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En este documento se presenta la definición y propiedades de la matriz de cambio de base en el contexto de álgebra lineal. Se explica cómo calcularla a partir de dos bases diferentes de un espacio vectorial y se demuestran teoremas relacionados. Además, se incluyen ejemplos para ilustrar el proceso.
Tipo: Ejercicios
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Semestre 2020-B Departamento de Formación Básica
5.6 Matriz de cambio de base
Sean E un espacio vectorial sobre el cuerpo K , B 1 y B 2 bases del espacio vec- torial E. A la matriz asociada a la aplicación lineal identidad en las bases B 1 de salida y B 2 de llegada se le llama matriz de cambio de base de la base B 1 a la base B 2.
DDEFINICIÓNEFINICIÓN 9: Matriz de cambio de base9: Matriz de cambio de base
PROPOSICIÓN 16. Sean E un espacio vectorial de dimensión finita, B 1 y B 2 bases del espacio vectorial E. Si v ∈ E, entonces
[v]B 2 = [I]B B^12 [v]B 1.
En la literatura, también se puede encontrar la definición anterior bajo el nombre de matriz de transición y se utiliza también la notación PB 2 ←B 1.
EJEMPLO 19. Una matriz de cambio de base en el espacio vectorial R 1 [t]. Para obtener a la matriz de cambio de base [I]B B^12 , sean
B 1 = { 1 + t, 2 − t} y B 2 = {t, 1 − t}
dos bases para el espacio vectorial R 1 [t]. Primero, calculemos las imágenes de la base de salida, tenemos:
I( 1 + t) = 1 + t y I( 2 − t) = 2 − t.
Segundo, encontremos los respectivos vectores de coordenadas en la base B 2 de estas imágenes. Para no resolver dos sistemas de ecuaciones ”muy parecidos”, vamos a expresar al vector genérico de R 1 [t] como una combinación lineal de los elementos de la base B 2. Es decir, hay que calcular los valores de α y β tales que
a + bt = α (t) + β ( 1 − t).
Departamento de Formación Básica SEMANA 16 CLASE 01
Resolviendo el sistema de ecuaciones se tiene que
α = a + b y β = a.
Por ende a + bt = (a + b)t + a( 1 − t)
o lo que es lo mismo
[a + bt]B 2 =
a + b a
Para determinar los vectores de coordenadas de las imágenes de la base de salida, reemplazamos los valores de a y b, tenemos:
[ 1 + t]B 2 =
y [ 2 − t]B 2 =
Finalmente
[I]B B^12 =
Si B 1 y B 2 son bases del espacio vectorial E, entonces
[I]B B^21 =
EJEMPLO 20. Usando las mismas bases del ejemplo 1, calcular la [I]B B^21.
Como ya conocemos a [I]B B^12 , usamos el teorema.
Si B 1 y B 2 son bases del espacio vectorial E; D 1 y D 2 bases del espacio vecto- rial F y T ∈ L(E, F), entonces
[T]B D^22 = [I]D D^12 [T]B D^11 [I]B B^21.