Expresiones, identidades y ecuaciones trigonométricas


En Matemáticas I (1º de Bachillerato) se trabaja mucho la demostración de identidades trigonométricas, la simplificación de expresiones en las que aparecen razones trigonométricas, la resolución de ecuaciones trigonométricas y de sistemas de ecuaciones trigonométricas. Veamos unos ejemplos.

Identidades trigonométricas

Para demostrar identidades trigonométricas, una técnica es comenzar por el lado de la igualdad que aparentemente sea más «largo» o «complicado» y, a través de sucesivos pasos usando las fórmulas trigonométricas que se saben (se pueden llevar al examen), intentar llegar a la otra parte de la igualdad. Veamos un par de ejemplos.

Demostrar las siguientes identidades trigonométricas:

Solución

$\displaystyle\frac{\cos x+\text{sen}\,x}{\cos x-\text{sen}\,x}-\frac{\cos x-\text{sen}\,x}{\cos x+\text{sen}\,x}=$

$=\displaystyle\frac{\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)}{\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)}-\frac{\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)}{\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)}=$

$=\displaystyle\frac{{{\cos }^{2}}x+2\cos x\,\text{sen}\,x+\text{se}{{\text{n}}^{2}}x}{\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)}-\frac{{{\cos }^{2}}x-2\cos x\,\text{sen}\,x+\text{se}{{\text{n}}^{2}}x}{\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)}=$

$=\displaystyle\frac{2\cos x\,\text{sen}\,x+2\cos x\,\text{sen}\,x}{\left( \cos x-\text{sen}\,x \right)\left( \cos x+\text{sen}\,x \right)}=\frac{\text{sen}\,2x+\text{sen}\,2x}{{{\cos }^{2}}x-\text{se}{{\text{n}}^{2}}x}=\frac{2\,\text{sen}\,2x}{\cos 2x}=2\,\text{tg}\,2x$


Solución

$\displaystyle\frac{1+\text{t}{{\text{g}}^{2}}x}{\text{cotg}\,x}=\frac{1+\displaystyle\frac{\text{se}{{\text{n}}^{2}}\,x}{{{\cos }^{2}}x}}{\displaystyle\frac{\cos x}{\text{sen}\,x}}=\frac{\displaystyle\frac{{{\cos }^{2}}x+\text{se}{{\text{n}}^{2}}\,x}{{{\cos }^{2}}x}}{\displaystyle\frac{\cos x}{\text{sen}\,x}}=\frac{\displaystyle\frac{1}{{{\cos }^{2}}x}}{\displaystyle\frac{\cos x}{\text{sen}\,x}}=$

$=\displaystyle\frac{\text{sen}\,x}{\cos x\cdot {{\cos }^{2}}x}=\frac{\text{sen}\,x}{\cos x}\cdot \frac{1}{\cos {{x}^{2}}}=\frac{\text{tg}\,x}{{{\cos }^{2}}x}$


Expresiones trigonométricas

Simplificar las siguientes expresiones trigonométricas:

Solución

$\displaystyle\frac{\text{sen}\,\alpha +\text{cotg}\,\alpha }{\text{tg}\,\alpha +\text{cosec}\,\alpha }=\frac{\text{sen}\,\alpha +\displaystyle\frac{\cos \alpha }{\text{sen}\,\alpha }}{\displaystyle\frac{\text{sen}\,\alpha }{\cos \alpha }+\frac{1}{\text{sen}\,\alpha }}=\frac{\displaystyle\frac{\text{se}{{\text{n}}^{2}}\,\alpha +\cos \alpha }{\text{sen}\,\alpha }}{\displaystyle\frac{\text{se}{{\text{n}}^{2}}\,\alpha +\cos \alpha }{\cos \alpha \,\text{sen}\,\alpha }}=$

$=\displaystyle\frac{\left( \text{se}{{\text{n}}^{2}}\,\alpha +\cos \alpha \right)\cos \alpha \,\text{sen}\,\alpha }{\left( \text{se}{{\text{n}}^{2}}\,\alpha +\cos \alpha \right)\,\text{sen}\,\alpha }=\cos \alpha$


Solución

$\displaystyle2\,\text{tg}\,\alpha \cdot {{\cos }^{2}}\frac{\alpha }{2}-\text{sen}\,\alpha =2\frac{\text{sen}\,\alpha }{\cos \alpha }\cdot \frac{1+\cos \alpha }{2}-\text{sen}\,\alpha =\frac{\text{sen}\,\alpha \left( 1+\cos \alpha \right)}{\cos \alpha }-\text{sen}\,\alpha =$

$=\displaystyle\frac{\text{sen}\,\alpha +\text{sen}\,\alpha \cos \alpha }{\cos \alpha }-\frac{\text{sen}\,\alpha \cos \alpha }{\cos \alpha }=\frac{\text{sen}\,\alpha }{\cos \alpha }=\text{tg}\,\alpha$


Ecuaciones trigonométricas

Resolver las siguientes ecuaciones trigonométricas y dar las soluciones dentro del intervalo \(\left[ 0{}^\text{o}\,,\,360{}^\text{o} \right)\) (primera vuelta):

Solución

$\displaystyle\text{tg}\,x+2\text{sen}\,x=0\Rightarrow \frac{\text{sen}\,x}{\cos x}+2\text{sen}\,x=0\Rightarrow \text{sen}\,x+2\text{sen}\,x\cos x=0\Rightarrow$

$\displaystyle\Rightarrow \text{sen}\,x\left( 1+2\cos x \right)=0\Rightarrow \begin{cases} \text{sen}\,x=0\Rightarrow x=0{}^\text{o}\,\,;\,\,x=180{}^\text{o}\\ \cos x=-\frac{1}{2}\Rightarrow x=120{}^\text{o}\,\,;\,\,x=240{}^\text{o} \end{cases}$


Solución

$\displaystyle\text{sen }x\cdot \text{tg}\,x=\frac{\sqrt{3}}{6}\Rightarrow \text{sen}\,x\cdot \frac{\text{sen}\,x}{\cos x}=\frac{\sqrt{3}}{6}\Rightarrow$

$\displaystyle \Rightarrow 6\,\text{se}{{\text{n}}^{2}}\,x=\sqrt{3}\cos x\Rightarrow 6\left( 1-{{\cos }^{2}}x \right)=\sqrt{3}\cos x\Rightarrow$

$\displaystyle\Rightarrow 6-6{{\cos }^{2}}x=\sqrt{3}\cos x\Rightarrow 6{{\cos }^{2}}x+\sqrt{3}\cos x-6=0$

El discriminante de la ecuación anterior es $\displaystyle\Delta=\sqrt{3}^2-4\cdot6\cdot(-6)=3+144=147$, y $\sqrt{147}=\sqrt{7^2\cdot3}=7\sqrt{3}$. Por tanto:

$\displaystyle\cos x=\dfrac{-\sqrt{3}\pm7\sqrt{3}}{2\cdot6}=\dfrac{-\sqrt{3}(-1\pm7)}{12}=\begin{cases}\frac{6\sqrt{3}}{12}=\frac{\sqrt{3}}{2}\\ \frac{-8\sqrt{3}}{12}=\frac{-2\sqrt{3}}{3}\end{cases}$

Si $\cos x=\dfrac{\sqrt{3}}{2}$, entonces $x=30{}^\text{o}\,\,;\,\,x=330{}^\text{o}$.

Si $\cos x=\dfrac{-2\sqrt{3}}{3}$, entonces no existe solución para $x$ pues $\dfrac{-2\sqrt{3}}{3}\cong -1,15$, y el coseno no puede ser un número menor que $-1$.


Sistema de ecuaciones trigonométricas

Resuelve el siguiente sistema de ecuaciones trigonométricas, dando las soluciones en el primer cuadrante.

$\displaystyle\begin{cases}\text{sen}\,x\cdot\text{sen}\,y=\displaystyle\frac{\sqrt{2}}{4}\\ \displaystyle\cos x\cdot\text{sen}\,y=\frac{\sqrt{6}}{4}\end{cases}$

Solución

Dividiendo ambas ecuaciones tenemos:

$\displaystyle\frac{\text{sen}\,x}{\cos x}=\frac{\displaystyle\frac{\sqrt{2}}{4}}{\displaystyle\frac{\sqrt{6}}{4}}\Rightarrow \text{tg}\,x=\frac{4\sqrt{2}}{4\sqrt{6}}\Rightarrow \text{tg}\,x=\sqrt{\frac{2}{6}}\Rightarrow$

$\displaystyle\Rightarrow \text{tg}\,x=\sqrt{\frac{1}{3}}\Rightarrow \text{tg}\,x=\frac{\sqrt{3}}{3}\Rightarrow x=30{}^\text{o}$

Sustituyendo en la primera ecuación:

$\displaystyle\text{sen}\,30{}^\text{o}\cdot \text{sen}\,y=\frac{\sqrt{2}}{4}\Rightarrow \frac{1}{2}\text{sen}\,y=\frac{\sqrt{2}}{4}\Rightarrow \text{sen}\,y=\frac{2\sqrt{2}}{4}\Rightarrow \text{sen}\,y=\frac{\sqrt{2}}{2}\Rightarrow y=45{}^\text{o}$


El radián


Cuando se comienza a trabajar la trigonometría, la medida de los ángulos que se utiliza es el grado sexagesimal. Esta medida proviene de la antigua Babilonia. Los babilonios supusieron, en un principio, que el año tenía 360 días y tomaron como medida angular «el recorrido diario del sol alrededor de la Tierra». Esta forma de medir ha perdurado hasta nuestros días y su influencia se ha dejado notar, también, en la medición del tiempo.

Un grado sexagesimal es, por tanto, cada una de las 360 partes iguales en las que se divide una circunferencia. Cada grado se divide en 60 minutos, y cada minuto en 60 segundos.

Otra medida de los ángulos es el radián.

Si se toma cualquier circunferencia de radio \(r=\overline{OA}\) y se lleva esta longitud \(r\) sobre un arco de la circunferencia, es decir, \(r=\overline{OA}=\text{longitud}\,AB\), el ángulo central \(\alpha\) determinado por el arco y sus radios mide un radián: \(1\,\text{rad}\).

Para calcular a cuántos radianes equivale un ángulo completo de \(360^{\text{o}}\), basta con aplicar una sencilla relación de proporcionalidad directa. Dibujamos una circunferencia de radio \(r\) . Si a un arco de longitud \(r\) le corresponde un radián, a un arco de longitud la longitud de la circunferencia, \(2\pi r\) , le corresponderán \(x\) radianes. Es decir:

\[\frac{r}{2\pi r}=\frac{1}{x}\Rightarrow x=\frac{2\pi r}{r}=2\pi\]

Esto quiere decir que a un ángulo completo de \(360^{\text{o}}\) le corresponden \(2\pi\) radianes, o lo que es lo mismo, a un ángulo de \(180^{\text{o}}\) le corresponden \(\pi\) radianes. De este modo, para convertir un ángulo dado en grados, \(\alpha^{\text{o}}\), en radianes, \(\alpha\,\text{rad}\), o viceversa, basta con utilizar la siguiente proporción:

\[\frac{\alpha^{\text{o}}}{\alpha\,\text{rad}}=\frac{180^{\text{o}}}{\pi}\]

Veamos como ejemplo a cuantos grados sexagesimales equivale un radián:

\[\frac{\alpha^{\text{o}}}{1\,\text{rad}}=\frac{180^{\text{o}}}{\pi}\Rightarrow \alpha=\frac{1\cdot180}{\pi}\cong57,296^{\text{o}}\]

O sea, un radián es igual, aproximadamente, a \(57,296^{\text{o}}\).

Para hallar las razones trigonométricas de un ángulo dado en radianes hay que empezar poniendo la calculadora en el modo radianes: MODE RAD. Cada calculadora tiene una combinación de teclas propia para pasar al modo radianes. Normalmente una calculadora viene en modo grados sexagesimales: MODE DEG, que suele venir indicado con una D, o la abreviatura DEG en la parte superior. Cuando pasamos al modo radianes con la combinación de teclas adecuada, en la parte superior aparecerá una R o la abreviatura RAD. En estos momentos ya está lista la calculadora para hacer cálculos en radianes. Veamos un ejemplo.

Con la calculadora en el modo grados sexagesimales es muy fácil obtener que \(\text{sen}\,72^{\text{o}}\cong0,951\). Para ver que obtenemos el mismo valor en radianes, pasaremos \(72^{\text{o}}\) a radianes, y luego calcularemos el seno del valor obtenido, ya con la calculadora en el modo radianes.

\[\frac{72^{\text{o}}}{x\,\text{rad}}=\frac{180^{\text{o}}}{\pi}\Rightarrow x=\frac{72\cdot\pi}{180}=\frac{2\pi}{5}\text{rad}\]

Ahora, con la calculadora en modo radianes, podemos comprobar también que \(\text{sen}\dfrac{2\pi}{5}\cong0,951\).

Determinantes


El determinante de una matriz cuadrada $A$ es un número real asociado a dicha matriz, al que denotaremos del siguiente modo: $|A|$.

Sea $A$ una matriz cuadrada de orden dos. Su determinante es muy fácil de calcular:

\[|A|=\begin{vmatrix}
a_{11} &a_{12} \\
a_{21} &a_{22}
\end{vmatrix}=a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}\]

Si $A$ es una matriz cuadrada de orden tres, su determinante se calcula del siguiente modo:

\[|A|=\begin{vmatrix}
a_{11} & a_{12} & a_{13}\\
a_{21} & a_{22} & a_{23}\\
a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{vmatrix}=\]

\[=(a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32}) -(a_{13}a_{22}a_{31}+a_{12}a_{21}a_{33}+a_{11}a_{23}a_{32})\]

Hay una regla para recordar fácilmente la fórmula anterior, denomimada regla de Sarrus.

Cuando el determinante es de orden mayor que tres no queda más remedio que desarrollar por una fila o por una columna:

Si los elementos de una fila o de una columna de una matriz cuadrada se multiplican por sus respectivos adjuntos y se suman los resultados, se obtiene el determinante de la matriz inicial. Se dice entonces que el determinante está desarrollado por los elementos de esa fila o de esa columna.

Más concretamente, si $A=(a_{ij})$ es una matriz cuadrada de orden $n$, el determinante de $A$ se puede obtener del siguiente modo:

$$\left| A \right| = {a_{i1}}{A_{i1}} + {a_{i2}}{A_{i2}} + \ldots + {a_{in}}{A_{in}}$$

si se desarrolla por la fila i-ésima, o bien:

$$\left| A \right| = {a_{1j}}{A_{1j}} + {a_{2j}}{A_{2j}} + \ldots + {a_{nj}}{A_{nj}}$$

si se desarrolla por la columna j-ésima.

En los desarrollos anteriores $A_{ij}$ es el adjunto del elemento $a_{ij}$. Y, si llamamos $\Delta_{ij}$ al menor complementario del elemento $a_{ij}$ (es decir, al determinante que resulta de eliminar la fila $i$ y la columna $j$), recodemos que el adjunto coincide con el menor complementario si $i+j$ es par, y con el opuesto del menor complementario si $i+j$ es impar. Hay una fórmula para describir todo esto:

$$A_{ij}=(-1)^{i+j}\Delta_{ij}$$

Para más información sobre el menor complementario y el adjunto de un elemento de una matriz se puede consultar este artículo dedicado al cálculo de matrices inversas.

Naturalemente, el desarrollo anterior es independiente de la fila o de la columna elegidas.

Por ejemplo, calculemos el determinante de la matriz $A=\begin{pmatrix}1&2&0&-3\\4&-1&1&-2\\0&3&2&-1\\ -2&1&3&2 \end{pmatrix}$.

No importa la fila o la columna que elijamos, pero al hacer el desarrollo por la elegida, cada uno de sus elementos se multiplica por su adjunto y luego se suma todo. Por tanto, siempre será mejor si elegimos una fila o una columna con el mayor número de ceros posible.

Desarrollando por la primera fila se tiene:

$$|A|=1\cdot A_{11}+2\cdot A_{12}+0\cdot A_{13}+(-3)\cdot A_{14}=\Delta_{11}-2\cdot \Delta_{12}+3\cdot\Delta_{14}=$$

$$=\begin{vmatrix}-1&1&-2\\3&2&-1\\1&3&2\end{vmatrix}-2\cdot\begin{vmatrix}4&1&-2\\0&2&-1\\-2&3&2\end{vmatrix}+3\cdot\begin{vmatrix}4&-1&1\\0&3&2\\-2&1&3 \end{vmatrix}=$$

$$=-28-2\cdot22+3\cdot38=-28-44+114=42$$

Puedes desarrollar por cualquier otra fila o columna. Se llega al mismo resultado.

  1. El determinante de una matriz triangular es el producto de sus elementos diagonales. En particular, $|I|=1$, donde $I$ es la matriz identidad.
  2. El determinande de una matriz cuadrada es igual que el de su traspuesta: $|A|=|A^t|$.
  3. Si en una matriz cuadrada todos los elementos de una fila o de una columna son ceros, su determinante es cero.
  4. Si se permutan o se intercambian entre si dos filas o dos columnas de una matriz cuadrada, su determinante cambia de signo.
  5. Si una matriz cuadrada tienen dos filas o dos columnas proporcionales, su determinante es cero. En particular, si una matriz cuadrada tiene dos filas o dos columnas iguales, su determinante es cero.
  6. Si multiplicamos por el mismo número todos los elementos de una fila o de una columna de una matriz cuadrada, su determinante queda multiplicado por ese número. Consecuentemente, el determinante de una matriz cuadrada $A$ de orden $n$ multiplicada por un escalar $\lambda$, es igual a $\lambda^n$ veces el determinante de $A$. Es decir: $|\lambda A|=\lambda^n|A|$.
  7. Si denotamos por $c_1,\ldots,c_i,\ldots,c_n$ a las $n$ columnas de una matriz cuadrada de orden $n$, se tiene que $|c_1,\ldots,c_i+c_i’,\ldots,c_n|=|c_1,\ldots,c_i,\ldots,c_n|+|c_1,\ldots,c_i’,\ldots,c_n|$, siendo esta descomposición válida cualesquiera sean la fila o la columna en la que se encuentre los sumandos.
  8. Si una matriz tiene una fila o una columna que es combinación lineal de las demás filas o columnas, entonces su determinante es cero. Y, recíprocamente, si un determinate es cero, entonces tiene una fila (y una columna) que es combinación lineal de las demás.
  9. El determinante no varía si a una fila o a una columna se le suma una combinación lineal de las demás. En particular, si a una fila o a una columna se le suma o se le resta otra previamente multiplicada por un número, el determinante no varía.
  10. El determinante del producto de dos matrices cuadradas es igual al producto de sus determinantes: $|A\cdot B|=|B\cdot A|=|A|\cdot|B|$.

Se dice que una matriz cuadrada $A$ es regular o invertible si tiene inversa o, equivalentemente, si $|A|\neq0$. En tal caso, se tiene que $\left|A\right|^{-1}=\dfrac{1}{|A|}$. La demostración es muy sencilla. Como $AA^{-1}=I$, tenemos:

$$\left|AA^{-1}\right|=|I|\Rightarrow|A|\left|A^{-1}\right|=1\Rightarrow\left|A\right|^{-1}=\dfrac{1}{|A|}$$

Para calcular un determinante usando el desarrollo por una fila o columna, a veces es conveniente, y de manera previa, «hacer ceros» en casi todos los términos de la fila o de la columna por la que vayamos a desarrollar. En estos casos hay que utilizar con cierto ingenio algunas de las propiedades de los determinantes, anteriormente enumeradas. Veámoslo volviendo a calcular el determinante del ejemplo anterior.

En el ejemplo realizado anteriormente, hemos desarrollado por la primera fila y hemos obtenido que $|A|=42$. Pero antes de hacer el desarrollo podemos hacer algunos cambios y todo será más fácil.

Recordemos que teníamos que calcular el siguiente determinante:

$$\begin{vmatrix}1&2&0&-3\\4&-1&1&-2\\0&3&2&-1\\ -2&1&3&2 \end{vmatrix}$$

Si a la segunda fila le restamos la primera multiplicada por $4$, y a la cuarta fila le sumamos la primera multiplicada por $2$, en virtud de la propiedad 9, tenemos:

$$\begin{vmatrix}1&2&0&-3\\4&-1&1&-2\\0&3&2&-1\\ -2&1&3&2 \end{vmatrix} =\begin{vmatrix}1&2&0&-3\\0&-9&1&10\\0&3&2&-1\\ 0&5&3&-4 \end{vmatrix}=1\cdot A_{11}=\Delta_{11}=\begin{vmatrix} -9&1&10\\ 3&2&-1\\ 5&3&-4 \end{vmatrix}=$$

$$=(72-5+90)-(100-12+27)=157-115=42$$

Solución

Restando a la quinta fila la cuarta, a la cuarta la tercera, a la tercera la segunda y a la segunda la primera, resulta ser el determinande de una matriz triangular, cuyo valor es el producto de los elementos de la diagonal principal (basta desarrollar por los elementos de la primera columna):

$\begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 1\\ 1 & 3 & 3 & 3 & 3\\ 1 & 3 & 5 & 5 & 5\\ 1 & 3 & 5 & 7 & 7\\ 1 & 3 & 5 & 7 & 9 \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 1\\ 0 & 2 & 2 & 2 & 2\\ 0 & 0 & 2 & 2 & 2\\ 0 & 0 & 0 & 2 & 2\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 2 \end{vmatrix}=1\cdot2\cdot2\cdot2\cdot2=16$.


Solución

Restando a cada fila la siguiente y sacando factor común $x$ de la primera fila e $y$ de la tercera, se tiene:

$\begin{vmatrix} 1+x & 1 & 1 & 1\\ 1 & 1-x & 1 & 1\\ 1 & 1 & 1+y & 1\\ 1 & 1 & 1 & 1-y\end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x & x & 0 & 0\\ 0 & -x & -y & 0\\ 0 & 0 & y & y\\ 1 & 1 & 1 & 1-y\end{vmatrix}=x\cdot y\cdot\begin{vmatrix} 1 & 1 & 0 & 0\\ 0 & -x & -y & 0\\ 0 & 0 & 1 & 1\\ 1 & 1 & 1 & 1-y\end{vmatrix}$

Ahora, en el último determinante, restando a la cuarta fila la primera y desarrollando por la primera columna:

$=x\cdot y\cdot\begin{vmatrix} 1 & 1 & 0 & 0\\ 0 & -x & -y & 0\\ 0 & 0 & 1 & 1\\ 0 & 0 & 1 & 1-y\end{vmatrix}=x\cdot y\cdot\begin{vmatrix} -x & -y & 0\\ 0 & 1 &1\\ 0 & 1 & 1-y\end{vmatrix}=x\cdot y\cdot(-x)\cdot\begin{vmatrix}1 & 1\\1 & 1-y\end{vmatrix}=$

$=x\cdot y\cdot(-x)\cdot(1-y-1)=x\cdot y\cdot(-x)\cdot(-y)=x^2\cdot y^2$.


Solución

Multiplicando la segunda y tercera filas por \(x\):

$\begin{vmatrix} x^2+1 & xy & xz\\ xy & y^2+1 & yz\\ xz & yz & z^2+1\end{vmatrix}=\dfrac{1}{x^2}\begin{vmatrix} x^2+1 & xy & xz\\ x^2y & xy^2+x & xyz\\ x^2z & xyz & xz^2+x\end{vmatrix}=$

Restando a la segunda fila la primera multiplicada por \(y\), y restando a la tercera fila la primera multiplicada por \(x\):

$=\dfrac{1}{x^2}\begin{vmatrix} x^2+1 & xy & xz\\ -y & x & 0\\ -z & 0 & x\end{vmatrix}=$

Sacando factor común \(x\) en la segunda y tercera columna y desarrollando por la regla de Sarrus:

$=\dfrac{1}{x^2}\cdot x^2\cdot \begin{vmatrix} x^2+1 & y & z\\ -y & 1 & 0\\ -z & 0 & 1\end{vmatrix}=(x^2+1)-(-z^2-y^2)=x^2+y^2+z^2+1$.


Solución

Sumando las filas segunda y tercera a la primera:

$\begin{vmatrix} x & y & x+y\\ y & x+y & x\\ x+y & x & y\end{vmatrix}=\begin{vmatrix} 2x+2y & 2x+2y & 2x+2y\\ y & x+y & x\\ x+y & x & y\end{vmatrix}=2(x+y)\begin{vmatrix} 1 & 1 & 1\\ y & x+y & x\\ x+y & x & y\end{vmatrix}$

Restando a la segunda columna la primera y a la tercera columna la primera

$=2(x+y)\begin{vmatrix} 1 & 0 & 0\\ y & x & x-y\\ x+y & -y & -x\end{vmatrix}=2(x+y)\begin{vmatrix}x&x-y\\-y&-x\end{vmatrix}=$

$=2(x+y)\left(-x^2-(-y(x-y)\right)=2(x+y)(-x^2+xy-y^2)=$

$=2(-x^3+x^2y-xy^2-x^2y+xy^2-y^3)=-2(x^3+y^3)$.


Solución

Primer determinante.

$\begin{vmatrix} a+2x & b+2y & c+2z\\ p & q & r\\ 2x+p & 2y+q & 2z+r\\ \end{vmatrix}\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(1)}}}{}}{=}\begin{vmatrix} a & b & c\\ p & q & r\\ 2x+p & 2y+q & 2z+r\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} 2x & 2y & 2z\\ p & q & r\\ 2x+p & 2y+q & 2z+r\\ \end{vmatrix}\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(2)}}}{}}{=}$

$\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(2)}}}{}}{=}\begin{vmatrix} a & b & c\\ p & q & r\\ 2x & 2y & 2z\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} a & b & c\\ p & q & r\\ p & q & r\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} 2x & 2y & 2z \\ p & q & r\\ p & q & r \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} 2x & 2y & 2z\\ p & q & r\\ p & q & r \end{vmatrix}\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(3)}}}{}}{=}$

$\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(3)}}}{}}{=}2\cdot\begin{vmatrix} a & b & c\\ p & q & r\\ x & y & 2\ \end{vmatrix}+0+0+0=2\cdot7=14$

En los pasos $\textbf{(1)}$ y $\textbf{(2)}$ se ha utilizado la propiedad 7.

En el paso $\textbf{(3)}$ se ha utilizado la propiedad 6 (sacando factor el $2$ del primer determinante porque es común en la tercera fila) y la propiedad 5 (los tres últimos determinantes son cero porque tienen dos filas iguales).

Segundo determinante.

$\begin{vmatrix} -b & c+b & 5a\\ -q & r+q & 5p\\ -y & z+y & 5x \end{vmatrix}\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(1)}}}{}}{=}\begin{vmatrix} -b & c & 5a\\ -q & r & 5p\\ -y & z & 5x \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} -b & b & 5a\\ -q & q & 5p\\ -y & y & 5x \end{vmatrix}\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(2)}}}{}}{=}(-1)\cdot5\cdot\begin{vmatrix} b & c & a\\ q & r & p\\ y & z & x \end{vmatrix}+0\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(3)}}}{}}{=}$

$\overset{\underset{\mathrm{\textbf{(3)}}}{}}{=}-5\cdot\begin{vmatrix} a & b & c\\ p & q & r\\ x & y & z \end{vmatrix}=-5\cdot7=-35$

En el paso $\textbf{(1)}$ se ha utilizado la propiedad 7.

En el paso $\textbf{(2)}$ se ha utilizado la propiedad 6 (sacando factor el $-1$ y el $5$ determinante porque son comunes en la primera y tercera columnas, respectivamente), y la propiedad 5 (el segundo determinante es cero porque la primera y segunda columnas son proporcionales.

En el paso $\textbf{(3)}$ se ha utilizado la propiedad 4 dos veces: se ha intercambiado la primera columna con la tercera, y luego la segunda columna con la tercera. Como hay dos intercambios, hay dos cambios de signo, con lo que el signo del determinante permanece.


Rango de una matriz por determinantes


Por definición, el rango de una matriz es igual al número de filas linealmente independientes. Como en estos apuntes no vamos a hablar de independencia lineal, vamos a usar los determinantes para calcular el rango de una matriz. Antes, es necesario que hagamos algunas definiciones.

Supongamos que $A$ es una matriz de orden $m\times n$, es decir, con $m$ filas y $n$ columnas: $A\in\mathfrak{M}_{m\times n}$.

  • Se llama submatriz de $A$ a cualquier matriz que se obtenga a partir de $A$ suprimiendo filas y columnas.
  • Si una submatriz de $A$ es cuadrada de orden $k$, a su determinante se le denomina menor de orden $k$ de $A$.
  • Al menor formado por las $k$ primeras filas y las $k$ primeras columnas de $A$ se le llama menor principal de orden $k$ y lo denotaremos por $\delta_k$. Nótese que, si $m=n$, es decir, si $A$ es cuadrada de orden $n$, entonces $\delta_n=|A|$.

Por ejemplo, dada la matriz $A=\begin{pmatrix}
2&1&-3&4\\
0&4&-4&5
\end{pmatrix}$, el menor principal de orden $2$ es $\delta_2=\begin{vmatrix}
2&1\\
0&4
\end{vmatrix}=8-0=8$.

Sea $A\in\mathfrak{M}_{m\times n}$. El rango de la matriz $A$ es el mayor orden de los menores no nulos de $A$. Denotaremos por $r(A)$ al rango de la matriz $A$.

a) El rango de una matriz no varía si se intercambian entre sí dos filas o dos columnas.

b) Si una matriz $A$ tiene una fila o columna de ceros, el rango de  coincide con el rango de la matriz que se obtiene al suprimir esa fila o esa columna.

c) El rango de una matriz no cambia si se suprime una fila o una columna que sea combinación lineal de las restantes.

d) El rango de una matriz es igual al de su traspuesta: $r(A)=r\left(A^t\right)$.

e) Si $A$ es una matriz de orden $m\times n$, se tiene que $r(A)\leq\text{min}\{m\ ,n\}$. Es decir, el rango siempre es menor o a lo sumo igual que el número más pequeño de entre estos dos: número de filas y número de columnas. Así, por ejemplo, si una matriz es de orden $3\times 5$, su rango será a lo sumo $3$.

Merece la pena detenerse con un ejemplo, sobre todo para dejar constancia de la propiedad c) y explicar lo que significa que una fila sea combinación lineal de las restantes. Consideremos la siguiente matriz:

$$A=\begin{pmatrix}
3&1&-1&-2&1\\ 5&-3&5&0&9\\ 0&0&0&0&0 \\ 1&-2&3&1&4\\
\end{pmatrix}$$

Como $A$ tiene una fila de ceros (la tercera), según la propiedad b), el rango de la matriz anterior es igual al rango de esta otra, la cual se obtiene de la anterior suprimiendo la fila de ceros:

$$B=\begin{pmatrix}
3&1&-1&-2&1\\ 5&-3&5&0&9\\ 1&-2&3&1&4\\
\end{pmatrix}$$

Llamemos $f_1$, $f_2$ y $f_3$ a la fila 1, fila 2 y fila 3, respectivamente, de la matriz anterior. Entonces $2f_3+f_1=f_2$:

$$2\begin{pmatrix}1&-2&3&1&4\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}3&1&-1&-2&1\end{pmatrix}=$$

$$=\begin{pmatrix}2&-4&6&2&8\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}3&1&-1&-2&1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}5&-3&5&0&9\end{pmatrix}$$

Esto quiere decir que la fila 2 es combinación lineal (o simplemente combinación) de la fila 3 y la fila 1. Por tanto, según la propiedad c), podemos suprimir la fila 2 de la matriz anterior, con lo que su rango será igual al de esta otra:

$$C=\begin{pmatrix}
3&1&-1&-2&1\\ 1&-2&3&1&4\\
\end{pmatrix}$$

Según la propiedad e), como esta matriz es de orden $2\times5$, su rango será, a los sumo $2$: $r(A)\leq2$. De hecho, su rango es dos porque el menor principal de orden dos de esta matriz es distinto de cero: $\delta_1=\begin{vmatrix}
3&1\\ 1&-2 \end{vmatrix}=7\neq0$. Por tanto, finalmente tenemos que $r(A)=r(B)=r(C)=2$.

Antes de ver un método general para hallar el rango de una matriz a partir de sus menores, veamos algunos ejemplos del cálculo del rango de una matriz según el orden de ésta:

$A$ es una matriz cuadrada de orden dos: $A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}\\ a_{21}&a_{22}\\ \end{pmatrix}$.

En este caso el único menor de orden dos es el menor principal, es decir, el determinante de la propia matriz $A$: $\delta_1=|A|$.

a) Si $\delta_1=|A|\neq0$, entonces $r(A)=2$. Por ejemplo, si $A=\begin{pmatrix}1&-2\\ 8&6\\ \end{pmatrix}$, entonces $r(A)=2$, ya que $|A|=10\neq0$.

b) Si $\delta_1=|A|=0$, el rango ya no puede ser igual a dos porque no habrá ningún menor de orden dos distinto de cero. Entonces, o bien $r(A)=1$, si hay algún término distinto de cero, $r(A)=0$, si todos los términos de la matriz son cero, es decir, si $A$ se trata de la matriz nula. Por ejemplo, si $A=\begin{pmatrix}2&-5\\ -4&10\\ \end{pmatrix}$, entonces $r(A)=1$, porque $|A|=0$, y hay términos distintos de cero en la matriz. Observa que el determinante será nulo cuando las dos filas sean proporcionales. En este caso la fila 2 es igual a la fila 1 multiplicada por $2$.

$A$ es una matriz de orden $2\times3$: $A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}\\ \end{pmatrix}$.

En este caso, la matriz $A$ tiene tres menores de orden dos:

$$\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}\\ a_{21}&a_{22}\\ \end{vmatrix}\quad ; \quad\begin{vmatrix}a_{11}&a_{13}\\ a_{21}&a_{23}\\ \end{vmatrix}\quad; \quad\begin{vmatrix}a_{12}&a_{13}\\ a_{22}&a_{23}\\ \end{vmatrix}$$

Si alguno de ellos es distinto de cero, $r(A)=2$. Si todos son cero, entonces el rango será uno (cuando algún término de la matriz sea distinto de cero) o será cero (cuando $A$ sea la matriz nula).

Por ejemplo, el rango de la matriz $A=\begin{pmatrix}-1&2&-5\\ 4&-8&6\\ \end{pmatrix}$ es dos porque contiene un menor de orden dos distinto de cero: $\begin{vmatrix}-1&-5\\ 4&6\\ \end{vmatrix}=-6+20=14\neq0$. Obsérvese que el menor principal es igual a cero: $\begin{vmatrix}-1&2\\ 4&-8\\ \end{vmatrix}=8-8=0$. Seguramente, sería con el primero que probaríamos. Pero, al ser cero, seguimos probando con el resto. En cuanto demos con uno que sea distinto de cero (como ocurre en este caso), el rango de la matriz ya es dos.

$A$ es una matriz de orden $3\times2$. Entonces, como su traspuesta es de orden $2\times3$, por la propiedad d), $r(A)=r\left(A^t\right)$, y se procede como en el caso anterior.

$A$ es una matriz de orden $2\times m$, con $m>3$ En este caso se procede como en el caso 2, lo que ocurre es que habrá más menores de orden dos.

$A$ es una matriz de orden $n\times2$, con $n>3$. En este caso se procede como en el caso 3.

$A$ es una matriz cuadrada de orden tres: $A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}\\ a_{31}&a_{32}&a_{31}\\ \end{pmatrix}$.

En este caso el único menor de orden tres es el menor principal, es decir, el determinante de la propia matriz $A$: $\delta_1=|A|$.

a) Si $\delta_1=|A|\neq0$, entonces $r(A)=3$. Por ejemplo, si $A=\begin{pmatrix}1&2&-2\\ 0&-4&-1\\ -2&1&1\\ \end{pmatrix}$, entonces tenemos que $r(A)=3$, ya que

$$|A|=\begin{vmatrix}1&2&-2\\ 0&-4&-1\\ -2&1&1\\ \end{vmatrix}=(-4+4+0)-(-16+0-1)=0-(-17)=17\neq0$$

b) Si $\delta_1=|A|=0$, el rango ya no puede ser igual a tres porque no habrá ningún menor de orden tres distinto de cero. Entonces $r(A)\leq2$.

Por ejemplo, consideremos la matriz $A=\begin{pmatrix}1&3&-4\\ -1&-1&2\\ 0&2&-2\\ \end{pmatrix}$. Se tiene que $|A|=0$ (¡compruébalo!). De hecho, la tercera fila es la suma de las dos primeras. Entonces su rango ya no es tres. Pero como hay al menos un menor de orden dos distinto de cero, su rango es dos:

$$|A|=\begin{vmatrix}1&3\\ -1&-1\\ \end{vmatrix}=-1-(-3)=-1+3=2\neq0\Rightarrow r(A)=2$$

$A$ es una matriz de orden $3\times4$: $A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}&a_{24}\\ a_{31}&a_{32}&a_{31}&a_{34}\\ \end{pmatrix}$.

En este caso, la matriz $A$ tiene cuatro menores de orden tres:

$$\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}\\ a_{31}&a_{32}&a_{31}\\ \end{vmatrix}\quad;\quad \begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{14}\\ a_{21}&a_{22}&a_{24}\\ a_{31}&a_{32}&a_{34}\\ \end{vmatrix}\quad;\quad \begin{vmatrix}a_{11}&a_{13}&a_{14}\\ a_{21}&a_{23}&a_{24}\\ a_{31}&a_{33}&a_{34}\\ \end{vmatrix}\quad;\quad \begin{vmatrix}a_{12}&a_{13}&a_{14}\\ a_{22}&a_{23}&a_{24}\\ a_{32}&a_{33}&a_{34}\\ \end{vmatrix}$$

Si alguno de ellos es distinto de cero, $r(A)=3$. Si todos son cero, entonces $r(A)\leq2$.

Por ejemplo, consideremos la matriz $A=\begin{pmatrix}1&2&-1&-2\\ 3&0&1&-4\\ 1&-1&1&-1\\ \end{pmatrix}$.

Puede comprobarse que todos los menores de orden tres son nulos:

$$\begin{vmatrix}1&2&-1\\ 3&0&1\\ 1&-1&1\\ \end{vmatrix} = \begin{vmatrix}1&2&-2\\ 3&0&-4\\ 1&-1&-1\\ \end{vmatrix} = \begin{vmatrix}1&-1&-2\\ 3&1&-4\\ 1&1&-1\\ \end{vmatrix} = \begin{vmatrix}2&-1&-2\\ 0&1&-4\\ -1&1&-1\\ \end{vmatrix} = 0$$

Como $\begin{vmatrix}1&2\\ 3&0\\ \end{vmatrix}=0-6=-6\neq0$, se tiene que $r(A)=2$.

$A$ es una matriz de orden $4\times3$. Entonces, como su traspuesta es de orden $3\times4$, por la propiedad d), $r(A)=r\left(A^t\right)$, y se procede como en el caso anterior.

$A$ es una matriz de orden $3\times m$, con $m>4$. En este caso se procede como en el caso 7, lo que ocurre es que habrá más menores de orden tres.

$A$ es una matriz de orden $n\times3$, con $n>4$. En este caso se procede como en el caso 8.

Se han analizado especialmente estos casos porque se usarán para la resolución de muchos sistemas de ecuaciones lineales que aparecen con frecuencia en los exámenes.

Ya hemos visto anteriormente varios ejemplos de cálculo del rango de una matriz. La mejor forma de explicar el método general es hacerlo con otro ejemplo.

Supongamos que queremos hallar el rango de $A=\begin{pmatrix}-1&3&0&1&2\\ 0&5&1&2&3\\ -3&-1&-2&-1&0\\ 3&11&4&5&6\\ \end{pmatrix}$. Observa que el orden de la matriz $A$ es $4\times5$, con lo que $r(A)\leq4$.

En primer lugar, se busca un menor de orden dos no nulo. Por ejemplo, $\begin{vmatrix}-1&0\\ 0&1 \\ \end{vmatrix}=-1\neq0$. Esto asegura que el rango de $A$ ya es, al menos, dos. Obsérvese que el menor está formado por las filas 1 y 2, y las columnas 1 y 3. Ahora, con la tercera fila, calculamos todos los menores de orden tres que contengan al menor anterior. Son los siguientes:

$$\begin{vmatrix}-1&3&0\\ 0&5&1\\ -3&-1&-2\\ \end{vmatrix}=0\quad;\quad \begin{vmatrix}-1&0&1\\ 0&1&2\\ -3&-2&-1\\ \end{vmatrix}=0\quad;\quad \begin{vmatrix}-1&0&2\\ 0&1&3\\ -3&-2&0\\ \end{vmatrix}=0$$

Ahora hacemos los mismo que antes, pero con la cuarta fila. Los tres menores de orden 3 que así se obtienen son también iguales a cero (¡compruébese!).

Este método se conoce con el nombre de orlar un menor con menores de orden una unidad superior. Pues bien, es posible demostrar que, si todos los menores obtenidos de este modo son cero, el resto también lo son.

De aquí deducimos que $r(A)=2$ (mayor orden de los menores no nulos de $A$).

Si algún menor de orden tres fuese distinto de cero, el rango de la matriz sería al menos 3 y procederíamos a orlar con los de orden 4. Este método se repite sucesivamente hasta obtener el rango de la matriz $A$ como el mayor orden de los menores no nulos de $A$.

Normalmente, se comienza a orlar con el primer menor de orden dos disponible, caso de que este sea distinto de cero. En el ejemplo anterior, este menor es el formado por las dos primeras filas y las dos primeras columnas, es decir, el menor $\begin{vmatrix}-1&3\\ 0&5 \\ \end{vmatrix}=-5\neq0$. Ahora se puede comprobar que los seis menores de orden tres que lo contienen son iguales a cero (al igual que lo que ocurría anteriormente), con lo que el rango de la matriz es dos.

No será habitual que nos pidan calcular el rango de una matriz de orden superior a $4\times4$, como en el caso del ejemplo anterior. Para matrices de orden $4\times4$. deberemos de saber calcular determinantes de orden cuatro, pero eso lo dejaremos para otro momento.

Por último, haremos un par de ejemplos de cálculo del rango de matrices dependiendo de un parámetro.

Calcular el rango de la matriz $B=\begin{pmatrix}t&t&0\\ 2&t+1&t-1\\ 2t+1&0&-t-3\\ \end{pmatrix}$, en función del parámetro $t$.

Como esta matriz es cuadrada de orden tres, tendrá rango tres si su determinante es distinto de cero. En caso contrario su rango será menor que tres. Pero todo ello dependerá de los valores que tome el parámetro $t$.

El determinante de la matriz $B$ es:

$$|B|=\begin{vmatrix}t&t&0\\ 2&t+1&t-1\\ 2t+1&0&-t-3\\ \end{vmatrix}=t\left( {t + 1} \right)\left( { – t – 3} \right) + t\left( {t – 1} \right)\left( {2t + 1} \right) – 2t\left( { – t – 3} \right)=$$

$$=t\left( {\left( {t + 1} \right)\left( { – t – 3} \right) + \left( {t – 1} \right)\left( {2t + 1} \right) – 2\left( { – t – 3} \right)} \right)=$$

$$=t\left( { – {t^2} – 4t – 3 + 2{t^2} – t – 1 + 2t + 6} \right) = t\left( {{t^2} – 3t + 2} \right)$$

Ahora podemos hallar los valores de $t$ para los cuales el determinante de $B$ es cero:

$$|B| = 0 \Leftrightarrow t(t^2 – 3t + 2) = 0 \Leftrightarrow \begin{cases} t = 0\\ t^2 – 3t + 2 = 0 \end{cases}$$

Pero

$${t^2} – 3t + 2 = 0 \Leftrightarrow t = \frac{{ – \left( { – 3} \right) \pm \sqrt {{{\left( { – 3} \right)}^2} – 4 \cdot 1 \cdot 2} }}{{2 \cdot 1}} = \frac{{3 \pm \sqrt {9 – 8} }}{2} = \frac{{3 \pm 1}}{2} = \begin{cases} t = 2\\ t = 1 \end{cases}$$

Resumiendo, $|B|=0$ si $t=0$, o $t=1$, o bien $t=2$.

De aquí ya podemos afirmar que si $t\neq0$, $t\neq1$ y $t\neq2$, entonces $|B|\neq0$, con lo que $r(B)=3$.

Si $t=0$, $B=\begin{pmatrix}0&0&0\\ 2&1&-1\\ 1&0&3\\ \end{pmatrix}$. Si $t=1$, $B=\begin{pmatrix}1&1&0\\ 2&2&0\\ 3&0&-4\\ \end{pmatrix}$. Si $t=2$, $B=\begin{pmatrix}2&2&0\\ 2&3&1\\ 5&0&-5\\ \end{pmatrix}$

En cualquiera de los casos se tiene que $r(B)=2$, porque en cada uno de los tres casos se pueden encontrar menores de orden dos distintos de cero.

Se trataría de estudiar el rango de la matriz $A=\begin{pmatrix}a&1&3&0\\ 1&a&2&1\\ 2&2a&5&a\\ \end{pmatrix}$, según los valores del parámetro $a$.

Un menor de orden dos distinto de cero es $\begin{vmatrix}3&0\\2&1 \end{vmatrix}=3\neq0$. Esto quiere decir que el rango de $A$ al menos dos.

El menor anterior contiene dos menores de orden tres:

$$\begin{vmatrix}a&3&0\\ 1&2&1\\ 2&5&a \end{vmatrix}=2a^2-8a+6\quad;\quad \begin{vmatrix}1&3&0\\ a&2&1\\ 2a&5&a \end{vmatrix}=-3a^2+8a-5$$

Si ambos fueran igual a cero, el rango de la matriz $A$ no sería igual a tres, con lo que $r(A)=2$. Y si alguno de ellos fuera distinto de cero, entonces $r(A)=3$. Pero eso dependerá de los valores del parámetro $a$. Igualemos a cero ambos y veamos qué ocurre.

$$\begin{vmatrix}a&3&0\\ 1&2&1\\ 2&5&a \end{vmatrix}=2a^2-8a+6=0\Leftrightarrow a=\frac{-(-8)\pm\sqrt{(-8)^2-4\cdot2\cdot6}}{2\cdot2}=$$

$$=\frac{-(-8)\pm\sqrt{16}}{4}=\frac{-(-8)\pm4}{4}=\begin{cases}a_1=3\\a_2=1\end{cases}$$

$$\begin{vmatrix}1&3&0\\ a&2&1\\ 2a&5&a \end{vmatrix}=-3a^2+8a-5=0\Leftrightarrow a=\frac{-8\pm\sqrt{8^2-4\cdot(-3)\cdot(-5)}}{2\cdot(-3)}=$$

$$=\frac{-8\pm\sqrt{4}}{-6}=\frac{-8\pm2}{-6}=\begin{cases}a_1=1\\a_2=\frac{5}{3}\end{cases}$$

De lo anterior se desprende que él único valor común para el que los dos menores de orden tres es igual a cero, es $a=1$. Si $a$ toma cualquier otro valor, alguno de ellos será distinto de cero. Por tanto, podemos concluir lo siguiente.

Si $a=1$, $r(A)=2$. Y si $a\neq1$, $r(A)=3$.


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Ecuaciones con radicales o ecuaciones irracionales


En este tipo de ecuaciones la incógnita se encuentra bajo el signo radical. Nos vamos a ceñir al caso en que la incógnita se encuentra bajo una raíz cuadrada. Para resolver este tipo de ecuaciones se aísla la raíz (o una de las raíces si hay más de una) en uno de los miembros y luego se elevan los dos miembros al cuadrado. Si la ecuación original tiene más de una raíz habrá que volver a repetir este proceso.

En este procedimiento, al elevar al cuadrado ambos miembros de la igualdad, pueden aparecer soluciones que no lo son de la ecuación original y que, por tanto, habría que rechazar. Por ello, en este tipo de ecuaciones es de obligado cumplimiento comprobar todas las soluciones en la ecuación original y rechazar aquéllas que no se adecúen a la misma.

Lo veremos mejor con un par de ejemplos.

Ejemplo 1

En este primer ejemplo resolveremos la ecuación de la imagen superior: 

\[-\sqrt{2x-3}+1=x\]

Aislamos el radical restando uno en los dos miembros. Luego elevamos al cuadrado y resolvemos la ecuación resultante:

\[-\sqrt{2x-3}=x-1\Rightarrow \left(-\sqrt{2x-3}\right)^2=(x-1)^2\Rightarrow 2x-3=x^2-2x+1\Rightarrow\]

\[\Rightarrow x^2-4x+4=0\Rightarrow x=\frac{4\pm\sqrt{(-4)^2-4\cdot1\cdot4}}{2\cdot1}=\frac{4\pm\sqrt{16-16}}{2}=\frac{4}{2}=2\]

La ecuación de segundo grado anterior se podría haber resuelto sin echar mano de la fórmula pues:

\[x^2-4x+4=0\Rightarrow(x-2)^2=0\Rightarrow x-2=0\Rightarrow x=2\]

Ahora comprobamos si esta solución se cumple en la ecuación original.

\[-\sqrt{2\cdot2-3}+1=-\sqrt{4-3}+1=-\sqrt{1}+1=-1+1=0\neq2\]

Por tanto \(x=2\) no es solución de la ecuación \(-\sqrt{2x-3}+1=x\). Observa que si la ecuación original hubiera sido \(\sqrt{2x-3}+1=x\), entonces sí que \(x=2\) sería una solución de esta última.

Ejemplo 2

Resolver la siguiente ecuación:

\[\sqrt{2x-1}+\sqrt{x+4}=6\]

Esta ecuación tiene dos radicales. Para resolverla aislamos uno de ellos y elevamos al cuadrado. Luego tendremos que volver a repetir el proceso.

\[\sqrt{2x-1}+\sqrt{x+4}=6\Rightarrow\sqrt{2x-1}=6-\sqrt{x+4}\Rightarrow (\sqrt{2x-1})^2=(6-\sqrt{x+4})^2\Rightarrow\]

\[\Rightarrow2x-1=36-12\sqrt{x+4}+x+4\Rightarrow12\sqrt{x+4}=41-x\]

Observa que, tras aislar el primer radical y elevar ambos miembros al cuadrado, la ecuación todavía tiene un radical en el que se encuentra la incógnita. Pues bien, este lo hemos pasado al primer miembro y el resto de términos al segundo, reduciendo los que son semejantes. Ahora volvemos a elevar al cuadrado.

\[(12\sqrt{x+4})^2=(41-x)^2\Rightarrow 144(x+4)=1681-82x+x^2\Rightarrow\]

\[\Rightarrow144x+576=1681-82x+x^2\Rightarrow x^2-226x+1105=0\Rightarrow\]

\[x=\frac{226\pm\sqrt{(-226)^2-4\cdot1\cdot1105}}{2\cdot1}=\frac{51076\pm\sqrt{4420}}{2}=\frac{226\pm\sqrt{46656}}{2}=\]

\[=\frac{226\pm216}{2}=\begin{cases}x_1=\frac{442}{2}\Rightarrow x_1=221\\x_2=\frac{10}{2}\Rightarrow x_2=5\end{cases}\]

Comprobemos ahora si estos valores verifican o no la ecuación original:

\[\sqrt{2\cdot221-1}+\sqrt{221+4}=\sqrt{441}+\sqrt{225}=21+15=36\neq6\]

\[\sqrt{2\cdot5-1}+\sqrt{5+4}=\sqrt{9}+\sqrt{9}=3+3=6\]

Por tanto la única solución de la ecuación original, \(\sqrt{2x-1}+\sqrt{x+4}=6\), es \(x=5\).

Te propongo, finalmente, que intentes resolver las siguientes ecuaciones con radicales o ecuaciones irracionales:

a) \(\sqrt{5x+6}=3+2x\)

b) \(x+\sqrt{7-3x}=1\)

c) \(\sqrt{2-5x}+x\sqrt{3}=0\)

d) \(\sqrt{2x}+\sqrt{5x-6}=4\)

e) \(\sqrt{3x+3}-1=\sqrt{8-2x}\)

f) \(\sqrt{\dfrac{7x+1}{4}}=\dfrac{5x-7}{6}\)

Ecuaciones bicuadradas


Una ecuación bicuadrada es una ecuación de cuarto grado a la que le faltan los términos de grado impar.

\[ax^4+bx^2+c=0\quad a\neq0\]

Para resolverlas se realiza el cambio de variable \(x^2=z\), y entonces ocurre lo siguiente:

\[ax^4+bx^2+c=0\Rightarrow a\left(x^2\right)^2+bx^2+c=0\Rightarrow az^2+bz+c=0\]

Esta última es una ecuación de segundo grado cuya incógnita es ahora \(z\). Ahora, para obtener las soluciones de la ecuación original hay que deshacer el cambio.

Es decir, si \(z\) es una solución positiva de la última ecuación de segundo grado, tendremos dos soluciones \(x_1\) y \(x_2\) para la bicuadrada:

\[x^2=z\Rightarrow\begin{cases}x_1=+\sqrt{z}\\x_2=-\sqrt{z}\end{cases}\]

En el caso de que \(z=0\) sea una solución de la de segundo grado, también \(x=0\) será una solución de la bicuadrada, pues de \(x^2=0\) se deduce \(x=0\).

Finalmente, una solución negativa \(z\) de \(az^2+bz+c=0\) no lleva asociada ninguna solución real de la bicuadrada ya que la ecuación \(x^2=z\) carece de soluciones reales al ser \(z<0\).

Mejor veamos todo lo anterior con un ejemplo concreto.

Para resolver la ecuación de la imagen que encabeza este artículo, \(x^4-10x^2+9=0\), realizamos el cambio de variable mencionado, \(x^2=z\), con lo que la ecuación bicuadrada se convierte en la ecuación de segundo grado \(z^2-10z+9=0\). Resolviendo esta última se tiene:

\[z=\frac{10\pm\sqrt{(-10)^2-4\cdot1\cdot9}}{2\cdot1}=\frac{10\pm\sqrt{100-36}}{2}=\frac{10\pm\sqrt{64}}{2}=\]

\[=\frac{10\pm8}{2}=\begin{cases}z_1=\displaystyle\frac{10+8}{2}\Rightarrow z_1=9\\z_2=\displaystyle\frac{10-8}{2}\Rightarrow z_2=1\end{cases}\]

Ahora deshacemos el cambio para obtener las soluciones de la ecuación bicuadrada.

Para \(z_1=9\) es \(x^2=9\Rightarrow x=\sqrt{9}\Rightarrow\displaystyle\begin{cases}x_1=3\\x_2=-3\end{cases}\).

Para \(z_2=1\) es \(x^2=1\Rightarrow x=\sqrt{1}\Rightarrow\displaystyle\begin{cases}x_3=1\\x_4=-1\end{cases}\).

Te propongo, finalmente, que resuelvas las siguientes ecuaciones:

a) \(x^4-9x^2+20=0\)

b) \(4x^4-5x^2+1=0\)

c) \(x^4-18x^2+81=0\)

d) \(\left(x^2+1\right)^2+6=5(x^2+1)\)

e) \(\left(2x^2+1\right)^2-5=(x^2+2)(x^2-2)\)

Ecuaciones de segundo grado y de grado superior


Dado un polinomio de grado \(n\),

\[p(x)=a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+\ldots+a_2x^2+a_1x^1+a_0\, ,\ a_n\neq0\]

nos planteamos como objetivo resolver la ecuación

\[p(x)=0\]

Si \(n=1\) la ecuación anterior es de primer grado y la podemos escribir de la forma

\[ax+b=0\]

con \(a\neq0\), cuya solución es

\[\displaystyle x=-\frac{b}{a}\]

Si \(n=2\) la ecuación toma la forma de la conocida ecuación de segundo grado:

\[ax^2+bx+c=0\, ,\ a\neq0\]

Esta sección no es de necesaria lectura para alumnos de 4º de ESO.

Una manera de obtener la solución se expone a continuación.

Multiplicando por \(4a\) los dos miembros de la igualdad obtenemos:

\[4a^2x^2+4abx+4ac=0\]

Sumando y restando \(b^2\) en el primer miembro podemos escribir:

\[\left(4a^2x^2+4abx+b^2\right)-b^2+4ac=0\]

Obsérvese que lo que hay en el interior del paréntesis es el cuadrado de la suma \(2ax+b\). Por tanto, la ecuación anterior la podemos escribir ahora así:

\[\left(2ax+b\right)^2=b^2-4ac\]

Teniendo en cuenta que las soluciones de la ecuación \(x^2=a\) son \(x=\pm\sqrt{a}\), se deduce ahora fácilmente que:

\[2ax+b=\pm\sqrt{b^2-4ac}\]

Despejando \(x\):

\[x=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\]


Para hallar las soluciones se aplica la siguiente fórmula:

\[x=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\]

En la fórmula anterior, la expresión \(b^2-4ac\,\) recibe el nombre de discriminante de la ecuación de segundo grado y se le suele denotar con la letra griega delta mayúscula: \(\Delta=b^2-4ac\). Si \(\Delta>0\) la ecuación de segundo grado tienen dos soluciones reales, si \(\Delta=0\) tiene sólo una (doble) y , finalmente, si \(\Delta<0\) la ecuación no tiene raíces reales.

Como ejemplo, resolvamos la siguiente ecuación:

\[\displaystyle \frac{2x^2+x}{2}-\frac{6x+3}{8}=\frac{x}{2}\]

En primer lugar, para eliminar los denominadores, multiplicamos todos los términos por el mínimo común múltiplo de los denominadores, que es \(8\):

$$8\cdot\frac{2x^2+x}{2}-8\cdot\frac{6x+3}{8}=8\cdot\frac{x}{2}\Rightarrow$$

$$\Rightarrow 4(2x^2+x)-1(6x+3)=4x\Rightarrow 8x^2+4x-6x-3=4x$$

Ahora pasamos todos los términos al primer miembro para obtener una ecuación de segundo grado en su forma general:

\[8x^2+4x-6x-3-4x=0\Rightarrow 8x^2-6x-3=0\]

Y, finalmente aplicamos la fórmula para obtener las soluciones de la ecuación de segundo grado. Tendremos en cuenta que los coeficientes son \(a=8\), \(b=-6\), \(c=-3\).

\[x=\frac{-(-6)\pm\sqrt{(-6)^2-4\cdot8\cdot(-3)}}{2\cdot8}=\frac{6\pm\sqrt{36-(-96)}}{16}=\frac{6\pm\sqrt{132}}{16}=\]

\[=\frac{6\pm2\sqrt{33}}{16}=\begin{cases}\displaystyle x_1=\frac{6+2\sqrt{33}}{16}=\frac{3+\sqrt{33}}{8}\cong1,093\\\displaystyle x_2=\frac{6-2\sqrt{33}}{16}=\frac{3-\sqrt{33}}{8}\cong-0,343 \end{cases}\]

Esta sección no es de necesaria lectura para alumnos de 4º de ESO.

Si el grado del polinomio \(p(x)\) es tres o cuatro nos encontramos con ecuaciones cúbicas y cuárticas. Las fórmulas y resolución de este tipo de ecuaciones escapa a los objetivos de las matemáticas de secundaria y bachillerato. En cualquier caso, para alumnos que cursen estudios universitarios, recomiendo el sititio Web de Carlos Iborra y sus apuntes sobre las fórmulas de Cardano-Ferrari. Transcribo aquí un parrafo que aparece al principio de tales apuntes.

También es conocido que Tartaglia y Cardano encontraron una fórmula análoga para ecuaciones cúbicas (en la que aparecen raíces cúbicas además de cuadradadas) y que Ferrari encontró otra más compleja para ecuaciones cuárticas. En realidad, más que fórmulas, encontraron métodos de resolución que pueden resumirse en sendas fórmulas, si bien en el caso de las ecuaciones cuárticas, la fórmula es tan compleja que resulta inmanejable, y es preferible describir el proceso de resolución como un algoritmo de varios pasos. Por último, Abel demostró que, para \(n>4\), no existen fórmulas análogas que expresen las raíces de la ecuación general de grado \(n\) en función de sus coeficientes a través de sumas, productos, cocientes y extracción de raíces, lo que convierte a las fórmulas de Cardano-Ferrari en dos singularidades algebraicas.


En la materia de matemáticas de 4º de ESO (Educación Secundaria Obligatoria) se resuelven algunas ecuaciones polinómicas de grado superior a tres, siempre y cuando algunas de sus raíces sean enteras (recuérdese que decir raíz de un polinomio es lo mismo que decir solución de la correspondiente ecuación polinómica, es más, a veces se utiliza el término raíz en vez del término solución de una ecuación).

Para resolver estas ecuaciones polinómicas de grado superior a tres se utiliza la conocida regla de Ruffini y el teorema del resto, según el cual, el resto \(r\) de dividir un polinomio \(p(x)\) entre el binomio \(x-a\) coincide con el valor numérico para \(x=a\), es decir, \(r=p(a)\). En particular, si \(x=a\) es una raíz de \(p(x)\), tenemos que \(p(a)=0\) y consecuentemente el resto de dividir \(p(x)\) entre \(x-a\) será igual a \(0\). Así pues el polinomio \(p(x)\) factoriza de la forma \(p(x)=(x-a)c(x)\), donde \(c(x)\) es el cociente de la división. Podemos buscar ahora las raíces de \(c(x)\) y continuar con el proceso. Hay un importante resultado según el cual las posibles raíces enteras de un polinomio \(p(x)\) se encuentran entre los divisores del término independiente. De este modo es fácil encontrar las raíces enteras de un polinomio (incluso algunas más que no sean enteras), y por tanto las soluciones (o raíces) de la correspondiente ecuación polinómica. Además tendremos una descomposición del polinomio en factores. Veámoslo en el siguiente ejemplo.

Resolver la siguiente ecuación:

\[x^7+2x^6-5x^5-19x^4-26x^3-19x^2-6x=0\]

Las soluciones de la ecuación son las raíces del polinomio

\[x^7+2x^6-5x^5-19x^4-26x^3-19x^2-6x\]

Una raíz es claramente \(x=0\) (el término independiente del polinomio es cero). Extrayendo factor común tenemos:

\[x(x^6+2x^5-5x^4-19x^3-26x^2-19x-6)\]

Ahora factorizamos el polinomio \(x^6+2x^5-5x^4-19x^3-26x^2-19x-6\). Para ello utilizamos la regla de Ruffini probando con los divisores del término independiente: \(\text{Div}(-6)=\{\pm1\,\pm2\,\pm3\,\pm6\}\).

$$\begin{array}{r|rrrrrrr} & 1 & 2 & -5 & -19 & -26 & -19 & -6 \\ -1 & & -1 & -1 & 6 & 13 & 13 & 6\\ \hline & 1 & 1 & -6 & -13 & -13 & -6 & 0 \\ -1 & & -1 & 0 & 6 & 7 & 6 & \\ \hline & 1 & 0 & -6 & -7 & -6 & 0 & \\ -2 & & -2 & 4 & 4 & 6 & & \\ \hline & 1 & -2 & -2 & -3 & 0 & & \\ 3 & & 3 & 3 & 3 & & & \\ \hline & 1 & 1 & 1 & 0 & & & \end{array}$$

Si seguimos probando con el resto de divisores del término independiente no volvemos a obtener resto cero. Esto quiere decir que las raíces enteras del polinomio son \(-1\) (doble), \(-2\) y \(3\), y que la factorización del polinomio queda de la forma:

\[x^7+2x^6-5x^5-19x^4-26x^3-19x^2-6x=x(x+1)^2(x+2)(x-3)(x^2+x+1)\]

El resto de raíces habría que encontrarlas resolviendo la ecuación de segundo grado \(x^2+x+1=0\), ecuación que no tiene soluciones reales pues su discriminante es menor que cero:

\[\Delta=1^2-4\cdot1\cdot1=1-4=-3<0\]

De todo lo anterior se desprende que las soluciones de la ecuación 

\[x^7+2x^6-5x^5-19x^4-26x^3-19x^2-6x=0\]

son:

\[x_1=0\, ,\ x_2=-1\, \text{(doble)}\, ,\ x_3=-2\, ,\ x_4=3\]

Según lo comentado anteriormente, cada vez que encontremos una raíz entera \(a\), tendremos que \(x-a\) es un factor del polinomio \(p(x)\). Si \(a\) vuelve a ser raíz del cociente obtenido se dice que es una raíz doble y \(x-a\) volverá a ser un factor del polinomio original \(p(x)\). De este modo una raíz puede ser simple, doble, triple, etcétera.

Esta sección no es de necesaria lectura para alumnos de 4º de ESO.

Según el teorema fundamental del álgebra, todo polinomio de grado \(n\) tiene \(n\) raíces. Pero no todas ellas tienen que ser reales, algunas pueden ser raíces complejas. Además, estás últimas, siempre aparecen en parejas de números complejos conjugados. Como la teoría de números complejos no se estudia en las matemáticas de la Educación Secundaria Obligatoria (si acaso se ven «de pasada» en la materia Matemáticas I, de 1º de Bachillerato Científico-Tecnológico), podremos factorizar un polinomio obteniendo factores de grado uno de la forma \(x-a\) y de grado dos de la forma \(x^2+bx+c\) que no tengan raíces reales, llamados polinomos irreducibles. A no ser que el polinomio tenga varias parejas de raíces complejas conjugadas y entonces, a un nivel de matemáticas de Secundaria o Bachillerato, habremos de incluir factores irreducibles de grado par mayor que dos. No será este el caso que nos ocupe, desde luego, en el caso particular de las matemáticas de 4º de ESO.

En cualquier caso finalizaremos la factorización del ejemplo anterior resolviendo la ecuación \(x^2+x+1=0\) y llamando \(i=\sqrt{-1}\), que es la unidad imaginaria, el número complejo más conocido y desde el que parte toda la teoría de números complejos. Entre otras cosas porque cualquier estudiante de secundaria que conozca la ecuación de segundo grado es capaz de entender perfectamente este proceso y, al menos, nos habremos acercado un poco a los números complejos.

Resolvamos, finalmente, la ecuación

\[x^2+x+1=0\]

En este caso los coeficientes son \(a=b=c=1\). Por tanto:

\[x=\frac{-1\pm\sqrt{1^2-4\cdot1\cdot1}}{2\cdot1}=\frac{-1\pm\sqrt{1-4}}{2}=\frac{-1\pm\sqrt{-3}}{2}=\]

\[=\frac{-1\pm\sqrt{3}\sqrt{-1}}{2}=\frac{-1\pm\sqrt{3}i}{2}=\begin{cases}\displaystyle x_1=\frac{-1+\sqrt{3}i}{2}=-\frac{1}{2}+\frac{\sqrt{3}}{2}i\\ \displaystyle x_2=\frac{-1-\sqrt{3}i}{2}=-\frac{1}{2}-\frac{\sqrt{3}}{2}i\end{cases}\]

Las soluciones anteriores (obsérvese que son conjugadas, una es de la forma \(x_1=p+q\) y otra de la forma \(x_2=p-q\)) son también las raíces del polinomio \(x^2+x+1\). Esto quiere decir que el polinomio factoriza de la forma \((x-x_1)(x-x_2)\), es decir:

\[x^2+x+1=\left(x-\left(-\frac{1}{2}+\frac{\sqrt{3}}{2}i\right)\right)\left(x-\left(-\frac{1}{2}-\frac{\sqrt{3}}{2}i\right)\right)=\]

\[=\left(x+\frac{1}{2}-\frac{\sqrt{3}}{2}i\right)\left(x+\frac{1}{2}+\frac{\sqrt{3}}{2}i\right)\]


Ecuaciones con la incógnita en el denominador o ecuaciones racionales


Si algunos de los términos de una ecuación contienen denominadores en los que aparecen expresiones algebraicas incluyendo la incógnita que se pretende despejar, se pueden suprimir multiplicando todos los términos por el producto de todos ellos o, mejor aún, por su mínimo común múltiplo. Una vez eliminados los denominadores, la ecuación a la que se llega puede ser de las que se saben resolver a un nivel, digamos, de matemáticas de cuarto de Educación Secundaria Obligatoria, es decir, una ecuación de primer o de segundo grado, una bicuadrada o incluso una ecuación con radicales.

Resolvamos, como ejemplo, la ecuación de la imagen superior.

\[\frac{x+1}{x^2-2x}+\frac{x-1}{x}=2\]

Para obtener el mínimo común múltiplo de los denominadores debemos factorizar el primero de ellos: \(x^2-2x=x(x-2)\). Entonces la ecuación es equivalente a esta otra:

\[\frac{x+1}{x(x-2)}+\frac{x-1}{x}=2\]

Ahora es fácil darse cuenta de que el mínimo común múltiplo de los denominadores es, precisamente, \(x^2-2x=x(x-2)\). Multipliquemos por él todos los términos.

$$x(x-2)\cdot\frac{x+1}{x(x-2)}+x(x-2)\cdot\frac{x-1}{x}=x(x-2)\cdot2\Rightarrow$$

$$\Rightarrow x+1+(x-2)(x-1)=2x(x-2)$$

Operando y reduciendo términos semejantes nos queda una ecuación de segundo grado:

$$x+1+x^2-x-2x+2=2x^2-4x\Rightarrow -x^2+2x+3=0\Rightarrow$$

$$\Rightarrow x=\frac{-2\pm\sqrt{2^2-4\cdot(-1)\cdot3}}{2\cdot(-1)}=$$

\[=\frac{-2\pm\sqrt{4+12}}{-2}=\frac{-2\pm\sqrt{16}}{-2}=\frac{-2\pm4}{-2}=\begin{cases}x_1=\dfrac{-2+4}{-2}\Rightarrow x_1=-1\\x_2=\dfrac{-2-4}{-2}\Rightarrow x_2=3 \end{cases}\]

Veamos que ambas soluciones satisfacen la ecuación original.

\[\frac{-1+1}{(-1)^2-2\cdot(-1)}+\frac{-1-1}{-1}=\frac{0}{3}+\frac{-2}{-1}=0+2=2\]

\[\frac{3+1}{3^2-2\cdot3}+\frac{3-1}{3}=\frac{4}{3}+\frac{2}{3}=\frac{6}{3}=2\]

Te propongo, finalmente, que resuelvas las siguientes ecuaciones con la incógnita en el denominador.

a) \(\dfrac{x}{x-1}+\dfrac{2x}{x+1}=3\)

b) \(\dfrac{5}{x+2}+\dfrac{x}{x+3}=\dfrac{3}{2}\)

c) \(\dfrac{1}{x}+\dfrac{1}{x^2}=\dfrac{3}{4}\)

d) \(\dfrac{x+1}{x+5}+\dfrac{1-x}{x-4}=\dfrac{5}{2}\)

e) \(\dfrac{x+7}{x+3}+\dfrac{x^2-3x+6}{x^2+2x-3}=1\)

Ecuaciones matriciales


Un ecuación matricial es una ecuación donde la incógnita es una matriz. La ecuación matricial más sencilla es de la forma $AX=B$, donde $A$ es una matriz cuadrada, $B$ es otra matriz y $X$ es la matriz incógnita. La ecuación de primer grado más sencilla también es $ax=b$, donde $a$ y $b$ son números reales y $x$ es la incógnita. Si $a\neq0$, la solución es $x=\frac{b}{a}$. Si $a=0$, tenemos que $0x=0$, con lo que $b=0$ y cualquier número $x$ es solución. Por eso, si $a=0$, la ecuación no tiene interés alguno. Centrémonos pues en el caso $a\neq0$. ¿Por qué $x=\frac{b}{a}$ es solución de la ecuación? No es difícil de demostrar. Sabemos que si $a\neq0$, el número $a$ tiene inverso, $a^{-1}=\frac{1}{a}$. El inverso de un número $a\neq0$, tiene la característica de que al multiplicarlo por $a$ se obtiene el número $1$ (el uno es el elemento neutro de la multiplicación de números reales). De este modo:

$$ax = b \Leftrightarrow {a^{ – 1}}ax = {a^{ – 1}}b \Leftrightarrow 1x = \frac{1}{a}b \Leftrightarrow x = \frac{b}{a}$$

Así, por ejemplo, la solución de la ecuación $-3x=4$ es $x=\frac{4}{-3}=-\frac{4}{3}$. Nos han enseñado que “lo que está multiplicando pasa al otro miembro dividiendo”. Esta regla tan extendida debería de usarse menos. En realidad, lo que se hace es dividir los dos miembros de la igualdad entre $-3$ o, mejor, multiplicar los dos miembros de la igualdad por el inverso de $-3$, que es ${\left( { – 3} \right)^{ – 1}} = \frac{1}{{ – 3}} = – \frac{1}{3}$. Esta es la propiedad que realmente deberíamos de retener: “si multiplicamos o dividimos los dos miembros de una igualdad por un mismo número (distinto de cero en el caso de que dividamos), la igualdad se mantiene o no varía”.

Como no sabemos dividir matrices, sí que podemos proceder como anteriormente, multiplicando a la izquierda de ambos miembros por $A^{-1}$, para resolver la ecuación $AX=B$:

$$AX = B \Leftrightarrow {A^{ – 1}}AX = {A^{ – 1}}B \Leftrightarrow IX = {A^{ – 1}}B \Leftrightarrow X = {A^{ – 1}}B$$

Recuerda que $I$ es la matriz identidad. En el caso de orden 3 es $I=\begin{pmatrix}
1&0&0\\
0&1&0\\
0&0&1
\end{pmatrix}$. Además, $A{A^{ – 1}} = {A^{ – 1}}A = I$.

La ecuación matricial $AX=B$ es muy útil para resolver sistemas de ecuaciones, en particular sistemas de tres ecuaciones con tres incógnitas. Veamos un ejemplo.

Consideremos el siguiente sistema de ecuaciones:

$$\begin{cases}
2x+y=0 \\
y+3z=10 \\ 2x+y+z=8
\end{cases}$$

Este sistema lo podemos reescribir matricialmente así:

$$\left( {\begin{array}{{20}{c}} 2&1&0\\ 0&1&3\\ 2&1&1 \end{array}} \right)\left( {\begin{array}{{20}{c}}
x\\
y\\
z
\end{array}} \right) = \left( {\begin{array}{*{20}{c}}
4\\
{10}\\
8
\end{array}} \right)$$

Si llamamos $A=\left( {\begin{array}{{20}{c}} 2&1&0\\ 0&1&3\\ 2&1&1 \end{array}} \right)$, $X=\left( {\begin{array}{{20}{c}}
x\\
y\\
z
\end{array}} \right)$ y $B=\left( {\begin{array}{*{20}{c}}
4\\
{10}\\
8
\end{array}} \right)$, el sistema adopta la forma de una ecuación matricial del tipo $AX=B$, cuya solución sabemos que es $X=AB^{-1}$.

La inversa de la matriz $A=\left( {\begin{array}{{20}{c}} 2&1&0\\ 0&1&3\\ 2&1&1 \end{array}} \right)$ es $A^{-1}=\left( {\begin{array}{{20}{c}} -1&-\frac{1}{2}&\frac{3}{2}\\ 3&1&-3\\ -1&0&1 \end{array}} \right)$. Entonces:

$$X = A^{-1}B=\left( {\begin{array}{{20}{c}} -1&-\frac{1}{2}&\frac{3}{2}\\ 3&1&-3\\ -1&0&1 \end{array}} \right)\left( {\begin{array}{*{20}{c}}4\\{10}\\8\end{array}} \right)\Rightarrow X=\left( {\begin{array}{*{20}{c}}3\\{-2}\\4\end{array}} \right)$$

Por tanto, las soluciones del sistema son $x=3$., $y=-2$, $z=4$.

Los matemáticos dedicaron muchos esfuerzos a la resolución de ecuaciones y de sistemas de ecuaciones. De hecho, las soluciones del sistema anterior se pueden obtener aplicando una curiosa regla, llamada regla de Cramer. Pensemos en un sistema cualquiera de tres ecuaciones con tres incógnitas que tenga solución única (hay sistemas que no tienen solución y sistemas que tienen infinitas soluciones):

$$\begin{cases}
a_{11}x+a_{12}y+a_{13}z=b_1 \\
a_{21}x+a_{22}y+a_{23}z=b_2 \\ a_{31}x+a_{32}y+a_{33}z=b_3
\end{cases}$$

La matriz $A$ se llama matriz de los coeficientes. Esta matriz debe de ser regular o invertible, es decir, debe de tener determinante distinto de cero: $\left|A\right|\neq0$. La matriz $B$ es la matriz de los términos independientes y la matriz $X$ es la matriz incógnita.

Pues bien, la regla de Cramer dice que las incógnitas pueden calcularse del siguiente modo:

$$x=\frac{\begin{vmatrix} b_1&a_{12}&a_{13}\\ b_2&a_{22}&a_{23}\\ b_3&a_{32}&a_{33} \end{vmatrix}}{\left|A\right|}\ \text{;}\ y=\frac{\begin{vmatrix} a_{11}&b_1&a_{13}\\ a_{21}&b_2&a_{23}\\ a_{31}&b_3&a_{33} \end{vmatrix}}{\left|A\right|}\ \text{;}\ z=\frac{\begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&b_1\\ a_{21}&a_{22}&b_2\\ a_{31}&a_{32}&b_3 \end{vmatrix}}{\left|A\right|}$$

En nuestro ejemplo, $\left|A\right|=2$. Por tanto:

$$x=\frac{\begin{vmatrix} 4&1&0\\ 10&1&3\\ 8&1&1 \end{vmatrix}}{2}=\frac{(4+24+0)-(0+10+12)}{2}=\frac{28-22}{2}=\frac{6}{2}\Rightarrow x=3$$

$$y=\frac{\begin{vmatrix} 2&4&0\\ 0&10&3\\ 2&8&1 \end{vmatrix}}{2}=\frac{(20+24+0)-(0+0+48)}{2}=\frac{44-48}{2}=\frac{-4}{2}\Rightarrow y=-2$$

$$z=\frac{\begin{vmatrix} 2&1&4\\ 0&1&10\\ 2&1&8 \end{vmatrix}}{2}=\frac{(16+20+0)-(8+0+20)}{2}=\frac{36-28}{2}=\frac{8}{2}\Rightarrow z=4$$

¿Por qué funciona esta regla? Bueno, no lo vamos a hacer aquí, pero un buen ejercicio sería intentar demostrarla.

En general, la inversa de una matriz sirve para calcular ecuaciones matriciales de muchos tipos. Hagamos otro ejemplo.

El siguiente problema se propuso en el año 2019 en Castilla-La Mancha.

Enunciado

Dadas las matrices $A=\begin{pmatrix} -1&-1&-1\\ -1&1&0\\ 2&-1&0 \end{pmatrix}$, $B=\begin{pmatrix} 1&2&2\\ 0&1&1\\ 1&-1&2 \end{pmatrix}$ y $C=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 0&1&2 \end{pmatrix}$, calcular razonadamente la matriz $X$ que verifica $AX-2B=C$.

Solución

En primer lugar, calcularemos la inversa de la matriz $A$.

$\left|A\right|=(0+0+1)-(-2+0+0)=-1+2=1$. Como $\left|A\right|\neq0$, existe la inversa de $A$.

La matriz adjunta de $A$ es $A^d=\begin{pmatrix} 0&0&-1\\ 1&2&3\\ 1&1&-2 \end{pmatrix}$. Entonces:

$$A^{-1}=\frac{1}{\left|A\right|}\left(A^d\right)^t=\frac{1}{1}\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 0&2&1\\ -1&-3&-2 \end{pmatrix}\Rightarrow A^{-1}=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 0&2&1\\ -1&-3&-2 \end{pmatrix}$$

Resolvamos ahora la ecuación matricial. Lo primero es despejar la matriz incógnita $X$:

$$AX – 2B = C \Rightarrow AX = C + 2B \Rightarrow {A^{ – 1}}AX = {A^{ – 1}}\left( {C + 2B} \right) \Rightarrow X = {A^{ – 1}}\left( {C + 2B} \right)$$

Obsérvese que hemos multiplicado por la inversa de $A$ por la izquierda en ambos miembros de la igualdad. No se puede hacer por la derecha porque las matrices no cumplen la propiedad conmutativa y, en principio, $AX{A^{ – 1}} \ne {A^{ – 1}}AX$. Ahora, operando:

$$X=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 0&2&1\\ -1&-3&-2 \end{pmatrix}\cdot\left[\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 0&1&2 \end{pmatrix}+2\begin{pmatrix} 1&2&2\\ 0&1&1\\ 1&-1&2 \end{pmatrix}\right]=$$

$$=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 0&2&1\\ -1&-3&-2 \end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix} 2&5&5\\ 1&3&2\\ 2&-1&-6 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 3&2&8\\ 4&5&10\\ -9&-12&-23 \end{pmatrix}$$

Supongamos ahora que, con las mismas matrices que en el ejercicio anterior, la ecuación matricial que se pide resolver es la siguiente:

$$XB-2X+AB=C$$

Esta ecuación matricial es un poco más complicada que la anterior. En primer lugar, vamos a pasar al segundo miembro los términos que no contienen la incógnita:

$$XB-2X=C-AB$$

Ahora, para despejar la incógnita $X$, debemos de sacarla factor común en el primer miembro. Pero no debemos de extraerla así: $X(B-2)$. Esto es porque no tiene sentido realizar la resta $B-2$, es decir, no se  puede restar una matriz $B$ de orden tres con el número $2$. Lo que tenemos que hacer es pensar que $2X = 2IX = 2XI = X2I$, donde $I$ es la matriz identidad de orden tres. Recuerda que esta matriz es el elemento neutro de la multiplicación en el conjunto de las matrices cuadradas de orden tres. Entonces:

$$XB – 2X = C – AB \Rightarrow XB – X2I = C – AB \Rightarrow X\left( {B – 2I} \right) = C – AB \Rightarrow $$

$$ \Rightarrow X\left( {B – 2I} \right){\left( {B – 2I} \right)^{ – 1}} = \left( {C – AB} \right){\left( {B – 2I} \right)^{ – 1}} \Rightarrow X = \left( {C – AB} \right){\left( {B – 2I} \right)^{ – 1}}$$

Se tiene que

$$B-2I=\begin{pmatrix} 1&2&2\\ 0&1&1\\ 1&-1&2 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2&0&0\\ 0&2&0\\ 0&0&2 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} -1&2&2\\ 0&-1&1\\ 1&-1&0 \end{pmatrix}$$

Esta matriz tiene inversa ya que su determinante es distinto de cero:

$$\begin{vmatrix} -1&2&2\\ 0&-1&1\\ 1&-1&0 \end{vmatrix}=(0+2+0)-(-2+0+1)=2-(-1)=3$$

La matriz adjunta y la matriz traspuesta de la adjunta de $B-2I$ son, respectivamente, las siguientes:

$$(B-2I)^d=\begin{pmatrix} 1&1&1\\ -2&-2&1\\ 4&1&1 \end{pmatrix}\ \text{;}\ \left((B-2I)^d\right)^t=\begin{pmatrix} 1&-2&4\\ 1&-2&1\\ 1&1l3&1 \end{pmatrix}$$

Por tanto, la matriz inversa de $B-2I$ es:

$$(B-2I)^{-1}=\frac{1}{\left|B-2I\right|}\left((B-2I)^t\right)^t=\frac{1}{3}\begin{pmatrix} 1&-2&4\\ 1&-2&1\\ 1&1l3&1 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \frac{1}{3}&-\frac{2}{3}&\frac{4}{3}\\ \frac{1}{3}&-\frac{2}{3}&\frac{1}{3}\\ \frac{1}{3}&\frac{1}{3}&\frac{1}{3} \end{pmatrix}$$

Por otro lado,

$$C-AB=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 0&1&2 \end{pmatrix}-\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 0&2&1\\ -1&-3&-2 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1&2&2\\ 0&1&1\\ 1&-1&2 \end{pmatrix}=$$

$$=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 0&1&2 \end{pmatrix}-\begin{pmatrix} -2&-2&-5\\ -1&-1&-1\\ 2&3&3 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2&3&6\\ 2&2&1\\ -2&-2&-1 \end{pmatrix}$$

Finalmente:

$$X=(C-AB)(B-2I)^{-1}=\begin{pmatrix} 2&3&6\\ 2&2&1\\ -2&-2&-1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} \frac{1}{3}&-\frac{2}{3}&\frac{4}{3}\\ \frac{1}{3}&-\frac{2}{3}&\frac{1}{3}\\ \frac{1}{3}&\frac{1}{3}&\frac{1}{3} \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \frac{11}{3}&-\frac{4}{3}&\frac{17}{3}\\ \frac{5}{3}&-\frac{7}{3}&\frac{11}{3}\\ -\frac{5}{3}&\frac{7}{3}&-\frac{11}{3} \end{pmatrix}$$


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Cálculo de inversas de matrices de orden 3


Lo mejor es ver cómo se hace con un ejemplo concreto.

Consideremos la matriz

$$A=\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}$$

El objetivo es hallar una matriz $A^{-1}$ tal que $AA^{-1}=A^{-1}A=I$, donde

$$I=\begin{pmatrix}
1&0&0\\
0&1&0\\
0&0&1
\end{pmatrix}$$

es la matriz identidad de orden 3. Esta matriz, $A^{-1}$, se llama inversa de $A$.

Lo primero de todo es hallar el determinante de la matriz $A$. Esto es porque hay un teorema que dice que “una matriz cuadrada tiene inversa si, y solo si, su determinante es distinto de cero”. Por tanto, si el determinante de la matriz $A$ es igual a cero, la matriz $A$ no tendrá inversa y se detiene el proceso. Si el determinante no es cero, su valor nos servirá para hallar la inversa de la matriz $A$ usando una fórmula que veremos al final.

Ahora debemos de hallar una matriz, llamada matriz adjunta de la matriz $A$, que la vamos a denominar $A^d$. Esta es una matriz muy peculiar pues cada uno de sus elementos son lo que se llaman adjuntos. Es un proceso puede que, al principio, un poco largo, pero es muy sencillo.

Del primer elemento de la matriz $A$, que es el $a_{11}=2$ vamos a eliminar la fila y la columna donde se encuentra. Observaremos entonces que queda una matriz de orden 2. Fíjate:

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
1&3\\
1&1
\end{pmatrix}$$

Ahora hallamos el determinante de esta última matriz de orden 2:

$$\begin{vmatrix}
1&3\\
1&1
\end{vmatrix}=1-3=-2\Rightarrow\Delta_{11}=-2$$

El determinante anterior recibe el nombre de menor complementario del elemento $a_{11}$ de la matriz $A$, y como acabas de ver, se escribe con el símbolo $\Delta_{11}$. Cada elemento $a_{ij}$ de la matriz $A$ tendrá su menor complementario $\Delta_{ij}$, que se obtendrá haciendo el determinante de la matriz de orden 2 que resulta de eliminar la fila y la columna donde se encuentra el elemento $a_{ij}$.

Vamos a hallar los ocho menores complementarios restantes. Esto, con el tiempo, lo harás de cabeza, sin necesidad de escribirlos. Imagina, además, la fila y la columna de las que has de prescindir para obtener el correspondiente menor de orden dos.

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
0&3\\
2&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{12}=\begin{vmatrix}
0&3\\
2&1
\end{vmatrix}=0-6=-6$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
0&1\\
2&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{13}=\begin{vmatrix}
0&1\\
2&1
\end{vmatrix}=0-2=-2$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
1&0\\
1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{21}=\begin{vmatrix}
1&0\\
1&1
\end{vmatrix}=1-0=1$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
2&0\\
2&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{22}=\begin{vmatrix}
2&0\\
2&1
\end{vmatrix}=2-0=2$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
2&1\\
2&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{23}=\begin{vmatrix}
2&1\\
2&1
\end{vmatrix}=2-2=0$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
1&0\\
0&3
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{31}=\begin{vmatrix}
1&0\\
0&3
\end{vmatrix}=3-0=3$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
2&0\\
0&3
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{32}=\begin{vmatrix}
2&0\\
0&3
\end{vmatrix}=6-0=6$$

$$\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\begin{pmatrix}
2&1\\
0&1
\end{pmatrix}\Rightarrow\Delta_{33}=\begin{vmatrix}
2&1\\
0&1
\end{vmatrix}=2-0=2$$

Es muy importante andar con sumo cuidado en el cálculo de los menores complementarios sobre todo con la regla de los signos al multiplicar y al restar.

El siguiente paso es hallar el adjunto asociado a cada menor complementario $\Delta_{ij}$, que lo llamaremos $A_{ij}$. Esto es muy sencillo porque los adjuntos son exactamente iguales que los menores complementarios si la suma de su fila y columna es par, y son los menores complementarios cambiados de signo si la suma de su fila y de su columna es impar. Un poco “lioso” de decir pero muy fácil de ver:

$A_{11}=\Delta_{11}=-2$. No cambiamos el signo porque $1+1=2$, que es par.

$A_{12}=-\Delta_{12}=-(-6)=6$. Cambiamos el signo porque $1+2=3$, que es impar.

$A_{13}=\Delta_{11}=-2$. No cambiamos el signo porque $1+3=4$, que es par.

$A_{21}=-\Delta_{21}=-1$. Cambiamos el signo porque $2+1=3$, que es impar.

$A_{22}=\Delta_{22}=2$. No cambiamos el signo porque $2+2=4$, que es par.

$A_{23}=-\Delta_{23}=-0=0$. Cambiamos el signo porque $2+3=5$, que es impar (aunque el cero queda igual).

$A_{31}=\Delta_{31}=3$. No cambiamos el signo porque $3+1=4$, que es par.

$A_{32}=-\Delta_{32}=-6$. Cambiamos el signo porque $3+2=5$, que es impar.

$A_{33}=\Delta_{33}=2$. No cambiamos el signo porque $3+3=6$, que es par.

Pues bien, hecho esto ya casi hemos terminado. Ahora construimos una matriz, llamada matriz adjunta de la matriz $A$, y que nombraremos así: $A^d$. Los elementos de esta matriz son los adjuntos que hemos hallado anteriormente:

$$A^d=\begin{pmatrix}
A_{11}&A_{12}&A_{13}\\
A_{21}&A_{22}&A_{23}\\
A_{31}&A_{32}&A_{33}
\end{pmatrix}$$

En nuestro ejemplo la matriz adjunta será:

$$A^d=\begin{pmatrix}
-2&6&-2\\
-1&2&0\\
3&-6&2
\end{pmatrix}$$

La matriz inversa de la matriz $A$ viene dada por la siguiente fórmula:

$$A^{-1}=\frac{1}{\left|A\right|}\left(A^d\right)^t$$

En la fórmula anterior la matriz $\left(A^d\right)^t$ es la traspuesta de la matriz adjunta.

En nuestro ejemplo esta última matriz es

$$\left(A^d\right)^t=\begin{pmatrix}
-2&-1&3\\
6&2&-6\\
-2&0&2
\end{pmatrix}$$

y, finalmente, la inversa de $A$ será, aplicando la fórmula:

$$A^{-1}=\frac{1}{\left|A\right|}\left(A^d\right)^t=\frac{1}{2}\cdot\begin{pmatrix}
-2&-1&3\\
6&2&-6\\
-2&0&2
\end{pmatrix}\Rightarrow A^{-1}=\begin{pmatrix}
-1&-\frac{1}{2}&\frac{3}{2}\\
3&1&-3\\
-1&0&1
\end{pmatrix}$$

Ahora se puede hacer la comprobación de que, efectivamente, la inversa está bien hecha:

$$AA^{-1}=\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
-1&-\frac{1}{2}&\frac{3}{2}\\
3&1&-3\\
-1&0&1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1&0&0\\
0&1&0\\
0&0&1
\end{pmatrix}=I$$

$$A^{-1}A=\begin{pmatrix}
-1&-\frac{1}{2}&\frac{3}{2}\\
3&1&-3\\
-1&0&1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
2&1&0\\
0&1&3\\
2&1&1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1&0&0\\
0&1&0\\
0&0&1
\end{pmatrix}=I$$


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