viernes, 20 de noviembre de 2009

Unidad 5

5.1 Definición de transformación lineal y sus propiedades.

Transformaciones lineales.
Definición. Una transformación lineal de un espacio vectorial V en un espacio vectorial W es una función de V en W, T: V -> W, que es lineal, esto es para todo u,v Î V y todo a,b Î R verifica: T(au + bv) = aTu + bTv.

Es claro que esa condición es equivalente a que se verifiquen, para todo a Î R y todo u,v Î V, las dos condiciones: T(au) = aTu y T(u + v) = Tu + Tv.

En algunos textos se llaman transformaciones lineales las funciones lineales de un espacio vectorial V en sí mismo.



para distinguir el vector cero de V del vector cero de W y del número 0, se indicará con 0V el vector cero de V, y con 0W el vector cero de W.

Se observa que para toda transformación lineal de V en W, la imagen de 0V es 0W, pues:

T0V = T(00V) = 0T0V = 0W.



Para todo espacio V, la función identidad, I: V ® V, que a todo vector v Î V le asocia el mismo vector v, es una transformación lineal de V en V. Se indicará esta transformación con la notación IV cuando sea necesario distinguirla de la función identidad en otro espacio vectorial.

Dados dos espacios V y W, la función cero, 0: V -> W, en la que todo vector v Î V tiene por imagen el vector 0W, también es lineal.

************** Propiedades  *************
PROPIEDADES DE LAS TRANSFORMACIONES LINEALES. IMAGEN Y KERNEL (O NUCLEO)


En esta sección desarrollaremos algunas de las propiedades básicas de las transformaciones lineales.

Teorema. Sea T:V − W una transformación lineal. Entonces para todos los vectores u, v, v1, v2,, vn en V

y todos los escalares , , ,n:

· T(0) = 0

· T(u−v) = Tu − Tv

· T(v1+ v2++nvn) = Tv1 + Tv2 + +nTvn
Nota: en la parte (i) el 0 de la izquierda, es el vector cero en V mientras que el 0 del lado derecho, es el

vector cero en W.

Demostración:

· T(0) = T(0+0) = T(0) + T(0). Entonces 0 = T(0) − T(0) = T(0) + T(0) − T(0) = T(0)

· T(u−v) = T [u + (−1)v] = Tu + T[(−1)v] = Tu + (−1) Tv = Tu − Tv.

Demostraremos esta parte por inducción (apéndice1). Para n = 2, obtenemos T (v1 + V2) = T

(v1) + T (v2) = Tv1 + 2Tv2. En consecuencia, tenemos que, la ecuación es valida para n = 2.

Supongamos que es valida para n = k y demostremos que vale para n = k + 1: T(v1 + V2 + +

kvk + k+1 vk+1) = T(v1 + V2 + +kvk) + T(k + vk+1 ) y usando la ecuación de la parte (iii)

para n = k, esto es igual a (Tv1 + Tv2 +k Tvk) + k+1 Tvk+1, que es lo que queríamos

demostrar. Con esto queda completa la demostración.


5.2 Ejemplos Transformaciones Lineales ( reflexión, dilatación, contracción, rotación)
 
Sea 0 ≤ θ < 2π un ángulo medido en radianes. La Transformación de T : R2 ―› R2 que gira sobre un vector ū = (u1, u2) es un ángulo θ, para obtener un vector T (ū) = (v1, v2).


Usando las funciones trigonométricas, tenemos que:

v1 = T (ū)• cos (α + θ) =ū• (cos α cos θ - sen α sen θ)

v2 = T (ū)• sen (α + θ) = ū• (sen α cos θ + cos α sen θ)

Como u1 =ū= cos α y u2 =ū= sen α se obtiene:

v1 = u1 cos θ – u2 sen θ

v2 = u2 cos θ – u1 sen θ

Por lo tanto la Transformación T : R2 ―› R2 debe estar definida tal que:
T (u1, u2) = (u1 cos θ – u2 sen θ, u2 cos θ – u1 sen θ).
Esta transformación se llama la rotación por un ángulo θ y es lineal, ya que:

T [(u1, u2) + γ(v1, v2)] = T (u1 + γv1, u2 + γv2)
= ((u1 + γv1) cos θ – (u2 + γv2) sen θ, (u2 + γv2) cos θ + (u1 + γv1) sen θ)
=(u1 cos θ - u2 sen θ, u2 cos θ + u1 sen θ)+(v1 cos θ - v2 sen θ, v2 cos θ + v1 sen θ)
= T (u1, u2) + γT (v1, v2)

Transformación de Reflexión:

La Transformación de T : R2 ―› R2 que a cada vector ū = (u1, u2) lo refleja sobre el eje x, para obtener un vector T (ū) = (v1, v2).

En este caso, la situación es más sencilla ya que claramente tenemos dos triángulos rectángulos que son congruentes, de donde T queda definida como sigue:


T (u1, u2) = (u1, -u2)

Esta transformación se llama la reflexión sobre el eje x, y es lineal, ya que:

T [(u1, u2) + γ(v1, v2)] = T (u1 + γv1, u2 + γv2) = (u1 + γv1, -u2 -γv2)
= (u1, -u2) + γ(v1, -v2) = T (u1, u2) + γT (v1, v2)

5.3 Definicion de nucleo de kernel e Imagen
 Si es lineal, se define el núcleo y la imagen de T de la siguiente manera:




Es decir que el núcleo de una transformación lineal está formado por el conjunto de todos los vectores del dominio que tienen por imagen al vector nulo del codominio.


El núcleo de toda transformación lineal es un subespacio del dominio:


dado que T(0V) = 0W


Dados
Dados

Se denomina nulidad a la dimensión del núcleo. Nulidad(T) = dim(Nu(T))



O sea que la imagen de una transformación lineal está formada por el conjunto de todos los vectores del codominio que son imágenes de al menos algún vector del dominio.
 
La imagen de toda transformación lineal es un subespacio del codominio.

El rango de una transformación lineal es la dimensión de la imagen: rg(T)=dim(lm(T)).

viernes, 13 de noviembre de 2009

miércoles, 28 de octubre de 2009

4.1 Espacio vectorial y sus propiedades.


Definición de Espacio Vectorial


En el estudio de las matemáticas o de la física, el término vector se aplica a una amplia variedad de objetos, principalmente a cantidades que representan magnitudes y dirección  ya sea un fuerza, una velocidad o una distancia. El término vector también se usa para describir entidades como matrices, polinomios o funciones.

Supongamos que tenemos un conjunto V donde para x, y £ V y a,b escalares cumplen con las siguientes propiedades:

Propiedad de cerradura :
○     x + y £ V
○    a x £ V
Propiedad de adición
○    x + y = y + x
○    x + ( y + z ) = ( x + y ) + z
V contiene al elemento 0 con

Propiedad de multiplicación por un escalar












Entonces se denomina un espacio vectorial. Podemos decir por lo anterior que en un espacio vectorial intervienen dos conjuntos, vectores y escalares, los segundos como coeficientes de los primeros. Los vectores forman un grupo abeliano con respecto a la adición (la suma es cerrada, asociativa, conmutativa, existe el elemento 0 y los negativos) y los escalares forman un campo con la inclusión del 0 y del .



Dicho de manera informal, en un espacio vectorial te-nemos elementos los cuales podemos sumar entre ellos, alargarlos o contraerlos; un paso a seguir es encontrar todas las características estructurales de estos espacios. Para esto recurriremos a ideas provenientes del Álgebra Universal, tales como relaciones de orden, relaciones de equivalencia, mapeos de un conjunto a otro y la gene-ración de espacios más complejos por medio de productos cartesianos.

lunes, 19 de octubre de 2009





El padre Gabriel Cramer fue Jean Isaac Cramer, que fue un médico, en Ginebra, mientras que su madre fue Ana Mallet. Jean y Anne tuvo tres hijos que los tres fueron para el éxito académico. Además de Gabriel, sus otros dos hijos, Jean-Antione que siguieron a la profesión de su padre y Jean, que se convirtió en profesor de derecho.


Gabriel ciertamente se movió rápidamente a través de su educación en Ginebra, y en 1722 cuando todavía era sólo dieciocho años se le concedió un doctorado que han presentado una tesis sobre la teoría del sonido. Dos años más tarde estaba compitiendo por la silla de filosofía en la Académie de Calvin en Ginebra.

La competencia por la presidencia entre tres hombres, el mayor fue Amédée de la Rive, mientras que los otros dos hombres jóvenes, Giovanni Ludovico Calandrini que tenía veintiún años de edad y Cramer que era un año más joven. Los magistrados que estaban haciendo el nombramiento a favor del hombre de más edad con más experiencia, pero estaban tan impresionados con brillantes dos jóvenes que pensaron un plan inteligente para que puedan adquirir los servicios de los tres. Es evidente que estaban mirando hacia el futuro y ver en Cramer y Calandrini dos hombres que se hacen importantes contribuciones futuras a la Academia.

El régimen de los magistrados propuesta fue la de dividir la cátedra de filosofía en dos sillas, una cátedra de filosofía y una cátedra de matemáticas. De la Rive se le ofreció la silla de filosofía, que después de todo era lo que había solicitado en primer lugar, mientras que Calandrini Cramer y se les ofreció la cátedra de matemáticas en el entendimiento de que compartían las tareas y compartir el salario. Los magistrados de poner otra condición relativa a la designación también, a saber, que Cramer y Calandrini permanecer dos o tres años viajando y mientras uno no estaba el otro tendría en la lista completa de los derechos y el salario completo. Fue un buen plan para no sólo lo hizo con éxito atraer a los tres hombres a la Academia, pero también Cramer dio la oportunidad de viajar y cumplir con los matemáticos de toda Europa y fue a sacar el máximo provecho de esto que tanto se beneficiaron de él y la Academia.

Cramer y Calandrini dividido los cursos de matemáticas de cada uno de ellos enseñan. Cramer enseña geometría y la mecánica, mientras que Calandrini enseñó álgebra y astronomía. Los dos habían sido emparejados en el acuerdo y sus amigos bromeando llamaba Castor y Pollux. Su personalidad había sido diferente la disposición podría haber presentado toda clase de dificultades, pero dada su naturaleza las cosas salieron muy bien. Cramer se dice que ha sido [1]: --

... amable, de buen humor, agradable en la voz y apariencia, y poseedor de buena memoria, el juicio y la salud.

No debemos dar la impresión de que sólo Cramer encajar en un patrón existente de la enseñanza. Propuso una innovación importante, que la Academia aceptó, que era que él enseñó a sus cursos de francés en lugar del latín, la lengua tradicional de los estudiosos de la época: --

... a fin de que las personas que tenían un gusto por estas ciencias, pero no podría beneficiarse de América.

Nombrado en 1724, Cramer seguido las condiciones de su nombramiento y se dirigió a dos años de viajar en 1727. Visitó los principales matemáticos en muchas ciudades y países de Europa. Se dirigió inmediatamente a Basilea, donde muchos fueron los principales matemáticos de trabajo, de pasar cinco meses trabajando con Johann Bernoulli, Euler y también que poco después dirigí a San Petersburgo para estar con Daniel Bernoulli. Cramer luego viajó a Inglaterra donde se reunió Halley, de Moivre, Stirling, y otros matemáticos. Sus conversaciones con estos matemáticos y de la correspondencia de continuar con ellos después de su regreso a Ginebra tuvo una gran influencia sobre el trabajo de Cramer.

Desde Inglaterra Cramer se dirigió a Leiden, donde se reunió 'sGravesande, a continuación, se trasladó a París, donde mantuvo conversaciones con Fontenelle, Maupertuis, Buffon, Clairaut, y otros. Estos dos años de viajes fueron para establecer el tono de la carrera de Cramer, pues era muy apreciado por todos los matemáticos que se reunió, mantuvo correspondencia con ellos durante toda su vida, y que iba a realizar muchas tareas importantes de gran valor como editor de sus obras.

De vuelta en Ginebra en 1729, Cramer estaba trabajando en una entrada para el premio establecido por la Academia de París en 1730, que fue "Quelle est la causa de la elliptique figura des planètes et de la mobilité de leurs aphélies? De entrada de Cramer fue considerado como el segundo mejor de los recibidos por la Academia, el premio que se ganó por Johann Bernoulli. En 1734 los "mellizos" se separaron cuando Calandrini fue designado para la cátedra de filosofía y Cramer se convirtió en el único titular de la Cátedra de Matemáticas.

Cramer vivió una vida muy ocupada, pues además de su enseñanza y su correspondencia con muchos matemáticos, que producían artículos de interés, aunque estas no son de la importancia de los artículos escritos por la mayoría de los matemáticos superior con quien mantuvo correspondencia. Ha publicado artículos en varios lugares, incluyendo las Memorias de la Academia de París en 1734, y de la Academia de Berlín en 1748, 1750 y 1752. Los artículos cubren una amplia gama de temas, incluyendo el estudio de problemas geométricos, la historia de las matemáticas, la filosofía y la fecha de la Pascua. Se publicó un artículo sobre la aurora boreal en las Philosophical Transactions de la Royal Society de Londres y también escribió un artículo en donde se aplica la ley de probabilidades para demostrar la importancia de contar con el testimonio independiente de dos o tres testigos más que de un solo testigo.

Su trabajo no se limita a las áreas académicas para que también estaba interesado en el gobierno local y sirvió como miembro del Consejo de doscientos en 1734 y del Consejo de los Setenta en 1749. Su trabajo en estos consejos participan él usando sus conocimientos matemáticos y científicos en general, para que emprendió tareas propias de la artillería, la fortificación, la reconstrucción de los edificios, las excavaciones, y actuó como un archivista. Hizo un segundo viaje al extranjero en 1747, esta vez sólo de visita en París donde renovó su amistad con Fontenelle, así como reunión de d'Alembert.

Hay dos áreas de trabajo matemático de Cramer que debemos destacar. Este es el trabajo editorial que se llevó a cabo y también su importante labor matemática Introduction à l'analyse des lignes Courbes algébriques publicado en 1750.

Johann Bernoulli murió en 1748, sólo tres o más años antes de Cramer, pero se las arregló para Cramer a publicar sus obras completas antes de su fallecimiento. Muestra cuánto respeto Bernoulli para Cramer que insistió en que no otra edición de su obra será publicada por cualquier otro editor de Cramer. Obras completas de Johann Bernoulli fue publicada por Cramer en cuatro volúmenes en 1742. No sólo Johann Bernoulli organizar Cramer a publicar sus obras completas, pero también pidió que editar las obras de Jacob Bernoulli. Jacob Bernoulli había muerto Cramer 1705 y publicó sus obras en dos volúmenes en 1744. Estos no son completos ya que se omite Ars conjectandi, pero los volúmenes no contienen material inédito y la base matemática necesaria para comprenderlos. En 1745, conjuntamente con Johann Castillon, Cramer publicó la correspondencia entre Johann Bernoulli y Leibniz. Cramer también editó el volumen de trabajo de cinco por Christian Wolff, publicado por primera vez entre 1732 y 1741 con una nueva edición que aparece entre 1743 y 1752.

Finalmente, se deben describir más famoso de Cramer libro Introduction à l'analyse des lignes Courbes algébraique. Es una obra que el modelo de Cramer memoria de Newton en las curvas cúbicos y elogia altamente un comentario sobre la memoria de Newton, escrita por Stirling. También comenta que si hubiera sabido de Introductio de Euler en analysin infinitorum anterior habría hecho un gran uso de ella. Por supuesto libro de Euler se publicó en 1748, momento en el que gran parte del libro de Cramer bien podría haber sido escrito. Jones escribe en [1]: --

Que hizo poco uso del trabajo de Euler es apoyada por el hecho sorprendente que a través de su libro Cramer esencialmente no hace uso del cálculo infinitesimal en cualquiera de Leibniz o la forma de Newton, a pesar de que se ocupa de temas tales como tangentes, máximos y mínimos, y la curvatura, y cita Maclaurin y Taylor en las notas. Una conjetura que nunca aceptó ni dominado el cálculo.

La sugerencia de que nunca Cramer dominado el cálculo debe considerar dudoso, especialmente dada la alta consideración que se celebró en por Johann Bernoulli.

Tras un capítulo introductorio en el que los tipos de curvas se definen y técnicas para la elaboración de sus gráficos se han discutido, Cramer pasa a un segundo capítulo en el que las transformaciones para simplificar las curvas son estudiados. El tercer capítulo se analiza en una clasificación de las curvas y es en este capítulo que se da de la famosa "regla de Cramer". Después de dar el número de constantes arbitrarias en una ecuación de grado n como n2 / 2 + 3n / 2, se deduce que una ecuación de grado n se puede hacer pasar a través de n puntos. Tomando n = 5 se da un ejemplo de búsqueda de los cinco que participan en la toma de las constantes de una ecuación de grado 2 pasan a través de 5 puntos. Esto nos lleva al 5 de ecuaciones lineales en 5 incógnitas y se remite al lector a un apéndice que contiene la regla de Cramer para su solución. Debemos notar, por supuesto, que Cramer no era la primera en dar esta regla.

El otro "bien conocidos" parte del trabajo de Cramer es su descripción de la paradoja de Cramer. Dice un teorema por Maclaurin, que dice que una ecuación de grado n se cruza una ecuación de grado m en los puntos nm. Tomando n = m = 3 Esto nos dice que dos cubos se cortan en 9 puntos, sin embargo, su propia fórmula n2 / 2 + 3n / 2 con n = 3 da 9 por lo que una cúbicos está unívocamente determinada por 9 puntos. Esto, dice Cramer, es una paradoja, pero su intento de explicar la paradoja es incorrecta.

Nombre de Cramer a veces se ha unido a otro problema, a saber, el problema de Castillon-Cramer. Este problema, propuesto por Cramer a Castillon, preguntó cómo se puede inscribir un triángulo dentro de un círculo de modo que pasó por tres puntos dados. Castillon resuelto el problema 25 años después de la muerte de Cramer, y el problema pasó a generalizaciones acerca de diversos polígonos inscritos en una sección cónica.

Cramer había trabajado muy duro durante un largo período con la escritura de su Introduction à l'analizar y emprender la gran cantidad de trabajo editorial, además de todas sus funciones normales. Siempre de buena salud, este exceso de trabajo, junto con una caída de su coche, provocó una disminución repentina. Pasó dos meses en la cama de recuperación, y su médico le recomendó que pasara un periodo de calma en el sur de Francia para recuperar completamente su fuerza. Dejando de Ginebra el 21 de diciembre 1751 comenzó su viaje, pero murió dos semanas más tarde, mientras que todavía en el viaje.

martes, 6 de octubre de 2009

Tercera unidad Matrices y determinantes

Temas del 3.1 al 3.7

3.8 SOLUCION DE UN SISTEMA DE ECUACIONES ATRAVES DE LA INVERSA.


APLICACION:

3.9 SOLUCION DE UN SITEMA DE ECUACIONES A TRAVÉS DE LA REGLA DE CRAMER.

Hasta este momento has visto tres métodos para resolver ecuaciones lineales en dos variables: gráfico, por sustitución y eliminación. A continuación un método que te puede ser de utilidad para el mismo tipo de ejercicio que los métodos anteriores.


La regla de Cramer

Para poder aplicar la regla de Cramer es buena idea comenzar con una explicación sobre cómo calcular los determinantes.

Determinantes 2 x 2

Si a,b,c y d son cuatro números reales, a la expresión

D = se le llama un determinante 2 x 2.

Su valor se determina con la expresión ad - bc. Es decir, multiplicamos en forma cruzada y restamos los productos. Es importante que lleves a cabo la multiplicación como se ilustra.

D = = ad - bc

Veamos un ejemplo:

¿Cuál es el determinante para la matriz siguiente ?

Observa el procedimiento para hallar el determinante.

= (3)(1) - (6)(−2) = 15

Resumes este proceso de la siguiente forma: primero se multiplican los números que quedan en la diagonal de izquierda arriba a derecha abajo. Luego a este resultado se le resta el producto de los números en la diagonal de izquierda abajo a derecha arriba.

La regla de Cramer es un proceso que te ayuda a resolver sistemas de ecuaciones lineales que tengan la misma cantidad de ecuaciones y variables. Es un método que aplica los determinantes.

Veamos un ejemplo con todos sus pasos.

Resuelve el siguiente sistema de ecuaciones:

3x - 2y = 4

6x + y = 13

Hallas primero el determinante de los coeficientes de las variables. Lo llamas el determinante principal y lo nombras con una D.

D = = (3)(1) - (6)(−2) = 15

Observas que el determinante de la matriz de coeficientes nos dio 15. Continúas con el proceso. Observa el procedimiento para hallar el valor del determinante para la variable x.

Remplazas la columna de coeficientes de la variable x con los valores de las constantes. Observa a continuación el proceso:

Dx= = (4) (1) - (13) (−2) = 4 + 26 = 30

Para hallar el valor de x, divides el valor determinado Dx por el determinante principal D. Es decir, calculas

Ahora observa cómo hallas el valor de y.

Dy se calcula con el determinante

Dy = = (3)(13) - (6)(4) = 39 - 24 = 15. Fíjate que en este determinante cambias la segunda columna por las constantes.

Para hallar el valor de y divides el valor hallado para Dy por el determinante principal D. Es decir, calculas y = = = 1 .

Concluyes que la solución del sistema es (2,1). Esto significa que las dos rectas representadas por las ecuaciones originales se intersecan en el punto con coordenadas (2,1). Recuerda que si el sistema resulta en rectas que se intersecan lo llamas consistente.

Estudia ahora la forma general de la Regla de Cramer para dos ecuaciones con dos variables:

La solución para el sistema de ecuaciones

ax + by = s cx + dy = t

esta dada por

x = , y =

siempre que lo siguiente ocurra

D = = ad - bc ¹ 0

Finalmente, con la regla de Cramer se concluye que si

D ¹ 0, entonces

x = , y = .

Por si tienes alguna duda sobre el proceso, es importante que estudies el ejemplo 1 de la página 710 de tu texto y resuelvas los siguientes sistemas aplicando este método.

Resuelve:

1. 1. −3x + 2y = −6

4x - 5y = 8

2. 2. 7x - 2y = 11

x + 3y = −5



(Respuestas)

Práctica adicional: Página 712 del texto, ejercicios impares 1 al 11.

La Regla de Cramer aplicada a determinantes de matrices 3 x 3

Observa un sistema de ecuaciones lineales que consta de tres ecuaciones lineales y las variables x, y, z.

2x + y - z = 3 -x +2y +4z = −3 x - 2y - 3z = 4

Primero hallamos el determinante de los coeficientes de las variables, que es

D =

Una forma de hallar este determinante se presenta a continuación:

D = =

=[(2)(2)(−3) + (1)(4)(1) +(−1)(−1)(−2)] - [ (1)(2)(−1)+(−2)(4)(2) + (−3)(−1)(1)]

Observa que se escribieron las primeras dos columnas a la derecha y se efectuaron seis multiplicaciones en diagonal, tres de arriba hacia abajo y tres de abajo hacia arriba.

= −10 + 15 = 5

D = 5

Sigues un procedimiento parecido para hallar el determinante en x, y, z. Recuerda que cada vez que vas a hallar un determinante, sustituyes la columna de coeficientes de la variable bajo estudio por las constantes. Estudia ahora este proceso aplicado para hallar el determinante en x.

Dx = =

= [(3)(2)(−3) + (1)(4)(4) + (−1)(−3)(−2)] - [(4)(2)(−1) + (−2)(4)(3) + (−3)(−3)(1)]

= [−18 +16 −6] - [−8 - 24 + 9]

= −8 - (−23)

Dx = 15

Dy = =

= [(2)(−3)(−3) + (3)(4)(1) +(−1)(−1)(4)] - [(1)(−3)(−1)+(4)(4)(2)+

(−3)(−1)(3)]

= [18 +12 + 4] - [3 + 32 + 9]



= 34 - 44

Dy = −10

Dz = =

= [(2)(2)(4) + (1)(−3)(1) + (3)(−1)(−2)] - [(1)(2)(3) + (−2)(−3)(2) +

(4)(−1)(1)]

= [16 −3 +6] - [6 + 12 - 4]



= 19 - 14

Dz = 5

En resumen: D = 5 , Dx = 15, Dy = −10, Dz = 5.

Para determinar los valores de las variables llevas a cabo el proceso siguiente:

x = = = 3

y = = = −2

z = = = 1

La solución de este sistema es (3,−2,1). Lo cual significa que las tres rectas representadas por las ecuaciones del sistema se intersecan en este punto.

En las páginas 711 y 712 del texto aparece el ejemplo 2 que puede ser de ayuda para entender los determinantes 3X3.

Una práctica en este momento sería de mucha ayuda, para determinar tu nivel de conocimiento de los determinantes 3×3.

Utiliza la regla de Cramer para resolver cada sistema de ecuaciones:

1. x + y - z = 2

-x +2y +3z = −1

x - 4y - 2z = −7

2. 3x + z = 4

-x +2y + 3z = 6

2x + y + 4z = 8

3.10 APLICACION DE MATRICES Y DETERMINANTES.