MATEMATICAS

Carlos Chalarca

En matemáticas y álgebra lineal, un sistema de ecuaciones lineales, también conocido como sistema lineal de ecuaciones o simplemente sistema lineal, es un conjunto de ecuaciones lineales (es decir, un sistema de ecuaciones en donde cada ecuación es de primer grado), definidas sobre un cuerpo o un anillo conmutativo. Un ejemplo de sistema lineal de ecuaciones sería el siguiente:

${\displaystyle \left\{{\begin{array}{rcrcrcr}3\,x_{1}&+&2\,x_{2}&+&\,x_{3}&=&1\\2\,x_{1}&+&2\,x_{2}&+&4\,x_{3}&=&-2\\-\,x_{1}&+&{\frac {1}{2}}\,x_{2}&-&\,x_{3}&=&0\end{array}}\right.}$

El problema consiste en encontrar los valores desconocidos de las variables x₁, x₂ y x₃ que satisfacen las tres ecuaciones.

El problema de los sistemas lineales de ecuaciones es uno de los más antiguos de la matemática y tiene una infinidad de aplicaciones, como en procesamiento digital de señales, análisis estructural, estimación, predicción y más generalmente en programación lineal así como en la aproximación de problemas no lineales de análisis numérico.

En general, un sistema con m ecuaciones lineales y n incógnitas puede ser escrito en forma normal como:

${\displaystyle {\begin{matrix}a_{11}x_{1}&+a_{12}x_{2}&+\dots &+a_{1n}x_{n}&=b_{1}\\a_{21}x_{1}&+a_{22}x_{2}&+\dots &+a_{2n}x_{n}&=b_{2}\\\dots &\dots &\dots &\dots &\dots \\a_{m1}x_{1}&+a_{m2}x_{2}&+\dots &+a_{mn}x_{n}&=b_{m}\end{matrix}}}$

Donde ${\displaystyle x_{1},\dots ,x_{n}}$ son las incógnitas y los números ${\displaystyle a_{ij}\in \mathbb {K} }$ son los coeficientes del sistema sobre el cuerpo ${\displaystyle \mathbb {K} \ [=\mathbb {R} ,\mathbb {C} ,\dots ]}$. Es posible reescribir el sistema separando con coeficientes con notación matricial:

(1)${\displaystyle {\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn}\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{1}\\x_{2}\\\vdots \\x_{n}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}b_{1}\\b_{2}\\\vdots \\b_{m}\end{bmatrix}}}$

Si representamos cada matriz con una única letra obtenemos:

Donde A es una matriz m por n, x es un vector columna de longitud n y b es otro vector columna de longitud m. El sistema de eliminación de Gauss-Jordan se aplica a este tipo de sistemas, sea cual sea el cuerpo del que provengan los coeficientes. La matriz A se llama matriz de coeficientes de este sistema lineal. A b se le llama vector de términos independientes del sistema y a x se le llama vector de incógnitas.

En general, un sistema con m ecuaciones lineales y n incógnitas puede ser escrito en forma normal como:

${\displaystyle {\begin{matrix}a_{11}x_{1}&+a_{12}x_{2}&+\dots &+a_{1n}x_{n}&=b_{1}\\a_{21}x_{1}&+a_{22}x_{2}&+\dots &+a_{2n}x_{n}&=b_{2}\\\dots &\dots &\dots &\dots &\dots \\a_{m1}x_{1}&+a_{m2}x_{2}&+\dots &+a_{mn}x_{n}&=b_{m}\end{matrix}}}$

Donde ${\displaystyle x_{1},\dots ,x_{n}}$ son las incógnitas y los números ${\displaystyle a_{ij}\in \mathbb {K} }$ son los coeficientes del sistema sobre el cuerpo ${\displaystyle \mathbb {K} \ [=\mathbb {R} ,\mathbb {C} ,\dots ]}$. Es posible reescribir el sistema separando con coeficientes con notación matricial:

(1)${\displaystyle {\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn}\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{1}\\x_{2}\\\vdots \\x_{n}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}b_{1}\\b_{2}\\\vdots \\b_{m}\end{bmatrix}}}$

Si representamos cada matriz con una única letra obtenemos:

Donde A es una matriz m por n, x es un vector columna de longitud n y b es otro vector columna de longitud m. El sistema de eliminación de Gauss-Jordan se aplica a este tipo de sistemas, sea cual sea el cuerpo


del que provengan los coeficientes. La matriz A se llama matriz de coeficientes de este sistema lineal. A b se le llama vector de términos independientes del sistema y a x se le llama vector de incógnitas.

Sistemas lineales reales[editar]

En esta sección se analizan las propiedades de los sistemas de ecuaciones lineales sobre el cuerpo ${\displaystyle \mathbb {R} }$, es decir, los sistemas lineales en los cuales los coeficientes de las ecuaciones son números reales.

Representación gráfica[editar]

La intersección de dos planos que no son paralelos coincidentes es una recta.

Un sistema con ${\displaystyle n}$ incógnitas se puede representar en el n-espacio correspondiente.

En los sistemas con 2 incógnitas, el universo de nuestro sistema será el plano bidimensional, mientras que cada una de las ecuaciones será representada por una recta. La solución será el punto (o línea) donde se intersequen todas las rectas representan a las ecuaciones. Si no existe ningún punto en el que se intersequen al mismo tiempo todas las líneas, el sistema es incompatible, o lo que es lo mismo, no tiene solución.

En el caso de un sistema con 3 incógnitas, el universo será el espacio tridimensional, siendo cada ecuación un plano dentro del mismo. Si todos los planos intersecan en un único punto, las coordenadas de este serán la solución al sistema. Si, por el contrario, la intersección de todos ellos es una recta o incluso un plano, el sistema tendrá infinitas soluciones, que serán las coordenadas de los puntos que forman dicha línea o superficie.

Para sistemas de 4 o más incógnitas, la representación gráfica no existe, por lo que dichos problemas no se enfocan desde esta óptica.

Tipos de sistemas lineales[editar]

Los sistemas de ecuaciones se pueden clasificar según el número de soluciones que pueden presentar. De acuerdo con ese caso se pueden presentar los siguientes casos:

• Sistema compatible si tiene solución, en este caso además puede distinguirse entre:
  • Sistema compatible determinado cuando tiene una única solución.
  • Sistema compatible indeterminado cuando admite un conjunto infinito de soluciones.
• Sistema incompatible si no tiene solución.

• https://www.google.com.co/search?q=sistema+de+ecuaciones+2x2+wikipedia&rlz=1C1CHZL_esCO804CO804&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjUtMrPmoPcAhUEwVkKHWEUAzoQ_AUICigB&biw=1366&bih=662#imgrc=4lPyGVpDK0lgQM:
• 
  

https://www.google.com.co/search?rlz=1C1GCEA_enCO752CO752&biw=1280&bih=918&tbm=isch&sa=1&ei=Y-pNW668G8_X5gKntJroCA&q=lineales+2x2&oq=lineales+2x2&gs_l=img.3..0i5i30k1l3.361536.378727.0.378961.27.19.6.2.3.0.157.1969.0j16.16.0....0...1c.1.64.img..3.23.1941.0..0j35i39k1j0i67k1j0i19k1j0i30i19k1j0i24k1j0i10k1j0i10i24k1.0.qTxcmv3j4rk#imgrc=Y3kF4QoDvXrQ4M: