SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 26
 
Departamento de Matemáticas
MATRIZ INVERSA
MATRIZ INVERSA El cálculo de la matriz inversa es una herramienta necesaria para resolver sistemas de ecuaciones lineales y ecuaciones matriciales. De alguna forma la matriz inversa rellena el hueco con el que nos encontramos al no poder realizar la división de matrices. Para su obtención se realizan una serie de pasos que vamos a analizar a continuación. Como ejemplo vamos a obtener la matriz inversa de una matriz de orden 3.
MATRIZ INVERSA Vamos a calcular la matriz inversa A -1  de la matriz A. 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A =
Paso nº 0:  Condiciones Para que una matriz tenga matriz inversa debe reunir dos condiciones:  Debe ser una   MATRIZ CUADRADA .  Su determinante debe ser diferente de cero . A  = 0
Paso nº 0:  Condiciones Después de comprobar que la matriz es cuadrada calculamos su determinante. Necesitamos conocer su valor concreto para uno de los próximos pasos. En el caso de que el determinante sea nulo la matriz no tendrá inversa. Matriz regular o invertible Matriz irregular, singular o no invertible A  = 0 Si  se dice que la matriz tiene inversa o que la matriz es una ... A  = 0 Si  se dice que la matriz no tiene inversa o que la matriz es una ...
Paso nº 0:  Condiciones Nuestra matriz es cuadrada y su determinante no es nulo. Orden 3 = 2 + 0 + 0 + 2 + 3 + 0 = 7 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A  = A  = 0
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios Este paso es el más largo de todos. Tenemos que encontrar la matriz formada con los menores complementarios de cada elemento,  α ij . 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 11 ,  α 11 : 5 2 3 – 1 1 = 2 + 3 = 5 α 11  =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 12 ,  α 12 : –  3 5 0 3 1 1 = 0 – 3 = – 3  α 12  =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 13 ,  α 13 : –  3 5 –  2 0 2 1 – 1 = 0 – 2 = – 2  α 13  =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 21 ,  α 21 : –  3 5 –  2 –  1 0 – 1 – 1 1 = 0 – 1 = – 1  α 21 =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 22 ,  α 22 : –  3 5 –  2 –  1 2 1 – 1 1 1 = 1 + 1 = 2  α 22 =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 23 ,  α 23 : –  3 5 –  2 –  1 2 – 1 1 0 1 – 1 = –1 + 0 = –1  α 23 =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 31 ,  α 31 : –  3 5 –  2 –  1 2 – 1 2 0 – 1 2 3 = 0 + 2 = 2  α 31 =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 32 ,  α 32 : –  3 5 –  2 –  1 2 – 1 2 3 1 – 1 0 3 = 3 + 0 = 3  α 32 =
Paso nº 1:  Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij )  = Cálculo del menor complementario de a 33 ,  α 33 : –  3 5 –  2 –  1 2 – 1 2 3 2 1 0 0 2 = 2 + 0 = 2  α 33 =
Paso nº 2:  Matriz de los adjuntos La obtención de la matriz de los adjuntos es muy sencilla. Dado que A ij  =  α ij     (–1) i+j  tan sólo habrá que cambiar los signos de los elementos que se encuentran en las  posiciones negativas . ( α ij )  = –  3 5 –  2 –  1 2 – 1 2 3 2 ( A ij )  = 3 1 1 – 3 5 –  2 2 2 2 Posiciones positivas: (–1) i+j  = + 1 Posiciones negativas: (–1) i+j  = – 1
Paso nº 3:  Matriz de los adjuntos traspuesta El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. ( A ij )  = 3 1 1 – 3 5 –  2 2 2 2 3 5 –  2 3 5 –  2 ( A ij ) t  =
Paso nº 3:  Matriz de los adjuntos traspuesta ( A ij )  = 3 1 1 – 3 5 –  2 2 2 2 ( A ij ) t  = El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. 2 1 1 3 5 –  2 2 1 1
Paso nº 3:  Matriz de los adjuntos traspuesta ( A ij )  = 3 1 1 – 3 5 –  2 2 2 2 ( A ij ) t  = El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. – 3 2 2 3 5 –  2 2 1 1 – 3 2 2
Paso nº 3:  Matriz de los adjuntos traspuesta ( A ij )  = 3 1 1 – 3 5 –  2 2 2 2 ( A ij ) t  = El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. 3 5 –  2 2 1 1 – 3 2 2
Paso nº 4:  Producto por inverso de det(A) A –1  = El último paso es multiplicar la matriz obtenida en el paso anterior por el inverso del determinante de A. ( A ij ) t  = 3 5 –  2 2 1 1 – 3 2 2 1 7 3 5 –  2 2 1 1 – 3 2 2 = -  3 / 7 -  2 / 7 3 / 7 5 / 7 2 / 7 2 / 7 1 / 7 1 / 7 2 / 7 1 / 7 A –1  = 1 A ( A ij ) t
Puedes comprobar como se cumple la propiedad fundamental de la matriz inversa. A –1  = 1 7 3 5 –  2 2 1 1 – 3 2 2 = -  3 / 7 -  2 / 7 3 / 7 5 / 7 2 / 7 2 / 7 1 / 7 1 / 7 2 / 7 1 / 7 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = A –1  A = A A  –1  =  I
 

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...
Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...
Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...algebra
 
Decodificadores multiplexores
Decodificadores multiplexoresDecodificadores multiplexores
Decodificadores multiplexoresAngel Morales
 
Principios de Diseño Lógico Secuencial
Principios de Diseño Lógico Secuencial Principios de Diseño Lógico Secuencial
Principios de Diseño Lógico Secuencial Luoren Centeno
 
Geometría Computacional: Interseccción de segmentos
Geometría Computacional: Interseccción de segmentosGeometría Computacional: Interseccción de segmentos
Geometría Computacional: Interseccción de segmentosMiguel Sancho
 
17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria
17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria
17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundariaAlejandra Bravo
 
Habilitacion de octavo..
Habilitacion de octavo..Habilitacion de octavo..
Habilitacion de octavo..Zabiè Martinez
 
Conversión de punto flotante binario a decimal
Conversión de punto flotante binario a decimalConversión de punto flotante binario a decimal
Conversión de punto flotante binario a decimalJavier Daniel Rivas Lozano
 
Resolución de ecuación diferencial por la Transformada de Laplace
Resolución de ecuación diferencial por la Transformada de LaplaceResolución de ecuación diferencial por la Transformada de Laplace
Resolución de ecuación diferencial por la Transformada de LaplaceAnahi Daza
 
Teoremas Booleanos
Teoremas BooleanosTeoremas Booleanos
Teoremas BooleanosWendy Diaz
 
Compuertas Lógicas y Diseño
Compuertas Lógicas y DiseñoCompuertas Lógicas y Diseño
Compuertas Lógicas y DiseñoJose Luis Dorao
 
Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principales
Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principalesOptimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principales
Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principalesAntonio Mora
 
Inferencia bayesiana
Inferencia bayesianaInferencia bayesiana
Inferencia bayesianaLuis Bautista
 
MÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILAB
MÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILABMÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILAB
MÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILABMarco Antonio
 
Lenguajes Regulares.
Lenguajes Regulares.Lenguajes Regulares.
Lenguajes Regulares.guestdf1874
 

La actualidad más candente (18)

Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...
Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...
Ejercicios resueltos matriz conmutable, idempotente, nilpotente...
 
Determinantes propiedades
Determinantes propiedadesDeterminantes propiedades
Determinantes propiedades
 
Decodificadores multiplexores
Decodificadores multiplexoresDecodificadores multiplexores
Decodificadores multiplexores
 
Principios de Diseño Lógico Secuencial
Principios de Diseño Lógico Secuencial Principios de Diseño Lógico Secuencial
Principios de Diseño Lógico Secuencial
 
Geometría Computacional: Interseccción de segmentos
Geometría Computacional: Interseccción de segmentosGeometría Computacional: Interseccción de segmentos
Geometría Computacional: Interseccción de segmentos
 
17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria
17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria
17 reparto-proporcional-compuesto-segundo-de-secundaria
 
Habilitacion de octavo..
Habilitacion de octavo..Habilitacion de octavo..
Habilitacion de octavo..
 
Conversión de punto flotante binario a decimal
Conversión de punto flotante binario a decimalConversión de punto flotante binario a decimal
Conversión de punto flotante binario a decimal
 
Algoritmos de Ordenamiento externo
Algoritmos de Ordenamiento externoAlgoritmos de Ordenamiento externo
Algoritmos de Ordenamiento externo
 
Resolución de ecuación diferencial por la Transformada de Laplace
Resolución de ecuación diferencial por la Transformada de LaplaceResolución de ecuación diferencial por la Transformada de Laplace
Resolución de ecuación diferencial por la Transformada de Laplace
 
Teoremas Booleanos
Teoremas BooleanosTeoremas Booleanos
Teoremas Booleanos
 
Compuertas Lógicas y Diseño
Compuertas Lógicas y DiseñoCompuertas Lógicas y Diseño
Compuertas Lógicas y Diseño
 
Unidad 5. numeros complejos - GONZALO REVELO PABON
Unidad 5. numeros complejos - GONZALO REVELO PABONUnidad 5. numeros complejos - GONZALO REVELO PABON
Unidad 5. numeros complejos - GONZALO REVELO PABON
 
Factorización
FactorizaciónFactorización
Factorización
 
Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principales
Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principalesOptimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principales
Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principales
 
Inferencia bayesiana
Inferencia bayesianaInferencia bayesiana
Inferencia bayesiana
 
MÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILAB
MÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILABMÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILAB
MÉTODO ITERATIVO DE GAUSS_SEIDEL USANDO FORTRAN 90, MATLAB Y SCILAB
 
Lenguajes Regulares.
Lenguajes Regulares.Lenguajes Regulares.
Lenguajes Regulares.
 

Destacado

Destacado (9)

Matrizinvers Awil
Matrizinvers AwilMatrizinvers Awil
Matrizinvers Awil
 
Algebra lineal
Algebra linealAlgebra lineal
Algebra lineal
 
ÁLGEBRA LINEAL
ÁLGEBRA LINEALÁLGEBRA LINEAL
ÁLGEBRA LINEAL
 
Matriz Inversa Gauss Jordan
 Matriz Inversa Gauss Jordan Matriz Inversa Gauss Jordan
Matriz Inversa Gauss Jordan
 
Cap 01 1 matrices
Cap 01 1 matricesCap 01 1 matrices
Cap 01 1 matrices
 
Matriz inversa
Matriz inversaMatriz inversa
Matriz inversa
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 
Teoria De Matrices Y Determinantes
Teoria De Matrices Y DeterminantesTeoria De Matrices Y Determinantes
Teoria De Matrices Y Determinantes
 
Ejercicios de matriz inversa
Ejercicios de matriz inversaEjercicios de matriz inversa
Ejercicios de matriz inversa
 

Similar a Matrizinversa

Determinantes
DeterminantesDeterminantes
Determinantesgrado11
 
Determinantes para alumnos de ingenieria quimica
Determinantes para alumnos de ingenieria quimicaDeterminantes para alumnos de ingenieria quimica
Determinantes para alumnos de ingenieria quimicaFernandoDiaz181296
 
Introduccion al Calculo de los Determinantes CD2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo de los Determinantes  CD2 Ccesa007.pdfIntroduccion al Calculo de los Determinantes  CD2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo de los Determinantes CD2 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Solución de sistemas de ecuaciones lineales.docx
Solución de sistemas de ecuaciones lineales.docxSolución de sistemas de ecuaciones lineales.docx
Solución de sistemas de ecuaciones lineales.docxalbertoperozo123
 
Algebra para metodos
Algebra para metodosAlgebra para metodos
Algebra para metodosjuanunac
 
Solucionario determinantes
Solucionario determinantesSolucionario determinantes
Solucionario determinantesalfonnavarro
 
Presentacion Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)
Presentacion  Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)Presentacion  Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)
Presentacion Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)UG,UDV, CCC
 
Trabajo tema 3 Métodos de Eliminación Gaussina
Trabajo tema 3 Métodos de Eliminación GaussinaTrabajo tema 3 Métodos de Eliminación Gaussina
Trabajo tema 3 Métodos de Eliminación GaussinaAndrea Isabel Perez Chang
 
Determinantes - Ejercicios
Determinantes - EjerciciosDeterminantes - Ejercicios
Determinantes - EjerciciosHector Román
 
Mat ii tema 02 problemas
Mat ii tema 02 problemasMat ii tema 02 problemas
Mat ii tema 02 problemasadolfogeminis
 

Similar a Matrizinversa (20)

Matriz inversa adaptado
Matriz inversa adaptado Matriz inversa adaptado
Matriz inversa adaptado
 
Presentación1
Presentación1Presentación1
Presentación1
 
Matriz inversa
Matriz inversa Matriz inversa
Matriz inversa
 
Determinantes
DeterminantesDeterminantes
Determinantes
 
Determinantes para alumnos de ingenieria quimica
Determinantes para alumnos de ingenieria quimicaDeterminantes para alumnos de ingenieria quimica
Determinantes para alumnos de ingenieria quimica
 
Matrices
Matrices Matrices
Matrices
 
Introduccion al Calculo de los Determinantes CD2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo de los Determinantes  CD2 Ccesa007.pdfIntroduccion al Calculo de los Determinantes  CD2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo de los Determinantes CD2 Ccesa007.pdf
 
Solución de sistemas de ecuaciones lineales.docx
Solución de sistemas de ecuaciones lineales.docxSolución de sistemas de ecuaciones lineales.docx
Solución de sistemas de ecuaciones lineales.docx
 
Algebra para metodos
Algebra para metodosAlgebra para metodos
Algebra para metodos
 
Solucionario determinantes
Solucionario determinantesSolucionario determinantes
Solucionario determinantes
 
Presentacion Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)
Presentacion  Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)Presentacion  Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)
Presentacion Fase II - Proyecto final MAED (Operaciones con Matrices)
 
U 3
U 3U 3
U 3
 
Trabajo tema 3 Métodos de Eliminación Gaussina
Trabajo tema 3 Métodos de Eliminación GaussinaTrabajo tema 3 Métodos de Eliminación Gaussina
Trabajo tema 3 Métodos de Eliminación Gaussina
 
Determinantes
DeterminantesDeterminantes
Determinantes
 
Jonas Chirinos.pdf
Jonas Chirinos.pdfJonas Chirinos.pdf
Jonas Chirinos.pdf
 
Determinantes - Ejercicios
Determinantes - EjerciciosDeterminantes - Ejercicios
Determinantes - Ejercicios
 
Mat ii tema 02 problemas
Mat ii tema 02 problemasMat ii tema 02 problemas
Mat ii tema 02 problemas
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
2 matrices
2 matrices2 matrices
2 matrices
 
2 matrices
2 matrices2 matrices
2 matrices
 

Más de rubenarismendi (17)

Iterative methods
Iterative methodsIterative methods
Iterative methods
 
Iterative methods
Iterative methodsIterative methods
Iterative methods
 
Iterative methods
Iterative methodsIterative methods
Iterative methods
 
Special methods
Special methodsSpecial methods
Special methods
 
Iterative methods
Iterative methodsIterative methods
Iterative methods
 
Direct sustitution methods
Direct sustitution methodsDirect sustitution methods
Direct sustitution methods
 
Roots of equations 1
Roots of equations 1Roots of equations 1
Roots of equations 1
 
Roots of equations 1
Roots of equations 1Roots of equations 1
Roots of equations 1
 
Roots of equations 1
Roots of equations 1Roots of equations 1
Roots of equations 1
 
Roots of equations 1
Roots of equations 1Roots of equations 1
Roots of equations 1
 
Roots of equations
Roots of equationsRoots of equations
Roots of equations
 
Taylor 1
Taylor 1Taylor 1
Taylor 1
 
Taylor
TaylorTaylor
Taylor
 
Taylor
TaylorTaylor
Taylor
 
Approximation and error
Approximation and errorApproximation and error
Approximation and error
 
Approximation and error
Approximation and errorApproximation and error
Approximation and error
 
Mathematical modeling
Mathematical modelingMathematical modeling
Mathematical modeling
 

Matrizinversa

  • 1.  
  • 4. MATRIZ INVERSA El cálculo de la matriz inversa es una herramienta necesaria para resolver sistemas de ecuaciones lineales y ecuaciones matriciales. De alguna forma la matriz inversa rellena el hueco con el que nos encontramos al no poder realizar la división de matrices. Para su obtención se realizan una serie de pasos que vamos a analizar a continuación. Como ejemplo vamos a obtener la matriz inversa de una matriz de orden 3.
  • 5. MATRIZ INVERSA Vamos a calcular la matriz inversa A -1 de la matriz A. 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A =
  • 6. Paso nº 0: Condiciones Para que una matriz tenga matriz inversa debe reunir dos condiciones:  Debe ser una MATRIZ CUADRADA .  Su determinante debe ser diferente de cero . A = 0
  • 7. Paso nº 0: Condiciones Después de comprobar que la matriz es cuadrada calculamos su determinante. Necesitamos conocer su valor concreto para uno de los próximos pasos. En el caso de que el determinante sea nulo la matriz no tendrá inversa. Matriz regular o invertible Matriz irregular, singular o no invertible A = 0 Si se dice que la matriz tiene inversa o que la matriz es una ... A = 0 Si se dice que la matriz no tiene inversa o que la matriz es una ...
  • 8. Paso nº 0: Condiciones Nuestra matriz es cuadrada y su determinante no es nulo. Orden 3 = 2 + 0 + 0 + 2 + 3 + 0 = 7 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = A = 0
  • 9. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios Este paso es el más largo de todos. Tenemos que encontrar la matriz formada con los menores complementarios de cada elemento, α ij . 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) =
  • 10. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 11 , α 11 : 5 2 3 – 1 1 = 2 + 3 = 5 α 11 =
  • 11. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 12 , α 12 : – 3 5 0 3 1 1 = 0 – 3 = – 3 α 12 =
  • 12. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 13 , α 13 : – 3 5 – 2 0 2 1 – 1 = 0 – 2 = – 2 α 13 =
  • 13. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 21 , α 21 : – 3 5 – 2 – 1 0 – 1 – 1 1 = 0 – 1 = – 1 α 21 =
  • 14. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 22 , α 22 : – 3 5 – 2 – 1 2 1 – 1 1 1 = 1 + 1 = 2 α 22 =
  • 15. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 23 , α 23 : – 3 5 – 2 – 1 2 – 1 1 0 1 – 1 = –1 + 0 = –1 α 23 =
  • 16. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 31 , α 31 : – 3 5 – 2 – 1 2 – 1 2 0 – 1 2 3 = 0 + 2 = 2 α 31 =
  • 17. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 32 , α 32 : – 3 5 – 2 – 1 2 – 1 2 3 1 – 1 0 3 = 3 + 0 = 3 α 32 =
  • 18. Paso nº 1: Matriz de los menores complementarios 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = α 11 α 12 α 13 α 21 α 22 α 23 α 31 α 32 α 33 ( α ij ) = Cálculo del menor complementario de a 33 , α 33 : – 3 5 – 2 – 1 2 – 1 2 3 2 1 0 0 2 = 2 + 0 = 2 α 33 =
  • 19. Paso nº 2: Matriz de los adjuntos La obtención de la matriz de los adjuntos es muy sencilla. Dado que A ij = α ij  (–1) i+j tan sólo habrá que cambiar los signos de los elementos que se encuentran en las posiciones negativas . ( α ij ) = – 3 5 – 2 – 1 2 – 1 2 3 2 ( A ij ) = 3 1 1 – 3 5 – 2 2 2 2 Posiciones positivas: (–1) i+j = + 1 Posiciones negativas: (–1) i+j = – 1
  • 20. Paso nº 3: Matriz de los adjuntos traspuesta El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. ( A ij ) = 3 1 1 – 3 5 – 2 2 2 2 3 5 – 2 3 5 – 2 ( A ij ) t =
  • 21. Paso nº 3: Matriz de los adjuntos traspuesta ( A ij ) = 3 1 1 – 3 5 – 2 2 2 2 ( A ij ) t = El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. 2 1 1 3 5 – 2 2 1 1
  • 22. Paso nº 3: Matriz de los adjuntos traspuesta ( A ij ) = 3 1 1 – 3 5 – 2 2 2 2 ( A ij ) t = El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. – 3 2 2 3 5 – 2 2 1 1 – 3 2 2
  • 23. Paso nº 3: Matriz de los adjuntos traspuesta ( A ij ) = 3 1 1 – 3 5 – 2 2 2 2 ( A ij ) t = El siguiente paso consiste en trasponer la matriz de los adjuntos obtenida en el paso previo. 3 5 – 2 2 1 1 – 3 2 2
  • 24. Paso nº 4: Producto por inverso de det(A) A –1 = El último paso es multiplicar la matriz obtenida en el paso anterior por el inverso del determinante de A. ( A ij ) t = 3 5 – 2 2 1 1 – 3 2 2 1 7 3 5 – 2 2 1 1 – 3 2 2 = - 3 / 7 - 2 / 7 3 / 7 5 / 7 2 / 7 2 / 7 1 / 7 1 / 7 2 / 7 1 / 7 A –1 = 1 A ( A ij ) t
  • 25. Puedes comprobar como se cumple la propiedad fundamental de la matriz inversa. A –1 = 1 7 3 5 – 2 2 1 1 – 3 2 2 = - 3 / 7 - 2 / 7 3 / 7 5 / 7 2 / 7 2 / 7 1 / 7 1 / 7 2 / 7 1 / 7 1 0 – 1 0 2 3 1 – 1 1 A = A –1 A = A A –1 = I
  • 26.