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Funciones Matemáticas

En estas páginas encontraras el material necesario para comprender las diferentes Funciones Matemáticas, además de un catalogo completo con sus correspondientes usos y aplicaciones.

Si quieres revisar temas básicos de matemáticas antes de continuar te invitamos a dar Clic aquí y explorar las operaciones básicas en matemáticas.

1. Generalidades de las funciones

Las funciones aparecen cuando existen cantidades que dependen unas de las otras, normalmente se ha definido una función como una regla que asigna a cada elemento $x$ de un conjunto $A$ exactamente un elemento llamado $f(x)$f de otro conjunto $B$. En este punto tenemos algunas definiciones convenientes que realizar en el manejo de las funciones:

  • Dominio: este concepto corresponde al mismo conjunto $A$
  • Rango: este concepto corresponde al mismo conjunto $B$
  • Variable independiente: variable que representa un elemento arbitrario del conjunto $A$ (dominio)
  • Variable dependiente: variable que representa un elemento en el rango de $f$

Las funciones matemáticas se pueden representar de distintas maneras incluyendo:

  • Verbalmente (usando una descripción en prosa), numéricamente (con una tabla de valores)
  • Visualmente (con una gráfica) o algebraicamente (con una fórmula o ecuación).

La última es la forma más habitual y conveniente para expresar funciones, así mismo se puede visualizar la función recurriendo a la visualización como regla de asignación entre conjuntos, más formalmente tendríamos que si $f$ es una función cuyo dominio es $A$ su gráfica son las parejas ordenadas

$\{(x,f(x))x \in A\}$

Y su correspondiente diagrama de flechas es como el de la figura 1.

Diagrama de flechas para funciones
Figura 1. Diagrama de flechas para funciones

1.1. Prueba de recta vertical

Ahora bien, es importante notar que la definición de función implica que la asignación del conjunto del dominio al conjunto del rango, no realice asignaciones de forma tal que un mismo elemento del dominio asigne dos valores diferentes del rango, gráficamente esto se puede ver fácilmente mediante la Prueba de la recta vertical de tal manera que si se traza una línea vertical en el gráfico de una función esta corte la gráfica en un solo punto. De tal manera, la gráfica 2 corresponde a una parabola pero no a una función.

Gráfico de una curva que no es función
Figura 2. Gráfico de una curva que no es función

1.2. Funciones por secciones

Otra forma de definir funciones es utilizando la definición de funciones matemáticas por secciones, de estas funciones la más conocida es la función valor absoluto, la cual se muestra en la figura 3. De esta forma se puede definir funciones de una manera muy flexible, por ejemplo la función escalón es una de ellas.

Función valor absoluto
Figura 3. Función valor absoluto

1.1. Simetría 

Existen dos tipos de simetría para las Funciones Matemáticas, la simetría par y la simetría impar. La primera es cuando se cumple la condición f(−x)=f(x)f(-x)=f(x) y la segunda f(−x)=−f(x)f(-x)=-f(x), gráficamente se pueden observar estas simetrías siendo la simetría par una simetría respecto al eje yy en una gráfica en el plano cartesiano y la simetría impar una simetría respecto al origen en el plano cartesiano, las figuras 4 y 5 muestras estas simetrías respectivamente.

Simetría par
Figura 4. Simetría par
Simetría impar
Figura 5. Simetría impar

1.2. Funciones Matemáticas crecientes y decrecientes 

Estas dos definiciones permiten ver el comportamiento de una función en un intervalo del dominio II, de tal manera que una función es

  • Creciente: si se cumple que $f(x_1) \lt f(x_2)$ siempre que $x_1 \lt x_2$ en $I$
  • Decreciente: si se cumple que $f(x_1) \gt f(x_2)$ siempre que $x_1 \gt x_2$ en $I$

Las gráficas 6 y 7 muestran respectivamente funciones crecientes y decrecientes.

Función creciente
Figura 6. Función creciente
Función decreciente
Figura 7. Función decreciente

2. Transformación de Funciones

Las transformaciones de Funciones Matemáticas son muy útiles, puesto que permiten construir funciones que a primera mano parecen muy complejas usando funciones básicas, lo anterior ayuda a imaginarnos las gráficas de las funciones con las que se trabaja fácilmente.

2.1. Desplazamientos verticales y horizontales 

A continuación se listan los diferentes desplazamientos que se pueden realizar partiendo de una constante $c \gt 0$ y la función $y=f(x)$

  • Hacia abajo: $y=f(x)−c$
  • Hacia arriba: $y=f(x)+c$
  • Hacia la izquierda: $y=f(x+c)$
  • Hacia la derecha: $y=f(x−c)$

2.2. Alargamientos y reflexiones 

A continuación se listan los diferentes operaciones de alargamiento y compresión que se pueden realizar partiendo de una constante $c \gt 1$ y la función $y=f(x)$

  • Alargamiento vertical: $y=cf(x)$
  • Compresión vertical: $y=(\frac{1}{c})f(x)$
  • Compresión horizontal: $y=f(cx)$
  • Alargamiento vertical: $y=f(\frac{x}{c})$
  • Reflexión respecto a x: $y=−f(x)$
  • Reflexión respecto a y: $y=f(−x)$

2.3. Algebra de funciones 

Las funciones se pueden operar usando los operadores algebraicos tradicionales para obtener nuevas funciones, de forma similar existe una operación llamada composición de funciones estas operaciones se muestran a continuación para las funciones $f(x)$ y $g(x)$

  • Suma de funciones: $(f+g)(x)=f(x)+g(x)$ dominio $A \cap B$
  • Resta de funciones: $(f−g)(x)=f(x)−g(x)$ dominio $A \cap B$
  • Multiplicación de funciones: $(fg)(x)=f(x)g(x)$ dominio $A \cap B$
  • División de funciones: $(\frac{f}{g})(x)=\frac{f(x)}{g(x)}$ dominio ${x \in A \cap B | g(x) \ne 0}$
  • Composición de funciones: $f(u)=f(g(x))$ que también se escribe como $(f \circ g)(x)=f(g(x))$

3. Curvas paramétricas

En ocasiones las funciones pueden escribirse en términos de sus componentes en los ejes $x$ e $y$, para ellos se expresan en dos ecuaciones como sigue:

$x=f(t) \text{ ; } y=g(t)$

La variable $t$ se conoce como parámetro. Es importante notar que estas expresiones pueden dar lugar a un concepto más general que el de función debido a que si se despeja $t$ en las ecuaciones anteriores y se igualan el resultado puede no superar la prueba de la línea vertical y como consecuencia obtener una relación, para ello se utiliza el término más general curva. Considere como ejemplo el caso de las curvas paramétricas de un círculo de centro $(h,k)$ y radio $r$:

$x=h+r\sin(t) \text{ ; } y=k+r\cos(t)$

4. Funciones inversas

Antes de definir la función inversa, definamos una función uno a uno (ver correspondencia de funciones) como aquella función que nunca adopta el mismo valor dos veces:

$f(x_1) \ne f(x_2) \text{ siempre que } x_1 \neq x_2$

Otra forma de definir si una función es uno a uno es a través de la prueba de la recta horizontal, en este sentido una recta horizontal trazada sobre la gráfica de la función solamente la puede cortar una sola vez. Se define la función inversa siendo $f$ una función uno a uno con dominio $A$ y rango $B$, luego la función inversa $f^{−1}$ tiene rango $A$ y dominio $B$ y se define mediante:

$f^{-1}(y)=x \Leftrightarrow f(x)=y$

La función inversa implica las siguientes expresiones:

$f^{-1}(f(x))=x \text{ ; }\forall x \in A$

$f(f^{-1}(x))=x \text{ ; }\forall x \in B$

Para hallar la función inversa se debe resolver a xx en término de yy siempre y cuando sea posible.

5. Correspondencia de funciones

A continuación se estudia las principales correspondencias de funciones, como son: unívoca, biunívoca, inyectiva, biyectiva, sobreyectiva; las primeras correspondencias entre funciones (unívoca, biunívoca) tratan los conceptos más generales aplicados a conjuntos, pero también pueden entenderse desde el punto de vista de las funciones y en este caso las correspondencias se denominan aplicaciones, teniendo los casos inyectiva, biyectiva y sobreyectiva que se resumen a continuación. Considere $A$ el dominio de una función $f$ cuyo rango es $B$

5.1. Funciones inyectivas

Una función es inyectiva si a elementos diferentes del dominio asigna elementos diferentes del rango, formalmente las funciones inyectivas se definen como:

$a\text{ , }a’ \in A\text{ y }a \neq a’\text{ entonces }f(a) \neq f(a’)$

5.2. Funciones sobreyectivas

Las funciones sobreyectivas también son denominadas funciones suprayectivas, epiyectivas, suryectiva, exhaustiva o subyectivas y se definen como aquellas funciones que para todo número en el rango tienen un correspondiente valor en el dominio, formalmente se define como:

$\forall b \in B \text{ } \exists \text{ } a \in A \text{ con }f(a)=b$

La función también puede ser no sobreyectiva si la anterior premisa no se cumple.

6.3. Funciones biyectivas

Estas funciones también se denominan uno a uno, y son aquellas que son inyectivas y sobreyectivas al mismo tiempo.

6. Artículos de Interés

Geometría Vectorial

La Geometría Vectorial es muy utilizada cuando se inicia el estudio del Álgebra Lineal o en el cálculo, que de hecho existe una rama llamada Cálculo Vectorial muy útil para temas en física como electromagnetismo. Esperamos que esta página sirva de referencia y estudio.

Si quieres avanzar al mundo del cálculo te invitamos a dar Click en este enlace.

1. Vectores

Un vector es un segmento de recta dirigido que se caracteriza por tener magnitud y dirección. También podemos definir un vector como una cantidad que tiene magnitud y dirección.Todos los vectores que tengan la misma magnitud y dirección se denominan equivalentes sin importar su punto inicial. Note que un segmento de recta dirigido se puede caracterizar dando su punto inicial y final. El segmento de recta se puede representar geométricamente como:

$\overrightarrow{PQ}$

y algebraicamente como $\mathbf v$. El vector de forma algebraica se suele representar con su punto inicial situado en el origen $\overrightarrow{OR}$ de tal forma que estaría especificado por sus coordenadas $(a,b)$, a estos números se les llama elementos o componentes del vector. Nota: la definición anterior aplica a las coordenadas $(x,y)$ en el plano. El vector cero denotado como $\mathbf 0$ es el único vector que no tiene una dirección específica.

2. Magnitud y dirección

En Geometría Vectorial la magnitud y dirección de un vector se pueden calcular fácilmente para vectores en el plano usando las siguientes relaciones geométricas:

$\text{magnitud de } \mathbf v=|\mathbf v|=\sqrt{a^2+b^2}$

$\text{dirección de } \mathbf v=\tan(\theta)=\frac{a}{b}$

3. Operaciones con vectores

A continuación se muestran las operaciones más habituales con vectores, para ello consideremos $\mathbf v$, $\mathbf u$ y $\alpha$ dos vectores y un escalar respectivamente.

  • Multiplicación por un escalar: al multiplicar por un escalar la magnitud del vector se multiplica por el valor absoluto del escalar, así: $\alpha \mathbf v=(\alpha a, \alpha b)=| \alpha || \mathbf v |$. En cuanto a la dirección si $\alpha$ es positivo se conserva sin cambios y si $\alpha$ es negativo esta se ve incrementada en $\pi$. Lo anterior conlleva a que dos vectores sean paralelos si uno es múltiplo escalar del otro.
  • Suma de dos vectores: la suma de dos vectores es: $\mathbf v + \mathbf u = (a_1+a_2,b_1+b_2)$
  • Resta de dos vectores: la resta de dos vectores es: $\mathbf v – \mathbf u = (a_1-a_2,b_1-b_2)$

Gráficamente estas operaciones se pueden representar como se ilustra en la siguiente figura:

Suma y resta de vecores
Figura 1. Suma y resta de vectores

Desigualdad del triangulo Esta es una desigualdad muy utilizada y común en el estudio de las matemáticas y establece lo siguiente en cuanto a los vectores:

$|\mathbf{u+v}| \leq |\mathbf{u}| + |\mathbf{v}|$

4. Vectores en el espacio y representaciones

Aunque muchos de los conceptos aplicados a $\mathbb R^2$ aplican igualmente a $\mathbb R^3$ como son: suma, multiplicación por escalar, vector unitario, y ángulo entre vectores, se detallarán algunas de las operaciones más relevantes. En este caso los puntos en el espacio están determinados por tres coordenadas respecto a los ejes coordenados $x$, $y$ y $z$, así $(a,b,c)$, de tal forma que un vector $\overrightarrow{PQ}$ tiene una magnitud que se puede calcular con la fórmula de distancia más general:

$\overline{PQ}=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2+(z_1-z_2)^2}$

De manera similar la suma y multiplicación por un escalar están dados como sigue:

$\mathbf u \pm \mathbf v=(x_1 \pm x_2, y_1 \pm y_2, z_1 \pm z_2)$

$\alpha \mathbf u=(\alpha x_1, \alpha y_1, \alpha z_1)$

Las siguientes son las operaciones y propiedades que tienen los vectores, siendo $\mathbf a$ y $\mathbf b$ vectores y $c$ y $d$ escalares:

  • Suma y resta: se usa la ley del triángulo o la ley del paralelogramo
  • Multiplicación por un escalar: escala el tamaño del vector, en caso que el escalar sea un número negativo el vector cambia de dirección y presenta un desfase de 180º
  • $\mathbf{a}+\mathbf{b}=\mathbf{b}+\mathbf{a}$
  • $\mathbf{a}+\mathbf{0}=\mathbf{a}$
  • $c(\mathbf{a}+\mathbf{b})= c\mathbf{a} +c \mathbf{b}$
  • $(cd)\mathbf{a}=c(d\mathbf{a})$
  • $\mathbf{a}+(\mathbf{b}+\mathbf{c})=(\mathbf{a}+\mathbf{b})+\mathbf{c}$
  • $\mathbf{a}+(-\mathbf{a})=\mathbf{0}$
  • $(c+d)\mathbf{a}=c\mathbf{a}+d\mathbf{a}$
  • $1\mathbf{a}=\mathbf{a}$

Un vector que tenga su punto inicial en el origen y el punto final sea $P$ se llama vector posición del punto $P$. Es importante tener en cuenta que como un vector se define por su magnitud y dirección bien sea en el plano bidimensional o en el espacio tridimensional, no importa el punto de origen, es decir un mismo vector puede tener muchas representaciones simplemente cambiando su punto de origen, por ello se denota:

$\mathbf{a}=\lt a_1,a_2 \gt$

Al vector posición cuyo punto final es $P(a1,a2)$ por lo tanto es importante distinguir el punto final, del vector posición de ese punto. Ahora bien, dado los puntos $A(x1,y1,z1)$ y $B(x2,y2,z3)$ el vector $\mathbf a$ con representación $\overrightarrow {AB}$ es:

$\mathbf{a}=\lt x_2-x_1,y_2-y_1,z_2-z_1 \gt$

La longitud o magnitud de un vector $\mathbf{a}=\lt a_1,a_2 \gt$ se puede calcular con la fórmula de la distancia:

$|\mathbf{a}|=\sqrt{a_1^2+a_2^2+a_3^2}$

Y algebraicamente se puede definir la suma (análogamente la resta) de los vectores y la multiplicación por un escalar como sigue:

$\lt a_1,a_2,a_3 \gt + \lt b_1,b_2,b_3 \gt = \lt a_1+b_1,a_2+b_2,a_3+b_3 \gt$

$c \lt a_1,a_2,a_3 \gt = \lt ca_1,ca_2,ca_3 \gt$

Podemos escribir los siguientes tres vectores en el espacio, los cuales son muy útiles puesto que permiten representar cualquier vector como combinación lineal de ellos, es decir, estos vectores forman una base para el espacio. Estos vectores son los siguientes:

$\mathbf{i}= \lt 1,0,0 \gt$

$\mathbf{j}= \lt 0,1,0 \gt$

$\mathbf{k}= \lt 0,0,1 \gt$

Estos son los denominados vectores básicos canónicos. Es importante notar que estos vectores son unitarios, es decir su magnitud es la unidad. El vector unitario que tiene la misma dirección que $\mathbf a$ que se denominará $\mathbf u$ se puede calcular como:

$\mathbf{u}=\frac{1}{|\mathbf{a}|}\mathbf{a}=\frac{\mathbf{a}}{|\mathbf{a}|}$

5. Dirección de un vector

La dirección de un vector está dada por la dirección del vector unitario correspondiente. Adicionalmente se puede calcular los ángulos que forma el vector con los ejes coordenados, en este caso con $x$, $y$ y $z$; para tal fin se definen respectivamente los ángulos $\alpha$, $\beta$, $\gamma$, las siguientes relaciones permiten calcular estos ángulos:

$\cos \alpha=\frac{x_0}{|\mathbf v|} \text{ } \cos \beta=\frac{y_0}{|\mathbf v|} \text{ } \cos \gamma=\frac{z_0}{|\mathbf v|}$

Es importante advertir la siguiente relación:

$\cos^2 \alpha + \cos^2 \beta + \cos^2 \gamma = 1$

Estos cosenos se denominan cosenos directores y de forma análoga para el vector $\mathbf v=(a,b,c)$ siempre y cuando $|\mathbf v|≠1$ los números $a$, $b$, $c$ se denominan números directores del vector.

6. Vectores unitarios

Dos vectores muy importantes son los vectores $\mathbf i$ y $\mathbf j$, estos vectores de magnitud uno apuntan en dirección de los ejes coordenados $x$ e $y$ respectivamente, en terminología de álgebra lineal estos vectores son linealmente independientes que forman una base para $\mathbb R^2$. Estos vectores son muy útiles porque permiten escribir otros vectores en términos de sus componentes horizontales y verticales como lo muestra la siguiente expresión:

$\mathbf v = a \mathbf i + b \mathbf j$

Definamos vector unitario como aquel vector que tiene longitud 1, se puede escribir por tanto de las siguiente forma:

$\mathbf u = (\cos\theta)\mathbf i + (\sin\theta)\mathbf j=\frac{\mathbf v}{|\mathbf v|}$

7. Producto escalar y proyecciones

El producto escalar entre dos vectores se define como:

$\mathbf u \cdot \mathbf v = a_1a_2+b_1b_2$

Note que el resultado del producto escalar es un número y está denotado con un punto. Así mismo es necesario definir el ángulo entre dos vectores como el ángulo no negativo más pequeño entre las representaciones de los vectores teniendo ambos el mismo punto de origen, el ángulo entre los vectores se denota como $\varphi$. Como consecuencia del producto vectorial nos podemos encontrar con los siguientes resultados:

$|\mathbf v|^2=\mathbf v \cdot \mathbf v$

Siendo $\varphi$ el ángulo entre vectores:

$\cos \varphi = \frac{\mathbf u \cdot \mathbf v}{|\mathbf u||\mathbf v|}$

De tal forma que el producto escalar también se puede expresar en términos del ángulo entre vectores, así:

$\mathbf v \cdot \mathbf v=|\mathbf u||\mathbf v|\cos \varphi$

8. Vectores paralelos

Dos vectores son paralelos si el ángulo entre ellos es 0 o 180º. Dos vectores paralelos pueden tener la misma dirección o direcciones opuestas. De esta forma dos vectores $\mathbf u$ y $\mathbf v$ son paralelos implica que $\mathbf v = \alpha \mathbf u$ para alguna constante $\alpha$ y siempre y cuando ambos vectores sean diferentes de cero.

9. Vectores ortogonales

Dos vectores $\mathbf u$ y $\mathbf v$ son ortogonales siempre y cuando sean diferentes de cero, y el ángulo entre ellos sea cero, lo anterior implica que si son ortogonales se cumple que:

$\mathbf u \cdot \mathbf v = 0$

10. Proyección

Las proyecciones vectoriales son muy útiles en diversos cálculos. Para poder derivar el resultado de una proyección vectorial se debe partir del siguiente resultado:

$\mathbf w=\mathbf u-\frac{(\mathbf u \cdot \mathbf v)}{|\mathbf v|^2}\mathbf v$

Donde $\mathbf u$ y $\mathbf v$  son vectores cualesquiera y el vector$\mathbf w$  resultante es ortogonal a $\mathbf v$  De esta forma para los vectores $\mathbf u$  y $\mathbf v$  la proyección de $\mathbf u$  sobre $\mathbf v$  es el vector denotado por $proy_{\mathbf v}\mathbf u$ y definido como:

$proy_{\mathbf v}\mathbf u=\frac{(\mathbf u \cdot \mathbf v)}{|\mathbf v|^2}\mathbf v$

La componente de $\mathbf u$ en dirección de $\mathbf v$ es:

\frac{(\mathbf u \cdot \mathbf v)}{|\mathbf v|^2}

y $c$ es un escalar. La siguiente imagen ilustra esta operación de proyección.

Proyección vectorial
Figura 2. Proyección vectorial

11. Producto punto o producto escalar

La definición de producto escalar se amplía en este caso de la siguiente manera:

$\mathbf u \cdot \mathbf v = a_1a_2+b_1b_2+c_1c_2=|\mathbf u||\mathbf v|\cos \varphi$

Las propiedades del producto punto se resumen a continuación. Siendo $\mathbf a$, $\mathbf b$ y $\mathbf c$ vectores en $V_3$ y $c$ un escalar:

  • $\mathbf a \cdot \mathbf a = | \mathbf a |^2$
  • $\mathbf a \cdot \mathbf b = \mathbf \cdot \mathbf a$
  • $\mathbf a \cdot (\mathbf b + \mathbf c) = \mathbf a \cdot \mathbf b + \mathbf a \cdot \mathbf c$
  • $(c \mathbf a) \cdot \mathbf b = c (\mathbf a \cdot \mathbf b)$
  • $\mathbf 0 \cdot \mathbf a = 0$

De cualquier forma las relaciones vistas para el cálculo de proyecciones siguen siendo las mismas.

12. Producto cruz

Note que el producto punto o producto escalar no es cerrado bajo el dominio de los vectores, la operación que se definirá a continuación conocida como producto cruz o producto vectorial si es cerrada y su resultado es un vector perpendicular (ortogonal) a los dos vectores que hagan parte del producto, por esta razón el producto cruz no esta definido para $\mathbb R^2$. A continuación se presenta la definición:

$\mathbf u \times \mathbf v=(b_1c_1-c_1b_2)\mathbf i+(c_1a_2-a_1c_2)\mathbf j+(a_1b_1-b_1a_2)\mathbf k$

Donde $\mathbf i$, $\mathbf j$ y $\mathbf k$ son vectores unitarios en las direcciones positivas de los ejes coordenados. Alternativamente, teniendo presente que los vectores tengan componentes $\mathbf u = <a_1, a_2, a_3>$ y $\mathbf v = <b_1,b_2,b_3>$ se puede contar con una definición basada en determinantes, así:

$\mathbf u \times \mathbf v=\begin{vmatrix} \mathbf i & \mathbf j & \mathbf k \\ a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \end{vmatrix}$

El resultado de este producto es un vector ortogonal a $\mathbf u$ y $\mathbf v$ cuya dirección está determinada por la regla de la mano derecha. Las propiedades del producto cruz se muestran a continuación. Sean $\mathbf u$, $\mathbf v$, $\mathbf w$ tres vectores en $\mathbb R^3$ y $\alpha$ un escalar entonces:\mathbf u \times \mathbf 0 = \mathbf 0 \times \mathbf u = \mathbf 0

  • $\mathbf u \times \mathbf v = -(\mathbf v \times \mathbf u)$
  • $\mathbf u \times \mathbf 0 = \mathbf 0 \times \mathbf u = \mathbf 0$
  • $\mathbf u \times \mathbf v = -(\mathbf v \times \mathbf u)$
  • $(\alpha \mathbf u) \times \mathbf v=\alpha(\mathbf u \times \mathbf v$
  • $\mathbf u \cdot (\mathbf u \times \mathbf v)=\mathbf v \cdot (\mathbf u \times \mathbf v)=0$
  • Si $\mathbf u$ y $\mathbf v$ son diferentes de cero serán paralelos si y sólo si $\mathbf u \times \mathbf v=\mathbf 0$

Otra relación útil para calcular el producto vectorial se obtiene con la siguiente expresión que permite calcular la magnitud del producto, teniendo en cuenta que la dirección es perpendicular a los vectores del producto y esta dada por la regla de la mano derecha:

$|\mathbf u \times \mathbf v|=|\mathbf u||\mathbf v|\sin\varphi$

Se puede interpretar la magnitud del vector resultante como el área del paralelogramo que tiene lados adyacentes $\mathbf u$ y $\mathbf v$. De forma similar la magnitud el triple producto escalar corresponde al área del paralelepipedo definido por los vectores $\mathbf u$, $\mathbf v$ y $\mathbf w$

13. Triples productos

Combinando las operaciones anteriores de productos punto y producto cruz podemos obtener relaciones interesantes como son el triple producto escalar y el triple producto vectorial.

El triple producto escalar para tres vectores $\mathbf a$, $\mathbf b$ y $\mathbf c$ es el siguiente:

$\mathbf a \cdot (\mathbf b \times \mathbf c)$

Y en representación matricial se puede ver que su valor es el siguiente determinante:

$\mathbf a \cdot (\mathbf b \times \mathbf c)=\begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix}$

Una propiedad útil es la siguiente:

$(\mathbf a \times \mathbf b) \cdot \mathbf c = \mathbf a \cdot (\mathbf b \times \mathbf c)$

Su magnitud se puede interpretar como el volumen del paralelepipedo cuya base es el paralelograma definido por el producto cruz y su altura es la proyección del vector $\mathbf a$ sobre el vector resultante del producto cruz.

Por otra parte el triple producto vectorial se define como el producto cruz de los tres vectores, lo cual se puede expandir de la siguiente manera:

$\mathbf a \times (\mathbf b \times \mathbf c) = (\mathbf a \cdot \mathbf c) \mathbf b – (\mathbf a \cdot b) \mathbf c$

13. Artículos de Interés

Matrices en Álgebra Lineal

En esta página encontrarás un desglose rápido y útil de de los temas básicos y más utilizados para llegar a las Matrices en Álgebra Lineal y poder avanzar a temas más retadores en álgebra.

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1. Vectores, Matrices en Álgebra Lineal y Sistemas de Ecuaciones

En el estudio de Las Matrices en Álgebra Lineal aparecen los vectores y las matrices, los primeros como un arreglo de números de una sola dimensión y los segundos como un arreglo de números de más de una dimensión.

1.1 Vectores

Vectores como los siguientes son denominados vectores fila y vectores columna respectivamente.

$\begin{bmatrix} \alpha & \beta & \gamma \end{bmatrix}$

$\begin{bmatrix} \alpha \\ \beta \\ \gamma \end{bmatrix}$

Es importante anotar que un vector es un conjunto ordenado de elementos y cada una de sus posiciones también se denomina elemento o componente. Este arreglo de elementos puede tener un tamaño determinado y sirve para agrupar un conjunto de valores que están interrelacionados, existen muchas propiedades relevantes de los vectores y las operaciones comunes de aritmética también están disponibles con ellos.

Las componentes de los vectores pueden ser reales $\mathbb R$ o complejos $\mathbb C$ de tal manera un vector de $n$ componentes reales representa el espacio $\mathbb R^n$, así $\mathbb R^2$ se llaman vectores en el plano y $\mathbb R^3$ se llaman vectores en el espacio.

1.1.1. Producto vectorial

Este producto está definido por la combinación lineal de dos vectores, de manera que el resultado de esta operación es un valor escalar, dado por la sumatoria de la multiplicación de las correspondientes componentes, de manera que una multiplicación vectorial (o producto punto) de dos vectores es compatible solo si ambos componentes tienen igual tamaño. La combinación lineal está dada por la siguiente sumatoria

$\mathbf a\cdot\mathbf b=\sum_{i=1}^na_ib_i$

1.1.2. Propiedades de los vectores

$\mathbf a\cdot\mathbf 0=0$

$\mathbf a\cdot\mathbf b=\mathbf b\cdot\mathbf a$

$\mathbf a\cdot(\mathbf b+\mathbf c)=\mathbf a\cdot\mathbf b+\mathbf a\cdot\mathbf c$

$(\alpha\mathbf a)\cdot\mathbf b=\alpha(\mathbf a\cdot\mathbf b)$

2. Matrices en Álgebra Lineal

Las Matrices en Álgebra Lineal aparecen, por ejemplo en el estudio de ecuaciones simultáneas, puede considerar para el ejemplo un sistema de ecuaciones de dos incógnitas con dos ecuaciones, que puede presentar los siguientes casos y a través de las siguientes ecuaciones:

$a_{11}x_1+a_{12}x_2=b_1$

$a_{21}x_1+a_{22}x_2=b_2$

Donde su correspondiente matriz de coeficientes es:

$\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix}$

1. Una única solución, las rectas se intersecan en un solo punto, como muestra la siguiente gráfica

Sistemas de ecuaciones única solución
Figura 1. Única solución

2. Las rectas nunca se intersecan, por lo tanto, no se tiene solución

Sistemas de ecuaciones sin solución
Figura 2. Sin solución

3. Las rectas coinciden en todos los puntos y, por lo tanto, se tienen infinitas soluciones

Sistemas de ecuaciones infinitas soluciones
Figura 3. Infinitas soluciones

Estos sistemas de ecuaciones se pueden representar a través de matrices como sigue:

$\mathbf A \cdot x=b$

Donde $\mathbf A$ es la matriz de coeficientes de las ecuaciones, $x$ es un vector columna con las variables y $b$ es el vector columna con los valores de los coeficientes independientes. Cuando el sistema genérico de $n$ ecuaciones con mm incógnitas no presenta ninguna solución se dice que es un sistema inconsistente, por otro lado, si tiene al menos una solución se dice que es un sistema consistente.

2.1. Producto matricial

Este producto es compatible entre dos Matrices en Álgebra Lineal siempre y cuando el número de columnas de la primera matriz sea el mismo número de filas de la segunda matriz. Esta multiplicación no es conmutativa y el resultado de multiplicar dos matrices $\mathbf A$ y $\mathbf B$ esta dado por:

$c_{ij}=(\text{reglón }i \text{ de } \mathbf A)\cdot(\text{columna }j \text{ de } \mathbf B)$

2.2. Propiedades de las matrices

$\mathbf A+\mathbf 0=\mathbf A$

$\mathbf 0\mathbf A=\mathbf 0$

$\mathbf A+\mathbf B=\mathbf B+\mathbf A$

$(\mathbf A+\mathbf B)+\mathbf C=\mathbf A+(\mathbf B+\mathbf C)$

$\alpha(\mathbf A+\mathbf B)=\alpha\mathbf A+\alpha\mathbf B$

$\mathbf I\mathbf A=\mathbf A$

$ (\alpha + \beta)\mathbf A=\alpha\mathbf A+\beta\mathbf A$

$ \mathbf A(\mathbf B\mathbf C)=(\mathbf A\mathbf B)\mathbf C$

$\mathbf A(\mathbf B+\mathbf C)=\mathbf A\mathbf B+\mathbf A\mathbf C$

$(\mathbf A+\mathbf B)\mathbf C=\mathbf A\mathbf C+\mathbf B\mathbf C$

3. Artículos de Interés

Matemáticas Operativas

En esta página encontraras conceptos fundamentales de Matemáticas Operativas que incluyen relaciones básicas de trigonometría y algunos temas utilizados en situaciones más avanzadas como fracciones parciales.

Navega a este link para avanzar a temas de cálculo, los límites es un buen punto para iniciar.

1. Trigonometría

Algunas de las relaciones trigonométricas mas útiles en matemáticas operativas, relacionadas con las funciones trigonométricas básicas como el seno, el coseno y la tangente se listan a continuación:

$\sin\theta=\frac{1}{\csc\theta}\text{ ; }\cos\theta=\frac{1}{\sec\theta}\text{ ; }\tan\theta=\frac{1}{\cot\theta}$

Las relaciones en un triangulo rectángulo donde $h$ representa la hipotenusa, $co$ el cateto opuesto y $ca$ el cateto adyacente del ángulo $\theta$ están dadas por las siguientes relaciones

Triangulo rectángulo
Figura 1. Triangulo rectángulo

$\sin\theta=\frac{co}{h}\text{ ; }\cos\theta=\frac{ca}{h}\text{ ; }\tan\theta=\frac{co}{ca}=\frac{\sin\theta}{\cos\theta}$

Algunas otras identidades trigonométricas útiles se muestran en el siguiente resumen.

$\sin^2\theta + \cos^2\theta = 1$

$\tan^2\theta + 1 = \sec^2\theta$

$\cot^2\theta + 1 = \csc^2\theta$

$\sin(\alpha\pm\beta)=\sin\alpha\cos\beta\pm\sin\beta\cos\alpha$

$\cos(\alpha\pm\beta)=\cos\alpha\cos\beta\mp\sin\alpha\sin\beta$

$\tan(\alpha\pm\beta)=\frac{\tan\alpha\pm\tan\beta}{1\mp\tan\alpha\tan\beta}$

$\sin(2\theta)=2\sin\theta\cos\theta$

$\cos(2\theta)=\cos^2\theta-\sin^2\theta$

$\tan(2\theta)=\frac{2\tan\theta}{1-\tan^2\theta}$

$\sin\biggl(\frac{\theta}{2}\biggr)=\pm\sqrt{\frac{1-\cos\theta}{2}}$

$\cos\biggl(\frac{\theta}{2}\biggr)=\pm\sqrt{\frac{1+\cos\theta}{2}}$

$\tan\biggl(\frac{\theta}{2}\biggr)=\csc\theta-\cot\theta=\pm\sqrt{\frac{1-\cos\theta}{1+\cos\theta}}=\frac{\sin\theta}{1+\cos\theta}$

2. Ley de senos y cosenos

Dado el siguiente gráfico:

Leyes de senos y cosenos

Figura 2.
 Ley de senos y cosenos

La ley de senos establece que:

$\frac{a}{\sin A}=\frac{b}{\sin B}=\frac{c}{\sin C}$

La ley de cosenos establece que:

$c^2=a^2+b^2-2ab\cos c$

3. Logaritmos y exponenciales

Los logaritmos y exponenciales también hacen parte de las matemáticas operativas. Las siguientes son las leyes más representativas para el manejo de logaritmos y funciones exponenciales

$\log_a(xy)=\log_a(x)+\log_a(y)$

$\log_a(\frac{x}{y})=\log_a(x)-\log_a(y)$

$\log_a(x^r)=r\log_a(x)$

$\log_a(x)=\frac{\ln x}{\ln a}$

$a^{x+y}=a^xa^y$

$a^{x-y}=\frac{a^x}{a^y}$

$(a^x)^y=a^{xy}$

$(ab)^x=a^xb^x$

Tenga presente que $\log_ex=\ln x$ siendo $e$ el número de Euler, para mayores detalles de logaritmos y exponenciales se puede dirigir a la sección de funciones.

4. Fracciones parciales

La expansión por fracciones parciales es una técnica muy útil para simplificar un cociente de polinomios como la combinación lineal de cocientes de polinomios más simples. Pueden analizarse la expansión en fracciones parciales utilizando los siguientes casos.

4.1. Caso 1

Caso en el cual el grado del numerador sea un grado más pequeño que el denominador. El siguiente ejemplo ilustra el proceso:

$\frac{5x-4}{2x^2+x-1}$

Se pude expresar como:

$\frac{5x-4}{(x+1)(2x-1)}=\frac{A}{x+1}+\frac{B}{2x-1}$

Donde $A$ y $B$ son constantes que se puede hallar al multiplicar ambos lados de la expresión por el denominador factorizado para obtener:

$5x-4=A(2x-1)+B(x+1)$

$5x-4=(2A+B)x+(-A+B)$

Lo cual conduce a dos ecuaciones simultáneas: $5=2A+B$ y $-4=-A+B$ De allí se obtiene la solución y la expansión por fracciones parciales resulta ser:

$\frac{5x-4}{(x+1)(2x-1)}=\frac{3}{x+1}-\frac{1}{2x-1}$

4.2. Caso 2

Si el grado del numerador es mayor o igual que el denominador es necesario realizar la división de polinomios para luego aplicar las mismas consideraciones del caso 1.

4.3. Caso 3

Si el denominador tiene más de un factor lineal es necesario incluir un término correspondiente por cada factor. Por ejemplo:

$\frac{x+6}{x(x-3)(4x+5)}=\frac{A}{x}+\frac{B}{x-3}+\frac{C}{4x+5}$

Lo cual conduce a un sistema con tres incógnitas y tres ecuaciones.

4.4. Caso 4

En el caso en que el denominador posea un factor cuadrático irreducible $ax^2+bx+c$ donde el discriminante $b^2-4ac$ sea negativo entonces la fracción parcial corresponde de la siguiente manera:

$\frac{Ax+B}{ax^2+bx+c}$

5. Artículos de Interés

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