jueves, 18 de septiembre de 2025

Expresión de una ecuación diferenciales ordinaria de orden superior a uno mediante un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias de orden uno

Dada una EDO de orden superior a uno, ésta puede reducirse a un sistema de EDOs de orden uno.

Ejemplo:
Consideremos la EDO de orden 2 $$y''+y'+y=x+1 \quad (1)$$ donde $y$ depende de $x$
Pues bien, denotemos $y$ por $y_1$, con lo cual $y_1'=y'$; y, $y_1'$ por $y_2$, por lo que $y_2'=y''$, entonces (1) puede expresarse mediante el siguiente sistem de EDOs de primer orden: $$\left\{\begin{matrix}y_1'&=&y_2 \\ y_2'+y_2+y_1&=&x+1\end{matrix}\right.$$ esto es $$\left\{\begin{matrix}y_1'&=&y_2 \\ y_2'&=&-y_1-y_2+x+1\end{matrix}\right.$$ $\diamond$

miércoles, 17 de septiembre de 2025

Raíz n-ésima de un número complejo

Recordemos que los $n$ números complejos que son solución de $\sqrt[n]{z}$, donde $z=s\,e^{i\,\beta}$, tienen la forma $w_k =\sqrt[n]{s}\,e^{i\,\dfrac{\beta+2\,\pi\cdot k}{n}}\;,k=0,1,\ldots,n-1$

Ejemplo: ¿$\sqrt[4]{16\,i}$? El argumento de la raíz cuaddrada es $z=16\,i=2^4\,e^{i\,\frac{\pi}{2}}$, entonces $s=2^4$ y $\beta=\dfrac{\pi}{2}$, con lo cual la solución está formada por cuatro valores (complejos), puesto que el índice del radical es $4$ $$w_k=\sqrt[4]{2^4}\;e^{i\,\dfrac{\frac{\pi}{2}+2\,\pi \cdot k}{4}}\;; k=0,1,2,3$$ esto es, $$\displaystyle \left\{ \begin{matrix} w_0=2\,e^{i\,\frac{1}{8}\,\pi}\\ w_1=2\,e^{i\,\frac{5}{8}\,\pi} \\ w_2=2\,e^{i\,\frac{9}{8}\,\pi} \\ w_3=2\,e^{i\,\frac{13}{8}\,\pi} \end{matrix} \right.$$ $\diamond$

jueves, 11 de septiembre de 2025

Algunos cálculos rutinarios de raíces de números complejos

  1. ¿$\sqrt{1-i}$? El argumento de la raíz cuaddrada es $1-i=\sqrt{2}\,e^{-i\,\frac{\pi}{4}}$, entonces $s=\sqrt{2}$ y $\beta=\dfrac{\pi}{4}$, con lo cual la solución viene dada por dos valores (el índice del radical es $2$) $$w_k=\sqrt{s}\;e^{i\,\dfrac{\beta+2\,\pi \cdot k}{2}}\;; k=0,1$$ esto es, $\displaystyle \left\{\begin{matrix} w_0=\sqrt{\sqrt{2}}\,e^{\frac{i\,(-\frac{\pi}{4}+2\,\pi \cdot 0)}{2}}=2^{1/4}\,e^{-i\,\pi/8}\\ w_1=\sqrt{\sqrt{2}}\,e^{\frac{i\,(-\frac{\pi}{4}+2\,\pi \cdot 1)}{2}}=2^{1/4}\,e^{i\,\frac{7}{8}\,\pi}\end{matrix}\right.$
  2. ¿$\sqrt[3]{-8}$? El argumento de la raíz cúbica es $-8=8\,e^{i\,\pi}$, luego $s=8$ y $\beta=\pi$, por lo tanto la solución consta de tres valores (el índice del radical es $3$): $$w_k=\sqrt[3]{s}\;e^{i\,\dfrac{\beta+2\,\pi \cdot k}{3}}\;; k=0,1,2$$ es decir, $\displaystyle \left\{\begin{matrix} w_0=\sqrt[3]{8}\,e^{\frac{i\,(-\frac{\pi}{3}+2\,\pi \cdot 0)}{2}}=2\,e^{i\,\frac{\pi}{3}}\\ w_1=\sqrt[3]{8}\,e^{\frac{i\,(-\frac{\pi}{3}+2\,\pi \cdot 1)}{2}}=2\,e^{i\,\pi}\\ w_2=\sqrt[3]{8}\,e^{\frac{i\,(-\frac{\pi}{3}+2\,\pi \cdot 2)}{2}}=2\,e^{i\,\frac{5}{3}\,\pi}\end{matrix}\right.$

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miércoles, 10 de septiembre de 2025

Obtención de una base ortogonal de $\mathbb{R}^3$ a partir de una base cualquiera de dicho espacio mediante el procedimiento de Gram-Schmidt

Consideremos una base no ortogonal de $\mathbb{R}^3$: $\mathcal{B}=\{\vec{v}_1,\vec{v}_2,\vec{v}_3\}$. Para obtener una base ortogonal, $\mathcal{O}=\{\vec{e}_1,\vec{e}_2,\vec{e}_3\}$ a partir de los vectores de $\mathcal{B}$ recurrimos a la siguiente propiedad: dados dos vectores cualesquiera, pongmamos que $\vec{v}_1$ y $\vec{v}_2$ la diferencia entre el vector $\vec{v}_2$ y el vector proyección de $\vec{v}_1$ sobre $\vec{v}_1$ es un vector perpendicular a $\vec{v}_1$. Por otra parte, para encontrar el tercer vector de la base ortogonal que buscamos, éste tendrá que ser perpendicular al plano al que pertenecen los dos primeros vectores de la base ortogonal que hayamos encontrado, por lo tanto aplicaremos la propiedad referida al tercer vector en relación al primero y también al segundo. Es proceso se conoce como ortogonalización de Gram-Schmidt.

Nota: Otra manera de obtener el tercer vector de la base ortogonal a partir de los dos primeros es a partir del producto vectorial de los dos primeros, pues este vector, como es sabido, es perpendicular al plano al que pertenecen los dos primeros, y por tanto es perpendicular a uno y otro.

Discribámoslo paso a paso:

  1. El primer $\mathcal{B}$ lo consideraremos el primer vector de $\mathcal{O}$ (si bien podemos tomar cualquiera de los otros dos): $\vec{e}_1:=\vec{v}_1$
  2. El segundo vector de $\mathcal{O}$ vendrá dado entonces por $$\vec{e}_2=\vec{v}_2-\overset{\rightarrow}{\text{proy}}_{\vec{e}_1}\,(\vec{v}_2)$$ luego
    $\vec{e}_2=\vec{v}_2- \langle\vec{v_2}\,,\,\dfrac{\vec{e}_1}{\left\| \vec{e}_1\right\|}\rangle\,\dfrac{\vec{e}_1}{\left\|\vec{e}_1\right\|}$
      $=\vec{v}_2- \langle\vec{v_2}\,,\,\vec{e}_1 \rangle\,\dfrac{\vec{e}_1}{\left\|\vec{e}_1\right\|^2}$
        $=\vec{v}_2- \langle\vec{v_2}\,,\,\vec{e}_1 \rangle\,\dfrac{\vec{e}_1}{\langle\vec{e}_1\,,\,\vec{e}_1\rangle}$
          $=\vec{v}_2- \dfrac{\langle\vec{v_2}\,,\,\vec{e}_1 \rangle}{\langle\vec{e_1}\,,\,\vec{e}_1 \rangle} \,\vec{e}_1$
  3. El tercer vector de $\mathcal{O}$ vendrá dado por $$\vec{e}_3=\vec{v}_3-\overset{\rightarrow}{\text{proy}}_{\vec{e}_1}\,(\vec{v}_3)-\overset{\rightarrow}{\text{proy}}_{\vec{e}_2}\,(\vec{v}_3)$$ luego
    $$\vec{e}_3=\vec{v}_3- \dfrac{\langle\vec{v_3}\,,\,\vec{e}_1 \rangle}{\langle\vec{e_1}\,,\,\vec{e}_1 \rangle} \,\vec{e}_1-\dfrac{\langle\vec{v_3}\,,\,\vec{e}_2 \rangle}{\langle\vec{e_2}\,,\,\vec{e}_2 \rangle} \,\vec{e}_2$$

Ejemplo:
Consideremos la base no ortogonal formada por los vectores $\vec{v}_1=(1,1,1)$, $\vec{v}_2=(1,-1,1)$ y $\vec{v}_3=(-1,1,1)$. Entonces,

  1. $\vec{e}_1:=\vec{v}_1=(1,1,1)$
  2. $\vec{e}_2=(1,-1,1)-\dfrac{\langle (1,-1,1)\,,\,(1,1,1) \rangle}{\langle (1,1,1)\,,\,(1,1,1)\rangle}\,(1,1,1)=(1,-1,1)-\dfrac{1}{3}\,(1,1,1)=(\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})$
  3. $\vec{e}_3=(-1,1,1)-\dfrac{\langle (-1,1,1)\,,\,(1,1,1) \rangle}{\langle (1,1,1)\,,\,(1,1,1)\rangle}\,(1,1,1)-\dfrac{\langle (-1,1,1)\,,\, (\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3}) \rangle}{\langle (\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})\,,\,(\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})\rangle}\,(\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})$
      $=(-1,0,1)$
Así pues, un base ortogonal a partir de la base dada es $$\mathcal{O}=\{(1,1,1)\,,\,(\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})\,,\,(-1,0,1)\}$$
Puede comprobarse que estos tres vectores son perpendiculares entre sí, verificando que los productos escalares de cada uno de ellos con los otros dos son nulos: $\langle (1,1,1)\,,\,(\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})\rangle =0$,$\langle (1,1,1)\,,\,(-1,0,1)\rangle =0$ y $\langle (\frac{2}{3},-\frac{4}{3},\frac{2}{3})\,,\,(-1,0,1)\rangle =0$

Observación:
Para obtener una base ortonormal a partir de la base ortogonal que hemos encontrado, basta dividir cada uno de dichos vectores por el correspondiente módulo: $$\mathcal{E}=\{\dfrac{\vec{e}_1}{\sqrt{\langle \vec{e}_1\,,\,\vec{e}_1\rangle}}\,,\, \dfrac{\vec{e}_2}{\sqrt{\langle \vec{e}_2\,,\,\vec{e}_e\rangle}}\,,\,\dfrac{\vec{e}_3}{\sqrt{\langle \vec{e}_3\,,\,\vec{e}_3\rangle}}\}$$ Así, para el ejemplo expuesto, $$\mathcal{E}=\{(\frac{1}{\sqrt{3}},\frac{1}{\sqrt{3}},\frac{1}{\sqrt{3}})\,,\,(\frac{4\,\sqrt{6}}{9},-\frac{8\,\sqrt{6}}{9},\frac{4\,\sqrt{6}}{9}) \,,\,(-\frac{1}{\sqrt{2}},0,\frac{1}{\sqrt{2}})\}$$

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lunes, 1 de septiembre de 2025

Càlcul del nombre de rutes de $k$ trams entre dos nodes determinats d'una xarxa (graf valorat)

El càlcul del nombre de rutes de $k$ trams ($k=1,2,\ldots$) per anar d'un node a un altre d'un graf ve donat per la matriu potència $k$-ésima de la matriu del graf. El valor dels elements de la matriu resultant és igual al nombre de rutes de $k$ trams entre un node i un altre. Vegem dos exemples senzills, ambdós per a grafs ponderats (xarxes); l'un per a un graf orientat (arestes d'un sol sentit), el qual ve indicat, en cada aresta, per una fletxa) i l'altre per a un graf no orientat (totes les arestes són de doble sentit):

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Contraste de hipótesis con la distribución $\chi^2$. Test de la distribución normal

En este caso, por hipótesis fundamental entendemos que una distribución dada se ajusta a la distribución normal, lo cual suele denominarse también test de normalidad, si bien para esta finalidad existen también otros constrastes como, por ejemplo, el test de Kolmogorov.

Debemos seguir los siguientes pasos:

  1. Recogemos $n\ge 5$ datos de una muestra de la población. De haber muchos datos, los agruparemos por clases (intervalos) tomando alrededor de $5$ intervalos
  2. Decidimos el nivel de significación $\alpha$ del test -suele ser $0,05$, $0,01$ o $0,1$- el cual representa el error de tipo I, esto es, el de rechazar la hipótesis fundamental $H_0$ (la distribución en cuestión se ajusta a la distribución normal) siendo ésta, sin embargo, cierta.
  3. Registramos las frecuencias observadas de los datos de la muestra $O_i$ para $i=1,\ldots,n$
  4. Se calculan las frecuencias esperadas $E_i$ /$i=1,\ldots,n$), suponiendo cierta $H_0$
  5. Calculamos el valor de $\displaystyle \chi^2_{\text{calculada}}:=\sum_{i=1}^{n}\,\dfrac{(O_i-E_i)^2}{E_i}$
  6. Obtenemos el número de grados de libertad $\ell$ según la fórmula $\ell=c-1-p$, donde $c$ es el número de clases (intervalos) y $p$ es el número de parámetros característicos de la distribución del modelo poblacional de contraste, que, en el caso de la distribución normal son dos (la media $\mu$ y la disviación típica $\sigma$)
  7. Consultamos finalmente las tablas de la distribución $\chi^2$, que muestran el área de la cola derecha de la función de distribución de la misma y que representa la probabilidad $P(\chi^2_{\text{calculada}}\gt \chi^2_{\alpha\,,\ell})$ buscando la abscisa (crítica) que corresponde al nivel de significación $\alpha$ que hemos decidido de antemano
  8. Finalmente, si el valor de $\chi^2_{\text{calculada}}$ es menor que $\chi^2_{\alpha\,,\ell}$, éste cae fuera de la región crítica (a la izquierda del valor crítico) y por consiguiente, en tal caso, aceptaremos la hipótesis fundamentel $H_0$; en caso contrario, deberemos rechazarla

Referencias:
[1] Cuadras, C.M., Problemas de Probabilidad y Estadística. Inferencia Estadística (vol. 2), p. 237. PPU, 1991

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jueves, 28 de agosto de 2025

Cálculo de la potencia n-ésima de una matriz cuadrada diagonalizable

Se pide que calculemos $A^{20}$, siendo $A=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&1\\0&1&1\end{pmatrix}$

Método I:
Si calculamos las primeras potencias encontramos:

  1. $A^1$ puede expresarse de la forma $A^1=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^0&2^0\\0&2^0&2^0\end{pmatrix}$
  2. $A^2=A\cdot A=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^1&2^1\\0&2^1&2^1\end{pmatrix}$
  3. $A^3=A^2\cdot A=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^2&2^2\\0&2^2&2^2\end{pmatrix}$
  4. $A^4=A^3\cdot A=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^3&2^3\\0&2^3&2^3\end{pmatrix}$
  5. $A^5=A^4\cdot A=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^4&2^4\\0&2^4&2^4\end{pmatrix}$
  6. $\ldots$
Luego, se induce claramente el siguiente resultado: $$A^n=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^{n-1}&2^{n-1}\\0&2^{n-1}&2^{n-1}\end{pmatrix}$$ y, en consecuencia: $$A^{20}=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&2^{19}&2^{19}\\0&2^{19}&2^{19}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&524\,288&524\,288\\0&524\,288&524\,288 \end{pmatrix}$$

Método II:
Si, calculando la matriz canónica de $A$, ocurre que dicha matriz es diagonal, $D$, entonces sabemos que $A^n=P\,D^n\,P^{-1} \quad \quad (1)$, donde $P$ es la matriz del cambio de base y $$D^n=\begin{pmatrix}\lambda_{1}^{n}&0&0 \\ 0& \lambda_{2}^{n}&0\\ 0&0&\lambda_{3}^{n}\end{pmatrix}$$

Veamos pues si la matriz dada puede diagonalizarse:
Empecemos calculando los valores propios de $A$ y sus multiplicidades, $$\begin{vmatrix}1-\lambda&0&0\\0&1-\lambda &1\\0&1&1-\lambda\end{vmatrix}=0 $$ de donde nos encontramos con tres valores propios distintos (y por tanto con multiplicada igual a uno para cada uno de ellos): $\lambda_1=0$, $\lambda_2=1$ y $\lambda_3=2$, con lo cual la matriz sí es diagonalizable, siendo ésta $$D=\begin{pmatrix}0&0&0 \\ 0& 1&0\\ 0&0&2\end{pmatrix}$$ y por tanto $$D^{20}=\begin{pmatrix}0^{19}&0&0 \\ 0& 1^{19}&0\\ 0&0&2^{19}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0&0&0 \\ 0& 1&0\\ 0&0&524\,288\end{pmatrix}\quad \quad (2)$$

Vamos a calcular ahora la matriz de paso de la base canónica (con respecto de la cual viene referida la matriz $A$) a la nueva base, con respecto de la cual la matriz del endomorfismo, $f:E\rightarrow E$, se expresa como la matriz diagonal que acabamos de encontrar.

Para ello debemos encontrar una base para cada uno de los subespacios propios, $E(0):=\text{ker}(f-0\,I)$, $E(1):=\text{ker}(f-1\,I)$ y $E(2):=\text{ker}(f-2\,I)$, cuya suma directa es el espacio total, $E=E_1(0)\bigoplus E_2(1) \bigoplus E_3(2)$

Entonces,para $E_1(0)$:
$$\left( \begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&1\\0&1&1\end{pmatrix} - 0\,\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{pmatrix} \right)\,\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}$$ es decir $$\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&1\\0&1&1\end{pmatrix} \,\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}\Rightarrow \left\{\begin{matrix}x_1=0\\ x_3=-x_2\end{matrix}\right.$$ por lo que,$E_1(0)=\{(0,x_2,-x_2)\,\forall x_2\in \mathbb{R}\}$ y, tomando (por ejemplo) $x_2=1$, una base válida para este subespacio es $\{(0,1,-1)\}$, luego $E_1(0)=\langle (0,1,-1)\rangle$

Para $E_2(1)$:
$$\left( \begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&1\\0&1&1\end{pmatrix} - 1\,\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{pmatrix} \right)\,\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}$$ es decir, $$\begin{pmatrix}0&0&0\\0&0&1\\0&1&0\end{pmatrix} \,\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}\Rightarrow \left\{\begin{matrix}x_3=x_2=0\end{matrix}\right.$$ por lo que,$E_2(1)=\{(x_1,0,0)\,\forall x_1\in \mathbb{R}\}$ y, tomando (por ejemplo) $x_1=1$, una base válida para este subespacio es $\{(1,0,0)\}$, luego $E_2(1)=\langle (1,0,0)\rangle$

Y para $E_2(2)$:
$$\left( \begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&1\\0&1&1\end{pmatrix} -2\, \begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{pmatrix} \right)\,\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}$$ es decir, $$\begin{pmatrix}-1&0&0\\0&-1&1\\0&1&-1\end{pmatrix} \,\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}\Rightarrow \left\{\begin{matrix}x_1=0\\ x_3=x_2\end{matrix}\right.$$ por lo que,$E_2(2)=\{(0,x_2,x_2)\,\forall x_2\in \mathbb{R}\}$ y, tomando (por ejemplo) $x_2=1$, una base válida para este subespacio es $\{(0,1,1)\}$, luego $E_2(2)=\langle (0,1,1)\rangle$

Así pues, disponiendo las coordenadas de los vectores propios por columnas y por orden, la matriz del cambio de base es $$P=\begin{pmatrix}0&1&0\\ 1&0&1\\ -1&0&1\end{pmatrix}$$ y calculando su matriz inversa, encontramos $$P^{-1}=\begin{pmatrix}1&1/2&-1/2\\ 1&0&0\\ 0&1/2&1/2\end{pmatrix}$$

Luego, de acuerdo con $(1)$ y con el resultado $(2)$
$A^{20}=P\,D^{20}\,P^{-1}=\begin{pmatrix}0&1&0\\ 1&0&1\\ -1&0&1\end{pmatrix}\,\begin{pmatrix}0&0&0 \\ 0& 1&0\\ 0&0&524\,288\end{pmatrix}\,\begin{pmatrix}1&1/2&-1/2\\ 1&0&0\\ 0&1/2&1/2\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1&0&0\\0&524\,288&524\,288\\0&524\,288&524\,288 \end{pmatrix}$ (como era de esperar, según hemos visto empleando el método I). $\diamond$