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 
A* x  b 
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2 
3 
1 
Mtro. Javier Solis Noyola
Objetivos 
 Conocer y comprender El Método de Solución de 
Gauss-Jordan para solucionar sistemas de 
Ecuaciones Lineales. 
 Aplicar la el Método de Solución de Gauss-Jordan 
a la solución de ejercicios de sistemas de 
ecuaciones lineales. 
 Aplicar proceso metodológico de Gauss-Jordan 
para la obtención de la Matriz Inversa.
Carl Friedrich Gauss 
(1777- 1855) 
Gauss nació en Brunswick, Alemania 
El más grande matemático del siglo XIX, Johann 
Carl Friedrich Gauss se considera uno de los tres 
matemáticos más importante de todos los tiempos, 
siendo Arquímedes y Newton los otros dos. 
Las aportaciones de Gauss en todos los campos 
de la Matemática son inestimables: Teoría de 
números, Astronomía, Magnetismo, Geometría, 
Análisis... Cualquier gran descubrimiento 
matemático a lo largo de este siglo encuentra 
detrás la alargada sombra de Gauss. 
Junto con el físico alemán Eduard Weber, 
investigó sobre el magnetismo y la electricidad; 
una unidad de inducción magnética recibe su 
nombre.
¿Qué es un Sistema de Ecuaciones Lineales? 
Cuando nos planteamos la resolución de varias ecuaciones a la vez con varias 
incógnitas, estamos ante un sistema y en el caso más sencillo, donde todas las 
ecuaciones sean lineales, se llama sistema de ecuaciones lineales. Existen 
muchas formas de resolver dichos sistemas, empezando por las clásicas de 
reducción, sustitución e igualación que son las primeras que nos enseñan, puesto 
que son muy fáciles de asimilar. 
donde x1, ..., xn son las incógnitas, b1, ..., bm se denominan términos 
independientes y los números aij se llaman coeficientes de las incógnitas.
•Dado un sistema de ecuaciones, el objetivo principal es hallar todas sus 
soluciones, es decir, hallar todos los valores de x1, ..., xn que verifican todas las 
ecuaciones. 
•Atendiendo al número de soluciones, los sistemas de ecuaciones lineales 
podemos clasificarlos en tres tipos: 
•Sistema incompatible: son aquellos que no poseen solución. 
•Sistema compatible: son aquellos que poseen solución. Dentro de ellos, 
podemos hablar de: 
Sistema compatible determinado: sistemas con una única solución. 
Sistema compatible indeterminado: sistemas con infinitas soluciones.. 
a) Solución única b) Sin solución c) Infinidad de soluciones 
Los ejemplos gráficos presentados corresponden a un sistema de 2 ecuaciones lineales con 2 incógnitas
Las Soluciones gráficas de un sistema de ecuaciones lineales de tres 
ecuaciones con tres incógnitas, son: Solución única con tres planos se cruzan en 
un punto (x,y,z). Infinidad de soluciones con tres planos coincidentes. Y sin 
solución con tres planos paralelos, 2 planos paralelos cortados por un plano, etc. 
Solución 
Única 
(x,y,z)
MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA UN SISTEMA DE 
ECUACIONES LINEALES DE nxn 
Este método se aplica para resolver sistemas lineales de la forma: A*X = B. Básicamente este método es 
continuación del Método de Eliminación Gaussiana. Consiste en escalonar la matriz aumentada original 
(inicial) hasta llevar la parte de los coeficientes que multiplican a las X´s a una MATRIZ IDENTIDAD de 
un sistema de ecuaciones lineales de nxn. Ésta MATRIZ AUMENTADA (Matriz Identidad y de términos 
independientes B) nos indican los resultados de las incógnitas Xi 
0 … 0 
0 
Sistema con Solución Directa: 
Donde la notación a‘ij se usa simplemente para 
denotar que el elemento aij cambió. 
0 
0 0 
Sistema de Ecuaciones Original Matriz Aumentada Original 
Matriz Identidad que indica los 
resultados de Xi
MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA UN SISTEMA DE 
ECUACIONES LINEALES DE nxn 
Ejemplo de un sistema de ecuaciones lineales concreto : 
Proceso de escalonado de Matriz aumentada original: 
~ ~ ~ 
Matriz 
Aumentada 
Matriz Escalonada 
De este modo, el sistema tiene 
la solución directa única: 
x = 35/28 ; y = -19/28, z = 87/28 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 -8 -4 - 7 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 0 1 87/28 
* 
~ 
1 0 7 23 
0 1 -3 -10 
0 0 1 87/28 
Matriz Escalonada 
* 
~ 
1 0 0 35/28 
0 1 0 -19/28 
0 0 1 87/28 
Matriz Escalonada
Operaciones Fundamentales para obtener la Matriz 
Aumentada que directamente arroja los resultados de Xi 
0 … 0 
0 0 
0 
Sistema con solución 
directa: 
Sistema de 
Ecuaciones Original 
~ = 0 
… 
0 
0 0 
•Multiplicar un Renglón o fila por un escalar K . Rin = KRi ; 
donde: Rin = Renglón i nuevo (equivalente); K es el escalar; Ri = Renglón i (anterior) 
• Intercambiar Renglones o filas Ri ↔ Rj ; 
Donde: el símbolo ↔ significa intercambio; Ri = Renglón 1; Rj = Renglón 2 
• Sumar Renglones o filas Rjn = KRi + Rj ; 
Donde: Rjn = Renglón 2 nuevo; KRi = K es el escalar y Ri = Renglón i (anterior) ; Rj = Renglón 2
MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA UN EJEMPLO CONCRETO 
Proceso de escalonado de Matriz aumentada original: 
• Intercambiar Renglones o filas Ri ↔ Rj ; 
Donde: el símbolo ↔ significa intercambio; Ri = Renglón 1; Rj = Renglón 2 
R R1 ↔ R2 1 
R2 
R3 
R1 
R2 
R3 
Matriz Aumentada 
Original 
Matriz Aumentada 
Equivalente
Proceso de escalonado de Matriz aumentada (continuación): 
• Sumar Renglones o filas Rjn = KRi + Rj ; 
Donde: Rjn = Renglón 2 nuevo; KRi = K es el escalar y Ri = Renglón i (anterior) ; Rj = Renglón 2 
R1 
R2 
R3 
• Sumar Renglones R1 y R2 R2n = -2R1 + R2 
-2R1 = -2 (1 2 1 │ 3 ) = -2 -4 -2 │ -6 
R2 = 2 5 -1 │-4 = 2 5 -1 │ -4 
R2n = 0 1 -3 │ -10 
• Sumar Renglones R1 y R3 R3n = -3R1 + R3 
-3R1 = -3 (1 2 1 │ 3 ) = -3 -6 -3 │ -9 
R3 = 3 -2 -1 │2 ) = 3 -2 -1 │ 2 
R3n = 0 -8 -4 │ -7 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 -8 -4 - 7 
R1 
R2 
R3
Proceso de escalonado de Matriz aumentada (Eliminación Gaussiana): 
• Sumar Renglones R2 y R3 R3n = 8R2 + R3 
8R2 = 8 ( 0 1 -3 │-10 ) = 0 8 -24 │ -80 
R3 = 0 -8 -4 │ -7 = 0 -8 -4 │ -7 
R3n = 0 0 -28 │ -87 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 -8 -4 - 7 
R1 
R2 
R3 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 0 -28 -87 
R1 
R2 
R3 
•Multiplicar un R3 por un escalar K . R3n = (-1/28) R3 
R3n = (-1/28) ( 0 0 -28 │ -87 ) 
R3n = 0 0 -28/-28 │ -87/-28 
R3n = 0 0 1 │ 87/28 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 0 1 87/28 
R1 
R2 
R3 
X + 2 Y + Z = 3 
Y - 3Z = -10 
Z = 87/28 
Solución única 
X = 35/28 
Y = -19/28 
Z = 87/28 
http://es.slideshare.net/javiersolisp/sistemas-de-ecuaciones-lineales-por-gauss-simple
Proceso de seguimiento para obtener la solución directa por Gauss-Jordan 
1 0 7 23 
0 1 -3 -10 
0 0 1 87/28 
R1 
R2 
R3 
1 2 1 3 
0 1 -3 -10 
0 0 1 87/28 
R1 
R2 
R3 
• Sumar Renglones R2 y R1 R1n = -2R2 + R1 
-2R2 = -2 ( 0 1 -3 │-10 ) = 0 -2 6 │ 20 
R1 = 1 2 1 │ 3 = 1 2 1 │ 3 
R1n = 1 0 7 │ 23 
• Sumar Renglones R3 y R2 R2n = 3R3 + R2 
3R3 = 3 ( 0 0 1 │ 87/28 ) = 0 0 3 │261/28 
R2 = 0 1 -3 │ -10 = 0 1 -3 │-10 
R2n = 0 1 0 │ -19/28 
Sumar Renglones R3 y R1 R1n = -7R3 + R1 
-7R3 = -7 ( 0 0 1 │ 87/28 ) = 0 0 -7 │- 609/28 
R1 = 1 0 7 │ 23 = 1 0 7 │ 23 
R1n = 1 0 0 │ 35/28 
X = 35/28 Y = -19/28 Z = 87/28 
1 0 0 35/28 
0 1 0 -19/28 
0 0 1 87/28 
R1 
R2 
R3
MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA LA MATRIZ INVERSA 
DE UNA MATRIZ nxn 
Para calcular la matriz inversa podemos emplear el método de Gauss-Jordan que 
consiste en construir la matriz ampliada (A | I) y aplicarle a los renglones o filas de 
esta matriz, una serie de transformaciones elementales hasta conseguir otra matriz 
en la que la Matriz Identidad quede a la izquierda, (I | B). Entonces la matriz B que 
se obtiene es A-1. 
Operaciones 
(A | I) entre 
Renglones 
(I | B). 
B=A-1 
http://www.catedu.es/matematicas_blecua/bacmat/temario/bac2/mat2_02matrices.htm
OPERACIONES ENTRE RENGLONES POR MÉTODO DE GAUSS-JORDAN 
•Multiplicar un Renglón o fila por un escalar K . Rin = KRi ; 
donde: Rin = Renglón i nuevo (equivalente); K es el escalar; Ri = Renglón i (anterior) 
• Intercambiar Renglones o filas Ri ↔ Rj ; 
Donde: el símbolo ↔ significa intercambio; Ri = Renglón 1; Rj = Renglón 2 
• Sumar Renglones o filas Rjn = KRi + Rj ; 
Donde: Rjn = Renglón 2 nuevo; KRi = K es el escalar y Ri = Renglón i (anterior) ; Rj = Renglón 2 
Operaciones 
(A | I) entre 
(I | B) B=A-1 
Renglones 
http://www.catedu.es/matematicas_blecua/bacmat/temario/bac2/mat2_02matrices.htm
Ejemplo de Obtención de A-1 por Método de 
GaussJordan 
1 1 -1 
2 1 -1 
1 -1 2 
A = 
(A | I) 
1 1 -1 1 0 0 
2 1 -1 0 1 0 
1 -1 2 0 0 1 
(I | B) 
1 0 0 -1 1 0 
0 1 0 5 -3 1 
0 0 1 3 -2 1 
B=A-1 
Operaciones 
entre 
Renglones 
Ver proceso de transformación en línea, en: 
http://es.onlinemschool.com/math/assistance/matrix/inverse/
http://es.onlinemschool.com/math/assistance/matrix/inverse/
REFERENCIAS INFORMÁTICAS (textos): 
•Cárdenas, Humberto y Emilio Luis R., y Francisco Tomas. ÁLGEBRA 
SUPERIOR. Editorial Trillas, 2002. 
•Frank S Budnick. MATEMÁTICAS APLICADAS PARA ADMINISTTRACIÓN, 
ECONOMÍA Y CIENCIAS SOCIALES. Editorial Mc Graw Hill. 
•Haeussler, Ernest F.. MATEMÁTICAS PARA LA ADMINISTRACIÓN, 
ECONOMÍA, CIENCIAS SOCIALES Y DE LA VIDA. Editorial Prentice Hall. 
•Reyes Guerrero, Araceli. ÁLGEBRA LINEAL. Editorial Thomson, 2005. 
•Richar Hill. ÁLGEBRA LINEAL CON APLICACIONES. Editorial Prentice Hall. 
•Stanley I Grossman. ÁLGEBRA LINEAL CON APLICACIONES. Editorial Mc 
Graw Hill

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Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matriz Inversa por Método de Gauss-Jordan. Presentación diseñada por el MTRO. JAVIER SOLIS NOYOLA

  • 1. R R R  0 0     0 1 0    0 0 1   A* x  b 1 2 3 1 Mtro. Javier Solis Noyola
  • 2. Objetivos  Conocer y comprender El Método de Solución de Gauss-Jordan para solucionar sistemas de Ecuaciones Lineales.  Aplicar la el Método de Solución de Gauss-Jordan a la solución de ejercicios de sistemas de ecuaciones lineales.  Aplicar proceso metodológico de Gauss-Jordan para la obtención de la Matriz Inversa.
  • 3. Carl Friedrich Gauss (1777- 1855) Gauss nació en Brunswick, Alemania El más grande matemático del siglo XIX, Johann Carl Friedrich Gauss se considera uno de los tres matemáticos más importante de todos los tiempos, siendo Arquímedes y Newton los otros dos. Las aportaciones de Gauss en todos los campos de la Matemática son inestimables: Teoría de números, Astronomía, Magnetismo, Geometría, Análisis... Cualquier gran descubrimiento matemático a lo largo de este siglo encuentra detrás la alargada sombra de Gauss. Junto con el físico alemán Eduard Weber, investigó sobre el magnetismo y la electricidad; una unidad de inducción magnética recibe su nombre.
  • 4. ¿Qué es un Sistema de Ecuaciones Lineales? Cuando nos planteamos la resolución de varias ecuaciones a la vez con varias incógnitas, estamos ante un sistema y en el caso más sencillo, donde todas las ecuaciones sean lineales, se llama sistema de ecuaciones lineales. Existen muchas formas de resolver dichos sistemas, empezando por las clásicas de reducción, sustitución e igualación que son las primeras que nos enseñan, puesto que son muy fáciles de asimilar. donde x1, ..., xn son las incógnitas, b1, ..., bm se denominan términos independientes y los números aij se llaman coeficientes de las incógnitas.
  • 5. •Dado un sistema de ecuaciones, el objetivo principal es hallar todas sus soluciones, es decir, hallar todos los valores de x1, ..., xn que verifican todas las ecuaciones. •Atendiendo al número de soluciones, los sistemas de ecuaciones lineales podemos clasificarlos en tres tipos: •Sistema incompatible: son aquellos que no poseen solución. •Sistema compatible: son aquellos que poseen solución. Dentro de ellos, podemos hablar de: Sistema compatible determinado: sistemas con una única solución. Sistema compatible indeterminado: sistemas con infinitas soluciones.. a) Solución única b) Sin solución c) Infinidad de soluciones Los ejemplos gráficos presentados corresponden a un sistema de 2 ecuaciones lineales con 2 incógnitas
  • 6. Las Soluciones gráficas de un sistema de ecuaciones lineales de tres ecuaciones con tres incógnitas, son: Solución única con tres planos se cruzan en un punto (x,y,z). Infinidad de soluciones con tres planos coincidentes. Y sin solución con tres planos paralelos, 2 planos paralelos cortados por un plano, etc. Solución Única (x,y,z)
  • 7. MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA UN SISTEMA DE ECUACIONES LINEALES DE nxn Este método se aplica para resolver sistemas lineales de la forma: A*X = B. Básicamente este método es continuación del Método de Eliminación Gaussiana. Consiste en escalonar la matriz aumentada original (inicial) hasta llevar la parte de los coeficientes que multiplican a las X´s a una MATRIZ IDENTIDAD de un sistema de ecuaciones lineales de nxn. Ésta MATRIZ AUMENTADA (Matriz Identidad y de términos independientes B) nos indican los resultados de las incógnitas Xi 0 … 0 0 Sistema con Solución Directa: Donde la notación a‘ij se usa simplemente para denotar que el elemento aij cambió. 0 0 0 Sistema de Ecuaciones Original Matriz Aumentada Original Matriz Identidad que indica los resultados de Xi
  • 8. MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA UN SISTEMA DE ECUACIONES LINEALES DE nxn Ejemplo de un sistema de ecuaciones lineales concreto : Proceso de escalonado de Matriz aumentada original: ~ ~ ~ Matriz Aumentada Matriz Escalonada De este modo, el sistema tiene la solución directa única: x = 35/28 ; y = -19/28, z = 87/28 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 -8 -4 - 7 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 0 1 87/28 * ~ 1 0 7 23 0 1 -3 -10 0 0 1 87/28 Matriz Escalonada * ~ 1 0 0 35/28 0 1 0 -19/28 0 0 1 87/28 Matriz Escalonada
  • 9. Operaciones Fundamentales para obtener la Matriz Aumentada que directamente arroja los resultados de Xi 0 … 0 0 0 0 Sistema con solución directa: Sistema de Ecuaciones Original ~ = 0 … 0 0 0 •Multiplicar un Renglón o fila por un escalar K . Rin = KRi ; donde: Rin = Renglón i nuevo (equivalente); K es el escalar; Ri = Renglón i (anterior) • Intercambiar Renglones o filas Ri ↔ Rj ; Donde: el símbolo ↔ significa intercambio; Ri = Renglón 1; Rj = Renglón 2 • Sumar Renglones o filas Rjn = KRi + Rj ; Donde: Rjn = Renglón 2 nuevo; KRi = K es el escalar y Ri = Renglón i (anterior) ; Rj = Renglón 2
  • 10. MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA UN EJEMPLO CONCRETO Proceso de escalonado de Matriz aumentada original: • Intercambiar Renglones o filas Ri ↔ Rj ; Donde: el símbolo ↔ significa intercambio; Ri = Renglón 1; Rj = Renglón 2 R R1 ↔ R2 1 R2 R3 R1 R2 R3 Matriz Aumentada Original Matriz Aumentada Equivalente
  • 11. Proceso de escalonado de Matriz aumentada (continuación): • Sumar Renglones o filas Rjn = KRi + Rj ; Donde: Rjn = Renglón 2 nuevo; KRi = K es el escalar y Ri = Renglón i (anterior) ; Rj = Renglón 2 R1 R2 R3 • Sumar Renglones R1 y R2 R2n = -2R1 + R2 -2R1 = -2 (1 2 1 │ 3 ) = -2 -4 -2 │ -6 R2 = 2 5 -1 │-4 = 2 5 -1 │ -4 R2n = 0 1 -3 │ -10 • Sumar Renglones R1 y R3 R3n = -3R1 + R3 -3R1 = -3 (1 2 1 │ 3 ) = -3 -6 -3 │ -9 R3 = 3 -2 -1 │2 ) = 3 -2 -1 │ 2 R3n = 0 -8 -4 │ -7 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 -8 -4 - 7 R1 R2 R3
  • 12. Proceso de escalonado de Matriz aumentada (Eliminación Gaussiana): • Sumar Renglones R2 y R3 R3n = 8R2 + R3 8R2 = 8 ( 0 1 -3 │-10 ) = 0 8 -24 │ -80 R3 = 0 -8 -4 │ -7 = 0 -8 -4 │ -7 R3n = 0 0 -28 │ -87 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 -8 -4 - 7 R1 R2 R3 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 0 -28 -87 R1 R2 R3 •Multiplicar un R3 por un escalar K . R3n = (-1/28) R3 R3n = (-1/28) ( 0 0 -28 │ -87 ) R3n = 0 0 -28/-28 │ -87/-28 R3n = 0 0 1 │ 87/28 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 0 1 87/28 R1 R2 R3 X + 2 Y + Z = 3 Y - 3Z = -10 Z = 87/28 Solución única X = 35/28 Y = -19/28 Z = 87/28 http://es.slideshare.net/javiersolisp/sistemas-de-ecuaciones-lineales-por-gauss-simple
  • 13. Proceso de seguimiento para obtener la solución directa por Gauss-Jordan 1 0 7 23 0 1 -3 -10 0 0 1 87/28 R1 R2 R3 1 2 1 3 0 1 -3 -10 0 0 1 87/28 R1 R2 R3 • Sumar Renglones R2 y R1 R1n = -2R2 + R1 -2R2 = -2 ( 0 1 -3 │-10 ) = 0 -2 6 │ 20 R1 = 1 2 1 │ 3 = 1 2 1 │ 3 R1n = 1 0 7 │ 23 • Sumar Renglones R3 y R2 R2n = 3R3 + R2 3R3 = 3 ( 0 0 1 │ 87/28 ) = 0 0 3 │261/28 R2 = 0 1 -3 │ -10 = 0 1 -3 │-10 R2n = 0 1 0 │ -19/28 Sumar Renglones R3 y R1 R1n = -7R3 + R1 -7R3 = -7 ( 0 0 1 │ 87/28 ) = 0 0 -7 │- 609/28 R1 = 1 0 7 │ 23 = 1 0 7 │ 23 R1n = 1 0 0 │ 35/28 X = 35/28 Y = -19/28 Z = 87/28 1 0 0 35/28 0 1 0 -19/28 0 0 1 87/28 R1 R2 R3
  • 14. MÉTODO DE GAUSS-JORDAN PARA LA MATRIZ INVERSA DE UNA MATRIZ nxn Para calcular la matriz inversa podemos emplear el método de Gauss-Jordan que consiste en construir la matriz ampliada (A | I) y aplicarle a los renglones o filas de esta matriz, una serie de transformaciones elementales hasta conseguir otra matriz en la que la Matriz Identidad quede a la izquierda, (I | B). Entonces la matriz B que se obtiene es A-1. Operaciones (A | I) entre Renglones (I | B). B=A-1 http://www.catedu.es/matematicas_blecua/bacmat/temario/bac2/mat2_02matrices.htm
  • 15. OPERACIONES ENTRE RENGLONES POR MÉTODO DE GAUSS-JORDAN •Multiplicar un Renglón o fila por un escalar K . Rin = KRi ; donde: Rin = Renglón i nuevo (equivalente); K es el escalar; Ri = Renglón i (anterior) • Intercambiar Renglones o filas Ri ↔ Rj ; Donde: el símbolo ↔ significa intercambio; Ri = Renglón 1; Rj = Renglón 2 • Sumar Renglones o filas Rjn = KRi + Rj ; Donde: Rjn = Renglón 2 nuevo; KRi = K es el escalar y Ri = Renglón i (anterior) ; Rj = Renglón 2 Operaciones (A | I) entre (I | B) B=A-1 Renglones http://www.catedu.es/matematicas_blecua/bacmat/temario/bac2/mat2_02matrices.htm
  • 16. Ejemplo de Obtención de A-1 por Método de GaussJordan 1 1 -1 2 1 -1 1 -1 2 A = (A | I) 1 1 -1 1 0 0 2 1 -1 0 1 0 1 -1 2 0 0 1 (I | B) 1 0 0 -1 1 0 0 1 0 5 -3 1 0 0 1 3 -2 1 B=A-1 Operaciones entre Renglones Ver proceso de transformación en línea, en: http://es.onlinemschool.com/math/assistance/matrix/inverse/
  • 18. REFERENCIAS INFORMÁTICAS (textos): •Cárdenas, Humberto y Emilio Luis R., y Francisco Tomas. ÁLGEBRA SUPERIOR. Editorial Trillas, 2002. •Frank S Budnick. MATEMÁTICAS APLICADAS PARA ADMINISTTRACIÓN, ECONOMÍA Y CIENCIAS SOCIALES. Editorial Mc Graw Hill. •Haeussler, Ernest F.. MATEMÁTICAS PARA LA ADMINISTRACIÓN, ECONOMÍA, CIENCIAS SOCIALES Y DE LA VIDA. Editorial Prentice Hall. •Reyes Guerrero, Araceli. ÁLGEBRA LINEAL. Editorial Thomson, 2005. •Richar Hill. ÁLGEBRA LINEAL CON APLICACIONES. Editorial Prentice Hall. •Stanley I Grossman. ÁLGEBRA LINEAL CON APLICACIONES. Editorial Mc Graw Hill