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Castañeda Hernández, Sebastián.

Manual de Álgebra lineal / Sebastián Castañeda Hernández, Agustín Barrios Sarmiento, Ismael Gutiérrez García. – Segunda edición. – Barranquilla, Colombia: Editorial Universidad del Norte, 2020.

vii, 242 p. : il. ; 24 cm.

Incluye referencias bibliográficas.

ISBN 978-958-789-188-1 (impreso)

ISBN 978-958-789-189-8 (PDF)

ISBN 978-958-789-306-9 (ePub)

1. Álgebras lineales. I. Barrios Sarmiento, Agustín. II. Gutiérrez García, Ismael. I.tít.

(512.5 C346 ed. 23) (CO-BrUNB)


Vigilada Mineducación

www.uninorte.edu.co

Km 5, vía a Puerto Colombia, A.A. 1569

Área metropolitana de Barranquilla (Colombia)

© Universidad del Norte, 2020

Sebastián Castañeda Hernández, Agustín Barrios Sarmiento,

Ismael Gutiérrez García

Primera edición, noviembre de 2017

Segunda edición, marzo de 2020

Coordinación editorial

Zoila Sotomayor O.

Asistencia editorial

María Margarita Mendoza

Diagramación

Sebastián Castañeda Hernández

Diseño de portada

Joaquín Camargo Valle

Corrección de textos

Nury Ruiz Bárcenas

Revisión y arte final

Munir Kharfan de los Reyes

© Reservados todos los derechos. Queda prohibida la reproducción total o parcial de esta obra por cualquier medio reprográfico, fónico o informático, así como su transmisión por cualquier medio mecánico o electrónico, fotocopias, microfilm, offset, mimeográfico u otros sin autorización previa y escrita de los titulares del copyright. La violación de dichos derechos constituye un delito contra la propiedad intelectual.

Diseño epub: Hipertexto – Netizen Digital Solutions

Contenido

Prólogo a la primera edición

Prólogo a la segunda edición

Capítulo 1 Preliminares

1.1 Introducción

1.2 El concepto de estructura algebraica

1.3 La estructura de campo

Capítulo 2 Sistemas de ecuaciones lineales

2.1 Introducción

2.2 El espacio n

2.3 Sistemas de ecuaciones lineales

2.3.1 La ecuación lineal

2.3.2 Ecuación homogénea. Subespacios

2.3.3 Sistemas de ecuaciones lineales

2.3.4 Técnicas de eliminación

2.3.5 Dependencia lineal, generadores

2.3.6 Subespacio generado por un conjunto

Capítulo 3 Espacio de matrices sobre un campo

3.1 El espacio m×n

3.2 Transposición y producto matricial

3.3 Ecuaciones matriciales Matrices invertibles

3.4 Bases y dimensión

Capítulo 4 La extensión del concepto de determinante

4.1 Introducción

4.2 Productos elementales y la definición de determinante

4.3 Otras propiedades del determinante

Capítulo 5 Vectores en 2 y en 3

5.1 Introducción

5.2 Norma vectorial.Ortogonalidad

5.3 Sistemas de coordenadas cartesianas

5.4 Sistema coordenado cartesiano rectangular en ε3

5.5 Segmentos dirigidos en εn

5.6 Aplicaciones geométricas

5.6.1 Colinealidad y ecuaciones vectoriales de rectas

5.6.2 Ecuaciones vectoriales de planos

5.6.3 Proyecciones ortogonales, distancia de un punto a una recta o a un plano

5.6.4 Otras aplicaciones

Capítulo 6 Aplicaciones lineales. Valores y vectores propios

6.1 Aplicaciones lineales

6.2 Matriz de una aplicación lineal

6.3 Valores y vectores propios

Capítulo A Ecuaciones lineales diofantinas

Capítulo B Uso de Maxima

Capítulo C El símbolo sumatorio

Capítulo D Alfabeto griego

Capítulo E Aplicaciones en códigos de bloque

E.1 Los parámetros de un código

E.2 Los parámetros de un código lineal

Bibliografía

Notas al pie

Prólogo a la primera edición

El presente texto puede considerarse como una simplificación del libro “Introducción al Álgebra Lineal” [3], de dos de los autores de este manual. Aquí se presenta un material mínimo para desarrollar en un semestre con tres horas semanales presenciales. La idea básica es que el texto sea utilizado como material de lectura obligatoria para los estudiantes, incluyendo lecturas en algunas sesiones presenciales en las cuales como control se entreguen tareas individuales o en parejas, a criterio del profesor. En ese sentido el manual incluye tareas de entrega obligatoria por parte del estudiante.

El contenido cubierto por el manual, como se puede apreciar, es el básico en un primer curso de álgebra lineal dirigido a estudiantes de primer semestre de Ingeniería, Economía, Administración de empresas, o programas donde la asignatura sea electiva. Para estudiantes de Ciencias (Física o Matemáticas, especialmente) el profesor podrá recomendar la profundización de los temas en el texto citado [3] o en otros textos adecuados. El capítulo uno introduce la definición de operación binaria y, en particular, la de ley de composición interna, a partir de ejemplos familiares que permitan una fácil comprensión a través de la lectura individual para el estudiante. Se introducen también las definiciones de las estructuras algebraicas básicas sobre las cuales se construye la estructura principal: la de espacio vectorial.

El capítulo dos aborda el estudio de los sistemas lineales y de las matrices sobre el campo real. Se introduce inicialmente la estructura de espacio vectorial de n así como el producto escalar y el producto matricial como herramientas teóricas importantes en el estudio de ecuaciones y sistemas lineales. En este mismo capítulo, en su apéndice, se muestra el caso de las ecuaciones lineales diofantinas y se sugiere el uso de software libre específico para cálculos en álgebra lineal. Se incluye también un primer acercamiento al concepto de determinante, para el caso de sistemas 2 × 2. Tal concepto será extendido en el capítulo tres a matrices n × n. Por razones de brevedad en la exposición, el desarrollo del material relativo a determinantes se limita en buena parte a presentar los resultados más importantes, citando el texto base de este manual.

El capítulo cuatro se dedica a los sistemas homogéneos y a los subespacios de n, aprovechando el contexto para introducir con rigurosidad los conceptos de base y dimensión de subespacios de n. Se cierra el capítulo con los conceptos de norma y vectores unitarios, introduciendo las definiciones de ángulo entre vectores, paralelismo y dirección desde un punto de vista algebraico. Estos conceptos serán interpretados geométricamente en el capítulo cinco, dedicado a los vectores en 2 y 3 y a las aplicaciones geométricas de los resultados antes obtenidos.

Se incluyen, además del correspondiente al capítulo dos, tres apéndices al final. En el apéndice A, se hace una breve presentación del símbolo sumatorio y sus principales propiedades y en el B se presenta el alfabeto griego. En el apéndice C se presenta una breve introducción a la Teoría de códigos, de suma importancia en la teoría de la información. Básicamente, el objetivo de la teoría de códigos es codificar información que se transmite a través de canales “ruidosos”; es decir, susceptibles de distorsionar la información ya sea por razones internas o externas (por acción de terceros). Es entonces necesario que el mensaje sea codificado adecuadamente de manera que se pueda verificar su autenticidad y detectar posibles errores o distorsiones y corregirlos, de ser posible. En tal sentido, los códigos lineales (subespacios de n, siendo un campo finito) juegan un papel importante.

Finalmente, agradecemos cualquier comentario, sugerencia o corrección que consideren necesarios para mejorar la presente edición. Los autores.

scasta@uninorte.edu.co abarrios@uninorte.edu.co isgutier@uninorte.edu.co

Prólogo a la segunda edición

El presente texto puede considerarse como una simplificación del libro “Introducción al Álgebra Lineal” [3], de dos de los autores de este manual. Aquí se presenta un material mínimo para desarrollar en un semestre con tres horas semanales presenciales. La idea básica es que el texto sea utilizado como material de lectura obligatoria para los estudiantes, incluyendo lecturas en algunas sesiones presenciales en las cuales como control se entreguen tareas individuales o en parejas, a criterio del profesor. En ese sentido el manual incluye tareas de entrega obligatoria por parte del estudiante.

El contenido cubierto por el manual, como se puede apreciar, es el básico en un primer curso de álgebra lineal dirigido a estudiantes de primer semestre de Ingeniería, Economía, Administración de empresas, o programas donde la asignatura sea electiva. Para estudiantes de Ciencias (Física o Matemáticas, especialmente) el profesor podrá recomendar la profundización de los temas en el texto citado [3] o en otros textos adecuados. El capítulo uno introduce la definición de operación binaria y, en particular, la de ley de composición interna, a partir de ejemplos familiares que permitan una fácil comprensión a través de la lectura individual para el estudiante. Se introducen también las definiciones de las estructuras algebraicas básicas sobre las cuales se construye la estructura principal: la de espacio vectorial.

Para esta segunda edición se introducen algunos cambios, principalmente en el orden de los temas. El capítulo dos aborda el estudio de los sistemas lineales sobre el campo real y se aprovecha para introducir el concepto de subespacio, así como los de dependencia e independencia lineal y generadores, los cuales, en la edición anterior, se presentaban en el capítulo cuatro. Se aprovecha para definir espacios vectoriales en general. El apéndice sobre ecuaciones diofantinas, así como el del software para cálculos en álgebra lineal se trasladaron al final del texto. Se incluye también un primer acercamiento al concepto de determinante, para el caso de sistemas 2 × 2. Tal concepto será extendido en el capítulo cuatro a matrices n × n. Por razones de brevedad en la exposición, el desarrollo del material relativo a determinantes se limita en buena parte a presentar los resultados más importantes, citando el texto base de este manual. La estructura del espacio vectorial de matrices sobre un campo, inicialmente en el capítulo dos, se presenta en el capítulo tres.

El capítulo cuatro se dedica ahora, como se indicó, a la extensión del concepto de determinante, mientras que en el capítulo cinco se inicia con los conceptos algebraicos de norma y ángulo entre vectores, que serán interpretados geométricamente en el resto del capítulo, dedicado a los vectores en 2 y 3 y a las aplicaciones geométricas de los resultados antes obtenidos. El último capítulo es una introducción a las aplicaciones o transformaciones lineales entre espacios vectoriales y a los valores y vectores propios para el caso de dimensión finita.

Se incluyen, además de los correspondientes antes al capítulo dos, los mismos apéndices de la edición uno al final.

Finalmente, agradecemos cualquier comentario, sugerencia o corrección que consideren necesarios para mejorar la presente edición. Los autores.

scasta@uninorte.edu.co abarrios@uninorte.edu.co isgutier@uninorte.edu.co

CAPÍTULO 1
Preliminares
1.1 Introducción

El Álgebra, hablando en términos rudimentarios pero modernos, es la disciplina matemática dedicada al estudio de las denominadas estructuras algebraicas. Una estructura así está formada básicamente por un conjunto no vacío y una o más operaciones definidas sobre ese conjunto. El Álgebra Lineal, tambíen en términos generales, tiene como objeto de estudio principal cierto tipo de estructura conocida como espacio lineal o espacio vectorial. En esta primera sección presentamos las definiciones de operación (especialmente las denominadas binarias) y de las estructuras algebraicas básicas: semigrupos, monoides, grupos, anillos y campos. En el capítulo dos, en particular, se hace una primera presentación de la estructura de espacio vectorial en un ejemplo específico. Tal definición se hará desde la perspectiva matemática o algebraica y en un capítulo posterior se relacionará con la noción física o geométrica de vector con la cual seguramente los lectores, aún los principiantes, tendrán alguna familiaridad. Iniciamos justamente con el concepto de estructura algebraica.

1.2 El concepto de estructura algebraica

Existe cierta familiaridad con la noción de operación, específicamente con la de operación binaria. Así, por ejemplo, la adición, la multiplicación y sus operaciones “inversas” (sustracción y división) en conjuntos numéricos constituyen ejemplos de operaciones binarias. Para ir abriendo paso a una generalización1 de tales operaciones “familiares”, consideremos inicialmente la adición de números enteros.

En la adición de enteros, partimos tomando dos números enteros, por ejemplo 3 y 4, y al hacer la operación obtenemos el entero 7 = 3 + 4, denominado la suma de 3 y 4. Más generalmente, si tomamos dos enteros, notados x e y, la adición produce un entero z = x + y. Técnicamente hablando, hemos tomado un par (x, y) de enteros y le hemos asignado un entero x + y, la suma de las componentes del par (x, y). En el lenguaje de la teoría de conjuntos lo que se tiene es una función


cuyo dominio es el producto cartesiano del conjunto de los enteros, , consigo mismo y las imágenes –o resultados de la acción de la función– pertenecen al mismo conjunto . Un análisis similar puede hacerse para la multiplicación de enteros, la cual es una función


Estos son dos ejemplos particulares de lo que denominaremos una ley de composición interna definida sobre un conjunto. El hecho de que los elementos operados (sumados o multiplicados) se consideren formando pares ordenados parecería no ser importante en estos ejemplos ya que el resultado obtenido –la suma o el producto, respectivamente– es el mismo independientemente de si el par considerado es (x, y) o (y, x). Esto es debido, en este caso, a que las dos operaciones consideradas gozan de la denominada propiedad conmutativa según la cual “el orden de los sumandos (o factores) no altera la suma (el producto)”. Sin embargo, basta con pensar en la sustracción de enteros para convencerse de que si queremos generalizar nuestras particulares observaciones a conjuntos (y operaciones) arbitrarios el “orden” de las componentes es importante. Así, la sustracción en el conjunto de los enteros es una función


Como tal, es una ley de composición interna pero, por ejemplo, la imagen de la pareja (2, 3), esto es 2 3 = 1, no es la misma que la de (3, 2), la cual es 3 2 = 1. Esto, por supuesto, significará que la sustracción no es una operación conmutativa.

Algunas preguntas son pertinentes en este momento. ¿Podemos operar solo elementos del mismo conjunto? o ¿estarán siempre los “resultados” de las operaciones en el mismo conjunto al cual pertenecen los elementos operados? Si pensamos, por ejemplo, en la división de enteros, es claro que solo podemos dividir un entero cualquiera entre un entero diferente de cero y que los resultados no necesariamente son enteros. Así, la división a la que estamos haciendo referencia es entonces una función


Aquí el dominio de nuestra función es el producto cartesiano de dos conjuntos distintos y las imágenes (cocientes) pertenecen al conjunto de los números racionales , del cual los conjuntos cuyo producto cartesiano es el dominio son subconjuntos propios.

Generalizando lo anterior, dados conjuntos no vacíos A, B y C, una función


es denominada una operación binaria. Note que la imagen del par (x, y) bajo la función se denota por x ∗ y. Si A = B = C decimos que es una ley de composición interna en el conjunto A o, simplemente, una operación binaria definida sobre A. Como dijimos antes, una estructura algebraica es un conjunto con una o más operaciones binarias definidas sobre tal conjunto. La notación para una estructura algebraica generalmente involucra al conjunto (y, posiblemente, a otros con cuyos elementos se opera o al cual pertenecen los resultados) y a los símbolos de las operaciones. En particular, si A es un conjunto no vacío y es una ley de composición interna en A se acostumbra notar por (A, ∗) a la estructura algebraica resultante. Se debe resaltar que dicha notación hace referencia no solo a los elementos del conjunto A sino, principalmente, al comportamiento de los mismos con relación a la operación . Así, por ejemplo, cuando nos referimos a la estructura “aditiva” (, +), estamos hablando de una estructura distinta a la “multiplicativa” (, ·). En ambos casos los elementos del conjunto “soporte” de la estructura son los mismos, pero el comportamiento algebraico no es igual. Por ejemplo, mientras que la estructura aditiva goza de la propiedad de existencia de inversos para cada elemento de , esta propiedad no es válida, en general, en la estructura multiplicativa, en la cual solo 1 y 1 tienen inversos (multiplicativos).

Propiedades, seguramente familiares para el lector, como la conmutatividad, la asociatividad, entre otras, de la adición y la multiplicación en los enteros, pueden ser definidas también para leyes de composición interna. Estas se presentan a continuación.

Definición 1.2.1 Sean A y B conjuntos no vacíos con B ⊆ A. Si ∗ y son leyes de composición interna definidas en A. Entonces:

1. B es cerrado bajo ∗ si y solo si para todo x, y ∈ B se cumple que x ∗ y ∈ B.

Trivialmente, el conjunto A es, por ser ∗ una ley de composición interna en A, cerrado para ∗.

2. ∗ es:

(a) Conmutativa si y solo si para todo x, y ∈ A se satisface:


(b) Asociativa si y solo si para todo x, y, z ∈ A se cumple:


(c) Modulativa si y solo si existe e ∈ A tal que para todo x ∈ A se tiene:


El elemento e, el cual puede probarse que es único, se denomina elemento neutro para ∗ en A. En ese sentido, la propiedad modulativa también se denomina de existencia de elemento neutro.

(d) Invertiva si y solo si es modulativa, con neutro e, y para todo elemento x ∈ A existe un elemento y ∈ A tal que:

Para una operación invertiva y asociativa, para cada x ∈ A el elemento y de la ecuación (1.4) es único (ejercicio). Tal elemento es denominado el inverso, bajo ∗, de x. En una estructura (A, ∗) asociativa y modulativa puede suceder que la condición de existencia de inverso no se cumpla para todos los elementos de A; si se cumple para algún elemento particular x, diremos que x es invertible (o regular o no singular) bajo ∗ y, consecuentemente, que y es el inverso de x.

(e) Distributiva con relación a si y solo si para todo x, y, z ∈ A se tienen:

La propiedad dada por (1.5) se denomina usualmente distributiva (de con relación a ) por la derecha, mientras que la dada por (1.6) lo será por la izquierda.

Algunas de las definiciones dadas pueden extenderse a operaciones binarias que no sean necesariamente leyes de composición interna. Por ejemplo, para una operación binaria : A × B → B, decimos que es modulativa a izquierda si y solo si existe e ∈ A tal que para todo x ∈ B se tiene e ∗ x = x. En este caso e es denominado un neutro a izquierda. De manera similar se puede definir elemento neutro a derecha para operaciones del tipo : A × B → A. Nótese así que para leyes de composición interna el neutro, si existe, lo es tanto a izquierda como a derecha. También es costumbre, para una operación : A × B → B, decir que un conjunto no vacío D ⊆ B es cerrado para si y solo si, siempre que se tengan x ∈ A, y ∈ D, se tiene también que (x ∗ y) ∈ D. Se dejan al lector otras posibles extensiones de las definiciones dadas. Diremos también que una estructura (A, ∗) es asociativa (o conmutativa, modulativa, etc.) si lo es la operación .

Si es una ley de composición interna en el conjunto A y B es un subconjunto de A, cerrado bajo , entonces la restricción de a B, usualmente notada ∗|B,


es también una ley de composición interna en B. Algunas de las propiedades ya definidas (conmutativa, asociativa, distributivas) claramente son válidas también para la restricción de a B, en caso de que se cumplan en A, diremos en tal caso que son hereditarias.2 Las propiedades (1.3) y (1.4), por su parte, se satisfacen –si se cumplen en A– para todo x ∈ B, pero no se garantiza la pertenencia del neutro e, o el inverso de x al conjunto B.

Ejemplo 1.2.1

1. La conocida estructura aditiva de los enteros (, +) es, como recordará el lector, asociativa, conmutativa, modulativa e invertiva. Una estructura tal, como se definirá después, es denominada un grupo abeliano. Aquí el elemento neutro (aditivo) es cero, 0, y cada entero x tiene un inverso aditivo −x. Por su parte la estructura multiplicativa (, ·) es asociativa, conmutativa y modulativa, pero no es invertiva. Solamente, como ya se mencionó, son invertibles el 1 y el 1 y, en cada caso, el inverso es el mismo elemento. Para enteros distintos de cero y de 1 y 1, por ejemplo 2, el inverso multiplicativo existe si se consideran como parte del conjunto de los racionales, es decir de la estructura (, ·), pero no es un entero. En el ejemplo considerado, el inverso de 2 es 0.5 = . Este ejemplo resalta la importancia de que una estructura depende tanto del conjunto como de la o las operaciones consideradas.

Grupos abelianos, como el caso de (, +), son también (, +), (, +), ( {0}, ·) y ( {0}, ·).

2. Consideremos el conjunto A = {a, b, c}. Una ley de composición interna sobre A debe asignar a cada par (x, y) ∈ A × A, es decir, a cada par de elementos de A, un elemento único del mismo conjunto. Se puede elegir arbitariamente tales “resultados” de la operación. En este caso, la operación puede definirse mediante una tabla; por ejemplo, las que se muestran a continuación.


En la primera fila y la primera columna de cualquiera de las tablas se muestran el símbolo de la operación y los elementos del conjunto A. El resultado de operar un elemento de una columna con uno de una fila es el elemento en la intersección de dichas fila y columna. Así, por ejemplo:


Nótese que en (A, ∗), a es un neutro a izquierda pero no a derecha (b ∗ a = c), mientras que en (A, ) es neutro tanto a derecha como a izquierda; es decir, es modulativa. Puesto que a ∗ b = bc se sigue que no es conmutativa. ¿Es asociativa? Puede verificarse que es asociativa, modulativa, invertiva y conmutativa; es decir, (A, ) es un grupo abeliano. Nótese que el inverso de b, bajo , es c y el de c es b. a, por su parte, es su propio inverso bajo .

3. Para un entero n ≥ 2 sea n = {0, 1, 2, . . ., n − 1}, el conjunto de los enteros no negativos menores que n. Por ejemplo:


Así, n es, en principio, un subconjunto del conjunto de los enteros. Es claro, sin embargo, que no es cerrado bajo la adición “usual” de enteros. Así, por ejemplo 1 + (n − 1) = n, pero n ∈ n. Para la multiplicación, si n > 2, tampoco el conjunto considerado es cerrado. Sin embargo, es un hecho conocido que el cociente de un entero no negativo entre n ≥ 2 tiene residuo menor que n. Así, podemos definir unas “nuevas” adición y multiplicación en n, tomando como resultados los residuos de la división entre n de la adición y multiplicación “usuales” de los elementos considerados, garantizando así la cerradura del conjunto bajo tales operaciones (adición y multiplicación módulo n).

Por ejemplo, si consideramos 6 = {0, 1, 2, 3, 4, 5}, entonces como “suma” de 3 y 4 tomamos el residuo de dividir 7 (la suma usual) entre 6. Así, en este caso, tenemos 3 + 4 = 1. Por su parte, 3(4) = 0 dado que el residuo de dividir 12 (producto usual de 3 por 4) entre 6 es 0. Las tablas de estas adición y multiplicación (módulo 6) se muestran abajo.


Nótese que ambas operaciones son conmutativas y que 0 y 1 siguen siendo los neutros aditivo y multiplicativo, respectivamente, en 6 (y, en general, en n) y que cada elemento tiene un inverso aditivo. Específicamente, el inverso aditivo de un elemento x ∈ n − {0} es n − x, dado que (n − x) + x = x + (n − x) = 0. Si siguiendo la notación familiar en los enteros, se denota por −x al inverso aditivo de x, tenemos entonces3:

0 = 0, −1 = 5, −2 = 4

3 = 3, −4 = 2, −5 = 1

Tal como en el caso de los enteros, y siguiendo la notación anterior, los únicos elementos invertibles (multiplicativamente) en 6 son 1 y 1 = 5 y si, nuevamente tomando “prestada” la notación multiplicativa para inversos en los números reales, para un elemento invertible x, notamos por x1 su inverso en 6, tenemos:

1−1 = 1

5−1 = 5

Es decir, al igual que en , cada uno es su propio inverso. Puede mostrarse fácilmente que para cualquier valor de n ≥ 2, en (n, ·) efectivamente 1 y n − 1 (el inverso aditivo de 1) son invertibles y cada uno es su propio inverso. Para n = 6, como muestra la tabla, son los únicos elementos invertibles, pero podrían, para otros valores de n, existir otros elementos invertibles. Como ejemplo considere en (9, ·) los elementos 1, 2, 4, 5, 7 y 8. Como se esperaba, por lo dicho antes, 1 y 8 son invertibles y cada uno es su propio inverso. Sin embargo, los otros elementos considerados también son invertibles. En efecto se tiene:

2(5) = 1

4(7) = 1

Por lo que 2−1 = 5, 5−1 = 2, 4−1 = 7, 7−1 = 4. Al lector puede parecerle sorprendente que bajo la multiplicación módulo n (en este caso n = 9), enteros no invertibles bajo la multiplicación usual lo sean en la estructura modular.

Dado un conjunto no vacío G, y una ley de composición interna en G, la estructura (G, ∗) es denominada un grupoide. Si la operación es asociativa se denominará un semigrupo. Un semigrupo tal que la operación sea además modulativa se denomina un monoide. Un monoide con la propiedad invertiva es un grupo. Si, además, la operación es conmutativa la estructura se denomina grupo conmutativo o grupo abeliano. En general, para grupoides, usaremos notación multiplicativa escribiendo xy en lugar de x ∗ y, así como 1G para referirnos al neutro de , en caso de existir, y también x1 para referirnos al inverso de x en caso de existir. Por supuesto, en estructuras particulares aditivas escribiremos 0G y −x, respectivamente, para el neutro y el inverso de x ∈ G. Así, tenemos


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Age restriction:
0+
Release date on Litres:
22 October 2025
Volume:
572 p. 687 illustrations
ISBN:
9789587893069
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Bookwire
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