Licenciatura en Economía · FECEA

Álgebra Lineal

Licenciatura en Economía, FCEA Udelar. Preguntas de parciales reales, no inventadas.

45 temas 1219 preguntas 3 gratis, sin registro
Parcial real · Álgebra Lineal
Dado el sistema (S) x + y + az = 1 4x + 3y + 3z = 4 + b 2x + y + (1 - a)z = 2 con a y b reales, se cumple que:
↓ La respuesta está más abajo, gratis

Todos los temas

45 temas · los 3 marcados "Gratis" tienen contenido real abierto abajo, sin cuenta.

Cómo aprobar Álgebra Lineal: los temas que más caen en los exámenes →

Sistemas de ecuaciones lineales: soluciones, clasificación y equivalencia 36 preguntas
Matriz ampliada y método de escalerización 28 preguntas
Rango por filas y teorema de Rouché-Frobenius 31 preguntas
Sistemas con parámetros y sistemas homogéneos 32 preguntas Gratis
Matrices: definición, igualdad, suma y producto por un número 25 preguntas
Producto de matrices y sus propiedades 28 preguntas
Matriz identidad, potencias, traspuesta y matrices simétricas 22 preguntas
Forma matricial de un sistema y columnas del producto 23 preguntas
Matrices invertibles y propiedades de la inversa 28 preguntas
Cálculo de la inversa y sistemas cuadrados 29 preguntas
Modelos económicos con matrices: Leontief y transiciones de población 24 preguntas
Vectores en R2 y R3: operaciones e interpretación geométrica 16 preguntas
Rectas en R2 y R3 20 preguntas
Planos en R3 26 preguntas
Posiciones relativas e intersecciones de rectas y planos 34 preguntas
El espacio Rn y sus propiedades 20 preguntas
Combinaciones lineales 23 preguntas
Combinación lineal en notación matricial y sistemas 31 preguntas
Dependencia e independencia lineal 36 preguntas Gratis
Caracterizaciones y modificación de conjuntos linealmente independientes 36 preguntas
Espacios vectoriales reales y subespacios de Rn 27 preguntas
Núcleo de una matriz y subespacio generado 37 preguntas
Generadores de un subespacio y teorema de Steinitz 25 preguntas
Base de un subespacio 25 preguntas
Dimensión de un subespacio 22 preguntas
Coordenadas de un vector en una base 21 preguntas
Rango de una matriz: espacios de filas y columnas 26 preguntas
Nulidad y teorema de las dimensiones 29 preguntas
Producto interno y sus propiedades 17 preguntas
Norma, distancia y desigualdades 23 preguntas
Ortogonalidad, proyección sobre un vector y ángulos 26 preguntas
Conjuntos ortogonales y ortonormales 26 preguntas
Proyección ortogonal sobre un subespacio 39 preguntas Gratis
Complemento ortogonal 32 preguntas
Cálculo de distancias en R3 21 preguntas
Método de mínimos cuadrados 24 preguntas
Regresión lineal 33 preguntas
Determinantes: definición y cálculo 21 preguntas
Propiedades de los determinantes y regla de Cramer 33 preguntas
Valores y vectores propios 32 preguntas
Polinomio característico y subespacios propios 24 preguntas
Matrices diagonalizables y multiplicidades 37 preguntas
Potencias de matrices y aplicaciones de la diagonalización 23 preguntas
Diagonalización de matrices simétricas 23 preguntas
Descomposición en valores singulares 25 preguntas

Ver el glosario de Álgebra Lineal (297 términos) →

Probá gratis estos 3

Resumen + preguntas de examen reales, con sus opciones. Sin registrarte.

Sistemas con parámetros y sistemas homogéneos Gratis

Discusión de un sistema según un parámetro

Discutir un sistema según un parámetro m consiste en clasificarlo como compatible determinado, compatible indeterminado o incompatible para cada valor real de m.

Para discutir un sistema con parámetros se escaleriza la matriz ampliada tratando al parámetro como un número y se buscan los valores que anulan alguna entrada que haría de pivote.

Ejemplo resuelto: discusión de x + y + mz = 1, x + my + z = 1, mx + y + z = -2

El sistema x + y + mz = 1, x + my + z = 1, mx + y + z = -2 es compatible determinado cuando m es distinto de 1 y de -2.

Para m distinto de 1 y de -2, la única solución del sistema x + y + mz = 1, x + my + z = 1, mx + y + z = -2 es (-2/(m - 1), 1/(m - 1), 1/(m - 1)).

Dado el sistema (S) x + y + az = 1 4x + 3y + 3z = 4 + b 2x + y + (1 - a)z = 2 con a y b reales, se cumple que:
Asi b = 0 existe un valor de a para el cual (S) es incompatible
Bsi a = 2 (S) es compatible indeterminado para todo b
Csi a distinto de 2 (S) es compatible determinado para todo b
Dsi a distinto de 2 (S) es compatible determinado para un único valor de b
Correcta: si a distinto de 2 (S) es compatible determinado para todo b. El determinante de la matriz del sistema es 2 - a, así que si a es distinto de 2 el sistema es compatible determinado para todo b. Si a = 2, escalerizando queda la fila (0 0 0 | b): compatible indeterminado si b = 0 e incompatible si b es distinto de 0.
Se considera el sistema x + y + z = 1 4x + 3y + 3z = 4 + b 2x + y + az = 2 ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?
ASi b ≠ 0 es compatible indeterminado solo si a = 1.
BSi b = 0 tiene infinitas soluciones para un único valor de a.
CEs incompatible solo para un valor de a y un valor de b.
DEs compatible determinado para un único valor de b.
Correcta: Si b = 0 tiene infinitas soluciones para un único valor de a.. El determinante de la matriz del sistema es 1 - a, así que es compatible determinado si a ≠ 1 (para todo b). Si a = 1, al escalerizar queda compatible indeterminado si b = 0 e incompatible si b ≠ 0; por eso con b = 0 hay infinitas soluciones solo para a = 1, y la incompatibilidad ocurre para a = 1 y cualquier b ≠ 0.
El sistema (S) (2a + 2)x + ay + 2z = 2a - 2 2x + (2 - a)y = 0 (a + 1)x + (a + 1)z = a - 1 con a real, NO es compatible determinado para:
AExactamente dos valores de a
BExactamente tres valores de a
CInfinitos valores de a
DNingún valor de a
Correcta: Exactamente tres valores de a. El determinante de la matriz del sistema es 2a(a + 1)(1 - a). Por Cramer, el sistema es compatible determinado si y solo si ese determinante es no nulo, así que NO lo es exactamente para a = 0, a = 1 y a = -1.
El sistema x + y + z = 1 2x - y + az = 0 -4x + 2y - 2z = b tiene infinitas soluciones solo si:
Aa = 1, b cualquiera
Ba cualquiera y b = 1
Ca = 1, b = -1
Da = 1, b = 0
Correcta: a = 1, b = 0. Escalerizando se llega a las filas (1, 1, 1 | 1), (0, -3, a - 2 | -2) y (0, 0, 2a - 2 | b). El sistema es compatible indeterminado si y solo si la última fila es nula: a = 1 y b = 0.
Se considera el sistema de ecuaciones x + y + z = 1 -x + y + z = 1 x + 2y + az = b y las afirmaciones: (I) El sistema tiene infinitas soluciones si y solo si a = b = 2. (II) El sistema es compatible determinado si y solo si a ≠ 2 y b = 2.
ASólo (I) es verdadera
BSólo (II) es verdadera
C(I) y (II) son falsas
D(I) y (II) son verdaderas
Correcta: Sólo (I) es verdadera. El determinante de la matriz del sistema es 2(a - 2). Si a ≠ 2 es compatible determinado para cualquier b, así que (II) es falsa (no exige b = 2). Si a = 2, escalerizando queda una fila (0 0 0 | b - 2): infinitas soluciones si b = 2 e incompatible si b ≠ 2, así que (I) es verdadera.
Se considera el sistema x + 2y - 4z = -1 -x - y + az = -1 x + 2z = b con a y b reales. Entonces:
Asi a ≠ 1 es compatible determinado; si a = 1 es compatible indeterminado cuando b = -3 e incompatible cuando b ≠ -3
Bsi a ≠ 1 es compatible determinado; si a = 1 es incompatible para todo b
Csi a = 1 es compatible determinado; si a ≠ 1 es compatible indeterminado cuando b = 3 e incompatible cuando b ≠ 3
Dsi a ≠ 1 es compatible determinado; si a = 1 es compatible indeterminado cuando b = 3 e incompatible cuando b ≠ 3
Correcta: si a ≠ 1 es compatible determinado; si a = 1 es compatible indeterminado cuando b = 3 e incompatible cuando b ≠ 3. El determinante de la matriz del sistema es 2a - 2: si a ≠ 1 la matriz es invertible y la solución es única. Si a = 1, escalerizando la ampliada queda la fila (0 0 0 | b - 3): infinitas soluciones si b = 3 y ninguna si b ≠ 3. (La resolución oficial intercambia por error a = 1 y a ≠ 1 en el texto, pero su conclusión es esta.)

Dependencia e independencia lineal Gratis

Definición de conjunto linealmente dependiente e independiente

Un conjunto U = {u1,..., ur} de R^n con al menos dos vectores es linealmente dependiente (L.D.) cuando alguno de sus vectores es combinación lineal de los restantes.

Un conjunto de R^n con al menos dos vectores es linealmente independiente (L.I.) cuando no es linealmente dependiente, es decir, cuando ningún vector es combinación lineal de los otros.

Teorema de caracterización con el vector nulo

Un conjunto U con al menos dos vectores es linealmente dependiente si y solo si existe una combinación lineal no trivial de U que da el vector nulo.

Una combinación lineal no trivial es una combinación con coeficientes no todos nulos, es decir, con al menos un coeficiente distinto de cero.

Sea U = { (2, a, 1), (-1, a, 1), (1, 1, a) } y M_U la matriz cuyas columnas son los vectores de U. Se consideran las siguientes afirmaciones: (I) U es L.D. para todo a ≠ ±1. (II) Si a = ±1 existe v en R^3, v ≠ 0, tal que M_U v = 0.
ASolo (I) es correcta
BNinguna es correcta
CLas dos son correctas
DSolo (II) es correcta
Correcta: Solo (II) es correcta. det(M_U) = 3(a^2 - 1), que es distinto de 0 si a ≠ ±1: en ese caso U es L.I. y (I) es falsa. Si a = ±1 el determinante es 0, U es L.D. y el sistema homogéneo M_U X = 0 es compatible indeterminado, así que existe v ≠ 0 con M_U v = 0: (II) es verdadera.
Se considera el conjunto U = {(1, 0, 1), (1, a, -2), (1, a - 2, 1)} ⊂ R^3. Entonces U es L.I.:
Apara todo a ∈ R
Bpara ningún valor de a
Csolo si a ≠ 0
Dsolo si a ≠ 2
Correcta: solo si a ≠ 2. U es LI si y solo si la matriz con esos vectores como columnas tiene determinante no nulo. Ese determinante vale 3a - 6 = -3(2 - a), que se anula solo en a = 2; por lo tanto U es LI si y solo si a ≠ 2.
Se considera el conjunto U = {(2, a, 1), (-a, 1, 2), (4, -1, -3)} ⊂ R^3, con a real. Entonces U es linealmente dependiente:
Asi y solo si a = 1 o a = 2
Bsi y solo si a = -1 o a = -2
Cpara todo a real
Dsi y solo si a = 2
Correcta: si y solo si a = 1 o a = 2. Tres vectores de R^3 son LD si y solo si el determinante de la matriz que los tiene como columnas es 0. Ese determinante vale -3(a - 1)(a - 2), que se anula exactamente para a = 1 y a = 2; para los demás valores U es LI.
Sea el conjunto U = {(1, 2, 0, 1), (0, 1, 3, 1), (-1, 0, a, 1)} ⊂ R^4. El conjunto U es linealmente dependiente:
Asi y solo si a = 6
Bsi y solo si a = 3
Csi y solo si a = 0
Dpara todo a ∈ R
Correcta: si y solo si a = 6. Escalerizando la matriz cuyas columnas son los vectores de U, el rango es 3 para todo a salvo a = 6. En ese caso (-1, 0, 6, 1) = -(1, 2, 0, 1) + 2(0, 1, 3, 1) y U es LD; para a ≠ 6 es LI.
Sea U = {v1, ..., vn} ⊂ R^n y M_U la matriz cuyas columnas son los vectores de U. Se consideran las afirmaciones: (I) Si U es LI (linealmente independiente) entonces det(M_U) ≠ 0. (II) Si rango(M_U) < n entonces U es LD (linealmente dependiente).
ASólo (I) es verdadera
BSólo (II) es verdadera
C(I) y (II) son falsas
D(I) y (II) son verdaderas
Correcta: (I) y (II) son verdaderas. M_U es cuadrada n x n. U es LI si y solo si rango(M_U) = n si y solo si det(M_U) ≠ 0. Por lo tanto (I) es verdadera y (II) también: rango menor que n significa que las columnas son LD.
El conjunto {(1, -1, 2, 1), (3, 3, -2, -3), (2, a, 0, -1)} ⊂ R^4 es linealmente dependiente:
Asi y solo si a = -1
Bsi y solo si a = -2
Csi y solo si a = 1
Dpara ningún valor de a
Correcta: si y solo si a = 1. Se plantea α(1, -1, 2, 1) + β(3, 3, -2, -3) + γ(2, a, 0, -1) = 0 y se escaleriza: queda una fila (0 0 -1 + a | 0). Si a ≠ 1 hay 3 escalones y solo la solución trivial (LI); si a = 1 hay infinitas soluciones y el conjunto es LD.

Proyección ortogonal sobre un subespacio Gratis

Vector ortogonal a un conjunto y a un subespacio

Un vector v de R^n es ortogonal a un subconjunto H, y se escribe v ⊥ H, si v es ortogonal a todos los vectores de H.

Un vector v es ortogonal a un subespacio S si y solo si v es ortogonal a todos los vectores de un generador de S (teorema 5.2.2 del libro).

Definición de proyección ortogonal sobre un subespacio

La proyección ortogonal de un vector v de R^n sobre un subespacio S es el único vector z que pertenece a S y tal que v - z es ortogonal a S, y se simboliza P_S(v).

La proyección ortogonal sobre un subespacio generaliza la proyección sobre un vector u, que es el caso en que S es la recta L({u}).

Sea S el subespacio de R^4 generado por u1 = (1, 1, 0, 1), u2 = (0, 1, 1, 1), u3 = (0, 2, 1, 2), u4 = (-1, 0, 1, 0). ¿Cuál de los siguientes conjuntos es una base ortonormal de S?
A{(1/sqrt(2))(-1, 0, 1, 0), (1/sqrt(10))(1, 2, 1, 2), (1/sqrt(10))(2, 1, 2, 1)}
B{(-1, 0, 1, 0), (1, 2, 1, 2), (2, -1, 2, -1)}
C{(1/sqrt(3))(1, 1, 0, 1), (1/3)(0, 2, 1, 2), (1/sqrt(2))(-1, 0, 1, 0)}
D{(1/sqrt(2))(-1, 0, 1, 0), (1/sqrt(10))(1, 2, 1, 2), (1/sqrt(10))(2, -1, 2, -1)}
Correcta: {(1/sqrt(2))(-1, 0, 1, 0), (1/sqrt(10))(1, 2, 1, 2), (1/sqrt(10))(2, -1, 2, -1)}. Gram-Schmidt desde v1 = u4 = (-1, 0, 1, 0): v2 = u2 - (1/2)v1 = (1/2, 1, 1/2, 1), proporcional a (1, 2, 1, 2); v3 = u3 - (1/2)v1 - (9/10)v2' = (-2/5, 1/5, -2/5, 1/5), proporcional a (2, -1, 2, -1). Dividiendo por las normas sqrt(2), sqrt(10), sqrt(10) se obtiene la base ortonormal. Sin normalizar es solo ortogonal, y la base {u1, u3, u4} normalizada no es ortogonal.
Sea S el subespacio de R^4 generado por u1 = (1, 1, 0, 1), u2 = (0, 1, 1, 1), u3 = (0, 2, 1, 2), u4 = (-1, 0, 1, 0). Para v = (1, 0, -1, 2), ¿cuánto vale la proyección ortogonal P_S(v)?
A(1, 0, -1, 2)
B(2, 10, -2, 10)
C(0, -1, 0, 1)
D(1, 1, -1, 1)
Correcta: (1, 1, -1, 1). Con la base ortogonal {(-1, 0, 1, 0), (1, 2, 1, 2), (2, -1, 2, -1)}: P_S(v) = (-2/2)(-1, 0, 1, 0) + (4/10)(1, 2, 1, 2) + (-2/10)(2, -1, 2, -1) = (1, 1, -1, 1). (0, -1, 0, 1) es v - P_S(v), la componente ortogonal, y (2, 10, -2, 10) resulta de olvidar dividir entre <vi, vi>.
Sea A = [ 3 1 2 ] [ -1 1 -2 ] [ 2 -1 3 ] y v = (1, 1, 1). ¿Qué vector w cumple que w pertenece a N(A) y v - w pertenece a N(A)⊥?
A(4/3, 2/3, 2/3)
B(-1, 1, 1)
C(1/3, -1/3, -1/3)
D(-1/3, 1/3, 1/3)
Correcta: (-1/3, 1/3, 1/3). w = α(-1, 1, 1) y v - w = (1 + α, 1 - α, 1 - α) debe ser ortogonal a (-1, 1, 1): -(1 + α) + 2(1 - α) = 0, α = 1/3. w = (-1/3, 1/3, 1/3) es la proyección de v sobre N(A); (4/3, 2/3, 2/3) es v - w, que está en N(A)⊥ y no en N(A).
Sean S = L{ (1, 0, 1, 0), (-1, 0, 1, 0) } y p = (0, 1, -1, -1). Entonces (d(p, S))^2 =
A1/4
B6
C1/2
D2
Correcta: 2. El generador de S es ortogonal, así que P_S(p) = (<p, s1>/2) s1 + (<p, s2>/2) s2 = (-1/2)(1, 0, 1, 0) + (-1/2)(-1, 0, 1, 0) = (0, 0, -1, 0). Entonces p - P_S(p) = (0, 1, 0, -1) y d(p, S)^2 = 2.
Sea S el subespacio generado por (1, -2, 2) y (0, 1, 1), y sea v = (1, 0, 0). Entonces ||P_S(v)|| vale:
A1/sqrt(3)
B1/3
C1
D1/9
Correcta: 1/3. Los generadores son ortogonales ((1)(0) + (-2)(1) + (2)(1) = 0), así que P_S(v) = (<v, g1>/||g1||^2) g1 + (<v, g2>/||g2||^2) g2 = (1/9)(1, -2, 2) + 0. Su norma es (1/9)·3 = 1/3.
Sea S el subespacio de R^4 generado por V = { (1, 0, 1, 0), (1, 1, -1, 0), (5, 0, -1, 3) }. Aplicando Gram-Schmidt con u1 = (1, 0, 1, 0) y u2 = (1, 1, -1, 0) (que ya son ortogonales), el tercer vector de una base ortogonal U = {u1, u2, u3} de S es:
A(1, -2, -1, 3)
B(3, 0, -3, 3)
C(3, -2, 1, 3)
D(9, 2, -1, 3)
Correcta: (1, -2, -1, 3). u3 = v3 - (<v3, u1>/||u1||^2) u1 - (<v3, u2>/||u2||^2) u2 = (5, 0, -1, 3) - (4/2)(1, 0, 1, 0) - (6/3)(1, 1, -1, 0) = (1, -2, -1, 3), que es ortogonal a u1 y a u2.

Otras materias de Licenciatura en Economía

Mismo método: resumen por tema y preguntas de parciales reales.

Introducción a la Microeconomía
34 temas · 1014 preguntas
Cálculo I
41 temas · 1001 preguntas
Conceptos Contables
41 temas · 1408 preguntas
Administración y Gestión de las Organizaciones I
43 temas · 1598 preguntas
Introducción a la Macroeconomía
45 temas · 1183 preguntas
Macroeconomía I
45 temas · 1387 preguntas
Cálculo II
45 temas · 1881 preguntas
Microeconomía I
42 temas · 1019 preguntas
Matemática Financiera
44 temas · 1357 preguntas
Finanzas Corporativas
45 temas · 1578 preguntas

¿Te sirvió? Seguí con Álgebra Lineal completo

45 temas, 1219 preguntas, pago único.

Seguir estudiando Álgebra Lineal →