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Lección 35 — Resolución de sistemas mediante matrices

Cramer, eliminación de Gauss, matriz inversa. Cuándo cada método es mejor.

Used in: 1.º ano EM (15 anos) · Equiv. Math II japonês · Equiv. Klasse 11 alemã

Ax=bx=A1bA\mathbf{x} = \mathbf{b} \quad \Rightarrow \quad \mathbf{x} = A^{-1}\mathbf{b}
Choose your door

Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Métodos de resolución

Forma matricial

{a1x+b1y+c1z=d1a2x+b2y+c2z=d2a3x+b3y+c3z=d3\begin{cases} a_1 x + b_1 y + c_1 z = d_1 \\ a_2 x + b_2 y + c_2 z = d_2 \\ a_3 x + b_3 y + c_3 z = d_3 \end{cases}Ax=bA\mathbf{x} = \mathbf{b} con A3×3A_{3 \times 3}, x,bR3\mathbf{x}, \mathbf{b} \in \mathbb{R}^3.

Método 1 — Eliminación de Gauss

Operaciones elementales (no alteran la solución):

  1. Intercambiar dos filas.
  2. Multiplicar una fila por escalar no nulo.
  3. Sumar un múltiplo de una fila a otra.

Objetivo: triangularizar [Ab][A | \mathbf{b}] hasta forma escalonada. Después, sustitución regresiva.

Método 2 — Cramer

Para Ax=bA\mathbf{x} = \mathbf{b} con detA0\det A \neq 0: xi=detAidetAx_i = \frac{\det A_i}{\det A}

donde AiA_i es AA con la ii-ésima columna sustituida por b\mathbf{b}.

Método 3 — Inversa

x=A1b\mathbf{x} = A^{-1} \mathbf{b}. Se puede calcular A1A^{-1} vía [AI][IA1][A | I] \to [I | A^{-1}] por eliminación.

Cuándo usar cada uno

MétodoCosteCuándo usar
CramerO(n4)O(n^4)n3n \leq 3, didáctico
GaussO(n3)O(n^3)estándar práctico
InversaO(n3)O(n^3) + O(n2)O(n^2)/sistemamúltiples b\mathbf b con el mismo AA
LUO(n3)O(n^3) + O(n2)O(n^2)/sistemamúltiples sistemas, mejor que la inversa

Clasificación de sistemas

  • Determinado (SCD): solución única (detA0\det A \neq 0, o rank(A)=rank([Ab])=n\text{rank}(A) = \text{rank}([A|\mathbf b]) = n).
  • Indeterminado (SCI): infinitas soluciones (rank(A)=rank([Ab])<n\text{rank}(A) = \text{rank}([A|\mathbf b]) < n).
  • Imposible (SI): sin solución (rank(A)<rank([Ab])\text{rank}(A) < \text{rank}([A|\mathbf b])).

Teorema de Rouché-Capelli (Rouché-Frobenius)

Ax=bA\mathbf x = \mathbf b tiene solución ⟺ rank(A)=rank([Ab])\text{rank}(A) = \text{rank}([A|\mathbf b]). La solución es única si ambos = número de incógnitas.

Exercise list

46 exercises · 11 with worked solution (25%)

Application 32Understanding 2Modeling 10Challenge 1Proof 1
  1. Ex. 35.1Application
    Resuelve por Cramer: {x+y=52xy=1\begin{cases} x + y = 5 \\ 2x - y = 1 \end{cases}. (Resp.: x=2,y=3x = 2, y = 3.)
  2. Ex. 35.2ApplicationAnswer key
    Resuelve por eliminación: {3x+2y=11xy=2\begin{cases} 3x + 2y = 11 \\ x - y = 2 \end{cases}. (Resp.: x=3,y=1x = 3, y = 1.)
  3. Ex. 35.3Application
    Resuelve {x+2yz=42x+y+z=6xy+2z=3\begin{cases} x + 2y - z = 4 \\ 2x + y + z = 6 \\ x - y + 2z = 3 \end{cases} por eliminación.
  4. Ex. 35.4ApplicationAnswer key
    Sistema homogéneo Ax=0A\mathbf{x} = \mathbf{0} con detA=50\det A = 5 \neq 0. ¿Solución? (Resp.: trivial x=0\mathbf x = \mathbf 0.)
  5. Ex. 35.5Application
    ¿Para qué kk el sistema {x+2y=3kx+4y=6\begin{cases} x + 2y = 3 \\ kx + 4y = 6 \end{cases} tiene infinitas soluciones? (Resp.: k=2k = 2.)
  6. Ex. 35.6Application
    ¿Para qué kk el sistema anterior no tiene solución?
  7. Ex. 35.7Application
    Forma matricial de {2x+y=5x3y=1\begin{cases} 2x + y = 5 \\ x - 3y = 1 \end{cases}. Calcula A1bA^{-1}\mathbf{b}.
  8. Ex. 35.8Application
    Resuelve {xy+z=12x+yz=4x+2y+z=0\begin{cases} x - y + z = 1 \\ 2x + y - z = 4 \\ -x + 2y + z = 0 \end{cases} vía Cramer.
  9. Ex. 35.9Application
    Resuelve {2xy=0x+3y=7\begin{cases} 2x - y = 0 \\ x + 3y = 7 \end{cases} por eliminación. (Resp.: x=1,y=2x = 1, y = 2.)
  10. Ex. 35.10ApplicationAnswer key
    Usa eliminación para verificar que {x+y+z=32x+2y+2z=63x+3y+3z=9\begin{cases} x + y + z = 3 \\ 2x + 2y + 2z = 6 \\ 3x + 3y + 3z = 9 \end{cases} tiene infinitas soluciones.
  11. Ex. 35.11Application
    Resuelve vía inversa: {4x+3y=112x+y=5\begin{cases} 4x + 3y = 11 \\ 2x + y = 5 \end{cases}. (Resp.: x=2,y=1x = 2, y = 1.)
  12. Ex. 35.12Application
    Calcula A1A^{-1} de (121011001)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} vía eliminación [AI][A|I].
  13. Ex. 35.13Application
    Sistema {x+y+z=1x+y+z=2\begin{cases} x + y + z = 1 \\ x + y + z = 2 \end{cases}: ¿soluciones? (Resp.: ninguna, incompatible.)
  14. Ex. 35.14Application
    Sistema con 4 ecuaciones y 2 incógnitas: generalmente sobredeterminado, sin solución exacta. En la práctica se usan mínimos cuadrados.
  15. Ex. 35.15Application
    Sistema con 2 ecuaciones y 4 incógnitas: subdeterminado, infinitas soluciones.
  16. Ex. 35.16ApplicationAnswer key
    Resuelve {0,1x+0,2y=0,30,4x0,5y=0,1\begin{cases} 0{,}1 x + 0{,}2 y = 0{,}3 \\ 0{,}4 x - 0{,}5 y = 0{,}1 \end{cases}: multiplica por 10 antes.
  17. Ex. 35.17Application
    Solución general de {x+yz=02xy+z=0\begin{cases} x + y - z = 0 \\ 2x - y + z = 0 \end{cases} (sistema 2x3 homogéneo).
  18. Ex. 35.18Application
    Demuestra que solución del homogéneo + solución particular del no homogéneo da solución general.
  19. Ex. 35.19Application
    Verifica consistencia: {x+y=32x+2y=7\begin{cases} x + y = 3 \\ 2x + 2y = 7 \end{cases}. (Resp.: incompatible.)
  20. Ex. 35.20Application
    Cramer da x=Dx/Dx = D_x/D. ¿Para qué DD el método falla? (Resp.: D=0D = 0.)
  21. Ex. 35.21Application
    Resuelve {x+2y+3z=64x+5y+6z=157x+8y+10z=25\begin{cases} x + 2y + 3z = 6 \\ 4x + 5y + 6z = 15 \\ 7x + 8y + 10z = 25 \end{cases} por eliminación.
  22. Ex. 35.22Application
    Resuelve {2xy+3z=9x+yz=03x+2y+z=5\begin{cases} 2x - y + 3z = 9 \\ x + y - z = 0 \\ 3x + 2y + z = 5 \end{cases} vía Cramer.
  23. Ex. 35.23ApplicationAnswer key
    ¿Para qué valores de kk el sistema {x+y+z=1x+2y+kz=2x+4y+k2z=4\begin{cases} x + y + z = 1 \\ x + 2y + kz = 2 \\ x + 4y + k^2 z = 4 \end{cases} tiene solución única?
  24. Ex. 35.24Application
    Encuentra todos los x\mathbf x que satisfacen (123456)x=(00)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{pmatrix} \mathbf x = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}.
  25. Ex. 35.25Application
    Resuelve el sistema escalonado {x+2yz=33y+2z=15z=10\begin{cases} x + 2y - z = 3 \\ 3y + 2z = 1 \\ 5z = 10 \end{cases} por sustitución regresiva.
  26. Ex. 35.26Application
    Para el sistema {x+ky=1kx+y=1\begin{cases} x + ky = 1 \\ kx + y = 1 \end{cases}, clasifica para cada kk.
  27. Ex. 35.27ApplicationAnswer key
    Resuelve {x+2yz=12x+4y2z=2x+y+z=3\begin{cases} x + 2y - z = 1 \\ 2x + 4y - 2z = 2 \\ x + y + z = 3 \end{cases}: observa la redundancia.
  28. Ex. 35.28ApplicationAnswer key
    Encuentra A1A^{-1} vía Gauss-Jordan para A=(123014001)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 4 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}.
  29. Ex. 35.29ApplicationAnswer key
    Usa A1A^{-1} obtenida en 35.28 para resolver Ax=(6,5,1)TA\mathbf x = (6, 5, 1)^T.
  30. Ex. 35.30Application
    Resuelve 4×44 \times 4: {x1+x2=1x2+x3=2x3+x4=3x1+x4=4\begin{cases} x_1 + x_2 = 1 \\ x_2 + x_3 = 2 \\ x_3 + x_4 = 3 \\ x_1 + x_4 = 4 \end{cases}.
  31. Ex. 35.31Application
    Identifica el rango de la matriz (123246111)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 6 \\ 1 & 1 & 1 \end{pmatrix}.
  32. Ex. 35.32Application
    Aplica Rouché-Capelli a {x+y=12x+2y=3\begin{cases} x + y = 1 \\ 2x + 2y = 3 \end{cases}: clasifica.
  33. Ex. 35.33Modeling
    En un circuito de 3 mallas, las leyes de Kirchhoff dan un sistema 3x3. Modélalo: 3 corrientes de malla, resistencias, fuentes.
  34. Ex. 35.34ModelingAnswer key
    En economía, el modelo IS-LM genera un sistema 2x2: producto YY y tasa de interés rr simultáneos.
  35. Ex. 35.35Modeling
    Mezcla: 100 ml de solución con 3 sustancias. Concentraciones conocidas: sistema 3×33 \times 3.
  36. Ex. 35.36ModelingAnswer key
    Cercha con 4 nudos y 3 fuerzas desconocidas: eliminación.
  37. Ex. 35.37Modeling
    En estadística, los mínimos cuadrados XTXβ=XTyX^TX\beta = X^Ty son un sistema lineal. Para XMn×pX \in M_{n\times p} con npn \gg p, ¿dimensión del sistema?
  38. Ex. 35.38ModelingAnswer key
    En control, encuentra u\mathbf u tal que y=C(sIA)1Bu\mathbf y = C(sI - A)^{-1}B \mathbf u se aproxime a la referencia.
  39. Ex. 35.39Modeling
    En CG, la resolución de luz por radiosidad lleva al sistema (IF)B=E(I - F)\mathbf B = \mathbf E: disperso.
  40. Ex. 35.40Modeling
    En optimización cuadrática min12xTHx+cTx\min \frac{1}{2}\mathbf x^T H \mathbf x + \mathbf c^T \mathbf x, punto crítico: Hx=cH\mathbf x = -\mathbf c.
  41. Ex. 35.41Modeling
    En ML, regresión ridge: (XTX+λI)β=XTy(X^TX + \lambda I)\beta = X^T\mathbf y. ¿Por qué regularización?
  42. Ex. 35.42Modeling
    En PDE, la discretización del calor 1D lleva a un sistema tridiagonal: Thomas algorithm O(n)O(n).
  43. Ex. 35.43Understanding
    Demuestra que el sistema Ax=0A\mathbf{x} = \mathbf{0} tiene x=0\mathbf{x} = \mathbf{0} siempre.
  44. Ex. 35.44Understanding
    Demuestra que si AA es invertible, Ax=0A\mathbf{x} = \mathbf{0} tiene solo x=0\mathbf{x} = \mathbf{0}.
  45. Ex. 35.45Challenge
    Resuelve por Cramer y por Gauss el mismo sistema 3x3: compara el número de operaciones.
  46. Ex. 35.46Proof
    Demuestra que la eliminación preserva el conjunto solución: operación por operación.

Fuentes de esta lección

Updated on 2026-04-30 · Author(s): Clube da Matemática

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