterior también implica que sin importar que otra base B de \mathbb{R}_2[x] tomemos, el determinante de 1, 2x y 3x^2 con respecto a B también será distinto de 0.

\square

Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • ¿Cuántos sumandos tendrá el determinante de 5 vectores en un espacio vectorial de dimensión 5 con respecto a cualquier base? Da el número de manera explícita.
  • Verifica que en el primer ejemplo de determinantes de esta entrada, en efecto los sumandos correspondientes a \sigma_1,\ldots,\sigma_6 son los que se enuncian.
  • Encuentra el determinante de los vectores (3,1) y (2,4) con respecto a la base ((5,1), (2,3)) de \mathbb{R}^2.
  • Muestra que los vectores (1,4,5,2), (0,3,2,1), (0,0,-1,4) y (0,0,0,1) son linealmente independientes calculando por definición su determinante con respecto a la base canónica de \mathbb{R}^4.
  • Usa un argumento de determinantes para mostrar que los vectores (1,4,3), (2,-2,9), (7,8,27) de \mathbb{R}^3 no son linealmente independientes. Sugerencia. Calcula su determinante con respecto a la base canónica.

Álgebra Superior II: Problemas de operaciones con polinomios

Introducción

En una entrada anterior ya construimos el anillo de polinomios con coeficientes reales. Para hacer esto, tomamos las sucesiones que consisten casi de puros ceros, y les pusimos operaciones de suma y producto. Ahora repasaremos esto resolviendo algunos problemas de operaciones con polinomios.

Problema de suma de polinomios

Comenzamos con un ejemplo de suma de polinomios del libro de Álgebra Superior de Bravo, Rincón y Rincón.

Ejercicio 399. Haz la suma de los siguientes polinomios:

    \begin{align*}p(x)&=(-85,0,-37,-35, 97, 50, \overline{0})\\q(x)&=(56,49,0,57,\overline{0}).\end{align*}

En el video se hace la suma de dos formas distintas. Primero, se hace la suma directamente de la definición, es decir, sumando los polinomios entrada a entrada como sucesiones. Después, se hace la suma en la notación de x y potencias, que tal vez conozcas mejor.

Es importante entender que la notación de sucesiones sirve para establecer los fundamentos de los polinomios, pero no es práctica para hacer operaciones con polinomios concretas. Dependiendo del tipo de problema que se quiere resolver, a veces hay que usar una notación u otra.

Suma de polinomios

Problemas de producto de polinomios

A continuación se resuelven dos ejercicios de producto de polinomios.

Ejercicio. Multiplicar los polinomios (2,0,3,\overline{0}) y (0,1,\overline{0}).

En el video se hace la multiplicación usando directamente la definición, paso a paso. Sin embargo, los pasos para realizar la multiplicación se pueden realizar en una tabla, como la que usamos en entradas anteriores. Después del video ponemos la tabla correspondiente a la multiplicación.

Para hacer la multiplicación con una tabla, ponemos a las entradas del primer polinomio en la primer fila de una tabla, y a las del segundo polinomio en la primer columna de la tabla. Luego, hacemos las multiplicaciones “en cada casilla” como sigue:

\bm{2}\bm{0}\bm{3}
\bm{0}000
\bm{1}203

De aquí, se puede leer el producto “por diagonales”. La primer diagonal es 0, la segunda 2+0=2, la tercera 0+0=0 y la cuarta 3. Concluimos que el polinomio es

    \[(0,2,0,3,\overline{0}).\]

Veamos un ejemplo más, usando la notación de x y sus potencias.

Ejercicio. Encuentra el producto de polinomios (1+3x)(1-2x+3x^2).

Problema de división de polinomios

Finalmente, hacemos un ejemplo de división de polinomios. La técnica que se hace en el video es la de “dividir con casita”, que es una forma visual de representar el algoritmo de la división para polinomios. Hablaremos un poco más adelante de este algoritmo, y de por qué siempre nos da un residuo cero o de grado menor.

Cuando se hace la “división con casita”, hay que recordar dejar los espacios correspondientes a los términos que tengan coeficiente 0.

Ejercicio. Divide el polinomio x^5+x^3+3x entre el polinomio x^2-x+1.

División de polinomios

Álgebra Superior II: El anillo de polinomios con coeficientes reales

Introducción

Estamos listos para la cuarta y última parte del curso, en donde construiremos el anillo de polinomios con coeficientes reales. Los elementos de este anillo son polinomios, los cuales se aparecen en numerosas áreas de las matemáticas. Tras su construcción, aprenderemos varias herramientas para trabajar con ellos.

En las tres primeras partes del curso ya trabajamos con otras estructuras algebraicas. Hasta ahora, hemos hablado de lo siguiente:

  • Naturales: Construimos a partir de teoría de conjuntos al conjunto \mathbb{N} de números naturales, sus operaciones y orden. De lo más relevante es que dentro de los naturales podemos hacer definiciones por recursión y pruebas por indución.
  • Enteros: Con \mathbb{N} construimos a los enteros \mathbb{Z}, sus operaciones y orden. Hablamos de divisibilidad y factorización. Esto dio pie a construir \mathbb{Z}_n, los enteros módulo n, junto con su aritmética. Aprendimos a resolver ecuaciones en \mathbb{Z} y sistemas de congruencias.
  • Racionales y reales: Mencionamos brevemente cómo se construye \mathbb{Q} a partir de \mathbb{Z} y cómo se construye \mathbb{R} a partir de \mathbb{Q}. Tanto \mathbb{R} como \mathbb{Q} son campos, así que ahí se pueden hacer sumas, restas, multiplicaciones y divisiones.
  • Complejos: A partir de \mathbb{R} construimos el campo \mathbb{C} de los números complejos. Definimos suma, multiplicación, inversos, norma y conjugados. Luego, desarrollamos herramientas para resolver varios tipos de ecuaciones en \mathbb{C}. Finalmente, construimos las funciones exponenciales, logarítmicas y trigonométricas.

Quizás a estas alturas del curso ya veas un patrón de cómo estamos trabajando. Aunque varias de estas estructuras ya las conocías desde antes, hay una primer parte importante que consiste en formalizar cómo se construyen. Luego, vimos cómo se definen las operaciones en cada estructura y qué propiedades tienen. Haremos algo muy parecido con los polinomios.

Intuición de los polinomios

La idea de esta entrada es llegar a los polinomios que ya conocemos, es decir, a expresiones como la siguiente:

    \[4+5x+\frac{7}{2}x^2-x^4+3x^5.\]

Lo que tenemos que formalizar es qué significa esa “x”, y cómo le hacemos para sumar y multiplicar expresiones de este tipo.

Intuitivamente, lo que queremos ese que en la suma “se sumen términos del mismo grado” y que en el producto “se haga la distribución y se agrupen términos del mismo grado”. Por ejemplo, queremos que la suma funcione así

    \begin{align*}(1+&x-x^2+3x^3)+(-7+3x+x^2+2x^3+x^4)\\&=(1-7)+(1+3)x+(-1+1)x^2+(3+2)x^3+(0+1)x^4\\&=-6+4x+0x^2+5x^4+x^4\\&=-6+4x+5x^3+x^4,\end{align*}

y que la multiplicación funcione así

    \begin{align*}(2&+3x)(5+x+x^2)\\&=2(5+x+x^2)+3x(5+x+x^2)\\&=(10+2x+2x^2)+(15x+3x^2+3x^3)\\&=10+(2+15)x+(2+3)x^2+3x^3\\&=10+17x+5x^2+3x^3.\end{align*}

El exponente más grande de una x puede ser tan grande como queramos, pero no se vale que los polinomios tengan una infinidad de términos. Así, queremos descartar cosas del estilo

    \[1+x+x^2+x^3+x^4+\ldots,\]

en donde sumamos indefinidamente.

Construcción de polinomios

Para construir polinomios formalmente, tenemos que elegir de dónde van a venir sus coeficientes. Puede ser \mathbb{Q}, \mathbb{R}, \mathbb{Z} o incluso \mathbb{Z}_7, digamos. Nosotros nos enfocaremos en construir los polinomios con coeficientes en \mathbb{R}, que tiene la ventaja de ser un campo. Algunas de las propiedades que probaremos se valen para cualquier elección de coeficientes, pero otras no. No profundizaremos en estas diferencias, pero es bueno que lo tengas en mente para tu formación matemática posterior.

Definición. Dado un conjunto X, una sucesión de elementos de X es una función a:\mathbb{N}\to X. Para n en \mathbb{N}, a a(n) usualmente lo denotamos simplemente por a_n, y a la sucesión a por \{a_n\}.

Definición. El soporte de una sucesión es el conjunto de naturales n tales que a_n\neq 0.

Podemos “visualizar” los primeros términos de una sucesión así:

    \[(a_0, a_1, a_2, a_3, a_4, a_5, \ldots),\]

en donde podemos poner tantos términos como queramos y los puntos suspensivos indican que “sigue y sigue”. Por supuesto, usualmente esta visualización no puede guardar toda la información de la sucesión, pero puede ayudarnos a entenderla un poco mejor.

Ejemplo. Si tomamos la función identidad \text{id}:\mathbb{N}\to \mathbb{N}, obtenemos la sucesión

    \[(0,1,2,3,4,5,6,7,\ldots).\]

Al tomar la función a:\mathbb{N}\to \mathbb{Z} tal que a_n=(-1)^n, obtenemos la sucesión

    \[(1,-1,1,-1,1,-1,\ldots).\]

\square

Los polinomios son aquellas sucesiones de reales que “después de un punto tienen puros ceros”.

Definición. Un polinomio con coeficientes reales es una sucesión \{a_n\} de reales tal que a_n\neq 0 sólo para una cantidad finita de naturales n.

En otras palabras, un polinomio es una sucesión con soporte finito. Si visualizamos a un polinomio como una sucesión, entonces es de la forma

    \[(a_0,a_1,a_2,a_3,a_4,a_5,\ldots),\]

en donde a partir de un punto ya tenemos puros ceros a la derecha. Por conveniencia, marcaremos ese punto con un \overline{0}.

Ejemplo. La sucesión

    \[\left(5,7,\frac{7}{2},0,-1,3,0,0,0,\ldots\right),\]

en la que después del 3 ya todos los términos son ceros, representa a un polinomio. Con la convención de arriba, podemos escribirlo como

    \[\left(5,7,\frac{7}{2},0,-1,3,\overline{0}\right).\]

Su soporte consiste de aquellas posiciones en las que la sucesión no es cero, que son 0,1,2,4,5.

La sucesión

    \[(1,-1,1,-1,1,-1,\ldots)\]

dada por a_n=(-1)^n no es un polinomio, pues podemos encontrar una infinidad de términos no cero.

\square

Para que las definiciones de la siguiente sección te hagan sentido, puedes pensar de manera informal que la sucesión

    \[(a_0, a_1, a_2, a_3, a_4, a_5, \ldots),\]

representa al polinomio

    \[a_0+a_1x+a_2x^2+a_3x^3+a_4x^4+a_5x^5+\ldots.\]

La última condición en la definición de polinomio es la que garantiza que “tenemos un número finito de sumandos”.

Definición. Definimos al conjunto de polinomios con coeficientes reales como

    \[\mathbb{R}[x]:=\{ p: p \text{ es polinomio con coeficientes reales}\}.\]

La igualdad se polinomios de define término a término.

Definición. Sean a=\{a_n\} y b=\{b_n\} en \mathbb{R}[x]. Decimos que a=b si para todo natural se tiene a_n=b_n.

En las siguientes secciones definiremos las operaciones de suma y producto en \mathbb{R}[x].

Suma y producto de polinomios

Los polinomios se suman “entrada a entrada”.

Definición. Dados dos polinomios a=\{a_n\} y b=\{b_n\} en \mathbb{R}[x], definimos su suma como el polinomio

    \[a+b:=\{a_n+b_n\},\]

o bien, en términos de sucesiones, como la sucesión a+b:\mathbb{N}\to \mathbb{R} tal que (a+b)(n)=a(n)+b(n).

Observa que nos estamos apoyando en la suma en \mathbb{R} para esta definición.

Ejemplo. Los polinomios

    \[\left(0,2,0,4,-1,\frac{2}{3},\overline{0}\right)\]

y

    \[\left(1,-2,-1,-4,-2,\overline{0}\right)\]

tienen como suma al polinomio

    \[\left(0+1,2-2,0-1,4-4,-1-2,\frac{2}{3}+0,0+0,\ldots\right),\]

que es

    \[\left(1,0,-1,0,-3,\frac{2}{3},\overline{0}\right).\]

\square

La suma de dos polinomios sí es un polinomio pues claramente es una sucesión, y su soporte se queda contenido en la union de los soportes de los sumandos.

La siguiente definición guarda la idea de que para multiplicar queremos distribuir sumandos y agrupar términos del mismo grado. Tiene sentido si piensas en la asociación intuitiva informal que discutimos al final de la sección anterior.

Definición. Dados dos polinomios a=\{a_n\} y b=\{b_n\} en \mathbb{R}[x], definimos su producto como el polinomio

    \[ab:=\{c_n\},\]

en donde c_n está dado por

    \[c_n:=\sum_{i+j=n} a_ib_j,\]

en otras palabras,

    \[c_n=a_0b_n+a_1b_{n-1}+\ldots+a_{n-1}b_1+a_nb_0.\]

Aquí nos estamos apoyando en la suma y producto en \mathbb{R} para definir la multiplicación de polinomios.

Una forma práctica de hacer el producto es mediante una tabla. En la primer fila ponemos al primer polinomio y en la primer columna al segundo. Las entradas interiores son el producto de la fila y columna correspondiente. Una vez que hacemos esto, la entrada c_j del producto es la suma de los elementos en la j-ésima “diagonal”.

Ejemplo. Multipliquemos a los polinomios

    \[a=(3,-2,0,1,\overline{0})\]

y

    \[b=(0,2,7,\overline{0}).\]

Ponemos a a y b en la primer fila y columna respectivamente de la siguiente tabla:

3-201
0
2
7

Luego, en cada entrada interior de la tabla ponemos el producto de los coeficientes correspondientes:

3-201
03 \cdot 0-2 \cdot 00\cdot 01\cdot 0
23 \cdot 2-2 \cdot 20\cdot 21\cdot 2
73 \cdot 7-2 \cdot 70\cdot 71\cdot 7

Después, hacemos las operaciones:

3-201
00000
26-402
321-1407

Finalmente, para encontrar el coeficiente c_j del producto, hacemos la suma de las entradas en la j-ésima diagonal dentro de la tabla, es decir:

    \begin{align*}c_0&=0\\c_1&=6+0=6\\c_2&=21-4+0=17\\c_3&=-14+0+0=-14\\c_4&=0+2=2\\c_5&=7.\end{align*}

De esta forma, el polinomio producto es

    \[(0,6,17,-14,2,7,\overline{0}).\]

Es muy recomendable que notes que esto coincide con el producto (por ahora informal)

    \begin{align*}(3-&2x+x^3)(2x+7x^2)\\&=6x+17x^2-14x^3+2x^4+7x^5.\end{align*}

\square

El anillo de polinomios con coeficientes reales

Los polinomios y los enteros se parecen, en el sentido de que como estructura algebraica comparten muchas propiedades. La idea de esta sección es formalizar esta afirmación.

Teorema. El conjunto \mathbb{R}[x] con las operaciones de suma y producto arriba definidos forman un anillo.

Demostración. Por una parte, tenemos que mostrar que la suma es asociativa, conmutativa, que tiene neutro e inversos aditivos. Por otra parte, tenemos que mostrar que el producto es asociativo. Finalmente, tenemos que mostrar que se vale la ley distributiva.

Tomemos dos polinomios a=\{a_n\}, b=\{b_n\} y un natural n. El término n de a+b es a_n+b_n y el de b+a es b_n+a_n, que son iguales por la conmutatividad de la suma en \mathbb{R}. De manera similar, se muestra que la suma es asociativa.

El polinomio (\overline{0}) es la identidad de la suma. Esto es sencillo de mostrar y se queda como tarea moral. Además, si a=\{a_n\} es un polinomio, entonces \{-a_n\} es una sucesión con el mismo soporte (y por lo tanto finito), que cumple que

    \[\{a_n\}+\{-a_n\}=(0,0,0,\ldots)=(\overline{0}),\]

así que la suma tiene inversos aditivos.

Ahora probemos la asociatividad del producto. Tomemos tres polinomios a=\{a_n\}, b=\{b_n\}, c=\{c_n\} y un natural n. Hagamos el producto (ab)c. Para cada i, el i-ésimo término de ab es un cierto d_i dado por

    \[d_i = \sum_{k+l=i} a_k b_l.\]

El n-ésimo término de (ab)c es entonces

    \begin{align*}\sum_{i+j=n}d_ic_j &= \sum_{i+j=n}\sum_{k+l=i} a_kb_lc_j\\&=\sum_{k+l+j=n}a_kb_lc_j.\end{align*}

Un argumento análogo muestra que el n-esimo término de a(bc) es también

    \begin{align*}\sum{k+l+j=n}a_kb_lc_j,\end{align*}

lo cual muestra que la multiplicación es asociativa.

Lo último que nos queda por probar es la ley distributiva. Tomemos tres polinomios a=\{a_n\}, b=\{b_n\}, c=\{c_n\} y un natural n. Usamos las propiedades de las operaciones en \mathbb{R} para ver que el n-ésimo término de a(b+c) es

    \begin{align*}\sum_{i+j=n} a_i(b_j+c_j)&=\sum_{i+j=n} (a_ib_j+ a_i c_j)\\&=\sum_{i+j=n} a_ib_j + \sum_{i+j=n} a_ic_j.\end{align*}

A la derecha tenemos el n-ésimo término de ab sumado con el n-ésimo término de ac, así que coincide con el n-ésimo término de la suma ab+ac. Esto muestra que a(b+c) y ab+ac son iguales término a término y por lo tanto son iguales como polinomios.

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Como de costumbre, al inverso aditivo de un polinomio a le llamamos -a, y definimos a-b:=a+(-b).

Proposición. La multiplicación en \mathbb{R}[x] es conmutativa.

Demostración. Tomemos dos polinomios a=\{a_n\} y b=\{b_n\}. Tenemos que ver que ab y ba son iguales término a término. Tomemos entonces un natural n. El término c_n de ab es

    \[c_n=\sum_{i+j=n} a_ib_j,\]

y el término d_n de ba es

    \[d_n=\sum_{i+j=n} b_ia_j.\]

Por la conmutatividad de la suma y el producto en \mathbb{R}, tenemos que c_n=d_n.

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Proposición. La multiplicación en \mathbb{R}[x] tiene identidad.

Demostración. El polinomio (1,\overline{0}) es la identidad multiplicativa. Esto es sencillo de mostrar y se queda como tarea moral.

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Proposición. Si a y b son polinomios en \mathbb{R}[x] distintos del polinomio (\overline{0}), entonces su producto también.

Demostración. Para ello, tomemos el mayor natural m tal que a_m\neq 0 y el mayor natural n tal que b_n\neq 0. Estos existen pues a y b no son el polinomio (\overline{0}), y su soporte es finito.

Cualquier pareja de naturales k y l tales que k+l=m+n con k\leq m-1 cumple l\geq n+1. Así, si k+l=m+n tenemos que:

  • Si k\leq m-1, entonces b_l=0 y por lo tanto a_kb_l=0
  • Si k\geq m+1, entonces a_k=0 y por lo tanto a_kb_l=0
  • Finalmente, si k=m, entonces l=n y

        \[a_kb_l=a_mb_n\neq 0.\]

De esta forma, el (m+n)-ésimo término de ab es

    \[\sum_{k+l=m+n} a_k b_l=a_mb_n\neq 0,\]

de modo que ab no es el polinomio (\overline{0}).

\square

Corolario. En \mathbb{R}[x] se vale la regla de cancelación, es decir, si a,b,c son polinomios, a\neq 0 y ab=ac, entonces b=c.

Demostración. De la igualdad ab=ac obtenemos la igualdad a(b-c)=0. Como a\neq 0, por la proposición anterior debemos tener b-c=0, es decir, b=c.

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A un anillo conmutativo cuya multiplicación tiene identidad y en donde se vale la regla de cancelación se le conoce como un dominio entero.

Teorema. El anillo \mathbb{R}[x] es un dominio entero.

Con esto terminamos la construcción de \mathbb{R}[x] y de sus operaciones. Cuando trabajamos con los polinomios de manera práctica resulta engorroso mantener esta notación de sucesiones. En la siguiente entrada justificaremos el uso de la notación “usual” de los polinomios, en la que usamos la letra “x” y exponentes.

Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • Justifica por qué el soporte del producto de dos polinomios es finito.
  • Muestra que la suma en \mathbb{R}[x] es asociativa.
  • Verifica que el polinomio (\overline{0}) es la identidad aditiva en \mathbb{R}[x].
  • Verifica que el polinomio (1,\overline{0}) es la identidad multiplicativa en \mathbb{R}[x].
  • Considera los polinomios a=\left(\frac{1}{3},4,\frac{5}{7},8,\overline{0}\right) y b=\left(0,0,\frac{2}{5},\frac{3}{4},\overline{0}). Determina

Álgebra Superior II: Norma en los complejos y distancia

Introducción a norma en los complejos

Ya definimos a \mathbb{C} y a sus operaciones. También definimos y dimos las propiedades de la conjugación compleja. Ahora hablaremos de la norma en los números complejos.

Definición. Para un complejo w=a+bi, su norma es \sqrt{a^2+b^2}. Denotamos a la norma de w por \Vert w \Vert.

Ejemplo. La norma del complejo \frac{1}{\sqrt{2}}+\frac{1}{\sqrt{2}}i es

    \[\sqrt{\left(\frac{1}{\sqrt 2}\right)^2+ \left(\frac{1}{\sqrt 2}\right)^2}=\sqrt{\left(\frac{1}{2}+\frac{1}{2}\right)}=\sqrt{1}=1.\]

La norma del complejo -3i es \sqrt{0^2+(-3)^2}=\sqrt{9}=3.

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Cuando pensamos a los complejos como los elementos del plano, identificando al complejo a+bi con el punto (a,b), la norma es una forma de medir qué tan alejado está un número complejo del origen.

Además, a partir de la noción de norma podemos definir la noción de distancia, que dice qué tan lejos están dos complejos entre sí.

Definición. Para complejos w y z definimos la distancia entre w y z como la norma de w-z, es decir, \Vert w-z\Vert. La denotamos por d(w,z)

Propiedades básicas de la norma en los complejos

La norma en los complejos está relacionada con otras operaciones que hemos definido como sigue:

Teorema 1. Sean w y z números complejos. Entonces:

  1. La norma es la raíz del producto de un complejo por su conjugado, es decir, \Vert z \Vert = \sqrt{z\overline{z}}
  2. \Vert z \Vert es un real no negativo.
  3. Se tiene que \Vert z \Vert = 0 si y sólo si z=0.
  4. La norma es multiplicativa, es decir, \Vert zw \Vert = \Vert z \Vert \Vert w \Vert.

Demostración. Si z=a+ib, entonces \overline{z}=a-ib, y por lo tanto

    \begin{align*}\sqrt{z\overline{z}}&=\sqrt{a^2-(ib)^2}\\&=\sqrt{a^2+b^2}\\&=\Vert z \Vert.\end{align*}

La norma de z=a+ib es la suma del cuadrado de dos reales. Cada uno de ellos es no negativo, así que esa suma es no negativa. De este modo, al sacar raíz cuadrada obtenemos un número real y no negativo. Para que este número sea cero, necesitamos que a^2=b^2=0, es decir, que a=b=0, lo cual sucede justo cuando z=0.

Para mostrar la última propiedad, se pueden tomar dos complejos explícitos y hacer las cuentas. Sin embargo, también podemos probarla usando la primera y la conmutatividad del producto de complejos como sigue:

    \[\Vert zw \Vert ^2= zw\overline{zw} = z\overline{z} w\overline{w}= \Vert z \Vert^2 \Vert w \Vert ^2.\]

Sacando raíz cuadrada de ambos lados obtenemos el resultado deseado.

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Ejercicios que usan las propiedades básicas

Veamos algunas formas en las que podemos usar las propiedades anteriores de la norma en los complejos.

Ejercicio. Muestra que z y \overline{z} tienen la misma norma.

Solución. Usando la propiedad 1 del Teorema 1, que \overline{\overline{z}}=z y la conmutatividad del producto en \mathbb{C} tenemos que

    \[\Vert \overline{z}\Vert = \sqrt{\overline{z}z}=\sqrt{z\overline{z}} = \Vert z \Vert.\]

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El siguiente es un corolario de la propiedad 4 del Teorema 1, que se puede mostrar usando inducción. Su prueba queda como tarea moral.

Corolario. Para z un complejo y n un natural, se tiene que

    \[\Vert z^n \Vert = \Vert z \Vert ^n.\]

Ejercicio. Determina la norma del complejo

    \[\left(3+4i\right)^{20}.\]

Solución. Tomemos u=3+4i. El problema nos pide determinar \Vert u^{20} \Vert. Una forma de hacerlo es realizar primero la operación u^{20}, pero esto parece ser complicado. En vez de eso, usamos el Corolario. Para ello, notamos que

    \[\Vert u \Vert = \sqrt{3^2+4^2}= \sqrt{25}=5.\]

De este forma, por el corolario, la norma que buscamos es

    \[\Vert u^{20} \Vert = \Vert u \Vert ^{20}= 5^{20}.\]

\square

Ejercicio. Sea z un complejo. Muestra que todos los siguientes complejos tienen la misma norma:

    \[z, -z, iz, -iz.\]

Solución. Se sigue de la propiedad 4 del Teorema 1 y de que

    \[\Vert -1 \Vert = \Vert i \Vert = \Vert -i \Vert = 1.\]

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Ejercicio. Muestra que para un real r su norma compleja coincide con su valor absoluto.

Solución. Usando la propiedad 1 del Teorema 1 y que \overline{r}=r, tenemos que

    \[\Vert r \Vert = \sqrt{\overline{r}r}=\sqrt{r^2}=|r|.\]

\square

La desigualdad del triángulo

¿Cómo se comporta la norma con la suma de los complejos? Esto lo responde el siguiente teorema, que enuncia una de las propiedades más importantes de la norma en los complejos.

Teorema 2 (desigualdad del triángulo). Para complejos w y z se tiene que

    \[\Vert w+z \Vert \leq \Vert w \Vert + \Vert z \Vert.\]

La igualdad se da si y sólo si w es un múltiplo real de z, es decir, si y sólo si existe un real r tal que w=rz.

Antes de demostrar este teorema, probemos un pequeño resultado auxiliar.

Lema. Si z es un complejo, entonces |\text{Re}(z)| \leq \Vert z \Vert y |\text{Im}(z)|\leq \Vert z \Vert. La primer igualdad se da si y sólo si z es real y la segunda si y sólo si z es imaginario puro, es decir, su parte real es 0.

Demostración. Tomemos z=a+ib. Tenemos que a^2\leq a^2+b^2, de modo que sacando raíces cuadradas tenemos que

    \[|\text{Re}(z)| = |a| = \sqrt{a^2}\leq \sqrt{a^2+b^2}=\Vert z \Vert.\]

La igualdad se da si y sólo si b=0, lo cual sucede si y sólo si z es real.

La demostración de la segunda parte es análoga, y queda como tarea moral.

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Ahora sí, demostremos la desigualdad del triángulo con todo y el análisis de los casos de igualdad.

Demostración del Teorema 2. Tenemos que:

    \begin{align*}\Vert w+z \Vert^2 &= (w+z)\overline{(w+z)}\\&=(w\overline{w}+w\overline{z}+\overline{w}z+z\overline{z})\\&=\Vert w \Vert^2 + 2\text{Re}(w\overline{z}) + \Vert z \Vert^2\end{align*}

Aquí podemos seguir usando la desigualdad del Lema (notemos que se obtiene igualdad si y sólo si w\overline{z} es real)

    \begin{align*}&\leq  \Vert w \Vert^2 + 2\Vert w\overline{z}\Vert + \Vert z \Vert^2\\&=\Vert w \Vert ^2 + 2 \Vert w \Vert \Vert z \Vert + \vert z \Vert^2\\&=\left(\Vert w \Vert + \Vert z \Vert \right)^2\end{align*}

Esta cadena de desigualdades se resume a

    \[\Vert w+z \Vert^2  \leq  \left(\Vert w \Vert + \Vert z \Vert \right)^2,\]

de donde sacando raíz cuadrada en ambos lados, obtenemos lo deseado.

Como observamos durante la demostración, la igualdad se da si y sólo si w\overline{z} es un número real, es decir, si y sólo si existe un real s tal que w\overline{z}=s. Multiplicando por z de ambos lados, obtenemos que

    \[w\Vert z \Vert^2 = sz.\]

Si z=0, entonces w=0 y por lo tanto w es trivialmente un múltiplo real de z. Si z\neq 0, entonces w=\frac{s}{\Vert z \Vert ^2}\cdot z también es un múltiplo real de z, con r=\frac{s}{\Vert z \Vert ^2}. Esto termina el análisis de los casos de igualdad.

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Propiedades de la distancia

En la introducción definimos la distancia entre dos complejos w y z como la norma de w-z, en símbolos, d(w,z)=\Vert w-z \Vert. A partir de los teoremas 1 y 2, obtenemos las siguientes propiedades para la distancia, las cuales nos dicen que d es una métrica en \mathbb{C}.

Teorema 3. Para cualesquiera tres complejos x,y,z tenemos que

  1. d(x,y) es un real no negativo.
  2. d(x,y)=0 si y sólo si x=y.
  3. d(x,y)=d(y,x).
  4. d(x,z)\leq d(x,y)+d(y,z).

Demostrar este teorema es sencillo a partir de lo que ya vimos, así que su demostración queda como tarea moral.

Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • Muestra la propiedad 4 del Teorema 1 usando de manera explícita las partes reales e imaginarias de los complejos z y w.
  • Demuestra el corolario de normas de potencias de complejos.
  • Determina la norma del complejo (12-5i)^{10}.
  • Determina la norma del complejo (1+2i)(-3+4i)(5-6i)(-7-8i).
  • Demuestra la segunda parte del Lema.
  • Demuestra el Teorema 3.
  • Sean w=(3+4i)(5-i) y z=(5-i)(4+2i). Determina d(w,z).

Álgebra Superior II: La conjugación compleja

Introducción

En una entrada anterior definimos al conjunto \mathbb{C} números complejos. Vimos que sus elementos tenían la forma a+bi, donde a y b son números reales. Introdujimos las operaciones de suma y producto, y vimos que con estas operaciones \mathbb{C} es un campo. En esta entrada hablaremos acerca de la conjugación compleja.

Definición. Tomemos un complejo z=a+bi. El conjugado de z es el complejo a-bi y lo denotamos por \overline{z}.

Ejemplo. Si tenemos a z=5+8i, entonces \overline{z}=5-8i. Si tenemos z=\sqrt{3}-8\pi i, entonces \overline{z}=\sqrt{3}+8\pi i.

En la entrada anterior justificamos que podíamos abandonar la notación de parejas, sin embargo en ocasiones seguirá siendo útil pensar al complejo a+bi como el punto (a,b) del plano. Si lo pensamos así, la conjugación compleja manda al punto (a,b) al punto (a,-b), es decir, se comporta como una reflexión en el eje x.

La conjugación compleja se comporta como una reflexión en el eje x
La conjugación compleja se comporta como una reflexión en el eje x

Conjugación y operaciones complejas

La conjugación compleja se comporta bien con las operaciones en \mathbb{C}. Ese es el contenido de la siguiente proposición.

Proposición 1. Si w y z son complejos, entonces

  • El conjugado de la suma es la suma de los conjugados, es decir, \overline{w+z}=\overline{w}+\overline{z} y
  • El conjugado del producto es el producto de los conjugados, es decir, \overline{wz}=\overline{w}\overline{z}.

Demostración. Escribimos w=a+bi y z=c+di con a,b,c,d reales. Tenemos que

    \begin{align*}\overline{w+z}&=\overline{(a+c)+(b+d)i}\\&=(a+c)-(b+d)i\\&=(a-bi)+(c-di)\\&=\overline{w}+\overline{z},\end{align*}

lo cual prueba la primera parte, y que

    \begin{align*}\overline{wz}&=\overline{(ac-bd)+(ad+bc)i}\\&=(ac-bd)-(ad+bc)i\\&=(ac-(-b)(-d))+(a(-d)+b(-c))i\\&=(a-bi)(c-di)\\&=\overline{w}\overline{z},\end{align*}

que prueba la segunda parte.

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Se pueden mostrar resultados análogos para la conjugación compleja de la resta y cociente. Esto está en la tarea moral.

Ejemplo. Considera a los complejos 5+4i, 3+2i, 1-i. Vamos a determinar el conjugado de su suma de dos formas distintas. Por un lado, si los sumamos obtenemos el complejo

    \[(5+3+1)+(4+2-1)i=9+5i,\]

cuyo conjugado es 9-5i.

Por otro lado, podemos conjugar a cada uno de los números independientemente para obtener 5-4i, 3-2i y 1+i. Al hacer la suma de estos complejos, obtenemos

    \[(5+3+1)+(-4-2+1)i=9-5i.\]

En ambos casos obtenemos lo mismo.

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La conjugación compleja es autoinversa

Proposición 2. La operación “conjugar” es autoinversa, y por lo tanto es biyectiva.

Demostración. En efecto, si z=a+bi, entonces

    \[\overline{\overline{z}}=\overline{a-bi}=a+bi=z.\]

Si quisiéramos ver que conjugar es suprayectivo, tomamos z en \mathbb{C} y tenemos que \overline{\overline{z}}=z, de modo que z está en la imagen de la operación conjugación.

Si quisiéramos ver que conjugar es inyectivo, tomamos w y z en \mathbb{C} tales que \overline{w}=\overline{z}. Aplicando conjugación a esta igualdad, y usando la primer parte de la proposición, tenemos que w=z.

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Operaciones de un complejo con su conjugado

Para un número complejo z=a+bi, a a le llamamos la parte real de z y a b le llamamos la parte imaginaria. Usamos la notación a=\text{Re}(z) y b=\text{Im}(z), respectivamente. Cuidado: la parte imaginaria es un número real. Se llama imaginaria porque es la que acompaña a i.

Si hacemos operaciones de un complejo con su conjugado, obtenemos valores especiales.

Proposición 3. Sea z un número complejo. Entonces:

  • z+\overline{z}=2\text{Re}(z)
  • z-\overline{z}=2\text{Im}(z) i
  • z\overline{z}=\text{Re}(z)^2+\text{Im}(z)^2

La demostración de la Proposición 3 es sencilla, y se deja como tarea moral.

Ejemplo. Si tomamos al complejo 3+4i y le sumamos su conjugado 3-4i, obtenemos el número real 6, que es dos veces la parte real de 3+4i.

Si hacemos la multiplicación (3+4i)(3-4i), obtenemos también un número real:

    \[3^2-(4i)^2=9-(-16)=25.\]

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Como corolario de la Proposición 3, obtenemos lo siguiente.

Corolario. Si z=\overline{z}, entonces z es un número real.

Demostración. Por la primer parte de la Proposición 3, tenemos que 2z=z+\overline{z}=2\text{Re}(z), de modo que z=\text{Re}(z) y por lo tanto z es un número real.

Ejercicio. Muestra que el complejo

    \[\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}+\frac{1-\sqrt{5}}{2} i \right)  \left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}-\frac{1-\sqrt{5}}{2} i \right)\]

es un número real.

Solución. Podríamos hacer las cuentas y verificar que la parte imaginaria es 0. Sin embargo, basta con notar que la expresión es el producto de un complejo con su conjugado, es decir, es de la forma z\overline{z}. De manera directa, por la última parte de la Proposición 3 obtenemos que es un número real.

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La conjugación compleja es (casi) el único automorfismo que fija a los reales

En las secciones anteriores vimos que la conjugación compleja deja fijos a los reales y que respeta las operaciones. En esta sección veremos que es la única operación en \mathbb{C} que hace esto y que no sea la identidad.

Teorema. Si \eta:\mathbb{C}\to \mathbb{C} es una función biyectiva. tal que

  • \eta no es la identidad,
  • \eta(a)=a para todo a real,
  • \eta(w+z)=\eta(w)+\eta(z) para todo par de complejos w y z, y
  • \eta(wz)=\eta(w)\eta(z) para todo par de complejos w y z,

entonces \eta es la conjugación compleja.

Demostración. Tomando z=a+bi, tenemos que

    \begin{align*}\eta(a+bi)&=\eta(a)+\eta(bi)\\&=\eta(a)+\eta(b)\eta(i)\\&=a+b\eta(i),\end{align*}

así que basta determinar quién es \eta(i). Por otro lado, como -1 es real, tenemos también que

    \begin{align*}-1&=\eta(-1)\\&=\eta(i\cdot i)\\&=\eta(i)\eta(i)\\&=\eta(i)^2,\end{align*}

de modo que \eta(i) es una raíz de -1 y por lo tanto es i o -i. Si \eta(i)=i, tendríamos que \eta es la identidad, que contradice nuestras hipótesis. Así, \eta(i)=-i y por lo tanto \eta es la conjugación compleja.

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Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • Considera los complejos w_j=5+(2-j)i, en donde j es un entero en \{0,1,2,3,4}. Encuentra el valor de la suma w_0+w_1+w_2+w_3+w_4 y del producto w_0w_1w_2w_3w_4.
  • Toma complejos w y z. Muestra que \overline{w-z}=\overline{w}-\overline{z} y que si z\neq 0, entonces \overline{w/z}=\overline{w}/ \overline{z}.
  • Haz la demostración de la Proposición 3
  • ¿Cuáles complejos satisfacen que z^2=\overline{z}?
  • Sea z un complejo distinto de 0. ¿Qué obtienes cuando realizas la división z/\overline{z}?

En el blog hay una entrada acerca de aplicaciones de la aritmética de números complejos a la resolución de problemas en matemáticas. No formará parte de la evaluación del curso, pero puede ayudarte a entender más profundamente lo que estamos haciendo y a motivar la teoría que desarrollamos.