Manual de Maxima 5.37.3: 23. Matrices y Álgebra Lineal

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# 23. Matrices y Álgebra Lineal

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## 23.1 Introducción a las matrices y el álgebra lineal

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### 23.1.1 Operador punto

El operador `.` realiza la multiplicación matricial y el producto escalar. Cuando los operandos son dos matrices columna o matrices fila `a` y `b`, la expresión `a.b` es equivalente a `sum (a[i]*b[i], i, 1, length(a))`. Si `a` y `b` no son complejos, estamos en el caso del producto escalar. En caso de ser `a` y `b` vectores en el campo complejo, el producto escalar se define como `conjugate(a).b`; la función `innerproduct` del paquete `eigen` realiza el producto escalar complejo.

Cuando los operandos son matrices de índole más general, el resultado que se obtiene es el producto matricial de `a` por `b`. El número de filas de `b` debe ser igual al número de columnas de `a`, y el resultado tiene un número de filas igual al de `a` y un número de columnas igual al de `b`.

Al objeto de distinguir `.` como operador aritmético del punto decimal de la notación en coma flotante, puede ser necesario dejar espacios a ambos lados. Por ejemplo, `5.e3` es `5000.0` pero `5 . e3` es `5` por `e3`.

Hay algunas variables globales que controlan la simplificación de expresiones que contengan al operador `.`, a saber, `dot`, `dot0nscsimp`, `dot0simp`, `dot1simp`, `dotassoc`, `dotconstrules`, `dotdistrib`, `dotexptsimp`, `dotident`, y `dotscrules`.

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### 23.1.2 Vectores

El paquete `vect` define funciones para análisis vectorial. Para cargar el paquete en memoria se debe hacer `load ("vect")` y con `demo ("vect")` se presenta una demostración sobre las funciones del paquete.

El paquete de análisis vectorial puede combinar y simplificar expresiones simbólicas que incluyan productos escalares y vectoriales, junto con los operadores de gradiente, divergencia, rotacional y laplaciano. La distribución de estos operadores sobre sumas o productos se gobierna por ciertas variables, al igual que otras transformaciones, incluida la expansión en componentes en cualquier sistema de coordenadas especificado. También hay funciones para obtener el potencial escalar o vectorial de un campo.

El paquete `vect` contiene las siguientes funciones: `vectorsimp`, `scalefactors`, `express`, `potential` y `vectorpotential`.

Por defecto, el paquete `vect` no declara el operador `.` como conmutativo. Para transformarlo en conmutativo, se debe ejecutar previamente la instrucción `declare(".", commutative)`.

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### 23.1.3 Paquete eigen

El paquete `eigen` contiene funciones para el cálculo simbólico de valores y vectores propios. Maxima carga el paquete automáticamente si se hace una llamada a cualquiera de las dos funciones `eigenvalues` o `eigenvectors`. El paquete se puede cargar de forma explícita mediante `load ("eigen")`.

La instrucción `demo ("eigen")` hace una demostración de las funciones de este paquete; `batch ("eigen")` realiza la misma demostración pero sin pausas entre los sucesivos cálculos.

Las funciones del paquete `eigen` son `innerproduct`, `unitvector`, `columnvector`, `gramschmidt`, `eigenvalues`, `eigenvectors`, `uniteigenvectors` y `similaritytransform`.

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## 23.2 Funciones y variables para las matrices y el álgebra lineal

Función: addcol (M, lista_1, ..., lista_n)

  Añade la/s columna/s dada/s por la/s lista/s (o matrices) a la matriz M.

Función: addrow (M, lista_1, ..., lista_n)

  Añade la/s fila/s dada/s por la/s lista/s (o matrices) a la matriz M.

Función: adjoint (M)

  Devuelve el adjunto de la matriz M. La matriz adjunta es la transpuesta de la matriz de cofactores de M.

Función: augcoefmatrix ([eqn_1, ..., eqn_m], [x_1, ..., x_n])

  Devuelve la matriz aumentada de coeficientes del sistema de ecuaciones lineales eqn_1, ..., eqn_m de variables x_1, ..., x_n. Se trata de la matriz de coeficientes con una columna adicional para los términos constantes de cada ecuación, es decir, aquellos términos que no dependen de las variables x_1, ..., x_n.

      (%i1) m: [2*x - (a - 1)*y = 5*b, c + b*y + a*x = 0]$
      (%i2) augcoefmatrix (m, [x, y]);
                             [ 2  1 - a  - 5 b ]
      (%o2)                  [                 ]
                             [ a    b      c   ]

Función: cauchy_matrix ([x_1,x_2, ..., x_m], [y_1,y_2, ..., y_n])
Función: cauchy_matrix ([x_1,x_2, ..., x_n])

  Devuelve una matriz de Cauchy n by m de elementos a[i,j] = 1/(x_i+y_i). El segundo elemento de `cauchy_matrix` es opcional, y en caso de no estar presente, los elementos serán de la forma a[i,j] = 1/(x_i+x_j).

  Observación: en la literatura, la matriz de Cauchy se define a veces con sus elementos de la forma a[i,j] = 1/(x_i-y_i).

  Ejemplos:

      (%i1) cauchy_matrix([x1,x2],[y1,y2]);
                            [    1        1    ]
                            [ -------  ------- ]
                            [ y1 + x1  y2 + x1 ]
      (%o1)                 [                  ]
                            [    1        1    ]
                            [ -------  ------- ]
                            [ y1 + x2  y2 + x2 ]

      (%i2) cauchy_matrix([x1,x2]);
                            [   1         1    ]
                            [  ----    ------- ]
                            [  2 x1    x2 + x1 ]
      (%o2)                 [                  ]
                            [    1       1     ]
                            [ -------   ----   ]
                            [ x2 + x1   2 x2   ]

Función: charpoly (M, x)

  Calcula el polinomio característico de la matriz M respecto de la variable x. Esto es, `determinant (M - diagmatrix (length (M), x))`.

      (%i1) a: matrix ([3, 1], [2, 4]);
                                  [ 3  1 ]
      (%o1)                       [      ]
                                  [ 2  4 ]
      (%i2) expand (charpoly (a, lambda));
                                 2
      (%o2)                lambda  - 7 lambda + 10
      (%i3) (programmode: true, solve (%));
      (%o3)               [lambda = 5, lambda = 2]
      (%i4) matrix ([x1], [x2]);
                                   [ x1 ]
      (%o4)                        [    ]
                                   [ x2 ]
      (%i5) ev (a . % - lambda*%, %th(2)[1]);
                                [ x2 - 2 x1 ]
      (%o5)                     [           ]
                                [ 2 x1 - x2 ]
      (%i6) %[1, 1] = 0;
      (%o6)                     x2 - 2 x1 = 0
      (%i7) x2^2 + x1^2 = 1;
                                  2     2
      (%o7)                     x2  + x1  = 1
      (%i8) solve ([%th(2), %], [x1, x2]);
                        1               2
      (%o8) [[x1 = - -------, x2 = - -------],
                     sqrt(5)         sqrt(5)

                                                   1             2
                                          [x1 = -------, x2 = -------]]
                                                sqrt(5)       sqrt(5)

Función: coefmatrix ([eqn_1, ..., eqn_m], [x_1, ..., x_n])

  Devuelve la matriz de coeficientes para las variables x_1, ..., x_n del sistema de ecuaciones lineales eqn_1, ..., eqn_m.

      (%i1) coefmatrix([2*x-(a-1)*y+5*b = 0, b*y+a*x = 3], [x,y]);
                                       [ 2  1 - a ]
      (%o1)                            [          ]
                                       [ a    b   ]

Función: col (M, i)

  Devuelve la i-ésima columna de la matriz M. El resultado es una matriz de una sola columna.

Función: columnvector (L)
Función: covect (L)

  Devuelve una matriz con una columna y `length (L)` filas, conteniendo los elementos de la lista L.

  La llamada `covect` es un sinónimo de `columnvector`.

  Es necesario cargar la función haciendo `load ("eigen")`.

  Ejemplo:

      (%i1) load ("eigen")$
      Warning - you are redefining the Macsyma function eigenvalues
      Warning - you are redefining the Macsyma function eigenvectors
      (%i2) columnvector ([aa, bb, cc, dd]);
                                   [ aa ]
                                   [    ]
                                   [ bb ]
      (%o2)                        [    ]
                                   [ cc ]
                                   [    ]
                                   [ dd ]

Función: copymatrix (M)

  Devuelve una copia de la matriz M. Esta es la única manera de obtener una réplica de M además de la de copiar elemento a elemento.

  Nótese que una asignación de una matriz a otra, como en `m2: m1`, no hace una copia de `m1`. Asignaciones del tipo `m2 [i,j]: x` o `setelmx (x, i, j, m2` también modifica `m1 [i,j]`. Si se crea una copia con `copymatrix` y luego se hacen asignaciones se tendrá una copia separada y modificada.

Función: determinant (M)

  Calcula el determinante de M por un método similar al de eliminación de Gauss

  La forma del resultado depende del valor asignado a `ratmx`.

  Existe una rutina especial para calcular determinantes de matrices con elementos dispersas, la cual será invocada cuando las variables `ratmx` y `sparse` valgan ambas `true`.

Variable opcional: detout

  Valor por defecto: `false`

  Cuando `detout` vale `true`, el determinante de la matriz cuya inversa se calcula aparece como un factor fuera de la matriz.

  Para que esta variable surta efecto, `doallmxops` y `doscmxops` deberían tener el valor `false` (véanse sus descripciones). Alternativamente, esta variable puede ser suministrada a `ev`.

  Ejemplo:

      (%i1) m: matrix ([a, b], [c, d]);
                                  [ a  b ]
      (%o1)                       [      ]
                                  [ c  d ]
      (%i2) detout: true$
      (%i3) doallmxops: false$
      (%i4) doscmxops: false$
      (%i5) invert (m);
                                [  d   - b ]
                                [          ]
                                [ - c   a  ]
      (%o5)                     ------------
                                 a d - b c

Función: diagmatrix (n, x)

  Devuelve una matriz diagonal de orden n con los elementos de la diagonal todos ellos iguales a x. La llamada `diagmatrix (n, 1)` devuelve una matriz identidad (igual que `ident (n)`).

  La variable n debe ser un número entero, en caso contrario `diagmatrix` envía un mensaje de error.

  x puede ser cualquier tipo de expresión, incluso otra matriz. Si x es una matriz, no se copia; todos los elementos de la diagonal son iguales a x.

Variable opcional: doallmxops

  Valor por defecto: `true`

  Cuando `doallmxops` vale `true`, todas las operaciones relacionadas con matrices son llevadas a cabo. Cuando es `false`, entonces las selecciones para `dot` controlan las operaciones a ejecutar.

Variable opcional: domxexpt

  Valor por defecto: `true`

  Cuando `domxexpt` vale `true`, un exponente matricial, como `exp (M)` donde M es una matriz, se interpreta como una matriz cuyo elemento `[i,j` es igual a `exp (m[i,j])`. En otro caso, `exp (M)` se evalúa como `exp (ev(M))`.

  La variable `domxexpt` afecta a todas las expresiones de la forma `base^exponente` donde base es una expresión escalar o constante y exponente es una lista o matriz.

  Ejemplo:

      (%i1) m: matrix ([1, %i], [a+b, %pi]);
                               [   1    %i  ]
      (%o1)                    [            ]
                               [ b + a  %pi ]
      (%i2) domxexpt: false$
      (%i3) (1 - c)^m;
                                   [   1    %i  ]
                                   [            ]
                                   [ b + a  %pi ]
      (%o3)                 (1 - c)
      (%i4) domxexpt: true$
      (%i5) (1 - c)^m;
                        [                      %i  ]
                        [    1 - c      (1 - c)    ]
      (%o5)             [                          ]
                        [        b + a         %pi ]
                        [ (1 - c)       (1 - c)    ]

Variable opcional: domxmxops

  Valor por defecto: `true`

  Cuando `domxmxops` vale `true`, se realizan todas las operaciones entre matrices o entre matrices y listas (pero no las operaciones entre matrices y escalares); si esta variable es `false` tales operaciones no se realizan.

Variable opcional: domxnctimes

  Valor por defecto: `false`

  Cuando `domxnctimes` vale `true`, se calculan los productos no conmutativos entre matrices.

Variable opcional: dontfactor

  Valor por defecto: `[]`

  En `dontfactor` puede guardarse una lista de variables respecto de las cuales no se realizarán factorizaciones. Inicialmente, la lista está vacía.

Variable opcional: doscmxops

  Valor por defecto: `false`

  Cuando `doscmxops` vale `true`, se realizan las operaciones entre escalares y matrices.

Variable opcional: doscmxplus

  Valor por defecto: `false`

  Cuando `doscmxplus` vale `true`, las operaciones entre escalares y matrices dan como resultado una matriz.

Variable opcional: dot0nscsimp

  Valor por defecto: `true`

  (Esta descripción no está clara en la versión inglesa original.)

Variable opcional: dotassoc

  Valor por defecto: `true`

  Cuando `dotassoc` vale `true`, una expresión como `(A.B).C` se transforma en `A.(B.C)`.

Variable opcional: dotconstrules

  Valor por defecto: `true`

  Cuando `dotconstrules` vale `true`, un producto no conmutativo de una constante con otro término se transforma en un producto conmutativo.

Variable opcional: dotdistrib

  Valor por defecto: `false`

  Cuando `dotdistrib` vale `true`, una expresión como `A.(B + C)` se transforma en `A.B + A.C`.

Variable opcional: dotexptsimp

  Valor por defecto: `true`

  Cuando `dotexptsimp` vale `true`, una expresión como `A.A` se transforma en `A^^2`.

Variable opcional: dotident

  Valor por defecto: 1

  El valor de la variable `dotident` es el resultado devuelto por `X^^0`.

Variable opcional: dotscrules

  Valor por defecto: `false`

  Cuando `dotscrules` vale `true`, una expresión como `A.SC` o `SC.A` se transforma en `SC*A` y `A.(SC*B)` en `SC*(A.B)`.

Función: echelon (M)

  Devuelve la forma escalonada de la matriz M, obtenida por eliminación gaussiana. La forma escalonada se calcula a partir de M mediante operaciones elementales con sus filas, de tal manera que el primer elemento no nulo de cada fila en la matriz resultado es la unidad y que cada elemento de la columna por debajo del primer uno de cada fila sean todos ceros.

  La función `triangularize` también lleva a cabo la eliminación gaussiana, pero no normaliza el primer elemento no nulo de cada fila.

  Otras funciones, como `lu_factor` y `cholesky`, también dan como resultados matrices triangularizadas.

      (%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
                             [  3   7  aa  bb ]
                             [                ]
      (%o1)                  [ - 1  8  5   2  ]
                             [                ]
                             [  9   2  11  4  ]
      (%i2) echelon (M);
                        [ 1  - 8  - 5      - 2     ]
                        [                          ]
                        [         28       11      ]
                        [ 0   1   --       --      ]
      (%o2)             [         37       37      ]
                        [                          ]
                        [              37 bb - 119 ]
                        [ 0   0    1   ----------- ]
                        [              37 aa - 313 ]

Función: eigenvalues (M)
Función: eivals (M)

  Devuelve una lista con dos sublistas. La primera sublista la forman los valores propios de la matriz M y la segunda sus multiplicidades correspondientes.

  El nombre `eivals` es un sinónimo de `eigenvalues`.

  La función `eigenvalues` llama a la función `solve` para calcular las raíces del polinomio característico de la matriz. En ocasiones, `solve` no podrá encontrar dichas raíces, en cuyo caso otras funciones de este paquete no trabajarán correctamente, a excepción de `innerproduct`, `unitvector`, `columnvector` y `gramschmidt`.

  En algunos casos los valores propios encontrados por `solve` serán expresiones complicadas, las cuales se podrán simplificar haciendo uso de otras funciones.

  El paquete `eigen.mac` se carga en memoria de forma automática cuando se invocan `eigenvalues` o `eigenvectors`. Si `eigen.mac` no está ya cargado, `load ("eigen")` lo carga. Tras la carga, todas las funciones y variables del paquete estarán activas.

Función: eigenvectors (M)
Función: eivects (M)

  Calcula los vectores propios de la matriz M. El resultado devuelto es una lista con dos elementos; el primero está formado por dos listas, la primera con los valores propios de M y la segunda con sus respectivas multiplicidades, el segundo elemento es una lista de listas de vectores propios, una por cada valor propio, pudiendo haber uno o más vectores propios en cada lista.

  Tomando la matriz M como argumento, devuelve una lista de listas, la primera de las cuales es la salida de `eigenvalues` y las siguientes son los vectorios propios de la matriz asociados a los valores propios correspondientes. Los vectores propios calculados son los vectores propios por la derecha.

  El nombre `eivects` es un sinónimo de `eigenvectors`.

  El paquete `eigen.mac` se carga en memoria de forma automática cuando se invocan `eigenvalues` o `eigenvectors`. Si `eigen.mac` no está ya cargado, `load ("eigen")` lo carga. Tras la carga, todas las funciones y variables del paquete estarán activas.

  Las variables que afectan a esta función son:

  `nondiagonalizable` toma el valor `true` o `false` dependiendo de si la matriz no es diagonalizable o diagonalizable tras la ejecución de `eigenvectors`.

  `hermitianmatrix`, si vale `true`, entonces los vectores propios degenerados de la matriz hermítica son ortogonalizados mediante el algoritmo de Gram-Schmidt.

  `knowneigvals`, si vale `true`, entonces el paquete `eigen` da por sentado que los valores propios de la matriz son conocidos por el usuario y almacenados en la variable global `listeigvals`. `listeigvals` debería ser similar a la salida de `eigenvalues`.

  La función `algsys` se utiliza aquí para calcular los vectores propios. A veces, `algsys` no podrá calcular una solución. En algunos casos, será posible simplificar los valores propios calculándolos en primer lugar con `eigenvalues` y luego utilizando otras funciones para simplificarlos. Tras la simplificación, `eigenvectors` podrá ser llamada otra vez con la variable `knowneigvals` ajustada al valor `true`.

  Véase también `eigenvalues`.

  Ejemplos:

  Una matriz con un único vector propio por cada valor propio.

      (%i1) M1 : matrix ([11, -1], [1, 7]);
                                 [ 11  - 1 ]
      (%o1)                      [         ]
                                 [ 1    7  ]
      (%i2) [vals, vecs] : eigenvectors (M1);
      (%o2) [[[9 - sqrt(3), sqrt(3) + 9], [1, 1]],
                              [[[1, sqrt(3) + 2]], [[1, 2 - sqrt(3)]]]]
      (%i3) for i thru length (vals[1]) do disp (val[i] = vals[1][i],
        mult[i] = vals[2][i], vec[i] = vecs[i]);
                             val  = 9 - sqrt(3)
                                1

                                  mult  = 1
                                      1

                          vec  = [[1, sqrt(3) + 2]]
                             1

                             val  = sqrt(3) + 9
                                2

                                  mult  = 1
                                      2

                          vec  = [[1, 2 - sqrt(3)]]
                             2

      (%o3)                         done

  Una matriz con dos vectores propios para uno de los valores propios.

      (%i1) M1 : matrix ([0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 0], [0, 0, 0, 2]);
                               [ 0  1  0  0 ]
                               [            ]
                               [ 0  0  0  0 ]
      (%o1)                    [            ]
                               [ 0  0  2  0 ]
                               [            ]
                               [ 0  0  0  2 ]
      (%i2) [vals, vecs] : eigenvectors (M1);
      (%o2) [[[0, 2], [2, 2]], [[[1, 0, 0, 0]],
                                         [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]]]
      (%i3) for i thru length (vals[1]) do disp (val[i] = vals[1][i],
        mult[i] = vals[2][i], vec[i] = vecs[i]);
                                  val  = 0
                                     1

                                  mult  = 2
                                      1

                            vec  = [[1, 0, 0, 0]]
                               1

                                  val  = 2
                                     2

                                  mult  = 2
                                      2

                     vec  = [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]
                        2

      (%o3)                         done

Función: ematrix (m, n, x, i, j)

  Devuelve una matriz de orden m por n, con todos sus elementos nulos, excepto el que ocupa la posición `[i, j]`, que es igual a x.

Función: entermatrix (m, n)

  Devuelve una matriz de orden m por n, cuyos elementos son leidos de forma interactiva.

  Si n es igual a m, Maxima pregunta por el tipo de matriz (diagonal, simétrica, antisimétrica o general) y luego por cada elemento. Cada respuesta introducida por el usuario debe terminar con un punto y coma `;` o con un signo de dólar `$`.

  Si n y m no son iguales, Maxima pregunta por el valor de cada elemento.

  Los elementos de la matriz pueden ser cualquier tipo de expresión, que en todo caso será evaluada. `entermatrix` evalúa sus argumentos.

      (%i1) n: 3$
      (%i2) m: entermatrix (n, n)$

      Is the matrix  1. Diagonal  2. Symmetric  3. Antisymmetric
         4. General
      Answer 1, 2, 3 or 4 :
      1$
      Row 1 Column 1:
      (a+b)^n$
      Row 2 Column 2:
      (a+b)^(n+1)$
      Row 3 Column 3:
      (a+b)^(n+2)$

      Matrix entered.
      (%i3) m;
                      [        3                     ]
                      [ (b + a)      0         0     ]
                      [                              ]
      (%o3)           [                  4           ]
                      [    0      (b + a)      0     ]
                      [                              ]
                      [                            5 ]
                      [    0         0      (b + a)  ]

Función: genmatrix (a, i_2, j_2, i_1, j_1)
Función: genmatrix (a, i_2, j_2, i_1)
Función: genmatrix (a, i_2, j_2)

  Devuelve una matriz generada a partir de a, siendo `a[i_1,j_1]` el elemento superior izquierdo y `a[i_2,j_2]` el inferior derecho de la matriz. Aquí a se declara como una arreglo (creado por `array`, pero no por `make_array`), o un array no declarado, o una función array, o una expresión lambda de dos argumentos. (An array function is created like other functions with `:=` or `define`, but arguments are enclosed in square brackets instead of parentheses.)

  Si se omite j_1, entonces se le asigna el valor i_1. Si tanto j_1 como i_1 se omiten, a las dos variables se le asigna el valor 1.

  Si un elemento `i,j` del arreglo no está definido, se le asignará el elemento simbólico `a[i,j]`.

      (%i1) h [i, j] := 1 / (i + j - 1);
                                          1
      (%o1)                  h     := ---------
                              i, j    i + j - 1
      (%i2) genmatrix (h, 3, 3);
                                 [    1  1 ]
                                 [ 1  -  - ]
                                 [    2  3 ]
                                 [         ]
                                 [ 1  1  1 ]
      (%o2)                      [ -  -  - ]
                                 [ 2  3  4 ]
                                 [         ]
                                 [ 1  1  1 ]
                                 [ -  -  - ]
                                 [ 3  4  5 ]
      (%i3) array (a, fixnum, 2, 2);
      (%o3)                           a
      (%i4) a [1, 1] : %e;
      (%o4)                          %e
      (%i5) a [2, 2] : %pi;
      (%o5)                          %pi
      (%i6) genmatrix (a, 2, 2);
                                 [ %e   0  ]
      (%o6)                      [         ]
                                 [ 0   %pi ]
      (%i7) genmatrix (lambda ([i, j], j - i), 3, 3);
                               [  0    1   2 ]
                               [             ]
      (%o7)                    [ - 1   0   1 ]
                               [             ]
                               [ - 2  - 1  0 ]
      (%i8) genmatrix (B, 2, 2);
                              [ B      B     ]
                              [  1, 1   1, 2 ]
      (%o8)                   [              ]
                              [ B      B     ]
                              [  2, 1   2, 2 ]

Función: gramschmidt (x)
Función: gramschmidt (x, F)

  Ejecuta el algoritmo de ortogonalización de Gram-Schmidt sobre x, que puede ser una matriz o una lista de listas. La función `gramschmidt` no altera el valor de x. El producto interno por defecto empleado en `gramschmidt` es `innerproduct`, o F, si se ha hecho uso de esta opción.

  Si x es una matriz, el algoritmo se aplica a las filas de x. Si x es una lista de listas, el algoritmo se aplica a las sublistas, las cuales deben tener el mismo número de miembros. En cualquier caso, el valor devuelto es una lista de listas, cuyas sublistas son ortogonales.

  La función `factor` es invocada en cada paso del algoritmo para simplificar resultados intermedios. Como consecuencia, el valor retornado puede contener enteros factorizados.

  El nombre `gschmit` es sinónimo de `gramschmidt`.

  Es necesario cargar la función haciendo `load ("eigen")`.

  Ejemplo:

  Algoritmo de Gram-Schmidt utilizando el producto interno por defecto.

      (%i1) load (eigen)$
      (%i2) x: matrix ([1, 2, 3], [9, 18, 30], [12, 48, 60]);
                               [ 1   2   3  ]
                               [            ]
      (%o2)                    [ 9   18  30 ]
                               [            ]
                               [ 12  48  60 ]
      (%i3) y: gramschmidt (x);
                             2      2            4     3
                            3      3   3 5      2  3  2  3
      (%o3)  [[1, 2, 3], [- ---, - --, ---], [- ----, ----, 0]]
                            2 7    7   2 7       5     5
      (%i4) map (innerproduct, [y[1], y[2], y[3]], [y[2], y[3], y[1]]);
      (%o4)                       [0, 0, 0]

  Algoritmo de Gram-Schmidt utilizando un producto interno especificado por el usuario.

      (%i1) load (eigen)$
      (%i2) ip (f, g) := integrate (f * g, u, a, b);
      (%o2)          ip(f, g) := integrate(f g, u, a, b)
      (%i3) y : gramschmidt ([1, sin(u), cos(u)], ip), a= -%pi/2, b=%pi/2;
                                     %pi cos(u) - 2
      (%o3)              [1, sin(u), --------------]
                                          %pi
      (%i4) map (ip, [y[1], y[2], y[3]], [y[2], y[3], y[1]]), a= -%pi/2, b=%pi/2;
      (%o4)                       [0, 0, 0]

Función: ident (n)

  Devuelve la matriz identidad de orden n.

Función: innerproduct (x, y)
Función: inprod (x, y)

  Devuelve el producto interior o escalar de x por y, que deben ser listas de igual longitud, o ambas matrices columa o fila de igual longitud. El valor devuelto es `conjugate (x) . y`, donde `.` es el operador de multiplicación no conmutativa.

  Es necesario cargar la función haciendo `load ("eigen")`.

  El nombre `inprod` es sinónimo de `innerproduct`.

Función: invert (M)

  Devuelve la inversa de la matriz M, calculada por el método del adjunto.

  La implementación actual no es eficiente para matrices de orden grande.

  Cuando `detout` vale `true`, el determinante se deja fuera de la inversa a modo de factor escalar.

  Los elementos de la matriz inversa no se expanden. Si M tiene elementos polinómicos, se puede mejorar el aspecto del resultado haciendo `expand (invert (m)), detout`.

  Véase la descripción de `^^` (exponente no conmutativo) para información sobre otro método para invertir matrices.

Función: list_matrix_entries (M)

  Devuelve una lista con todos los elementos de la matriz M.

  Ejemplo:

      (%i1) list_matrix_entries(matrix([a,b],[c,d]));
      (%o1)                     [a, b, c, d]

Variable opcional: lmxchar

  Valor por defecto: `[`

  La variable `lmxchar` guarda el carácter a mostrar como delimitador izquierdo de la matriz. Véase también `rmxchar`.

  Ejemplo:

      (%i1) lmxchar: "|"$
      (%i2) matrix ([a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]);
                                 | a  b  c ]
                                 |         ]
      (%o2)                      | d  e  f ]
                                 |         ]
                                 | g  h  i ]

Función: matrix (fila_1, ..., fila_n)

  Devuelve una matriz rectangular con las filas fila_1, ..., fila_n. Cada fila es una lista de expresiones. Todas las filas deben tener el mismo número de miembros.

  Las operaciones `+` (suma), `-` (resta), `*` (multiplicación) y `/` (división), se llevan a cabo elemento a elemento cuando los operandos son dos matrices, un escalar y una matriz o una matriz con un escalar. La operación `^` (exponenciación, equivalente a `**`) se lleva cabo también elemento a elemento si los operandos son un escalr y una matriz o uma matriz y un escalar, pero no si los operandos son dos matrices.

  El producto matricial se representa con el operador de multiplicación no conmutativa `.`. El correspondiente operador de exponenciación no conmutativa es `^^`. Dada la matriz `A`, `A.A = A^^2` y `A^^-1` es la inversa de A, si existe.

  Algunas variables controlan la simplificación de expresiones que incluyan estas operaciones: `doallmxops`, `domxexpt`, `domxmxops`, `doscmxops` y `doscmxplus`.

  Hay otras opciones adicionales relacionadas con matrices: `lmxchar`, `rmxchar`, `ratmx`, `listarith`, `detout`, `scalarmatrix` y `sparse`.

  Hay también algunas funciones que admiten matrices como argumentos o que devuelven resultados matriciales: `eigenvalues`, `eigenvectors`, `determinant`, `charpoly`, `genmatrix`, `addcol`, `addrow`, `copymatrix`, `transpose`, `echelon` y `rank`.

  Ejemplos:

  - Construcción de matrices a partir de listas.

      (%i1) x: matrix ([17, 3], [-8, 11]);
                                 [ 17   3  ]
      (%o1)                      [         ]
                                 [ - 8  11 ]
      (%i2) y: matrix ([%pi, %e], [a, b]);
                                 [ %pi  %e ]
      (%o2)                      [         ]
                                 [  a   b  ]

  - Suma elemento a elemento.

      (%i3) x + y;
                            [ %pi + 17  %e + 3 ]
      (%o3)                 [                  ]
                            [  a - 8    b + 11 ]

  - Resta elemento a elemento.

      (%i4) x - y;
                            [ 17 - %pi  3 - %e ]
      (%o4)                 [                  ]
                            [ - a - 8   11 - b ]

  - Multiplicación elemento a elemento.

      (%i5) x * y;
                              [ 17 %pi  3 %e ]
      (%o5)                   [              ]
                              [ - 8 a   11 b ]

  - División elemento a elemento.

      (%i6) x / y;
                              [ 17       - 1 ]
                              [ ---  3 %e    ]
                              [ %pi          ]
      (%o6)                   [              ]
                              [   8    11    ]
                              [ - -    --    ]
                              [   a    b     ]

  - Matriz elevada a un exponente escalar, operación elemento a elemento.

      (%i7) x ^ 3;
                               [ 4913    27  ]
      (%o7)                    [             ]
                               [ - 512  1331 ]

  - Base escalar y exponente matricial, operación elemento a elemento.

      (%i8) exp(y);
                               [   %pi    %e ]
                               [ %e     %e   ]
      (%o8)                    [             ]
                               [    a     b  ]
                               [  %e    %e   ]

  - Base y exponente matriciales. Esta operación no se realiza elemento a elemento.

      (%i9) x ^ y;
                                      [ %pi  %e ]
                                      [         ]
                                      [  a   b  ]
                           [ 17   3  ]
      (%o9)                [         ]
                           [ - 8  11 ]

  - Multiplicación matricial no conmutativa.

      (%i10) x . y;
                        [ 3 a + 17 %pi  3 b + 17 %e ]
      (%o10)            [                           ]
                        [ 11 a - 8 %pi  11 b - 8 %e ]
      (%i11) y . x;
                      [ 17 %pi - 8 %e  3 %pi + 11 %e ]
      (%o11)          [                              ]
                      [  17 a - 8 b     11 b + 3 a   ]

  - Exponenciación matricial no conmutativa. Una base escalar b elevada a un exponente matricial M se lleva a cabo elemento a elemento y por lo tanto `b^^m` equivale a `b^m`.

      (%i12) x ^^ 3;
                              [  3833   1719 ]
      (%o12)                  [              ]
                              [ - 4584  395  ]
      (%i13) %e ^^ y;
                               [   %pi    %e ]
                               [ %e     %e   ]
      (%o13)                   [             ]
                               [    a     b  ]
                               [  %e    %e   ]

  - Una matriz elevada al exponente -1 con el operador de exponenciación no conmutativa equivale a la matriz inversa, si existe.

      (%i14) x ^^ -1;
                               [ 11      3  ]
                               [ ---  - --- ]
                               [ 211    211 ]
      (%o14)                   [            ]
                               [  8    17   ]
                               [ ---   ---  ]
                               [ 211   211  ]
      (%i15) x . (x ^^ -1);
                                  [ 1  0 ]
      (%o15)                      [      ]
                                  [ 0  1 ]

Función: matrixmap (f, M)

  Devuelve una matriz con el elemento `i,j` igual a `f(M[i,j])`.

  Véanse también `map`, `fullmap`, `fullmapl` y `apply`.

Función: matrixp (expr)

  Devuelve `true` si expr es una matriz, en caso contrario `false`.

Variable opcional: matrix_element_add

  Valor por defecto: `+`

  La variable `matrix_element_add` guarda el símbolo del operador a ejecutar en lugar de la suma en el producto matricial; a `matrix_element_add` se le puede asignar cualquier operador n-ario (esto es, una función que admite cualquier número de argumentos). El valor asignado puede ser el nombre de un operador encerrado entre apóstrofos, el nombre de una función o una expresión lambda.

  Véanse también `matrix_element_mult` y `matrix_element_transpose`.

  Ejemplo:

      (%i1) matrix_element_add: "*"$
      (%i2) matrix_element_mult: "^"$
      (%i3) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]);
                                 [ a  b  c ]
      (%o3)                      [         ]
                                 [ d  e  f ]
      (%i4) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]);
                                 [ u  v  w ]
      (%o4)                      [         ]
                                 [ x  y  z ]
      (%i5) aa . transpose (bb);
                           [  u  v  w   x  y  z ]
                           [ a  b  c   a  b  c  ]
      (%o5)                [                    ]
                           [  u  v  w   x  y  z ]
                           [ d  e  f   d  e  f  ]

Variable opcional: matrix_element_mult

  Valor por defecto: `*`

  La variable `matrix_element_mult` guarda el símbolo del operador a ejecutar en lugar de la multiplicación en el producto matricial; a `matrix_element_mult` se le puede asignar cualquier operador binario. El valor asignado puede ser el nombre de un operador encerrado entre apóstrofos, el nombre de una función o una expresión lambda.

  El operador `.` puede ser una opción útil en determinados contextos.

  Véanse también `matrix_element_add` y `matrix_element_transpose`.

  Ejemplo:

      (%i1) matrix_element_add: lambda ([[x]], sqrt (apply ("+", x)))$
      (%i2) matrix_element_mult: lambda ([x, y], (x - y)^2)$
      (%i3) [a, b, c] . [x, y, z];
                                2          2          2
      (%o3)         sqrt((c - z)  + (b - y)  + (a - x) )
      (%i4) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]);
                                 [ a  b  c ]
      (%o4)                      [         ]
                                 [ d  e  f ]
      (%i5) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]);
                                 [ u  v  w ]
      (%o5)                      [         ]
                                 [ x  y  z ]
      (%i6) aa . transpose (bb);
                     [             2          2          2  ]
                     [ sqrt((c - w)  + (b - v)  + (a - u) ) ]
      (%o6)  Col 1 = [                                      ]
                     [             2          2          2  ]
                     [ sqrt((f - w)  + (e - v)  + (d - u) ) ]

                               [             2          2          2  ]
                               [ sqrt((c - z)  + (b - y)  + (a - x) ) ]
                       Col 2 = [                                      ]
                               [             2          2          2  ]
                               [ sqrt((f - z)  + (e - y)  + (d - x) ) ]

Variable opcional: matrix_element_transpose

  Valor por defecto: `false`

  La variable `matrix_element_transpose` es una operación que se aplica a cada elemento de una matriz a la que se le calcula la transpuesta. A `matrix_element_mult` se le puede asignar cualquier operador unitario. El valor asignado puede ser el nombre de un operador encerrador entre apóstrofos, el nombre de una función o una expresión lambda.

  Cuando `matrix_element_transpose` es igual a `transpose`, la función `transpose` se aplica a cada elemento. Cuando `matrix_element_transpose` es igual a `nonscalars`, la función `transpose` se aplica a todos los elementos no escalares. Si alguno de los elementos es un átomo, la opción `nonscalars` se aplica `transpose` sólo si el átomo se declara no escalar, mientras que la opción `transpose` siempre aplica `transpose`.

  La opción por defecto, `false`, significa que no se aplica ninguna operación.

  Véanse también `matrix_element_add` y `matrix_element_mult`.

  Ejemplos:

      (%i1) declare (a, nonscalar)$
      (%i2) transpose ([a, b]);
                              [ transpose(a) ]
      (%o2)                   [              ]
                              [      b       ]
      (%i3) matrix_element_transpose: nonscalars$
      (%i4) transpose ([a, b]);
                              [ transpose(a) ]
      (%o4)                   [              ]
                              [      b       ]
      (%i5) matrix_element_transpose: transpose$
      (%i6) transpose ([a, b]);
                              [ transpose(a) ]
      (%o6)                   [              ]
                              [ transpose(b) ]
      (%i7) matrix_element_transpose:
                 lambda ([x], realpart(x) - %i*imagpart(x))$
      (%i8) m: matrix ([1 + 5*%i, 3 - 2*%i], [7*%i, 11]);
                           [ 5 %i + 1  3 - 2 %i ]
      (%o8)                [                    ]
                           [   7 %i       11    ]
      (%i9) transpose (m);
                            [ 1 - 5 %i  - 7 %i ]
      (%o9)                 [                  ]
                            [ 2 %i + 3    11   ]

Función: mattrace (M)

  Devuelve la traza (esto es, la suma de los elementos de la diagonal principal) de la matriz cuadrada M.

  Para disponer de esta función es necesario cargar el paquete haciendo `load ("nchrpl")`.

Función: minor (M, i, j)

  Devuelve el menor `(i, j)` de la matriz M. Esto es, la propia matriz M, una vez extraídas la fila i y la columna j.

Función: ncharpoly (M, x)

  Devuelve el polinomio característico de la matriz M respecto de la variable x. Es una alternativa a la función `charpoly` de Maxima.

  La función `ncharpoly` opera calculando trazas de las potencias de la matriz dada, que son iguales a las sumas de las potencias de las raíces del polinomio característico. A partir de estas cantidades se pueden calcular las funciones simétricas de las raíces, que no son otra cosa sino los coeficientes del polinomio característico. La función `charpoly` opera calculando el determinante de by `x * ident [n] - a`. La función `ncharpoly` es m'as eficiente en el caso de matrices grandes y densas.

  Para disponer de esta función es necesario cargar el paquete haciendo `load ("nchrpl")`.

Función: newdet (M)

  Calcula el determinante de la matriz M por el algoritmo del árbol menor de Johnson-Gentleman. El resultado devuelto por `newdet` tiene formato CRE.

Función: permanent (M)

  Calcula la permanente de la matriz M por el algoritmo del árbol menor de Johnson-Gentleman. La permanente es como un determinante pero sin cambios de signo. El resultado devuelto por `permanent` tiene formato CRE.

  Véase también `newdet`.

Función: rank (M)

  Calcula el rango de la matriz M. Esto es, el orden del mayor subdeterminante no singular de M.

  La función rango puede retornar una respuesta errónea si no detecta que un elemento de la matriz equivalente a cero lo es.

Variable opcional: ratmx

  Valor por defecto: `false`

  Si `ratmx` vale `false`, el determinante y la suma, resta y producto matriciales se calculan cuando las matrices se expresan en términos de sus elementos, pero no se calcula la inversión matricial en su representación general.

  Si `ratmx` vale `true`, las cuatro operaciones citadas más arriba se calculan en el formato CRE y el resultado de la matriz inversa también se da en formato CRE. Esto puede hacer que se expandan los elementos de la matriz, dependiendo del valor de `ratfac`, lo que quizás no sea siempre deseable.

Función: row (M, i)

  Devuelve la i-ésima fila de la matriz M. El valor que devuelve tiene formato de matriz.

Variable opcional: rmxchar

  Valor por defecto: `]`

  La variable `rmxchar` es el carácter que se dibuja al lado derecho de una matriz.

  Véase también `lmxchar`.

Variable opcional: scalarmatrixp

  Valor por defecto: `true`

  Si `scalarmatrixp` vale `true`, entonces siempre que una matriz 1 x 1 se produce como resultado del cálculo del producto no conmutativo de matrices se cambia al formato escalar.

  Si `scalarmatrixp` vale `all`, entonces todas las matrices 1 x 1 se simplifican a escalares.

  Si `scalarmatrixp` vale `false`, las matrices 1 x 1 no se convierten en escalares.

Función: setelmx (x, i, j, M)

  Asigna el valor x al (i, j)-ésimo elemento de la matriz M y devuelve la matriz actualizada.

  La llamada `M [i, j]: x` hace lo mismo, pero devuelve x en lugar de M.

Función: similaritytransform (M)
Función: simtran (M)

  La función `similaritytransform` calcula la transformada de similitud de la matriz `M`. Devuelve una lista que es la salida de la instrucción `uniteigenvectors`. Además, si la variable `nondiagonalizable` vale `false` entonces se calculan dos matrices globales `leftmatrix` y `rightmatrix`. Estas matrices tienen la propiedad de que `leftmatrix . M . rightmatrix` es una matriz diagonal con los valores propios de M en su diagonal. Si `nondiagonalizable` vale `true` entonces no se calculan estas matrices.

  Si la variable `hermitianmatrix` vale `true` entonces `leftmatrix` es el conjugado complejo de la transpuesta de `rightmatrix`. En otro caso `leftmatrix` es la inversa de `rightmatrix`.

  Las columnas de la matriz `rightmatrix` son los vectores propios de M. Las otras variables (véanse `eigenvalues` y `eigenvectors`) tienen el mismo efecto, puesto que `similaritytransform` llama a las otras funciones del paquete para poder formar `rightmatrix`.

  Estas funciones se cargan con `load ("eigen")`.

  El nombre `simtran` es sinónimo de `similaritytransform`.

Variable opcional: sparse

  Valor por defecto: `false`

  Si `sparse` vale `true` y si `ratmx` vale `true`, entonces `determinant` utilizará rutinas especiales para calcular determinantes dispersos.

Función: submatrix (i_1, ..., i_m, M, j_1, ..., j_n)
Función: submatrix (i_1, ..., i_m, M)
Función: submatrix (M, j_1, ..., j_n)

  Devuelve una nueva matriz formada a partir de la matriz M pero cuyas filas i_1, ..., i_m y columnas j_1, ..., j_n han sido eliminadas.

Función: transpose (M)

  Calcula la transpuesta de M.

  Si M es una matriz, el valor devuelto es otra matriz N tal que `N[i,j] = M[j,i]`.

  Si M es una lista, el valor devuelto es una matriz N de `length (m)` filas y 1 columna, tal que `N[i,1] = M[i]`.

  En caso de no ser M ni matriz ni lista, se devuelve la expresión nominal `'transpose (M)`.

Función: triangularize (M)

  Devuelve la forma triangular superior de la matriz `M`, obtenida por eliminación gaussiana. El resultado es el mismo que el devuelto por `echelon`, con la salvedad de que el primer elemento no nulo de cada fila no se normaliza a 1.

  Las funciones `lu_factor` y `cholesky` también triangularizan matrices.

      (%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
                             [  3   7  aa  bb ]
                             [                ]
      (%o1)                  [ - 1  8  5   2  ]
                             [                ]
                             [  9   2  11  4  ]
      (%i2) triangularize (M);
                   [ - 1   8         5            2      ]
                   [                                     ]
      (%o2)        [  0   - 74     - 56         - 22     ]
                   [                                     ]
                   [  0    0    626 - 74 aa  238 - 74 bb ]

Función: uniteigenvectors (M)
Función: ueivects (M)

  Calcula los vectores propios unitarios de la matriz M. El valor que devuelve es una lista de listas, la primera de las cuales es la salida de la función `eigenvalues` y el resto de sublistas son los vectores propios unitarios de la matriz correspondiente a esos valores propios, respectivamente.

  Las variables citadas en la descripción de la función `eigenvectors` tienen los mismos efectos en `uniteigenvectors`.

  Si `knowneigvects` vale `true`, el paquete `eigen` da por supuesto que el usuario conoce los vectores propios de la matriz y que están guardados en la variable global `listeigvects`, en tal caso el contenido de `listeigvects` debe ser una lista de estructura similar a la que devuelve la función `eigenvectors`.

  Si `knowneigvects` vale `true` y la lista de vectores propios está en la variable `listeigvects`, el valor de la variable `nondiagonalizable` puede que no sea el correcto. Si tal es el caso, debe asignarsele el valor correcto.

  Para utilizar esta fucnión es necesario cargarla haciendo `load ("eigen")`.

  El nombre `ueivects` es sinónimo de `uniteigenvectors`.

Función: unitvector (x)
Función: uvect (x)

  Devuelve x/norm(x), esto es, el vector unitario de igual dirección y sentido que x.

  `load ("eigen")` loads this function.

  Para utilizar esta fucnión es necesario cargarla haciendo `load ("eigen")`.

  El nombre `uvect` es sinónimo de `unitvector`.

Función: vectorpotential (givencurl)

  Devuelve el vector potencial de un vector rotacional en el sistema de coordenadas actual. `potentialzeroloc` tiene un rol similar al de `potential`, pero el orden del miembro izquierdo de las ecuaciones debe ser una permutación cíclica de las coordenadas.

Función: vectorsimp (expr)

  Realiza simplificaciones y expansiones de acuerdo con los valores de las siguientes variables globales:

  `expandall`, `expanddot`, `expanddotplus`, `expandcross`, `expandcrossplus`, `expandcrosscross`, `expandgrad`, `expandgradplus`, `expandgradprod`, `expanddiv`, `expanddivplus`, `expanddivprod`, `expandcurl`, `expandcurlplus`, `expandcurlcurl`, `expandlaplacian`, `expandlaplacianplus` y `expandlaplacianprod`.

  Todas estas variables tienen por defecto el valor `false`. El sufijo `plus` se refiere al uso de la suma o la distributividad. El sufijo `prod` se refiere a la expansión de operadores que realizan cualquier tipo de producto.

  `expandcrosscross`

    Simplifica p ~ (q ~ r) en (p . r)*q - (p . q)*r.

  `expandcurlcurl`

    Simplifica curl curl p en grad div p + div grad p.

  `expandlaplaciantodivgrad`

    Simplifica laplacian p en div grad p.

  `expandcross`

    Activa `expandcrossplus` y `expandcrosscross`.

  `expandplus`

    Activa `expanddotplus`, `expandcrossplus`, `expandgradplus`, `expanddivplus`, `expandcurlplus` y `expandlaplacianplus`.

  `expandprod`

    Activa `expandgradprod`, `expanddivprod` y `expandlaplacianprod`.

  Estas variables están declaradas como `evflag`.

Función: zeromatrix (m, n)

  Devuelve una matriz rectangular m por n con todos sus elementos iguales a cero.

Símbolo especial: [
Símbolo especial: [

  Los símbolos `[` y `]` marcan el comienzo y final, respectivamente, de una lista.

  Los símbolos `[` y `]` también se utilizan para indicar los subíndices de los elementos de una lista, arreglo o función arreglo.

  Ejemplos:

      (%i1) x: [a, b, c];
      (%o1)                       [a, b, c]
      (%i2) x[3];
      (%o2)                           c
      (%i3) array (y, fixnum, 3);
      (%o3)                           y
      (%i4) y[2]: %pi;
      (%o4)                          %pi
      (%i5) y[2];
      (%o5)                          %pi
      (%i6) z['foo]: 'bar;
      (%o6)                          bar
      (%i7) z['foo];
      (%o7)                          bar
      (%i8) g[k] := 1/(k^2+1);
                                        1
      (%o8)                     g  := ------
                                 k     2
                                      k  + 1
      (%i9) g[10];
                                      1
      (%o9)                          ---
                                     101

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