Foros de matemática
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Autor Tema: Transformación lineal de matrices (multiple-opción)  (Leído 71 veces)
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Hernan_ER
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« : 24/06/2012, 01:46:34 pm »


He analizado la dimensión de la imagen ( o sea de las matrices que se les suma su traspuesta) y es . Como la dimensión del dominio también es entonces la dimensión del kernel es 0. Como la dimensión del  kernel es cero y la dimensión de la imagen es igual a la del dominio entonces es biyectiva pero la opción que marca como correcta es la B!

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« Respuesta #1 : 24/06/2012, 01:47:39 pm »

Ah me equivoque. La dimension de la imagen es (esta vez lo hice con matrices 3x3) pero sigo sin llegar a la respuesta B
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Fernando Revilla
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Las matemáticas son demasiado humanas (Brouwer).


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« Respuesta #2 : 24/06/2012, 01:59:29 pm »

He analizado la dimensión de la imagen ( o sea de las matrices que se les suma su traspuesta) y es . Como la dimensión del dominio también es entonces la dimensión del kernel es 0. Como la dimensión del  kernel es cero y la dimensión de la imagen es igual a la del dominio entonces es biyectiva pero la opción que marca como correcta es la B!

El núcleo es , es decir el núcleo es el subespacio de las matrices antisimétricas de cuya dimensión es .
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I have sometimes thought that the profound mystery which envelops our conceptions relative to prime numbers depends upon the limitations of our faculties in regard to time, which like space may be in essence poly-dimensional (J.J. Sylvester).

Dynamic processes associated with natural numbers characterize at least one arithmetic statement with temporal singularity (Fernando Revilla)
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« Respuesta #3 : 24/06/2012, 02:03:03 pm »

Claro y ¿cómo podría calcular esa dimensión?

Gracias!
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Fernando Revilla
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« Respuesta #4 : 24/06/2012, 02:24:49 pm »

Claro y ¿cómo podría calcular esa dimensión?

Mira quí:

http://rinconmatematico.com/foros/index.php/topic,30650.0.html
En línea

I have sometimes thought that the profound mystery which envelops our conceptions relative to prime numbers depends upon the limitations of our faculties in regard to time, which like space may be in essence poly-dimensional (J.J. Sylvester).

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« Respuesta #5 : 24/06/2012, 02:47:40 pm »

¡Muchas gracias!
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