Algebra Lineal 2021

Las últimas clases hemos repasado los conceptos de independencia lineal, bases,  subespacios y dimensión. En particular vimos que el núcleo o kernel, así como la imagen de una transformación lineal son subespacio.  Pueden revisar estas clases en las siguientes ligas: 7 de junio, https://www.dropbox.com/s/rno07mbyhtuu4me/ClaseAlgebraLineal06-07.mp4?dl=0 10 de junio, https://www.dropbox.com/s/el3wdaq53mofgum/ClaseAlgebraLineal06-10.mp4?dl=0 En la última parte del curso hemos visto el concepto de valor y vector propio para una transformación lineal, la forma en cómo estos se calculan, y el procedimiento de diagnoalización cuando este es posible.  Pueden revisarse las clases correspondientes a estos temas en estas ligas.   14 de junio,  https://www.dropbox.com/s/bhcg6kruyffsxs3/ClaseAlgebraLineal06-14.mp4?dl=0   17 de junio,  https://www.dropbox.com/s/ilmvgb42yhsr50h/ClaseAlgebraLineal06-17.mp4?dl=0 Otro material de apoyo es el siguiente texto que contiene...

El determinante Antes que nada y para facilitar la lectura, voy a introducir la siguiente notación que se usa para escribir instrucciones en Octave. Octave, Scilab y Matlab son plataformas informáticas que se usan para hacer cálculos con matrices. Los invito a que experimenten un poco con alguna de ellas. Yo prefiero Octave porque es de gratuita y de código abierto. La alternativa europea a Octave es Scilab. También la recomiendo mucho. Con la notación A=[a b; c d] denotamos al matriz que tiene como primer renglón al vector (a, b) y como segundo renglón al vector (b, c). En general usaremos la notación                                      A=[a¹₁ a²₁ ⋯ aⁿ₁;a¹₂ a²₂ ⋯ aⁿ₂; ⋯ ;a¹ₘ a²ₘ ⋯ aⁿₘ] para la matriz de tamaño mxn que tiene como j-ésimo renglón al vector      ...