UNIDAD III. MATRICES Y DETERMINANTES 4.6

Algebra universitaria
UNIDAD III. MATRICES Y DETERMINANTES
4.6. Definición de determinante de una matriz y sus propiedades
Determinante. A cada matriz cuadrada se le asocia un número
denominado determinante, el cual tiene información sobre la matriz
misma que es usada en muchas ramas de matemáticas y de las ciencias.
Cálculo de determinantes. El determinante de una matriz cuadrada de
2x2 se denota A y esta dado por la siguiente ecuación:
a 
a
Det  11 12  =a11a22 − a21a12
 a21 a22 
Observe que el determinante en una matriz de 2x2 esta dado por la
diferencia de la multiplicación de sus diagonales.
Ejemplo: Encuentre el determinante de:
 2 4
A=

 −3 1 
Det(A)=(2)(1)- (-3)(4) = 2+12 = 14
Regla de Sarrus
Para matrices de 3x3 se ocupa un método corto denominado regla de
Sarrus, la cual consiste en lo siguiente.
Para una matriz de 3x3:
 a11 a12 a13 
A =  a21 a22 a23 
 a31 a32 a33 
Para determinar el cofactor de dicha matriz se coloca nuevamente la
matriz debajo de la siguiente manera:
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
 a11
A =  a21

 a31
a32
a13 
a23 

a33 
 a11 a12
a
 21 a22
 a31 a32
a13 
a23 
a33 
a12
a22
A continuación se trazan unas líneas diagonales de guía para el proceso
de multiplicación de los elementos, de la siguiente manera:
 a11
A =  a21
 a31
 a11
a
 21
 a31
a12
a22
a32
a12
a22
a32
a13 
a23 
a33 
a13 
a23 

a33 
Los tres elementos que son tocados por cada flecha se multiplican, los
mismos que se suman al resto.
Los elementos que son tocados por las flechas de izquierda a derecha
se suman y los que están tocados por las flechas de derecha a izquierda
se restan de la siguiente manera:
Det(A)=a11a22a33+ a21a32a13+ a31a12a23 – (a13a22a31+ a23a32a11+ a33a12a21)
Ejemplo: Encuentre el determinante de:
1 0 3
A = 4 −1 2 


 0 2 1 
1
Algebra universitaria
Desarrollo por cofactores.
A cada elemento aij de la matriz A puede asignársele un cofactor,
definido como:
Cij = (−1)i + j M ij
Donde M ij es el determinante que queda después de borrar el renglón
“i” y la columna “j” de la matriz A. Mij se le denomina “menor de i j”
Por ejemplo, para la matriz:
1 0 3 
A = 4 −1 2 


 0 −2 1 
El determinante para el elemento a11 el elemento menor M11 y el
cofactor del mismo.
Menor de a11:
1 0 3
 −1 2 

M 11 = 4 −1 2  = 
= ( −1x1) − ( −2 x 2 ) = 3
−2 1 

 0 −2 1 
El cofactor de a11: C11 = ( −1)
1+1
M 11 = ( −1) 3 = 3
1+1
El determinante de cualquier matriz cuadrada es la suma de los
productos de sus elementos de cualquier renglón o columna por sus
cofactores:
Expansión a lo largo del renglón “i”
A = ai1Ci1 + ai 2Ci 2 + ai 3Ci 3 + ... + ainCin
Expansión a lo largo de la columna “j”
A = a1 j C1 j + a2 j C2 j + a3 j C3 j + ... + anj Cnj
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
Calcular el determinante de la matriz A indicada usando cofactores:
1 0 3 
A = 4 −1 2 


 0 −2 1 
Recordemos que los elementos de la matriz A pueden expresarse
como:
 a11 a12 a13 
A = a21 a22 a23 


 a31 a32 a33 
Vamos a calcularlo usando el primer renglón, la ecuación original
desarrollando un renglón “i” es:
A = ai1Ci1 + ai 2Ci 2 + ai 3Ci 3 + ... + ainCin
Para el renglón 1, el valor de i = 1, por lo tanto la ecuación general
para el renglón 1 queda:
A = a11C11 + a12C12 + a13C13 + ... + a1nC1n
Como solo es una matriz de 3x3 cada renglón tiene tres elementos, por
lo tanto la ecuación queda:
A = a11C11 + a12C12 + a13C13
Ahora como ya tenemos los elementos “aij” de la matriz, solo nos hace
falta cada cofactor, de los cuales la ecuación es:
Cij = (−1)i + j M ij
Los cofactores que se requieren son los siguientes:
C11 = (−1)1+1 M 11
C12 = (−1)1+ 2 M12
C13 = (−1)1+3 M13
2
Algebra universitaria
Pero cada uno requiere de las matrices menores.
1 0 3
A = 4 −1 2 
 0 −2 1 
C11 = (−1)1+1 M11 = (−1) 2 [ (−1)(1) − (2)(−2) ] = −1 + 4 = 3
C12 = (−1)1+ 2 M12 = (−1)3 [ 4(1) − 2(0)] = −4
C13 = (−1)1+3 M13 = (−1)4 [ 4(−2) − (−1)(0)] = −8 − 0 = −8
Dado que el determinante lo consideramos para el primer renglón
obtuvimos la siguiente ecuación:
A = a11C11 + a12C12 + a13C13
Ahora sustituyendo los valores:
A = (1) C11 + ( 0 ) C12 + ( 3) C13
A = (1)( 3) + ( 3)( −8) = 3 − 24 = −21
A = −21
NOTESE QUE EL ELEMENTO a12 FUE CERO, POR LO CUAL
NO ERA NECESARIO CALCULAR EL COFACTOR C12.
Lo anterior puede confirmarse con EXCEL usando la función
MDETERM como se indica en la siguiente figura:
Como puede notarse entre mayor sea la matriz, es mas complicado
hacer el procedimiento manual, hay un consejo importante para
tardarse menos, por ejemplo considere la siguiente matriz:
2 1 0 4 
 0 −1 0 2 

A=
7 −2 3 5 


 0 1 0 −3
Elegir el desarrollo de renglón o columna según la cantidad de ceros en
el mismo, por ejemplo en la matriz anterior conviene desarrollar la
tercera columna.
La ecuación para el determinante de la matriz al desarrollar la tercera
columna queda:
A = a1 j C1 j + a2 j C2 j + a3 j C3 j + ... + anj Cnj
Originalmente es:
A = a1 j C1 j + a2 j C2 j + a3 j C3 j + a4 j C4 j
Solo para una matriz 4x4
A = a13C13 + a23C23 + a33C33 + a43C43
Para el renglón 3:
A = ( 0 ) C13 + ( 0 ) C23 + ( 3) C33 + ( 0 ) C34
Sustituyendo de a13 a a43:
A = ( 3) C33
Por lo tanto queda:
Solo requerimos el cofactor C33.
Cij = (−1)i + j M ij
2
C33 = (−1)
3+ 3
1
M 33 = M 33 = 0 −1
4
2
0 1 −3
Para calcular de nuevo el determinante revisamos que la primera
columna tiene la mayor cantidad de ceros, por lo cual:
A = a1 j C1 j + a2 j C2 j + a3 j C3 j + ... + anj Cnj
M 33 = a11C11 + a21C21 + a31C31 = (2)C11 + (0)C21 + (0)C31
M 33 = 2C11
El resultado al darle ENTER claro que es -21.
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
C11 = (−1)2 M11 = ( −1)( −3) − ( 2 )(1)  = 3 − 2 = 1
3
Algebra universitaria
Ahora sustituimos C11 en M33.
M 33 = 2C11 = 2(1) = 2
Recordemos que C33 = M33:
2 1
C33 = (−1)
3+ 3
4
M 33 = M 33 = 0 −1
2 =2
0 1 −3
Finalmente el determinante queda:
A = ( 3) C33
Para la matriz A indicada, determinar
minar la adjunta de A, es decir, Adj(A)
2 0 3
A = −1 4 −2 
 1 −3 5 
Se calculan los cofactores de A:
A = 3(2) = 6
A =6
Lo anterior puede confirmarlo con EXCEL.
Calculo de la inversa por medio de la adjunta.
Sea una matriz A cuadrada:
 a11 a12 ⋯ a1n 
a
a22 ⋯ a2 n 
21

A=
 ⋮
⋮
⋮ 


 an1 an 2 ⋯ ann 
Trasponiendo dicha matriz tenemos la adjunta de A:
14 −9 −12 
Adj ( A) = 3 7
1 
 −1 6
8 
Si para cada elemento aij se calcula un cofactor Cij, puede gene
generarse
una matriz de cofactores C y se define la adjunta de la matriz A como
la transpuesta de la matriz de cofactores tal como se muestra:
 C11 C12 ⋯ C1n 
C
C22 ⋯ C2 n 
C =  21
 ⋮
⋮
⋮ 


Cn1 Cn 2 ⋯ Cnn 
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
Por lo tanto la matriz de cofactores de A es:
 14 3 −1
C = −9 7 6 
 −12 1 8 
 C11 C21 ⋯ Cn1 
C
C22 ⋯ Cn 2 
Ct = Adj(A) =  12
 ⋮
⋮
⋮ 


C1n C2 n ⋯ Cnn 
Finalmente tenemos que para calcular la inversa de una matriz
podemos ocupar tanto la adjunta como el determinante de A de la
siguiente manera:
1
A−1 =
adj ( A)
A
Como puede observarse una matriz cuadrara solo puede ser invertible
si su determinante es diferente de cero.
4
Algebra universitaria
Ejemplo:: Usar las propiedades de determinantes para verificar si las
siguientes matrices son invertibles:
Solución:
A =5
B =0
C =0
D =2
Por lo tanto solo B y C no son invertibles y no tienen inversa.
Para la matriz A indicada (es la misma vista anteriormente):
2 0 3
A = −1 4 −2 
 1 −3 5 
Calcular el determinante:
a) det(A)
b) La adjunta de A adj(A)
c) Calcular la inversa A-1.
Solución:
A) El determinante de A es igual a 25 (la comprobación puede
hacerla el estudiante en clase).
B) La adjunta de A ya la calculamos anteriormente y fue:
14 −9 −12 
Adj ( A) = 3 7
1 


 −1 6
8 
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
C) Por lo tanto la inversa puede determinarse con la ecuación:
1
A−1 =
adj ( A)
A
 14

14 −9 −12   25
1
1
3
A −1 =
adj ( A ) =  3 7
1  =
 25
A
25
 −1 6
8  
 −1
 25
 14 −9 −12 
 25 25 25 


7
1 
−1  3
Quedando: A =
 25 25 25 


8 
 −1 6
 25 25 25 
−9
25
7
25
6
25
−12 
25 

1 
25 

8 
25 
Resolución de sistemas de ecuaciones.
Un sistema de ecuaciones puede representarse en forma matricial de la
siguiente manera, sea el sistema:
2x+3y+z = 0
3x+y-z=12
5x+2y-3z=15
La representación matricial del mismo sería:
2 3 1   x   0 
 3 1 −1  y  = 12 

   
5 2 −3  z  15
También se puede reducir de la forma: Ax = b
Matricialmente puede despejarse así:
x = A−1b
Para que esta solución sea posible la inversa de la matriz debe existir,
en otras palabras el determinante de la matriz no debe ser igual a cero.
5
Algebra universitaria
Regla de cramer.
Esta regla se usa para resolver sistemas de n ecuaciones lineales con n
incógnitas que tienen una solución única (un sistema de ecuaciones
puede tener infinitas soluciones, ninguna solución o una solución
única).
Las incógnitas se encuentran con las siguientes ecuaciones:
A
A
A
A
x1 = 1
x2 = 2
x3 = 3
… xn = n
A
A
A
A
Donde “Ai” es la matriz que se obtiene sustituyendo la co
columna “i” por
el vector “B” de constantes.
Ejemplo:: Resolver el sistema siguiente con la regla de cramer:
Para encontrar A1 se sustituye la columna de constantes
co
B por la
columna 1.
Se obtienen los determinantes de cada matriz quedando:
A1 = −3
A2 = 6
A3 = −9
Por lo tanto la solución del sistema es:
A
A
A
x3 = 3
x1 = 1
x2 = 2
A
A
A
x1 =
La matriz de coeficientes y de términos constantes son:
−3
=1
−3
x2 =
6
= −2
−3
x3 =
−9
=3
−3
Actividad 4.4. Regla de Cramer. Resolver los siguientes sistemas de
ecuaciones por la regla de Cramer.
El determinante de la matriz de coeficientes es igual a -3
3 y por lo tanto
diferente de cero, por lo que el sistema tiene una sola solución (si fuera
igual a cero el sistema o no tiene ninguna solución o tiene múltiples
soluciones, cuando ocurre cada caso puede investigarlo el estudiante).
Elabore una PRÁCTICA DE EJERCICIOS siguiendo las rubricas
correspondientes: http://marcelrzm.comxa.com/Rubricas/Rubricas.htm
Puede enviar el documento final por correo electrónico a las siguientes
direcciones: marcelrzm@hotmail.com;; marcelrzm@yahoo.com.mx y
marcelrz2002@yahoo.com.mx
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
6