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CALCULO VECTORIAL . E:E: KASSIR .

Universidad Nacional de Colombia. Bogotรก, enero de 2009.


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ÍNDICE GENERAL

Introducción

VII

1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO 1.1. El espacio vectorial Rn . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Subespacios de Rn . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3. Producto punto y ortogonalidad . . . . . . . . . 1.4. Transformaciones lineales y matrices . . . . . . 1.5. Producto vectorial, rectas y planos. . . . . . . . 1.6. Super…cies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7. Coordenadas cilindricas y coordenadas esfericas 1.8. Conceptos básicos de topologia en Rn . . . . . .

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1 2 8 13 19 23 29 35 40

2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 2.1. Funciones de variable real y valor vectorial 2.2. Aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3. Campos escalares . . . . . . . . . . . . . . 2.4. Geometría de campos escalares. . . . . . . 2.5. Funciones vectoriales . . . . . . . . . . . . 2.6. Limites y continuidad . . . . . . . . . . . . 2.7. Derivadas parciales . . . . . . . . . . . . . 2.8. Derivadas direccionales . . . . . . . . . . .

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49 50 58 63 69 74 77 86 91

3. DIFERENCIABILIDAD 3.1. La diferencial . . . . . . . . 3.2. Gradiente . . . . . . . . . . 3.3. Regla de la cadena . . . . . 3.4. Funciones implicitas . . . . 3.5. Máximos y mínimos . . . . . 3.6. Multiplicadores de Lagrange

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105 106 114 119 125 129 136

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iii

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iv 4. INTEGRALES MULTIPLES 4.1. Integrales dobles sobre rectángulos. . . . . . 4.2. Integral doble sobre regiones generales . . . 4.3. Cambio de coordenadas en integrales dobles. 4.4. Aplicaciones de las integrales dobles. . . . . 4.5. Integrales triples . . . . . . . . . . . . . . . 4.6. Cambio de coordenadas en integrales triples 4.7. Aplicaciones de las integrales triples . . . . .

ÍNDICE GENERAL

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5. INTEGRALES DE LINEA 5.1. Integral de línea de campos escalares . . . . . . 5.2. Aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3. Integral de lìnea de campos vectoriales. . . . . . 5.4. Trabajo, ‡ujo y circulación. . . . . . . . . . . . 5.5. Teorema fundamental del cálculo para integrales 5.6. Teorema de Green . . . . . . . . . . . . . . . . 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE 6.1. Super…cies paramétrizadas y áreas . . . . . . . 6.2. Integrales de super…cie de campos escalares . . 6.3. Integrales de super…cie de campos vectoriales . 6.4. Teorema de Stokes . . . . . . . . . . . . . . . 6.5. Teorema de Gauss . . . . . . . . . . . . . . .

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. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . de lìnea. . . . . . . . . . .

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149 150 159 167 176 180 185 193

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205 206 212 216 219 221 228

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241 242 249 252 255 260

A. Apendice

271

Afterword

273


Prefacio

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ÍNDICE GENERAL


Introducci贸n

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viii

INTRODUCCIÓN


CAPÍTULO 1 GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Es el mejor de los buenos quien sabe que en esta vida todo es cuestión de medida: un poco más, algo menos... A. MACHADO, CXXVI "Proverbios y cantares", XII

1


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CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

En los cursos anteriores de cálculo se consideraron funciones de variable real y valor real, o sea funciones de…nidas sobre subconjuntos de la recta real. El cálculo vectorial considera funciones de…nidas en espacios vectoriales euclidianos. Sin embargo muchas aplicaciones prácticas requieren de la rica estructura geométrica del espacio euclidiano. En este capítulo se tratará el espacio euclidiano en detalle, como una condición para poder iniciar un curso básico de cálculo para funciones de varias variables. La belleza y la potencia del álgebra lineal se vera con mayor claridad cuando visualisemos Rn como un espacio vectorial. El estudio de los espacios vectoriales no es tan diferente del estudio de Rn , ya que a partir de la geometria en R2 y R3 podemos visualizar muchos conceptos. Se inicia con los conceptos de punto y vector en Rn , coordenadas, planos coordenados hasta llegar a la topología básica de Rn .

1.1.

El espacio vectorial Rn

El conjunto Rn es la coleción de todas las n-tuplas ordenadas de números reales y esta determinado por Rn = f(x1 ; x2 ; :::; xn )jxi 2 Rg:Recordando que el producto cartesiano de los conjuntos A y B no vacios es por de…nición el conjunto A B de parejas ordenadas (a; b) tales que a 2 A y b 2 B, podemos ver que Rn es el producto cartesiano R R ::: R (n veces). La idea de emplear un número para situar un punto sobre una recta fue conocida por los griegos. En 1637 Rene Descartes 1 utilizo un par de números para situar un punto en el plano y una terna de números para situar un punto en el espacio. En el siglo Arthur Cayley y H.G. Grassman extendierón esta idea a n-tuplas de números reales. La representación geométrica de R, es el conjunto de los puntos P de una recta identi…cados mediante un único número real x, luego de determinar una unidad de longitud. De igual forma la representación geométrica de R2 , es el conjunto puntos P de un plano identi…cados mediante una única pareja ordenada de números reales (x1 ; x2 ), escogiendo un punto …jo 0 llamado origen y dos rectas dirigidas que pasan por 0 y son perpendiculares llamadas 1

René Descartes. Nacio el 31 de marzo de 1596 en La Haye (Touraine) actual Descartes y murio el 11 de febrero, de 1650 en Estocolmo Considerado el primer …lósofo moderno, utilizó la ciencia y las matemáticas para explicar y pronosticar acontecimientos en el mundo físico. Su famosa frase Çogito, ergo sum"("Pienso, luego existo") fue el punto de partida que le llevó a investigar las bases del conocimiento. Lo inquietaron los métodos de los geómetras griegos para llegar a sus ingeniosas pruebas y se propuso corregirlos mediante el manejo de líneas y …guras tridimensionales en una grá…ca. Dibujaba la grá…ca marcando unidades en una línea horizontal (eje x) y una línea vertical (eje y); así, cualquier punto de la grá…ca podía describirse con dos números. Aunque conservaba las reglas de la geometría euclidiana, combinaba el álgebra y la geometría, consideradas entonces como independientes, para formar una nueva disciplina matemática llamada geometría analítica.


1.1. EL ESPACIO VECTORIAL RN

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ejes de coordenadas x1 y x2 , aunque es más familiar usar para los puntos y los ejes x y y, en lugar de x1 y x2 . Los dos ejes de coordenadas dividen el plano cartesiano en cuatro partes llamadas cuadrantes. Las coordenadas cartesianas del punto P estan formadas por la pareja ordenada (a; b) en donde a se denomina abscisa y es la distancia perpendicular dirigida de P al eje x, luego su proyección en el eje x es un punto Q(a; 0), y b se denomina ordenada y es la distancia perpendicular dirigida de P al eje y, luego su proyección en el eje y es un punto R(0; b). Tambien la representación geométrica de R3 , es el conjunto puntos P del espacio identi…cados mediante una única terna ordenada de números reales (x1 ; x2 ; x3 ), escogiendo un punto …jo 0 llamado origen y tres rectas dirigidas que pasan por 0 y son perpendiculares entre si, llamadas ejes de coordenadas x1 ; x2 y x3 ;aunque es más familiar usar para los puntos y los ejes x, y y z, en lugar de x1 , x2 y x3 . Los tres ejes de coordenadas determinan tres planos coordenados xy (o z = 0), xz (o y = 0 ) y yz (o x = 0), que dividen el espacio en ocho partes llamadas octantes. Para un punto P (a; ; b; c), a, b y c son las distancias dirigidas del punto P a los planos coordenados xy, xz y yx respectivamente y su proyección en estos planos son los puntos (a; 0; 0), (0; b; 0) y (0; 0; c) obtenidolos en forma geometrica trazando una perpendicular desde el punto hasta el plano coordenado. Aunque no se puedan gra…car todos los casos, es posible imaginar la representación geometrica Rn , como el conjunto de puntos P en Rn identi…cados mediante una n-tupla ordenada de números reales (x1 ; x2 ; :::; xn ),.xi se denomina coordenada i-esima o la componente i-esima de P . Se adoptara la convencion de usar letras en negrita para denotar n-tuplas en y letras ordinarias para denotar simplemente numéros reales.

El conjunto Rn está dotado de dos operaciones algebraicas suma y producto por escalar. Dados dos puntos X = (x1 ; x2 ; :::; xn ) y Y = (y1 ; y2 ; :::; yn ) de Rn ; su suma X + Y esta de…nida por X + Y = (x1 ; x2 ; :::; xn )+ (y1 ; y2 ; :::; yn ) = (x1 + y1 ; x2 + y2 ; :::; xn + yn ) y dado k 2 R, el multiplo escalar kX esta de…nido por, kX = k(x1 ; x2 ; :::; xn ) = (kx1 ; kx2 ; :::; kxn ), geometricamente kX es una translación del punto X. Ejemplo 1.1.1 Si P (2; 1; 3) y Q(0; 1; 1) entonces: P + Q = (2; 1; 3) + (0; 1; 1) = (2 + 0; 1 1; 3 + 1) = (2; 0; 2), P Q = (2; 1; 3) (0; 1; 1) = (2 0; 1 + 1; 3 1) = (2; 2; 4), 2P = 2(2; 1; 3) = (4; 2; 6) 5Q = 5(0; 1; 1) = (0; 5; 5)


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CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Frecuentemente los elementos de Rn se denominan vectores. Ademas un vector es simplemente una n- tupla ordenada de números reales representado por P Q donde P y Q son puntos de Rn , tales que P es el punto inicial de v y Q es el punto …nal de v, numericamente v = [qi pi ] para i = 1; 2; ::::n. Si P = 0 se dice que v esta anclado en el origen y v de denomina vector posición del punto P: Notación 1 v = [vi ]

con i = 1; 2; 3; :::; n

Diferentes representaciones del vector [1; 2]

Geometricamente v + w

Geometricamente kv Ejemplo 1.1.2 El vector v con punto inicial P (2; 3; 1) y punto …nal Q( 1; 1; 2) es igual a v = [( 1; 1; 2) (2; 3; 1)] = [ 1 2; 1 3; 2 1] = [ 3; 2; 1]

Dos vectores v y w son iguales si vi = wi para todo i = 1; 2; ::::n y dos vectores son equivalentes si tienen igual dirección, longitud y sentido, sin importar la posición que tengan. Igual que en puntos el conjunto de vectores de Rn está dotado de dos operaciones algebraicas, llamadas suma vectorial y producto por escalar, dados dos vectores v = [v1 ; v2 ; :::; vn ] y w = [w1 ; w2 ; :::; wn ] de Rn ; su suma v + w esta de…nida por, v + w = [v1 ; v2 ; :::; vn ] + [w1 ; w2 ; :::; wn ] = [v1 + w1 ; v2 + w2 ; :::; vn + wn ] y dado k 2 R, el multiplo


1.1. EL ESPACIO VECTORIAL RN

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escalar kv esta de…nido por kv = [kv1 ; kv2 ; :::; kvn ]. El número real k se denomina escalar. Geometricamente v y kv son paralelos, si k es positivo entonces kv tiene igual dirección y sentido que v y si k es negativo kv tiene igual dirección y sentido contrario que v. Nota: v w es una abreviación de v + ( w) y ( w) es una abreviación de ( 1)w Ejemplo 1.1.3 Si v = [4; 2; 1; 0] y w = [2; 0; 1; 1] entonces v + w = [4; 2; 1; 0] + [2; 0; 1; 1] = [4 + 2; 2 + 0; 1 1; 0 + 1] = [6; 2; 0; 1], v w = [4; 2; 1; 0] [2; 0; 1; 1] = [4 2; 2 0; 1 + 1; 0 1] = [2; 2; 2; 1], 4v = 4[4; 2; 1; 0] = [16; 8; 4; 0] 2w = 2[2; 0; 1; 1] = [ 4; 0; 2; 2] Ejemplo 1.1.4 Para que valores de k los vectores [ 3; 5] y [k ; 10 ] son iguales. Por igualdad de vectores 3 = k y 5 = 10 ; 1 k luego k = 6 como = 21 entonces 3 = 2 Un espacio vectorial es un conjunto V no vacio con dos aplicaciones + : V V ! V y : R V ! V V , tal que para todo v; w; u de V satisface las siguientes propiedades. (i) v + w 2 V (ii) (v + w) + u = v + (w + u) (iii) 90 2 V; v + 0 = 0 + v = v (iv)9 v 2 V; v + ( v) = ( v) + v = 0 (v) v + w = w + v (vi) kv 2 V para todo k 2 R (viii) (k + l)v = kv + lv para todo k; l 2 R (ix) (kl)v = k(lv) para todo k; l 2 R (x) 1v = v Los elementos de un espacio vectorial se denominan vectores. Rn con la suma usual y el producto por escalar usual es un espacio vectorial. Ejemplo 1.1.5 El conjunto V = C[0; 1] de las funciones continuas de valor real de…nidas en el intervalo [0; 1] con f (0) = 0 y f (1) = 0, con la suma usual y el producto por escalar entre funciones, es un espacio vectorial, pues si f 2 V y g 2 V, entonces f +g es continua y f (0)+g(0) = f (1)+g(1) = 0. luego 0 2 V, ademas f es continua y f (0) = f (1) = 0 Ejemplo 1.1.6 El conjunto V = f5g con la suma y producto usuales en R no es espacio vectorial ya que 5 + 5 = 10 2 = V.


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CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO Ejercicios sección 1.1 1. Suponga que empezamos un recorrido en el origen moviendonos a lo largo del eje x 5 unidades en dirección positiva, luego nos movemos 4 unidades en dirección paralela al eje y positivo, y por ultimo nos movemos 3 unidades hacia abajo. Cuales son las coordenadas de nuestra posición? 2. Determine cual de los siguientes puntos P (1; 2; 3), Q(2; 1; 5), R(0; 3; 6) y S(8; 5; 2) a) Esta mas cerca del plano xy. b) Esta en el plano yz. c) Esta mas lejos del plano xz 3. Cuales son las proyecciones del vector v = [1; 2; 2] en los planos coordenados. Trace un paralelepipedo con aristas en estas proyecciones, un vértice en el origen, otro en el extremo del vector v y halle las coordenadas de los otros vértices. 4. Cuales de las siguientes cantidades son vectores y cuales son escalares. a) El número de estudiantes de un curso de cálculo vectorial. b) La cantidad de información que viaja por Internet c) La trayectoria seguida por un automovil que sale de Bogota a Cali. 5. Cual es la relación entre el vector v = [xi ] y el punto p = (xi ) para i = 1; 2; :::; n 6. Para los vectores dados v y w determine v + w, v

w, 3v, 2v 5w.

a) v = [1; 2] y w = [3; 5] b) v = [0; 2; 3] y w = [ 6; 1; 7] c) v = [ 1; 2; 3; 4] y w = [2; 4; 6; 8] 7. Si P; Q; R; S son cuatro puntos diferentes de Rn determine de manera gra…ca. a) QR + RS b) P Q + QR + RS c) P Q

RS

8. Utilizando los vectores de la …gura, trazar los siguientes vectores a) v + w b) v

w

c) 2v + 3w


1.1. EL ESPACIO VECTORIAL RN

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9. Si x y y son dos puntos de Rn y * una operacón de…nida en Rn tal que x y = (xi yi ) con x = (x1 ; x2 ; :::; xn ) ; y = (y1 ; y2 ; :::; yn ) ; i = 1; 2; :::; n : Demuestre o refute los siguientes enunciados a) * es conmutativa en Rn b) * es asociativa en Rn c) Existe elemento neutro e en Rn tal que para todo x 2 Rn ; e d) Para todo x existe x e) Si z

x=z

1

2 Rn , tal que x

x

1

=x

1

x=x

e=x

x=e

y con z 2 Rn diferente de e; entonces x = y

10. Determine si el conjunto dado es un espacio vectorial. a) El conjunto de números reales x; y ; con las siguientes operaciones, x + y = M CD(x; y) y x y = mcm(x; y). b) El conjunto de funciones de valores reales con primera derivada continua de…nidas en el intervalo [0; 1], con las siguientes operaciones, (f + g)0 (x) = f 0 (x) + g 0 (x) ( f )0 (x) = (f 0 (x)) c) El conjunto de matrices de 2 2 tales que a11 = 1, con la suma y el producto por escalar usual en matrices. 11. Determine si existe un espacio vectorial con exactamente. a) Cero elementos b) Un elemento c) Dos elementos 12. Suponga que si u es un elemento de un espacio vectorial V , demuestre que si u+u = 0 entonces u = 0 13. Es posible encontrar dos espacios vectoriales diferentes que posean el mismo elemento cero. Justi…que su respuesta. 14. Uso de tecnologia (CAS) a) Gra…que varios puntos en R2 y en R3 . b) Gra…que varios vectores en R2 y en R3 15. Utilizando un CAS construya la función Resultante(v; w) tal que dados v y w de R2 gra…que v; w y v + w


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CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

1.2.

Subespacios de Rn

En está sección consideraremos subconjuntos de un espacio vectorial denominados subespacios vectoriales que conservan la estructura del espacio vectorial. Un tratamiento sin usar coordenadas de los conceptos de espacio vectorial aparecio en 1.862 en la versión del Ausdehnungslehre de .Hermann Grassmann2 , en el aparecen las ideas basicas de la teoria de espacios vectoriales incluyendo las nociones de subespacio, combinaciones lineales, independencia lineal y base. Como todo subespacio vectorial H es un espacio vectorial debe contener al vector cero, entonces para determinar si H es subespacio vectorial, primero se debe veri…car si el vector cero esta en H. Todos los espacios vectoriales poseen cierto tipo de subconjuntos que tambien son espacios vectoriales denominados subespacios vectoriales. Si H es un subconjunto no vacio de un espacio vectorial V se dice que H es subespacio vectorial de V si: (i) 8h1 , h2 2 H, h1 + h2 2 H (ii) 8k 2 R; kh 2 H El espacio vectorial V contiene dos subespacios 0 y V , llamados subespacios triviales. Los subespacios de V diferentes de 0 y V , se llaman subespacios propios. Ejemplo 1.2.1 El conjunto de todos los puntos de Rn con la última coordenada cero (x1 ; x2 ; :::; xn 1 ; 0) es un subespacio vectorial de Rn y es igual a Rn 1 Ejemplo 1.2.2 El conjunto S1 = ffxn jn 2 Ngjxn ! 1 si n ! 1g no es subespacio vectorial de el espacio vectorial de todas las sucesiones de números reales S. La sucesión 0 = fxn = 0jn 2 Ng no pertenece a S1 pues no converge a 1. La suma de dos sucesiones convergentes a 1 es una sucesión que converge a 2. Si la sucesión x = fxn jn 2 Ng converge a 1, entonces la sucesión y = f xn jn 2 Ng no pertenece a S1 pues converge a 1 Sean H1 y H2 dos subespacios de un espacio vectorial V: Entonces H1 \ H2 es un subespacio vectorial de V . Pero veamos que si H1 y H2 son dos subespacios de un espacio vectorial V , no necesariamente H1 [ H2 es un subespacio vectorial de V . 2

Hermann Gunter Grassmann Nacio en Stettin, 15 de abril de 1809 y murio el 26 de septiembre de 1877, fue un lingüista y matemático alemán, también fue físico, humanista, erudito y editor. Evidentemente, la in‡uencia de su padre en esta vía fue muy importante, y pudo haber llegado a ser profesor de matemáticas, pero ya se había decidido a llevar a cabo investigaciones matemáticas por su cuenta. Entre los muchos temas que abordó Grassman está su ensayo sobre la teoría de las mareas. Lo elaboró en 1840, tomando com base la teoría de la Méchanique analytique de Lagrange y de la Méchanique céleste de Laplace, pero exponiendo esta teoría por métodos vectoriales, sobre los que trabajaba desde 1832. Este ensayo, publicado por primera en los Collected Works de 1894-1911, contiene el primer testimonio escrito de lo que hoy se conoce como álgebra lineal y la noción de espacio vectorial.


1.2. SUBESPACIOS DE RN

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Ejemplo 1.2.3 Si H1 = f(x; y) 2 R2 jy = x2 g y H2 = f(x; y) 2 R2 jy = x3 g son subespacios de R2 , H1 [ H2 no es un subespacio vectorial de R2 , veamos que (2; 4) 2 H1 y que (2; 8) 2 H2 , pero (2; 4) + (2; 8) = (4; 12) 2 = H1 [ H2 por que (4; 12) 2 = H1 y (4; 12) 2 = H2 . Si v1 ; v2 ; :::; vn son vectores de un espacio vectorial V , entonces cualquier expresion de la forma 1 v1 + 2 v2 +:::+ n vn ; donde i 2 R se denomina combinacion lineal de v1 ; v2 ; :::; vn : Si w es una combinación lineal de v1 ; v2 ; :::; vn , entonces esa combinación puede no ser única. Si S es el conjunto de todas las combinaciones lineales de v1 ; v2 ; :::; vn ,entonces S es generado por v1 ; v2 ; :::; vn . Si v1 ; v2 ; :::; vn son vectores de un espacio vectorial V , el espacio generado por fv1 ; v2 ; :::; vn g es el conjunto de todas las combinaciones lineales de v1 ; v2 ; :::; vn : El generador de un conjunto V es el mínimo número de vectores que lo genera.Es decir si se agregan vectores a un conjunto generador se obtiene otro conjunto generador. Si w es una combinación lineal de v1 ; v2 ; :::; vn y cada vi es combinación lineal de u1 ; u2 ; :::; uk entonces w es combinación lineal de u1 ; u2 ; :::; uk Ejemplo 1.2.4 En el conjunto Pn de polinomios de grado menor o igual a n todo polinomio se puede escribir como combinación lineal de los monomios 1; x; x2 ; :::; xn Ejemplo 1.2.5 Veri…que que si v1 ; v2 ; :::; vn ,vn+1 son n+1 vectores de un espacio vectorial V y si v1 ; v2 ; :::; vn , genera a V entonces v1 ; v2 ; :::; vn ,vn+1 tambien genera a V . Sea v 2 V , entonces existen escalares n vn Si n+1 = 0 entonces v = genera a V .

1 v1

+

2 v2

1;

2 ; :::;

+ ::: +

n

tales que v =

n vn +

n+1 vn+1

1 v1 +

2 v2 + ::: +

luego v1 ; v2 ; :::; vn ,vn+1

Propiedad 1.2.1 Si v1 ; v2 ; :::; vn son vectores de un espacio vectorial V , entonces genfv1 ; v2 ; ::: es un subespacio vectorial de V . Si S = fv1 ; v2 ; :::; vp g y T = fw1 ; w2 ; :::; wp g son subconjuntos de un espacio vectorial V , se dice que S y T son equivalentes si Gen(S) = Gen(T ) Los vectores v1 ; v2 ; :::; vn , se dice que son linealmente independientes si ninguno de ellos es combinación lineal de los otros, en caso contrario se dice que son linealmente dependientes. El siguiente teorema demuestra que un conjunto de vectores v1 ; v2 ; :::; vn , son linealmente independientes. Teorema 1.2.1 Los vectores v1 ; v2 ; :::; vn son linealmente dependientes si y sólo si existen números reales a1 ; a2 ; :::; an no todos cero, tales que a1 v1 + a2 v2 + ::: + an vn = 0


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CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Demostración. Supongamos que a1 6= 0; a2 a3 an entonces v1 = v2 v3 ::: vn a1 a1 a1 por lo tanto v1 ; v2 ; :::; vn son linealmente dependientes Si por el contrario v1 = b2 v2 + ::: + bn vn tenemos que a1 v1 + a2 v2 + ::: + an vn = 0 con a1 = 1 = 6 0 y bi = ai para i > 1. Teorema 1.2.2 Un conjunto de m vectores en Rn es linealmente dependiente si m > n cg(x) g(x) veamos cg 0 (x) g 0 (x) que si f y g son linealmente dependientes, entonces W (f; g)(x) = 0 para todo x 2 [0; 1]: Supongamos que f (x) = cg(x) para algun c 2 R cg(x) g(x) entonces f 0 (x) = cg 0 (x) luego W (f; g)(x) = =0 cg 0 (x) g 0 (x) Ejemplo 1.2.6 Si f y g son funciones de C 1 [0; 1] y W (f; g)(x) =

C 1 [0; 1] conjunto de funciones con primera derivada continua de valor real de…nida en el intervalo [0; 1] y se denomina Wronskiano de f y g. Teorema 1.2.3 Cualquier conjunto de n vectores linealmente independientes en Rn genera a Rn . La dimensión de V se denota dimV . La dimensión de Rn es igual a n. Un conjunto de vectores fv1 ; v2 ; :::; vn g es una base del espacio vectorial V si : (i) fv1 ; v2 ; :::; vn g es linealmente independiente (ii) fv1 ; v2 ; :::; vn g genera a V . Si el espacio vectorial V tiene una base …nita, entonces la dimensión de V es el número de vectores de esa base y V se llama espacio vectorial de dimensión …nita. De otra forma V se llama espacio vectorial de dimensión in…nita. Si V = 0 entonces dimensión de V es igual a cero. La dimensión de Rn es igual a n. La dimensión de V se nota dim V . Cualquier espacio vectorial que contenga un subespacio vectorial de dimensión in…nita es de dimensión in…nita. El conjunto de vectores e1 = (1; 0; :::; 0); e2 = (0; 1; :::; 0); :::; en = (0; 0; :::; 1) es un conjunto linealmente independiente, que genera a Rn por lo tanto constituye una base en Rn : Esta base se denomina base canónica de Rn . Ejemplo 1.2.7 El conjunto f1; x; x2 ; x3 g constituye una base para P3 , llamada base canónica . Teorema 1.2.4 Cualquier conjunto de n vectores linealmente independientes en Rn es una base de Rn .


1.2. SUBESPACIOS DE RN

11

Teorema 1.2.5 Si un espacio vectorial V tiene una base de dimensión …nita, entonces cualquier otra base de V tiene el mismo número de vectores. Propiedad 1.2.2 Cualquier espacio vectorial V que contiene un subespacio vectorial de dimensión in…nita, es de dimensión in…nita. Si V es un espacio vectorial de dimensión …nita y si B = fv1 ; v2 ; :::; vn g es una base de V , entonces para cada vector v 2 V existen escalares c1 ; c2 ; :::; cn tales que v = c1 v1 + c2 v2 + ::: + cn vn , luego (c1 ; c2 ; :::; cn ) es el sistema de coordenadas del vector v relativo a la base B. Ejemplo 1.2.8 Utilizando la base f(1; 0; 0); (1; 1; 0); (1; 1; 1)g, hallar las coordenadas de un vector (x; y; z) Debemos hallar escalares c1 ; c2 y c3 tales que (1; 0; 0)c1 + (1; 1; 0)c2 + (1; 1; 1)c3 = (x; y; z) cuya solución es (x y; y z; z) 0

0

0

Si B1 = fv1 ; v2 ; :::; vn g y B2 = fv1 ; v2 ; :::; vn g son bases de un espacio vectorial V , en las que cada vector v 2 V se podra expresar en dos sistemas de coordenadas. Si se conocen los vectores de la base B2 en función de los vectores de la otra base B1 , sera posible encontrar las ecuaciones del cambo de coordenadas n P vj0 = qij vi para j = 1; 2; :::; n, i=1

entonces el sistema de coordenadas (c1 ; c2 ; :::; cn ), se podra representar en función de 0 0 0 (c1 ; c2 ; :::; cn ) de la siguiente manera n P ci = qij vj0 para i = 1; 2; :::; n j=1

0 Matricialmente se 2 manera X = QX 3 2 de 3la siguiente 2 puede 3 expresar 0 q11 q12 : : : q1n c1 c1 6 q21 q22 : : : q2n 7 6 c0 7 6 c2 7 6 6 2 7 6 7 7 donde X = 6 .. 7 ; X 0 = 6 .. 7 y Q = 6 .. .. .. 7 4 . 4 . 5 4 . 5 . ::: . 5 0 qn1 qn2 : : : qnn cn cn es una matriz invertible, llamada matriz de cambio de coordenadas.

Ejercicios sección 1.2. 1. Determine si el conjunto H es subespacio del espacio vectorial V . a) V = Pn , H = fp 2 P j p(0) = 0g, Pn : Conjunto de los polinomios de grado menor o igual a n b) V = C 1 [0; 1], H = ff 2 C 1 [0; 1]jjf ’(0) = 0g, C 1 [0; 1] : conjunto de funciones con primera derivada continua de valor real de…nida en el intervalo [0; 1]


12

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO c) V = C[a; b]; H = ff jf (x)

0, para todo xg

2. Sean V = M22 (el conjunto de matrices de 2 2) H1 = fA 2 M22 : a11 = 0g y H2 = fA 2 M22 : a11 = a22 , a12 = a21 g Demuestre que H1 \ H2 es subespacio de V. 3. De un ejemplo de dos subespacios vectoriales H1 y H2 de V; tal que H1 [ H2 sea subespacio vectorial de V . 4. Determine si el conjunto dado de vectores genera el espacio vectorial dado. a) En R2 ; (1; 2); (2; 1) b) En P2 ; 1 c) En M22 ;

x; 2 2 1 ; 0 0

x2 0 2 ; 0 1

0 0 ; 2 1 0

0

2 0 1 0 0

5. Muestre que si u y v estan en genfv1 ; v2 ; :::; vn g , entonces U + V y 0 0 0 estan en genfv1 ; v2 ; :::; vn g

V tambien

6. Determine si el conjunto de vectores dado es linealmente dependiente o independiente. a) (1; 0; 1); (0; 1; 1); (1; 1; 0) b) En P2 ; 1

x; x

c) En C[0; 1]; Senx; Cosx 7. Determine para que valor(es) de y (3; ; 4).

son linealmente dependientes los vectores (1; 2; 3); (2; 1; 4)

8. Considere el espacio vectorial de las funciones de variable real t. Muestre que la siguientes parejas de funciones son linealmente independientes. a) 1; t b) et ; t c) Sent; Cost 9. Demuestre que si S es linealmente independiente entonces cualquier conjunto no vacio que resulte de S eliminando vectores es linealmente independiente. 10. Encuentre una base y su dimensión, para el subespacio vectorial H dado. a) H = f(x; y; z): x = 2t; y = t; z = 5t ; t 2 Rg b) H = fD 2 M33 jD es diagonalg


1.3. PRODUCTO PUNTO Y ORTOGONALIDAD

13

c) H = fp 2 P3 : p(0) = 0g 11. Veri…que que el conjunto f(1; 1; 1); (1; 1; 0); (1; 0; 0)g es una base de R3 y exprese el vector (x; y; z) en terminos de esta base. 12. Para que valor(es) de base para R3 .

los vectores ( ; 1; 0); (1; 0; ) y ( ; 1; ), constituyen una

13. Encontrar las coordenadas del vector v relativo a la base S. a) S = f(2; 1; 0); ( 3; 3

1); ( 2; 1:

1)g, v = (4; 13; 6).

1 1 1 1 0 1 0 0 ; ; ; 1 1 0 1 0 1 0 1

b) S =

c) S = f1 + 2x 0

0

x2 ; 1

3x; 2g; v = 3

,v=

1 2

4 2

2x2

0

14. Si S = fv1 ; v2 ; :::; vn g es una base de un espacio vectorial V y x = a1 v1 + a2 v2 + ::: + an vn y y = b1 v1 + b2 v2 + ::: + bn vn , vectores arbitrarios de V , encuentre las coordenadas de x + y y de kx (k 2 R) relativo a la base S. 15. Uso de tecnologia (CAS) a) Dependencia o independencia.. b) Dimensión. 16. Utilizando un CAS construya una función COORDENADAS que determine las coordenadas de un vector relativo a una base.

1.3.

Producto punto y ortogonalidad

Para obtener una estructura geometrica más completa de Rn que incluya los conceptos de distancia, ángulos y ortogonalidad, debemos dotar a Rn de un producto interior. El producto interior en un espacio vectorial V es una aplicación <; >: V V ! R, que asocia a cada par de vectores v y w de V un número real < v; w >, que satiface las siguientes condiciones: (i) hv,vi 0 (ii) hv,wi = hw,vi (iii) hkv + lw,ui = khv,ui + lhw,ui Para todo v; w y u 2 V y k; l 2 R El producto interno en Rn de…nido de la siguiente forma n P hv,wi = vi wi = v1 w1 + v2 w2 + ::: + vn wn con i = 1; 2; :::; n y denotado v i=1

denomina producto punto, o producto escalar, o producto euclidiano en Rn

w se


14

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Ejemplo 1.3.1 Si v = [5; 8] y w = [

4; 3] , v

w = (5)( 4) + (8)(3) =

20 + 24 = 4

Todo productop interiorph; i en V satisface las siguientes desigualdades. (i) p jhv; wij hv; vi hw; p wi, para todo p v; w de V , desigualdad de Schwarz (ii) hv + w, v + w > hv; vi + hw; wi para todo v; w de V , desigualdad de Minkowski 3 . La norma de un vector también se conoce p como el módulo. A partir del producto interno la norma de v esta determinada por kvk= hv, v > y se denomina norma asociada al producto interior. Dos vectores son equivalentes, si tienen igual longitud, dirección y sentido. A partir del producto interno podemos determinar la longitud o medida de un vector v 2 Rn , denominada la norma vectorial de v, como una aplicación k k : V ! R, que a cada vector v del espacio vectorial V le asocia un número real no negativo kvk, que satisface las siguientes condiciones : (i) kvk 0 (ii) kkvk = jkj kvk (iii) kv + wk kvk + kwk Para todo v y w 2 V y k 2 R rn P 2 n xi con En el espacio vectorial R , la norma de…nida de la siguiente forma kxk = i=1

i = 1; 2; :::; n se denomina norma vectorial euclidiana

Ejemplo 1.3.2 Las siguientes son normas vectoriales en Rn : n n P P kxk1 = maxfjxi jg, kxk1 = jxi j,kxk2 = x2i para i = 1; 2; :::; n i=1

i=1

Rb En C[0; 1] de…nimos el producto interior f g = a f (x)g(x)dx , en particular en C[0; 1] R1 x4 1 sean f (x) = 2x y g(x) = x2 entonces f g = 0 2x3 dx = j10 = 2 2 3

Hermann Minkowski (22 de junio de 1864 - 12 de enero de 1909) fue un matemático alemán de origen judío que desarrolló la teoría geométrica de los números, nació en Aleksotas, Rusia (actualmente Kaunas, Lituania), y cursó sus estudios en Alemania en las universidades de Berlín y Königsberg, donde realizó su doctorado en 1885. Durante sus estudios en Königsberg en 1883 recibió el premio de matemáticas de la Academia de Ciencias Francesa por un trabajo sobra las formas cuadráticas. Impartió clases en las universidades de Bonn, Göttingen, Königsberg y Zúrich. En Zúrich fue uno de los profesores de Einstein. Minkowski exploró la aritmética de las formas cuadráticas que concernían n variables. Sus investigaciones en este campo le llevaron a considerar las propiedades geométricas de los espacios n dimensionales. En 1896 presentó su geometría de los números, un método geométrico para resolver problemas en teoría de números.


1.3. PRODUCTO PUNTO Y ORTOGONALIDAD

15

R1 p podemos determinar la norma de g por kgk = g g, entonces g g = 0 x4 dx = x5 1 1 1 j0 = , luego kgk = p 5 5 5 Una aplicación d : Rn Rn ! R es una distancia en Rn si dados x, y, z 2 Rn , satisface las siguientes condiciones (i) d(x; y) = 0 si y solo si x = y (ii) d(x; y) 0 (iii) d(x; y) d(x; z) + d(z; y) (iv) d(x; y) = d(y; x) Si v es un vector de R2 y el ángulo que forma v con el eje X positivo entonces v = [Cos ; Sen ]. Si kvk = 1 el vector v se denomina unitario. Si k k es una norma en Rn , la aplicación d(x; y) = kx yk es una distancia en Rn denominada distancia euclidiana. Ejemplo 1.3.3 Hallar la distancia del punto p = (2; 3; 1) al punto q = ( 1; 0; 1):Es equivalente a hallar la norma del vector pq p d(p; q) = kp qk = k(2; 3; 1) ( 1; 0; 1)k = k(3; 3; 0)k = 18 Teorema 1.3.1 Sea el ángulo entre dos vectores u y v de Rn , entonces u v = kuk kvk cos Demostración. Considerando un triángulo de lados u y v; por la ley de los cosenos kv uk2 = kuk2 + kvk2 2 kuk kvk Cos luego 2 kuk kvk Cos =kuk2 +kvk2 kv uk2 = u u+v v (v u) (v u) = 2u v Por lo tanto v w = kvk kwk Cos p Ejemplo 1.3.4 Calcular el ángulo positivo que forma el vector v = [ 3; 1] con el eje X positivo Como v no es unitario un vector unitario con la misma dirección de v, " p construimos # p p v [ 3; 1] 3 1 3 1 = = ; luego cos = y sen = por lo tanto = kvk 2 2 2 2 2 6 Ejemplo 1.3.5 Suponga que v es un vector …jo de longitud 3 y w es un vector cualquiera de longitud 2. Cuales son los valores máximo y mínimo de v w y en que posiciones de v y w se dan estos resultados. v w = kvk kwk Cos = 3 2Cos = 6Cos :Máximo valor es 6 cuando Cos = 1 o sea = 0. Mínimo valor es 6 cuando Cos = 1 o sea = Dos vectores no nulos v y w de un espacio vectorial V se dice que son ortogonales si hv; wi = 0: Un conjunto de vectores no nulos v1 ; v2 ; :::; vn de V se dice que es ortogonal si hvi ,vj i = 0, para i 6= j: Si cada vector v i es unitario se dice que el conjunto es ortonormal. Una base ortogonal es una base formada con vectores ortogonales. Una base ortonormal es una base formada con vectores ortonormales. Ejemplo 1.3.6 La base canonica de Rn es un conjunto ortonormal en Rn .


16

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Ejemplo 1.3.7 Si v y w son vectores ortogonales de Rn tales que kvk = 3 ; kwk = 7: Calcule kv + wk y kv wk Como v y w son ortogonales entonces v w = 0 y kv + wk2 = (v + w) (v + w) = v v + 2v w + w w = kvk2 + kwk2 = (3)2 + (7)2 = 9 + 49 = 58, p entonces kv + wk = 58 de igual forma kv wk2 = (v w) (v w) = kvk2 + kwk2 = (3)2 + (7)2 =p9 + 49 = 58, luego kv wk = 58 Teorema 1.3.2 Todo conjunto ortogonal …nito de vectores no nulos es linealmente independiente. Demostración. Supongamos que a1 v 1 + a2 v 2 + ::: + an v n = 0 entonces para cualquier vi a1 (v 1 v i ) + ::: + ai (v i v i ) + ::: + an (v n v i ) = 0 vi = 0 a1 0 + a2 0 + ::: + ai kv i k + ::: + an 0 = 0 ai kv i k = 0, como v i 6= 0 , kv i k > 0 entonces ai = 0 Teorema 1.3.3 Si B = fv 1 ; v 2 ; :::; v n g es una base de un espacio vectorial V con producto interior h:i, entonces para cada un vector u 2 V tal que u = c1 v 1 + c2 v 2 + ::: + cn v n ; con 1 i n. u vi (i) ci = si la base es ortogonal vi vi (ii) ci = u v i si la base es ortonormal Ejemplo 1.3.8 Encontrar las coordenadas de u = (0; 1; 2; 3) en R4 relativas a la base ortogonal B = f(1; 1; 1; 1); ( 1; 1; 1; 1); ( 1; 1; 1; 1); ( 1; 1; 1; 1)g u vi y v i v i = 4 para i = 1; 2; 3; 4, Como ci = vi vi 6 3 calculamos u v1 = (0; 1; 2; 3) (1; 1; 1; 1) = 6 enonces c1 = = , 4 2 u v 2 =(0; 1; 2; 3) ( 1; 1; 1; 1) = 4 ,enonces c2 = 1, 2 1 u v 3 = (0; 1; 2; 3) ( 1; 1; 1; 1) = 2 , entonces c3 = = 4 2 u v 4 = (0; 1; 2; 3) ( 1; 1; 1; 1) = 0;entonces c4 = 0, 3 1 por lo tanto u = v1 + v2 + v3 2 2 Propiedad 1.3.1 Proyección de un vector en otro vector Si v y w son vectores no nulos de Rn , entonces la proyeccion de v en w es un vector v w w con la dirección de w igual a Pr oyw v = kwk2 v w w Tambien es igual a Pr oyw v = w w


1.3. PRODUCTO PUNTO Y ORTOGONALIDAD

17

Ejemplo 1.3.9 La proyección del vector v = [2; 6] sobre el vector w = [1; 3] es igual 16 8 24 a Pr oyw v = [1; 3] = ; 10 5 5 Propiedad 1.3.2 Sean v y w vectores no nulos de Rn , entonces (i) Pr oyw v = 0 si v y w son ortogonales (ii) Pr oyw v es paralelo a w (iii) v Pr oyw v es ortogonal a Un vector v se puede expresar como la suma de un vector paralelo a un vector u y un vector ortogonal a u, de la siguiente manera v = proyu v + (v proyu v) Ejemplo 1.3.10 Exprese el vector v = [2; 1; 3] como la suma de un vector paralelo a u = [3; 1; 0] y un vector ortogonal a u: 3 1 5 ;0 , Como u v = 5 y u u = 10 entonces proyu v = [3; 1; 0] = ; 10 2 2 5 1 3 3 1 v proyu v = [2; 1; 3] [3; 1; 0] = ; ; 3 luego [2; 1; 3] = ; ;0 + 10 2 2 2 2 1 3 ; ; 3 2 2

Ejercicios 1.3. 1. Determine cual de los siguientes puntos p = (1; 2; 3), q = (2; 1; 5), r = (0; 3; 6) y s = (8; 5; 2) a) Esta mas cerca del eje y. b) Esta mas lejos del eje x c) Esta mas lejos del origen 2. Calcule el producto interior entre los vectores u y v a) u = [3; 4] y v = [2; 3] b) u = [12; 3] y v = [ 1; 5] c) u = [2; 1; 1] y v = [ 1; 0; 2] 3. Si v es el vector que va de (0; 0) a (3; 4) y w el vector que va de (2; 1) a (5; 5): Demuestre que v = w Rb 4. Demuestre que hf; gi = a f (x)g(x)dx de…ne un producto interno en C[a,b].

5. Para el producto interno de…nido en el ejercicio anterior si f (x) = x y g(x) = Senx en C[0; 2 ] halle


18

CAPรTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO a) hf; gi b) kf k c) kgk

6. Hallar un vector v de longitud dada, con la misma direcciรณn del vector u. a) kvk = 3 y

u = [1; 1] p u = [3; 3]

c) kvk = 6 y

u = [1; 1; 1]

b) kvk = 2 y

7. Demuestre que kxk = maxfjxi jg es una norma en Rn . 8. Para que valor(es) de

los vectores u y v son ortogonales.

a) u = [3; 4] y v = [1; ] b) u = [ 2; 1] y v = [ ; 2] c) u = [ 1; 1] y v = [ ; 5] 9. Demuestre que si v es ortogonal a u y w, entonces v es ortogonal a u + w para cualesquiera y . 10. Para que valor(es) de a)

el รกngulo entre v = [2; 5] y u = [ ; 1] es igual a

3

b)

4 2 c) 3

11. Halle el รกngulo formado por la diagonal de un cubo y una de sus aristas. 12. Hallar la proyecciรณn de u en v a) u = [2; 3] y v = [5; 1] b) u = [2; 2] y v = [5; 0] c) u = [2; 1; 2] y v = [0; 3; 4] 13. Para las funciones f (x) = x y g(x) = Senx en C[0; 2 ] halle a) Proyg f b) Proyf g c) Proyf f


1.4. TRANSFORMACIONES LINEALES Y MATRICES 14. Si kvk = 3 y

19

2 < s < 1 determine ksvk

15. Uso de tecnologia (CAS) a) Producto punto b) Norma c) Distancia. 16. Utilizando un CAS construya una función llamada proyeccion(u; v) que determine la proyección de u en v.

1.4.

Transformaciones lineales y matrices

En esta sección introducimos una clase importante de aplicaciones entre espacios vectoriales, aquellas que son lineales. Ya que una de las ideas centrales del cálculo multivariado es la aproximación no lineal por medio de aplicaciones lineales. En el año 1.918 en Spacetime-Matter Hermann Weyl4 dio la de…nición abstracta de transformación lineal. Dados V y W dos espacios vectoriales y T una aplicacion de V en W , se dice que T es una transformación lineal si y solamente si : (i) 8v 1 ; v 2 2 V T (v 1 + v 2 ) = T (v 1 ) + T (v 2 ) (ii) 8v 2 V y 8 2 R T ( v) = T (v) Ademas se cumplen las siguientes propiedades (i) T (0V ) = 0W (ii)8v 1 ; v 2 2 V T (v 1 v 2 ) = T (v 1 ) T (v 2 ) (iii) 8v 1 ; v 2 ; :::; v n 2 V T (v 1 + v 2 + ::: + v n ) Ejemplo 1.4.1 Sea C[a; b] el conjunto de todas las funciones continuas en el intervalo [a; b] y sea C (1) [a; b] el conjunto de todas las funciones continuas con primera derivada continua en el intervalo [a; b], entonces la aplicación T : C[a; b] ! C (1) , de…nida por T (f ) = f 0 es lineal, ya que T (f + g) = (f + g)0 = f 0 + g 0 y T ( f ) = ( f )0 = f 0 . 4

Hermann Weyl (1.885-1.955) Nacido: 9 de Noviembre de 1885 en Elmshorn (cerca de Hamburgo), Alemania. Fallecido: 8 de Diciembre de 1955 en Zürich, Suiza, fue educado en las Universidades de Munich y Göttingen, obtuvo su doctorado en esta última, bajo la supervisión de David Hilbert. Después de presentar su tesis doctoral, ’Singuläre Integralgleichungen mit besonder Berücksichtigung des Fourierschen Integraltheorems’, le fue concedido el título en 1908. Fue en el mismo Göttingen donde él desempeñó su primer cargo docente. Matemático y …sico autor de importantes investigaciones sobre la teoria de las ecuaciones integrales y diferenciales, en el campo de la relatividad y la mecanica cuantica. En el año 1.918 en Space-time-Matter dio la de…nición abstracta de transformación lineal.


20

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Ejemplo 1.4.2 Sea Mn n el conjunto de las matrices de n n, entonces la aplicación T : Mn n ! R, de…nida por T (A) = det(A) no es lineal, ya que de manera general el determinante de una suma no es la suma de los determinantes. Las transformaciones lineales se denominan tambien operadores lineales si V = W . El núcleo de la transformación T; denotado por Ker T; es el conjunto de vectores v i 2 V cuya imagen es 0 2 W , y la imagen de la transformación T , denotada por Im T , es el conjunto de vectores wj 2 W tales que wj = T (v i ) para algun v i 2 V . Es decir KerT = fvi 2 V jT (vi ) = 0W g y Im T = fwj 2 W jT (vi ) = wj , para vi 2 V g Ejemplo 1.4.3 Sea T : R2 ! R2 una transformación lineal tal que T (1; 0) = (2; 7) y T (0; 1) = ( 3; 2); halle una expresión general para T (x; y): Como T es lineal T (x; 0) = xT (1; 0) = x(2; 7) = (2x; 7x) y T (0; y) = yT (0; 1) = y( 3; 2) = ( 3y; 2y), entonces T (x; y) = T (x; 0) + T (0; y) = (2x 3y; 7x + 2y) A la dimensión del nucleo de T se le llama nulidad de T; y a la dimensión de su imagen se le llama rango de T . Teorema 1.4.1 Nulidad y rango de una transformación lineal. Si T es una transformacion lineal de V en W. Entonces (i) Nulidad de T = (T ) = dim(ker T ) (ii) Rango de T = (T ) = dim(Im T ) El siguiente teorema relaciona la nulidad y el rango de una transformación lineal T : Rn ! Rm , con la dimensión del espacio euclidiano Rn Teorema 1.4.2 Sea T : Rn ! Rm una transformación lineal, entonces dim(Ker) + dim(Im) = n Veremos ahora que dada cualquier transformación lineal T de Rn en Rm existe una matriz A de m n tal que T (x) = Ax. Tomando la base canonica de Rn tenemos que los vectores T (ei ) determinan las columnas de la matriz A. Teorema 1.4.3 Sea T : Rn ! Rm una transformación lineal, entonces existe una única matriz AT de m n tal que T (x) = AT x para todo x 2 Rn Demostración. Por contradicción supongamos que existe una matriz B de m n tal que T (x) = Bx, por lo tanto AT x = Bx, luego AT x Bx = (AT B)x = 0 donde 0 es la matriz columna nula para todo x entonces (AT B)ei = 0 para todo i = 1; 2; :::; n, por lo tanto la columna i-esima de AT B es 0, para todo i, entonces AT B es la matriz cero de m n de esta manera AT = B


1.4. TRANSFORMACIONES LINEALES Y MATRICES

21

Ejemplo 1.4.4 Para la transformación lineal T : R3 ! R2 , determinada por T (x; y; z) = (x + y; y + z) determine su matriz AT . Para obtener AT primero se halla T (ei ) para i = 1; 2; 3, 1 1 0 con estos vectores como columna se construye la matriz, luego AT = 0 1 1 Una transformación lineal T : Rn ! Rm con n = m se denomina operador lineal. Si T : Rn ! Rn es un operador lineal, se dice que el número real es un valor propio de T si existe un vector no nulo v 2 Rn tal que T (v) = v. Al vector v se le denomina vector propio de T asociado al valor propio . Si A es una matriz cuadrada de orden n, su polinomio carateristico esta determinado por p( ) = det(A I), p( ) es un polinomio en variable de grado n. Los valores propios de una matriz cuadrada A de orden n son las raices de su polinomio carateristico p( ). Si A es una matriz cuadrada de orden n y v es un vector no nulo de Rn tal que Av = v entonces v es un vector propio de A. Para calcular valores y vectores propios primero se encuentra p( ) = det(A I), luego se hallan sus raices y por último se resuelve el sistema homogéneo (A )v = 0. i Ejemplo 1.4.5 Para la matriz A =

3 3 5 1

encuentre su polinomio característico y sus

valores y vectores propios. 3

3

= 2 4 12, 5 1 los valores propios de A son las raices de p( ), o sea 2 y 6. Para hallar los vectores propios se resuelve el sistema homogéneo (A I)v = 0 para cada , 3 0 3 3 x1 = tiene por solución x1 =- x2 ,luego si = 2 entonces el sistema x2 0 5 1 5 si x2 = 1 " 3 # 3 entonces x1 = ,entonces v1 = 5 5 1 Hallamos primero el polinomio característico p( ) =

x1 0 = tiene por solución x1 = x2 , x2 0 1 luego si x2 = 1 entonces x1 = 1,entonces v2 = 1

y si

= 6 entonces el sistema

3 5

3 5

Ejercicios 1.4 1. Demuestre que la transformación dada es lineal a) T : R3 7! R2 , tal que T (x; y; z) = [x; y; 0] ,

proyección.

b) T : Mmn ! Mnm , tal que T (A) = At Transposición.


22

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO c) T : R ! P3 , tal que T (a) = a + ax + ax2 + ax3 2. Demuestre que la transformación dada no es lineal. a) T : Rn ! R, tal que T (x; y; z) = xyz

b) T : C[0; 1] ! C[0; 1], tal que T (f ) = f 2 c) T : C[0; 1] ! R, tal que

3. Sea T : R2 ! R3 una transformación lineal tal que : T (1; 0) = (2; 1; 5) y T (0; 1) = (3; 2; 5). Halle una expresión general para T (x; y) . 4. Demuestre que si T1 y T2 son dos transformaciones lineales de V en W;entonces T1 + T2 es una transformación lineal de V en W . 5. Encuentre la nulidad y el rango de la transformación lineal dada. a) T : R2 ! R ; T (x; y) = x + y

b) T : Mnn ! Mnn ; T (A) = At + A

c) T : R ! P2 ; T (k) = k + kx + kx2

6. Si T :V ! W es una transformación lineal, en donde dimension de V es igual a n, demuestre que nulidad(t)+rango(t) = n 7. Obtenga la matriz AT , que represente la transformación dada. a) T : R2 ! R2 ; tal que T (x; y) = (ax + by; cx + dy), con a; b; c y d números reales. b) T : P2 ! P3 , tal que T (p) = xp(x)

c) T : Mmn ! Mnm , tal que T (A) = At

8. Dada la matriz AT encuentre el valor de la transformación lineal T en el vector indicado. a) AT =

3 0 , T (2; 3) 0 1

7 5 ; T ( 1; 1; 1) -10 -8 0 1 1 2 0 c) AT = @1 1 1 A, T (1; 2; 3) 3 0 1

b) AT =

9. Para la matriz A dada determine su polinomio característico y sus valores y vectores propios.


1.5. PRODUCTO VECTORIAL, RECTAS Y PLANOS. 7 10

a) b)

1 1 0

2 c) @ 1 1

23

5 8

2 2 0 1 0

1 0 2A 1

10. Demuestre que el termino independiente del polinomio caracteristico de la matriz A, es detA. 11. Si T : V ! W es una transformación lineal y si u 2 V es combinación lineal de v 1 ; v 2 ; :::; v n 2 V entonces T (u) 2 W es una combinación lineal de T (v 1 ); T (v 2 ); :::; T (v n ) 12. Demostrar que T (x; y) = [ex ; ey ] no es lineal. 13. Uso de tecnologia (CAS). a) Polinomio caracteristico b) Valores propios c) Vecores propios 14. Utilizando un CAS construya una funciòn MATRA que determine la mariz de una transformaciòn lineal.

1.5.

Producto vectorial, rectas y planos.

En el plano R2 se utiliza el concepto de pendiente para hallar la ecuación de una recta, a partir de dos puntos diferentes sobra ella. En el espacio tambien puede hallarse la ecuación de una recta si se conocen dos puntos diferentes sobre ella, pero ahora se utiliza el concepto de dirección (dada por un vector5 v de R3 no nulo ) . 5

William Rowan Hamilton (1805-1865), matemático y astrónomo británico, conocido sobre todo por sus trabajos en análisis de vectores y en óptica. Nació en Dublín y estudió en el Trinity College. En 1827, sin haber obtenido su título, fue nombrado profesor de astronomía, y al año siguiente astrónomo real para Irlanda. Hamilton pasó el resto de su vida trabajando en el Trinity College y en el observatorio de Dunsink, cerca de Dublín. En el campo de la dinámica, introdujo las funciones de Hamilton, que expresan la suma de las energías cinética y potencial de un sistema dinámico; son muy importantes en el desarrollo de la dinámica moderna y para el estudio de la teoría cuántica.


24

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

El producto exterior, cruz o vectorial en R3 , es una función de R3 R3 en R3 , que a cada par de vectores v y w de R3 les asocia un vector v w que satisface las siguientes condiciones (ii) u v = v u (iii) (ku) v = k(u v) (iv) u (kv + lw) = k(u v) + l(u w) Para todo v; w y u 2 R3 y k; l 2 R. Algebraicamente v w = [w1 ; w2 ; w3 ]

w = [v2 w3

v3 w2 ; v3 w1

v1 w3 , v1 w2

Ejemplo 1.5.1 Si v = [2; 3; 1] y w = [1; 2; 1] entonces v

v2 w1 ] , v = [v1 ; v2 ; v3 ] y

w =

i 2 1

j 3 2

k 1 1

=

[ 1; 1; 1] Dos vectores no nulos v y w de R3 se dice que son paralelos si v Teorema 1.5.1 Sea kuk kvk sen :

w = 0.

el ángulo entre dos vectores u y v de R3 entonces ku

vk =

El área de un paralelogramo que tiene lados adyacentes u y v es igual a ku vk : Si u; v y w son tres vectores que no estan en el mismo plano, entonces forman los lados de un paralelepipedo cuya base es un paralelogramo de área kv wk entonces el volumen del paralelepipedo es igual a j(u v)wj Ejemplo 1.5.2 Calcule el volumen del paralelepipedo determinado por los vectores [1; 1; 0]; [3; 2; 0] y [0; 7; 3]. Haciendo u = [1; 1; 0], v = [3; 2; 0] y w = [0; 7; 3] i j k 1 0 = [ 1; 0; 5], luego j(u v)wj = j[ 1; 0; 5][0; 7; 3]j = 15 u v= 1 3 2 0 Si p = (x1 , y1 , z1 ) y q = (x2 , y2 , z2 ) son dos puntos diferentes de una recta L, entonces el vector v = pq = [x2 x1 ; y2 y1 ; z2 z1 ] = [a; b; c] es un vector contenido en la recta L, llamado vector director de la recta y si r = (x, y, z) es un punto cualquiera de L, entonces v = jj pr luego tv = pr (t 2 R), por lo tanto 0r = 0p + tv determina la ecuacion vectorial de la recta L . Tambien se puede escribir como or = op + t(oq op). Por igualdad de vectores x = x1 + ta ; y = y1 + tb ; z = z1 + tc determinan las ecuaciones paramétricas y y1 z z1 x x1 = = determinan las de la recta L. Si a; b y c son diferentes de cero a b c ecuaciones simétricas de la recta L. El conjunto de puntos (x; y; z) obtenidos para valores de t en el intervalo [0; 1] determina el segmento de recta que une el punto p con el punto q.


1.5. PRODUCTO VECTORIAL, RECTAS Y PLANOS.

25

Ejemplo 1.5.3 Hallar las ecuación de la recta L que pasa por los puntos p = (1; 3; 4) y q = (2; 1; 1) El vector v = pq = [1; 2; 5] es director de la recta L , luego [x; y; z] = [1; 3; 4] + t[1; 2; 5] es la ecuación vectorial de L, y x = 1 + t, y = 3 2t, z = 4 5t son las ecuaciones parametricas de L x 1 y 3 z 4 y = = son las ecuaciones simétricas de L 1 2 5 Teorema 1.5.2 Demostrar que el conjunto H = [(x; y; z)jx = at, y = bt, z = ct con a; b; c 2 Rg es subespacio vectorial de R3 . Demostración. H consta de los vectores de R3 que estan sobre una recta que pasa por el origen, sean v 1 = (at1 ; bt1 ; ct1 ) 2 H y v 2 = (at2 ; bt2 ; ct2 ) 2 H entonces v 1 +v 2 = (a(t1 +t2 ); b(t1 +t2 ); c(t1 +t2 )) 2 H y kv 1 = (k(at1 ); k(bt1 ); k(ct1 )) 2 H, luego H es subespacio vectorial propio de R3 : Dos rectas L1 y L2 de R3 , se dicen que son sesgadas si no se intersectan y no son paralelas. Si L1 y L2 son dos rectas de R3 , entonces: L1 es paralela a L2 si sus vectores directores son paralelos, L1 es ortogonal a L2 si sus vectores directores son ortogonales.y el angulo entre L1 y L2 es igual al angulo entre sus vectores directores.

y+3 z+2 Ejemplo 1.5.4 Halle el punto intersección entre las rectas L1 : x 1 = = y 2 1 x 17 z+8 L2 : =y 4= . 3 1 Utilizando la ecuación paramétrica de las rectas L1 : x = 1 + t; y = 3 + 2t; z = 2 y L2 : x = 17 + 3s; y = 4 + s; z = 8 s Igualando x, y y z tenemos 2 t = 8 s; resolviendo el sistema s = 5 y t = 1, luego x = 2; y = 1; z = 3 por lo tanto el punto intersección es 2; 1; 3)


26

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Teorema 1.5.3 La distancia entre una recta L y un punto q (que no esta en L) esta kpq vk determinada por d = donde v es el vector director la recta L y p es un punto kvk cualquiera de L. Demostración. Sea d la distancia entre q y la recta dada,. entonces d = kpqk sen donde es el ángulo entre v y pq. Luego kvk kpq vk sen = kpq vk. kpq vk Por lo tanto d = kpqk sen = . kvk Ejemplo 1.5.5 Calcular la distancia entre el punto q = (10; 3; 2) y la recta x = 4 2t, y = 3 + t y z = 1 + 5t. El vector director de la recta es v = [ 2; 1; 5];haciendo t = 0 hallamos un punto p de la recta, k[7; 16; 6]k p = (4; 3; 1) y pq = [6; 0; 7] entonces pq v = [7; 16; 6] por lo tantod = = k[ 2; 1; 5]k p 341 p 30 Una recta L de Rn que pasa por el punto p = (p1 ; p2 ; :::; pn ) y cuyo vector director es v = [v1 ; v2 ; :::; vn ] esta determinada por el conjunto de puntos x 2 Rn tales que: x = p + tv, t 2 R, determina la ecuación vectorial de L y xi = p + tvi para i = 1; 2; :::; n determina las ecuaciones paramétricas de L Si p = (xo ; yo ; zo ) es un punto y n = [a; b; c] un vector dado no nulo, entonces el conjunto de puntos q = (x; y; z) tales que pq n = 0 determina un plano, luego [x xo ; y yo ; z zo ] [a; b; c] = 0 realizando el producto punto obtenemos la ecuación general de un plano ax + by + cz = d donde d = axo + byo + czo , el vector n se denomina vector normal del plano.

Ejemplo 1.5.6 Si p = (0; 0; 0) ; q = (1; 2; 3) y r = ( 2; 3; 3) construimos los vectores pq y pr, pq = [1; 2; 3]; pr = [ 2; 3; 3] para obtener un vector normal al plano hacemos


1.5. PRODUCTO VECTORIAL, RECTAS Y PLANOS.

n = pq

i j k pr = 1 2 3 = [ 3; 9; 7], luego [x + 2; y 2 3 3

27

3; z

3] [ 3, 9,7] = 0

Si 1 y 2 son dos planos, entonces: 1 es paralelo a 2 si sus normales son paralelas. es ortogonal a 2 si sus normales son ortogonales. El ángulo entre 1 y 2 es igual al 1 ángulo entre sus normales.

Ejemplo 1.5.7 Encuentre todos los puntos intersección entre los plano x y + z = 2 y 2x 3y + 4z = 7. Las coordenadas de cualquier punto (x; y; z) sobre la recta intersección de estos dos planos debe las ecuaciones x y + z = 2 y 2x 3y + 4z = 7. Resolviendo el sistema obtenemos x = 1 + z; y = 3 + 2z; z cualquier valor Si z = t obtenemos la ecuación paramétrica de la recta intersección x = 1 t; y = 3 + 2t; y z =

Teorema 1.5.4 La distancia entre un plano y un punto q (que no esta en ) esta jpq nj determinada por d = , donde n es la normal del plano y p es un punto del plano. knk Demostración. La distancia entre q y el plano es igual a la norma de la proyección de pq en la normal n; entonces si q = (x0 ; y0 ; z0 ) y ax + by + cz = d es la ecuación del plano entonces encontramos un punto q del primer plano haciendo x = 0 y z = 0 entonces y = 6, la normal del segundo p plano es [6; 2; 4] y d = 6 12 3 14 0 + 12 + 0 =p = luego d = p 7 56 62 + ( 2)2 + 42 Ejercicios 1.5 1. Calcule el producto exterior entre los vectores u y v a) u = [3; 4; 1] y v = [2; 3; 0] b) u = [12; 3; 0] y v = [ 1; 5; 2] c) u = [2; 1; 1] y v = [ 1; 0; 2] 2. Demuestre que si kvk kwk Sen

es el ángulo entre dos vectores u y v de R3 , entonces kv

wk =


28

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO 3. Suponga que u es un vector …jo de longitud 3 en dirección del eje x positivo y v es un vector cualquiera en el plano xy de longitud 2. a) Cuales son los valores máximos y mínimos de ku b) Que dirección toma ku

vk

vk a medida que v gira

4. Si u + v + w = 0 demuestre que u

v=v

w=w

u

5. Hallar la ecuación de la recta con las condiciones dadas. a) Pasa por el punto p = (2; 1; 1) y un vector director es el vector pq donde q = (3; 4; 2) b) Pasa por el punto (2; 1; 4) y es paralela a la recta x = 3t; y = 2+4t y z =

2t

c) Pasa por el origen y es perpendicular a la recta x = 2+t , y = 1 t y z =

3t

6. Halle la distancia del origen a la recta dada. a) x = 3t; y = 2 + 6t y z = 1 + t b) Pasa por los puntos p = (1; 1; 3) y q = (2; 4; 5) 7. Halle la distancia entre las rectas a) L1 :

y

L2 :

8. Demuestre que la recta que pasa por los puntos (2, 1, 5) y (8,8,7) es paralela a la recta que pasa por los puntos (4,2, 6) y (8; 8; 2) 9. Halle la ecuación del plano con las condiciones dadas. a) Pasa por el punto p = (2; 5; 6) y es paralelo al plano XZ b) Pasa por el origen y es perpendicular al plano 4x

y+z =9

c) Pasa por los puntos p = (1; 1; 0) y q = (3; 2; 4) ; y el vector v = [7; 1; 3] es paralelo a el. 10. Halle la distancia entre los dos planos a)

1

: 2x

y + 3z = 4 y

2

: 4x

2y + 6z = 5

11. Veri…que que la recta se encuentra contenida en los planos 2z = 5 2 : 2x + 3y

1

: 5x + y + z = 0 y

12. Halle el punto intersección entre el plano 2x

2y + z = 12 y la recta

13. Encuentre el áangulo entre los planos

y+z =2 y

1

:x

2

: 2x

3y + 4z = 7


1.6. SUPERFICIES

29

14. Determine dos planos diferentes cuya intersección es la recta x = 1 + t, y = 2 z = 3 + 2t

t,

15. Uso de tecnologia (CAS) a) Producto vectorial b) Gra…que las siguientes rectas c) Gra…que los siguientes planos. 16. Utilizando un CAS construya una funciòn llamada DISTPR distancia de un punto a una recta.

1.6.

Super…cies

En la sección anterior se consideraron las primeras super…cies denominadas planos, en esta sección consideraremos los tipos más particulares de super…cies, como conjuntos de puntos (x; y; z) que satisfacen una ecuación cartesiana y cuya intersección con un plano en la mayoría de los casos es una cónica de Apolonio6 . Una super…cie generada por una recta (generatriz) que se mueve a lo largo de una curva plana (directriz) se denomina cilindro. La recta no esta contenida en el mismo plano que contiene la curva.

6

APOLONIO DE PERGA Nació : Alrededor del 262 A.C. en Perga, Grecia Ionia (Ahora Turquía). Falleció alrededor del 190 A.C en Alejandría, Egipto. Apolonio fue conocido como “El gran geómetra”. Su famoso libro “Secciones Cónicas” introdujo los términos: parábola, elipse e hipérbola espiral. Estudió en Alejandría y luego visitó Pérgamo en donde han sido construidas una biblioteca y una universidad semejantes a la de Alejandría. Mientras, Apolonio, “El gran geómetra”, estuvo en Perga, escribió la primera edición de su famoso libro “Secciones Cónicas”, que consta de 8 libros. Hubo otras aplicaciones hechas por Apolonio, usando su conocimiento sobre los conos, para resolver problemas prácticos. Desarrolló el hemiciclo, un reloj solar que marcaba las líneas de las horas en la super…cie de una sección cónica proporcionando mayor precisión.


30

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Propiedad 1.6.1 Para cilindros En el espacio la grá…ca de una ecuación en dos variables de las tres variables x; y y z es un cilindro, cuyas generatrices son paralelas al eje de la variable que no aparece. (1) Cilindro circular recto, si la directriz es un circulo (2) Cilindro parabólico, si la directriz es una parabola (3) Cilindro elíptico, si la directriz es una elipse (4) Cilindro hiperbólico, si la directriz es una hipérbola Una super…cie generada por una curva plana (generatriz) que gira alrededor de una recta …ja (eje),que esta en el mismo plano de la curva, se denomina super…cie de revolución.

Si se gira la grá…ca de una función (radio) alrededor de uno de los ejes coordenados, entonces la ecuación de la super…cie de revolución resultante tiene una de las siguientes formas. (a) y 2 + z 2 = (r(x))2 Si el giro es alrededor del eje X (b) x2 + z 2 = (r(y))2 Si el giro es alrededor del eje Y (c) x2 + y 2 = (r(z))2 Si el giro es alrededor del eje Z Propiedad 1.6.2 Clasi…cación de las super…cies de revolución según su generatriz (1) Paraboloide de revolución, si la generatriz es una parabola (2) Elipsoide de revolución, si la generatriz es una elipse (3) Hiperboloide de revolución, si la generatriz es una hiperbola Ejemplo 1.6.1 Hallar la ecuación de la super…cie de revolución generada al girar la curva z = x2 alrededor del eje Z. Trace la grá…ca El radio es r = x , luego los circulos son de la forma x2 + y 2 = r2 p entonces como x = z la ecuación de la super…cie de revolución es igual a z = x2 +y 2 Una super…cie determinada por una ecuacion polinomial de segundo grado en tres variables, se denomina cuadrica. donde a; b; c; d; e; f; g; h; i y j son números reales y x e y son variables El lugar geometrico de todos los puntos interseccion entre una super…cie y un plano coordenado, se denomina traza.


1.6. SUPERFICIES

31 TIPOS DE CUADRICAS

(1) ESFERA x2 + y 2 + z 2 = r 2 Traza paralela al plano xy : x2 + y 2 = k 2 (Circulo) Traza paralela al plano xz : x2 + z 2 = k 2 (Circulo) Traza paralela al plano yz : y 2 + z 2 = k 2 (Circulo)

(2) ELIPSOIDE Traza paralela al plano xy : (Elipse) Traza paralela al plano xz : (Elipse) Traza paralela al plano yz : (Elipse)

(3) PARABOLOIDE Traza paralela al plano xy : (Elipse) Traza paralela al plano xz : (Parรกbola) Traza paralela al plano yz : (Parรกbola)


32

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO (4) PARABOLOIDE HIPERBOLICO Traza paralela al plano xy : (Hipérbola) Traza paralela al plano xz : (Parábola) Traza paralela al plano yz : (Parábola)

(5) HIPERBOLOIDE DE UNA HOJA (O MANTO) Traza paralela al plano xy : (Elipse) x2 z 2 = k (Hipérbola) Traza paralela al plano xz : a2 c2 2 2 y z Traza paralela al plano yz : 2 = k (Hipérbola) b c2 Si z = 0 entonces x2 y 2 = 0 son dos rectas. (6) HIPERBOLOIDE DE DOS HOJAS (O MANTOS) Traza paralela al plano xy : (Elipse) Traza paralela al plano xz : (Hipérbola) Traza paralela al plano yz : (Hipérbola)

(7) CONO Traza paralela al plano xy : (Elipse) Traza paralela al plano xz : (Hipérbola) Traza paralela al plano yz : (Hipérbola)


1.6. SUPERFICIES

33

Nota : En algunos casos en que dos valores de a; b; c son iguales las trazas no son elipses si no cí¬rculos.

Ejemplo 1.6.2 Gra…que las trazas de la super…cie z = x2 y 2 , identi…que la super…cie y trace su grá…ca. Si x = k, z = k 2 x2 las trazas son parabolas; si y = k, z = x2 k 2 las trazas son parabolas y si z = k, k = x2 y 2 las trazas son hiperbolas. por lo tanto la super…cie es un paraboloide hiperbolico (silla de montar).

Muchas aplicaciones reales tienen que ver con super…cies cuadricas.Geodesia, topogra…a y cartogra…a.Antenas y radares. Cupulas


34

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Ejercicios 1.6 1. Gra…car los cilindros determinados por las ecuaciones dadas. a) y = jxj

b) z = Seny c) l4x2 + 9z 2 = 1

2. Hallar la ecuación de la super…cie de revolución generada al girar la curva dada alrededor del eje especi…cado. Trace la grá…ca a) xy = 1

eje y

b) z = Lny

eje z

c) y = Senx

eje x

3. Trace las trazas de las super…cies dadas en los planos x = k, y = k y z = k. Identi…que la super…cie y trace su grá…ca. a) z = y 2 b) 9x2

y2

z2 = 9

c) 4x2 + 9y 2 + 36z 2 = 36 4. Relacione la ecuación con la grá…ca. a) x2 + 2z 2 = 1 b)

x2 + y 2

c) x2

z2 = 1

y2 + z2 = 1


1.7. COORDENADAS CILINDRICAS Y COORDENADAS ESFERICAS

4 2 -4 z -2-200 0 -2 -42 2 4x y4

-4

-4

4 2

z -2-200

-2

y4

4

-42 20

-4

5. Demuestre que la super…cie con ecuación z = e y trace su grá…ca.

-4

4 2

-4 -2 0 -42 2 4x y4

z -2-200

x

A.

35

B. (x2 +y 2 )

es una super…cie de revolución

6. Halle la ecuacion del paraboloide que tiene vertice en (0 ,0 ,2) y abre hacia abajo , si su interseccion con el plano XY determina un circulo de radio 4 7. Halle la ecuacion del cono tal que las curvas de nivel en el plano XY son las rectas x = 2y 8. Halle la ecuación de una esfera si los extremos de su diametro son los puntos (1; 2; 3) y ( 2; 4; 5) 9. Muestre que la interseccion de la super…cie x2 es una elipse

4y 2

9z 2 = 36 y el plano x +z = 9

10. Determine los valores de k para los cuales la interseccion del plano x + ky = l el hiperboloide eliptico de dos hojas y 2 x2 z 2 = l es :

y

a) Una elipse b) Una hiperbola 11. Determine una ecuación para la super…cie que consta del conjunto de puntos p(x; y; z) tales que la distancia de p al eje X sea el doble de la distancia de p al plano Y Z. 12. Uso tecnologia (CAS). Construya una función llamada trazas(s; v; i; n), que permita gra…car las trazas de una super…cie.

1.7.

Coordenadas cilindricas y coordenadas esfericas

Un sistema de coordenadas es una forma sistemática para representar un punto en algún espacio especi…cando solo algunos números. Como vimos en la sección 1.1. el sistema de coordenadas mas familiar es el sistema de coordenadas rectangulares. En R3 funciona especi…cando las coordenadas x, y y z que representan las distancias en los ejes x, y y z respectivamente. Las coordenadas rectangulares a veces resultan extremadamente difíciles


36

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

cuando se trata de de…nir ciertas formas comunes, como cilindros, super…cies de revolución y esferas. Una segunda forma para determinar la ubicación de un punto en tres dimensiones es utilizando coordendas cilindricas, convirtiendo a coordenadas polares dos de las tres coordenadas rectangulares. El caso más usual es hacer polares en xy;luego la altura del plano xy es z. Uno de los primeros matemáticos que utilizo coordenadas cilindricas fue Pierre simon de Laplace.7 Propiedad 1.7.1 Construcción de las coordenadas cilindricas. Si p = (x; y; z) es un punto de R3 que determina un vector op, asociamos a el la terna (r; ; z) tal que (r; ) son las coordenadas polares de la proyeción de p en el plano XY y z es la distancia dirigida del plano XY a p, entonces kproyXY opk = r, x = r cos , y = rsen y z = z, donde es el ángulo entre proyXY op y el eje X:

p Para convertir de coordenadas rectangulares a cilindricas empleamos r = x2 + y 2 , y tan = y z = z. Las coordenadas cilindricas son una combinación de las coordenadas x polares en el plano con un eje coordenado. p Ejemplo 1.7.1 Sea p = (1; 1; 2) un punto en coordenadas rectangulares entonces para hallar sus coordenadas cilindricas proyectamos el punto p en el plano xy y obtenemos el p punto q = (1; 1), entonces r = 2 y = tan 1 1 = , por lo tanto las coordenadas 4 p p cilindricas de p son ( 2; ; 2) 4 7

Pierre-Simon Laplace (Beaumont-en-Auge (Normandía); 23 de marzo de 1749 París; 5 de marzo de 1827) astrónomo, físico y matemático francés que inventó y desarrolló la Transformada de Laplace y la ecuación de Laplace. Al cumplir los 19 años, principalmente por la in‡uencia de d’Alembert, fué designado para cubrir una plaza de matemáticas en la Escuela Real Militar de París, bajo la recomendación de d’Alembert. En 1973, llegó a ser miembro de la Academia de Ciencias de París. En 1785, actuando como miembro del tribunal del Cuerpo de Artillería Real, examinó y aprobó al joven de 16 años Napoleón Bonaparte. Durante la Revolución Francesa, ayudó a establecer el Sistema Métrico. Enseñó Cálculo en la Escuela Normal y llegó a ser miembro del Instituto Francés en 1795. Bajo el mandato de Napoleón fué miembro del Senado, y después Canciller y recibió la Legión de Honor en 1805.


1.7. COORDENADAS CILINDRICAS Y COORDENADAS ESFERICAS

37

En coordenadas cilindricas r = k determina un cilindro circular recto de radio k, r = 0 determina el eje z; = k determina un plano que forma un ángulo k con el eje z y z = k determina tambien un plano.entonces z = x2 + y 2 que representa la ecuación de un paraboloide. Ejemplo 1.7.2 Encontrar una ecuación en coordenadas rectangulares equivalente p a la 2 ecuación z = r y representar su grá…ca. Como en coordenadas cilindricas r = x2 + y 2 entonces z = r2 = x2 + y 2 representa la ecuación de un paraboloide.

Las coordenadas cilindricas son utiles en problemas que tienen simetria alrededor de un eje, el paso a seguir es seleccionar un eje coordenado de manera que coincida con el eje de simetria. Si er ; e ; ez son los vectores ortonormales unitarios que determinan la dirección en que se mide cada una de las coordenadas cilindricas r; ; z entonces er = [cos ; sen ; 0], e = [ sen ; cos ; 0], ez = [0; 0; 1] Propiedad 1.7.2 Construcción de coordenadas esfericas. Si p = (x; y; z) es un punto de R3 que determina un vector op, asociamos a el la terna ( ; ; ) tal que = jjopjj determina la distancia del punto p al origen , determina el angulo entre el eje z y op, y determina el angulo entre proyXY op y el eje X (igual que en cilindricas) p entonces x = sen cos , y = sen cos , z = cos ', donde r = jjproyXY opjj y = x2 + y 2 + z 2 :


38

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Las coordendas esfericas tambien estan relacionadas con las coordenadas polares en el plano. p Ejemplo 1.7.3 Sea un p = (1; 1; 2) punto de cuyas coordenadas rectangulares entonces para hallar sus coordenadas esfericas.hallamos la norma del vector posición como = p 4 = 2, = y = cos 1 1 = 0, por lo tanto las coordenadas esfericas de p son (2; ; 0) 4 4 En coordenadas esfericas = k determina una esfera de radio k, = k determina un semicono, = k determina un plano que forma un ángulo k con el eje z. Ejemplo 1.7.4 Encontrar una ecuación en coordenadas rectangulares equivalente a la ecuación = 4 cos y representar su grá…ca. Multiplicando a ambos lados de la ecuación por obtenemos obtenemos 2 = 4 cos pero 2 = x2 + y 2 + z 2 y 4 cos = 4z entonces x2 + y 2 + z 2 = 4z por lo tanto completando cuadrado en z obtenemos x2 + y 2 + (z 2)2 = 4 que determina una esfera de centro (0; 0; 2) y radio 2

Las coordenadas esfericas son utiles en problemas que tienen simetria alrededor de un punto, el paso a seguir es seleccionar el punto de manera que coincida con el origen. Si e ; e , e ; son los vectores ortonormales unitarios que determinan la dirección en que se mide cada una de las coordenadas esfericas ; ; entonces e = [sen cos ; sen sen ; cos ], e = [ sen ; cos ; 0], e = [cos cos ; cos sen ; sen ] Ejercicios 1.6 1. Encuentre las coordenadas rectangulares y coordenadas esfericas del punto p dado en coordenadas cilindricas. a) (2; =3; 2) b) (1; =4; 2) c) (4; 5 =4; 0) 2. Encuentre las coordenadas cilindricas y coordenadas esfericas del punto p dado en coordenadas rectangulares.


1.7. COORDENADAS CILINDRICAS Y COORDENADAS ESFERICAS

39

a) (2; 2; 1) p b) (1; 3; 2) c) ( 3; 2; 1) 3. Encuentre las coordenadas rectangulares y coordenadas cilindricas del punto p dado en coordenadas esfericas. a) (2; =6; =4) b) (6; =4; 0) c) (9; ; =4) 4. Escriba la ecuación dada en coordenadas cilindricas y coordenadas esfericas. a) x2 + y 2 + z 2

2z = 0

b) 6x = x2 + y 2 c) y = xz 5. Escriba la ecuación dada en coordenadas rectangulares a) r = 3 b) r = 4Cos c)

= =4

d) Sen = 2 6. Trace la grá…ca del sólido descrito por las desigualdades dadas en coordenadas cilindricas. a) 0

2 , 0

b) 0

=2, 0

r

1, r r

2, r

z 2

1 z

4

7. Trace la grá…ca del sólido descrito por las desigualdades dadas en coordenadas esfericas. a) 0

=2, 0

b) 0

2 , 0

c) 0

2 , =2

=2 , 1

2

=4, 0

1

, 0

2

8. Gra…que e identi…que la super…cie dada en coordenadas cilindricas a) r = 2 cos


40

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO b) r = 6sen c) r = 1 + cos 9. Gra…que e identi…que la super…cie dada en coordenadas esfericas a)

= 2 cos

b) tan2 c)

=1

=1 cos

10. Utilizando un CAS gra…que los siguientes puntos en a) Coordendas cilindricas b) Coordenadas esfericas.

1.8.

Conceptos básicos de topologia en Rn

En la Geometría euclídeana8 dos objetos serán equivalentes mientras podamos transformar uno en otro mediante isometrías (rotaciones, traslaciones, re‡exiones, etc), es decir, mediante transformaciones que conservan las medidas de ángulo, longitud, área, volumen y otras. Si se desea abordar de manera adecuadamente la diferenciabilidad para funciones de varias variables se deben tener claros los conceptos de limites y continuidad para este tipo de funciones. Uno de los conceptos de mayor di…cultad en funciones de varias variables es el de limite ya que este concepto se de…ne sobre subconjuntos de Rn y no como se hace para funciones de variable real y valor real, sobre subconjuntos de la recta real, muchas veces estos subconjuntos son intervalos. Decir que el limite de una función f : I R ! R en un punto a (que puede o no estar en I) existe y es igual a L, signi…ca que si x esta cerca de a entonces f (x) esta cerca de L. Aqui el concepto de cercania sobre un subconjunto de la recta real esta determinado por 8

Euclides de Alejandría (s. IV-III a. C.) fue un matemático griego, al parecer era ateniense y probablemente fue alumno de la Academia. Hacia el año 300 a.C. (bajo el reinado del primer Ptolomeo), era profesor en la escuela matemática de Alejandría, de la cual probablemente fue su fundador. Se le considera como el gran sistematizador de la matemática en el mundo antiguo, ya que en sus trece libros de los Elementos expone la geometría como un sistema formal axiomático-deductivo, que consta de de…niciones, postulados, y teoremas demostrados. Este texto ha servido de modelo en la posteridad a todo sistema axiomático. pero su gran importancia deriva del método axiomático utilizado, que han convertido a este libro en el texto cientí…co más traducido y editado de toda la historia y que apareció, durante más de dos mil años, como modelo de rigor cientí…co. La introducción de cambios en el quinto postulado de Euclides propició la aparición de geometrías « no-euclidianas» , como las de Riemann y Lobatchevski, por ejemplo. Otras obras de Euclides son Tratado de geometría; Fenómenos; Datos, etc.


1.8. CONCEPTOS BÁSICOS DE TOPOLOGIA EN RN

41

una vecindad de centro a y radio . Para funciones de varias variables estas vecindades estan determinadas por lo que se denominara bola abierta. Una vecindad de un punto a 2 Rn es el conjunto de puntos x 2 Rn tales que jjx ajj < para algun 2 R+ y se denomina n-bola abierta de centro a y radio . Notada B(a; ) = fx 2 Rn : kx ak < g. Las bolas abiertas de R son los intervalos abiertos de centro a y extremos a , a + ;las bolas abiertas de R2 son las circunferencias abiertas de centro (a; b) y radio , y las bolas abiertas de R3 son las esferas abiertas de centro (a; b; c) y radio . Ejemplo 1.8.1 Escriba explicitamente como conjunto de puntos la bola B((1; 2; 3); 1), utilizando la de…nición de bola abierta vemos que el centro es igual a (1; 2; 3) y el radio es igual a 1, luego (x 1)2 + (y 2)2 + (z 3)2 = 1 es la forma explicita. Si U Rn y a 2 Rn , se dice que x0 es un punto interior de U si existe un número real > 0 tal que B(a, ) U . Cada uno de los puntos a de U puede ser rodeado por una bola B(a; ) U . El conjunto de todos los puntos interiores de U se denomina interior de U y se nota Int U o U o . Evidentemente U o U . Si U Rn y a 2 Rn , se dice que a es un punto exterior de U si existe un número real > 0 tal que B(a, ) U c . Cada uno de los puntos a de U puede ser rodeado por una bola B(a; ) U c . El conjunto de todos los puntos exteriores de U se denomina exterior de U y se nota Ext U . Si U Rn y a 2 Rn , se dice que a es un punto frontera de U si para todo número real > 0, B(a; ) \ U 6= y B(a; ) \ U c 6= . El conjunto de todos los puntos frontera de U se denomina la frontera de U y se nota F ront U o @U . Un punto interior de U necesariamente es un punto de U , y un punto exterior de U es un punto de U c . Sin embargo, un punto frontera puede ser de U o de U c . Si U Rn y x0 2 Rn , se dice que x0 es un punto adherente de U si para todo número real > 0, B(x0 ; ) \ U 6= . El conjunto de todos los puntos adherentes U y en de U se denomina la adherencia de U y se nota Adh U o U . Evidentemente U consecuencia U o U . Si U Rn y x0 2 Rn , se dice que x0 es un punto de acumulación de U si para todo número real > 0, B(x0 ; ) \ U 6= y B(x0 ; ) \ U 6= fx0 g. El conjunto de todos los puntos de acumulacion de U se llama derivado de U y se nota Rn y x0 2 Rn , se dice que x0 es un punto Der U o U ’. Evidentemente U ’ U . Si U aislado de U si existe un número real > 0 tal que B(x0 ; ) \ U = fx0 g. El conjunto de todos los puntos de aislados de U se llama aislado de U y se nota Aisl U . Si x0 2 U no es un punto de acumulación de U entonces x0 es un punto aislado de U: Evidentemente AislU U . Un conjunto U Rn se dice que es acotado si existe un número real > 0 tal que U B(x0 ; ) para algun x0 2 Rn elegido arbitrariamente. Un conjunto U Rn se dice que es abierto si todos sus puntos son interiores (o sea U = U o ) y se dice que es cerrado si su complemento es abierto(U = Rn U o sea si U = U ). Un conjunto U Rn se dice que es compacto si es cerrado y acotado. Ejemplo 1.8.2 Clasi…car el conjunto U = f(x; y)j 1 x2 + y 2 < 4g vemos que es el conjunto de puntos (x; y) que estan entre las circunferencias x2 + y 2 = 1 (con frontera) y x2 + y 2 = 2 (sin frontera). Como U tiene puntos frontera que no son interiores entonces U no es abierto, ademas el complemento de U tiene frontera entonces U tampoco es cerrado.por lo tanto U no es ni abierto ni cerrado.


42

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

Ejemplo 1.8.3 Demuestre que U = f(x; y; z) 2 R3 : x2 + y 2 1; ^0 z g es compacto. El conjunto U es el cilindro cerrado de altura 2, luego U = U por lo tanto U es cerrado, ademas U es acotado pues U B((0; 0; 0); 3) entonces U es compacto. Ejercicios 1.7. 1. Escriba explicitamente como conjunto de puntos de Rn cada una de las siguientes bolas abiertas a) B((2; 3); 0;1) en R2 b) B((1; 1; 3); 2) en R3 c) B((1; 1; 2; 2); 1) en R4 2. Determinar si el conjunto dado U es abierto, cerrado, abierto y cerrado a la vez, o ni abierto ni cerrado. Trace la grá…ca a) U = f(x; y) j y = xg

b) U = f(x; y) j x2 + y 2

1g

c) U = f(x; y j 2 < x < 4 , 2 < y

5g

3. Determinar si el conjunto dado U es abierto, cerrado, abierto y cerrado a la vez, o ni abierto ni cerrado. a) U =

(x1 ; x2 ; :::; xn )j

n P

xi > 0

i=1

b) U =

(x1 ; x2 ; :::; xn )j1 <

n P

i=1

c) U =

(x1 ; x2 ; :::; xn )j1 <

n P

i=1

x2i < 4 x2i

4

4. Demuestre que ; y Rn son abiertos y cerrados a la vez 5. Demuestre que el conjunto A = fpg formado por un solo punto p 2 Rn no es abierto. 6. Demuestre que los puntos frontera de cualquier intervalo abierto (a; b) de R son los puntos a y b 7. Demuestre que el conjunto

n S

Ai (unión de conjuntos Ai abiertos) es abierto.

i=1

8. Demuestre que el conjunto

n T

i=1

abierto.

Ai (intersección …nita de conjuntos Ai abiertos) es


1.8. CONCEPTOS BÁSICOS DE TOPOLOGIA EN RN 9. Demuestre que el conjunto

n S

43

Ai (unión …nita de conjuntos Ai cerrados) es cerrado.

i=1

10. Demuestre que el conjunto

n T

Ai (intersección de conjuntos Ai cerrados) es cerrado.

i=1

11. Demuestre que la frontera de A es un conjunto cerrado. 12. Demuestre que los intervalos abiertos de R son conjuntos abiertos 13. Demuestre que los intervalos cerrados de R son conjuntos cerrados EJERCICIOS DE REPASO DEL CAPITULO 1 PREGUNTAS DE VERDADERO-FALSO Determine si el enunciado es verdadero o falso, justi…cando su respuesta. 1. Todo espacio vectorial contiene a 0. 2. Todo subconjunto de un espacio vectorial es subespacio vectorial. 3. Dos rectas en el espacio que no se intersectan, son paralelas. 4. Si dos planos se intersectan, la intersección es una recta. 5. Toda transformación lineal T : V ! W es invertible. 6. Un cilindro es una super…cie cuya directriz es un circulo. 7. La intersección entre dos super…cies es una curva cerrada. 8. Las coordendas cilindricas pueden ser de la forma x = x, y = r cos z = rsen 9. En coordenadas esfericas el radio de una esfera es igual a 10. Si un conjunto no posee frontera entonces es abierto. PREGUNTAS DE SELECCION MULTIPLE CON UNICA RESPUESTA. 1. El conjunto de puntos (x; y; z) 2 Rn con la suma y el producto usual es un espacio vectorial si: A. x = 1

B. y = x

C. z = xy

D. y

2. Si A es un subespacio vectorial de V y B subespacio vectorial de V A. B

B. A

B

C. A \ B

0 A, se puede a…rmar que tambien es

D. A [ B.


44

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO 0

0

0

3. Si B1 = fv1 ; v2 ; :::; vn g y B2 = fv1 ; v2 ; :::; vm g son bases de un espacio vectorial V , es correcto a…rmar que: A. n < m

B. n > m

C. n = m

D. dim V = n + m

4. Un vector unitario en la misma dirección y sentido de [ 1; 2; 3] es: A.

1;

1 1 ; 2 3

1 2 B. p ; p ; 14 14

3 p 14

C.

1 p [1; 2; 3] 14

1 ; 14

D.

2 3 ; 14 14

x+1 5. Para las rectas con ecuaciones L1 : [x; y; z] = [1; 2; 3] + t[2; 3; 4] y L2 : = 6 z+5 y 3 = se puede a…rmar que: 1 2 A. Son paralelas B. Son ortogonales C. Son Oblicuas D. Se interceptan en un punto 6. Cual de las siguientes rectas esta contenida en el plano 2x a) A. x = 1 + 2t, y = 2 3t, z = 5 + t x = 1 2t, y = 2 + 3t, z = 1 t

3y + z = 1

B. x = 1 t, y = 2 t, z = 1 t D. x = t + 1, y = t + 2, z = t + 5

7. La transformación lineal asociada a la matriz A =

3 2

1 2 0 3

a) A. T (x; y) = [3x + 2y; x; 2x + 3y] B. T (x; y) = [3x T (x; y) = [2; 0; 3] D. T (x; y) = [5x; y; 5z]

C.

es igual a:

y + 2z; 2x + 3z]

C.

8. La ecuación de la super…cie de revolución generada al girar la curva z = x2 alrededor del eje x es igual a: a) A. z = x2 + y 2 9. Para la super…cie z = e

B. x = y 2 + z 2 (x2 +y 2 )

C. x2 = y 2 + z 2

es correcto a…rmar que sus trazas son:

a) A. Parabolas si x = k B.Hiperbolas si y = k k D. Circulos si z = k 10. Si A

D. x2 =

Rn es abierto y si x 2 A es correcto a…rmar que A

a) A. es abierto B. es cerrado ni abierto ni cerrado

p

y2 + z2

C. Exponenciales si z =

fxg :

C. es abierto y cerrado a la vez

D. no es

PREGUNTAS DE SELECCION MULTIPLE CON MULTIPLE RESPUESTA.


1.8. CONCEPTOS BÁSICOS DE TOPOLOGIA EN RN Si 1 y 2 son correctas marque A Si 3 y 4 son correctas marque C Si 1 y 3 son correctas marque E

45

Si 2 y 3 son correctas marque B Si 2 y 4 son correctas marque D

1. Si A y B son matrices de n n y una operación de…nida en Mn entonces es correcto a…rmar que es: 1. Asociativa A.

2. Conmutativa B. C.

3. Invertiva D.

n

tal que A B = AB

4. Modulativa: E.

2. Dados los vectores U = [5; 4; 7] y V = [ 10; 8; k] se puede a…rmar que: 1. Si k =

14 U y V son paralelos.

U y V son ortogonales (perpendiculares) A. B. C.

2. Si k = 0, kU k = kV k

3. Si k =

4. Si k = 2 el ángulo entre U y V es 30o D. E.

82 , 7

3. Sea P2 (t) el espacio vectorial de los polinomios de grado menor igual a 2 y sea W = genfSg donde S = ft2 + 1; t + 1g entonces es correcto a…rmar que: 1. Los vectores de S son linealmente dependientes a + bg 3. gen(S) = P2 (t) 4. S es una base de W A. B. C. D.

2. W = fat2 + bt + cjc = E.

4. Para la normas vectorial kxk1 = maxfjxi jg de…nida en Rn es correcto a…rmar que: 4

1.k[2; 3; 0]k1 = 2 4. d(v; 0) = kv]k1 A. B. 2

2. ku]k1 = kv]k1 si sólo si u = v C.

D.

3. d([2; 1; 1]; [1; 0; 3]) = E.

3

1 2 3 5. Para la matriz A = 4 1 2 3 5 es correcto a…rmar que: 1 2 3

1.p( ) = 3 + 6 2 es su polinomio característico 2. = 6 es un valor propio 3.[1; 1; 1] es un vector propio 4.posee tres valores propios diferentes A. B. C. D. E. 6. Es correcto a…rmar que la recta x = t, y = 4t, z = 7t es la intersección de los planos: 1. x 2y +z = 0 2. x+2y z = 0 A. B. C.

4. 2x 3y +2z = 0 E.

y 7 z 2 x 1 y+2 x+2 = = y L2 : = =z+1 3 4 4 3 4 2y + 7z = 4 es un plano, entonces es correcto a…rmar que la

7. Sean p(2; 3; 5) un punto, L1 : dos rectas y : 3x distancia entre:

3. 2x+3y 2z = 0 D.


46

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO 1. L1 y L2 es 3 A.

2. p y L1 es 4;5

3. p y L2 es

C.

D.

B.

8. Al reducir la ecuación 9x2 + y 2 clasi…cación es:

z2

1 ; 1; 1 3 3. Cono elíptico con vértice en (0; 1; 1)

A.

B.

35 es p 62 E.

2y + 2z = 0 a una de las formas estándar, su

1. Cono elíptico con vértice en eje z eje x.

4. p y

2. Cono elíptico con el eje paralelo al 4. Cono elíptico con el eje paralelo al

C.

D.

E.

9. La ecuación de la super…cie z = xy es equivalente a: 1.. y = xz A.

r 2. z = sen(2 ) 3. 2 B. C.

=

2 cot csc sen(2 ) D.

4. x = yz E..

10. Si A y B son dos conjuntos cerrados de Rn entonces _

1. A [ B es cerrado es cerrado A. B.

2. A \ B es abierto C.

_

_

3. A [ B es abierto D.

_

4. A \ B

E.

PREGUNTAS ABIERTAS 1. Muestre que el conjunto de todos los numeros reales positivos forma un espacio vectorial con las operaciones x + y = xy y x = x 2. Demuestre que cualquier combinación lineal de dos vectores paralelos es un vector paralelo a ambos. 3. Demuestre que los vectores (1; a; a2 ); (1; b; b2 ) y (1; c; c2 ) son linealmente independientes si a; b y c son diferentes. 4. Si V es el espacio vectorial de todas las funciones de valor real continuas y S el conjunto de todas las funciones diferenciables. Pruebe que S no genera a V sobre R. (Mostrando que f (X) = jxj no pertenece al generado por S) 5. Si v1 y v2 son vectores unitarios no paralelos, demuestre que el conjunto fv1 ,v2 ; v1 v2 g es una base. 6. Demuestre que kxk =

n P

i=1

jxi j es una norma en Rn .


1.8. CONCEPTOS BÁSICOS DE TOPOLOGIA EN RN

47

7. Cada pareja de vectores u, v y w de R3 forma un angulo de kuk = 2 , kvk = 2 y kwk = 3 , calcule ku + v + wk

3

. Suponiendo que:

8. Los tres angulos directores de un cierto vector unitario son iguales y su valor esta entre 0 y 2 , cual es el vector ? 9. Si u; v; w son vectores ortonormales y u+ v+ w = demuestre que = u, = w y de una interpretación geometrica.

= v,

10. Si v1 ; v2 ; :::; vn es una base ortonormal de Rn y x = s1 a1 + s2 a2 + ::: + sn an , y = t1 a1 + t2 a2 + ::: + tn an entonces x y = s1 t1 + s2 t2 + ::: + sn tn . 11. Demuestre que si v es un vector de R3 y , y son los angulos que forma v con los respectivos ejes de coordenadas, entonces cos2 + cos2 + cos2 = 1 12. Sean u, v y w vectores unitarios que son ortogonales entre si. Mostrar que si a = u+ v+ w entonces = a u , = a v , = a wc 13. Si v y w son vectores de R3 y ademas kvk = 3 y kwk = 7. Si v kv wk 14. Demuestre que v

w = 5 halle

proyw v es ortogonal a w, para todo v y w:

15. Demuestre que si T : V ! W es una transformación lineal y si T T 1 es una transformación lineal.

1

existe, entonces

16. Si A es una matriz de 2 2 demuestre que el polinomio caracteristico de A es igual a P ( ) = 2 traza(A) + jAj 17. Sean P; Q; R tres puntos no colineales de R3 Si v = P Q y w = P R y S es el punto medio del vector QR demuestre que P S = 21 (v + w) 18. Hallar la ecuacion del conjunto de rectas que pasan por el punto (2; 3; 4) y son paralelas al plano XY y al plano XZ 19. Hallar la ecuación del plano que satisface las condiciones dadas: a) Pasa por el punto P = (3; 2; 1) y es paralelo al plano 3x

2y + 4z = 7

con el eje X positivo. 4 c) Sus intersecciones con los ejes son : X = A, Y = B y Z = C

b) Contiene al eje Z y forma un ángulo de

20. Dos caras de un cubo se encuentran en los planos 3x Calcule el volumen del cubo.

y + 2z = 5 y 3x

y + 2z = 7

21. Mostrar que tres vectores A, B y C estan en el mismo plano que pasa por el origen si y solo si existen escalares , y no todos nulos, tales que A + B + C = 0


48

CAPÍTULO 1. GEOMETRIA DEL ESPACIO EUCLIDIANO

22. Sea V = (3; 4; 5) y suponga que W es cualquier punto en R3 . Cuando genfV; W g es una recta? Que tipo de recta? 23. Suponga que U; V y W son puntos arbitrarios de R3 . Bajo que circunstancias genfU; V; W g es un plano, es una recta, es un punto 24. Sea W el plano que contiene a la recta y = x en el plano XY y tambien contiene al eje Z. Encuentre una base para W . 25. Identi…que la super…cie z = xy haciendo una rotación adecuada de los ejes en el plano XY . 26. Hallar la ecuación de la super…cie que satisface las condiciones dadas. a) El conjunto de todos los puntos P (x; y; z) equidistantes del punto (0; 5; 0) y del plano y = 5. b) El conjunto de todos los puntos P (x; y; z) equidistantes del punto (2; 0; 0) y del plano yz. c) El conjunto de todos los puntos P (x; y; z) tales que la distancia de P al eje X sea el triple de la distancia de P al plano Y Z. 27. Debido a las fuerzas causadas por su rotación, la tierra es un elipsoide oblato en lugar de una esfera. El radio ecuatorial mide 3963 millas y el radio polar mide 3950 millas. Determine la ecuación del elipsoide, asumiendo que el centro de la tierra está en (0; 0; 0) y que la traza formada por el plano z = 0 corresponde al ecuador. 28. Demuestre que la curva intersección entre las super…cies x2 + 2y 2 2x2 + 4y 2 2z 2 5y = 0 se encuentra en un plano.

z 2 + 3x = 1 y

29. Encuentre una ecuación en coordenadas cilindricas y una ecuación en coordenadas rectangulares equivalente a la ecuacióon Sen Cos = 1. 30. Encuentre una ecuación en coordenadas rectangulares y una ecuación en coordenadas esfericas equivalente a la ecuación r2 Cos(2 ) + z 2 = 1 p 31. Describa el sólido acotado inferiormente por el cono z = x2 + y 2 e superiormente por la esfera x2 + y 2 + z 2 = 1 32. La parabola z = 4y 2 (con x = 0) se hace girar alrededor del eje Z. Escriba una ecuación para la super…cie resultante en coordenadas cilindricas. 33. Determine la ecuación de una esfera con centro en (h; i; j) y radio k, en coordenadas esfericas.


CAPÍTULO 2 FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

El que espera desespera dice la voz popular !Que verdad tan verdadera¡ La verdad es lo que es, y sigue siendo verdad aunque se piense al revés. A. MACHADO, CXXXVI "Proverbios y cantares"

49


50

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

En los cursos anteriores de calculo, se estudiaron funciones de valor real y variable real. Funciones f : A ! B donde tanto A como B son subconjuntos de R. A es el dominio de f , B el codominio de f y el rango o recorrido de f es el conjunto de los b 2 B tales que b = f (a) , con a 2 A. En este capitulo se generalizará para dimensiones mayores el estudio de todos los tipos de funciones F cuyo dominio es un subconjunto de Rn y cuyas imagenes son puntos de Rm , denominadas funciones de varias variables. Una regla F que asocia a cada elemento x de U Rn exactamente un punto z de Rm , se denomina función de Rn en Rm . F : U Rn en Rm ; con z = F(x) donde x = (x1 ; x2 ; :::; xn ) 2 U y z = (z1 ; z2 ; :::; zm ) 2 Rm

2.1.

Funciones de variable real y valor vectorial

Las funciones de varias variables que estan más relacionadas con las vistas en los cursos anteriores de cálculo son las funciones de variable real y valor vectorial. La forma mas sencilla es considerar un vector de funciones de variable real y valor real. En esta sección se estudiaran este tipo de funciones, su estudio no es tan diferente del estudio de las funciones de variable real y valor real tratadas en los anteriores cursos de cálculo ya que si fk son funciones de I R en R y consideramos el vector f (t) = [fk (t)] con k = 1; 2; :::; m entonces f es una función de I R en Rm . Una función f cuyo dominio es un subconjunto I de R y cuyo rango es un subconjunto de Rm con m 2 se denomina función de variable real y valor vectorial, por simplicidad la denominaremos función real-vectorial. Notación 2 f :I

R en Rm con w = f (t) donde w = (w1 ; w2 ; :::; wm ) 2 Rm

Si f es una función real-vectorial de I R en Rm , entonces para cada wk de w; fk (t) = wk se denomina función componente o coordenada de f . Las funciones componentes o coordenadas de una función de variable real y valor vectorial f son funciones fk de variable real y valor real, que se trataron en los cursos anteriores de cálculo. Propiedad 2.1.1 Si f : es una función real-vectorial de I R en Rm , entonces: (i) El dominio de f es el mayor subconjunto I de R en el que f esta de…nida, o sea el conjunto de números reales t tales que f (t) existe. (ii) El codominio de f es Rm . (iii) El rango o recorrido de f es el conjunto f (I), o sea el conjunto de puntos f (t) para cada t 2 I. Ejemplo 2.1.1 Sean f1 (t) = 2 + 3t, f2 (t) = 5 + t2 y f3 (t) = 2t3 , podemos formar la función f (t) = [2 + 3t; 5 + t2 ; 2t3 ], tambien podemos representar a f usando la base canonica de R3 como f (t) = (2 + 3t)i + ( 5 + t2 )j + (2t3 )k. El dominio de f es R, ya que el dominio de cada una de sus funciones componentes es R, el rango de f es el conjunto R = f(w1 ; w2 ; w3 )jw2 5g.


2.1. FUNCIONES DE VARIABLE REAL Y VALOR VECTORIAL

51

Como todas las funciones componentes de una función real-vectorial dependen de la misma variable t, entonces t se denomina parametro, luego la grá…ca de una función realvectorial es una curva parametrizada, los unicos casos que se pueden gra…car de manera convencional son los de R en R2 denominadas curvas planas paramerizadas y los de R en R3 , denominadas curvas en el espacio parametrizadas. Ejemplo 2.1.2 Dibujar la curva plana representada por la función real-vectorial f (t) = [cos t; 3sent] 0 t 2 y2 = sen2 t x = cos t y y = 3sent, despejando cos t y sent obtenemos x2 = cos2 t y 9 y2 entonces x2 + = 1 es su ecuación rectangular, 9 la grá…ca de esta ecuación es una elipse

y 4

2

-5

-4

-3

-2

-1

1

2

3

4

5

x

-2

-4

La intersección entre dos super…cies se puede representar por medio de una función real-vectorial de R en R3 . Ejemplo 2.1.3 Encuentre una función real-vectorial que represente la curva intersección p entre el cono z = x2 + y 2 y el plano z = 1 + y.


52

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES Reemplazando la segunda ecuación en la primera ecuación, obtenemos 1+y = x2 1 luego 1 + 2y = x2 entonces y = 2 2 1 t2 t2 1 1 t2 t2 1 y z = + , y f (t) = t; ; + por lo tanto si x = t, y = 2 2 2 2 2 2 2 2

p

x2 + y 2

Ejemplo 2.1.4 La curva plana trazada por un punto p sobre la circunferencia de un círculo de radio r, cuando el círculo rueda a lo largo de una recta se denomina cicloide (el matemático francés Blaise Pascal 1 la estudio en 1649). Las ecuaciones paramétricas de la cicloide son x = r( sen ) y = r(1 cos ) 2R

Si dos objetos se desplazan por el espacio siguiendo dos trayectorias, para saber si se chocarán, se debe saber si las trayectorias se cortan y si ademas los objetos estarán en la misma posición en lá intersección de sus trayectorias Ejemplo 2.1.5 Dos partículas siguen las trayectorias de…nidas por las siguientes funciones f (t) = [t2 ; t2 ; t2 ] y g(t) = [4t 3; 7t 12; 5t 6].¿Se chocarán? Veamos para que valor(es) de t son iguales las funciones f y g. t2 = 4t 3, entonces t2 4t + 3 = 0 luego t = 3 o t = 1 1

Blaise Pascal (Clermont-Ferrand, Auvernia, Francia, 19 de junio de 1623 - París, 19 de agosto de 1662), matemático, físico y …lósofo religioso francés. Considerado el padre de las computadoras junto con Charles Babbage. Sus contribuciones a las ciencias naturales y aplicadas incluyen la invención y construcción de calculadoras mecánicas, estudios de la teoría matemática de probabilidad, investigaciones sobre los ‡uidos y la aclaración de conceptos tales como la presión y el vacío. Después de una experiencia religiosa profunda en 1654, Pascal abandonó las matemáticas y la física para dedicarse a la …losofía y a la teología, publicando en este periodo sus dos obras más conocidas: Las Lettres provinciales (Cartas provinciales) y Pensées (Pensamientos). Con dieciséis años escribió su primer trabajo serio sobre matemática a modo de prueba llamado Essai pour les coniques (Ensayo sobre cónicas), basándose en un trabajo de Desargues que había merecido su interés..En 1654, Pascal mantiene correspondencia con Pierre de Fermat y envía una primera aproximación al cálculo de probabilidades, ese mismo año publica el tratado del triángulo aritmético en el que describe las propiedades y aplicaciones del triángulo aritmético o triángulo de Pascal, manera de presentar coe…cientes binomiales (aunque los matemáticos chinos conocían el triángulo desde siglos atrás).


2.1. FUNCIONES DE VARIABLE REAL Y VALOR VECTORIAL

53

t2 = 7t 12 entonces t2 7t + 12 = 0 luego t = 4 o t = 3 t2 = 5t 6 entonces t2 5t + 6 = 0 luego t = 3 o t = 2 por lo tanto se chocarán en t = 3 Los conceptos de límite, continuidad, derivada e integral, se generalizan facilmente a una función real-vectorial. Si f es una función real-vectorial de I R en Rm y a es un punto interior o frontera de I se dice que limite cuando t tiende a a de f (t) es igual a L, escrito l mf (t) = L t!a

si y solamente si 8 2> 0, 9

> 0, tal que si jt

aj <

implica que kf (t)

Lk <2.

Una función real-vectorial f tiene límite en a si cada una de sus funciones componentes fk tiene límite en a, o sea l mf (t) = L si y solamente si l mfk (t) = Lk para k = 1; 2; ::::m. t!a

t!a

Nota : A partir de las funciones componentes fk de una función de valor vectorial F podemos asegurar que l mF(t) = L si y sólamente si l mFk (t) = Lk 8k = 1; 2; :::; m. O t!a t!a sea el límite de una función vectorial existe, si existen los límites de las funciones que lo componen, cada uno de estos límites es de una función de variable real y valor real considerados en el curso de cálculo de una variable. Ejemplo 2.1.6 Si f (t) = [cos t; sent] demuestre que l mf (t) = [1; 0] t!0

Utilizando la de…nición formal de límite si jtj < pveamos que k[cos t; sent] [1; 0]k <2, jcos t 1j + k[cos t; sent] [1; 0]k = k(cos t 1; sent)k = (cos t 1)2 + (sent)2 jsentj < 2 por lo tanto si jtj < implica que jcos t 1j < y jsentj < , luego = 2 2 2 Propiedad 2.1.2 Suponga que f y g son funciones de variable real y valor vectorial que poseen límite cuando t ! a y sea c una constante, entonces: a. l m(f (t) g(t)) = l mf (t) l mg(t) t!a

t!a

t!a

b. l mcf (t) = cl mf (t) t!a

t!a

c. l m(f (t) g(t)) = l mf (t) l mg(t) t!a

d. l m(f (t) t!a

t!a

g(t)) = l mf (t) t!a

t!a

l mg(t) en R3 t!a

sent t 2 ; e ; t + 3t + 2 : t!0 t Calculamos el límite de cada una de sus funciones componentes (si existen). sent lm = 1, l met = 1 y l m(t2 + 3t + 2) = 2 t!0 t t!0 t!0 sent t 2 luego l m ; e ; t + 3t + 2 = [1; 1; 2] t!0 t

Ejemplo 2.1.7 Evaluar l m


54

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES Una función real-vectorial f es continua en a si: a. f (a) existe b.l mf (t) existe t!a

c. l mf (t) = F (a) t!a

f es continua en a si y solamente si l mf (t) = f (a) t!a

Una función real-vectorial f es continua en a si cada una de sus funciones componentes fk es continua en a. sent t 2 ; e ; t + 3t + 2 es discontinua en t t = 0, pero está discontinuidad es removible ya que el límite en t = 0 existe (ejemplo anterior), luego f se puede volver continua redi…niendola de la siguiente manera F (t) = 8 < sent t 2 ; e ; t + 3t + 2 si t 6= 0 t : [1; 1; 2] si t = 0 Ejemplo 2.1.8 La función real-vectorial f (t) =

La derivada de una función f real-vectorial se puede de…nir de la misma manera que para las funciones de variable real y valor real, excepto que la derivada ahora es un vector. f (a + h) f (a) siempre que el lìmite Si f es derivable en a entonces f 0 (a) = l m h!0 h exista. f es derivable en a si y solamente si f 0 (a) = [fk0 (a)] Si p y q son puntos cuyos vectores posición son f (t) y f (t + h) entonces el vector pq es secante a la curva determinada por f (t). Si h ! 0 el vector tiende a un vector que esta en la recta tangente, por lo tanto el vector f 0 (t) se denomina vector tangente a la curva determinada por f (t) en el punto p, siempre que f 0 (t) exista y f 0 (t) 6= 0. Ejemplo 2.1.9 Calcule la derivada de f (t) = [tsent; t2 ; cos(3t)]. Derivando cada una de las funciones componentes obtenemos f 0 (t) = [sent + t cos t; 2t; 3sen(3t)] Ejemplo 2.1.10 p Encuentre la ecuación de la recta tangente a la curva determinada por f (t) = ln t; 2 t; t2 en el punto (0; 2; 1). 1 1 Hallamos el vector tangente f 0 (t) = ; p ; 2t t 2 t 1 en el punto t = 1, f 0 (1) = 1; ; 2 2 1 luego [x; y; z] = [0; 2; 1] + t 1; ; 2 es la ecuación vectorial de la recta. 2 La curva determinada por una función real-vectorial f es suave o regular en un intervalo abierto I si f 0 (t) es continua y f 0 (t) 6= 0 para todo valor t del intervalo I.


2.1. FUNCIONES DE VARIABLE REAL Y VALOR VECTORIAL

55

Propiedad 2.1.3 Si f y g son funciones real-vectorial derivables y c es una constante, entonces: a. (f (t) g(t))0 = f 0 (t) g 0 (t) b. (cf (t))0 = cf 0 (t) c. (f (t) g(t))0 = f 0 (t) g(t) + f (t) g 0 (t) d. (f (t) g(t))0 = f 0 (t) g(t) + f (t) g 0 (t) (en R3 ) Igual que con las funciones de variable real y valor real, la segunda derivada de una función real-vectorial f es la derivada de f 0 , o sea f 00 (t) = (f 0 (t))0 Ejemplo 2.1.11 La segunda derivada de f (t) = [tsent; t2 ; cos(3t)] es f 00 (t) = [sent + t cos t; 2t; 3sen(3t)]0 = [2 cos t tsent; 2; 9 cos(3t)] De manera similar la integral de una función real-vectorial se puede de…nir de la misma manera que para las funciones de variable real y valor real, excepto que la integral es un vector. Una función real-vectorial derivable F es una antiderivada de una función real-vectorial f en un intervalo I si F 0 (t) = f (t) en cada t de I. La integral inde…nida de una función R real-vectorial f respecto a t es el conjunto de todas las antiderivadas de f y se nota por f (t)dt = F (t) + C, donde F es una R R antiderivada de f . Si f es una función real-vectorial integrable, entonces f (t)dt = fk (t)dt + ck Ejemplo 2.1.12 Hallar f (t) sabiendo que f 0 (t) = [cos t; 2tsent2 ; 2t] y f (0) = [1; 0; 3] Integrando f 0 (t) obtenemos f (t) = [sent + c1 ; cos t2 + c2 ; t2 + c3 ] como f (0) = [1; 0; 3] c1 = 1; c2 = 1 y c3 = 3 entonces f (t) = [sent + 1; cos t2 + 1; t2 + 3] R 1 ; cos t; 3t dt t Integrando cada una de las funciones coordenadas obtenemos R 1 3 ; cos t; 3t dt = ln t + c1 ; sent + c2 ; t2 + c3 t 2

Ejemplo 2.1.13 Evaluar

Rb a

Si f es una hR funciónireal-vectorial de…nida y acotada en un intervalo I = [a; b], entonces b f (t)dt = a fk (t)dt

Teorema 2.1.1 Si fh es una función real-vectorial continua en un intervalo I = [a; b], i Rb Rb entonces a f (t)dt = a fk (t)dt


56

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

Demostración. Utilizando la de…nición de integral de…nida en una variable n Rb P f (t)dt = l m f (ti )4t a = lm

n!1

=

n P

i=1 n P

n!1i=1

fk (ti )4t

l m fk (ti )4t hRn!1i=1 i b = a fk (t)dt

R4 p Ejemplo 2.1.14 Evaluar 1 t; t; et dt. Integrando cada una de las funciones coordenadas y aplicando el teorema fundamental del cálculo. R4 t2 4 15 tdt = j = 1 2 1 2 R4p 1 1 4 tdt = p j1 = 1 4 2 t R4 t 4 t 4 e e dt = e j1 = e 1 R4 p t 15 1 4 Por lo tanto 1 t; t; e dt = ; ;e e 2 4 Propiedad 2.1.4 Si f y g son funciones real-vectorial continuas en un intervalo I = [a; b] y c es Runa constante, entonces: Rb Rb b a. a (f (t) g(t))dt = a f (t)dt g(t)dt a Rb Rb b. a (cf (t))dt = c a f (t)dt Rb Rb Rb c. a (f (t) g(t))dt = a f 0 (t)dt a g(t)dt Rb Rb Rb d. a (f (t) g(t))dt = a f (t)dt g(t)dt (en R3 ) a Ejercicios sección 2.1.

1. Para la función real-vectorial determine la imagen de 1, h, h + 4h a) f (t) =

p 1 t; t

b) f (t) = [ln t; et ; tt ] c) f (t) = [t; t2 ; t3 ; t4 ] 2. Para la función real-vectorial determine dominio, rango y grá…ca. a) f (t) = [2t + 1; t2 ] b) f (t) = [3 cos t; 2sent] c) f (t) = [t cos t; tsent; t]


2.1. FUNCIONES DE VARIABLE REAL Y VALOR VECTORIAL

57

3. Evaluar el límite.(si existe). a) l m t!0

t2

1 1 ; 2 +1 t 1

t 1 ; t!0 sent cos t p et 1 1 + t ; c) l m t!0 t t

b) l m

1 cos t ; t

1

4. Determinar la continuidad de la función real-vectorial. t+1 t 1 ; t 1 t+1 p b) f (t) = ln t; t 1; sent

a) f (t) =

c) f (t) = [tan t; 2t ; t

1]

5. Para cada función real-vectorial.hallar f 0 (t) y f 00 (t) a) f (t) = [e3t ; sen(2t)] b) f (t) = [2t ; log t; t3 ]

p c) f (t) = senht; cosh t; t

6. Hallar la ecuación de la recta tangente a la grá…ca de la función real-vectorial f . a) f (t) = [t + 1; t2 + 1; t3 + 1], para t = 0 b) f (t) = [et ; e2t ; e3t ] para t = 1 c) f (t) = [sent; cos t; t] para t = 7. Encontrar los intervalos donde la función real-vectorial es suave. a) f (t) = [t2 ; t3 ] 2 2t ; 1+t 1+t p p p c) f (t) = t; 3 t; 4 t

b) f (t) =

8. Si f (t) = y g(t) = hallar a) (f (t) g(t))0 b)

(f (t) + g(t))0

c) (f (t)

g(t))


58

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 9. Hallar f (t) para las condiciones dadas. p a) f 0 (t) = 2t; t , f (0) = [1; 2] p b) f 0 (t) = 2t; 3t2 ; t , f (1) = [1; 1; 0] c) f 0 (t) = [t; et ; tet ], f (0) = [1; 1; 1]

10. Evaluar la integral de la función real-vectorial a) b) c)

R

[et ; 3t; ln t] dt

R1 R

0 0

[t; et ; tet ] dt =4

[cos t; sent; sec2 ] dt

11. Si f es derivable demuestre que kf (t)k es constante si y solamente si f (t) f 0 (t) = 0 12. Hallar los puntos sobre la curva determinada por la función f (t) = [t; 1 + t2 ] en los que: a) f (t) y f 0 (t) son perpendiculares. b) f (t) y f 0 (t) son paralelos con el mismo sentido. c) f (t) y f 0 (t) son paralelos con sentido contrario. 13. Utilizando un CAS construya una función que permita gra…car una funcíon realvectorial y su recta tangente en un punto dado.

2.2.

Aplicaciones

Se puede representar el movimiento de una particula en el plano o en el espacio utilizando una función de variable real y valor vectorial, luego utilizar la primera y segunda derivada de esta función para determinar la velocidad y la aceleración de la particula. A partir de la posición de una particula y bajo ciertas condiciones es posible hallar la velocidad, la aceleración y la rápidez de la particula Si una función real vectorial f determina la posición de un objeto en el plano o en el espacio y f tiene primera y segunda derivada, entonces: velocidad del objeto es v(t) = f 0 (t), v(t) , dirección del movimiento del objeto es kv(t)k aceleración del objeto es a(t) = f 00 (t) rapidez del objeto es kv(t)k = kf 0 (t)k


2.2. APLICACIONES

59

Ejemplo 2.2.1 Hallar la velocidad, la dirección, la aceleración y la rapidez de una partícula que se mueve a lo largo de la hélice circular determinada por f (t) = [a cos t; asent; bt] con a > 0 y b > 0: Velocidad v(t) = [ asent; acost; b] asent a cos t b p Dirección ; p ;p 2 2 2 2 2 a +b a +b a + b2 Aceleración a(t) =p[ a cos t; asent; 0] Rapidez kv(t)k = a2 + b2 El matemático suizo John Bernoulli2 mostro que entre las curvas posibles que unen dos puntos A y B, una particula tomará el menor tiempo posible de deslizamiento de A a B si la curva es parte de un arco invertido de una cicloide. Consideremos el objeto como un proyectil y supongamos que la unica fuerza que actua sobre el después de su lanzamiento, es la gravedad. Supongamos que el movimiento ocurre en un plano vertical que puede representarse por el plano xy y el origen un punto sobre la super…cie de la tierra. La fuerza gravitatoria para un proyectil de masa m es F = mgj donde g = 32 pies=seg 2 o g = 9;81 m=seg 2 , por la segunda ley del movimiento de Newton esta misma fuerza produce una aceleración a(t) tal que F = ma(t) luego mgj = ma(t) entonces a(t) = gj es la aceleración del proyectil. Teorema 2.2.1 Despreciando la resistencia del aire, la trayectoria de un proyectil lanzado de una altura inicial h con rapidez inicial v0 y ángulo de elevación se describe por medio 1 2 gt j donde g es la de la función real-vectorial f (t) = (v0 cos )ti + h + (v0 sen )t 2 constante de gravedad. 2

Johann Bernoulli (Basilea, Suiza 27 de julio de 1667 - misma ciudad, 11 de enero de 1748), también conocido como Jean o John, fue un matemático, médico y …lólogo suizo. Su padre de religión calvinista deseaba que su hijo se convirtiera en comerciante y aceptó entrar como aprendiz en el negocio familiar de especias y medicinas, pero terminó por hacerlo tan mal que su contrariado padre se vio obligado a recti…car su orientación originaria, entonces su padre decidió que se convirtiera en médico, profesión también relacionada con el negocio familiar. En 1683 ingresa en la Universidad de Basilea y saca el título de médico, sin embargo durante este tiempo junto a su hermano Jakob también se dedicó a aprender el lenguaje de los números. Las novedades matemáticas de Leibniz sobre el cálculo in…nitesimal cautivaron a ambos hermanos. En 1691 viaja a París para guiar a los matemáticos franceses en el uso del cálculo entre los cuales se hallaba el marqués de Guillaume de l’Hôpital. En Francia se convirtió en defensor de Leibniz en la polémica que mantenía con Isaac Newton por quien había sido el primero en enunciar los principios del cálculo in…nitesimal. Se centró en el cálculo in…nitesimal y resolvió la ecuación diferencial de Bernoulli, propuesta por su hermano. Sus hijos Nicolau, Daniel y Johann Bernoulli fueron grandes matemáticos.


60

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

Demostración. Integrando la aceleración a(t) = gj dos veces obtenemos R R v(t) = a(t)dt = gjdt = gtj + c1 R R 1 2 f (t) = v(t)dt = ( gtj + c1 )dt = gt j + c1 t + c2 2 Usando el siguiente hecho v(0) = v 0 y f (0) = f 0 hallamos c1 y c2 c1 = v 0 y c2 = f 00 (t) 1 2 luego f (t) = gt j + v 0 t + f 0 2 utilizando las condiciones iniciales f 0 = hj, v0 = kv 0 k v 0 = xi + yj = kv 0 k cos i + kv 0 k sen j = v0 cos i + v0 sen j 1 2 gt j + (v0 cos i + v0 sen j)t + hj por lo tanto f (t) = 2 1 2 = v0 cos ti + h + v0 sen t gt j 2 Para el movimiento de un proyectil cuando se lanza desde el origen sobre una super…cie horizontal con una rapidez inicial v0 y un ángulo de lanzamiento . (v0 sen )2 Altura máxima ymax = 2g 2v0 sen Tiempo de vuelo t = g v02 Alcance xmax = sen(2 ) g Ejemplo 2.2.2 Un proyectil se dispara con una rapidez inicial de 500 m=s con un ángulo de elevación de 450 Consideremos v0 = 500 m=s, = 450 y g = 9;8 m=s2 (500 sen450 )2 altura máxima ymax = = 6377;55 m 2(9;8) 2 500 sen450 tiempo de vuelo t = = 72;15 s 9;8 5002 alcance xmax = sen(900 ) = 25510;2 m 9;8 Si una función real-vectorial f representa una curva suave C en un intervalo abierto f 0 (t) I entonces el vector T (t) = es un vector tangente unitario a C y el vector N (t) = kf 0 (t)k T 0 (t) con T 0 (t) 6= 0 es un vector normal unitario a C kT 0 (t)k Ejemplo 2.2.3 Para la curva determinada por f (t) = [3sent; 3 cos t; 4t] determine T y N Hallamos v(t) = [3 cos t; 3sent; 4] y kv(t)k = 5 3 cos t 3sent 4 luego T (t) = ; ; 5 5 5 y N (t) = [ sent; cos t; 0]


2.2. APLICACIONES

61

Una curva puede representarse por medio de diferentes funciones real-vectorial, o se pueden parametrizar de diferentes formas, dependiendo del parámetro que se elija. Teorema 2.2.2 La longitud R bde una curva continuamente diferenciable C determinada por f (t), para t 2 [a; b] es s = a kf 0 (t)k dt

La longitud de arco es independiente de la parametrización que se utilice. Si C es una curva suave determinada por una función f (t) de…nida enR un intervalo t [a; b]. Para a t b, la función longitud de arco está dada por s(t) = a kf 0 (u)k du. A la longitud de arco tambien se denomina parámetro longitud de arco y es una función nonegativa. ds = kf 0 (t)k y en Utilizando el teorema fundamental del cálculo podemos ver que dt forma diferencial es ds = kf 0 (t)k dt Ejemplo 2.2.4 Encuentre la longitud de la curva determinada por f (t) = [cos t; sent; ln cos t], 0 t 4 p f 0 (t) = [ sent; cos t; tan t] y kf 0 (t)k = 1 + tan2 t R =4 2t + 3 =4 s = 0 sec tdt = ln tan j0 = ln tan ln tan 0;88 4 8 4 Si C es una curva suave determinada por una función f (t), la curvatura K en t está kT 0 (t)k dada por K = kf 0 (t)k Si C es una curva suave determinada por una función f (s) donde s es el parámetro dT longitud de arco, la curvatura K en s está dada por K = = kT 0 (s)k ds En un circulo tiene la misma curvatura en todos sus puntos. Teorema 2.2.3 En un circulo de radio r la curvatura es igual a

1 r

Ejemplo 2.2.5 Encuentre la curvatura de f (t) = [t; t2 ; t3 ], en el punto (1; 1; 1) p f 0 (t) = [1; 2t; 3t2 ] y kf 0 (t)k = 1 + 4t2 + 9t4 f 0 (t) [1; 2t; 3t2 ] p de modo que T (t) = = kf 0 (t)k 1 + 4t2 + 9t4 p p 19 y kT 0 (1)k = , kf 0 (1)k = 14 7p 19 entonces K = p 0;166 7 14


62

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES Ejercicios sección 2.2. 1. Para la función f determine velocidad, dirección, aceleración y rapidez. a) f (t) = [1

cos t; 1

sent]

b) f (t) = [1

cos t; 1

sent]

c) f (t) = [1

cos t; 1

sent]

2. Determine la longitud de la curva determinada por a) f (t) = [1

cos t; 1

sent], 0

b) f (t) = [t; ln t; t ln t], 1 3=2

c) f (t) = 2t; 4t

t

2

; 3t , 0

t

2 t

1

3. Hallar la curvatura de f donde s es el parámetro de longitud de arco. a) f (s) = [2 + s; 3] b) f (s) = [2 + s; 3] 4. Hallar la curvatura de a) f (t) = [cos t; sen2 t] b) f (t) = [et cos t; et sent] c) f (t) = [1; t; t2 ] 5. Determine la altura máxima, el iempo de vuelo y el alcance de un proyectil lanzado desde el origen con los siguientes datos. a) v0 = 500 m=s,

= 600

b) v0 = 300 m=s,

= 450

c) v0 = 600 m=s,

= 300

6. Un proyectil se lanza desde el suelo con un ángulo de 150 con el piso. El proyectil debe alcanzar un blanco a 150 pies de distancia. Determine la velocidad inicial requerida. 7. Hallar al ángulo con el que debe lanzarse un objeto para que a) Tenga la máxima altura b) Tenga el máximo alcance


2.3. CAMPOS ESCALARES

63

8. Un objeto de masa m sigue una trayectoria cuya posición en cada insante esta determinada por f (t) = [a cos t; bsent], hallar la fuerza que actua sobre el objeto. 9. En los juegos olimpicos de Beiging la bielorusa Aksana Miankova lanzo un martillo de 4 Kg. con un ángulo de 400 con respecto a el suelo, con una velocidad inicial de 28;35 m=seg y obtuvo la medalla de oro, determine: a) Alcance del martillo. b) Máxima altura alcanzada por el martillo. 10. Cual es la longitud de un camino constante. f : R ! Rm , f (t) = c 11. Para la helice determinada por f (t) = [a cos t; asent; bt], con a; b > 0 cual es la máxima curvatura para un valor …jo b. 12. Utilizando un CAS construya una función que determine la curvatura.

2.3.

Campos escalares

Existen muchas funciones de valor real que dependen de dos o más variables reales por ejemplo el volumen V de un cilindro circular recto, depende de su altura h y de su radio r; o la temperatura de una particula en el espacio depende de sus coordenadas x ; y y z, la velocidad de una reacción quimica depende de la temperatura y de la presión del medio ambiente en que ocurre. En esta sección se estudiaran funciones de valor real que dependen de más de una variable real, o sea funciones reales de variable vectorial, funciones cuyo dominio es un subconjunto de Rn y de imagenes números reales, denominadas campos escalares. Una funcion F cuyo dominio es un subconjunto D de Rn con n 2 y cuyo rango es R se denomina campo escalar, F es una función de variable vectorial y valor real. Notación 3 F :D

Rn en R con z = F (x) donde x = (x1 ; x2 ; :::; xn ) 2 U y z 2 R

Nota : Cuando se trabaja en R2 o en R3 es usual usar x; y y z en lugar de x1 , x2 y x3 ; y ademas z = F (x; y) o w = F (x; y; z)

Propiedad 2.3.1 Si F es un campo escalar de D Rn en R, entonces: (i) El dominio de F es el mayor subconjuto D de Rn en el que F esta de…nido, o sea el conjunto de las x tales que F (x) existe. (ii) El codominio de F es R. (iii) El rango o recorrido de F es el conjunto F (D), o sea el conjunto de puntos F (x) para cada x 2 D.


64

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

Ejemplo 2.3.1 El campo escalar F (x; y) = 2x2 + 3y 2 asocia a cada (x; y) 2 R2 un único número real 2x2 + 3y 2 , luego si (x; y) = (1; 2) F (1; 2) = 14. El dominio de F es todo R2 pues 2x2 + 3y 2 esta de…nido para toda pareja (x; y) de R2 El rango de F es el conjunto de los z 2 R no negativos pues 2x2 + 3y 2 0 para toda pareja (x; y) de R Si F es un campo escalar de dos variables entonces el dominio D de F es una región del plano xy, si F es de tres variables, enonces su dominio D es una región del espacio. Ejemplo 2.3.2 Determine el dominio de los siguientes campos escalares, de manera algebraica y geometríca. p 1 x2 y 2 a. F (x; y) = b: F (x; y) = ln(xy) pxy 1 x2 y 2 es válida si xy 6= 0 y 1 x2 y 2 > 0 a. La expresión xy xy 6= 0 si x 6= 0 y y 6= 0, 1 x2 y 2 > 0 si x2 + y 2 < 1 D = f(x; y)jx2 + y 2 < 1,x 6= 0, y 6= 0g

gra…camente son los puntos del circulo, sin los ejes. b. La expresiòn ln(xy) es vàlida si xy > 0 x > 0 y y > 0, o x < 0 y y < 0 D = f(x; y)jxy > 0g

gra…camente los puntos del primer y tercer cuadrante, sin los ejes.


2.3. CAMPOS ESCALARES

65

Existen funciones que pueden estar de…nidas por una tabla y no por una fórmula. Ejemplo 2.3.3 La siguiente tabla muestra el valor de un plan (en miles de pesos) en telefonia celular, x representa el número de minutos utilizados en el operador Kassir, y representa el número de minutos utilizados en otros operadores. x n y 0 100 200 200 35 60 80 300 50 70 85 500 70 90 100 Se ve que un plan de 300 minutos en plan Kassir y 100 minutos en otros operadores cuesta $70.000 El plan más economico vale $35.000 y consta de 200 minutos solamente al operador Kassir. Ejemplo 2.3.4 Para la función de producción de Cobb-Douglas3 P (L; K) = 50L0;6 K 0;4 , L representa la cantidad de mano de obra (horas trabajadas en un año) y K representa al capital invertido (maquinaria, equipo y sedes, en miles de dólares). Para 150 horas trabajadas en un año y 200 mil dólares en capital invertido la producción será de P (150; 200) = 50(150)0;6 (200)0;4 = 8414;66 Dos campos escalares F y G de D Rn en R son iguales si F (x) = G(x) para todo x de U , entonces deben tener igual dominio e igual rango. Ejemplo 2.3.5 Los campos escalares F (x; y) = Lnxy y G(x; y) = Lnx + Lny no son iguales.porque tienen diferente dominio. Dominio de F es f(x; y)jxy > 0g y dominio de G es f(x; y)jx > 0 y y > 0g Los campos escalares F (x; y) = jx + yj y G(x; y) = jxj + jyj no son iguales aunque tienen igual dominio R2 Pues tienen imagenes diferentes. contraejemplo F (1; 1) = 0 y G(1; 1) = 2

Propiedad 2.3.2 Si F es un campo escalar de D

Rn en R, entonces se dice que:

3

En economía, la función Cobb-Douglas es una forma de función de producción, ampliamente usada para representar las relaciones entre un producto y las variaciones de los insumos tecnología , trabajo y capital. Fue propuesta por Knut Wicksell (1851-1926) e investigada con respecto a la evidencia estadística concreta, por Charles Cobb y Paul Douglas en 1928. El establecimiento de la función partió de la observación empírica de la distribución de la renta nacional total de Estados Unidos entre el capital y el trabajo. Los datos mostraron que se mantenía más o menos constante a lo largo del tiempo y a medida que crecía la producción, la renta del total de los trabajadores crecía en la misma proporción que la renta del conjunto de los empresarios. Douglas solicitó a Cobb establecer una función que resultara en participación constante de los dos factores si ganaban en su producto marginal.


66

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

(i) F es inyectivo o uno a uno si a cada elemento del rango de F le corresponde exactamente un elemento del dominio de F . Si F (x) = F (y) entonces x = y o si x 6= y entonces F (x) 6= F (y) (ii) F es sobreyectivo si el codominio de F es igual al rango de F . O sea si todo F (x) del codominio de F proviene de por lo menos un elemento x del dominio de F . (iii) F es biyectivo si F es inyectivo y sobreyectivo. Propiedad 2.3.3 Algunos tipos de campos escalares. Si F : D Rn ! R es un campo escalar se dice que F es: (i) Campo escalar constante si F (x) = c (Constante) 8x 2 D (ii) Campo escalar lineal si F (x) = a1 x1 + a2 x2 + ::: + an xn + b o F (x) = a x + b con b 2 R y ai reales no todos cero. (iii) Campo escalar polinomial si F (x) = a1 xr11 + a2 xr22 + ::: + an xrnn + b con ai ,b 2 R y ri 2 N. G(x) (iv) Campo escalar racional si F (x) = Con G(x) y F (x) campos escalares H(x) polinomiales. (v) Campo escalar máximo (de n números) F (x) = max(x1 ; x2 ; :::; xn ) = xM tal que xM xi , 8i = 1; 2; :::; n (vi) Campo escalar mínimo (de n números) F (x) = m n(x1 ; x2 ; :::; xn ) = xm tal que xm xi , 8i=1; 2; :::; n Si F es un campo escalar de D Rn en R y g una funcion de I R en R, entonces goF es un campo escalar de D Rn en R. Nota : No se pueden componer dos campos escalares y = y 2 x2 halle F (x; y) y su dominio. Ejemplo 2.3.6 Si F x y; x u y Haciendo u = x y y v = y resolviendo el sistema para x y y,obtenemos x = x 1 v uv yy= 1 v 2 2 2 2 u xy x uv luego F (x; y) = = entonces F (u; v) = 1 v 1 v 1 y 1 y x2 (1 y 2 ) x2 (1 + y) = (1 y)2 1 y El dominio de F es f(x; y)jy 6= 1g

Propiedad 2.3.4 Si F es un campo escalar de D1 Rn en R y G es un campo escalar de D2 Rn en R, entonces de…nimos los siguientes camos escalares. (i) kF : D1 Rn en R, con k 2 R tal que (kF )(x) = kF (x) (ii) F G : D1 \ D2 Rn en R, tal que (F G)(x) = F (x) G(x) (iii) F G : D1 \ D2 Rn en R, tal que (F G)(x) = F (x) G(x) F F F (x) (iv) (x) = : E Rn en R, tal que , donde E = D1 \ D2 fx 2 G G G(x) D2 jG(x) = 0g


2.3. CAMPOS ESCALARES

67 Ejercicios sección 2.3.

1. En las siguientes expresiones determine si es posible expresar a z como una función de x y y (z = F (x; y)), a y como función de x y z (y = G(x; z)), a x como una función de y y z (x = H(y; z)) a) xy + yz + xz = 3 b) ln(x + 2y + 3z) = 0 c) sen(x + y) + cos(y + z) = 1 2. Para los campos escalares dados determine la imagen de (k; 0); (0; k) ; (k; k); (x + 4x; y) y (x; y + 4y) 1 a) F (x; y) = p x2 + y 2

b) F (x; y) = SenxCosy c) F (x; y) = Ln(xy + x + y)

3. Para los campos escalares dados determine para que valores de (x; y), F (x; y) = k: A donde envia F los puntos de la recta y = x . A donde envia F los puntos del circulo unitario x2 + y 2 = 1 a) F (x; y) = x + y x+y b) F (x; y) = 2 x + y2 c) F (x; y) = Sen(x2 + y 2 ) 4. Para los campos escalares dados determine dominio y rango. x2 + y 2 x2 y 2 b) F (x; y) = Ln(xLny) p p p c) F (x; y; z) = x + y + z

a) F (x; y) =

5. Para los campos escalares dados gra…que su dominio y determine que tipo de conjunto es. p a) F (x; y) = 4 x2 y 2 b) F (x; y) = sen 1 (x c) F (x; y) = e

x2

y)

y2

6. Determine si los campos escalares dados son iguales o no, justi…cando su respuesta.


68

CAPĂ?TULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES a) F (x; y) = jxyj y G(x; y) = jxj jyj p p p b) F (x; y) = xy y G(x; y) = x y p r x x c) F (x; y) = y G(x; y) = p y y F y sus respectivos 7. Para los campos escalares F y G dados determine F + G; F G; G dominios. a) F (x; y) = x + y ; G(x; y) = x y p p b) F (x; y) = x + y + 1 ; G(x; y) = xy x+y+z 1 c) F (x; y; z) = ; G(x; y; z) = x y z x+y+z 8. Determine F (x; y) y su dominio. y) = x2 + y 2 x b) F (x y; x + y) = + 1 y x c) F ( y ; xy) = xy + 1

a) F (x + y; x

9. Para el campo escalar dado F y la funcion dada g, determine goF a) F (x; y) =

p 1 x2 + y 2 ; g(t) = t

1 t g(t) = et

b) F (x; y) = (x + 2)y+3 ; g(t) = Ln c) F (x; y; z = T an(x + y + z) ;

10. Para el campo escalar determine dominio y rango. 8 < 12xy si (x; y) 6= (0; 0) a) F (x; y) = x2 + y 2 : 0 si (x; y) = (0; 0) x2 + 4y 2 si x2 + 4y 2 5 3 si x2 + 4y 2 > 5 ( x si y 6= 1 3 y +1 c) F (x; y) = 0 si y = 1

b) F (x; y) =

11. De una interpretacion geometrica del campo escalar F (x) = xi , (xi = i-esima coordenada de x)


2.4. GEOMETRÍA DE CAMPOS ESCALARES.

69

12. Se depositan $50000 en un titulo de ahorro a una tasa de interés compuesto contiuamente r durante t años. Construya una tabla para determinar la cantidad para r = 0;02, 0;05, 0;10, 0;15 y t = 1; 5; 10; 20 13. La temperatura en un punto (x; y) de una placa de metal plana está determinda por 40 T (x; y) = donde T se mide en grados centigrados, x, y en metros. Elija 1 + x2 + y 2 cuatro puntos de la placa (uno en cada cuadrante) y halle su temperatura. 14. Utilizando un CAS construya un campo escalar y evaluelo en varios puntos.

2.4.

Geometría de campos escalares.

Si F es un campo escalar de D Rn en R , de…nimos la grá…ca de F como un conjunto de puntos de Rn+1 tales que grá…ca f = f(x1 ; x2 ; :::; xn ; z) 2 Rn+1 jf (x1 ; x2 ; :::; xn ) 2 Dg Nota: Los unicos campos escalares que se pueden gra…car de manera convencional son los de R2 en R y su grá…ca es una super…cie. Si F es un campo escalar de D Rn en R un conjunto de nivel es un subconjunto de R en el que F es constante. Si n = 2 los conjuntos de nivel se denominan curvas de nivel y se obtienen intersectando la super…cie con un plano horizontal. Si n = 3 los conjuntos de nivel se denominan super…cies de nivel. n

Ejemplo 2.4.1 Gra…cas de algunos campos escalares

-4

z

F (x; y) = 4

x2

0 -2 -100 0 -2 -202 2 -30 4 4 -40

y

y2

10

z

-4

F (x; y) = jxj + jyj

y

5 -2 0 -2 0 0 22 4 4

-4

x

-4

x


70

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

1.0 -4 0.5 -4 0.0 -2 -2 z -0.5 0 0 -1.02 2 4 4

y

x

F (x; y) = sen(x + y)

1.0 0.5 -4 0.0 -4 -2 -2 0 0 2 2 4 4

z

F (x; y) = e

(x2 +y 2 )

y

x

Para un campo escalar F (x; y), la grá…ca de la funcion que se obtiene al mantener …ja x y hacer variar a y se denomina seccion transversal de F con x …ja, la gra…ca de F (x; y) con x = k es una curva o seccion transversal que se obtiene intersectando la gra…ca de F con el plano x = k. De la misma forma se de…ne seccion transversal de F con y …ja.

Ejemplo 2.4.2 Describir las secciones transversales del campo escalar F (x; y) = x2 y 2 con x …ja y luego con y …ja, luego describa la forma de la gra…ca de F . Las secciones transversales con x …ja en x = k son F (k; y) cuyas gra…cas son parabolas que abren hacia abajo y las secciones transversales con y …ja en y = k son F (x; k) cuyas gra…cas son parabolas que abren hacia arriba. La super…cie es un paraboloide hiperbolico denomina silla de montar.


2.4. GEOMETRÍA DE CAMPOS ESCALARES.

71

Las lineas de contorno o curvas de nivel de un campo escalar F (x; y) son las curvas que se obtienen al intersectar la gra…ca de F con planos horizontales y cuyas ecuaciones son F (x; y) = k o z = k (k numero real). p Ejemplo 2.4.3 Dibujar un diagrama de curvas de nivel de F (x; y) = x2 + y 2 y relacionarlo con la gra…ca de F . p 0 y son circulos de Laspcurvas de nivel tienen por ecuación x2 + y 2 = k para k radio k, la super…cie es un cono circular.

La ley de Coulomb4 determina que la magnitud de cada una de las fuerzas eléctricas con que interactúan dos cargas puntuales en reposo es directamente proporcional al producto 4

Charles-Augustin de Coulomb (Angoulême, Francia, 14 de junio de 1736 - París, 23 de agosto de 1806). Físico e ingeniero militar francés. Se recuerda por haber descrito de manera matemática la ley de atracción entre cargas eléctricas. En su honor la unidad de carga eléctrica lleva el nombre de coulomb (C). Entre otras teorías y estudios se le debe la teoría de la torsión recta y un análisis del fallo del terreno dentro de la Mecánica de suelos. Fue el primero en establecer las leyes cuantitativas de la electrostática, además de realizar muchas investigaciones sobre: magnetismo, rozamiento y electricidad. Sus investigaciones cientí…cas están recogidas en siete memorias, en las que expone teóricamente los fundamentos del magnetismo y de la electrostática. En 1777 inventó la balanza de torsión para medir la fuerza de atracción o repulsión que ejercen entre si dos cargas eléctricas, y estableció la función que liga esta fuerza con la distancia. Con este invento, culminado en 1785, Coulomb pudo establecer el principio, que rige la interacción entre las cargas eléctricas, actualmente conocido como ley de Coulomb


72

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

de la magnitud de ambas cargas e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que las separa.Si V (x; y) es el potencial électrico en un punto (x; y) del plano xy, entonces las curvas de nivel de V se llaman curvas equipotenciales, porque en todos los puntos de ellas el potencial électrico es el mismo. Ejemplo 2.4.4 Trace algunas curvas equipotenciales si V (x; y) = p

c r2

x2

y2

para

r=4yc=1

Es imposible visualizar un campo escalar F de mas de tres variables mediante una gra…ca, debido a que estaria en un espacio de dimension mayor o igual a cuatro. Sin embargo podemos saber sobre un campo escalar F de tres variables examinando sus super…cies de nivel, que son super…cies con ecuaciones F (x; y; z) = k donde k es un numero real. Ejemplo 2.4.5 Describa las super…cies de nivel de F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 Las super…cies son esferas concentricas de radio w = F (x; y; z), w > 0.

Ejercicios sección 2.4. 1. Gra…que los campos escalares dados a) F (x; y) = xy b) F (x; y) = ArcT an xy c) F (x; y) = Ln(x2 + y 2 ) 2. Describir las secciones transversales del campo escalar a) F (x; y) = 2

x2

b) F (x; y) = e

x2 y 2

y2

c) F (x; y) = xseny 3. Dibujar un diagrama de curvas de nivel de los campos escalares dados


2.4. GEOMETRÍA DE CAMPOS ESCALARES. a) F (x; y) = xy 2

x3

b) F (x; y) = xy 3

yx3

c) F (x; y) = Sen

p

73

x2 + y 2

4. Describa las super…cies de nivel de los campos escalares dados a) F (x; y; z) = x2 + y 2 b) F (x; y; z) = x2

y2 + z2

c) F (x; y; z) = x2 + 2y 2 + 3z 2 5. Relacione cada campo escalar con alguna de las grá…cas A a C a) F (x; y) = jxyj

b) F (x; y) = xy(y 2

x2 )

c) F (x; y) = cos x + cos y

2 1 -4 z -2-100 0 -2 -22 2 4x y4

200 -4 100 -4 -2 0 -2 z -100 0 0 -2002 2 4 4x y

A.

-4

B.

20

z

10 -4 -2 0 -2 0 0 2 2 4 4x y

-4

C. 6. Determine donde se de…ne G y como es la grá…ca de G respecto a la grá…ca de F , justi…que su respuesta. a) G(x; y) = F (x

x0 ; y

y0 ) donde (x0 ; y0 ) es un punto dado de R2

b) G(x; y) = F (kx; ky) donde k 2 R c) G(x; y) =

F (x; y)


74

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 7. Una lamina de metal tiene una temperatura T (x; y) en cada punto (x; y), las curvas de nivel de T se denomnan isotermas porque la temperatura es igual en todos 60 los puntos de la curva. Para la función T (x; y) = gra…que algunas 1 + x2 + 2y 2 isotermas. 8. Utilizando un CAS construya una función que permita gra…car las curvas de nivel de un campo escalar dado.

2.5.

Funciones vectoriales

Una función F cuyo dominio es un subconjunto D de Rn y cuya imagen esta en Rm se denomina función vectorial si n; m > 1. F es una función de variable vectorial y valor vectorial. Notación 4 F :D

Rn en Rm con z = F(x)

Propiedad 2.5.1 Si F es una función vectorial de D Rn en Rm , entonces: (i) El dominio de F es el mayor subconjunto D de Rn en el que F esta de…nida, o sea el conjunto de las x 2 Rn tales que F(x) existe. (ii) El codominio de F es Rm . (iii) El rango o recorrido de F es el conjunto F (D), o sea el conjunto de puntos F (x) para cada x 2 D. Dos funciones vectoriales F y G de D Rn en Rm son iguales si F (x) = G(x) para todo x de D, luego deben tener igual dominio e igual rango. Si F es una función vectorial de D Rn en Rm , entonces para cada zi de z; Fi (x) = zi se denomina función componente o coordenada de F . Las funciones componentes o coordenadas de una función vectorial F son funciones Fi denominadas campos escalares, que se trataron en la anterior sección. (zi = F (x)) Propiedad 2.5.2 Una función vectorial F de D1 Rn en Rm se dice que es lineal si satisface las siguientes condiciones: (i) F (x + y) = F (x) + F (y) para todo x; y de D (ii) F (kx) = kF (x) 8k 2 R 1 1 1 1 ; ; + asocia a cada (x; y) 2 x+y x y x y R2 un único vector F (x; y) 2 R3 cuyas funciones coordenadas son 1 1 1 1 F1 (x; y) = ; F2 (x; y) = y F3 (x; y) = + . x+y x y x y Dominio de F1 = f(x,y)jx 6= yg, Dominio de F2 = f(x; y)jx 6= yg y Dominio de F3 (x; y) = f(x; y)jx 6= 0 y y 6= 0g. Luego dominio de F = f(x; y)jx 6= y y x 6= yg Ejemplo 2.5.1 La función vectorial F (x; y) =


2.5. FUNCIONES VECTORIALES

75

Propiedad 2.5.3 Si F es una función vectorial de D Rn en Rm , entonces: (i) F es inyectiva o uno a uno si a cada elemento del rango de F le corresponde exactamente un elemento del dominio de F . Si F (x) = F (y) entonces x = y o si x 6= y entonces F (x) 6= F (y) (ii) F es sobreyectiva si el codominio de F es igual al rango de F . O sea si todo F (x) del codominio de F proviene de por lo menos un elemento x del dominio de F ,.codominio de F es Rm . (iii) F es biyectiva si F es inyectiva y sobreyectiva. Ejemplo 2.5.2 Sea F(x; y) = [a11 x + a12 y; a21 x + a22 y] veamos que si F es inyectivo entonces F es sobreyectivo. Supongamos que F (x1 ; y1 ) = F (x2 ; y2 ) implica que x1 = x2 y y1 = y2 , luego [x1 ,y1 ] = [x2 ; y2 ], entonces F es inyectivo y como dominio de F es R2 y rango de F es R2 entonces F es sobreyectivo. Si en una función vectorial F de D Rn en Rm n es igual a m, entonces F se denomina campo vectorial. La grá…ca de un campo vectorial esta determinada por un conjunto de vectores en Rn de inicio x 2 D y extremo F (x). Ejemplo 2.5.3 Gra…car algunos vectores del campo vectorial F (x; y) = [ y; x]

Propiedad 2.5.4 Algunos tipos de campos vectoriales. Si F : D Rn ! Rn es un campo vectorial se dice que F es: (i) Campo vectorial constante si F (x) = [k] 8x 2 D (ii) Campo vectorial identico (radial) si F (x) = [x] 8x 2 D (iii) Campo vectorial lineal si F (x) = [a x] 8x 2 D y a 2 Rn (iv) Campo vectorial gradiente si F (x) = rF (x) 8x 2 D, donde F es un campo escalar de D Rn en R diferenciable en x Algunos ejemlos …sicos de campos vectoriales son los campos de velocidades (describen el movimiento de un sistema de partìculas), los campos gravitatorios (los de…ne la ley de gravitación de Newton5 ) y los campos de fuerzas electricas (los de…ne la ley de Coulomb): Si F es una función vectorial de D Rn en Rm y G una función vectorial de E Rm en Rp , entonces GoF es una función vectorial de D Rn en Rp . (E = F (D)) 5


76

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

Ejemplo 2.5.4 Sean F(x; y) = [2x + 3y; xy] y G(x; y) = x

2y;

x , hallar FoG(x; y), y

GoF(x; y), F (G(1; 1)) y G(F(1; 1)). x x 2y) + 3 ; (x 2y) = 2x y y 2x + 3y GoF(x; y) = G(F(x; y)) = G(2x + 3y; xy) = 2x + 3y 2xy; xy F (G(1; 1)) = F( 1; 1) = (1; 1) G(F (1; 1) = G(5; 1) = (3; 5)

FoG(x; y) = F(G(x; y)) = F x

2y;

x y

= 2(x

4y +

Propiedad 2.5.5 Algebra de funciones vectoriales. Si F es una función vectorial de D1 Rn en Rm y G es una función vectorial de D2 Rn en Rm , entonces de…nimos las siguientes funciones vectoriales. (i) kF : D1 Rn en Rm , con k 2 R tal que (kF )(x) = kF (x) (ii) F G : D1 \ D2 Rn en Rm , tal que (F G)(x) = F (x) G(x) Ejercicios sección 2.5 1. Para las funciones vectoriales dadas determine dominio y rango. a) F (x; y) = [x2 y; xy 2 ; 1 + x + y] p p b) F (x; y) = [ x; y] c) F (x; y; z) = [Ln(x + y); Ln(1

z); exyz ]

2. Gra…que algunos vectores del campo vectorial dado a) F (x; y) = [x; x] Isaac Newton nacido el 25 de diciembre de 1642, en Woolsthorpe, Lincolnshire, Inglaterra, fallecido el 20 de marzo de1727, en Cambridge, Cambridgeshire, Inglaterra. Es el más grande de los astrónomos ingleses; se destacó también como gran físico y matemático. Fue un niño prematuro y su padre murió antes de su nacimiento, a los treinta y siete años. Isaac fue educado por su abuela, preocupada por la delicada salud de su nieto. Desde …nales de 1664, Newton parece dispuesto a contribuir personalmente al desarrollo de las matemáticas. Aborda entonces el teorema del binomio, a partir de los trabajos de Wallis, y el cálculo de ‡uxiones. Fue en realidad un genio al cual debemos el descubrimiento de la ley de gravitación universal, que es una de las piedras angulares de la ciencia moderna. Fue uno de los inventores del cálculo diferencial e integral. Estableció las leyes de la mecánica clásica, y partiendo de la ley de gravitación universal dedujo las leyes de Kepler en forma más general. Logró construir el primer telescopio de re‡exión. También son importantes sus contribuciones al estudio de la luz. Sus obras más importantes publicadas son la Optica, en la que explica sus teorías sobre la luz, y la obra monumental Philosophiae Naturalis Principia Mathematica, comúnmente conocida como Principia, en la cual expone los fundamentos matemáticos del universo.

3x x2 2xy ; y y


2.6. LIMITES Y CONTINUIDAD

77

b) F (x; y) = [ y; x] c) F (x; y) = [x2 ; y 2 ] 3. Para las funciones vectoriales dadas F y G halle F oG y GoF a) F (x; y) = [x + y; x

y] y G(x; y) = [xy; x=y]

b) F (x; y) = [x + y; x

y] y G(x; y) = [Sen(2x + 3y); Cos(2x

3y)]

c) F (x; y) = [x; y; x + y] y G(x; y; z) = [ex+y ; ey+z ] 4. Determine dos ejemplos de campos vectoriales F y G diferentes tales que F oG = GoF 6= I (campo vectorial identico) 5. Determine dos ejemplos de campos vectoriales F y G tales que F oG 6= GoF 6. Sean F de D

Rn en Rm y G de V

Rm en Rp dos funciones vectoriales

a) Si F y G son inyectivas, es GoF inyectiva ? b) Si F y G son sobreyectivas, es GoF sobreyectiva ? c) Si F y G son biyectivas, es GoF biyectiva ? 7. Sea F de D Rn en Rm un campo vectorial , suponga que G y H de V Rn en Rp dos funciones vectoriales tales que GoF = HoF , entonces si G = H. Pruebe que F es sobreyectiva. 8. Si F es un campo vectorial lineal de R2 en R2 , demuestre que F ((x1 ; y1 )+k(x2 ; y2 )) = F (x1 ; y1 ) + kF (x2 ; y2 ) 9. Una partícula se mueve en el campo de velocidad V (x; y) = [x2 ; x`y 2 ] si su posición en el tiempo t = 3 es (2; 1), determine su posición en el tiempo t = 4 10. Utilizando un CAS gra…que varios campos vectoriales.

2.6.

Limites y continuidad

Uno de los conceptos de mayor di…cultad en funciones de varias variables es el concepto de límite, ya que para saber el comportamiento de una función de varias variables alrededor de un punto a hay que considerar la función de…nida en cercanias de a, o sea en bolas abiertas de centro a y radio ; y no linealmente como se hace en funciones de una variable, sobre intervalos de la forma (a ; a + ). Consideraremos la de…nición formal de límite para los diferentes tipos de funciones de varias variables.


78

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

Gran parte de la terminologia empleada para de…nir límites y continuidad en funciones de varias variables la introdujo el matemático aleman Karl Weierstrass6 . El punto a es un punto limite del conjunto D subconjunto de Rn si y sólo si cualquier bola abierta con centro en a contiene puntos de D diferentes de a. Ejemplo 2.6.1 Cualquier conjunto …nito de puntos no tiene puntos limite. Cada punto de Rn es punto límite de Rn . El origen 0 de Rn es punto límite de Rn 0.

Si F es una función vectorial de D Rn en Rm y a 2 Rn es un punto interior o frontera de D se dice que limite cuando x tiende a a de F (x) es igual a L, escrito l m F (x) = L si y solamente si 8 2> 0, 9 > 0 tal que si x 2 B(a; ) ) y 2 B(L; 2), x!a

(x 6= a). Tambien se puede escribir de la siguiente forma: Si jjx kF (x) Lk <2

ajj <

implica que

Si F es un campo escalar de D Rn en R y a 2 Rn es un punto interior o frontera de D se dice que limite cuando x tiende a a de F (x) es igual a L, escrito l m F (x) = L si y solamente si 8 2> 0, 9 > 0, tal que si jjx ajj < implica que x!a

jF (x)

Lj <2

Ejemplo 2.6.2 Demuestre que

lm

(x;y)!(1;2)

2x + 3y = 8

Utilizando la de…nición formal de límite, veamos que 8 > 0, 9 > 0 tal que k(x; y) (1; 2)k < implica que j2xp + 3y 8j < y luego k(x; y) (1; 2)k = k(x 1; y 2)k = (x 1)2 + (y 2)2 < implica que jx 1j < y jy 2j < veamos ahora que j2x + 3y 8j < j2x + 3y 8j = j2x 4 + 3y 6j j2x 4j + j3y 6j 2 jx 2j + 3 jy luego = 5

2j < 5

6

Karl Weierstrass nació en Ostenfelde, Westfalia (actualmente Alemania) y murió en Berlín (Alemania). Estudió matemáticas en la Universidad de Münster, además de sus prolí…cas investigaciones cabe señalar que fue profesor de cátedra en la Universidad de Berlín en la cual tuvo entre sus discípulos a Georg Cantor, Ferdinand Georg Frobenius, Wilhelm Killing, Leo Königsberger, Carl Runge y So…a Kovalevskaya. Citado como el « padre del análisis moderno» , Weierstrass dio las de…niciones actuales de continuidad, límite y derivada de una función, que siguen vigentes hoy en día. Esto le permitió demostrar una serie de teoremas que estaban entonces sin demostrar como el Teorema del valor medio, el Teorema de BolzanoWeierstrass y el Teorema de Heine-Borel. También realizó aportes en convergencia de series, en teoría de funciones periódicas, funciones elípticas, convergencia de productos in…nitos, cálculo de variaciones, análisis complejo, etc


2.6. LIMITES Y CONTINUIDAD Ejemplo 2.6.3 Demuestre que

79 lm

(x;y)!(2;1)

x2 + 2y = 6

Utilizando la de…nición formal de límite, veamos que 8 > 0, 9 > 0 tal que k(x; y) (2; 1)k < implica que jx2 p + 2y 6j < luego k(x; y) (2; 1)k = k(x 2; y 1)k = (x 2)2 + (y 1)2 < implica que jx 2j < y jy 1j < veamos ahora que jx2 + 2y 6j < jx2 + 2y 6j = jx2 4 + 2y 2j jx2 4j + j2y 2j jx 2j jx + 2j + 2 jy acotando jx + 2j con = 1 luego 1 < x 2 < 1 implica que 3 < x + 2 < 5 entonces jx + 2j < 5 por lo tanto jx 2j jx + 2j + 2 jy 1j < 7 , luego = 7 ! x2 x2 y = (0; 0) ;p Ejemplo 2.6.4 Demuestre que lm (x;y)!(0;0) x2 + y 2 x2 + y 2 x2 y x2 p Basta demostrar que lm = 0 y que l m =0 (x;y)!(0;0) x2 + y 2 (x;y)!(0;0) x2 + y 2 por hipotesis jxj < y jyj < x2 y implica para el primer limite que 2 < x + y2 x2 < y para el segundo limite que p x2 + y 2 x2 jyj (x2 + y 2 ) jyj x2 y empezando con el primer limite 2 = = jyj < x + y2 x2 + y 2 x2 + y 2 entonces = p x2 x2 x2 + y 2 p =p para el segundo limite p = x2 + y 2 = x2 + y 2 x2 + y 2 x2 + y 2 entonces =

1j

Propiedad 2.6.1 Si F y G son campos escalares de D Rn en R, a 2 Rn es un punto interior o frontera de U y ademas l m F (x) = L y l m G(x) = M entonces: x!a

x!a

(i) l m (kF )(x) = l m kF (x) = k l m F (x) = kL, 8k 2 R x!a

x!a

(ii) l m (F

x!a

G)(x) = l m (F (x)

x!a

x!a

G(x)) = l m F (x) x!a

l m G(x) = L

M

x!a

(iii) l m (F G)(x) = l m (F (x) G(x)) = L M x!a

(iv) l m

x!a

x!a

F G

F (x) L = si M 6= 0 x!a G(x) M

(x) = l m

Demostración. (ii) Como l m F (x) = L entonces 8 > 0 consideremos x!a

9

1

> 0 tal que si x 2 B(a;

1)

=) F (x) 2 B(L; ) con x 6= a 2

2

,


80

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES de igual forma l m G(x) = M entonces 8 > 0 consideremos

, 2 9 2 > 0 tal que si x 2 B(a; 2 ) =) G(x) 2 B(L; ) con x 6= a 2 veamos que dado > 0 existe > 0 tal que si x 2 B(a; ) =) (F (x) G(x)) 2 B(L; ) con x 6= a tomando 0 m nf 1 ; 2 g aplicando la desigualdad triangular tenemos j(F (x) G(x)) (L + M )j = j(F (x) L) (G(x) M )j jF (x) + = 2 2 es decir (F (x) G(x)) 2 B(L M ; ) x!a

Ejemplo 2.6.5 Demuestre que

lm

(x;y)!(1;2)

Lj jG(x)

Mj <

2x + 3y = 8, utilizando la de…nición formal de

límite. p si jj(x; y) (1; 2)jj < , entonces jj(x; y) (1; 2)jj = jj (x 1)2 + (y 2)2 jj < , luego jx 1j < y jy 2j < , veamos que jF (x; y) 8j <2, jF (x; y) 8j = j2x + 3y 2 jx 1j + 3 jy 2j < 5 , 2 luego = , por lo tanto jj(x; y) (1; 2)jj < implica que jF (x; y) 8j < 5 =2 5

8j

El campo escalar del ejemplo anterior es polinomial aparentemente un límite muy facíl, pero por ser de grado uno, en el siguiente ejemplo consideramos un campo escalar polinomial de grado dos. Ejemplo 2.6.6 Si F (x; y) = x2 + xy demuestre que

lm

(x;y)!(2;1)

F (x; y) = 6, utilizando la

de…nición formal de límite. p Si jj(x; y) (2; 1)jj < , entonces jj(x; y) (2; 1)jj = jj (x 2)2 + (y 1)2 jj < , luego jx 2j < y jy 1j < , veamos que jF (x; y) 6j <2, jF (x; y) 6j = jx2 + xy 6j jx2 4j + jxy 2j < jx 2j jx + 2j + jyj jx 2j el incoveniente surge en jx + 2j y jyj, luego debemos acotar a , consideremos a 1, entonces jx 2j < 1 y jy 1j < 1, 1 < x 2 < 1 y 1 < y 1 < 1, a la primera desigualdad le sumamos 4 y a la segunda desigualdad le sumamos 1 y obtenemos 3 < x + 2 < 5 y 0 < y < 2, luego jx + 2j < 5 y jyj < 2 y jF (x; y) 5j < 5 jx 2j jx + 2j + 2 jx 2j < 7 , luego = m n(1; ) por lo tanto jj(x; y) (2; 1)jj < implica que jF (x; y) 5j < 7 = 7

Propiedad 2.6.2 Si F es un campo escalar polinomial de Rn en R y a 2 Rn , entonces l m F (x) = F (a) x!a


2.6. LIMITES Y CONTINUIDAD

81

Tambien a partir de las funciones componentes de una función vectorial F (x) = [F1 (x); F2 (x); :::; Fn (x)]se puede a…rmar que el limite de una función vectorial existe si existen los limites de los campos escalares que lo componen o sea l m F (x) = L si y solo x!a

si l m Fk (x) = Lk , 8k + 1; 2; :::; n x!a

El siguiente teorema nos permite comprobar que el límite de una función vectorial F existe, si existe el límite de los campos escalares Fk que lo componen. Teorema 2.6.1 Suponga que F (x) = [F1 (x); F2 (x); :::; Fm (x)] es una función vectorial de D Rn en Rm y a 2 Rn es un punto interior o frontera de D, entonces l m F (x) = L si y sólo si l m Fk (x) = Lk , k = 1; 2; ; :::; m x!a

x!a

Demostración. Si l m F (x) = L, utilizando la de…nición formal de límite, x!a

8 2> 0, 9 > 0 tal que si jjx ajj < implica que kF (x) Lk <2, pero jjx ajj < implica que jFk (x) Lk j kF (x) Lk <2, para cada k = 1; 2; :::; m, reciprocamente 8 2> 0, 9 k > 0 tal que si jjx ajj < implica que jF (x) Lj < p , m consideremos = m n( 1 ; 2 ; :::; m ) r qP 2 jFk (x) Lk j < m entonces jjx ajj < implica que kF (x) Lk = Ejemplo 2.6.7 Si F (x; y) = [x2 + xy 3 ; 3xy; 2x3 + 5y 2 ] demuestre que [1; 0; 2], utilizando el teorema anterior vemos que l m [x2 +xy 3 ; 3xy; 2x3 +5y 2 ] = [ l m (x;y)!( 1;0)

(x;y)!( 1;0)

x2 +xy 3 ;

lm

(x;y)!( 1;0)

lm

(x;y)!( 1;0)

3xy;

2 =2 m

F (x; y) =

lm

(x;y)!( 1;0)

2x3 +

5y 2 ] = [1; 0; 2], aplicando la propiedad para campos escalares polinomiales.

Sea F un campo escalar de…nido en todo Rn (excepto posiblemente en un subconjunto acotado), se dice que el limite de F cuando x tiende a in…nito (xi ! 1, 8i = 1; 2; :::; n) es L, si dado 2> 0 existe N > 0 tal que kxk > N ) jF (x) Lj < 2 Teorema 2.6.2 Unicidad del límite. Si F es un campo escalar de D Rn en R, a 2 Rn es un punto interior o frontera de D, l m F (x) = L y l m F (x) = M , entonces L = M x!a

x!a

Propiedad 2.6.3 Si F es un campo escalar racional de D P (x) P (a) entonces l m F (x) = F (a) = , si Q(a)6= 0 x!a Q(x) Q(a)

Rn en R ,tal que F (x) =


82

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

Si F es un campo escalar de D R2 en R y (a; b) es un punto interior o frontera de D, entonces l m (l mF (x; y)) y l m(l m F (x; y)) se denomian límites iterados de F en (a; b). Si x!a y!b

y!b x!a

F es un campo escalar de D Rn en R y a 2 Rn es un punto interior o frontera de D, entonces F posee a lo más n! límites iterados en a. Si los limites iterados existen y son iguales, no es condicion su…ciente para asegurar que el limite existe, pero si son diferentes si es condicion su…ciente para asegurar que el limite no existe. Ejemplo 2.6.8 Hallar los limites iterados de F (x; y) =

2xy en el origen x2 + y 2

2xy 2xy =0y lm lm 2 =0 2 y!0 x!0 +y x + y2 los limites iterados son iguales por lo tanto no es su…ciente para a…rmar que el limite en el origen existe. lm lm

y!0 x2

x!0

Ejemplo 2.6.9 Hallar los limites iterados de F (x; y) =

x2 y 2 en el origen x2 + y 2

x2 y 2 x2 y 2 = 1 y l m l m = 1 y!0 x!0 x2 + y 2 x!0 y!0 x2 + y 2 los limites iterados son diferentes por lo tanto es su…ciente para a…rmar que el limite no existe en el origen. lm lm

Si F es un campo escalar de U R2 en R ; tal que (x; y) ! (0; 0) entonces en + coordenadas polares r ! 0 para todo . Se debe tener cuidado con el cálculo del limite utilizando coordenadas polares. Ejemplo 2.6.10 Utilizando coordenadas polares hallar el limite de F (x; y) =

x3 y 2 en x2 + y 2

el origen l m+

r!0

r5 cos3 sen2 r5 cos3 sen2 = l m = l m+ r3 cos3 sen2 = 0 para todo r!0+ r!0 r2 cos2 + r2 sen2 r2

Ejemplo 2.6.11 Utilizando coordenadas polares hallar el limite de F (x; y) =

x2 y 2 x2 y 2 + (x

y)2

en el origen r4 cos2 sen2 r2 cos2 sen2 = l m r!0 r 4 cos2 sen2 + r 2 (cos2 sen2 ) r!0+ r2 cos2 sen2 + (cos2 si = el limite es igual a 1 4 pero si = 0 el limite es igual a 0 por lo tanto el limite no existe en el origen l m+

sen2 )

Si F es un campo escalar de D Rn en R y a 2 U , se dice que F es continuo en a si y solamente si F (x) = F (a) Se dice que F es continuo en D si F es continuo en todos los puntos de D


2.6. LIMITES Y CONTINUIDAD

83

Si un campo escalar F no es continuo en a 2 D, se dice que es discontinuo en a Nota: A partir de las funciones componentes de una función vectorial F podemos asegurar que F es continua en a 2 D si y solamente si cada una de las funciones Fi que componen a F son continuas en a. Ejemplo 2.6.12 Determine si es posible rede…nir el campo escalar F (x; y) = en el origen para que sea continuo alli. Los limites iterados existen y son iguales a cero x2 y + xy 2 x2 y + xy 2 = 0 y l m l m =0 lm lm 2 y!0 x!0 x2 + y 2 x!0 y!0 x + y 2 supongamos que el limite existe y es igual a cero utilizando la de…nición formal de limte veamos que 8 > 0, 9 > 0 talpque k(x; y) (0; 0)k = k(x; y)k = x2 + y 2 < implica que jxj < x2 y + xy 2 x2 y + xy 2 x2 jyj + jxj y 2 y < implica que = x2 + y 2 x2 + y 2 x2 + y 2 jxj + jyj < 2 concluimos que = 2 entonces el limite existe8y es igual a cero < x2 y + xy 2 si (x; y) 6= (0; 0) por lo tanto F (x; y) = x2 + y 2 : 0 si (x; y) = (0; 0)

x2 y + xy 2 x2 + y 2

y jyj < (jxj + jyj)(x2 + y 2 ) x2 + y 2

Propiedad 2.6.4 Todo campo escalar polinomial F de Rn en R , es continuo en todo Rn Propiedad 2.6.5 Todo campo escalar racional F de D Rn en R , es continuo en su dominio D, puesto que es el cociente de dos campos escalares continuos. Ejemplo 2.6.13 Determine la continuidad del campo escalar F (x; y) =

x2 + y 2 + 1 x2 + y 2 1

el campo escalar es discontinuo en el circulo unitario x2 + y 2 = 1 por lo tanto es continuo en el conjunto f(x; y) 2 R2 jx2 + y 2 6= 1g Propiedad 2.6.6 Si F y G De son campos escalares de D a 2 D, entonces : (i) kF es continuo en a 8k 2 R (ii) F G es continuo en a (iii) F G es continuo en a F (iv) es continuo en a si G(a) 6= 0 G

Rn en R, continuos en

Teorema 2.6.3 Si F es un campo escalar de D Rn continuo en a 2 D y g es una función de R en R continua en F (a) entonces el campo escalar H(x) = (goF )(x) es continuo en a


84

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES Ejercicios sección 2.6 1. Demuestre los limites dados. a) b)

c)

lm

(x;y)!(1; 1)

(x2 + y 2 ) = 2 xy

p

lm

x2

(x;y)!(0;0)

lm

(x;y;z)!(0;0;0)

4

+

y2

;

x (y 2 x + (y

4

2) 2)2

!

= (0; 4)

xy + xz + yz x2 y 2 z 2 p ; 2 x2 + y 2 + z 2 x + y 2 + z 2

!

= (0; 0)

2. Demuestre que los limites dados no existen a)

xy 2 (x;y)!(0;0) x2 + y 4 lm

x3 y 2 (x;y)!(0;0) x6 + y 4 xy + xz + yz c) lm (x;y;z)!(0;0;0) x2 + y 2 + z 2

b)

lm

3. Encuentre el limite si existe o demuestre que no existe. 1)4=3 (y 1)2=3 + (y

a)

(x (x;y)!(1;1) (x

b)

sen(x + y + z) (x;y;z)!(0;0;0) x+y+z

c)

lm

1)4=3 1)2=3

lm

lm

(x;y)!(0;0)

(x2 + y 2 + z 2 )Ln(x2 + y 2 + z 2 )

4. Utilice coordenadas polares para calcular el limite del campo escalar dado en el origen x2 y 2 x2 + y 2 Sen(x2 + y 2 ) b) F (x; y) = x2 + y 2 c) F (x; y) = (x2 + y 2 )Ln(x2 + y 2 )

a) F (x; y) =

5. Determine las condiciones de las constantes a; b; c para que exista el límite dado. a)

xy (x;y;z)!(0;0;0) ax2 + by 2 + cz 2 lm


2.6. LIMITES Y CONTINUIDAD b)

85

xa y b (x;y)!(0;0) (x2 + y 2 )c lm

6. Determine la continuidad del campo escalar dado 8 < x3 y 2 si (x; y) 6= (0; 0) a) F (x; y) = x4 + 3y 4 : 1 si (x; y) = (0; 0) x2 + 4y 2 si x2 + 4y 2 5 3 si x2 + 4y 2 > 5

b) F (x; y) =

7. Determine si es posible rede…nir los campos escalares dados en el origen, para que sean continuos alli. a) F (x; y) =

3x2 y x4 + y 4

b) F (x; y) = (1 + xy)1=xy c) F (x; y) =

SenxSen(3y) 2xy

8. Pruebe que los campos vectoriales dados son continuos en R2 a) F (x; y) = [x2 + y 2 ; x2

y2]

b) F (x; y) = [Sen(x + y); Cos(x + y)] c) F (x; y) = [ex+y ; ex y ] 9. Utilice el teorema 4.1. para determinar donde el campo escalar H (H(x; y) = goF (x; y)) es continuo. t t+1 b) F (x; y) = x + T any ; g(t) = t2 + 1

a) F (x; y) = x2

y 2 ; g(t) =

c) F (x; y) = yLnx ; g(t) = et 10. Determine si el campo escalar F (x; y) =

(

y3

x si y = 6 +1 0 si y =

1

es continuo en (0; 1)

1

11. Utilizando un CAS construya una función que permita calcular límites por trayectorias.


86

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

2.7.

Derivadas parciales

Sea F un campo escalar de D R2 en R, de…nido en (a; b) 2 D , supongamos que hacemos variar solamente a x mientras y permanece constante (y = b) entonces estamos considerando una función de una sola variable x, (x) = F (x; b), si es derivable en a entonces 0 (a) determina la derivada parcial de F respecto a x en (a; b) y utilizando la (a + h) (a) F (a + h; b) F (a; b) de…nición de derivada 0 (a) = l m =lm h!0 h!0 h h @F Notación: Fx (a; b) o F1 (a; b) Lagrange, (a; b) Jacobi, D1 F (a; b) Cauchy7 @x De igual forma supongamos que hacemos variar solamente a y mientras x permanece constante (x = a) entonces estamos considerando una función de una sola variable y, '(y) = F (a; y), si ' es derivable en b entonces '0 (b) determina la derivada parcial de F '(b + k) '(b) = respecto a y en (a; b) y utilizando la de…nición de derivada '0 (a) = l m k!0 k F (a; b + k) F (a; b) lm k!0 k @F (a; b) Jacobi, D2 F (a; b) Cauchy. Notación: Fy (a; b) o F2 (a; b) Lagrange, @y Para dar una interpretación geométrica de las derivadas parciales, recordemos que todo campo escalar z = F (x; y) representa geometricamente una super…cie S. Si F (a; b) = c, entonces el punto P (a; b; c) se encuentra en S. Al variar x y permanecer y constante (y = b) estamos considerando la curva intersección C1 (traza) entre la super…cie S y el plano vertical y = b, la curva C1 es la grá…ca de la función (x) = F (x; b) de modo que la recta tangente a C1 en P tiene como pendiente a 0 (a). De igual forma al variar y y permanecer x constante (x = a) estamos considerando la curva intersección C2 (traza) entre la super…cie S y el plano vertical x = a, la curva C2 es la grá…ca de la función '(y) = F 8a; y) de modo que la recta tangente a C2 en P tiene como pendiente a '0 (b). 7

Augustin Louis Cauchy (n. París 1789 - y Scenaux 1857) Matemático y físico frances, mayor de los seis hijos de un abogado católico y realista,que hubo que retirarse a Arcueil cuando estalló la Revolución. Fue educado en casa por su padre y no ingresó en la escuela hasta los trece años,aunque pronto empezó a ganar premios académicos. A los dieciséis años ingresa en la École Polytechnique parisina y a los dieciocho asistía a una escuela de ingeniería civil, donde se graduó tres años después. Su primer trabajo fue como ingeniero militar para Napoleón, ayudando a construir las defensas en Cherburgo. En 1813 retorna a París y es persuadido por Laplace y Lagrange para convertirse en un devoto de las matemáticas. Publicó un total de 789 trabajos, entre los que se encuentran el concepto de límite, los criterios de convergencia las fórmulas y los teoremas de integración y las ecuaciones diferenciales de Cauchy-Riemann. Su extensa obra introdujo y consolidó el concepto fundamental de rigor matemático.


2.7. DERIVADAS PARCIALES

87

De manera general si F es un campo escalar de D Rn en R de…nido en a 2 D, supongamos que hacemos variar solamente a xk mientras las otras variables xi (xi = ai ) permanecen constantes, entonces estamos considerando una función (xk ) = F (a1 ; a2 ; :::; xk ; :::; an ) de una sola variable, si es derivable en a entonces 0 (a) ( determina la derivada parcial de (ak + h) (ak ) F respecto a xk en a y utilizando la de…nición de derivada 0 (a) = l m = h!0 h F (a1 ; a2 ; :::; xk + h; :::; an ) F (a1 ; a2 ; :::; ak ; :::; an ) lm h!0 h @F Notación: Fxk (a) o Fk (a) Lagrange, (a) Jacobi, Dk F (a) Cauchy.Lagrange Jacobi @xk Cauchy; Nota : A partir de las funciones componentes Fi de una función vectorial F podemos


88 asegurar que

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES @F @F1 @F2 @Fn (a) = (a); (a); :::; (a) @xk @xk @xk @xk

Ejemplo 2.7.1 Hallar las primeras derivadas parciales de F (x; y) = xcosy + ysenx Primero …jamos y, y derivamos respecto a x para obtener @F (x; y) = cos y + y cos sx @x De igual forma …jamos x, y derivamos respecto a y para obtener @F (x; y) = xseny + senx @y p Ejemplo 2.7.2 Hallar las primeras derivadas parciales de F (x; y) = 3 xy en (0; 0) Aqui debemos utilizar la de…nición de derivada para hallar las derivadas parciales. F (h; 0) F (0; 0) 0 0 @F (0; 0) = l m =lm =0 h!0 h!0 h @x h F (0; h) F (0; 0) 0 0 @F (0; 0) = l m =lm =0 y h!0 h!0 h @y h

Propiedad 2.7.1 Si F y G son campos escalares de D derivadas parciales en a, entonces @(F G) @F @G (a) = (a) (a) @xk @xk @xk @F @(kF ) (a) = k (a) @xk @xk @(F G) @F @G (a) = (a) G(a) + F (a) (a) @xk @xk @xk @F @G (a) G(a) F (a) (a) F @ @xk @xk (a) = @xk G G2 (a)

Rn en R que poseen primeras

Si F es un campo escalar de U Rn en R, que posee primeras derivadas parciales continuas en a 2 U y cada una de estas derivadas tambien poseen primeras derivadas parciales continuas en a, entonces F posee segundas derivadas parciales continuas en a. @2F Notacion : (a) = Fxj xi (a) = Dji F (a): Se puede seguir de manera inductiva @xi @xj hasta un orden m (m 2 N) Ejemplo 2.7.3 Hallar las segundas derivadas parciales de F (x; y) = sen(x+y)+cos(x y) Las primeras derivadas parciales son @F @F (x; y) = Cos(x + y) Sen(x y) y (x; y) = Cos(x + y) + Sen(x y) @x @y Las derivadas parciales de segundo orden son


2.7. DERIVADAS PARCIALES

89

@2F (x; y) = Sen(x + y) Cos(x y) @x2 2 @ F (x; y) = Sen(x + y) + Cos(x y) @y@x @2F (x; y) = Sen(x + y) + Cos(x y) @x@y @2F (x; y) = Sen(x + y) Cos(x y) @y 2 Ejercicios sección 2.7 1. Utilizando la de…nición halle las primeras derivadas parciales del campo escalar F a) F (x; y) = xy 2 + x2 y x b) F (x; y) = x + x+y p c) F (x; y) = x + y 2. Halle las primeras derivadas parciales del campo escalar F . a) F (x; y) = xy xyz x+y+z p c) F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2

b) F (x; y; z) =

3. Hallar las primeras derivadas parciales del campo escalar F .en el punto dado a) F (x; y) =

xy , p = (1; 2) x+y

b) F (x; y) = x cos y + ysenx, p = (0; =4) y c) F (x; y) = arctan , p = (1; 1) x 4. Halle las primeras derivadas parciales del campo escalar F . Si g es una función de R en R, diferenciable. a) F (x; y) = b) F (x; y) = c) F (x; y) =

Rx

y x+y

R x=y xy

R yx xy

g(t)dt g(t)dt

g(t)dt


90

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

5. A partir de la grá…ca del campo escalar F determine el signo de a) Fx (1; 1) b) Fy (1; 1) c) Fxy (1; 1)

6. A partir de la tabla de valores de un campo escalar F

xny 0 2 4

1 7;5 16;1 21;9

2 5;2 14;3 18;4

3 3;8 12; 3 15;7

estime a) Fx (2; 2) b) Fy (0; 1) c) Fxy (2; 2) 7. Hallar las derivadas parciales de la función vectorial dada. a) F (x; y; z) = (xy + yz + zx; xyz) p p p b) F (x; y) = 2x + 3y; x y pyx ; x2 + y 2 + z 2

c) F (x; y; z) = (sen(2x + 3y); cos(3y + 4z); tan(4x + 5z))

8. Halle las segundas derivadas parciales del campo escalar F . a) F (x; y) = ArcT an

y x

b) F (x; y) = ex Cosy + ey Cosx c) F (x; y) = xSeny + yCosx 9. Compruebe que el campo escalar F satisface la ecuación de Laplace.Fxx + Fyy = 0


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

91

1 x+y p b) F (x; y) = Ln x2 + y 2

a) F (x; y) =

c) F (x; y) = ArcT an xy

10. En un estudio realizado sobre el sistema de créditos académicos, la nota aproximada en un parcial de cálculo vectorial, en función de y el número de horas asistidas a clase y de x el número de horas dedicadas a estudiar, viene dada por N (x; y) = 5 y @N 200 , para 0 y 32 y 0 x 64 (cuatro semanas). Calcular y 80 0;2x @x @N y determinar cual de las variables x o y, tiene mayor efecto sobre la nota. @y 11. Utilizando un CAS represente geometricamente las derivadas parciales de un campo escalar.

2.8.

Derivadas direccionales

En funciones de una variable hablar de la derivada de una función f en un punto a signi…ca hablar de la variación instantanea de f en a, pero en funciones de varias variables para estudiar estos cambios en un punto a 2 D hay que …jar una dirección v en Rn y no se hablara simplemente de la derivada de F en a sino de la derivada de F en a en la dirección del vector v. Si F es un campo escalar de D Rn en R, a 2 D y v es un vector de Rn no nulo, F (a + tv) F (a) entonces al limite l m si existe se denominara derivada respecto al vector t!0 t kvk F (a + tv) F (a) v de F en a:Si el vector v es unitario, entonces al limite l m si existe, se t!0 t denominara derivada direccional de F en a con respecto a v @F Notación: F 0 (a; v); Fv (a) Lagrange, (a) Jacobi, Dv F (a) Cauchy. @v @F @Fk A partir de las funciones componentes de F podemos asegurar que (a) = (a) @v @v Ejemplo 2.8.1 Hallar la derivada direccional de F (x; y) = 2x + 3y en el punto ( 1; 1) en dirección [3; 4] 3 4 como el vector no es unitario lo normalizamos y v = ; 5 5 3 4 luego F 0 (( 1; 1); ; ) 5 5


92

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 3 4 ; ) F ( 1; 1) 5 5 =lm t!0 t 4 3 F (( 1 + t; 1 + t) F ( 1; 1) 5 5 =lm t!0 t 3 4 2( 1 + t) + 3(1 + t) + 2 3 5 5 =lm t!0 t 6 12 2+ t+3+ t+2 3 5 5 =lm t!0 t 18 t 18 =lm 5 = t!0 t 5 F (( 1; 1) + t

Sean F es un campo escalar de D R2 en R y (a; b) 2 D, suponga que v es el vector unitario que forma un ángulo con el eje X positivo y v = [Cos ; Sen ]; entonces si existe F ((a; b) + t(cos ; sen )) F (a; b) se denomina derivada direccional de F en el limite l m t!0 t (a; b) en dirección Ejemplo 2.8.2 Hallar la derivada direccional de F (x; y) = 2x2 + 3y 2 en cualquier punto, en la dirección indicada por el ángulo v = [cos ; sen ] @F F ((a; b) + t(Cos ; Sen )) F (a; b) luego (a; b) = l m t!0 @v t F (a + tcos ; b + tsen ) F (a; b) =lm t!0 t 2(a + tcos )2 + 3(b + tsen )2 2a2 2b2 =lm t!0 t 2a2 + 4at cos + 2t2 cos2 + 3b2 + 6btsen + 3t2 sen2 2a2 2b2 =lm t!0 t 4at cos + 2t2 cos2 + 6btsen + 3t2 sen2 =lm t!0 t = l m4a cos + 2t cos2 + 6bsen + 3tsen2 t!0 = 4a cos + 6bsen Teorema 2.8.1 Si F es es un campo escalar de D Rn en R y es una función de I R en R, tal que (t) = F (a + tv) para a 2 D y v un vector unitario de Rn , entonces 0 (t) existe si y solo si F 0 (a + tv : v) existe y ademas 0 (t) = F 0 (a + tv; v) (En particular 0 (0) = F 0 (a; v) Demostración. Como (t + h) 0 (t) = l m h!0 h

es una función de variable real y valor real, entonces (t)


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

93

ademas (t) = F (a + tv F (a + (t + h)v) F (a + tv) luego 0 (t) = l m h!0 h F (a + tv + hv) F (a + tv) =lm h!0 h = F 0 (a + tv; v) si t = 0, 0 (t) = F 0 (a; v) Un campo escalar F de D Rn en R, es derivable en a 2 D si direccional F 0 (a; v) para todo vector v de Rn 8 < xy 2 Ejemplo 2.8.3 Hallar la derivada direccional de F (x; y) = x2 + y 4 : 0 en el origen, en cualquier dirección. Sea v = [v1 ; v2 ] un vector unitario cualquiera, aplicando el teorema tv1 v22 t3 v1 v 2 (t) = F ((0; 0) + t(v1 ; v2 )) = F (tv1 ; tv2 ) = 2 2 24 4 = 2 t v1 + t v2 v1 + t2 v24 v2 entonces F 0 ((0; 0); v) = 2 para todo v por lo tanto F es derivable v1

existe la derivada

si (x; y) 6= (0; 0) si (x; y) = (0; 0)

en el origen.

Se puede veri…car como ejercicio que el campo escalar F no es continuo en el origen, lo cual nos permite asegurar que en varias variables para que una función sea derivable no necesariamente debe ser continua. Teorema 2.8.2 Teorema del valor medio para campos escalares. Sean F :D Rn ! R un campo escalar a y b elementos de D, tal que , [a; b] D y v es un vector unitario de Rn en direccion b a, si F es continuo en [a; b] y tiene derivadas direccionales en (a; b) en direccion v, entonces existe (0 < < 1) tal que F (a + hv) F (a) = F 0 (a + hv; v)h, donde h = k[a; b]k. Nota : [a; b] es el segmento de recta que une a a y b Demostración. Sea una función de [0; h] en R tal que (t) = F (x0 + tv) Vemos que es continua en [0; h] ya que F lo es en [a; b] (t + h) (t) Ademas (t) = l m h!0 h F (a + (t + h)v) F (a + tv) =lm h!0 h F (a + tv + hv) F (a + tv) =lm h!0 h @F = (a + tv) @v 0 de modo que para t 2 (0; 1) (t) existe y es igual a la derivada direccional de F en a + tv 2 (a; b) en dirección v, aplicando el teorema del valor medio a la función


94

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES existe

2 (0; 1) tal que

o sea F (a + hv)

0

( h) =

(h)

(0)

h F (a) = F 0 (a + hv; v)h

@F (a) y Propiedad 2.8.1 Si F y G son campos escalares de U Rn en R tales que @v @G (a) existen en dirección de un vector unitario v de Rn entonces @v @(F G) @F @G (i) (a) = (a) (a) @v @v @v @(kF ) @F (ii) (a) = k (a) k 2 R @v @v @(F G) @F @G (iii) (a) = (a) G(a)+F (a) (a) @v @v @v @F @G (a) G(a)+F (a) (a) @ F @v = @v (iv) @v G G 2 (a) Demostración. (i) Por de…nición (F G)(x0 + tv) (F G)(x0 ) @(F G) (a) = l m t!0 @v t F (a + tv) G(a + tv) F (a) G(a) =lm t!0 t F (a + tv) F (a) G(a + tv) G(a) =lm =lm t!0 h!0 t t @F @G = (a) (a) @v @v Si F es un campo escalar de D Rn en R y a 2 D y ei es un vector de la base canonica F (a + tei ) F (a) de Rn entonces al limite l m si existe, se denominara derivada parcial de t!0 t F en a con respecto a la variable xi . @F Notacion: F 0 (a; ei ); (a) de Jacobi; Fi (a); Di F (a) de Cauchy; Fxi (x0 ). @xi @F @Fk A partir de las funciones componentes de F , (a) = (a) 8k = 1; 2; :::; m @xi @xi


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

95

Leonhard Euler y Jean Le Ron D’Alembert8 publicarón varios articulos sobre la teoría de las derivadas parciales

Ejercicios sección 2.8 1. Utilizando la de…nición hallar la derivada direccional del campo escalar F en el punto p, en dirección v a) F (x; y) = 2x + 3y, p = (1; 1), v = [1; 1] b) F (x; y) = x2 + xy, p = (1; 0), v = [3; 4] c) F (x; y; z) = xy + yz + xz, p = (0; 1; 1), v = [1; 2; 2; ] 2. Hallar la derivada direccional del campo escalar F en el punto p, en dirección v. a) F (x; y) = (2x + 3y)3 , p = (1; 1), v = [ 1; 1] b) F (x; y) = sen(xy), p = ( =41; =4), v = [4; 3] p c) F (x; y) = xyz, p = (1; 0; 1), v = [2; 2; 1] 3. Encuentre la derivada direccional del campo escalar F en el punto p ; en dirección al punto q a) F (x; y) = 2x

7y + 1 ; p = (0; 0) ; q = (1; 1)

b) F (x; y) = x2

2xy + 5y 2 ; p = ( 1; 2) : q = (3; 5)

c) F (x; y; z) = xy + xz + yz ; p(0; 1; 2) ; q = (3; 1; 4) 8

Jean le Rond d’Alembert (1717-1783), matemático, …lósofo y enciclopedista francés. Nació en París y era hijo natural de la escritora francesa Claudine Guérin de Tencin; y fue abandonado de niño en las escaleras de la iglesia de Saint Jean le Rond, de donde proviene su nombre. Estudió en la escuela Mazarin, donde se distinguió en matemáticas, física y astronomía. A la edad de 22 años escribió su primer libro: Memoria sobre el cálculo integral (1739). Su trabajo cientí…co más importante, Tratado de dinámica (1743), marca una época en la ciencia de la mecánica, ya que enuncia la teoría conocida como el principio de D’Alembert, que descubrió a los 26 años que dice lo siguiente: el resultado de las fuerzas ejercidas sobre un sistema es equivalente a la fuerza efectiva sobre todo el sistema. Su obra Re‡exiones sobre la causa general de los vientos (1746) contiene el primer concepto del cálculo de ecuaciones en derivadas parciales. En 1749 propuso la primera solución analítica de la precesión de los equinoccios. En 1751 se asoció con el enciclopedista francés Denis Diderot para editar la gran Enciclopedia francesa. Aunque abandonó la redacción en 1758 debido a las presiones gubernamentales sobre la publicación, D’Alembert continuó trabajando en artículos de ciencia y …losofía.


96

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 4. Halle la derivada direccional del campo escalar F , en el punto p, en la dirección indicada por a) F (x; y) = x2 y 3 + 2x4 y ; b) F (x; y) = (x

2

p = (1; 2) y

3

y) ; p = (3; 1) y

= =3

= 3 =4

2

c) F (x; y) =

xy p = (0; 0) y + y2

x2

= =4

5. Hallar la derivada direccional de la función vectorial dada en el punto p, en dirección v. a) F (x; y) = (x2 y 3 ; 2x4 y) p = (1; 2) v =

3 4 ; 5 5

b) F (x; y) = (ex Seny; ex Cosy) p = (1; 4 ) v = x y

c) F (x; y; z) =

+ yz ;

p

xyz

p = (4; 2; 1)

p1 ; p2 5 5

v = (1; 1; 1)

6. Determine si el campo escalar F es derivable en el origen a) F (x; y) =

p

xy

b) F (x; y) = 8 <

x + y si x = 0 o y = 0 1 en otra parte

12xy si (x; y) 6= (0; 0) c) F (x; y) = x2 + y 2 : 0 en otra parte

7. Encuentre (si existe) un campo escalar F tal que F 0 (a; v) > 0 a) Para a …jo y v cualquiera. b) Para a cualquiera y v …jo. 8. Utilizando un CAS represente geometricamente las derivadas direccionales de un campo escalar.

EJERCICIOS DE REPASO DEL CAPITULO 2 PREGUNTAS DE VERDADERO-FALSO Determine si el enunciado es verdadero o falso, justi…cando su respuesta. 1. Si f es una función real-vectorial de…nida en a entonces f 0 (a) es tangente a la grá…ca de f en a.


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

97

2. Una curva C es suave si esta determinada por una función de variable real y valor vectorial f derivable en todo su dominio. 3. Si f es diferenciable, kf k es diferenciable. 4. La integral de una función f real-vectorial es un vector. 5. Las funciones coordenadas de un campo escalar son funciones de variable real y valor real. 6. No es posible componer dos campos escalares. 7. La grá…ca de una función vectorial F de R2 en R3 es un conjunto de vectores en R5 8. Si el límite de un campo escalar F existe en el origen utilizando coordenadas polares, entonces el límite de F existe en el origen. 9. Si un campo escalar F posee derivadas parciales en un punto a entonces F es continuo en a. 10. Si un campo escalar F posee derivada direccional en un punto a en todas las direcciones, entonces F es derivable en a. PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON UNICA RESPUESTA 1. Sea F una función de valor vectorial que representa la curva intersección entre las super…cies z = xy y x2 + y 2 = 4, entonces es correcto a…rmar que: p p p p B. F (t) = t; 4 t2 ; t 4 t2 C. A. F (t) = t; 4 t2 ; t 4 t2 F (t) = [cos t; sent; cos tsent] D. F (t) = [2 cos t; 2sent; 2sen(2t)] 2. La grá…ca de la función vectorial F (t) = [e A. Una esfera

B. Un cono

3. Para el campo escalar F (r; ) = son:

t

cos t; e t sent; e t ] se encuentra en:

C. Un paraboloide

D. En un hiperboloide

Cos(2 ) es correcto a…rmar que sus curvas de nivel r2

a) A. Cardiodes

B. Lemniscatas

C. Espirales

4. El campo escalar F (x; y) = x + y es inyectivo en el siguiente dominio.

E. Círculos


98

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES A. R2

B. x2 + y 2

C. y = x

1

D. y

5. El valor de k para el cual el campo escalar F (x; y) =

(

x

1 (x + y)sen sen y1 si (x; y) 6= (0; 0) x k si (x; y) = (0; 0)

es continuo en (0; 0), es: A. 0

C. 1 D.Ninguno 8 < (x + y)2 si (x; y) 6= (0; 0) 6. Para que el campo escalar F (x; y) = sea continuo en x2 + y 2 : k si (x; y) = (0; 0) (0; 0); es correcto a…rmar que: A. k = 0

B. 1

B. k = 1

C. k = 2

D. No existe ningun k

( x si y = 6 0 y se puede a…rmar que en (0; 1) 7. Para el campo escalar F (x; y) = 0 si y = 0 A. El límite a lo largo de y = x es igual a 1 es igual a 0.

B. El límite a lo largo de y = x + 1

C. El límite en coordenadas polares es igual a cot x = (y 1)2 es igual a -2 8. Para el campo escalar F (x; y) = A. es derivable

p 3

B. Fx = Fy

D. El límite a lo largo de

xy es correcto a…rmar que en el origen (0; 0): C. Fx es continua

D.Fy es continua

9. La derivada direccional de F (x; y) = 2x2 + 3y 2 en el punto (a; b) en dirección dada por un ángulo (formado con el eje x) es: A. 4a

B. 6b

C.4a + 6b

D.4a cos + 6b cos

10. La derivada direccional de F (x; y; z) = x2 + 2y 2 + 3z 2 en el punto P (1; 1; 0) en dirección al punto Q(2; 1; 2) es igual a: A. 0

B. 2

C.

2

D. 6

PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON MULTIPLE RESPUESTA Si 1 y 2 son correctas marque A Si 3 y 4 son correctas marque C Si 1 y 3 son correctas marque E

Si 2 y 3 son correctas marque B Si 2 y 4 son correctas marque D


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

99

1. Para una función real-vectorial f constante se puede a…rmar que 2 Rango es Rm

1. Dominio es R

3. Su grá…ca es un punto

4. Es inyec-

tiva. A.

B.

C.

D.

E.

2. Si la trayectoria de un objeto que se mueve en el espacio está determinada por f (t) = (4t; 3 cos t; 3sent), es correcto a…rmar que: 1. d(t) = (2t2 ; 3sent; 3sent) es su posición. es su velocidad 3. a(t) = (4; 3 cos t; 3 cos t) es su aceleración A. B. C.

2. v(t) = (4; 3sent; 3 cos t) 4. k = 5 es su rápidez D. E.

3. Para el campo escalar F (x; y) = xy se puede a…rmar que: 1. F (x; y) = F (y; x) F ( x; y) = A.

2. F ( x; y) =

F (x; y)

3. F (x; y) =

1 F (x; y)

4.

F (x; y) B.

C.

D.

E.

4. Si F (x; y) = Ln(xy) entonces es correcto a…rmar que: 1. Las curvas de nivel de F son hipérbolas. 2. La grá…ca de F es una super…cie de revolución 3. Dominio de F es D = f(x; y) 2 R2 jxy > 0g 4. Rango de F es E = fz 2 Rjz > 0g. A. B. C. D. E. 5. Si F (xy; x=y) = x2 1. F (0; 0) = 0 A.

y 2 es correcto a…rmar que:

2. F (1; 1) = 0 3. F (1; 1) = 2 B. C. D.

4. F (2; 1) = 3 E.

1 1 6. Para el campo escalar F (x; y) = (x + y)sen sen es correcto a…rmar que en el x y punto (0; 0) 1. El límite no existe 3. El límite es igual a in…nito A. B.

2. Los límites iterados no existen 4. El límite existe C. D. E. ( y si x 6= 1 3 es correcto a…rmar que 7. Para el campo escalar F (x; y) = x +1 0 en otra parte en el punto (1; 0)


100

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 1. F No tiene límite 2. Existen las derivadas parciales de F 3. Existe la derivada direccional de F en todas las direcciones 4. F es continuo A. B. C. D. E.

8. Para el campo vectorial F (x; y) = [ex ; ln y] se puede a…rmar que: 1. Dominio es R2 2. Rango es R2 3. es inyectivo A. B. C. D. Ryp 9. Si F (x; y) = x 1 + t3 dt es correcto a…rmar que: 1. Fxy = Fyx

2. Fxx +Fyy = 0

A.

B.

3. Fxx = C.

4. F (0; e) = [1; 1] E.

3x2 p 2 1 + x3 D.

4. Fyy = E.

3y 2 p 2 1 + y3

10. Si F es un campo escalar de R2 en R, entonces su derivada direccional puede estar determinada por: 2. Un vector de R2

1. Un número real tangente. A. B.

3. Una super…cie

C.

D.

4. Una recta E.

PREGUNTAS ABIERTAS 1. Hallar el punto de corte de f (t) = et ; 2sen t + y el àngulo de intersección.

1 2

; t2

2 y g(t) = [u; 2; u2

3],

2. Para la función f real-vectorial de R en R3 , calcular f 0 y f 00 a) f (t) = a + tb b) f (t) = a + tb + t2 c 3. Hallar una función real-vectorial f de R en R3 que satisfaga las siguientes condiciones: f 00 (t) = c, f 0 (0) = b, f (0) = a para todo t real 4. Para el campo escalar dado determine dominio, rango y grá…ca. a) F (x; y) = xy p b) F (x; y) = x c) F (x; y) = e

x2

p

y

y2

5. Sean x, y positivas y sea T el triángulo de vértices (0; y), (x; 0), ( x; 0). Se representa con F (x; y) el perímetro de dicho triángulo.


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

101

a) Gra…car el triángulo T b) Hallar una fórmula para F (x; y) c) Gra…car la curva de nivel para F (x; y) = 2 6. Determine si es posible rede…nir el campo escalar dado en el origen para que sea continuo alli. a) F (x; y) = (x2 + y 2 )Ln(x2 + y 2 ) x2 + y 2 xy x c) F (x; y) = s x+y x y

b) F (x; y) =

7. Para el campo escalar determine dominio, rango e identi…que las super…cies de nivel z + y2 z2 1 b) F (x; y; z) = 2 x + y2 z2 + 1 c) F (x; y; z) = 2 x + y2

a) F (x; y; z) =

x2

8. Demostrar que si un objeto se mueve con rapidez constante, sus vectores velocidad y aceleración son ortogonales. 9. Demuestre que si l m F (x) = L, para F : D x!a

Rn ! R, entonces

a) l m (F (x))2 = L2 x!a p p b) l m jF (x; y)j = jLj x!a

10. Para que valor(es) de n, el límite dado existe xn (x;y)!(0;0) x2 + y 2 xn + y n b) lm (x;y)!(0;0) xy

a)

lm

11. Determine si los campos escalares dados son derivables en el origen. a) F (x; y) =

p 3

xy


102

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES x + y si x = 0 o y = 0 1 en otra parte ( x si y 6= 0 y c) F (x; y) = 0 si y = 0

b) F (x; y) =

12. Hallar la derivada direccional de F (x; y) = Ax2 + Bxy + Cy 2 en (a; b) en dirección al punto (b; a) si a) a > b b) b > a

PROBLEMAS 1. Un balón de voleibol es golpeado cuando está a 4 pies sobre el suelo y a 12 pies de una red que tiene 6 pies de altura. Deja el punto de impacto con una rapidez inicial de 35 pies/s y un ángulo de 270o , sin ser tocado por el equipo contrario. a) ¿Cual es la máxima altura alcanzada por el balón? b) ¿A que distancia (horizontal) se encuentra el balón del punto donde tocara el suelo? c) ¿En que momento se encuentra el balón a la altura de la red? Sugerencia: Utilice la ecuación vectorial para el lanzamiento de un proyectil ideal desde el punto (x0 ; y0 ), R = x0 + (v0 cos )t; (y0 sen )t 12 gt2 y g = 32 2. La trayectoria que sigue un balón de futbol cuando el portero saca de meta está determinada por F (t) = [(25 cos 9 )t; (25sen 9 )t 2;5t2 ], donde t está dada en segundos y la trayectoria en metros. a) ¿Cuándo tocará el balón el piso? b) ¿En que instante el balón alcanzará la máxima altura? c) ¿Que rápidez lleva el balón a los 3 segundos? 3. En los juegos olimpicos de Beiging el sloveno Primoz Kozmus lanzo un martillo de 7;2 Kg. con un ángulo de 450 con respecto a el suelo, alcanzando una distancia de 82;02 m y obtuvo la medalla de oro, determine: a) Velocidad inicial del lanzamiento. b) Máxima altura alcanzada por el martillo.


2.8. DERIVADAS DIRECCIONALES

103

4. En el instante t = 0 una partícula sale despedida de la super…cie x2 + 3y 2 + 4z 2 = 7 por el punto (0; 1; 1), en una dirección normal a la super…cie a una velocidad de 5 unidades por segundo. ¿En que instante atraviesa la esfera x2 + y 2 + z 2 = 130? 5. Supongamos que nos encontramos en un estadio y el publico esta haciendo la ola. Esta consiste en que el publico se pone de pie y se sienta de manera tal que se forma una ola que se desplaza dando vuelta al estadio. Supongamos que H(x; t) = 5 + cos(0; 5x t) determina la altura (en pies) sobre el nivel del piso, de la cabeza del espectador del asiento número x en el tiempo t segundos. a) Explicar el signi…cado de H(x; 5) en términos de la ola y encuentre el periodo. b) Explicar el signi…cado de H(2; t) en términos de la ola y encuentre el periodo. c) Encontrar la rapidez de la ola. @H (2; 5) en términos de la ola. d) Evalué e interprete @x @H e) Evalué e interprete (2; 5) en términos de la ola. @t 6. Una cuerda de guitarra que vibra se tensa a lo largo del eje x, entre x = 0 y x = ., si el campo escalar Z = F (x; t) = cos tsenx, determina el desplazamiento en un tiempo t, de un punto x de la cuerda: a) ¿Que representan las funciones F (x; 0) y F (x; 1)? b) F (x; 0) representa el desplazamiento de toda la cuerda en el tiempo t = 0, osea no hay desplazamiento. c) F (x; 1) representa el desplazamiento de toda la cuerda en el tiempo t = 1: d) ¿Que representan las funciones F (0; t) y F (1; t)? 7. Se estima que el número de ejercicios que realiza diariamente los alumnos depun curso p dep cálculo vectorial está dado por el campo escalar F (x; y) = 30 x + y +40 x 1 58 y + 1 donde x determina el número de alumnos juicios y y determina el número de alumnos desjuiciados. En la actualidad el curso consta de 14 alumnos juiciosos y 8 desjuiciados. Estime a que razón se estan realizando diariamente los ejercicios si se retira un alumno desjuiciado y llega un alumno juicioso.


104

CAPÍTULO 2. FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES


CAPĂ?TULO 3 DIFERENCIABILIDAD

Busca a tu complementario que marcha siempre contigo y suele ser tu contrario ANTONIO MACHADO "Proverbios y cantares XVI"

105


106

3.1.

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

La diferencial

A partir de los anteriores cursos de cálculo sabemos que toda función f de I R en R que sea derivable en un punto a 2 I es continua en a, para funciones de varias variables esta a…rmación no siempre es cierta.Una manera de justi…car el concepto de diferenciabilidad para funciones de variable real y valor real es la siguiente: Una función f de I R en R es diferenciable en a 2 I si existe una constante A tal que f (a + h) = r(h) = 0 entonces despejando A f (a) + Ah + r(h) donde r es una función tal que l m h!0 h f (a + h) = f (a) r(h) y aplicando límite cuando h ! 0 A = f 0 (a) por obtenemos A = h 0 h lo tanto f (a + h) = f (a) + f (a)h + r(h). La siguiente grá…ca determina la interpretación geométrica de la diferencial

La ecuación de la recta tangente a la grá…ca de f en a es igual a y = f 0 (a)(x a) + f (a) y su imagen en a + h es f 0 (a)h + f (a) por lo tanto r(h) = f (a + h) f 0 (a) f (a), vemos que r(h) es la distancia entre la recta tangente y la curva en el punto a + h y a medida que h tiende a cero el residuo r(h) tiende a cero, esto garantiza que la curva es suave en cercanias de a. Consideremos ahora un campo escalar F de de D Rn en R y (a; b) 2 D, generalizando la de…nición anterior diremos que F es diferenciable en (a; b) si existen A y B constantes R(v1 ; v2 ) =0 tales que F ((a; b)+(v1 ; v2 )) = F (a; b)+Av1 +Bv2 +R(v1 ; v2 ) donde lm (v1 ;v2 )!(0;0) k(v1 ; v2 )k y v = [v1 ; v2 ] es un vector de R2 , veamos cuales son las constantes A y B. R(v1 ; 0) F (a + v1 ; b) F (a; b) Haciendo v = [v1 ; 0], = A y aplicando lìmite cuando v1 v1 @F v1 tienede a cero A = (a; b) @x R(0; v2 ) F (a; b + v2 ) F (a; b) de igual manera ahora sea v = [0; v2 ], = B y aplicando v2 v2 @F lìmite cuando v2 tienede a cero B = (a; b) @y


3.1. LA DIFERENCIAL

107

Concluimos que una condición necesaria para que un campo escalar F sea diferenciable en un punto (a; b) es que existan sus derivadas parciales en ese punto, sin embargo esta condición no es su…ciente como veremos más adelane, y F ((a; b) + (v1 ; v2 )) = F (a; b) + @F @F (a; b)v1 + (a; b)v2 + R(v1 ; v2 ). @x @y Geometricamente ahora la función está representada por una super…cie y a medida que nos acercamos a un punto donde la función es diferenciable la super…cie se parece más a un plano. Sea S una super…cie de ecuación z = F (x; y) donde F posee primeras derivadas parciales continuas en (a; b) y sea P (a; b; c) un punto de S. Sean C1 la intersección de S y con el plano x = a, y C2 la intersección de S con el plano y = b: Las curvas C1 y C2 pasan por el punto P y tienen por tangentes a las rectas T1 y T2 entonces si existe un plano tangente a la super…cie S en el punto P contiene a las rectas T1 y T2 , o sea si C es cualquier otra curva sobre la super…cie S que pasa por P , entonces la tangente a C en P esta contenida en el plano tangente a S en P , luego el plano tangente a S en P esta formado por todas las tangentes en P a curvas contenidas en S y que pasan por P . Por lo tanto, el plano tangente a S en P es el plano que mejor aproxima a la super…cie S es un entorno del punto P . Supongamos que F tiene derivadas parciales continuas, la ecuación del plano tangente a la super…cie z = F (x; y) en el punto P (a; b; c) es z = F (a; b) + Fx (a; b)(x a) + Fy (a; b) La función lineal cuya grá…ca es este plano tangente, es decir L(x; y) = F (a; b) + Fx (a; b)(x a) + Fy (a; b) se denomina linealización de F en (a; b) y la aproximación F (x; y) F (a; b) + Fx (a; b)(x a) + Fy (a; b) se llama aproximación lineal o aproximación del plano tangente de F en (a; b)

Ejemplo 3.1.1 Hallar la ecuación del plano tangente a la super…cie z = x2 y 2 en el punto (2; 1; 3) Si F (x; y) = x2 y 2 entonces Fx (x; y) = 2x Fy (x; y) = 2y Fx (2; 1) = 4 Fy (2; 1) = 2 Entonces la ecuación del plano tangente en (2; 1; 3) es z 3 = 4(x 2) 2(y 1)


108 luego z = 4x

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD 2y

3

La linealización de F en (2; 1) es L(x; y) = 4x 2y 3 y es una buena aproximación de F (x; y) cuando (x; y) está cerca de (2; 1) y la aproximación lineal es F (x; y) 4x 2y 3 en el punto (2;1; 0;9) la aproximación lineal es F (2;1; 0;99) 4(2;1) 2(0;99) 3 = 3;42 que es muy cercana al valor verdadero de F (2;1; 0;99) = (2;1)2 (0;99)2 = 3;4299 Como toda función f de I R en R que sea derivable en un punto a 2 I es continua en a y puede ser aproximada en un entorno de a mediante una función lineal, para una función de varias variables F de D Rn en Rm que posea todas las derivadas direccionales F 0 (a; v) para todo v, no podemos asegurar que sea continua en a, debido a esto necesitamos de un concepto que implique la continuidad y la existencia de las derivadas, dicho concepto se denomina LA DIFERENCIAL y F puede ser aproximada en un entorno de a, B(a; ) D, tal que si B(a; ) D para todo vector v 2 Rn , kvk < de modo que (a + v) 2 B(a; ). Un campo escalar F de D Rn en R, se dice que es diferenciable en a 2 D; si existe una transformacion lineal Ta (v) de Rn en R y un campo escalar E : de Rn en R , tales que F (a + v) = F (a) + Ta (v) + E(a;v) para jjvjj < de manera que E(a; v) ! 0 cuando kvk ! 0. Nota: Ta es llamada la diferencial de F en a Teorema 3.1.1 Si F es una función vectorial de D Rn en Rm diferenciable en a, si y solamente si sus funciones coordenadas Fk (campos escalares) son diferenciables en a. Teorema 3.1.2 Si F es un campo escalar de D Rn en Rm diferenciable en a con 0 diferencial Ta entonces existe la derivada F (a; v), para todo v 2 Rn y Ta (v) = F (a; v) F (a + tv) t!0 t

Demostración. Veamos que l m igual a Ta (v)

F (a)

= F 0 (a; v) existe para todo a y es


3.1. LA DIFERENCIAL

109

Como F es diferenciable en a para todo w 2 Rn con kwk <2 entonces F (a + w) = F (a) + Ta (w) + E(w) con l m E(w) =0 jjwjj kwk!0

Sea v 2 Rn (i) Si v = 0 entonces F 0 (a; 0) = Ta (0) = 0 2 (ii) Si v 6= 0 sea w = tv con jtj < kvk entonces F (a + tv) = F (a) + Ta (tv) + E(tv) = F (a) + tTa (v) + E(tv) E(tv) F (a + tv) F (a) = Ta (v) + luego t t aplicando limite cuando t tiende a cero F (a + tv) F (a) E(tv) lm = l m Ta (v) + = Ta (v) 6= 0 t!0 t!0 t t

Teorema 3.1.3 Si F es diferenciable en a con diferencial Ta entonces F es continuo en a Teorema 3.1.4 Si F es diferenciable en a con diferencial Ta entonces F es derivable en a (existe F 0 (a; v) para todo v 2 Rn unitario) p Ejemplo 3.1.2 Veriâ&#x20AC;Ścar que el campo escalar F (x; y) = x2 + y 2 no es diferenciable en el origen. consideremos el vector v = [v1 ; v2 ] unitario aplicando el teorema (t) = F ((0; 0) + pt [v1 ; v2 ]) = F (tv1 ; tv2 ) = t2 (V12 + V22 ) = jtj concluimos que no es derivable en el origen por lo tanto F no es diferenciable en el origen. Teorema 3.1.5 Si existen las derivadas parciales continuas en a entonces F es diferenciable en a Teorema 3.1.6 Si F es un campo escalar de D

@F en una cierta bola B(a; ) y son @xk R2 en Rdiferenciable entonces

@2F = @x@y

@2F @y@x Propiedad 3.1.1 Si F y G son campos escalares de D1 ; D2 a entonces (1) F G es diferenciable en a (2) kF es diferenciable en a (3) F G es diferenciable en a F es diferenciable en a (4) G

Rn en R diferenciables en


110

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

Todo campo escalar polinomial es diferenciable en Rn . 2x + 3y es diferenciable en todo R2 , pues + y2 + 1 es el cociente de dos funciones polinomiales y ademas el denominador es siempre diferente se cero.

Ejemplo 3.1.3 El campo escalar F (x; y) =

x2 `

Si z = F (x; y) es un campo escalar de R2 en R y suponga que x cambia de a a a + 4x y y cambia de b a b + 4y;entonces el correspondiente incremento de z es 4z = F ( a + 4x; b + 4y) F (a; b), luego.4z representa el cambio en el valor de F cuando (x; y) cambia de (a; b) a ( a + 4x; b + 4y). Si z = F (x; y) es un campo escalar de R2 en R que posee derivadas parciales continuas en D entonces si (a; b) es un punto interior de D 4F = F ( a + 4x; b + 4y) F (a; b) Fx (a; b) 4 x + Fy (a; b) 4 y luego F ( a + 4x; b + 4y) F (a; b) + Fx (a; b) 4 x + Fy (a; b) 4 y Si z = F (x; y) es un campo escalar de R2 en R y 4x y 4y son los incrementos de x y y respectivamente entonces las diferenciales de x y y son dx = 4x y dy = 4y y la diferencial total de z es igual a dz = Fx (a; b) 4 x + Fy (a; b) 4 y Si z = F (x; y), entonces F es diferenciable en (a; b) si 4z se puede exprezar en la forma 4z = Fx (a; b) 4 x + Fy (a; b) 4 y + 1 4 x + 2 4 y donde 1 , 2 ! 0 cuando (4x; 4y) ! (0; 0) Si z = F (x) es un campo escalar de U Rn en R diferenciable en x0 2 U , entonces n n @F P P (x0 ) 4 xi + Ei 4 xi donde Ei ! 0 cuando 4xi ! 0 4z = i=1 i=1 @xi Ejemplo 3.1.4 Si z = 3x2 + 2y 2 y (x; y) cambia de (1; 2) a (1;1; 1;95) compare los valores de 4z y dz. @z @z dx + dy = 6xdx + 4ydy dz = @x @y si x = 1, dx = 4x = 0;1, y = 2, dy = 4y = 0;05 entonces dz = 6(1)(0;1) + 4(2)( 0;05) = 0;2 el incremento de z es 4z = F (1;1; 1;95) F (1; 2) = 0;235 se puede ver que 4z dz pero es más facíl calcular dz


3.1. LA DIFERENCIAL

111

Ejemplo 3.1.5 El radio y la altura de un cilindro miden 8 cm y 20 cm respectivamente, pero hay un error en la medición de máximo 0;1 cm estime el error máximo en el calculo del volumen. El volumen de un cilindro de radio r y altura h es igual a V = r2 h @V @V La diferencial de V es dV = dr + dh = 2 rhdr + r2 dh @r @h como cada error es de máximo 0;1 cm, j4rj 1 y j4hj 1 si r = 8, h = 20, dr = 1 y dh = 0;1 entonces dV = 2 (8)(20)(0;1) + (8)2 (0;1) = 38;4 cm3 es el error máximo en el calculo del volumen. Sea F : D Rn ! R un campo escalar de…nido en un conjunto abierto D, se dice que F es homogéneo de grado (real) si F (tx) = t F (x) para todo x 2 D, para todo t > 0. Ejemplo 3.1.6 El campo escalar F (x; y) = 2x3 + 5xy 2 y 3 es homogéneo de grado 3. F (tx; ty) = 2(tx)3 + 5(tx)(ty)2 (ty)3 = 2t3 x3 + 5t3 xy 2 t3 y 3 = t3 (2x3 + 5xy 2 y 3 ) = t3 F (x; y) Teorema 3.1.7 de Euler1 para funciones homogéneas. Sea F : D Rn ! R un campo escalar homogéneo de grado de…nido en un conjunto abierto D de Rn . Sea a un punto a no nulo de D y sea v = un vector unitario en dirección de a entonces si la derivada kak direccional F 0 (a; v) existe: F 0 (a; v) = F (a). kak Demostración. Utilizando la de…nición de derivada direccional F (a + tv) F (a) F 0 (a; v) = l m t!0 t a F a+t F (a) kak =lm t!0 t 1

Leonhard Euler (nombre completo, Leonhard Paul Euler) nació el 15 de abril de 1707 en Basilea, Suiza, y murió el 18 de septiembre de 1783 en San Petersburgo, Rusia. Fue un respetado matemático y físico, y está considerado como el principal matemático del siglo XVIII y como uno de los más grandes de todos los tiempos. Vivió en Rusia y Alemania la mayor parte de su vida y realizó importantes descubrimientos en áreas tan diversas como el cálculo o la teoría de grafos. También introdujo gran parte de la moderna terminología y notación matemática, particularmente para el área del análisis matemático, como por ejemplo la noción de función matemática.[1] También se le conoce por sus trabajos en los campos de la mecánica, óptica y astronomía. Euler ha sido uno de los matemáticos más prolí…cos, y se calcula que sus obras completas reunidas podrían ocupar entre 60 y 80 volúmenes.[2] Una a…rmación atribuida a Pierre-Simon Laplace expresa la in‡uencia de Euler en los matemáticos posteriores: « Lean a Euler, lean a Euler, él es el maestro de todos nosotros.


112

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

kak + t a F (a) kak =lm t!0 t como F es homogéneo de grado kak + t kak + t a = a F (a) F kak kak kak + t a kak 0 0 luego F (a; v) = F (a; v) = l m F

t!0

kak + t a kak = F (a)l m t!0 t = F (a) kak

F (a)

F (a)

t

1

Rn ! R un campo escalar homogéneo de grado n P @F (x) = F (x). en un conjunto abierto D de Rn .entonces xi i=1 @xi Corolario 3.1.1 Sea F : D

de…nido

Ejercicios sección 3.1 1. Para cada uno de los campos escalares en el punto dado, uilice la de…nición de diferenciabilidad para exprezar el residuo. a) F (x; y) = 3xy, p(2; 5) x+2 b) F (x; y) = , p( 1; 2) y 3 c) F (x; y) = ln x + ln y, p(2; 3) 2. Determine la ecuación del plano tangente a la super…cie en el punto dado. a) z = xy, p(1; 1; 1) b) z = x ln y, p(2; 1; 0) c) z = cos(x

2y), p(2; 1; 1)

3. Encuentre la aproximación lineal del campo escalar F en el origen y utilicela para aproximar F (0;05; 0;2). a) F (x; y) = x2 + y 2 + 3 x+2 b) F (x; y) = y+3 c) F (x; y) = ex cos y


3.1. LA DIFERENCIAL

113

4. Muestre que los campos escalares dados son diferenciables en su dominio. xy

a) F (x; y) = p

x2 + y 2

b) F (x; y) = e

(x2 +y 2 )

c) F (x; y) = Ln(1 + x2 + y 2 ) 5. Muestre que las funciones vectoriales dadas son diferenciables en su dominio. p a) F (x; y) = [x2 + 3xy + y 2 ; x + y] b) F (x; y) = [xseny; y cos x; tan xy] x c) F (x; y) = ex+2y ; ln(x + y); y 6. Demuestre que los campos escalares dados no son diferenciables en el origen 8 < p xy si (x; y) 6= (0; 0) x2 +y 2 a) F (x; y) = : 0 si (x; y) = (0;0) 8 < xy 3 si (x; y) 6= (0; 0) b) F (x; y) = x3 + y 3 : 0 si (x; y) = (0;0) 8 < xy(x2 y 2 ) si (x; y) 6= (0; 0) c) F (x; y) = x2 + y 2 : 0 si (x; y) = (0;0)

7. Determine si el campo escalar dado es homog茅neo. a) F (x; y) = exy x2 y b) F (x; y) = 2 x + y2 c) F (x; y) = x tan y

8. El radio de la base y la altura de un cono circular recto miden 12 cm y 25 cm respectivamente, si hay un error en la medici貌n de 0;1 cm en cada medida, utilizando diferenciales estime el error en el calculo del volumen del cono. 9. La siguiente tabla registra la velocidad de un ventilador de un disposiivo de aire hnt 10 20 0;25 35 53 acondicionado en terminos de la humedad y la temperatura ambiente. 0;50 25 42 0;75 18 27 determine una aproximaci贸n lineal a la funci贸n velocidad para h = 50 y t = 10, y estime la velocidad cuando h = 55 y t = 12:

30 68 57 34


114

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

10. Utilizando un CAS construya una funciòn que permita hallar la diferencial total de un campo escalar dado.

3.2.

Gradiente

Si F es un campo escalar de U Rn en R diferenciable en a 2 U entonces el vector @F rF (a) = (a) si existe se denomina gradiente de F en a. @xi Ejemplo 3.2.1 Encontrar el gradiente del campo escalar F (x; y; z) = sen(x + 2y + 3z) en el punto (0; =2; =3). Hallamos las primeras derivadas parciales de F en (0; =2; =3), @F (x; y; z) = cos(x + 2y + 3z) = cos(0 + + ) = cos(2 ) = 1; @x @F (x; y; z) = 2cos(x + 2y + 3z) = 2cos(0 + + ) = 2cos(2 ) = 2 @y @F (x; y; z) = 3cos(x + 2y + 3z) = 3 cos 0 + + ) = 3cos(2 ) = 3 @z luego rF (0; =2; =3) = [1; 2; 3] Propiedad 3.2.1 Si F y G son campos escalares de D1 ; D2 a 2 D1 \ D2 entonces: (i) r(F G)(a) = rF (a) rG(a) (ii) r(kF )(a) = krF (a), (k 2 R) (iii) r(F G)(a) = rF (a)G(a) + F (a)rG(a) rF (a)G(a) F (a)rG(a) F si G(a) 6= 0 (iv) r (a) = G (G(a))2

Rn en R diferenciables en

Ejemplo 3.2.2 Un campo escalar F de U R2 en R, diferenciable en (2; 1) posee derivadas direccionales iguales a 3 en dirección al punto (3; 1) e igual a 2 en dirección al punto (2; 2). Hallar la derivada direccional de F en (2; 1) en direcciòn al punto [3; 0] Primero determinamos el gradiente de F en (2; 1 Construimos los vectores directores de las derivadas v 1 = [(3; 1) (2; 1)] = [1; 0] @F entonces F 0 ((2; 1); [1; 0]) = 3 = (2; 1) @x ahora v 2 = [(3; 1) (2; 1)] = [0; 1] @F entonces F 0 ((2; 1); [0; 1]) = 2 = (2; 1) @x por lo tanto rF (2; 1) = [3; 2] Ahora construimos el vector director v 3 v 3 = [(3; 0) (2; 1)] = [1; 1] lo hacemos unitario, dividiendolo por su norma


3.2. GRADIENTE

115

entonces como F es diferenciable en [2; 1] ! p p !! p p p 2 2 2 2 5 2 0 F (2; 1); ; = [3; 2] ; = 2 2 2 2 2 Teorema 3.2.1 Si F es un campo escalar de D Rn en R diferenciable en a 2 D y v es un vector unitario de Rn , entonces F 0 (a; v) = rF (a) v Demostración. Por de…nición F ’(a;v) = Ta (v). Y como T es una transformación lineal, entonces F 0 (a;v) = Ta (v1 e1 + v2 e2 + ::: + vn en ) = Ta (v1 e1 ) + Tx0 (v2 e2 ) + ::: + Tx0 (vn en ) = v1 Ta (e1 ) + v2 Ta (e2 ) + ::: + vn Ta (en ) = (v1 ; v2 ; :::; vn ) (Ta (e1 ); Ta (e2 ); :::; Ta (en )) @F @F @F = (v1 ; v2 ; :::; vn ) (a); (a); :::; (a) @x1 @x2 @xn = v rF (a) = rF (a) v

Gra…ca gradiente

Teorema 3.2.2 Si F es un campo escalar de D Rn en R diferenciable en a 2 D 0 entonces F (a; v) = krF (a)k cos donde es el ángulo entre rF (a) y el vector v Ejemplo 3.2.3 Hallar la derivada direccional de F (x; y) = e dirección [1; 1]

x

cos y en el punto (1; 0) en

1 1 Como el vector [1; 1] no es unitario lo dividimos por su norma, v = p ; p 2 2 1 1 1 1 Aplicando el teorema F 0 (1; 0); p ; p = rF (1; 0) p ; p 2 2 2 2 rF (x; y) = [ e x cos y; e x seny] = [ e 1 ; e 1 ] 1 1 2e 1 1 1 = [ e 1; e 1] p ; p = p luego F 0 (1; 0); p ; p 2 2 2 2 2

Teorema 3.2.3 Si F es un campo escalar de D R2 en R diferenciable en (a; b) y rF (a; b) 6= 0 entonces rF (a; b) es ortogonal a la curva de nivel de F que pasa por (a; b).


116

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

Teorema 3.2.4 del valor medio. Si F es un campo escalar diferenciable en cada punto del segmento ab entonces existe c punto del segmento tal que F (b) F (a) = rF (c)(b a) Algunas de las aplicaciones interesantes de cálculo diferencial sobre campos escalares diferenciables a partir del gradiente son las variaciones máximas y/o mínimas en un punto dado,y la ecuación de la recta normal y del plano tangente a una super…cie. Propiedad 3.2.2 Derivadas direccionales máximas y mínimas. Si F es un campo escalar de D Rn en R, y a 2 D, entonces la derivada direccional F 0 (a; v) es : (i) Maxima si v tiene la misma direccion del rF (a) y su valor es krF (a)k (ii) Minima si v tiene la misma direccion de rF (a) y su valor es krF (a)k (iii) Nula si v y rF (a) son ortogonales Alexis Claude Clairautl

2

Ejemplo 3.2.4 La temperatura en un punto (x; y) de una lamina esta dada por T (x; y) = x desde el punto (1; 2), en que dirección crece la temperatura más rápidamente? A 2 x + y2 que ritmo se produce este crecimiento ? Hallamos el gradiente de T en (1; 2) y 2 x2 2xy ; 2 rT (x; y) = 2 2 2 (x + y ) (x + y 2 )2 3 4 rT (1; 2) = ; 25 25 3 4 la dirección de mayor crecimiento en (1; 2) es ; 25 25 3 4 y la razón de mayor crecimiento es ; =1 25 25 2

Alexis Claude Clairault(también conocido como Clairault, a secas) (* 3 de mayo de 1713 - y 17 de mayo de 1765) fue un matemático francés. nacido en París, donde su padre era profesor de matemáticas, fue considerado un niño prodigio. A los 12 años escribió un desarrollo sobre cuatro curvas geométricas,y llegó a alcanzar tal progreso en el tema (bajo la tutela de su padre), que a la edad de 13 años leyó ante la Academia francesa un resumen de las propiedades de las cuatro curvas que había descubierto. Tres años más tarde, completó un tratado sobre curvas de doble curvatura, Recherches sur les courbes a double courbure, que la valió su admisión a la Academia de Ciencias Francesa tras su publicación en 1731, a pesar de que aún no contaba con la mínima edad legal de 18 años para ser admitido. En 1739 y 1740, Clairaut publicó más trabajos sobre el cálculo integral, en particular sobre la existencia de factores integrantes para la resolver ecuaciones diferenciales de primer orden (un tema que interesó también a Johann Bernoulli y Reyneau). Concretamente, en 1740 publica su obra Sobre la integración o la construcción de las ecuacio-nes diferenciales de primer orden, donde introduce, independientemente de Leonhard Euler (1707-1783), el uso del factor integrante.


3.2. GRADIENTE

117

Si S es una super…cie de R3 de…nida implicitamente por un campo escalar F de D R3 en R, diferenciable en a 2 D, entonces rF (a) es ortogonal a S en a y rF (a) [(x; y; z) x0 ] = 0 determina la ecuación del plano tangente a S en a y [x; y; z] = a + trF (a) determina la ecuacion vectorial de la recta normal a S en a. Ejemplo 3.2.5 Hallar la ecuación del plano tangente y de la recta normal a la super…cie determinada por z = x2 + y 2 en el punto (2; 1; 5). Llevamos la ecuación de la super…cie a la forma implicita F (x; y; z) = x2 + y 2 z Calculamos la normal del plano tangente a S (gradiente de F ) rF (x; y; z) = [2x; 2y; 1] en el punto rF (2; 1; 5) = [4; 2; 1] entonces [4; 2; 1] [x 2; y 1; z 5] = 0 4x + 2y z = 5 determina la ecuación del plano tangente y [x; y; z] = [2; 1; 5] + t [4; 2; 1] es la ecuación vectorial de la recta normal

Ejercicios.secciòn 3.2. 1. Hallar el gradiente del campo escalar F en el punto P a) F (x; y) = x2 y 2 ; P = (2; 3) p b) F (x; y) = 3 xy ; P (3; 5) c) F (x; y; z) = T an(x

y + z) ; P = ( ; ; )

2. Hallar la derivada direccional del campo escalar dado en el punto P en dirección v a) F (x; y) = e2x

3y

, P = (1; 1) y v = [3; 4]

b) F (x; y) = x4 + 2xy 2 + y 3 , P = (0; 2) y v = [ 1; 1] p c) F (x; y; z) = xyz, P = (1; 1; 1) y v = [1; 2; 3] 3. Para el campo escalar F (x; y) = x2 + y 2 determine los puntos (x; y) 2 R2 donde el gradiente de F : a) Forma un ángulo de /4 con el vector U = [1; 1] b) Tenga la misma direccion del vector U = [ 3; 4] c) Sea perpendicular al vector U = [ 1; 1] 4. Encuentre la razón de cambio máxima de F en P y la dirección en que esta ocurre. a) F (x; y) = e2x+3y ; P = (0; 0) b) F (x; y) = xx + y y ; P = (1; 1) p c) F (x; y; z) = ArcT an x + y + z ; P = (1; 1; 1)


118

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

5. Halle la ecuación del plano tangente y de la recta normal a la super…cie dada en el punto P a) z = xy P = (1; 2; 2) 2

2

b) z = (x2 + y 2 )e (x +y ) P = (0; 0; 0) p c) z = x + y P = (2; 2; 2) 6. Sea F es un campo escalar de D R2 en R, diferenciable en P . Suponga que @F @F (P ) = 3 y (P ) = 2 , en que dirección:. @x @y @F (P ) = 1 @v @F b) (P ) = 1 @v @F c) (P ) = 0 @v

a)

7. Determine los puntos del elipsoide (x 1)2 + 2(y planos tangentes son paralelos al plano xy

2)2 + 3(z + 1)2 = 6 donde sus

8. Una esfera con centro (1; 2; 1) pasa por el origen. Halle la ecuación del plano tangente a esta esfera en el origen. 9. Demuestre que el plano tangente al hiperboloide x2 +y 2 es igual a ax + by = 1

z 2 = 1 en el punto (a; b; 0)

10. Determine la intersección entre el eje Z y el plano tangente a la super…cie z = ex+y en el punto (1; 1; 1) 11. Determine los puntos de la super…cie z = x4 es horizontal.

4xy 3 + 6y 2

2 donde el plano tangente

12. Si F (x; y) = x2 y 2 , utilice el gradiente rF (2; 1) para determinar la ecuación de la recta tangente a la curva de nivel F (2; 1) = 3 en el punto (2; 1). Gra…que la curva de nivel, la recta tangente y el gradiente. 13. Un pajaro carpintero está contruyendo su nido en un árbol a una altura de 4 m. Si desde alli vuela en dirección al punto (1; 0; 4) su temperatura aumenta a razón de 20 por m, si vuela en dirección al punto (0; 1; 4) su temperatura no cambia, si vuela en dirección al punto (0; 0; 3) su temperatura disminuye a razón de 30 por m. ¿A que razón cambia su temperatura cuando vuela en dirección al punto ( 1; 1; 5)?. Considere el árbol como el eje z y su base el origen (0; 0; 0). 14. Utilizando un CAS gra…que algunas curvas de nivel de un campo escalar dado y algunos gradientes.


3.3. REGLA DE LA CADENA

3.3.

119

Regla de la cadena

La regla de la cadena para funciones de variable real y valor real tratadas en los anteriores cursos de cálculo permite derivar una función compuesa, para funciones de varias variables primero consideraremos las funciones vectoriales ya que en estas funciones fue posible determinar la compuesta, luego consideraremos la regla de la cadena para camos escalares. Si F es una función vectorial de D Rn en Rm diferenciable en a 2 D; entonces la matriz3 JF (a) = [rFk (a)] se denomina matriz jacobiana de F en a. Las …las de la matriz jacobiana de una función vectorial F estan determinadas por los gradientes sus funciones componentes Fk : Si m = 1 la matriz jacobiana es igual al gradiente. Teorema 3.3.1 Si F es una función vectorial de D Rn en Rm diferenciable en a 2 D y G es una función vectorial de U * Rm en Rp diferenciable en F (a) 2 D ; entonces GoF es diferenciable en a y ademas J(GoF )(a) = JG(F (a))JF (a).:Nota : D* =F (D) Ejemplo 3.3.1 Determine la matriz jacobiana de la función vectorial F (x,y) = [x2 y 3 ,5x3 en p = (2; 3) 2xy 3 3x2 y 2 JF (x; y) = 15x2 8y 3 108 324 2(2)(3)3 3(2)2 (3)2 = JF (2; 3) = 2 3 15(2) 8(3) 60 216

3

Arthur Cayley (Richmond, Reino Unido, 16 de agosto de 1821 - Cambridge, 26 de enero de 1895) fue un matemático británico. Es uno de los fundadores de la escuela británica moderna de matemáticas puras. Además de su predilección por las matemáticas, también era un ávido lector de novelas, le gustaba pintar, apasionado de la botánica y de la naturaleza en general, y a…cionado al alpinismo. Fue educado en el Trinity College de Cambridge. Estudio durante algún tiempo la carrera de leyes con lo que trabajó de abogado durante 14 años, a la vez que publicaba un gran número de artículos. Luego pasó a ser profesor en Cambridge. Fue el primero que introdujo la multiplicación de las matrices. Es el autor del teorema de Cayley-Hamilton que dice que cualquier matriz cuadrada es solución de su polinomio característico. Dio la primera de…nición moderna de la noción de grupo. Recibió la Royal Medal en 1859 y la Medalla Copley en 1882. En combinatoria, su nombre está unido a la fórmula nn - 2 que enumera los árboles decorados con n picos. Se llama a veces octavas de Cayley o números de Cayley a los octoniones. Es el tercer matemático más proli…co de la historia, sobrepasado tan solo por Euler y Cauchy, con aportaciones a amplias áreas de la matemática. Cayley es autor de una colección de artículos suyos llamado Çollecterd Mathematica Papers of Cayley", que contiene 966 artículos en trece grandes volúmenes.

2y 4


120

CAPĂ?TULO 3. DIFERENCIABILIDAD

Ejemplo 3.3.2 Comprobar la regla de la cadena para GoF , si F (x; y) = [xseny; ysenx] y G(u; v) = [2u 3v; eu v ; uv] : Hallamos primero la matriz jacobiana de GoF xseny ysenx GoF (x; y) = G(F ; xysenxseny] 2 (x; y)) = G( xseny; ysenx) = [2xseny 3ysenx; e 3 2seny 3y cos x 2x cos y 3senx JGoF (x; y) = 4(seny + y cos x)exseny ysenx (x cos y senx)exseny ysenx 5 ysenxseny + xy cos xseny xsenxseny + xysenx cos y hallamos ahora las matrices 2 3 jacobianas de G y de F respectivamente 2 3 eu v 5 JG(u; v) = 4eu v v u 2 3 2 3 exseny ysenx 5 JG(F (x; y)) = JG(xseny; ysenx) = 4exseny ysenx ysenxv xseny seny x cos y JF (x; y) = y cos x senx JG(F 3 2 3 2 (x; y)) JF (x; y) = 2seny 3y cos x 2x cos y 3senx 2 3 seny x cos y exseny ysenx 5 = 4(seny + y cos x)exseny ysenx (x cos y senx)exseny ysenx 5 = 4exseny ysenx y cos x senx ysenxseny + xy cos xseny xsenxseny + xysenx cos y ysenxv xseny Rn en R diferenciable en x 2 D y @Gi en R que poseen deivadas parciales @yj

Teorema 3.3.2 Si F es un campo escalar de D si xi = Gi (y) son campos escalares de Ei entonces

Rm

n @F @G P @F i = para j = 1; 2; :::; m @yj i=1 @xi @yj

@F @F y . Ejemplo 3.3.3 Dados F (x; y) = senx cos y, x = s2 t y y = st2 , hallar @s @t Aplicando la regla de la cadena @F @F @x @F @y = + = CosxCosy(2st) SenxSeny(t2 ) @s @x @s @y @s @F @F @x @F @y = + = CosxCosy(s2 ) SenxSeny(st) @t @x @t @y @t Ejemplo 3.3.4 Dado F (x; y) = x2 + xy. supongamos que no sabemos x(u; v) y y(u; v), @x @y pero sabemos que x(1; 2) = 3, y(1; 3) = 2, (1; 2) = 1, y (1; 2) = 5:entonces @u @u @f podemos usar la regla de la cadena para calcular (1; 2): @u @F @F Necesitaremos saber y en el punto (x(1; 2); y(1; 2)) = (3; 2): @x @y @F (3; 2) = (2)(3) + ( 2) = 4 @x


3.3. REGLA DE LA CADENA

121

@F (3; 2) = 3 @y Ahora empleamos la regla de la cadena: @F @F @x @F @y = + @u @x @u @y @u = (4)( 1) + (3)(5) = 11 Ejemplo 3.3.5 Dado F (x; y) = f (x2 + y; 3xy), donde f es un campo escalar de R2 en R diferenciable. Si rf (2; 3) = [5; 4] hallar la dirección demayor crecimiento de F en (1; 1). La dirección de mayor crecimiento es la del gradiente unitario de F Utiliando la regla de la cadena hallamos el gradiente de F @F (1; 1) = D1 f (2; 3)2x + D2 f (2; 3)3y = (5)2 + (4)3 = 10 + 12 = 22 @x @F (1; 1) = D1 f (2; 3)1 + D2 f (2; 3)3x = (5)1 + (4)3 = 17 @y entonces rF (1; 1) =[22; 17] [22; 17] luego v = k[22; 17]k Ejemplo 3.3.6 En un triángulo rectangulo un cateto crece a razón de 2 cm/min y el otro cateto decrece a razón de 1 cm/min. Hallar la variación de la hipotenusa cuando los catetos miden 10 cm y 12 cm respectivamente. Consideremos el teorema de Pitagoras p h2 = c21 + c22 con c1 = 10, c2 = 12 entonces h = 244 15;62 @h @c1 @c2 @c1 @c2 Aplicando la regla de la cadena 2h = 2c1 + 2c2 con =2y = 1 @t @t @t @t @t 1 @h = ((10)(2) + (12)( 1)) = 0;51 cm= m n entonces @t 15;62

Teorema 3.3.3 Sean F es un campo escalar de D Rn en R diferenciable en a 2 D y C una curva de Rn parametrizada por medio de . Si 0(t) existe y es diferente de cero para todo t de I, entonces F 0(a; T(t0 )) determina la derivada direccional de F a lo largo de C y es igual a F 0(a; T(t0 )) = rF (a) T(t0 ). Nota: (t0 ) = a Ejemplo 3.3.7 Hallar la derivada direccional de F (x; y) = 2x2 y + 3xy 2 a lo largo del p ! p 2 2 : circulo unitario en el punto ; 2 2 Parametrizamos el circulo x2 + y 2 = 1 de la siguiente manera x = Cost ; y = Sent , (t) =[Cost; Sent] luego ’(t) = [ Sent; Cost] 0 (t) es unitario, por lo tanto 0 (t) = T (t) p p ! 2 2 para t = , (t) = p y T = ; 4 4 2 2


122

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

hallamos ahora el gradiente de F en

p

2 ; 2

p ! 2 2

rF (x; y) = [4xy!+ 3y 2 ; 2x2 + 6xy] p p 2 2 1 rF ; = ; 2 2 2 2 p ! p p !! p 2 2 2 2 ; ; ; luego F 0 2 2 2 2 " p p # p 1 2 2 3 2 = ; 2 ; = 2 2 2 4

Ejercicios.sección 3.3. 1. Determine la matriz jacobiana de la función vectorial dada, en el punto p. a) F (x,y) = (Sen(x + y); xex+y ; x + y), p = (1; 1) 1 y x b) F (x,y) = xy , , , p = (1; 1) x x+y c) F (x; y; z) = [xy ; y z ; z x ], p = (1; 1; 1) 2. Determinar un campo vectorial G de D R2 en R2 cuya matriz jacobiana en a 2 D, a b sea la matriz dada. si JF (a) = . c d a) JG (a) =

2a 2b 3c 3d

b) JG (a) =

a + 3c b + 3b c a d b

c) JG(a)=

4a + 5 4b 12 a + c + 3 a + c 10

3. Determine la matriz jacobiana del campo vectorial dado, en el origen, si f1 y f2 son campos escalares de R2 en R diferenciables a) F (x; y) = (x + f1 (x; y); y + f2 (x; y)) b) F (x; y) = ef1 (x;y) ; ef2 (x;y) c) F (x; y) = (f1 (x; y)f2 (x; y); xy) 4. Comprobar la regla de la cadena para F oG si F (x; y; z) = (xy; z) y G(u; v) = (u2 v; uv 2 ; 4u)


3.3. REGLA DE LA CADENA

123

5. Sea F (x ,y) = [ex+2y ; sen(y + 2); 2x] y G(u; v; w) = [u + 2v 2 + 3w3 ; 2v

u2 ]

a) Calcular las matrices jacobianas de F y G b) Calcular la funcion compuesta H(u; v;,w) = F (G(u; v; w)) c) Calcular la matriz jacobiana de H en (1; 1; 1) 6. Describa como son los campos vectoriales F : Rn ! Rn , cuya matriz jacobiana en todo punto a 2 Rn es una matriz diagonal. 7. Sea F : Rn ) Rn un campo vectorial tal que F (x) = x , x 2 Rn . Demuestre que la matriz jacobiana de F en cualquier punto A es la matriz identica. 8. Utilice la regla de la cadena para hallar a) z = xey ; x = st ; y =

@z @z y si: @s @t

s t

b) z = SenxCosy ; x = (s + t)2 ; y = (s p c) z = T an(x + y) ; x = st ; y = s2 t

t)2

9. La siguiente tabla lista valores de una funcion F (x; y) y sus derivadas parciales, dado x(u; v) = uv y y(u; v) = u + v 2 : Encuentre las siguientes derivadas parciales en los @F @F (x; y) F (x; y) @x @y (1; 1) 3 2 2 (1; 2) 5 1 1 puntos indicados: (2; 1) 2 0 7 (2; 5) 1 2 3 (2; 3) 11 1 1 (3; 2) 2 1 0 @F en (u; v) = (1; 2) @u @F b) en (u; v) = (2; 1) @v

a)

10. Hallar la derivada direccional de F a lo largo de la curva C en el punto P a) F (x; y) = x2

y 2 ; C : y = ex ; P = (0; 1)

b) F (x; y) = e2x+3y ; C : x2 + y 2 = 1 P =

p

2 ; 2

p ! 2 2

c) F (x; y; z) = (x + 2y + 3z)2 ; C : (t) = (Cost; Sent; t) ; P = (0; 1; =2)


124

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

11. Suponga que F es un campo escalar ypC1 (y = x2 ), C2 (y = x3 ) dos curvas tales que p F 0 ((1; 1); C1 ) = 5 ; F 0 ((1; 1); C2 ) = 10 , hallar la derivada direccional de F en (1; 1) a lo largo de la curva dada. a) y =

p

x

1 x c) y = 2x

b) y =

1

12. En un cilindro circular recto el radio crece a razón de 3 cm/min y la altura crece a razón de 2 cm/min. Hallar la variación del volumen cuando el radio mide 8 cm y la altura 9 cm. 13. A que razón cambia el volumen de una caja rectangular cuando se incrementa su ancho de 6cm a una razón de 2 cm/min, se incrementa su longitud de 10 cm/min a una razón de 3 cm/min y decrece su altura de 8 cm a una razón de 1 cm/min. 14. El radio de un cono circular recto crece a razón de 5 cm/min y el volumen decrece a razón de 3 cm/min. Hallar la variación de la altura del cono cuando el radio mide 7 cm y el volumen es igual a 30 cm3 15. Un automovil A viaja en dirección norte por una carretera a 120 Km/hora, otro automovil viaja en dirección oeste por una carretera a 90 km/hora, los automoviles se acercan al cruce de estas dos carreteras, a que razón cambia la distancia entre los dos autos cuando estan a 0.5 Km y 0.4 Km respectivamente del cruce. 16. Hallar la derivada direccional de F (x; y; z) = e x 2y a lo largo de la curva interseccion entre x2 + y 2 = z 2

3z

en el punto P = (0; 1; 1, y = 1

p

2)

a) Parametrizando la curva interseccion b) Sin parametrizar la curva interseccion 17. Hallar los puntos (x; y) y las direcciones para que la derivada direccional de F (x; y) = 3x2 + y 2 sea maxima , si esta en el circulo unitario. 18. Utilizando un CAS construya una función para hallar la derivada direccional de un campo escalar a lo largo de una curva.


3.4. FUNCIONES IMPLICITAS

3.4.

125

Funciones implicitas

Uno de los temas más importanes en la historia del cálculo es el teorema de la función implicita. En el capitulo anterior la grá…ca de una función y = (x) se puede ver como una curva de nivel, correspondiente al nivel cero de un campo escalar z = F (x; y), entonces el nivel cero esta constituido por el conjunto de puntos (x; y) tales que F (x; y) = y (x) = 0. El reciproco no siempre es cierto, hay casos donde no existe el nivel cero o donde no es posible despejar a y en terminos de x, por ejemplo si F (x; y) = x2 +y 2 +2 no existen puntos (x; y) tales que x2 + y 2 = 2 y si consideramos el campo escalar F (x; y) = ax2 + by 2 1, vemos que no podemos determinar una funciónp y = (x), claramente se ve que ax2 +by 2 = 1 p 1 ax2 1 ax2 de…ne dos funciones y = yy = : Si es posible obtener de manera b b local una función y = (x) de…nida en una vecindad de a tal que b = (a), signi…ca que dado un punto (a; b) del nivel cero de un campo escalar z = F (x; y) existe una bola abierta de centro (a; b) que contiene la grá…ca de y = (x). Cuando tal bola y tal función existen se dice que la función y = (x) esta de…nida implicitamente por F (x; y) = 0, se debe tener ademas que F (x; y = (x)) = 0 para toda x del dominio de . El teorema de la función implicita4 garantiza la existencia de y = (x) pero no dice como se halla. Teorema 3.4.1 Derivación implicita. Si F es un campo escalar de D R2 en R y sea (a; b) 2 D tal que F (a; b) = 0: Supongamos que F posee primeras derivadas parciales @F (a; b) 6= 0. entonces F (x; y) = 0 se continuas en alguna bola B de centro (a; b) y que @y puede resolver para y en terminos de x y de…nir así una función y = (x) con dominio en una vecindad de a, tal que b = (a), la cual tiene derivadas continuas y y 0 = 0 (x) = @F (x; y) @x @F (x; y) @y 4

Gottfried Wilhelm von Leibniz (Leipzig, 1 de julio de 1646 - Hannover, 14 de noviembre de 1716) fue un …lósofo, matemático, jurista y político alemán, nacido en Leipzig en julio de 1646. Fue uno de los grandes pensadores del siglo XVII y XVIII, y se le reconoce como el "último genio universal". Descubrió el cálculo in…nitesimal, independientemente de Newton, y su notación es la que se emplea desde entonces. También descubrió el sistema binario, fundamento de virtualmente todas las arquitecturas de las computadoras actuales. Junto con René Descartes y Baruch Spinoza, es uno de los tres grandes racionalistas del siglo XVII. Su …losofía se enlaza también con la tradición escolástica y anticipa la lógica moderna y la …losofía analítica. Leibniz también hizo contribuciones a la tecnología, y anticipó nociones que aparecieron mucho más tarde en biología, medicina, geología, teoría de la probabilidad, psicología, ingeniería y ciencias de la información. Sus contribuciones a esta vasta lista de temas está desperdigada en diarios y en decenas de miles de cartas y manuscritos no publicados. Hasta el momento, no se ha realizado una edición completa de sus escritos, y por ello no es posible aún hacer un recuento integral de sus logros.


126

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

Teorema 3.4.2 Derivación implicita generalizado. Si F es un campo escalar de D Rn en R y sea a 2 D tal que F (a) = 0: Supongamos que F posee primeras derivadas @F parciales continuas en alguna bola B de centro a y que (a) 6= 0. entonces F (x) = 0 @xn se puede resolver para xn en terminos de x1 ; x2 ; :::; xn 1 y de…nir así una función xn = (x1 ; x2 ; :::; xn 1 ) con dominio en una vecindad de a, la cual tiene derivadas continuas y @F (x1 ; x2 ; :::; xn 1 ) @ @xi (para todo i = 1; 2; :::; n 1). (x1 ; x2 ; :::; xn 1 ) = @F @xi (x1 ; x2 ; :::; xn 1 ) @xn Ejemplo 3.4.1 Veri…que que el campo escalar F (x; y) = 2xy +y 4 satisface las hipotesis del teorema de la función implicita en algún punto p del nivel cero de F . 1 El nivel cero de F es 2xy + y = 4 una curva en xy que no esta de…nida en x = 2 hallamos ahora las derivadas parciales de F @F @F (x; y) = 2y y (x; y) = 2x + 1 son continuas en R2 @x @y @F (x; y) @y 2y @x la derivada del nivel cero = = en forma implicita @F @x 2x + 1 (x; y) @y 4 y en forma explicita el nivel cero es y = 2x + 1 1 8 la cual no existe en x = y su derivada es y 0 = 2 (2x + 1) 2 Ejemplo 3.4.2 La ecuación x y y, hallar

1 1 1 + + = 1 de…ne implicitamente a z como función de x y z

@z @z y @x @y

1 1 1 + + =1 x y z y apliquemos el teorema anterior @F 1 2 @z x2 = z luego = @x = 1 @F @x x2 z2 @y @F 1 @z z2 @y y2 y = = = 1 @F @y y2 2 z @y p Ejemplo 3.4.3 La ecuación F xy; x2 + z 2 = 0 de…ne implicitamente una super…cie S de R3 , si D1 F (1; 2) = 3 y D2 F (1; 2) = 2, hallar la ecuación del plano tangente y de la recta normal a S en (1; 1; 3). Consideremos a F (x; y; z) =


3.4. FUNCIONES IMPLICITAS

127

p Ejemplo 3.4.4 Hallamos el gradiente de en F en (1; 1; 3) p @F x (1; 1, 3) = D1 F (1; 2)Y + D2 F (1; 2) p = (3)1 + (2) 21 = 3 + 1 = 4 2 2 @x x +z p @F (1; 1, 3) = D1 F (1; 2)X + D2 F (1; 2)0 = (3)1 + 0 = 3 @y p p @F 3 p z (1; 1, 3) = D1 F (1; 2)0 + D2 F (1; 2) p = 3 = (3)0 + (2) @Z 2 x2 + z 2 p Luego la ecuación del plano tangente a S en 1; 1; 3 es p p 4; 3; 3 x 1; y 1; z 3 =0 p 4x + 3y + 3z = 10 p y la ecuación de la recta normal a S en 1; 1; 3 es p p [x; y; z] = 1; 1; 3 + t 4; 3; 3

Si F es un campo vectorial de D Rn en Rn diferenciable para todo a 2 D , ademas F (a) = [b] y JF (a) 6= 0; entonces existe la función inversa del campo vectorial F , F 1 campo vectorial de D Rn en Rn diferenciable en F 1 (b) 2 D y JF 1 (b) = (JF (a)) 1 . (F 1 oF )(a) = a 2 D y (F oF 1 )(b) = b 2 U Ejemplo 3.4.5 Hallar la inversa del campo vectorial F (x; y) = [5x; 3y] Hallamos la matriz jacobiana de F 5 0 JF (x; y) = 0 3 y det (JF (x; y)) = 15 3 2 1 07 1 3 0 6 luego (JF (x; y)) 1 = = 43 15 15 0 5 0 5 hx y i 1 entonces F (x; y) = ; 3 5

Ejercicios sección 3.4.. 1. Veri…que que el campo escalar dado satisface las hipotesis del teorema de la función implicita en algun punto p del nivel cero de F y halle la derivada de la función y = f (x) determinada por el nivel cero. a) F (x; y) = 4x + 5y

6

b) F (x; y) = x2 + 3y 2 + 1 c) F (x; y) = ex + ey

10


128

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

@z 2. La ecuación dada de…ne implicitamente a z como función de x y y . Hallar y @x @z @y a) xy + yz + zx = 5 b) Cos(x + y) + Cos(y + z) = 1 c) ex+y+z = xyz 3. Para las ecuaciones del numeral anterior halle

@2z @2z y @y@x @x@y

4. Suponga que F (x; y) = f (2x + 3y; x y) donde f : R2 ! R es un campo escalar diferenciable tal que rf (7; 1) = [3; 4].hallar. a) Gradiente de F en (2; 1) b) Derivada direccional de F en (2; 1) en dirección [1; 1] c) Dirección de mayor crecimiento de F en (2; 1) 5. Para el campo escalar del numeral anterios encuentre: Suponga que a) Ecuación del plano tangente a F en (2; 1). Si F (2; 1) = 3 b) Ecuación de la recta normal a F en (2; 1): Si F (2; 1) = 3 6. Sea w = F (x

y; y

z; z

x) demuestre que

@w @w @w + + =0 @x @y @z

7. Las dos ecuaciones x + y = uv y xy = u v de…nen a x y y como funciones implicitas de u y v. Halle las primeras derivadas parciales de x y y en funcion de u y v. 8. Si z = y + F (x; y) y F es diferenciable, demuestre que y

@z @z +x =x @x @y

9. Hallar la función inversa del campo vectorial a) F (x; y) = (x + 2y; 2x

y)

b) F (x; y) = (Cos(x + y); Sen(x

y))

c) F (x; y) = (ex Cosy; ex Seny) 10. Utilizando un CAS construya una funciòn que permita hallar la inversa de un campo vectorial.


3.5. MÁXIMOS Y MÍNIMOS

3.5.

129

Máximos y mínimos

En esta sección se considerarán máximos y minimos de campos escalares, su estudio es similar al considerado para funciones de variable real y valor real y tambien se considera la función de Taylor para determinar condiciones su…cienes para que un campo escalar tenga extremo local en un punto. Si F es un campo escalar de D Rn en R y a 2 D, entonces: (i) F posee un maximo relativo o local en a si existe una bola B (a) que F (x) F (a) 8x 2 B (a) (ii) F posee un minimo relativo o local en a si existe una bola B (a) que F (x) F (a) 8x 2 B (a)

D tal D tal

Ejemplo 3.5.1 Demostrar que el origen es un punto critico del campo escalar F (x; y) = p 2 2 x + y y es un mínimo. Utilizando el rango del campo escalar R = fz 2 R; z 0g vemos que para (0; 0) la imagen es cero y no existe ninguna pareja (x; y) cuya imagen sea menor que cero Si F es un campo escalar de D Rn en R y diferenciable en a 2 D y ademas rF (a) = 0, entonces a es un punto critico o estacionario de F . Si a es punto critico y a no es ni maximo ni minimo entonces a es llamado punto de silla. Ejemplo 3.5.2 Hallar los puntos criticos de F (x; y) = x2 + y 2 + 4x 6y Hallamos el gradiente de F @F @F (x; y) = 2x + 4 y (x; y) = 2y 6 @x @y igualamos a (0; 0) 2x + 4 = 0, 2y 6 = 0 entonces x = 2 y y = 3 puesto que (x + 2)2 0 y (y 3)2 0 , se tiene que F (x; y) 13 por lo tanto F ( 2; 3) = 13 es un mínimo local, y de hecho es el mínimo absoluto de F . Rn en R diferenciable en a 2 D y ademas a es un @2F punto critico de F entonces a la matriz cuadrada de orden n H(a) = (a) @xi @xj se denominara matriz hessiana5 de F en a o hessiano de F en a Si F es un campo escalar de D

5


130

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

Teorema 3.5.1 de Taylor de segundo orden para campos escalares. Sea F un campo es@2F calar de D Rn en R , tal que las derivadas parciales de segundo orden son @xi @xj continuas en alguna bola B (a) 2 D.entonces para todo a 2 Rn tal que a + x 2 B, se tiene la formula de Taylor de segundo orden para F en a, F (a + x) = F (a) + rF (a)x + 21 xH(a+ 2 x)xt donde 0 <2< 1 la cual se puede escribir tambien como F (a + x) = F (a) + rF (a)x + 21 xH(a)xt + r(x) en donde el residuo r(x) tiene la r(x) propiedad l m =0 x!0 kxk

Ejemplo 3.5.3 Encontrar la fórmula de Taylor de segundo orden para F (x; y) = ysenx alrededor del origen. F (0; 0) = 0 @F @F (x; y) = y cos x, (x; y) = senx @x @y @2F @2F @2F (x; y) = ysenx, (x; y) = cos x, (x; y) = 0 @x2 @y@x @y 2 @F @F @2F @2F @2F (0; 0) = 0, (0; 0) = 0, (0; 0) = 0, (0; 0) = 1, (0; 0) = 0 @x @y @x2 @y@x @y 2 1 entonces F (x; y) = F (0; 0) + rF (0; 0) [x; y] + [x; y] H(0; 0) [x; y]t + r([x; y]) 2 1 0 1 t [x; y] + r([x; y]) = xy + r([x; y]) luego F (x; y) = [x; y] 1 0 2 Si a es un punto critico de un campo escalar F entonces la fórmula de Taylor toma la 1 forma F (a + x) F (a) = xH(a)xt + r(x), puesto que r(x) tiende a cero, entonces el 2 signo de F (a + x) F (a) es el mismo signo de la forma cuadrática xH(a)xt , por lo tanto la naturaleza del punto critico la determina el signo de la forma cuadrática. El hessiano, conocido también como discriminante o matriz hessiana, fue introducido en el año de 1844 por Hesse, matemático alemán quien nació en 1811 y murió en 1874. Esto sucedió luego de que Carl Gustav Jacob Jacobi (1804-1851) introdujera "los jacobianos". Lo que hizo Jacobi con esto fue expresar los cambios de variable de las integrales múltiples en términos de estos. Respecto a los detalles biográ…cos de Ludwig Otto Hess se sabe que nació precisamente en Konigsberg, Alemania (aunque actualmente es Rusia) el 22 de abril de 1811. Estudió con Jacobi en su ciudad natal (Konigsberg), donde se desempeñó primero como maestro de física y química y posteriormente como profesor. En 1856 se trasladó a Heidelberg, donde permaneció doce años, antes de tomar un puesto en Munich, donde falleció el 4 de agosto de 1874. Ludwig Otto Hess se hizo tan famoso por una matriz que introdujo en un artículo de 1842 referido a curvas cúbicas y cuadráticas.


3.5. MÁXIMOS Y MÍNIMOS

131

Propiedad 3.5.1 Condiciones su…cientes para la existencia de extremos locales. Sea F un campo escalar de D Rn en R diferenciable en a 2 D y ademas a es punto critico de F entonces : (i) Si la forma cuadratica Q(x) = xH(a)xt es de…nida positiva,entonces F tiene un minimo local en a. (ii) Si la forma cuadratica Q(x) = xH(a)xt es de…nida negativa,entonces F tiene un maximo local en a. Propiedad 3.5.2 Criterio para la determinación de extremos locales en campos escalares de R2 en R. Sea F un campo escalar de D R2 en R diferenciable en a y ademas a es un punto critico de F entonces : (i) F posee un maximo en a si j 4 H(a)j > 0 y D11 F (a) < 0 (ii) F posee un minimo en a si j 4 H(a)j > 0 y D11 F (a) > 0 (iii) F posee un punto de silla en a si j 4 H(a)j < 0 (iv) el criterio no decide si j 4 H(a)j = 0 Ejemplo 3.5.4 Encontrar e identi…car los puntos criticos del campo escalar F (x; y) = y 3 + 3x2 y 3x2 3y 2 + 2 Calculamos primero el gradiente de F rF (x; y) = [6xy 6x; 3y 2 + 3x2 6y] lo igualamos al vector cero, entonces 6x(y 1) = 0 tenemos que x = 0 o y = 1 reemplazando en la segunda ecuación para x = 0, 3y 2 6y = 3y(y 1) = 0, tenemos que y = 0 o y = 1 para y = 1, 3 + 3x2 6 = 3x2 3 = 3(x 1)(x + 1) = 0 tenemos que x = 1 o x = 1 por lo tanto los puntos criticos son (0; 0); (0; 1); (1; 1) y ( 1; 1) hallamos ahora la matriz hessiana de F (x; y) 6y 6 6x H(x; y) = 6x 6y 6 cuyo determinante es jH(x; y)j = (6y 6)2 36x2 clasi…camos cada punto critico con el determinante jH(0; 0)j = 36 y D11 F (0; 0) = 6 < 0 entonces (0; 0; F (0; 0)) es máximo jH(0; 2)j = 36 y D11 F (0; 2) = 6 > 0 entonces (0; 2; F (0; 2)) es mínimo jH(1; 1)j = 36 entonces (1; 1; F (1; 1)) es punto de silla jH( 1; 1)j = 36 entonces ( 1; 1; F ( 1; 1)) es punto de silla Hay casos donde el criterio no decide o el campo escalar posee in…ntos criticos. Ejemplo 3.5.5 Encontrar e identi…car los puntos criticos del campo escalar F (x; y) = x2 y 2 calculando el gradiente de F


132

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

rF (x; y) = [2xy 2 ; 2x2 y] que es igual a (0; 0) en x = 0 o y = 0 posee in…nitos criticos todos los puntos de los ejes x, y 2y 2 4xy la matriz hessiana es igual a H(x; y) = 4xy 2x2 cuyo determinante es jH(x; y)j = 4x2 y 2 16x2 y 2 = 12x2 y 2 el critico (0; 0) no se puede clasi…car pero utilizando el rango se puede ver que F posee alli un mínimo Ejemplo 3.5.6 Encontrar e identi…car los puntos criticos del campo escalar F (x; y) = senx + cos y en la región acotada por 0 < x < ; 1 < y < 4 calculando el gradiente de F rF (x; y) = [cos x; seny] que es igual a (0; 0) en x = + n , y = n (n 2 Z) 2 posee in…nitos criticos si no se acota su dominio luego en la región dada los criticos son ;0 , ; 2 2 senx 0 la matriz hessiana es igual a H(x; y) = 0 cos y cuyo determinante es (jH(x; y)j =) senx cos y clasi…camos cada punto critico con el determinante ; 0 = 1 y D11 F ; 0 = 1 < 0, entonces ; 0; F ; 0 es máximo H 2 2 2 2 H ; = 1 y D11 F ; 0 = 1 > 0, entonces ; 0; F ; 0 es mínimo 2 2 2 2 Para encontrar los valores máximos y mínimos absolutos de un campo escalar F en una región cerrada y acotada D. 1. Determinar los criticos de F en el interior de D y clasi…carlos con el criterio del hessiano. 2. Determinar los criticos de F en la frontera de D y clasi…carlos utilizando criterios de una variable. 3. Determinar los máximos y mínimos absolutos. Ejemplo 3.5.7 Determinar los máximos y mínimos absolutos de F (x; y) = x2 región triangular de vértices (0; 0), (2; 0) y (0; 2). Primero hallamos el gradiente de F rF (x; y) = [2x; 2y], que se anula en (0; 0) este punto no es interior es frontera en el lado x = 0, F (0; y) = y 2 , está función tiene mínimo en (0; 0)

y 2 en la


3.5. MÁXIMOS Y MÍNIMOS en el lado y = 2 x, F (x; 2 x) = 0, está función no tiene criticos y en el lado y = 0, F (x; 0) = x2 , está función tiene máximo en (2; 0) por lo tanto el máximo absoluto ocurre en (2; 0) y el mínimo absoluto ocurre en (0; 2)

133


134

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD Ejercicios sección 3.5.

1. Demostrar que el origen es un punto critico del campo escalar dado, y es un mínimo. a) F (x; y) = jxj + jyj

b) F (x; y) = x2=3 + y 2=3 c) F (x; y) = (x2 + y 2 )e

(x2 +y 2 )

2. Demostrar que los campos escalares no tienen extremos locales. a) F (x; y) = x3 + 5x + y 3 + 2y b) F (x; y; z) = ArcT an(x + 2y + 3z) c) F (x; y; z) = Ln(x + 2y + 3z) 3. Encuentre la formula de Taylor del campo escalar F en el origen a) F (x; y) = sen(2x + y) b) F (x; y) = e2x+3y 1 c) F (x; y) = 1+x+y 4. Determinar si con la informacion dada se puede decir si F posee un maximo, o un minimo, o un punto de silla en (x0 ; y0 ) a) Fxx (x0 ; y0 ) = 9 b) Fxx (x0 ; y0 ) =

Fyy (x0 ; y0 ) = 4 3

Fyy (x0 ; y0 ) =

Fxy (x0 ; y0 ) = 6 8

Fxy (x0 ; y0 ) = 2

5. A parir de las curvas de nivel del campo escalar F a) F (x; y) = x2 + xy + y 2 b) F (x; y) = x3

3xy + y 3

c) F (x; y) = x4

x2 + 2x + y 4

y2

6. Para el campo escalar dado encontrar e identi…car los puntos criticos del campo escalar dado. 1 1 + x y b) F (x; y) = 3x2 y + y 3 3x2

a) F (x; y) = xy+

c) F (x; y) = x4 + y 4

3y 2 + 1

4xy + 5

d) F (x; y) = x3 + y 3 + 3y 2

3x

9y + 2


3.5. MÁXIMOS Y MÍNIMOS

135

7. Demuestre que el campo escalar F tiene un número in. . . nto de criticos y que el criterio del hessiano no decide. a) F (x; y) = x2 y 2 b) F (x; y) = x2 + 4y 2

4xy + 2

1)2 (y + 4)2

c) F (x; y) = (x

8. Para el campo escalar dado encontrar e identi…car los puntos criticos. a) F (x; y) = x2

2xy + 2y en la región triangular de vértices (0; 0), (1; 1) y (2; 0)

3

b) F (x; y) = x + 2xy 2 en la región D = f(x; y)j0 2

3

x

2, 0

2

2

c) F (x; y) = 2x y + 3xy en la región acotada por x + y

y

3g

1

9. La base de un acuario de volumen V es metalica y los lados son de vidrio. El costo por unidad de área de la base es el doble de la unidadt de área de vidrio, determine las dimensiones que minimizan el costo del material utilizado. 10. Una caja rectangular sin tapa se debe construir con 60 cm2 de cartón. Determine el volumen máximo de la caja. 11. Encuentre las dimensiones de una caja cuyo volumen es 1000 cm3 que tenga la mínima área super…cial. 12. Muestre que (0; 0) es un punto critico de F (x; y) = x2 + kxy + y 2 sin importar el valor de k 13. Determine los valores de k para que el campo escalar F (x; y) = x2 + kxy + y 2 posea en (0; 0) a) Un mínimo b) Un máximo c) Un punto de silla 14. Sea F (x; y) = ax2 by 2 donde a, b 2 R. Determine los valores de a y b de modo que F tenga en el punto (0; 0) un: a) Máximo b) Mínimo c) Punto de silla 15. Utilizando un CAS construya una función que permita clasi…car los puntos criticos de un campo escalar dado.


136

3.6.

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

Multiplicadores de Lagrange

A diferencia de la sección anterior donde se considerarón métodos para hallar los extremos de un campo escalar en su dominio, ahora consideraremos métodos para encontrar los extremos de un campo escalar sujeto a unas restricciones. Supongamos que queremos encontrar los extremos de un campo escalar z = F (x; y) cuando sus variables x, y varían en un conjunto determinado de puntos del plano, que podría ser una curva. Sean F y G campos escalares de R2 en R,diferenciables, supongamos que F cuando está restringuida a la curva de nivel C determinada por G(x; y) = c tiene un puno critico en (a; b) y que rG(a; b) 6= (0; 0) entonces existira un número real tal que rF (a; b) = rG(a; b), si 6= 0 signi…ca que las curvas de nivel de F (x; y) y G(x; y) que pasan por (a; b) tienen la misma tangente en (a; b), es decir los vectores rF (a; b) y rG(a; b) son paralelos, y para cierto valor de son colineales sobre la curva de nivel. Para encontrar un máximo @G @F @G @F (x; y) = (x; y), (x; y) = (x; y) y o un mínimo de F resolvemos el sistema @x @x @y @y G(x; y) = c

Ejemplo 3.6.1 Para una elipse de centro (3; 0) y semiejes de longitudes 1 y 2 (x, y respectivamente), encontrar los puntos de la elipse más cercanos y más alejados del origen. y2 La elipse tiene por ecuación (x 3)2 + =1 4 p para un punto (x; y) la distancia al origen está dada por x2 + y 2 por comodidad utilizamos como función la distancia al cuádrado F (x; y) = x2 + y 2 la restricción es la elipse, o sea y2 G(x; y) = (x 3)2 + 1 4 considerando rF (x; y) h= rG(x;iy) y obtenemos [2x; 2y] = 2x 6; 2 y luego 2x = (2x 6) y 2y = 2 entonces y = 0 o = 4 criticos (4; 0) y (2; 0) por lo tanto la distancia al origen es d(4; 0) = 4 y d(2; 0) = 2 está más cerca del origen (2; 0) y está mas lejos del origen (4; 0)

Hay casos donde el critico es uno solo o varios pero con la misma imagen, su clasi…cación se realiza tomando otro punto de la restricción y comparando las imagenes en la función a optimizar. Ademas no todos los problemas son de caracter geometríco.


3.6. MULTIPLICADORES DE LAGRANGE

137

Ejemplo 3.6.2 Optimizar el producto de dos numéros cuya suma sea igual a 10 La función es F (x; y) = xy la restricción es G(x; y) = x + y 10 considerando rF (x; y) = rG(x; y) obtenemos [y; x] = [1; 1] luego 2x = 10, x = 5 critico (5; 5), F (5; 5) = 25 para saber si es máximo o mínimo tomemos otro punto de la restricción (10; 0) con F (10; 0) = 0 por lo tanto el producto en (5; 5) es máximo Supongamos que queremos obtener los extremos del campo escalar F cuando (x; y; z) varía en una super…cie S determinada por un campo escalar G, se reduce a hallar los extremos de una campo escalar con una restricción. La expresión G(x; y; z) = 0 es una super…cie de nivel (cero) de G y rG(a; b; c) es normal a la supe…cie S en (a; b; c), entonces los vectores rF (a; b; c) y rG(a; b; c) son linealmente dependientes, entonces existe una constante tal que rF (a; b; c) = rG(a; b; c): p Ejemplo 3.6.3 Hallar la distancia más corta del punto (4; 0; 0) al cono z = x2 + y 2 Utilizando multiplicadores de Lagrange minimizamos la distancia p del punto (4; 0; 0) al cono D((x; y; z); (4; 0; 0)) = (x 4)2 + y 2 + z 2 por comodidad tomamos la distancia al cuadrado 2 2 2 F (x; y; z) = (x p 4) + y + z restringuida a el cono G(x; y; z) = x2 + y 2 z entonces (2(x luego

4); 2y; 2z) = p = 2z = 2 x2 + y 2

por lo tanto 2(x 2y =q 4y, y = 0

4) =

p 2x

4x, x =

x2 +y 2

; p 2y 2

x +y 2

; 1

4 3

2

4 z= + 0 = 34 3 luego la distancia mínima es p 4 4 4 5 D ; 0; ; (0; 0; 0) = 3 3 3

Supongamos que queremos obtener los extremos del campo escalar F cuando (x; y; z) varía en la curva C intersección entre las super…cies G1 y G2 , se reduce a hallar los extremos de una campo escalar con dos restricciones. Las expresiones G1 (x; y; z) = 0 y G2 (x; y; z) = 0 son super…cies de nivel (cero) de G1 y G2 , y rG1 (a; b; c) y rG2 (a; b; c) son normales a la curva C en (a; b; c), entonces los vectores rF (a; b; c), rG1 (a; b; c) y


138

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

rG2 (a; b; c) se encuentran en el mismo plano (normal a C en (a; b; c)), luego son linealmente dependientes,entonces existen constantes 1 y 2 tales que rF (a; b; c) = 1 rG1 (a; b; c) + 2 rG2 (a; b; c) Propiedad 3.6.1 Multiplicadores de Lagrange (Maximos y minimos condicionados o Maximizadores de Lagrange). Si F es un campo escalar de D Rn en R sujeto a lo más a n-1 condiciones Gi campos escalares de D Rn en R, entonces los maximos y/o minimos de F sujeto a Gi estan en la solucion del sistema Gi (x1 ; x2 ; :::; xn ) = 0 (8i = 1; 2; :::; n) m P rF (x1 ; x2 ; :::; xn ) = i rGi (x1 ; x2 ; :::; xn ): i es llamado multiplicador de Lagrange 6

i=1

(

i

2R)

Ejemplo 3.6.4 Hallar el volumen del máximo paralelepipedo rectangular con tres aristas sobre los ejes positivos y uno de sus vértices en el plano 2x + 3y + 6z = 12 Consideremos las dimensiones del paralelepipedo como x, y, z luego V (x; y; z) = xyz es la función a maximizar la restricción es el plano 2x + 3y + 6z = 12 luego G(x; y; z) = 2x + 3y + 6z 12 considerando rF (x; y; z) = rG(x; y; z) obtenemos [yz; xz; xy] = [2; 3; 6] yz = 2 , xz = 3 y xy = 6 3 igualando 1 y 2 obtenemos x = y 2 1 igualando 2 y 3 obtenemos z = y 2 reemplazando en la restricción 2 4 y= ,x=2yz= 3 3 16 3 por lo tanto V = u 9 6

Joseph Louis Lagrange (bautizado como Giuseppe Lodovico Lagrangia) (25 de enero de 1736 en Turín - 10 de abril de 1813) fue un matemático, físico y astrónomo, procedía de una ilustre familia parisiense, que tenía profundo arraigo en Cerdeña, y algún rastro de noble linaje italiano. A los diecinueve años de edad, obtuvo fama resolviendo el así llamado problema isoperimétrico, que había desconcertado al mundo matemático durante medio siglo. Comunicó su demostración en una carta a Euler, el cual se interesó enormemente por la solución, de modo especial en cuanto concordaba con un resultado que él mismo había hallado.En realidad Lagrange no sólo había resuelto un problema, también había inventado un nuevo método, un nuevo cálculo de variaciones, que sería el tema central de la obra de su vida. Siguió residiendo en Prusia durante veinte años, produciendo obras de alta distinción, que culminaron en su Mécanique Analytique. Decidió publicarla en Francia, a donde fue llevada a salvo por uno de sus amigos.


3.6. MULTIPLICADORES DE LAGRANGE

139

Ejercicios sección 3.6. 1. Determinar los puntos máximos y/o mínimos del campo escalar dado con la restricción indicada. a) F (x; y) = 25

x2

y 2 ; x2 + y 2 = 4y

b) F (x; y) = xy ; 9x2 + y 2 = 4 c) F (x; y) = x2

y2 ;

x + 2y = 6

2. Determinar los puntos máximos y/o mínimos del campo escalar dado con la restricción indicada. a) F (x; y; z) = x + y + z, x2 + y 2 + z 2 = 1 b) F (x; y; z) = x2 y 2 z 2 , x2 + y 2 + z 2 = 1 c) F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 , +2y + 3z = 6 y x

y

z=

1

3. Determinar los puntos máximos y/o mínimos del campo escalar dado con la restricción indicada. a) F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 , x + 2y + 3z = 6 y x + y + z = 1 b) F (x; y; z) = xyz, x + y + z = 4 y x

y

z=3

c) F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 + w2 , x + y + 2z = 1, 2x z + w = 2 y y + 3z + 2w = 4. Determine los puntos mas cercanos y mas alejados del origen de: a) x2 + y 2 + xy = 4 b) (x

3)2 + (y

2)2 = 1

c) (x

2)2 + (y

1)2 + (z

2)2 = 16

5. Hallar el punto del paraboloide z = x2 + y 2 más proximo al punto p = (3; 6; 4):

1


140

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

6. Hallar los puntos de la curva intersección entre las super…cies x2 x2 + y2 = 1 que estan m as cerca del origen.

xy + y2 = 1 y

7. Determinar las dimensiones de una lata cilindrica de volumen 1000 cm3 , cuya area super…cial sea mínima. 8. Determinar las dimensiones de la caja rectangular de volumen máximo que puede ser inscrita en elelipsoide x2a2 +y2b2 +z2c2 = 1 9. Encuentre la ecuación del plano que pasa por el punto (a; b; c) del primer octante y que forma un tetraedro con los planos coordenados, de volumen máximo 10. La ganancia que obtiene un comerciante por la venta de tres productos diferentes x, y y z , de precios U$2, U$1 y U$5 respectivamente es G(x; y; z) = x1=2 y 1=3 z 1=6 . Determinar cuantas cántidades debe comprar de cada producto para maximizar su ganancia si dispone de U$120. 11. Un alumna de economía de la PUJ tiene $60.000 para invertir en galletas y chocolatinas, las galletas cuestan $200 la unidad y las chocolatinas $300 la unidad. Suponga que la utilidad obtenida por la venta de x galletas y y chocolatinas esta dada por la función de utilidad de Cobb-Douglas U (x; y) = 10x0;6 y 0;4 . ¿Cuántas unidades de galletas y chocolatinas debería comprar la alumna para maximizar la utilidad? 12. Carrefour desea colocar una bodega para abastecer a tres de sus supermercados. El primer supermercado (Hayuelos) se sitúa a 8 Km. al oeste del segundo supermercado (Av.19) y este a 6 Km. al norte del tercer supermercado (20 de julio). Los analistas de costos de Carrefour han calculado que sus costos de transporte son proporcionales al cuadrado de la distancia entre la bodega y los supermercados. Si el segundo supermercado se localiza en el origen del sistema de coordenadas, determinar en que lugar se debe construir la bodega de abastecimiento a …n de minimizar los costos de transporte. 13. Maximizar F (x1; x2 ; :::; xn ) = x1 x2 :::xn sujeto a

m P

xi = 1

i=1

14. Maximizar F (x1; x2 ; :::; xn ) = x1 + x2 + ::: + xn sujeto a

m i=1

xi = 1

15. Utilizando un CAS interpretar geometricamente un campo escalar restringido.


3.6. MULTIPLICADORES DE LAGRANGE

141

EJERCICIOS DE REPASO DEL CAPITULO 3 PREGUNTAS DE VERDADERO-FALSO Determine si el enunciado es verdadero o falso, justi…cando su respuesta. 1. Si las derivadas parciales mixtas de un campo escalar F en un punto son iguales, el campo es diferenciable en el punto. 2. Si una función de varias variables posee todas las derivadas en un punto, entonces es diferenciable. 3. El gradiente de un campo escalar en un punto P , es un vector anclado en P 4. Si el gradiente de un campo escalar F y un vector v tienen igual dirección y sentido, la derivada direccional del campo escalar F en dirección v es máxima. 5. El plano tangente a una super…cie solo hace contacto con la super…cie en un punto 6. Para hallar la derivada direccional de un campo escalar a lo largo de una curva hay que parametrizar la curva. 7. Es posible hallar la inversa de un campo escalar. 8. Si el gradiente de un campo escalar en un punto se anula, el punto es critico 9. Si el determinante de la matriz Hessiana de un campo escalar es igual a cero, el campo escalar no posee puntos criticos 10. En multiplicadores de Lagrange un campo escalar F de Rn en R posee n-1 restricciones.

PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON UNICA RESPUESTA 1. La resistencia R de un alambre es proporcional a su longitud e inversamente pro1 porcional al cudrádo del radio, es decir R = k 2 Si el error relativo en la medición r de la longitud es 5 % y el error relativo en la medición del radio es 10 %, entonces el error relativo en la medición de R en el peor de los casos es: A. 0;95 %

B. 0;25 %

C. 25 %

D. 50 %

2. La diferencial de la función F (t; ) = et sen es igual a: A. du = et sen dt + et cos d C. 4u = et sen 4t + et cos 4

B. du = et sen 4t + et cos 4

D. 4u = et sen 4 + et cos 4 + 1 4t + 2 4


142

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

3. El radio de un cono circular recto aumenta a razón de 1; 8 pulg/seg mientras que su altura disminuye a razón de 2; 5 pul/seg. La razón de cambio a la que cambia el volumen del cono cuando el radio es 120 pulg y la altura es 140 pulg es igual a: A. 8160

B. 40

C. 8000

D. 3200

4. La máxima razón de cambio de F (x; y) = ln(x2 + y 2 ) en (1; 2) es:

A. ln5

p 2 5 D. 5

4 C. 5

B. 5

5. El vector tangente a la curva intersección entre el paraboloide z = x2 + y 2 y el elipsoide 4x2 + y 2 + z 2 = 9 en el punto (1; 1; 2) es igual a: A. [2; 2; 1]

B. [8; 2; 4]

C. [10; 16; 12]

D. [10; 16; 12]

6. La ecuación xz + yz = 1 de…ne implicitamente a z como una función de x y y, entonces es correcto a…rmar que: A.

z @2z = 2 @x (x + y)2

C.

@2z 2z = @x@y (x + y)2

B.

@2z = @y 2

D.

z (x + y)2

@2z z xz yz = @y@x (x + y)3

7. Para que valor de k el campo escalar F (x; y) = y 3 + 3x2 y kx2 ky 2 + 2 posee un máximo en (0; 0), un mínimo en (0; 2) y un punto de silla en (1; 0). A. k > 0

B. k < 6

C.

3<k<3

D. 0 < k < 3

8. El campo escalar F (x; y) = x2 2 + 3y 2 2 + 2xy + ax + by + c tiene un valor mínimo local de 15 en (3; 1) cuando: A. a = 8, b = 12 y c = C. a =

8, b =

B.a = 8, b =

39

12 y c =

39

D. a =

12 y c = 8, b =

15

12 y c = 33

9. Usted debe diseñar una cubeta para fabricar hielo de costo mínimo que contenga 12 pulg 3 de agua, si la bandeja esta dividida en 12 compartimientos iguales de base cuadráda y el costo del material empleado es de U$1 por pulg 2 .De que manera resolveria este problema utilizando multiplicadores de Lagrange.


3.6. MULTIPLICADORES DE LAGRANGE

143

A. Minimizar F (x; y; z) = xy + 3xz + 7yz sujeto a x = 2y y xyz = 12 B. Minimizar F (x; y; z) = xy + 3xz + 7yz sujeto a x = 3y y xyz = 12 C. Minimizar F (x; y; z) = xyz sujeto a 2xy + 2xz + 2yz = 12 D. Minimizar F (x; y; z) = xyz sujeto a xy + 3xz + 7yz = 12 10. Si se utilizan muliplicadorespde Lagrange para hallar la distancia más corta desde el punto (4; 0; 0) al cono z = x2 + y 2 se debe: p x2 + y 2 sujeto a G(x; y; z) = (x 4)2 + y 2 + z 2 A. Minimizar F (x; y; z) = z p x2 + y 2 B. Minimizar F (x; y; z) = (x 4)2 + y 2 + z 2 sujeto a G(x; y; z) = z p C. Minimizar F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 sujeto a G(x; y; z) = z x2 + y 2 p D. Minimizar F (x; y; z) = z x2 + y 2 sujeto a G(x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON MULTIPLE RESPUESTA Si 1 y 2 son correctas marque A Si 3 y 4 son correctas marque C Si 1 y 3 son correctas marque E

Si 2 y 3 son correctas marque B Si 2 y 4 son correctas marque D

8 3 < x y xy 3 si (x; y) 6= (0; 0) se puede a…rmar 1. Para el campo escalar F (x; y) = x2 + y 2 : 0 si (x; y) = (0; 0) que: 1. F no es diferenciable en (0; 0) 2. Fxy (0; 0) 6= Fyx (0; 0) 3. Fx (0; 0) y Fy (0; 0).no existen 4. F es diferenciable en (0; 0) A. B. C. D. E.

2. Si F es un campo escalar de R2 en R2 diferenciable en (2; 1) que posee derivadas direccionales iguales a 3 en dirección al punto (3; 1) y es iguala a 2 en dirección al punto (2; 2), entonces es correcto a…rmar que: 1. Fx (2; 1) = 3 2. Fy (2; p 1) = 2 3. Dv F (2; 1) = 5 si V = [1; 1] 4. 13 Dv F (2; 1) A. B. C. D. E.

p

13


144

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

3. Si F es un campo escalar de R3 en R diferenciable entonces: @F @F @F ; ; en coordenadas cilindricas @r @ @z @F @F @F ; ; en coordenadas esfericas 2. rF (x; y; z) = @ @ @ @F 1 @F @F 3. rF (x; y; z) = ; ; en coordenadas cilindricas @r r @ @z @F 1 @F 1 @F 4. rF (x; y; z) = ; ; en coordenadas esfericas @r @ sen @ A. B. C. D. E. 1. rF (x; y; z) =

4. La temperatura en un punto (x,y,z) esta dada por T (x; y; z) = e razón de incremento en un punto P , se puede determinar:

x2 3y 2 9z 2

1. Encontrando el máximo de la función T 2. Usando multiplicadores de Lagrange 3. Calculando krT (P )k 4. Calculando la derivada direccional F 0 (P ; W ) donde W = rT (P ) para A. B. C. D. E.

. La mayor

2R

5. Suponga que se sustituyen las coordenadas polares x = r cos , y = rsen en el campo escalar w = F (x; y), entonces: @w = Fx cos + Fy sen @r @w sen @w 3. Fx = cos @r r @ A. B.

1.

@w = Fx sen + Fy cos @ @w cos s @w 4. Fy = sen @r r @ C. D.

2.

E.

6. Para el elipsoide 3x2 + 2y 2 + z 2 = 9 en el punto p(1; 1; 2) 1. 3x 2y + 2z = 34 es su plano tangente 2. [x; y; z] = [6; 4; 4] + t[1; 1; 2] es su recta normal 3. [6; 4; 4] es su vector tangente 4. 3x 2y + 2z = 9 es su plano tangente A. B. C. D.

E.

7. Sean F (x; y) = [cos y + x; ex+y ] y G(u; v) = [Ln(uv); senv u], entonces es correcto a…rmar que: " 1 # 1 1 ex+y cos vsen(senv u) + sen(senv u) + 1. JF (x; y) = 2. JF oG(u; v) = u v seny ex+y senv u senv u senv u senv u ve uve ue + uv cos ve 2 3 " 1 ex+y senyex+y 1 # 3. JG(u; v) =

A.

u v 1 cos v B.

4.JGoF (x; y) = 4 C.

x+y

e D.

5 cos y + x cos y + x x+y x+y x+y cos(e ) + 1 e cos(e ) + seny E.


3.6. MULTIPLICADORES DE LAGRANGE

145

8. Las ecuaciones x+y = uv y xy = u v de…nen implícitamente a x y y como funciones de u y v, entonces: @y vy 1 @y y x = 2. = @u y x @v uy 1 A. B. C. 1.

3.

@x ux + 1 = @v x y D.

4.

@x x y = @u xv 1 E.

9. Para el campo escalar F (x; y) = x2 + xy 2 + y 4 se puede a…rmar que: 1. Posee punto de silla en (0; 0) 2. No tiene puntos críticos 3. El criterio del hessiano no decide 4. Posee mínimo en (0; 0) A. B. C. D. E. 10. Para encontrar la distancia mínima de la curva y = utilizar: 1. Criterio del Hessiano 3. Criterio de una variable A. B. C

p

1

x2 al punto (0; 1), se debe

2. Multiplicadores de Lagrange. 4. Geometría. D. E. PREGUNTAS ABIERTAS

1. Si F es una función vectorial de D Rn en Rm diferenciable en a y 8v 1 ; v 2 de Rn demuestre que F ’(a;v 1 + v 2 ) = F ’(a;v 1 ) + F ’(a;v 2 ) 2. Si A es una matriz simétrica de n

n, y F (x) = xt Ax demuestre que rF (x) = 2Ax

x2 y 2 + = 1 y sea T un vector tangente a la elipse en P . a2 b 2 Si F (x; y) = d1 + d2 determina la suma de las distancias de los focos a P . Pruebe que T rF (x; y) = 0 y de una interpretacion geometrica del resultado.

3. Sea P un punto de la elipse

4. Si F1 y F2 son campos escalares de R2 en R diferenciables, determine la matriz jacobiana en el origen del campo vectorial F (x; y) = [x2 F1 (x; y); y 2 F2 (x; y)] 5. Sea H(x) = F (G(x)) tal que F es un campo escalar diferenciable en G(a) = b y G es un campo vectorial diferenciable en a . Utilizar la regla de la cadena para demostrar que el gradiente de H puede expresarse como combinacion lineal de los vectores gradientes de las componentes de G , asi :rH(a) = Dk F (b)rGk (a) 6. Hallar la derivada direccional de F (x; y; z) = Senx + Cosy + T anz a lo largo de la curva intersección entre las super…cies y = ex y z = xy en el punto P = (1; e; e) 7. Hallar la direccion de mayor crecimiento de el campo escalar z = F (x; y) dado implicitamente por ArcT an(x + y + z) + 3xyz + z = 0


146

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

p 8. Sea F un campo escalar y C1 y C2 dos curvas tales que :F 0 ((1; 1); C1 ) = 5, p F 0 ((1; 1); C2 ) = 10 con C1 : y = x2 y C2 : y = x3 respectivamente. Hallar la derivada direccional de F en (1; 1) a lo largo de y = x 9. Demuestre que la suma de los cuadrados de las coordenadas x, y, z de las intersecciones con los ejes X, Y , Z de cualquier plano tangente a la super…cie x2=3 + y 2=3 + z 2=3 = a2=3 es igual a la constante a2 . p p p p 10. Demuestre que los planos tangentes a la super…cie x + y + z = a cortan los ejes coordenados en puntos cuya suma de distancias al origen es constate 11. Sea F : Rn ! R un campo escalar de…nido asi : F (x1 ; x2 ; :::; xn ) = f (x1 ; x1 + x2 ; x1 + x2 + x3 ; :::; x1 + x2 + ::: + xn). donde f : R2 ! R. Si rf (1; 2; :::; n) = (1; 2; :::; n) Halle rF (1; 1; :::; 1) 12. Sea F : Rn ! R un campo escalar de…nido asi : F (x1 ; x2 ; :::; xn ) = f (x1 ; x1 x2 ; x1 x2 x3 ; :::; x1 x2 :::xn ) donde f : R2 ! R . Si rf (1; 2; ::.,n) = (a1 ; a2 ; :::; an ) Halle rF (1; 1; :::; 1) 13. Obtenga la formula de Taylor de segundo orden del campo escalar dado en el origen. F (x; y) = Ln(1 x) + Ln(1 y) 14. Para que valor de k el campo escalar F (x; y) = y 3 + 3x2 y kx2 ky 2 + 2 tiene un maximo en (0; 0), un mínimo en (0; 2) y un punto de silla en (1; 1) 15. Encuentre los puntos criticos del campo escalar F analizando todos los casos posibles para p y q reales no nulos. a) F (x; y) = xy + px + qy p q b) F (x; y) = xy + + x y 2 x y2 c) F (x; y) = + p q R x+y 16. Considere el campo escalar F (x; y) = xy g=t)dt, con g : R ! R una función diferenciable, tal que g(1) = g(2) = 3, g 0 (1) = 3 y g 0 (2) = 4.:Demuestre que (1; 1) es punto critico de F 17. Hallar los puntos criticos de F (x; y) = (x

y)n sobre la curva x2 + y 2 = 1

18. Sea n un entero mayor que 2 y sea F (x; y) = axn + cy n , donde ac 6= 0. Determinar la naturaleza de los puntos criticos de F . 19. Hallar la distancia mas corta desde el origen hasta la interseccion entre los planos a1 x + b1 y + c1 z = d1 y a2 x + b2 y + c2 z = d2 ,si a1 + b1 + c1 = a2 + b2 + c2 = 1 20. Hallar la minima distancia desde el punto (1; 0) a la parabola y 2 = 4x


3.6. MULTIPLICADORES DE LAGRANGE

147

PROBLEMAS 1 1 1 = + determina la resistencia total R de dos resistores conectados R R1 R2 en paralelo, con resistencias R1 y R2 . Si las medidas de las resistencias, en ohms son R1 = 25, R2 = 100 con un posible error en cada medida de 0;5 ohms. Calcular y dar un estimativo para el máximo error en el valor calculado de R.

1. La fórmula

2. La temperatura T en un punto (x; y) de una placa metalica colocada en el plano XY es inversamente proporcional a la distancia al origen. La temperatura en P =(3; 4) es 100o C a) Calcule la razon de cambio de T en P en direccion i + j b) En que direccion aumenta mas rapido T ? c) En que direccion disminuye mas rapido T ? d) En que direccion no cambia T ? 3. Suponer que una montaña tiene la forma de un paraboloide z = c ax2 a , b y c son constantes positivas

by 2 , donde

a) En que direccion esta aumentando mas rapido la altitud si una persona se halla en el punto (1; 1). b) Si se suelta una canica en el punto (1; 1) en que direccion comenzara a rodar? 4. En cierto rombo una diagonal crece a razon de 10 cm/seg y el lado crece a razon de 3 cm/seg (conservandose la forma del rombo). Halle la variacion del area del rombo p en el momento en que la otra diagonal mide 20 21 cm y el lado 50 cm. 5. Un alumno comienza a subir desde la calle 45 hacia la carrera 5 a 3 pies/seg, 5minutos despúes una alumna baja por el tunel de la calle 40 (situado a 550 pies de la calle 45) hacia la caracas a 4 pies/seg. Con que velocidad se separan los dos alumnos 5 minutos después de que la alumna inicia su recorrido? 6. Suponer que un pato esta nadando en la curva x =Cost , y =Sent y que la temperatura del agua esta dada por la formula T (x; y) = x2 ey xy 3 . Hallar la tasa de cambio de la temperatura que puede sentir el pato. a) Mediante la regla de la cadena b) Diferenciando 7. Encontrar los valores máximo y mínimo del campo electrico F (x; y) = p

1

x2 + y 2 sobre el borde de un monitor cuya forma está determinada por la ecuación 2x +3y 4 = 32 4


148

CAPÍTULO 3. DIFERENCIABILIDAD

8. Una empresa fabrica dos tipos de zapatillas para micfrofutbol y para voleibol. El ingreso total de x1 unidades de zapatillas para microfutbol y x2 unidades de zapatillas para voleibol es I(x1 ; x2 ) = 5x21 8x22 2x1 x2 + 42x1 + 102x2 donde x1 y x2 estan dadas en miles de unidades. Hallar el número de zapatillas que maximizan el ingreso. 9. Un velero parte de Santa Marta y navega con viento del norte. Su vela forma con el norte un ángulo y con el eje del casco un ángulo el casco, a su vez, forma un ángulo con la dirección este (véase la …gura). Si el viento sopla con velocidad w, la componente norte de la fuerza del viento sobre el velero viene dada por wsen sen sen = . Si esta componente es positiva el velero puede “navegar contra el viento”. Utilizando multiplicadores de Lagrange máximizar la fuerza del viento.

p 10. Un egiptologo encontro dentro de una piramide de base cuadrada de lado 2m y altura 2m una caja rectangular de mayor volumen posible con las joyas de Tutankamon, la posición de la caja era tal que cada arista de la tapa superior estaba sobre cada una de las caras laterales de la piramide. ¿Cual es el volumen de la caja?


CAPÍTULO 4 INTEGRALES MULTIPLES

Ni vale nada el fruto cogido sin sazón... Ni aunque te elogie un bruto ha de tener la razón. ANTONIO MACHADO "Proverbios y cantares"

149


150

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

En el curso anterior de cálculo se integraron funciones f de R en R cuya interpretación bajo ciertas condiciones era el área debajo de la curva . Algunas de estas integrales se calcularon por diferentes metodos de integración y otras se aproximaron por métodos numericos. Este tipo de integrales se denominan simples por ser de una variable y nos serviran para generalizar las integrales multiples. Los capitulos 2 y 3 estan dedicados al cálculo diferencial multivariado, ahora nos dedicaremos al estudio del cálculo integral multivariado. El concepto más importante que motiva la teoria de integración es el cálculo de volumenes de conjuntos en Rn : En este capitulo se integraran campos escalares de R2 en R y de R3 en R por medio de integrales dobles y de integrales triples sobre regiones de R2 y R3 , haciendo más enfasis en el aspecto geometrico de la región de integración que en el cálculo de la integral. En la primera sección se trataran integrales dobles sobre rectángulos utilizando inicialmente el concepto partición sobre un rectangulo, calculando la integral de un campo escalar escalonado como una consecuencia de función escalonada en una variable y termina con integrales iteradas. En la segunda sección se trataran integrales dobles sobre regionen más generales haciendo enfasis en la región de integración y en el cambio del orden de integración. En la tercera sección se tratará el cambio de coordendas haciendo más enfasis en coordenadas polares, En este capitulo tambien se le dara mayor importancia al aspecto geométrico de una región de integración R obtenida de R por medio de un cambio de coordenadas apropiado. En la cuarta sección se trataran algunas aplicaciones geometricas y …sicas con integrales dobles. En la quinta sección se trataran integrales triples. En la sexta sección se trataran cambios de coordenadas en integrales triples haciendo más enfasis en coordenadas cilindricas y esfericas. En la septima sección se trataran algunas aplicaciones geometricas y …sicas con integrales triples.

4.1.

Integrales dobles sobre rectángulos.

El objetivo de esta sección es introducir el concepto de integral doble para campos escalares, similar a la forma como se trabaja en una variable empezaremos con el concepto de antiderivada bajo ciertas condiciones, luego seguiremos con los conceptos de partición sobre rectangulos, campo escalar escalonado, ya que la manera más sencilla de abordar el concepto de integral doble es iniciarlo con campos escalares escalonados como una consecuencia de función escalonada en una variable. En el capitulo 3 se vio como derivar parcialmente un campo escalar respecto a una variable manteniendo constantes las otras variables, emplearemos un procedimieno similar para integrar campos escalares. Un campo escalar F es una antiderivada de un campo escalar respecto a x en un intervalo I si Fx (x; y) = (x; y) para todo x en I. De manera similar un campo escalar F es una antiderivada de un campo escalar ' respecto a y en un intervalo J si Fy (x; y) = '(X; Y ) para todo y en J.


4.1. INTEGRALES DOBLES SOBRE RECTÁNGULOS.

151

Cuando resolvemos una ecuación diferencial de la forma dz = Fx (x; y) o dz = Fx (x; y)dx, dx la operación que determina todas las soluciones de esta ecuación se denomina antiderivación R o integral inde…nida y se denota por z = Fx (x; y)dx = F (x; y) + C(y)

Ejemplo 4.1.1 Si Fx (x; y) = 3x2 y 3 entonces manteniendo y constante podemos integrar respecto a x yRobtenemos F (x; R y)2 =3 Fx (x; y)dx = 3x R y 2dx 3 propiedad de la integral ya que y es constante = y 3x dx = y 3 x3 + C(y) una antiderivada de 3x2 es x3 = x3 y 3 + C(y) C(y) es una función de y 2 De igual manera podemos considerar una ecuación diferencial de la forma dz = Fy (x; y) o dz = Fy (x; y)dy dy R cuya soluciòn es z = Fy (x; y)dy = F (x; y) + C(x)

Podemos concluir que al integrar con respecto a x o a y se puede recobrar F (x; y) parcialmente, pero no es tan facil recobrar totalmente un campo escalar a partir de sus derivadas parciales, por lo tano abordaremos este tema en el siguiente capitulo. Tambien podemos extender la integral inde…nida a integral de…nida utilizando el teorema fundamental del cálculo. Ejemplo 4.1.2

R2 1

3x2 y 3 dx = x3 y 3 j21 = 23 y 3

13 y 3 = 7y 3

De manera similar podemos integrar respecto a y, manteniendo x constante. Ambos procedimientos se pueden generalizar de la siguiente manera. R h2 (y) h (y) Fx (x; y)dx = F (x; y)jh21 (y) = F (h2 (y); y) F (h1 (y); y) h1 (y) respecto a x R g2 (x)

g (x)

Fy (x; y)dy = F (x; y)jg21 (x) = F (x; g2 (x)) respecto a y g1 (x)

F (x; g1 (x))

Por ahora tanto h como g son funciones constantes, o sea las integrales estan de…nidas sobre intervalos. Supongamos que R es una región rectangular de R2 determinada por R = I J, tal que I = [a; b] y J = [c; d] entonces R = f(x; y) 2 R2 j a x b, c y dg, y sean Px y Py dos particiones de I y J respectivamente, tales que


152

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Px = f x0 ; x1 ; :::; xn g con a = x0 < x1 < ...< xn = b y Py = fy0 ; y1 ; :::; ym g con c = y0 < y1 < ... < ym = d, entonces P = Px Py es una particion de R determinada por P = f(xi ; yj )j xi 2 Px y yj 2 Py , con i = 1,2,...,n j = 1,2,...,mg. Si la partición Px tiene n + 1 elementos y n subintervalos de longitud 4xi = xi xi 1 y la partición Py tiene m + 1 elementos y m subintervalos de longitud 4yj = yj yj 1 entonces la región rectangular R queda dividida en nm rectángulos Rij de área 4xi 4 yj .

Un campo escalar F de…nido en una región rectángular R de R2 , se llama escalonado si existe una partición P de R, tal que F es constante en cada rectángulo abierto Rij de R. Propiedad 4.1.1 Si F y G son campos escalares escalonados entonces kF +lG con k; l 2 R, es campo escalar escalonado. Sea F ,un campo escalar escalonado de…nido en una región rectángular R de R2 , P una partición de R en nm rectángulos Rij de R2 y F (x; y) = cij (constante)RenR el interior de cada rectángulo Rij entonces F es integrable en R y su integral es igual a R F (x; y)dA = n P m P cij (xi xi 1 )(yj yj 1 ) i=1j=1

Nota: dA es un diferencial de area determinado por dA = dxdy o dA = dydx de acuerdo al orden de integración. Ejemplo 4.1.3 Calcular la integral del campo escalar 2 si (x; y) 2 R1 [ R2 F (x; y) = sobre R = R1 [ R2 [ R3 :, 5 si (x; y) 2 R3 Utilizando la siguiente partición R1 = [1; 2] [1; 2] , R2 = [2; 3] [1; 2] y R3 = [3; 4] [1; 2]..


4.1. INTEGRALES DOBLES SOBRE RECTÁNGULOS.

153

De acuerdo a la partición se ve claramente que 4x = 1 y 4y = 1 yR de R acuerdo a los valores que toma F (x; y) en la partición F (x; y)dA = ( 2)(1) + ( 2)(1) + (5)(1) = 1 R

Propiedad 4.1.2 Si F y G son campos escalares escalonados de R2 en R de…nidos en 2 una region R R rectangular R deRRR y k 2 R, entonces: (i) RR R kF (x; y)dA = k R F (x; R y)dA R R R (ii) RR R(F (x; y) G(x; y))dA= F (x;R y)dA G(x; y)dA R R R R R (iii) R F (x; y)dA = R F (x; y)dA + R F (x; y)dA Si R = R1 [ R2 (dos rectángulos) y int(R1 ) \ int(R2 ) = ; (iv)RSiRF (x; y) G(x;R y)R 8(x; y) 2 R entonces F (x; y)dA G(x; y)dA R R Demostración. Se realiza utilizando la de…nición de integral doble y propiedades de la sumatoria. Sea F un campo escalar de R2 en R de…nido y acotado en una región rectángular R de R , supongamos que existe una constante M 2 R tal que jF (x; y)j M , entonces existen dos campos escalares escalonados G(x; y) = M y H(x; y) = M de…nidos en R, tales que G(x; F (x; y) H(x; I tal que R R y) R R y) para todo (x; y) 2 R: Si existe un único número R R G(x; y)dA I H(x; y)dA entonces F es integrable en R y F (x; y)dA = R R R I. Sea F es un campo escalar de R2 en R de…nido y acotado en una región rectángular R de R2 , P una partición de R en nm rectángulos Rij .y (xi ; yj ) es un punto arbitario de cada Rij entonces n P n P F (xi ; yj ) x y determina una suma de Riemman de F sobre R 2

i=1j=1

Si seleccionamos en cada rectángulo Rij el punto que tenga la mayor imagen Mij obtenemos una suma superior n P n P U= Mij x y, i=1j=1

de igual manera si en cada rectángulo Rij seleccionamos el punto que tenga la menor imagen mij obtenemos una suma inferior n P n P L= mij x y, i=1j=1

entonces


154

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES n P n P

mij x y

i=1j=1

n P n P

i=1j=1

F (xi ; yj ) x y

por lo tanto U y L son aproximaciones de

n P n P

Mij x y

i=1j=1 n P n P

i=1j=1

F (xi ; yj ) x y:

Sea F un campo escalar de de R2 en R de…nido y acotado en unaR región rectánguR lar R de R2 , entonces la integral doble de F sobre R se de…ne como R F (x; y)dA = n P n P F (xi ; yj ) x y siempre que el límite exista, ademas si existe, decimos lm ( x y)!(0;0)i=1j=1

que F es integrable sobre R.

La integral doble de F sobre R es el límite de las sumas de Riemann. 1 R R Ejemplo 4.1.4 Utilizando los valores F (x; y) de la tabla dada estimar R F (x; y)dA si R = [1; 2] [2; 4] : xny 2 3 4 1 5 4 3 1;5 7 6 5 2 10 8 4 De acuerdo a la tabla podemos asegurar que 4x = 0;5, 4y = 1 y R tiene una partición de cuatro rectángulos los valores de la tabla son las imagenes de los vértices de los rectángulos. luego L = (4 + 3 + 4 + 6)(0;5)(1) = 8;5 y U = (7 + 6 + 8 +R10)(0;5)(1) = 15;5 R por lo tanto 8;5 F (x; y)dA 15;5 R 1

Georg Friedrich Bernhard Riemann Nacio el 17 de septiembre de 1826 en Breselenz, actual Alemania, murio el 20 de junio de 1866 en Selasca Italia. Matemático alemán que en su corta vida contribuyó a muchísimas ramas de las matemáticas: integrales de Riemann, aproximación de Riemann, método de Riemann para series trigonométricas, matrices de Riemann de la teoría de funciones abelianas, funciones zeta de Riemann, hipótesis de Riemann, teorema de Riemann-Roch, lema de Riemann-Lebesgue, integrales de Riemann-Liouville de orden fraccional, aunque tal vez su más conocida aportación fue su geometría no euclidiana, basada en una axiomática distinta de la propuesta por Euclides, y expuesta detalladamente en su célebre memoria Sobre las hipótesis que sirven de fundamento a la geometría.


4.1. INTEGRALES DOBLES SOBRE RECTÁNGULOS.

155

R3R2 y dydx < 5. 1 0 x y para todo (x; y) 2 R = [1; 3] [0; 2] El campo escalar F (x; y) = 2 x entonces consideremos la siguiente partición de R, R1 : [1; 2] [0; 1], R2 : [1; 2] [1; 2], R3 : [2; 3] [0; 1] y R4 : [2; 3] [1; 2], y los valores máximos que toma el campo escalar en cada uno de estos rectángulos x 1 es 1, 2; y 1, respectivamente, 2 R3R2 y 1 entonces 1 0 dydx 1(1)(1) + 2(1)(1) + (1)(1) + 1(1)(1) = 4;5 x 2

Ejemplo 4.1.5 Muestre que

Si una region rectángular esta de…nida por R = [a; b] [c; d] de R2 entonces el área de R está dada RdRb R b R dpor A = a c dydx (o A = c a dxdy) Si F es un campo escalar de R2 en R continuo en una region rectángular R = [a; b] [c; d] de R2 y ademas F (x; y) 0 8(x; y) 2 R, entonces el volumen debajo de la grá…ca de F sobre RR está dado por RdRb bRd V = a c F (x; y)dydx (o V = c a F (x; y)dxdy) Ejemplo 4.1.6 Estime el volumen del sólido de…nido sobre la región rectangular R = [0; 2] [0; 2] y bajo el paraboloide z = 1 + x2 + y 2

z

8 6 4 2 0 0

1

1

x

2

y

2

Utilizando las particiones Px = f0; 1; 2g y Py = f0; 1; 2g entonces P determina cuatro rectangulos Rij de lado uno eligiendo como punto muestral la esquina superior derecha de cada rectángulo Rij 2 P 2 P V = F (xi ; yj ) x y i=1j=1

= F (1; 1) + F (1; 2) + F (2; 1) + F (2; 2) = 4 + 6 + 6 + 9 = 25


156

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Teorema 4.1.1 Si F es un campo escalar de R2 en R acotado e integrable en una región rectangular R de R2 y supongamos que para cada y 2 [c; d] existe una función g de [c; d] Rb en R tal que g(y) = a F (x; y)dx entonces g es integrable y R R Rd RdRb F (x; y)dA = c g(y)dy = c a F (x; y)dxdy R Demostración. Si y son dos campos escalares escalonados en R, tales que G(x; y) F (x; y) H(x; y) 8(x; y) 2 R Rb Rb Rb entonces a G(x; y)dx F (x; y)dx H(x; y)dx a a Rb Rb o sea a G(x; y)dx g(y) H(x; y)dx a como g es integrable respecto a y RdRb Rd RdRb G(x; y)dxdy g(y)dy H(x; y)dxdy a a c c c Como G y H son dos campos escalares escalonados en R y F (x; y) es integrable en R; Rd R entonces I = c g(y)dy = R F (x; y)dxdy Nota : De igual forma si suponemos que para cada x 2 [a; b] existe una función h de Rd [a; b] en R tal que h(x) = c F (x; y)dy entonces f es integrable y R R Rb RbRd F (x; y)dA = h(x)dy = F (x; y)dxdy a a c R Teorema 4.1.2 de Fubini. Si F es un campo escalar de R2 en R continuo en una región rectángular R = [a; b] [c; d] de R2 ; entonces F es integrable en R y la integral doble de F sobre R es igual a. Rb Rd R R Rd Rb F (x; y)dx dy F (x; y)dy dx = F (x; y)dA = a c c a R

Demostración. Por el teorema anterior vemos que para cada y 2 [c; d] Rb g(y) = a F (x; y)dx determina un área A(y) sobre el intervalo [c; d] R Rd Rd Rb luego R F (x; y)dA = c A(y)dy = c F (x; y)dy dx a


4.1. INTEGRALES DOBLES SOBRE RECTÁNGULOS.

De igual forma para para cada x 2 [a; b] Rd h(x) = c F (x; y)dy determina un área A(x) sobre el intervalo [a; b] R Rb Rb Rd luego R F (x; y)dA = a A(x)dy = a c F (x; y)dx dy

R1R 1 Ejemplo 4.1.7 Calcular 0 0 (x + y)dydx R1R 1 R1 y2 1 (x + y)dydx == xy + j dx 0 0 0 2 0 R1 1 1 x2 x 1 1 1 = 0 x+ + j0 = + = 1 j0 dx = 2 2 2 2 2 Ejercicios sección 4.1. 1. Hallar la antiderivada del campo escalar dado a) Fx (x; y) = cos x + y b) Fy (x; y) = x + seny c) Fx (x; y) = e2x+3y 2. Evaluar la integral dada. R1 2 a) x + y 2 + 1dx 1 Re b) 1 x ln ydy R2 y +1 c) 1 dx x+2

157


158

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

3. Determine si el campo escalar dado es escalonado en el rectángulo R = [a; b] con a,b,c,d reales positivos.

[c; d]

a) F (x; y) = [[x]] + [[y]] b) F (x; y) = [[x + y]] c) F (x; y) = [[x]] [[y]] 4. Calcule la integral del campo escalar F sobre la región rectangular R = [ 2; 2] [ 2; 2], considerando la partición de R en cuatro rectángulos Ri donde i determina el cuadrante. a) F (x; y) = 15i 7 si (x; y) 2 R1 [ R2 3 si (x; y) 2 R3 [ R4

b) F (x; y) =

8 2 > > < 5 c) F (x; y) = 10 > > : 15

si si si si

(x; y) 2 R1 (x; y) 2 R2 (x; y) 2 R3 (x; y) 2 R4

5. Para el campo escalar dado y de…nido en el rectángulo R. Trace un diagrama de la partición de R , indique los valores de F en la partición y calcule la integral de F sobre R a) F (x; y) = [2x][3y] R = [0; 2]

[ 1; 2]

b) F (x; y) = [x + 1][y + 2] R = [ 1; 3] c) F (x; y) = [x2 ][y 2 ] R = [0; 3] 6. Estimar la integral a) 4 rectangulos

R1R1 0

0

e

x2 y 2

[ 2; 2]

[0; 2]

dydx utilizando:

b) 8 rectangulos c) 16 rectangulos 7. Utilizando los valores F (x; y) de la tabla dada estimar [2; 4] : xny 0;75 1;50 2;25 3;00

1;25 1 0;97 0;80 0;71

1;50 0;98 0;81 0;73 0;66

1;75 0;83 0;76 0;67 0;52

2;00 0;79 0;68 0;56 0;44

R R R

F (x; y)dA si R = [1; 2]


4.2. INTEGRAL DOBLE SOBRE REGIONES GENERALES

159

8. Estime el volumen debajo de la super…cie dada sobre la región rectangular R = [0; 1] [0; 1], considerando la partición de R en cuatro rectángulos Ri donde i determina el cuadrante. a) F (x; y) = xy p b) F (x; y) = x2 + y 2 c) F (x; y) = sen(x + y) 9. Calcular la integral doble del campo escalar dado.sobre la región R: a) F (x; y) = 2x + 3y, R = [ 1; 2] [2; 3] b) F (x; y) = ex+y ; R = [0; 2] [1; 3] c) F (x; y) = xseny, R = [0; 1] [0; =2] 10. Demuesre que

1 1 R1R1 1 < 0 0 < 2 x+y+3 3

11. Represente gra…camente el volumen determinado por la integral dada. R1R1 a) 0 0 (2 x y)dydx R1R1 b) 0 0 (2 x2 y 2 )dydx R1R1 p c) 0 0 ( x2 + y 2 dydx

12. Utilizando un CAS construya una función que permita gra…car paralelepipedos sobre una partición de una región rectangular dada:

4.2.

Integral doble sobre regiones generales

En la sección anterior se considerarón integrales dobles sobre regiones rectangulares, en esta sección se considerarán integrales dobles sobre regiones más generales. Suponemos que la región no rectangular es acotada, o sea puede estar contenida dentro de una región rectangular R.


160

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Si F es un campo escalar de…nido y acotado en una región y G es un campo escalar de…nido y acotado en una región rectangular R que contiene a tal que G(x; y) = R R R R F (x; y) si (x; y) 2 entonces F (x; y)dA = R G(x; y)dA 0 si (x; y) 2 = A continuación veremos los diferentes tipos de regiones generales para integrales dobles. REGION TIPO I Sea F es un campo escalar de R2 en R continuo en una region de R2 determinada por dos funciones continuas de variable x en un intervalo [a; b] tal que = f(x; y) 2 R2 ja x b, g1 (x) y g2 (x)g R R R b R g (x) entonces F (x; y)dA = a g12(x) F (x; y)dydx

REGION TIPO II Sea F es un campo escalar de R2 en R continuo en una region de R2 determinada por dos funciones continuas de variable x en un intervalo [a; b] tal que = f(x; y) 2 R2 jc y d, h1 (y) x h2 (y)g R R R d R h (y) entonces F (x; y)dA = c h12(y) F (x; y)dxdy

REGION TIPO III Sea F es un campo escalar de R2 en R continuo en una region por dos funciones continuas de variable x, g1 (x) g2 (x) con g1 (x0 ) = g2 (x0 ) y g1 (xn ) = g2 (xn ) R R R x R g (x) entonces F (x; y)dA = x0n g12(x) F (x; y)dydx

de R2 determinada


4.2. INTEGRAL DOBLE SOBRE REGIONES GENERALES

REGION TIPO IV Sea F es un campo escalar de R2 en R continuo en una region por dos funciones continuas de variable y, h1 (y) h (y) con h1 (y0 ) = h2 (y0 ) y h1 (ym ) = h2 (ym ) R R 2 R y R h (y) entonces F (x; y)dA = y0m h12(y) F (x; y)dxdy

161

de R2 determinada

Nota: Cualquier otra regi贸n se puede representar por la uni贸n de varias regiones de diferente tipo. Ejemplo 4.2.1 Calcular

R

p 3 0

R

p 3 y2

2

p sen x3 dxdy

la integral interna no es fac矛l de hallar en el orden dado, cambiando el orden de integraci贸n 3 2 Rp p Rp x sen x3 dydx 0 p 0 p 3 2 p p p R3 2 Rp x 3 = 0 sen x yj0 dx = 0 xsen x3 dx


162

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

p x 3 utilizando la sustitución u = x2 , du = dx 2 3 2 p p Rp R 2 2 4 xsen x3 dx = senudu = cos uj0 = 0 0 3 3 3 R R Ejemplo 4.2.2 Para la integral F (x; y)dA gra…que la región de integración p p 2 4 x2 y escriba la integral doble = (x; y) 2 R j 1 x 1, 1 x2 y con sus respectivos límites. La región de integración es la porción de un anillo circular. p 3

luego

R R

F (x; y)dA =

R 1 R p4 1

p

x2 1 x2

F (x; y)dydx

Ejemplo 4.2.3p Para la suma de integralesp dada gra…que la región de integración e invierta R p12 R 4 y2 R p2 R 4 y 2 p el orden. 0 F (x; y)dxdy + p1 y F (x; y)dxdy 1 y2

2

De acuerdo a los límites de integración de la primera integral y de la segunda integral obtenemos la siguiente región

cambiando el orden de integración se generan tres regiones

entonces la suma de integrales es p igual a R p12 R p4 y2 R p2 R 4 y 2 p F (x; y)dxdy + p1 y F (x; y)dxdy 0 1 y2

2


4.2. INTEGRAL DOBLE SOBRE REGIONES GENERALES =

R1 Rx 1 p 2

p

1

x2

F (x; y)dydy +

R p2 R x 1

0

F (x; y)dydx +

R 2 R p4 p

2

0

x2

163 F (x; y)dydx

Podemos extender el teorema de Fubini 2 a regiones generales si F es un campo escalar de R2 en R, continuo en una region de R2 determinada por a x b, 1 (x) y R b R 2 (x) y d, 1 (y) x F (x; y)dydx = 2 (x), y tambien por c 2 (y) entonces a 1 (x) R d R 2 (y) F (x; y)dxdy (y) c 1

R R Ejemplo 4.2.4 Calcular jx + yj dA si x y si x y Como jx yj = y x si x y

= [0; 1]

[0; 1]

R R R1R x R1R 1 entonces jx yj dA = 0 0 (x y)dydx + 0 x (y x)dydx R1 R 1 y2 y2 x = 0 xy xy j1x dx j0 dx + 0 2 2 R 1 x2 R1 1 x2 1 x3 x x2 x3 1 = 0 x+ + + j0 = dx + 0 dx = 2 2 2 6 2 2 6 3 Propiedad 4.2.1 Si F y G son campos escalares R2 en R continuos en una region R2 y k 2 R, entonces:

de

2

Guido Fubini nacio el 19 de enero de 1879 en Venecia Italia, murio el 6 de junio en Nueva York USA. Le apodaban ’el pequeño gigante’porque tenía un cuerpo pequeño y una mente grande, aunque la conclusión del teorema de Fubini se sabía desde hacía tiempo, y se la había aplicado con éxito en varios casos, no fue probada en general hasta 1907. Los intereses de Fubini en matemáticas fueron amplios trabajo en analisis, geometría diferencial, ecuaciones diferenciales, funciones de varias variables complejas, cálculo de variaciones, donde estudió la reducción del Weierstrass integrante de un Lebesgue integral y también trabajó en la expresión de super…cie integrales en términos de dos integraciones simples. Fubini También trabajó en la teoría de grupos. En particular estudió lineal y los grupos de automor…sos de funciones. Su obra más importante fue el diferencial de la geometría proyectiva, donde utiliza el cálculo diferencial absoluto


164

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

R R R R (i) R R kF (x; y)dA = k F (x; R y)dA R R R (ii) R R(F (x; y) G(x; y))dA= F (x; y)dA G(x; y)dA R R R R (iii) F (x; y)dA = 1 F (x; y)dA + 2 F (x; y)dA Si = 1 [ 2 (dos regiones) y int( 1 ) \ int( 2 ) = ; (iv)RSiR F (x; y) G(x;R y)R 8(x; y) 2 entonces F (x; y)dA G(x; y)dA Ejercicios sección 4.2. R R 1. Para la integral F (x; y)dA gra…que la región de integración gral doble con sus respectivos límites.si: a)

= f(x; y)j0

b)

= f(x; y)j

c)

=

x 1

(x; y)j1

2, x x

y

y

3;

1 y

x + 1g x2

1, 1 x

y 4 y

4

x2 g

2. Plantear la integral doble de F (x; y) en la región a) y 2 = 2x y y 2 = 8

y escriba la inte-

acotada por:

2x

b) y = x2 y x = y 2 c) x2 + y 2

1

3. Para la integral dada dibuje la region de integracion, invierta el orden y plantee la integral resultante. a) b) c)

R 1 R px

F (x; y)dydx

x2 Senx F (x; y)dydx 0 0 p R 1 R 4 x2 p F (x; y)dydx 1 1 x2 0

R R

4. Para la integral dada dibuje la region de integracion, invierta el orden y plantee la integral resultante. a) b) c)

R1R

p 2 y F (x; y)dxdy 0 y p R1R 3y F (x; y)dxdy 0 2 R1Re F (x; y)dxdy 0 ey

5. Calcular la integral dada


4.2. INTEGRAL DOBLE SOBRE REGIONES GENERALES a) b)

R1R y p 0

y2 y 0

R R

165

xydxdy

sen(x + y)dxdy R2Rx 1 1 c) 1 0 dydx x+y 0

6. Calcular la integral dada R R a) 2x + 3ydA si esta acotada por y = x2 4, y = 4 x2 R R b) xydA si esta acotada por un triángulo de vértices en (0; 0), (1; 1) y (2; 0) R R 2 c) x + y 2 dA si esta acotada por x2 + y 2 = 4

7. Calcular la integral dada R1R3 2 a) 0 3y ex dxdy R1R1 p b) 0 py x3 + 1dxdy R1R1 c) 0 py Senx3 dxdy

R R R R R R 8. Suponga que xdA = 5 ; ydA = 3 y dA = 2 y calcule R R a) 5dA R R b) (x + y + 1)dA R R c) (3x 2y + 7)dA R R 9. Calcular [[x + y]] dA si = [0; 2] [0; 2]. Donde [[x + y]] es la parte entera de (x + y)

10. Utilizar una integral doble para hallar el área de la región dada.

a)

b)


166

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

c) 11. Utilizar una integral doble para calcular el área de la región acotada por las grá…cas de las curvas dadas. a) y = x3=2 ; y = x p p b) x + y = 2 ; x = 0 y = 0 p p p c) y = 1 x2 ; y = 4 x2 ; y = x; y = 3x 12. Utilizar una integral doble para hallar el volumen limitado por las ecuaciones. a) z = 4

2x2

y2, z = 0

b) z = 1

x2

c) z = 1

x2 , z = 0, y = 0, y = 3

y2, z = 1

x

13. Utilizando integrales dobles hallar el volumen debajo de la super…cicie dada por el campo escalar F sobre la región a) F (x; y) = y,

está acotada por un triángulo de vértices en (0; 0), (1; 0) y (0; 1). p b) F (x; y) = xy, está acotada por y = 1 x2 , y = 0 c) F (x; y) = 1 + x2 + y 2 ,

está acotada por jxj + jyj

1

14. Utilizando integrales dobles hallar el volumen de una piramide de altura h y base cuadrada de lado l. 15. Utilice un CAS para gra…car regiones de integración.


4.3. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES DOBLES.

4.3.

167

Cambio de coordenadas en integrales dobles.

Una de las tecnicas más poderosas en integrales simples es la de sustitución o cambio de variable, para integrar una función f (x) continua en un intervalo [a; b] se cambia la variable x por otra variable t, haciendo x = g(t) donde g es una función derivable con Rb derivada g0(t) continua en un intervalo [c; d] tal que g([a; b]) = [c; d] entonces a f (x)dx = Rd f (g(t))g 0 (t)dt: c

El objetivo de esta sección es realizar un procedimiento analogo para integrales dobles, la integración por sustitución (o cambio de variable), el proceso resulta más complicado pues se deben cambiar ambas variables x, y por las variables u, v por ejemplo. Este cambio se realiza mediante una transformación geométrica de R2 en R2 . Se emplearan tecnicas que simpli…caran los calculos y sera fundamental el aspecto geométrico de la nueva región de integración , obtenida de , la integral a calcular debe ser mas sencilla de calcular en que en . R2 en R2 tal que 8(u; v) 2 , T (u; v) = Si T es un campo vectorial de [T1 (u; v); T2 (u; v)] = (x; y) 2 , luego T ( ) = , si ademas existe T 1 de R2 en 1 1 R2 tal que 8(x; y) 2 , T 1 (x; y) = [T1 (x; y); T2 (x; y)] = (u; v) 2 , luego 1 T ( ) = .entonces T es una biyección denominada cambio de coordenadas. La transformación T (u; v) = (x; y) suele escribirse como T (u; v) x T (u; v) = 1 = T2 (u; v) y

Si T es un cambio de coordenadas de la matriz

R2 en

R2 diferenciable en 2

@x @T (u; v) @(x; y) 6 @u JT (u; v) = = = 4 @y @(u; v) @(u; v) @u

3 @x @v 7 @y 5 @v

, entonces


168

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

se denomina matriz jacobiana de T y su determinante @x J = @u @y @u se denomina jacobiano.

@x @v @y @v

3

Si A es el area encerrada por y A es el área encerrada por entonces A es proporcional a A , luego existe un factor de proporcionalidad jJj 2 R+ tal que A = jJj A donde J es el jacobiano de la transformacion T (u; v). Ejemplo 4.3.1 La función T (u; v) = [u + v; 2uv] transforma el triángulo de vértices (0; 0), (1; 0) y (1; 1) en una región del plano xy, determine la grá…ca de y halle el área de .

Haciendo x = u + v, y = 2uv hallemos las imagenes de los vértices T (0; 0) = (0; 0); T (1; 0) = (1; 0) y T (1; 1) = (2; 2) como T no es lineal debemos hallar los caminos que unen estos puntos (0; 0) y (1; 0) : u = u, v = 0 ) x = u; y = 0 (1; 0) y (1; 1) : u = 1 ; v = v ) x = 1 + v ; y = 2v ) y = 2x 2 x2 (1; 1) y (0; 0) : u = v ) x = 2u ; y = 2u2 ) y = 2 3

Carl Gustav Jakob Jacobi. Nacio el 10 de diciembre de 1804 en Potsdam, Prusia, actual Alemania, murio el 18 de febrero de 1851 en Berlín. Fue un matemático alemán, autor muy prolí…co, contribuyó en varios campos de la matemática, principalmente en el área de las funciones elípticas, el álgebra, la teoría de números y las ecuaciones diferenciales. También se destacó en su labor pedagógica, por la que se le ha considerado el profesor más estimulante de su tiempo. Sus trabajos más relevantes se produjeron en el campo del álgebra, en el que introdujo y desarrolló el concepto de determinante, aplicándolo así mismo al estudio de las funciones de varias variables, lo que hoy en día se conoce como el jacobiano.


4.3. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES DOBLES.

169

Para hallar el área de integrando en hallamos el jacobiano de la transformacióon @x @x @(x; y) @v = 1 1 = 2u 2v J= = @u @y @y 2v 2u @(u; v) R1 R1 R 1 R u@u @v Luego A = 0 0 (2u 2v)dvdu = 0 (2uv v 2 ) ju0 du = 0 (2u2 u2 ) du R1 u3 1 = 0 u2 du = j10 = 3 3 Sin embargo, en algunas ocasiones, se desconoce la transformación T (u; v) = (x; y) más apropiada, en estos casos, se propone una transformación inversa T 1 (x; y) = (u; v), la cual vendrá dada por las ecuaciones que limitan a la región o por la función integrando.y el jacobiano se halla de la siguiente manera. J=

1 @u @x @v @x

@u @y @v @y

Teorema 4.3.1 Sea A una matriz de 2

2 con detA 6= 0 y sea T una transformación u lineal de R2 en R2 dada por T (u; v) = A , entonces T transforma paralelogramos v en paralelogramos y vértices en vértices. Además si T ( ) es un paralelogramo es un paralelogramo. Teorema 4.3.2 Sea F es un campo escalar de y de…nidas en . Sea T un campo vectorial de jacobiano R R no nulo entonces R R F (x; y)dA = F (T (u; v))JdA

R2 en R2 en

R2 en variables x, R2 diferenciable con

R R Ejemplo 4.3.2 Utilizando un cambio de coordenadas apropiado calcular la integral xydxdy donde es la región acotada por las curvas y = x; y = 3x; xy = 1 y xy = 3 en el primer cuadrante. y Haciendo el siguiente cambio de coordenadas u = ; v = xy x


170

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

hallamos el jacobiano inverso J @u @u y 1 @(u; v) 2y @y = 2 J = = @x =2 = x x @v @v @(x; y) x y x @x @y 1 entonces J = 2u R R R3R3 v luego xydxdy = 1 1 dvdu 2u R 3 v2 3 R3 2 = 1 j1 du = 1 du = 2 ln uj31 = 2 ln 3 4u u R R

y x dA en la región acotada por las rectas y = 0, y+x x = 0, x + y = 1, x + y = 2, empleando un cambio de coordenadas adecuado. A partir del integrando T 1 (x; y) = [u; v] u = y x, v = y + x entonces = f(u; v)j v u v, 1 v 2g Ejemplo 4.3.3 Calcular

cos

@(u; v) 1 1 = = 2 1 1 @(x; y) R2Rv y x u 1 3 dA = 1 v cos dudv = sen1 y+x v j 2j 2

jacobiano J = R R

cos

A continuación se describe un caso particular del cambio de variable para integrales


4.3. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES DOBLES.

171

dobles: cambio a coordenadas polares. Considere que se desea calcular una integral doble R R F (x; y)dA donde es una región como la mostrada en la …gura

La región está de…nida como sigue: = f(x; y)jr1 x2 + y 2 r2 , tan 1 x y tan 2 xg Para expresar la región en coordenadas polares, denotada es necesario hacer la trasformación de coordenadas T : R2 ! R2 , determinada por T (r; ) = (r cos ; rsen ) = (x; y) Por lo tanto la región es f(r; )jr1 r r2 , 1 2g

Al emplear el teorema de cambio de variable en una integral doble, se tiene: R R @(x; y) F (r cos ; rsen ) dA @(r; ) el jacobiano de esta transformación es @x @x @(x; y) cos rsen @r @ J= = @y = =r @y sen r cos @(r; ) @r @

R R

F (x; y)dA =

Teorema 4.3.3 Cambio a coordenadas polares en integrales dobles. Sea F un campo escalar R2 en R continuo en una region rectangular de R2 determinada por = R R f(r; )jr1 r r2 , 1 g donde 0 2 entonces F (x; y)dA = 2 2 1 R 2 R r2 F (r cos ; rsen )rdrd r1 1


172

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

R Rp Ejemplo 4.3.4 Calcular 1 x2 y 2 dA donde = f(x; y)jx2 + y 2 La región de integración es medio circulo y su interior

entonces los limites de integracíón son 0 ,0 r 1 R R1p R Rp 1 x2 y 2 dA = 0 0 1 luego

r2 rdrd =

1, x

0g

2 3

En algunas ocasiones, la región D es más general que la planteada anteriormente, tal como la región que se ilustra a continuación

Entonces, la región de la …gura puede expresarse en coordenadas polares como sigue: = f(r; )jr1 ( ) r r2 ( ), 1 2g Al emplear la ecuación de cambio de variable resulta: R R R Rr ( ) F (x; y)dA = 12 r12( ) F (r cos ; rsen )rdrd No siempre circulos se envian en rectangulos. R R 2 2 Ejemplo 4.3.5 Calcular x +y dA donde 1 la ecuación del circulo es (x 1)2 + y 2 = 1 x2 + y 2 = 2x en polares es r2 = 2r cos luego

2

2

y0

r

2 cos

es un circulo con centro en (1; 0) y radio


4.3. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES DOBLES.

173

Ejemplo 4.3.6 Hallar el área encerrada por las curvas r = , r = 2 , para 0

A=

R2 R2 0

rdrd =

2

4 3 Ejercicios sección 4.3.

1. Hallar el jacobiano de la transformación dada. a) T (u; v) = (2u

v; u + 3v) v b) T (u; v) = uv; u u c) T (u; v) = (e cos v; eu senv)

2. Para las transformaciones del numeral anterior hallar el jacobiano de la transformación inversa. 3. A partir de la transformación dada T , gra…car la imagen de la región a) T (u; v) = (2u + v; u b) T (u; v) = (u2 c) T (u; v) = (u 4. Calcular

2

2v),

v 2 ; 2uv), 2

v ; 2uv),

.

es un triángulo de vértices (0; 0), (1; 0), (1; 1). = f(u; v)j0

u 2

= f(u; v)ju + v

2, 0 2

1g

v

2g


174

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES R R

1 dA, si esta acotada por x = 0, y = 0, x + y = 1; x + y = 4, x+y utilizando la transformación T (u; v) = [u uv; uv] R R b) xydA donde es el circulo unitario x2 + y 2 1, utilizando la siguiente transformación T (u; v) = (u2 v 2 ; 2uv) R R dxdy p c) donde es un cuadrado de lado 1, realizando la siguiente 1 + x + 2y v transformación T (u; v) = u; u

a)

5. Utilice un cambio de coordenadas adecuado para calcular la integral doble dada R

(x y)2 Sen2 (x + y)dA si es el paralelogramo de vértices ( ; 0), (2 , ) , ( ,2 ) y (0, ) r R R y p b) xy dAsi esta acotada por xy = 1, xy = 9, y = x; y = 4x x R R 1 c) dA si esta acotada por xy = 1, xy = 2, y = x y y = 2x 1+xy

a)

R

6. Utilice un cambio de coordenadas adecuado para calcular la integral doble dada. a)

R R

(x + y + 1)dA si es el rectángulo de vértices (0; 1), (1; 0), (3=2,1=2) y (1=2; 3=2) R R b) xydA si está acotada por y = 2x, y = x, y = 2x 2, y = x + 1 R R c) 2xdA si está acotada por y = x2 , y = x2 + 1, y = 1, y = 2

7. Utilice un cambio de coordenadas adecuado para calcular la integral doble dada. a)

R R

cos

x+y x y

dA si

está acotada por x + y = 1, x + y = 2, x = 0, y = 0

R R 1 dAsi esta acotada por y = x2 , y = 2x2 , x = y 2 , x = 2y 2 xy R R c) ydA donde es la región acotada por las curvas y 2 = 4 4x y 2 = 4+4x y el eje X

b)

8. Gra…car la región dada en un plano polar. a) b) c)

x2 + y 2

= f(x; y)j1

= f(x; y)j0

x 2

= f(x; y)jx + (y

4g

1, 0 2

1)

y

xg

1g

9. Evalue la integral dada utilizando coordenadas polares.


4.3. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES DOBLES. a) b) c)

R 1 R p1

175

x2

2 2 ex +y dA 0 0 R p2 R p4 y 2 1 dA 1+x2 +y 2 0 y R 2 R p2x x2 p x2 + y 2 dA 0 0

10. Evalue la integral dada utilizando coordenadas polares. a) b) c)

R R

R R

R R

xydA donde xydA donde

es la intersección entre los circulos r

4Cos y r

4Sen

es un circulo con centro en (1; 0) y tangente al eje y.

a tan xy dA donde

= f(x; y)j1

x2 + y 2

4g

11. Use una integral doble para hallar el área de la región.encerrada por la curva dada. a) r = cos(2 ) b) r2 = 4 cos(2 ) c) r = 2sen(3 ) 12. Use una integral doble y un cambio de coordenadas adecuado para hallar el área de la región.encerrada por: x2 y 2 + 2 =1 a2 b 2 b) y = x , x = y 2 p p c) x + y = 1

a)

13. Use coordenadas polares para hallar el volumen del sólido. a) Debajo del paraboloide z = x2 + y 2 y arriba del disco x2 + y 2 b) Dentro de la esfera x2 + y 2 + z 2 = 4 y fuera del cilindro (x c) Comun a las esferas x2 + y 2 + z 2 = 1 y x2 + y 2 + (z

4 1)2 + y 2 = 1

1)2 = 1

14. Calcular el área interior simultaneamente a las tres circunferencias x2 + y 2 = 1, x2 + y 2 = 2x y x2 + y 2 = 2y 15. Utilizando un CAS construya una función que permita hallar el jacobiano de una transformación.dada.


176

4.4.

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Aplicaciones de las integrales dobles.

A continuación, se explica como determinar la masa de una …gura plana no homogénea, de área determinada por , para regiones donde la densidad varía en cada punto (x; y) 2 .La densidad tiene unidades de masa por área unitaria.Para esta aplicación, considere que la función densidad es continua en la región . Sea una región del plano xy, tal que su densidad viene dada por la función de 2 R en R R, R la cual es4 continua 8(x; y) 2 , entonces m= (x; y)dA Ejemplo 4.4.1 Determine la masa de la placa plana limitada por las curvas y = 4 y = x + 2, cuya densidad en cada punto (x; y) es (x; y) = x + y

4

La región está de…nida como = f(x; y)j 2 x 1, x + 2 Por lo R 1tanto R 4 x2 m = 2 x+2 (x + y)dydx

y

4

x2 ,

x2 g

Arquímedes de Siracusa (en griego antiguo: ) (c. 287 a. C. – c. 212 a. C.) fue un matemático griego, físico, ingeniero, inventor y astrónomo. Aunque se conocen pocos detalles de su vida, es considerado uno de los cientí…cos más importantes de la antigüedad clásica. Entre sus avances en física se encuentran sus fundamentos en hidrostática, estática y la explicación del principio de la palanca. Generalmente, se considera a Arquímedes uno de los más grandes matemáticos de la historia, y el más grande de la antigüedad. Usó el método de agotamiento para calcular el área bajo el arco de una parábola con la sumatoria de una serie in…nita, y dio una aproximación extremadamente precisa del número Pi. También de…nió la espiral, fórmulas para los volúmenes de las super…cies de revolución y un ingenioso sistema para expresar números muy largos. Arquímedes murió durante el sitio de Siracusa (214–212 a. C.), cuando fue asesinado por un soldado romano, a pesar de las órdenes de que no debía ser dañado.


4.4. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES DOBLES. =

R1

xy + R 1 x4 = 2 2 5 x x4 = 10 4 171 = 20 2

177

y 2 4 x2 j dx 2 x+2

x3

11x2 + 6 dx 2

11x3 + 6xj1 2 6

En …sica se consideran otros tipos de densidad, que se pueden considerar de igual manera como en el caso anterior, por ejemplo si la densidad de carga(en unidades de carga por área) se distribuye sobre una lamina plana de forma y está dada por (x; y) en cada punto (x; R y) R 2 , entonces la carga total q está dada por q= (x; y)dA

Ejemplo 4.4.2 La densidad de carga (x; y) = 2xy +y 2 en Coulombs por metro cuadrado se distribuye sobre la región rectangular = f(x; y)j0 x 1, 1 y 2g. Encuentre la carga total sobre R1R2 23 q = 0 1 2xy + y 2 dydx = 6 El momento estático o primer momento de una partícula alrededor de un eje se de…ne como el producto de su masa y la distancia que la separa de ese eje. A continuación, se trata especí…camente, los momentos estáticos de una lamina plana alrededor de los ejes coordenados. MOMENTOS ESTÁTICOS DE LAMINAS PLANAS Sea una región del plano xy, tal que su densidad viene dada por la función de R2 en R, la cual es continua 8(x; y) 2 , entonces el momento estático alrededor del R R eje x, denotado por Mx , se obtiene como Mx = y (x; y)dA MientrasRque el momento estático alrededor del eje y, denotado por My , se calcula R como My = x (x; y)dA Las coordenadas (x; y) del centro de masa de una lamina que ocupa la región y que tiene función de densidad (x; y) son: My 1 R R Mx 1 R R x= = x (x; y)dA y= = y (x; y)dA M m M m Ejemplo 4.4.3 Hallar el centro de masas de una lamina triangular de vértices en (0; 0), (a; 0) y (a; a) con a > 0, cuya densidad en cada punto (x,y) es (x; y) = x2 + y 2 Hallamos primero la masa RaRx a4 m = 0 0 (x2 + y 2 )dydx = 3 ahora hallamos los primeros momentos RaRx 3a5 Mx = 0 0 y(x2 + y 2 )dydx = 20


178

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES RaRx

4a5 My = 0 0 x(x + y )dydx = 15 4a 9a ; luego (x; y) = 5 20 2

2

El momento de inercia o segundo momento de una partícula alrededor de un eje se de…ne como el producto de su masa y la distancia al cuadrado que la separa de ese eje. A continuación, se trata especí…camente, los momentos de inercia de una lamina plana alrededor de los ejes coordenados. MOMENTOS DE INERCIA Sea una región del plano xy, tal que su densidad viene dada por la función de 2 R en R, la cual es continua 8(x; y) 2 , entonces R R 2 el momento de inercia alrededor del eje x, denotado por Ix , se obtiene como Ix = y (x; y)dA Mientras R que R 2el momento de inercia alrededor del eje y, denotado por Iy , se calcula como Iy = x (x; y)dA Luego el momento de inercia respecto al origen (momento polar de inercia) denotado por Io , se calcula como R R 2 Io = Ix + Iy = (x + y 2 ) (x; y)dA Para un campo escalar F de R2 en R integrable en una región es la integral sobre dividida entre el área de .

Teorema 4.4.1 del valor medio. Si F es un campo escalar de R2 en R continuo en una región (a; b) 2 tal RqueR F (x; y)dA F (a; b) = Area( )

de R2 el valor promedio

de R2 , entonces existe

Ejemplo 4.4.4 Halle la altura promedio del paraboloide z = x2 + y 2 , sobre el rectángulo 0 x 1, 0 y 2. El valor de la integral de F sobre el rectangulo es R1R2 2 10 (x + y 2 ) dydx = 0 0 3 el área del rectángulo es 2 5 luego la altura promedio es 3 Ejercicios sección 4.4. 1. Halle la masa de la lamina plana p p a) y = 1 x2 ; y = 4 x2 ; y = 0 y (x; y) = x2 y 1 b) y = ; y = 0; x = 1; x = 1 y (x; y) = k 1 + x2


4.4. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES DOBLES. c) Cuadrado de lado 1 y (x; y) = jx

179

yj

2. Encuentre la carga total sobre la lamina plana. a) Triangular de vértices (1; 0), (1; 1) y (0; 1), (x; y) = xy b) Circular x2 + y 2

9, (x; y) = (x + y)2

c) Acotada por y = x2 , x = y 2 , (x; y) = x2 + y 2 3. Halle el momento respecto al eje x y al eje y de las laminas del ejercicio 1 4. Halle el centro de masas de la lamina plana. a) y = x2 , y = x y (x; y) = 5 b) y = Senx ; 0 c) y = e

x2

x

; y = 0; x =

y (x; y) = x + y 1; x = 1 y (x; y) = jxyj

5. Halle el momento polar de inercia de las laminas del ejercicio 4 6. Determine el valor promedio de: a) El producto de dos numeros, si cada uno de estos varia entre 0 y 1 b) La suma de los cuadrados de dos numeros no negativos, si estos varian de tal modo que su suma nunca es mayor a 1 7. Hallar la masa de un cono circular de altura H y radio R, sabiendo que la densidad en cada punto es proporcional a su distancia al vértice del cono. 8. Una lamina homogénea tiene forma de triángulo equilatero de lado a, calcule el momento de inercia con respecto a : a) La altura b) La base. 9. Una lamina homogénea tiene forma de cuadrado de lado a, calcule el momento de inercia con respecto a : a) La diagonal b) El lado 10. Utilizando un CAS construya una función que permita hallar el centro de masas de una lamina plana dada.


180

4.5.

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Integrales triples

En esta sección consideraremos integrales triples extendiendo de forma anloga lo visto en integrales dobles para campos escalares, la región de integración ahora es un sólido, empezaremos con integrales triples sobre paralelepipedos.consecuencia de integrales dobles sobre rectangulos, luego consideraremos integrales triples sobre sólidos generales, haciendo enfasis en la proyección del solido ya que sobre la proyección trabajaremos la integral doble asociada a la integral triple. Supongamos que Q es un paralelepipedo de R3 determinado por Q = I J K, tal que I = [a; b], J = [c; d] y K = [e; f ], entonces Q = f(x; y; z) 2 R3 j a x b, c y d, e z f g, y sean Px , Py y Pz tres particiones de I, J y K respectivamente, tales que Px = f x0 ; x1 ; :::; xn g con a = x0 < x1 < ...< xn = b Py = f y0 ; y1 ; :::; ym g con c = y0 < y1 < ...< ym = d y Pz = fz0 ; z1 ; :::; zo g con e = z0 < z1 < ::: < zo = f , entonces P = Px Py Pz es una particion de Q determinada por P = f(xi ; yj ; zk )j xi 2 Px , yj 2 Py , zk 2 Pz con i = 1,2,...,n, j = 1,2,...,m, k = 1; 2; :::; og. Si la partición Px tiene n + 1 elementos y n subintervalos de longitud 4xi = xi xi 1 , la partición Py tiene m + 1 elementos y m subintervalos de longitud 4yj = yj yj 1 y la partición Pz tiene o + 1 elementos y o subintervalos de longitud 4zk = zk zk 1 entonces el paralelepipedo Q queda dividido en nmo paralelepipedos Qijk de volumen 4xi 4 yj 4 zk . Sean F ,un campo escalar escalonado de…nido en un paralelepipedo Q de R3 , P una partición de Q en nmo paralelepipedos Qijk de R3 y F (x; y; z) = cijk (constante) en el interior de cada paralelepípedo Qijk entonces F es integrable en Q y su integral es igual a n P m P o RRR P F (x; yz)dV = cijk (xi xi 1 )(yj yj 1 )(zk zk 1 ) Q i=1j=1k=1

Nota: dV es un diferencial de volumen determinado por dV = dxdydz en algun orden de integración.

Sea F un campo escalar de R3 en R de…nido y acotado en un paralelepipedo Q de R3 , supongamos que existe una constante M 2 Q tal que jF (x; y; z)j M , entonces existen dos campos escalares escalonados G(x; y; z) = M y H(x; y; z) = M de…nidos en Q, tales que G(x; y; R z) R R F (x; y; z) H(x; y; Rz)Rpara R todo (x; y; z) 2 Q: Si existe un único número I tal que G(x; y; z)dV I H(x; y; z)dV entonces F es integrable en Q y Q Q RRR F (x; y; z)dV = I. Q Sea F es un campo escalar de R3 en R de…nido y acotado en un paralelepipedo Q de R3 , P una partición de Q en nmo paralelepipedos Qijk .y (xi ; yj ; zk ) es un punto arbitario de cada Qijk entonces n P n P o P F (xi ; yj ; zk ) x y z determina una suma de Riemman de F sobre Q i=1j=1k=1


4.5. INTEGRALES TRIPLES

181

Si seleccionamos en cada paralelepipedo Qijk el punto que tenga la mayor imagen Mijk obtenemos una suma superior n P n P o P U= Mij k x y z, i=1j=1k=1

de igual manera si en cada paralelepipedo Qijk seleccionamos el punto que tenga la menor imagen mijk obtenemos una suma inferior n P n P o P L= mijk x y z, entonces i=1j=1k=1

n P n P o P

mijk x y z

i=1j=1k=1

n P n P o P

i=1j=1k=1

F (xi ; yj ; zk ) x y z

por lo tanto U y L son aproximaciones de

n P n P o P

i=1j=1k=1

n P n P o P

Mijk x y z

i=1j=1k=1

F (xi ; yj ; zk ) x y z

Sea F un campo escalar de de R3 en R de…nido y acotado enR un R R paralelepipedo Q 3 de R , entonces la integral triple de F sobre Q se de…ne como F (x; y; z)dV = Q n P n P o P F (xi ; yj ; zk ) x y z siempre que el límite exista, ademas si exlm ( x; y; z)!(0;0;0)i=1j=1k=1

iste, decimos que F es integrable sobre Q.

La integral triple de F sobre Q es el límite de las sumas de Riemann. Teorema 4.5.1 de Fubini. Si F es un campo escalar de R3 en R continuo en un paralelepipedo Q = [a; b] [c; d] [e; f ] de R3 ; entonces F es integrable en Q y la integral triple de F sobre Q es igual a. RRR Rb Rd Rf F (x; y; z)dV = a c F (x; y; z)dz dy dx Q e Rb Rf Rd = a e F (x; y; z)dy dz dy c Rd Rb Rf = c F (x; y; z)dz dx dy a e Rd Rf Rb = c F (x; y; z)dx dz dy e a Rf Rb Rd = e F (x; y; z)dy dx dz a c Rf Rd Rb = e F (x; y; z)dx dy dz c a R1R1 R2 Ejemplo 4.5.1 Calcular 0 1 1 xy 2 z 3 dzdydx La región de integración es un paralelepipedo R1R1 R2 5 entonces 0 1 1 xy 2 z 3 dzdydx = 4

De manera analoga como se de…nió la integral doble sobre regiones generales, en esta sección se amplía la de…nición de la integral triple de un campo escalar F sobre una región solida general acotada del espacio tridimensional.


182

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Si F es un campo escalar de R3 en R continuo en una región solida de R3 entonces consideraremos la proyeccion de en alguno de los planos cartesianos de la siguiente forma : (i) Si es la proyección de en el plano XY , entonces RRR R R R G2 (x;y) F (x; y; z)dV = F (x; y; z)dz dA donde z varia entre las super…cies G1 (x;y) z1 = G1 (x; y) y z2 = G2 (x; y)

La tapa y el piso son las super…cies z1 = G1 (x; y) y z2 = G2 (x; y) (ii) Si es la proyección de en el plano XZ, entonces RRR R R R G2 (x;z) F (x; y; z)dV = F (x; y; z)dy dA donde y varia entre las super…cies G1 (x;z) y1 = G1 (x; z) y y2 = G2 (x; z)

El frente y el fondo son las super…cies y1 = G1 (x; z) y y2 = G2 (x; z) (iii) Si RRR

es la proyección de en el plano Y Z, entonces R R R G2 (y;z) F (x; y; z)dV = F (x; y; z)dx dA donde x varia entre las super…cies G1 (y;z) x1 = G1 (y; z) y x2 = G2 (y; z)


4.5. INTEGRALES TRIPLES

183

Los lados izquierdo y derecho son las super…cies x1 = G1 (y; z) y x2 = G2 (y; z). Nota : La proyeccion es una region de R2 , la cual se maneja como la región de integración de una integral doble. RRR El volumen de una region solida de R3 está dado por V = dV RRR Ejemplo 4.5.2 Calcular (x + y + z) dV sobre el sólido acotado por las ecuaciones 2 2 x = z + y , x = 2. La región de integración es una porción de parabolide ypun plano La proyeción de en el plano yz espun círculo de radio 2 RRR R p2 R 2 y 2 R 2 p p luego (x + y + z) dV = p (x + y + z)dxdzdy 2

2 y2

y 2 +z 2

=3

Propiedad 4.5.1 Si F y G son campos escalares R3 en R continuos en una region R3 y k R2RR, R entonces: RRR (i) R R R kF (x; y; z)dV = k F (x; R y; R Rz)dV RRR (ii) R R R F (x; y; z) G(x;Ry;R z)dV = F (x; y; z)dV G(x; y))dV R RRR (iii) F (x; y; z)dV = F (x; y; z)dV + F (x; y; z)dV 1 2 Si = 1 [ 2 (dos regiones) y int( 1 ) \ int( 2 ) = ; (iv) Si F (x; y; Rz)R R G(x; y; z) 8(x; y; Rz)R2R entonces F (x; y; z)dV G(x; y; z)dV Ejercicios sección 4.5. 1. Calcular las inegrales dadas. R1R1R1 a) 0 0 0 (x + y + z)dzdydx

de


184

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES b) c)

R R R 0

0

0

(senx + cos y + z)dzdydx

ReReRe 1 dzdydx 1 1 1 xyz

2. Gra…que la región de integración

acotada por las ecuaciones dadas.

a) 2x + 3y + 6z = 12 y los planos coordenados b) z = x2 + y 2 c) x2 + 4y 2 + 9z 2

z = 18

x2

y2

1

3. Plantee una integral triple de F (x; y; z) sobre las regiones del numeral anterior. 4. La grá…ca representa la región de integración grales iteradas.

a) z=1

1.

x2 , x + y = 1, x = y = z = 0

b. 2z

3x = 2, z = x2 + y 2 , x = y = 0

de F (x; y; z), plantee las seis inte-


4.6. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES TRIPLES

1.

185

c.

5. Plantee las otras cinco integrales iteradas, de la integral triple dada. a) b) c)

R2 R4 R4

y (2x2 y)dzdydx 0 R R 2 R p4 z 2 zSenydxdzdy 0 0 0 x2

2

R 4 R e2 R 1=xy 1

1

0

Lnzdydzdxx

6. Utilizando una integral triple calcule el volumen del sólido acotado por las ecuaciones dadas. a) x2 + z 2 = 4, y = 0, y = 3 p b) z = x2 + y 2 , z = 2 c) y = 1

x, z = cos( x=2), 0

x

1

7. Utilizando integrales triples determine el valor de c tal que el volumen del elipsoide 2 2 x2 + y9 + z9 = 1 sea igual a 20 8. Utilizando un CAS gra…que algunos regiones de integración de una integral triple.

4.6.

Cambio de coordenadas en integrales triples

El objetivo de esta sección es extender a integrales triples lo que se considero en la sección 4.3 para integrales dobles, ahora se deben cambiar las variables x, y, z por las variables u, v, w por ejemplo. Este cambio se realiza mediante una transformación geométrica de R3 en R3 . Se emplearan tecnicas que simpli…caran los calculos y sera fundamental el aspecto geométrico de la nueva región de integración , obtenida de , la integral a calcular debe ser mas sencilla de calcular en que en .


186

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Si T es un campo vectorial de R3 en R3 tal que 8(u; v; w) 2 , T (u; v; w) = [T1 (u; v; w); T2 (u; v; w); T3 (u; v; w)] = (x; y; z) 2 , luego T ( ) = , si ademas existe T 1 de R3 en R3 tal que 8(x; y; z) 2 , T 1 (x; y; z) = [T1 1 (x; y; z); T2 1 (x; y; z); T 1 (x; y; z)] = (u; v; w) 2 , luego T 1 ( ) = .entonces T es una biyección denominada cambio de coordenadas. La T (u; v; w) = (x; y; z) suele escribirse como 2 transformación 3 2 3 T1 (u; v; w) x T (u; v) = 4T2 (u; v; w)5 = 4y 5 T3 (u; v; w) z Si T es un cambio de coordenadas de la matriz

R3 en

R3 diferenciable en 2

@x 6 @u 6 @y @(x; y; z) @T (u; v; w) = =6 JT (u; v; w) = 6 @u @(u; v; w) @(u; v; w) 4 @z @u

@x @v @y @v @z @v

, entonces

3 @x @w 7 @y 7 7 @w 7 @z 5 @w

se denomina matriz jacobiana de T y su determinante @x @u @y J= @u @z @u

@x @v @y @v @z @v

@x @w @y @w @z @w

se denomina jacobiano. Si V es el volumen encerrado por y V es el volumen encerrado por entonces + V es proporcional a V , luego existe un factor de proporcionalidad jJj 2 R tal que V = jJj V donde J es el jacobiano de la transformacion T (u; v; w). @(u; v; w) 1 entonces J = @(x; y; z) J A continuación se describe un caso particular del cambio de coordenadas para integrales triples, las coordenadas cilindricas, las cuales son utiles en problemas que comprenden simetrias alrededor de un eje. Considere que se desea calcular una integral triple RRR F (x; y; z)dV donde es una región cuya proyección en el plano xy se describe convencionalmente en coordenadas polares. La región está de…nida como sigue: = f(x; y; z)j(x; y) 2 ; G1 (x; y) z G2 (x; y)g Donde está dada en coordenadas polares por = f(r; )jr1 ( ) r r2 ( ), 1 2g Nota : En caso de que sea mas sencillo calcular J =


4.6. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES TRIPLES

el jacobiano de esta transformaci贸n es @x @x @x @r @ @z cos @(x; y; z) @y @y @y J= = = sen @(r; ; z) @r @ @z 0 @z @z @z @r

@

rsen r cos 0

187

0 0 =r 1

@z

Teorema 4.6.1 Cambio a coordenadas cilindricas. Sea F un campo escalar R3 en R continuo en una region rectangular de R3 determinada por = f(r; ; z)jr1 r r2 , 1 donde 0 2 entonces 2 1 RRR R R r R G (r cos ;rsen ) F (x; y; z)dV = 12 r12 G12(r cos ;rsen ) F (r cos ; rsen ; z)rdzdrd

RRR Ejemplo 4.6.1 Utilizando coordenadas cilindricas evaluar (x3 + xy 2 )dV , donde es el s贸lido que se encuentra en el primer octante y debajo del paraboloide z = 1 x2 y 2 La proyecci贸n del s贸lido en el plano xy es el circulo x2 + y 2 = 1, luego = f(r; )j0 r 1, 0 2 g y z varia entre el paraboloide y el plano z = 0, que en cilindricas es igual a 0 z 1 r2


188

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

RRR R 1 R 2 R 1 r2 entonces (x3 + xy 2 )dV = 0 0 0 (r3 cos3 + r3 cos sen2 )rdzd dr R 1 R 2 R 1 r2 4 r cos dzd dr = 0 0 0 R1R2 R1R2 2 4 = 0 0 zr cos j10 r d dr = 0 0 (1 r2 )r4 cos dzd dr R1R2 = 0 0 (1 r2 )r4 sen j20 dr =0 R 2 R p 4 x2 R 2 Ejemplo 4.6.2 Evaluar 2 p4 x2 px2 +y2 (1 + (x2 + y 2 )2 )dzdydx De acuerdo a los limites de integración la región de integración es o n p p p 4 x2 y 4 x2 , x2 + y 2 z 2 = (x; y; z)j 2 x 2, su grà…ca està determinada por

La integral es n màs sencilla en coordenadas cilindricas p luego = (r; ; z)j0 r 2, 0 2 ; x2 + y 2

z

o 2

y la funciònp a integrar F (rcos ; rsen ; z) = 1 + (r2 )2 = 1 + r4 R 2 R 4 x2 R 2 luego 2 p4 x2 px2 +y2 (1 + (x2 + y 2 )2 )dzdydx R2R2 R2 184 = 0 0 r (1 + r4 )rdzd dr = 21

Otro cambio de coordenadas para integrales triples son las coordenadas esféricas, las cuales son utiles en problemas donde R R hay R simétria alrededor de un punto. Considere que se desea calcular una integral triple F (x; y; z)dV donde es una región cuya proyección en el plano xy se describe convencionalmente en coordenadas polares. La región está de…nida como sigue: = f(x; y; z)j(x; y) 2 ; G1 (x; y) z G2 (x; y)g Donde está dada en coordenadas esfericas por = f( ; ; )j 1 2, 2, 1

el jacobiano de esta transformación es @x @x @x @ @ @ sen cos @y @y @y @(x; y; z) J= = = sen sen @ @ @ @( ; ; ) cos @z @z @z @ @ @

sen sen sen cos 0

cos cos cos sen sen

=

2

sen

1

g


4.6. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES TRIPLES

189

Al el teoremaRde Rcambio R 2 de variable en una integral triple se obtiene: R Remplear R 2 2 F ( sen cos ; sen sen ; cos )Jd d d F (x; y; z)dV = 1 1

1

Teorema 4.6.2 Cambio a coordenadas esfĂŠricas. Sea F un campo escalar R3 en R continuo en una region rectangular de R3 determinada por = f( ; ; z)j 1 2, 1 donde 0 2 ,0 , entonces 2 1 RRR R 2 R 2 2 R 21 F ( sen cos ; sen sen ; cos ) 2 sen d d d F (x; y; z)dV = 1 1

1

RRR (x2 +y2 +z2 )3=2 Ejemplo 4.6.3 Calcular e dV sobre la regiòn esferica , x2 + y 2 + z 2 1 Puesto que la frontera de es una esfera con centro en el origen, se usan coordenadas esfericas = f( ; ; )j0 1; 0 2 ;0 g De manera RRR esta R R 2 R 1 2 3=2 2 (x2 +y 2 +z 2 )3=2 e dV = 0 0 0 e( ) sen d d d R R2 R1 2 3 = 0 sen d 0 d 0 e d 4 3 (e 1) = [ cos ] j0 (2 )[ 31 e ] j10 = 3

Ejemplo 4.6.4 Utilizar coordenadas esfericas para encontrar el volumen del solido que se p encuentra arriba del cono z = x2 + y 2 y debajo de la esfera x2 + y 2 + z 2 = z Observese que la esfera pasa por el origen y tiene centro (0; 0; 21 ) Se escribe la ecuacion de la esfera en coordenadas esfericas de la forma = cos o = cos el cono seppuede expresar de la forma 2 sen 2 cos2 + 2 sen2 sen2 = sen cos = De ello resulta sen = cos o = =4 Por lo tanto, la descripcion del solido en coordenadas esfericas es

2;


190

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

= f( ; ; )j0 2 ;0 Y su volumen es : RRR R 2 R =4 R cos V = dV = 0 0 0 R 2 R =4 cos3 sen = 0 0 d d 3 4 R2 cos =4 = 0 j d 12 0 R2 1 d = 0 16 =

16

j20 =

cos g

=4; 0 2

sen d d d =

R2 R 0

=4 0

3

sen

3

jcos d d 0

8

En los siguientes ejemplos consideramos otros tipos de cambios de coordenadas en integrales triples.

Ejemplo 4.6.5 Calcular

R 3 R 4 R y=2+1 0

0

y=2

2x

y 2

+

z 3

dxdydz, utilizando la transformaciòn

y z , v = , w = e integrando sobre una región apropiada en el espacio uvw. 2 2 3 Trazamos la regiòn de integración en el espacio xyz e identi…camos sus fronteras. En este caso, las super…cies frontera son planos. Necesitamos encontrar la region correspondiente en el espacio uvw Para encontralos despejamos x,y,z en terminos de u v y w de las ecuaiones del problema y obtenemos: x = u + v, y = 2u, z = 3w El jacobiano de la transformacion es @x @x @x @u @v @w 1 1 0 @y @y @y J =J = = 2 0 0 =6 @u @v @w 0 0 3 @z @z @z @u @v @w R 3 R 4 R (y=2)+1 2x y + z2 dxdydz = 2 0 0 y=2 R1R2R1 = 0 0 0 6(u + w)dudvdw R1R2 2 = 6 0 0 [ u2 + uw]10 dvdw R1R2 = 6 0 0 ( 12 + w) dvdw R1 = 6 0 [ u2 + uw]20 dw R1 = 6 0 (1 + 2w) dw = 6[w + w2 ]10 = 6(2) = 12

u=

2x

y


4.6. CAMBIO DE COORDENADAS EN INTEGRALES TRIPLES

191

RRR Ejemplo 4.6.6 Calcular (x + y + z)(x + y z)(x y z)dV donde es la regiòn acotada por los planos x + y + z = 0, x + y z = 0, x y z = 0 y 2x z = 1 realizando el siguiente cambio de coordenadas u = x + y + z, v = x + y z, w = x y z el jacobiano de esta transformaciòn es @(x; y; z) J= @(u; v; w) por comodidad calculamos @(u; v; w) J = = 4 @(x; y; z) 1 por lo tanto J = 4 y 2x z = 1 se convierte en u + v + 2w = 1 luego la regiòn esta determinada por u = 0, v = 0, w = 0 y u + v + 2w = 2 R 2 R 2 u R 1 1 (u+v) 1 1 2 uvwdwdvdu = entonces 0 0 4 0 180 Ejercicios sección 4.6. 1. Utilice coordenadas cilíndricas para calcular las integrales dadas. RRR a) (x2 + y 2 )dV si es la región limitada por el cilindro x2 + y 2 = 4 y los planos z = 2, z = 2 RRR 2 b) z dV si es la región acotada por 1 x2 + y 2 4 , z = 0 y bajo el p cono z = x2 + y 2 RRR c) (x + y + z)dV si es la región acotada por 1 x2 + y 2 4, z = 0 y bajo el plano z = x + 2 2. Utilice coordenadas esfericas para calcular las integrales dadas. RRR p x2 + y 2 + z 2 dV si es la región acotada superiormente por la semia) p 2 2 2 esfera x + y + z = 1 e inferiormente por el cono z = x2 + y 2 RRR 1 b) dV si es la semiesfera acotada por x2 + y 2 + z 2 = 1 y 1 + x2 + y 2 + z 2 z 0 RRR c) zdV si es la región común a las esferas x2 + y 2 + z 2 = 1, x2 + y 2 + (z 2 1) = 1 3. Utilizando un cambio de coordenadas apropiado calcular las siguientes integrales a)

RRR

1

x2 a2

x2 y 2 z 2 + 2 + 2 =1 a2 b c

y2 b2

z2 c2

dV donde

es la región acotada por el elipsoide


192

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES b)

RRR

xyzdV si es la región que se encuentra en el primer octante acotada por z = x2 + y 2 , z = 2x2 + 2y 2 , xy = 1, xy = 4, y = x, y = 5x RRR c) xyzdV si es la región acotada por xy = 1, xy = 2, xz = 1, xz = 2, yz = 1, yz = 2

4. Plantear la integral dada en coordenadas cilindricas y esfericas. a) b) c)

R 1 R p1

2 p x 1 x2

1

R 1 R p1

2 p x 1 x2

1

R 2 R p1 0

0

z2

R2 p

x2 +y 2

F (x; y; z)dzdydx

R 1+px2 +y2 p F (x; y; z)dzdydx 1

Rp 0

x2 +y 2

4 y2 z2

F (x; y; z)dxdydz

5. Utilizando un cambio de coordenadas apropiado calcular el volumen del solido dado. x2 y 2 z 2 a) Elipsoide 2 + 2 + 2 = 1 a b c p p p b) Acotado por x + y + z = 1 y los planos coordenados. c) Acotado por la super…cie

x y z + + 2 4 6

4

=

xyz 48

6. A traves de una esfera de radio 2 se perfora un hoyo cilindrico de diametro 1 . Suponiendo que el eje del cilindro pasa por el centro de la esfera, hallar el volumen del solido que queda. 7. Encuentre el volumen del sólido acotado por los cilindros x2 + y 2

1 y x2 + z 2

1:

8. Sea la región en el espacio xyzRde…nida por las siguientes desigualdades 1 x 2, RR 2 0 xy 2, 0 z 1:Evaluar (x y + 3xyz) dV aplicando la transformación u = x, v = xy, z = 3x, e integrando sobre una región apropiada en el espacio uvw. y 9. Sea la región en el primer octante acotada inferiormente por el cono = 4 superiormente por la esfera = 3. Expresar el volumen de como una integral triple iterada en coordenadas (a) cilíndricas y (b) esféricas. Luego (c) encontrar el volumen. 10. Utilizando un CAS construya una función que permita hallar el jacobiano de una transformación.dada.


4.7. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES TRIPLES

4.7.

193

Aplicaciones de las integrales triples

A continuación, se extienden las aplicaciones …sicas sobre laminas vistas en la sección 4.4. a sólidos utilizando ahora integrales triples. Para determinar la masa de un sólido no homogéneo, de volumen determinado por , donde la densidad varía en cada punto (x; y; z) 2 .La densidad tiene unidades de masa por unidades de volumen.Para esta aplicación, considere que la función densidad es continua en la región . Sea una región del espacio xyz, tal que su densidad viene dada por la función de R3 en R RR, R la cual es continua 8(x; y; Z) 2 , entonces m= (x; y; z)dV Ejemplo 4.7.1 Calcular la masa del sólido acotado por los paraboloides z z = 4 x2 y 2 , cuya densidad viene dada por (x; y; z) = x + y + z + 1 utilizando coordenadas cilindricas p = (r; ; z)j0 r 2, 0 2 ; r2 z 4 r2 R p2 R 2 R 4 r 2 2 (r cos + r2 sen + rz) dzd dr 0 r2 0 p R 2R2 rz 2 4 r2 = 0 0 zr2 cos + zr2 sen + jr2 d dr 2 R p2 R 2 r5 r(4 r2 )2 2r4 cos 2r4 sen = 0 0 4r2 cos + 4r2 sen + 2 2 3 5 R p2 R 2 16r 8r + r = 0 0 2r4 cos 2r4 sen 4r2 cos + 4r2 sen + 2 R p2 R 2 2 2 4 2r cos 2r4 sen + 8r 4r3 ) d dr = 0p 0 (4r cos + 4r sen R 2 = 0p (4r2 sen 4r2 cos 2r4 sen + 2r4 cos + 8r 4r3 ) j20 dr R 2 = 0 (16 r 8 pr3 ) dr = (8 r2 2 r4 ) j0 2 = 16 8 =8

= x2 + y 2 y

d dr r5 2

d dr

MOMENTOS ESTÁTICOS DE SOLIDOS Sea una región del espacio xyz, tal que su densidad viene dada por la función de R3 en R, la cual es continua 8(x; y; z) 2 , entonces R RelRmomento estático respecto a el plano xy, denotado por Mxy , se obtiene como Mxy = z (x; y; z)dV: Mientras que el momento estático respecto a el plano yz, denotado por Myz , se calcula RRR como Myz = x (x; y; z)dV . Y elR momento estático respecto a el plano xz, denotado por Mxz , se calcula como RR Mxz = y (x; y; z)dV . Las coordenadas (x; y; z) del centro de masa de un sólido que ocupa la región y que tiene función de densidad (x; y; z) son: Myz 1 RRR Mxz 1 RRR Mxy R R R x= = x (x; y; z)dV , y = = y (x; y; z)dV , z = z (x M m M m M


194

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

p Ejemplo 4.7.2 Un sòlido esta acotado por las super…cies z = x2 + y 2 , z = 1 en el primer octante. Si su densidad en cada punto (x; y; z) es igual a (x; y; z) = x2 + y 2 , hallar el centro de masas del sòlido. Por la forma del sólido , evaluamos las integrales en coordenadas cilindrícas Primero R 1 R 1 la masa del sólido R =2hallamos r(r)dzdrd M= 0 R =2 R 1 R 01 r2 = 0 r dzdrd R =2 R 01 2r 1 r zj drd = 0 R =2 R 01 2 r 3 (r r )drd = 0 0 R =2 r3 r4 1 jd = 0 3 4 0 R =2 1 1 = 0 d 3 4 R =2 1 d = 0 12 =2

j = 12 0 24 Ahora calculamos los respectivos primeros momentos Respecto al plano xy R =2 R 1 R 1 2 MXY = 0 zr dzdrd 0 r R =2 R 1 z 2 2 1 r j drd = 0 0 2 r R =2 R 1 r2 r4 = 0 drd 0 2 2 R =2 r3 r5 1 = 0 jd 6 10 0 R =2 1 1 = 0 d 6 10 R =2 1 d = 0 15 =

j0

=2

= 15 30 Respecto al plano xz R =2 R 1 R 1 MXZ = 0 (rSen )r2 dzdrd R =2 R 1 R 1 03 r = 0 r Sen dzdrd R =2 R01 3r = 0 r Sen zj1r drd R =2 R01 3 = 0 (r Sen r4 Sen ) drd 0 R =2 r4 r5 Sen Sen j10 d = 0 4 5 R =2 Sen Sen = 0 d 4 5 =


4.7. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES TRIPLES R

195

Sen d 20 Cos =2 1 = j0 = 20 20 Respecto al plano yz R =2 R 1 R 1 MY Z = 0 (rCos )r2 dzdrd R =2 R 1 R 1 03 r r Cos dZdrd = 0 R =2 R01 3r r Cos zj1r drd = 0 R =2 R01 3 (r Cos r4 Cos ) drd = 0 0 R =2 r4 r5 Cos Cos j10 d = 0 4 5 R =2 Cos Cos = 0 d 4 5 R =2 Cos d = 0 20 Sen =2 1 = j0 = 20 20 Por lo tanto el centro de masas es igual a 1 1 6 6 4 CM = 20 ; 20 ; 30 = ; ; 5 5 5 24 24 24 =

por

=2

0

A continuación, se trata especí…camente, los momentos de inercia de un sólido acotado alrededor de los planos coordenados.

MOMENTOS DE INERCIA Sea una región del espacio xyz, tal que su densidad viene dada por la función de R3 en R, la cual es continua 8(x; y; z) 2 , entonces de inercia alrededor R RelRmomento 2 del plano xy, denotado por Ixy , se obtiene como Ixy = z (x; y; z)dV MientrasRque el momento de inercia alrededor del plano yz, denotado por Iyz , se calcula RR 2 como Iyz = x (x; y; z)dV Y RelRmomento de inercia alrededor del plano xz, denotado por Ixz , se calcula como R 2 Iyz = y (x; y; z)dV Luego el momento de inercia respecto al origen (momento polar de inercia) denotado por Io , se calcula como R R Io = Ixy + Iyz Ixz = (x2 + y 2 + z 2 ) (x; y; z)dV Para un campo escalar F de R3 en R integrable en una región de R3 el valor promedio es la integral sobre dividida entre el volumen de . Teorema 4.7.1 del valor medio. Si F es un campo escalar de R3 en R continuo en una región (a; b; c) 2 tal Rque RR F (x; y; z)dV F (a; b; c) = V olu men( )

de R3 , entonces existe


196

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

Ejercicios sección 4.7 1. Halle la masa del solido: a) Acotado por el paraboloide z = 4x2 + 4y 2 si (x; y; z) = k b) Prisma determinado por x + y + z = 1 y los planos coordenados; si (x; y; z) = xyz c) Acotado por el cilindro x2p + y 2 = 2x y el cono z 2 = x2 + y 2 si la densidad en cada punto es (x; y; z) = x2 + y 2

2. Halle los momentos respecto a los planos xy, xz, yz, de los solidos del ejercicio 1 3. Halle el centro de masas del solido:

a) Cubo de lado a si la densidad en cada punto (x; y; z) es proporcional a la distancia a una de las caras b) Esfera de radio R si la densidad en cada punto (x; y; z) es proporcional a su distancia al eje z c) Acotado por el paraboloide z = x2 + y 2 , el plano z = a (a > 0) si la densidad en cada punto (x; y; z) es (x; y; z) = a 4. Halle el momento polar de inercia de un elipsoide homogéneo de semiejes a; b y c ; con masa total M . 5. Hallar la masa del solido que se encuentra en el primer octante y esta acotado por las super…cies xy = 1, xy = 2, xz = 1 , xz = 2 , yz = 1 y yz = 2 . Si su densidad en cada punto (x; y; z) es igual a (x; y; z) = xyz 6. Calcule el valor promedio del producto de tres numeros, si la suma de sus cuadrados es siempre no mayor a la unidad. 7. Utilizando un CAS construya una función que permita hallar el centro de masas de una lamina plana dada.

Ejercicios de repaso del capitulo 4 PREGUNTAS DE VERDADERO-FALSO Determine si el enunciado es verdadero o falso, justi…cando su respuesta. 1. La partición de un rectángulo son rectángulos de lados 4x y 4y. 2. Los limites de integración de la primera integral, de una integral doble siempre son numeros reales.


4.7. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES TRIPLES

197

3. En toda integral doble se puede cambiar el orden de integración. 4. Si F (x; y) es mayor o igual a cero en una región sobre determina el volumen bajo F .

, entonces la integral doble de F

5. El jacobiano de un cambio de coordenadas no puede ser igual a 1. 6. Es posible hallar el área de una región plana utilizando integrales dobles. 7. La región de integración de una integral tiple siempre es un sólido. 8. Siempre es posible hallar el volumen de un sólido utilizando integrales triples. 9. La integral triple de la densidad sobre un sólido

determina su masa.

10. El valor medio de un campo escalar F (x; y; z) sobre un sólido

es único.

PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON UNICA RESPUESTA 1. El área de la región que esta dentro del cardioide r = 1 + cos y fuera de la circunferencia r = 1, esta determinada por: A.

R

=2 =2

R 2 R 1+cos

R 1+cos 1

0

1

rdrd

B.

rdrd

R

=2 =2

R 1+cos 1

drd

C.

R2 2R1 0

0

D.

(1+cos )rdrd

2. Si se utiliza la transformaciòn u = xy y v = xy 2 , sobre R R la2 regiòn acotada por las 2 2 curvas xy = 1, xy = 2, xy = 1 y xy = 2, la integral R y dA es equivalente a:

R 2 R 2 u2 dvdu 1 1 v R2R2 v dvdu 1 1 u2 A.

B.

R 2 R 2 v3 dvdu 1 1 u2

C.

R 2 R 2 v2 dvdu 1 1 u2

D.

R R 2 3. Utilizando la siguiente transformación u = xy, v = x2 y 2 la integral (x +y 2 )dA donde es la región limitada por las curvas xy = 1; xy = 3; x2 y 2 = 1yx2 y 2 = 4 en el primer cuadrante, es equivalente a: A.

R3R4 1

1

R3R4 1

1

1 dvdu 2 2(4u + v 2 )1=2

B.

2dvdu

R 3 R 4 (4u2 + v 2 )1=2 dvdu 1 1 2

4. Al cambiar el orden de integración en A.

E.

R1Ry 0

p

y

Rx R1 x2

0

F (x; y)dxdy

F (x; y)dxdy

B.

R1Ry 0

y2

R1Rx 0

x2

C.

R3R4 1 dvdu 1 1 2

D.

F (x; y)dydxse obtiene:

F (x; y)dxdy

R 1 R y2 C. 0 y F (x; y)dxdy

D.

R 1 R py 0

y

F (x; y


198

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

R R 5. Utilizando coordenadas polares la integral doble F (x; y)dA donde esta deter2 2 minada por el circulo x + (y 1) = 1, es igual a: R =2 R 2sen R R 2sen R R1 R1R2 F (r; )rdrd F (r; )rdrd D. C. 0 0 A. 0 0 F (r; )d dr B. 0 0 F (r; )rdrd =2 0 R2 R2R2

rdzdrd representa el volumen del sólido limitado por: p A. La esfera x2 p + y 2 + z 2 = 2y el plano z = 2 B. El cono z = px2 + y 2 y el plano z = 2 C. El cono z = x2 + y 2 y la esfera x2 + y 2 + z 2 = 4 D. El paraboloide z = x2 + y 2 y el cilindro x2 + y 2 = 4 p 7. El volumen del sólido acotado inferiormente por el semi-cono z = x2 + y 2 y superiormente por la esfera x2 + y 2 + z 2 = 2z, esta dado por la integral triple R 2 R a4 R pa2 r2 R 2 R =4 R 2 cos 2 Sen'd d'd B. A. 0 0 rdzdrd 0 0 0 0 R a R pa2 x2 R pa2 x2 y2 R =4 R =4 R 2 cos 2 C. a pa2 x2 p 2 2 2 dzdydx D. 4 0 Sen'd d'd 0 0 a x y p R 2 R a R a+ a2 r2 E. 0 0 r dzdrd 6. La integral

0

0

r

8. El volumen de la región sólida R limitada inferiormente por el interior de la hoja superior del cono z 2 = x2 + y 2 y superiormente por la esfera x2 + y 2 + z 2 = 9 está dado por la integral: A.

R2 R4 R3 0

C.

R2 0

d

4

2

sen d d d

B.

0

R R3 4

2

sen d d d

0 0 0

4

0

R2 R4 R3

sen d d d

D.

R2 R4 R3

sen d d d

0 0 0

E.

R2 R2 R3

2

sen d d

0 0 0

R1R1 R1 y 9. Cuales integrales son equivalentes a la integral 0 px 0 F (x; y; z)dzdydx R1 R1R1 y R1 yR1 R1 p A. px 0 0 F (x; y; z)dzdxdy; F (x; y; z)dxdydz 0 x 0 R 1 R y2 R 1 y R 1 R 1 z R (1 z)2 B. 0 0 0 F (x; y; z)dxdydz; F (x; y; z)dxdzdy. R 1 R y2 R 1 y R01 R01 y R0y2 C. 0 0 0 F (x; y; z)dzdxdy; F (x; y; z)dxdzdy R 1 R 1 z R y2 R 1 R 1 0 px0R 1 z0 D. 0 0 F (x; y; z)dxdydz; 0 F (x; y; z)dydzdx 0 0 R2 R2R2 10. La integral 0 0 r rdzdrd representa el volumen del sólido acotado por: A. La esfera x2 p + y 2 + z 2 = 2 y el plano z = 2 B. El cono z =p x2 + y 2 y el plano z = 2 C:El cono z = x2 + y 2 y la esfera x2 + y 2 + z 2 = 4 D. El paraboloide z = x2 + y 2 y el cilindro x2 + y 2 = 4


4.7. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES TRIPLES

199

PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON MULTIPLE RESPUESTA Si 1 y 2 son correctas marque A Si 3 y 4 son correctas marque C Si 1 y 3 son correctas marque E

Si 2 y 3 son correctas marque B Si 2 y 4 son correctas marque D

R R 2 1. La integral x ydA sobre la regiòn acotada por y = x + 1 y y = x2 equivalente a: 1.

R 3 R p1+y

y 1 R 2 R x+1 1 x2 1

3. A.

RR

2. Si I =

R 2 R y2 1 2. 1 y+1 x2 ydxdy R 0 R p1+y R 3 R p1+y 4. 1 p1+y x2 ydxdy + 0 y 1 x2 ydxdy C. D. E.

x2 ydydx

1

x2 ydydx B. F (x; y)dydx y

esta acotada por y =

p

1

R

1. I = 3. I = A.

x2 y y = jxj, entonces:

R p12 R p1 x2 R 0 R p 1 x2 F (x; y)dydx+ F (x; y)dydx F (x; y)dydx 2. I = 1 0 p x x 1 2 p R p 1 x2 R 1 R 1 y2 R p12 R y p F (x; y)dxdy+ p1 F (x; y)dxdy F (x; y)dydx 4. I = 0 y x 2

R1 R1 1

R

p1 2 1 p 2

2

B.

3. Si F (x; y) = A. I =

C.

B.I =

4

B.

1 2

5. Si F (x; y) =

D.

x2 y 2 , R = [0; 1] x2 + y 2 C.I = 0

4

4. El valor de la integral A. 1

1 es

C. 0

R1R1 0

0

D.

R R R

F (x; y)dA entonces

D.F no es integrable en R

[[x + y]] dydx (parte entera de x + y) es igual a: 3 2 [0; 1]entonces:

2. F es continuo en R 4. F no es integrable en R D. E.

6. Sea I la integral de f (x; y) = entonces:

[0; 1] y I =

1 si x es racional y R = [0; 1] 0 si x es irracional

1. F R 1 es R 1integrable en R 3. 0 0 F (x; y)dydx = 1 A. B. C.

1 y

E.

1 en S = f(x; y) 2 R2 : x + y x+y

4; x

2; y

0g,


200

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

R2R4 x 1 R2R4 1. I = 0 0 dydx 2. I = 0 0 x+y R4R4 y 1 dxdy 2 0 x+y A. B. C. D.

y

1 dxdy x+y

R4R4

3. I =

2

x

0

1 dydx x+y

4. I =

E.

7. La integral triple que representa el volumen del sólido acotado por las super…cies y 2 = ax, x2 = ay (a > 0), z = 0 y z = x + y es: R a R pax R x+y A. 0 x2 0 dzdydx R a R a R paay E. 0 0 pax (x + y)dzdydx

B.

R a R pax R x+y a

x2 a

0

R a R pa2 x2 y2 R a+pa2 8. La integral triple a p 2 2 2 a a

x

x2 y 2

y

C.

dzdydx

R a R xa2 R x+y 0

p

ax

0

dzdydx

xdzdydx es equivalente a:

R 2 R a R a+pa2 r2 r cos dzdrd en coordenadas cilindricas. 1. 0 0 a R =4 R 2 R 2a cos 2. 0 sen cos d d d en coordenadas esfericas. R 2 R 0=4 Ra2aseccos 2 3. 0 0 sen 2 cos d d d en coordenadas esfericas. ap sec R a R 2 R a+ a2 r2 4. 0 0 a r cos dzd dr en coordenadas cilindricas. A. B. C. D. E.

9. Sea RRRel sólido en R3 limitado x2 + y 2 = 9; z = 0 y z = 2 , y consideremos la integral 1 I= (x2 + y 2 ) cos zdxdydzse veri…ca que: 9 1. I =

R2 R2 R3

r2 cos z dr d dz

2. I =

0 0 0

I=

R2 R3 R2 0 0 0

A.

1 3 r 9

R2 R R9 0 0 0

cos z dz dr d B.

C.

D.

1 3 r 9

3. I =

cos z dr d dz

2.

R 1 R 2 R 14 0

a

D.

4.

E.

10. El volumen del sólido acotado inferiormente por el semi-cono z = riormente por el plano z = 1 esta dado por la integral triple. R 1 R 2 R =4 2 1.. 0 a 0 Sen'd'd d R1 R1 R1 dzdydx 1 1 1 A. B. C.

9 2

0

rdzd dr

3.

R 1 R p1 1

PREGUNTAS ABIERTAS 1. Calcular la integral del campo escalar dado, sobre la region dada. [ 1; 1]

x2 + y 2 y supe-

2 p x 1 x2

E.

a) F (x; y) = jx + yj sobre el rectangulo [ 1; 1]

p

R1 p

x2 +y 2

dzdydx

4.


4.7. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES TRIPLES b) F (x; y) = Sgn(x c) F (x; y) =

201

y) sobre la region encerrada por jxj + jyj

1

x2 sobre la region limitada por las parabolas y = x2 y x = y 2 y

2. Calcular la integral del campo escalar dado. R2R2 p a) 0 x x 1 + y 3 dydx R2R4 p b) 0 y2 xsenxdxdy R R c) R (x+y)2 dA , donde R es la region limitada por el circulo con centro en (2; 0) y tangente al eje Y

R 3 R p1+y R 0 R p1+y 3. Para la integral 1 p1+y x2 ydxdy+ 0 y 1 x2 ydxdy dibuje la region de integracion, invierta el orden y plantee la integral resultante R Rp 4. Use una sustituci贸n adecuada para calcular R x2 y 2 dA sobre la regi貌n acotada por jxj + jyj 2

5. Utilizar integrales dobles para hallar el area encerrada por las curvas a) 9x2 + 4y 2 = 36(x + y 4 ) , x b) (x2 + y 2 ) = 2a2 (x2 c)

x y + a b

4

0,y

0

y2)

x2 y 2 = 2 + 2 donde a , b, h y k son numeros positivos dados h k

6. Utilizar integrales dobles para hallar el volumen determinado por : a) Los planos positivos.

x a

+ yb +

z c

= 1 , x = 0 , y = 0 , z = 0 , donde a, b y c son numeros

b) El paraboloide z = x2 + y 2 sobre el anillo circular 1

x2 + y 2

9

7. La funcion T (u; v) = (u2 v 2 ; 2uv) transforma el rectangulo R = f(u; v)j1 en una region R del plano XY

u

2; 1

a) Mostrar que T es uno a uno b) Hallar el area de R 8. Hallar la masa de una lamina cuadrada de lado , si la densidad en cada punto P = (x; y) es proporcional al cuadrado de la distancia de P y el centro de la lamina, siendo en cada vertice igual a k. 9. Mostrar que la integral dada existe

R

R

Sen2 (x y) p dA 1 x2 y 2

v


202

CAPÍTULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

10. Usando el teorema del valor medio, mostrar que

1 6

R

R

dA y x+3

1 4

Donde R es

el triangulo de vertices (0; 0); (1; 1), y (1; 0) R x2 +y2 11. Mostrar que 4e5 e dA 4e25 Donde R es el rectangulo determinado por R [1; 3] [2; 4] p 12. Hallar A de modo que el volumen interior al hemisferio z = 16 x2 y 2 y exterior al cilindro x2 + y 2 = a2 sea la mitad del volumen interior al hemisferio. Sugerencia utilice coordenadas polares. 13. Hallar el area de la region acotada por las elipses x2 + 4y 2 = 4 y x2 + 4y 2 = 16 14. Determine el centro de masa de la placa acotada por y = 1 jxj y y = jxj 1 si la densidad es proporcional al cuadrado de la distancia desde la recta x + y = 1 p p 15. Hallar la masa de una lamina determinada por x + y = 1 si su densidad en cada p punto (x; y) es igual a (x; y) = x2 + y 2

16. Sea F (x; y) un campo escalar con derivadas parciales de segundo orden continuas en una región R = [a; b] [c; d]. Utilice el teorema fundamental del cálculo para R R @2F dA = F (a; c) F (b; c) + F (b; d) F (a; d) demostrar que R @y@x R R 17. Si R = f(x; y)ja x b, c y dg demuestre que R f (x)g(y)dydx = Rb Rd f (x)dx g(y)dy a c 18. Utilice integrales triples para calcular el volumen del solido:

a 2 a 2 + y2 = 2 2 p 2 2 2 b) Interior a la super…cies x +y +z = 16 y exterior a la super…cie z = x2 + y 2

a) Interior a las super…cies x2 + y 2 + z 2 = a2 y x

c) Entre una esfera de radio 1; una esfera de radio 2 y bajo la hoja superior del cono x2 + y 2 = 2z 2

19. Utilice integrales triples y un cambio de coordenadas para calcular el volumen del solido acotado por x2=3 + y 2=3 + z 2=3 = a2=3 , a > 0 20. Una piramide de altura a y de base cuadrada de lado a se coloca sobre un cubo de arista a, con las aristas alineadas. Si el cubo tiene densidad constante d1 y la piramide densidad constante d2, hallar el centro de masa de la estructura combinada. 21. Dos barras cuadradas de longitud l y seccion transversal cuadrada de lado a, se unen para formar una T . Si la barra vertical tiene densidad constante d1 y la barra horizontal tiene densidad constante d2, determinar el centro de masas de la T .


4.7. APLICACIONES DE LAS INTEGRALES TRIPLES

203

RRR 22. Calcular la integral [(x a)2 + (y b)2 + (z c)2 ] 1=2 dV sobre una esfera de R radio R y centro en el origen, y (a; b; c) es un punto …jo exterior a la esfera. 23. Suponga que la densidad de una esfera de radio R esta dada por (1 + d3 ) 1 , donde d es la distancia al centro de la esfera. Hallar la masa total de la esfera. RxRvRu 1 24. Demostrar que 0 0 0 f (t)dtdudv = 2

25. Hallar el centro de masas de un paralelepipedo de lados a, b y c, homogeneo cuya masa total es M: PROBLEMAS 1. La grá…ca muestra la distribucción de temperatura en grados centigrados en un cuarto de 5 metros de largo por 2 metros de ancho. Estime la temperatura promedio del cuarto.

2. Un estanque de 9 metros por 15 metros se llena con agua y la profundida se mide a inervalos de 3 metros, empezando en una esquina del estanque y se registrarón los valores en la siguiente tabla. Estime el volumen de agua en el estanque.

0 3 6 9

0 1;0 1;0 2;0 2;5

3 1;0 1;5 2;0 2;5

6 1;5 1;8 2;2 2;5

9 1;8 2;0 2;4 2;8

12 2;0 2;3 2;6 3;0

15 2;4 2;6 3;0 3;0


204

CAPĂ?TULO 4. INTEGRALES MULTIPLES

3. Para una empresa concreta, la funcion de produccion es : F (x; y) = 100x0;6 y 0;4 donde x, y representan el numero de unidades de trabajo y de capital respectivamente. Estimar el nivel medio de produccion si el numero de unidades de trabajo varia entre 100 y 150; y el de unidades de capital entre 200 y 225. 4. El beneâ&#x20AC;Ścio de una empresa por la comercializacion de dos productos es P (x; y) = 192x + 576y x2 5y 2 2xy 5000 donde x, y representan el numero de unidades de cada producto. Estimar el beneâ&#x20AC;Ścio semanal medio si x varia entre 40 y 50 unidades e y varia entre 45 y 60 unidades.


CAPรTULO 5 INTEGRALES DE LINEA

Caminante son tus huellas el camino, y nada mรกs; caminante, no hay camino, se hace camino al andar. ANTONIO MACHADO "Proverbios y cantares "

205


206

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

En el capitulo anterior se trataron integrales dobles y triples cuya región de integración era una área o un volumen, en este capitulo se estudiarán integrales de campos escalares y vectoriales, cuya región de integración es una curvas o una trayectoria..Nuevamente se hara mas enfasis en el aspecto geometrico de la región de integración que en el cálculo de la integral y tambien en la parametrización de la curva. Para ser más precisos, trabajaremos la región de integración con funciones de variable real y valor vectorial, que sean derivables, o por lo menos que lo sean a trozos y que esta derivada sea continua (para no tener problemas con lo que vayamos a integrar). Este tipo de funciones reciben un nombre curvas regulares a trozos. Se trataran aplicaciones geometricas sobre longitud de arco y areas, y aplicaciones …sicas sobre alambres. Por último se tratara el teorema de Green.

5.1.

Integral de línea de campos escalares

Se iniciara la sección con el concepto de partición sobre una curva C y se sigue luego con el concepto de campo escalar escalonado sobre C. Una integral de línea depende de dos funciones, la función F y la función que parametriza la curva C, aunque la parametrización para una curva no es unica se debe tener cuidado con la orientación. Toda curva C parametrizada por medio de : [a; b] ! Rn tiene una orientación natural que es la que establece el sentido de recorrido de la curva conforme el punto (t) se desplaza desde (a) hasta (b) a medida que el parámetro t aumenta desde t = a hasta t = b. Sean C una curva regular de Rn contenida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! Rn ) y P una partición del intervalo [a; b] tal que a = t0 < t1 < ...< tn = b, entonces P determina una partición de la curva C en n sub-arcos de longitudes 4Ci , si tiene derivada continua (de clase C1) y distinta de cero en cada subintervalo [ti ; ti+1 ] (para i = 0; :::; n 1). entonces C es una curva suave a trozos o regular y diremos que es una parametrización suave a trozos de C. 1 1

Josiah Willard Gibbs (11 de febrero, 1839 en New Haven: Connecticut, Estados Unidos –íd.28 de abril 1903) fue un químico, físico y matemático estadounidense que contribuyó de forma destacada a la fundación teórica de la termodinámica. Estudió en la Universidad de Yale, obteniendo su doctorado en 1863 con una tesis sobre los dientes de engranajes, e ingresando en la sociedad secreta Los Calavera y Huesos. En 1886 fue a vivir a Europa, donde permanció tres años: París, Berlín y Heidelberg. En 1871 fue nombrado profesor de física matemática en la Universidad de Yale. Enfocó su trabajo al estudio de la Termodinámica; y profundizó asimismo la teoría del cálculo vectorial, donde paralelamente a Heaviside opera separando la parte real y la parte vectorial del producto de dos cuaternios puros, con la idea de su empleo en física. En los cuales se consideró uno de los grandes pioneros de la actualidad


5.1. INTEGRAL DE LÍNEA DE CAMPOS ESCALARES De…nición 5.1.1 Sean, : [a; b] R ! Rn por trozos tales que (b) = (c), entonces la (t) determinada por (t) = ( + )(t) = (t) a trozos.

207

y : [c; d] R ! Rn dos funciones suaves función = + : [a; d] R ! Rn , está si a t b es tambien una función suave si c t d

Sea F un campo escalar de D Rn en R y sea C una curva regular de Rn de…nida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! Rn ) se dice que F es un campo escalar escalonado en C si existe una particion P de C , tal que en cada Ci de P; F es constante. Si F es un campo escalar de D de Rn en R de…nido y acotado en una curva regular C de…nida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! Rn ) y sean y dos campos escalares escalonados Ren C tales que (x) F (x) (x) 8x 2 D, entonces R R (x)dS I (x)dS y I = C F (x)dS C C Si F es un campo escalar de D de Rn en R de…nido y acotado en una curva regular n P C contenida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! Rn ), entonces F (xi )4Si i=1

para xi 2 Ci determina una suma de Riemman de F en P . Si F es un campo escalar de D Rn en R de…nido y acotado en una curva R regular C n de…nida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! R ), entonces C F (x)dS = n P lm F (xi )4Si se denomina integral de linea de F a lo largo de C siempre que el limite 4S!0i=1

dado exista. R Rb Notación : C F (x)dS = a F ( (t)) k 0 (t)k dt p R Rb Para n = 2, C F (x; y)dS = a F (x(t); y(t)) (x(t))2 + (y 0 (t))2 dt p R Rb Para n = 3, C F (x; y; z)dS = a F (x(t); y(t); z(t)) (x(t))2 + (y 0 (t))2 + (z (t))2 dt R

x2 y 2 + =1 9 4 Una parametrización adecuada de la elipse es (t) = [3 cos t; 2sent] con 0

Ejemplo 5.1.1 Calcular

xydS, donde C es la elipse C

t

2


208

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

F ( (t)) = F (3 cos t; 2sent) = 6sent cos t 0 (t) = t] y k 0 (t)k = 6 R [ 3sent; 2R cos 2 luego C xydS = 0 36sent cos tdt = 18sen2 tj20 = 0

Ejemplo 5.1.2 Si C es una curva plana parametrizada por medio de (T ) = [f (t); f p (t)] R 5 2 con f (0) = 0, f (1) = 1 y f 0 (t) continua en [a:b]. Muestre que C (x + y 2 )dS = 6 cualquiera sea f F ( (t)) = f (t) + f 2 (t) 0 (t) = [f 0 (t);q f 0 (t)] p dS = 0 (t) = (f 0 (t))2 + (f 0 (t))2 dt = f 0 (t) 2dt p R R1 entonces C (x + y 2 )dS =!0 (f (t) + f 2 (t)) f 0 (t) 2dt p (f (t))2 (f (t))3 1 = 2 + j0 2 3 p p 1 1 5 2 = 2 + = 2 3 6

Propiedad 5.1.1 Propiedades de la integral de lÍnea de campos escalares Sean F y G dos campos escalares de D Rn en R, continuos en D y C es una curva regular de…nida en D y parametrizada por medio de ( :[a; b] ! Rn ). R Rb (i) Si a = (t0 ) y b = (tn ) son los extremos de C entonces C F (x)dS = a F (x)dS = R tn F ( (t)) k 0 (t)k dt t0 R (ii) Si C es una curva cerrada simple con (t0 ) = (tn ) entonces C F (x)dS = H tn F (x)dS t0 R R R (iii) Si C = C1 [ C2 [ ::: [ Cn , entonces C F (x)dS = C1 F (x)dS + C2 F (x)dS + ::: + R F (x)dS Cn R (iv) Si y son dos parametrizaciones de C; en la misma direcciòn entonces F (x)dS = C R F (x)dS C R R (v) Si k y l son números reales entonces (kF (x) lG(x))dS = k F (x)dS C C R l C G(x)dS R R Ejemplo 5.1.3 Suponga que C F (x)dS = 2 y C G(x)ds R= 3 a lo largo de una curva C parametrizada por medio de de [0; 1] en Rn . Determine C (F (x) + G(x)) dS a lo largo de una en Rn si (t) = (1 t2 ) R curva parametrizada R por medio de de [0; 1] (F (x) + G(x))dS = C (F ( (t))+G( (t))) k 0 (t)k dt CR 00 (1 t2 )( 2t) dt = C (F ( (1 t2 )) + G( (1 t2 ))) R 0 0 = C (F ( (1 t2 )) + G( (1 t2 ))) (1 t2 ) (2t)dt


5.1. INTEGRAL DE LÍNEA DE CAMPOS ESCALARES

209

Si u = 1 t2 entonces du = ( 2t)dt R R0 luego C (F (x) + G(x))dS = 1 (F ( (u)) + G( (u))) k 0 (u)k du R1 (F ( (u)) + G( (u))) k 0 (u)k du = 0 R1 R1 = F ( (u)) k 0 (u)k du + 0 (G( (u))) k 0 (u)k du 0 R R = F (x)dS + G(x))dS = (2 + 3) = 5 C C

Utilizando integrales de línea de campos escalares se pueden realizar aplicaciones geometricas como la longitud de arco y el área de una valla. Si C es una curva regular regular a trozos de Rn parametrizada por medio de una función inyectiva ( :[a; b] ! Rn ) entonces la longitud de arco S de C es igual a: R Rb S = C dS = a k 0 (t)k dt Nota: Si no es inyectiva la integral determina la longitud total recorrida por un objeto que sigue la trayectoria descrita por Ejemplo 5.1.4 Hallar la longitud de la porción de hélice circular para 0 t 4 Hallamos 0 (t) = p[ sent; cos t; 1] 0 luego k (t)k = 2p p R4 entonces S = 0 2dt = 4 2

(t) = [cos t; sent; t]

Si F es un campo escalar de D R2 en R, continuo en D y sea C una curva regular de R2 contenida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! R2 ) y F (x; y) 0 R 8(x; y) 2 C, entonces A = C F (x; y)dS determina el área de una super…cie de altura F (x; y) y base C. Ejemplo 5.1.5 Hallar el área debajo de la super…cie z = 2x parametrizada por medio de (t) = [t4 ; t4 ] para 1 t 1 F ( (t)) = F (t4 ; t4 ) = t4 3 y 0 (t) = [4t3 ; 4tp ] p 0 luego k (t)k = 16t6 + 16t6 dt = 32t3 por simétria R1 p A = 2 0 t4 32t3 dt p R1 = 2 32 0 t7 dt p t8 = 2 32 j10 p 8 2 32 p = 2 = 8

Ejercicios sección 5.1.

y sobre la curva plana C


210

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

1. Encuentre una parametrización de la curva dada.

a)

y=x

b)

(x

2)2 + y 2 = 4

y = x2 , y = 1

c)

2. Calcular la integral de linea dada a lo largo de de R a) C (2x + 3y)dS si (t) = [t 1; t + 1] con R b) C (x y)2 dS si (t) = [t3 ; t2 ] con 1 t R c) C xy 4 dS si (t) = [2Sent; 2Cost] con 0

la curva C parametrizada por medio

0

t

1

1 t

3. Calcular la integral de linea dada a lo largo de la curva C. R a) C (x + y + z)dS si (t) = [t; 2t; 3t] con 0 t 1 R b) C xyzdS si (t) = [2t; 3Sent; 3Cost] con 0 t 2 R z c) C 2 dS si (t) = [Cost; Sent; t] con 0 t 2 x + y2 R 4. Calcular C (x2 + y 2 )dS a lo largo de la curva C.dada. a) Segmento de recta que une a (0; 0) con (2; 3) b) Elipse

x2 y 2 + =1 4 9


5.1. INTEGRAL DE LÍNEA DE CAMPOS ESCALARES

211

c) Triángulo de vértices (0; 0), (1; 0) y (1; 1) 5. Calcular

R

C

xyzdS a lo largo de la curva C dada.

a) Segmento que une a (1; 1; 1) con (2; 3; 4) b) Intersección del plano x + 2y + 3z = 12 y los planos coordenados. c) Intersección del plano z = 1 y la esfera x2 + y 2 + z 2 = 4 R 6. Suponga que C F (x)dS R = k si C es una curva parametrizada por medio de : 2 [0; 1] ) R Determine C F (x)dS si C es una curva parametrizada por medio de de la siguiente manera a)

(t) = (2

b)

(t) = (3t) con t 2 [0; 1]

c)

(t) = (Cost) con t 2

7. Suponga que por medio de a) b) c)

R R R

R

t) con t 2 [0; 1] 2

;

2

R F (x)dS = k1 y C G(x)dS = k2 , si C es una curva parametrizada : [0; 1] ) R2 . Utilizando la parametrización (t) = (1 t) determine:

C

C

(F (x; y) + G(x; y))dS

C

(2F (x; y)

G(x; y))dS

C

(F (x; y)

2G(x; y))dS

8. Hallal la longitud de la curva dada C a) y = x2 desde ( 1; 1) hasta (2; 4) p p b) x + y = 1 c) x2=3 + y 2=3 = 1 9. Hallar el área debajo de la super…cie dada sobre la curva C. a) z = y y C es el segmento de recta que une (0; 0) con (1; 1) b) z = xy y C es la porción de la parabola y = x2 c) z = x2 + y 2 y C es el circulo x2 + y 2 = 1 10. Utilizando un CAS gra…que varias vallas (super…cies sobre curvas)


212

5.2.

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

Aplicaciones

A continuación, se explica como determinar la masa de un alambre no homogéneo cuya forma es la de una curva C de R2 o R3 , donde la densidad varía en cada punto (x; y) 2 C (o (x; y; z) 2 C). La densidad tiene unidades de masa por longitud de arco. Para esta aplicación, considere que la función densidad es continua en la curva C.

Alambre

Curva que representa el alambre

Si un alambre esta determinado por una curva regular C de R2 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R2 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y) esta determiR Rb nada por (x; y), entonces la masa de C es igual a M = C (x; y)dS = a ( (t)) k 0 (t)k dt De igual manera si el alambre esta determinado por una curva regular C de R3 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R3 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y; z) R Rb esta determinada por (x; y; z), entonces la masa de C es igual a M = C (x; y; z)dS = a ( (t)) k 0 (t)k dt Ejemplo 5.2.1 Considere un alambre de forma (t) = [cos(2 t); sen(2 t); t] con t 2 [ 1; 1] si su densidad en cada punto (x; y; z) está determinada por (x; y; z) = 1 z 2 , encuentre la masa del alambre. Hallamos k 0 (t)k 0 (t) = [ 2 p sen(2 t); 2 cos(2 t); 1] 0 y k (t)k = 1 + 4 2 por loRtanto p 1 M = 1 (1 t2 ) 1 + 4 2 dt p R1 = 1 + 4 2 1 (1 t2 )dt p t3 1 = 1+4 2 t j 1 3 p p 2 4 1+4 2 2 2 = = 1+4 3 3 MOMENTOS ESTÁTICOS DE CURVAS PLANAS Si un alambre esta determinado por una curva regular C de R2 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R2 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y) esta determinada por (x; y), entonces el momento estático alrededor del eje x, denotado por Mx , se R obtiene como Mx = C y (x; y)dS


5.2. APLICACIONES

213

MientrasRque el momento estático alrededor del eje y, denotado por My , se calcula como My = C x (x; y)dS Las coordenadas (x; y) del centro de masa de un alambre determinado por una curva regular C de R2 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R2 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y) esta determinada por (x; y), entonces My 1 R Mx 1 R x= = y = = x (x; y)dS y (x; y)dS M m C M m C

MOMENTOS ESTÁTICOS DE CURVAS EN EL ESPACIO Si un alambre esta determinado por una curva regular C de R3 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R3 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y; z) esta determinada por (x; y; z), entonces R el momento estático alrededor del plano xy, denotado por Mxy , se obtiene como Mxy = C z (x; y; z)dS Mientras que R el momento estático alrededor del plano yz, denotado por Myz , se calcula como Myz = C x (x; y; z)dS y elR momento estático alrededor del plano xz, denotado por Mxz , se calcula como Mxz = C y (x; y; z)dS Las coordenadas (x; y; z) del centro de masa de un alambre determinado por una curva regular C de R3 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R3 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y; z) esta determinada por (x; y; z), entonces 1 R 1 R 1 R Myz Mxz Mxy = x (x; y)dS = y (x; y)dS = z (x; y)d x= y= z= C C M m M m M m C x si 0 x 1 , si la 2 x si 1 x 2 densidad en cada punto (x; y) està determinada por (x; y) = x + y encuentre el centro de masas. Si 0 Rx p 1 la curvaptiene p 2de yp= x , por lo tanto R 1 la forma 1 M1 = 0 2t 2dt = 2 2 0 tdt = 2t = 2 Si 1 Rx p2 la curva p tiene p de yp= 2 x , por lo tanto R 1 la forma 2 M2 = 1 2 2dt = 2 2 0 dt = 2 2t10 = 2 2 Luego la masa es p igual ap p M = M1 + M2 = 2 + 2 2 = 3 2 Ahora hallamos los primeros momentos respecto a los ejes coordenados Respecto R al eje X Mx = C y (x; y)dS p R1 p R2 = 0 2t2 2dt + 1 (4 t2 ) 2dt p R2 p R1 = 2 2 0 t2 dt + 2 1 (4 t2 )dt 2 p t3 1 p t3 =2 2 + 2 4t 3 1 p 30 8 1 2 2 p = + 2 8 4+ 3 3 3 Ejemplo 5.2.2 Un alambre tiene la forma de la curva y =


214

CAPĂ?TULO 5. INTEGRALES DE LINEA

p 2 2 p 7 = + 2 4 3 3 Respecto al eje Y R MY = C x (x; y)dS R2 p R1 p = 0 2t2 2dt + 1 2t 2dt p p R2 p R1 2 2 2 p = 2 2 0 t dt + 2 2 1 tdt = + 2(4 3 p p 2 2 p 11 2 = + 2= 3 3 Por lo tanto el centro de masas es igual a 11 7 MX MY , = ; CM = (x,y) = M M 9 9

1)

MOMENTOS DE INERCIA DE CURVAS PLANAS Si un alambre esta determinado por una curva regular C de R2 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R2 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y) esta determinada por (x; y), entonces R 2 el momento de inercia alrededor del eje x, denotado por Ix , se obtiene como Ix = C y (x; y)dS Mientras el momento de inercia alrededor del eje y, denotado por Iy , se obtiene R que 2 como Iy = C x (x; y)dS El momento de inercia respecto a un eje L;si la distancia del eje L al punto (x; y) de C es igual a (x; y) R Rb IL = C 2 (x; y) (x; y)dS = a 2 ( (t)) ( (t) k 0 (t)k dt

MOMENTOS DE INERCIA DE CURVAS EN EL ESPACIO Si un alambre esta determinado por una curva regular C de R3 parametrizada por medio de ( :[a; b] ! R3 ) y ademas su densidad en cada punto P = (x; y; z) esta determinada por (x; y; z), entoncesRel momento de inercia alrededor del plano xy, denotado por Ixy , se obtiene como Ixy = C z 2 (x; y; z)dS MientrasRque el momento de inercia alrededor del plano yz, denotado por Iyz , se obtiene como Iyz = C x2 (x; y; z)dS y el de inercia alrededor del plano xz, denotado por Ixz , se obtiene como R momento 2 Ixz = C y (x; y; z)dS El momento de inercia respecto a un eje L;si la distancia del eje L al punto (x; y; z) de C es igual a (x; y; z) R Rb IL = C 2 (x; y; z) (x; y; z)dS = a 2 ( (t)) ( (t) k 0 (t)k dt Para un campo escalar F de Rn en R integrable en una curva C de Rn , el valor promedio es la integral sobre C dividida entre la longitud de C.

Teorema 5.2.1 del valor medio. Si F es un campo escalar de D Rn en R deâ&#x20AC;Śnido y acotado en una curva regular C de Rn contenida en D y parametrizada por medio de ( :[a; b] ! Rn ), entonces existe a 2 C tal que


5.2. APLICACIONES F (a) =

R

215

F (x)dS Longitud(C) C

Ejercicios secciòn 5.2. 1. Halle la masa del alambre determinado por la curva dada C. a) C: x2 + y 2 = 1 con densidad (x; y) = x + y b) C: y = x2 , para

1

x

2 con densidad (x; y) = xy

c) C: triangulo de vèrtices en (0; 0), (1; 0) y (0;1), con densidad (x; y) = k 2. Halle la masa del alambre determinado por la curva dada C. a) C: Intersecciòn entre el plano z = 1 y z = x2 + y 2 , con densidad (x; y; z) = z b) C: Intersecciòn entre el cilindro x2 + y 2 = 4 y el plano x + z = 4, con densidad (x; y; z) = y c) C: intersecciòn entre la esfera x2 + y 2 + z 2 = 1 y el plano x + y + z = 0, con densidad (x; y) = x2 3. Halle el centro de masas del alambre determinado por la curva dada C. a) C : x2 + y 2 = 1; y

0 si la densidad en cada punto (x; y) es igual a jxj + jyj

b) C : x2 + y 2 = 1 ; y 0 si la densidad en cada punto es proporcional a la distancia a la recta y = 1 c) C : jxj + jyj = 1 si es homogéneo 4. Halle el centro de masas del alambre determinado por la curva dada C. p a) C : Intersecciòn entre el cono z = x2 + y 2 y el plano z = 2, con densidad (x; y; z) = x2 + y 2 b) C: Intersecciòn entre el cilindro x2 + y 2 = 1 y la esfera x2 + y 2 + z 2 = 1, para z > 0, con densidad (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2

c) C: Intersección entre la esfera x2 + y 2 + z 2 = 1 y el plano x + y + z = 1 ; con densidad (x; y; z) = z 5. Halle el momento de inercia del alambre del ejercicio: a) 1.a respecto al eje x b) 1.b respecto al eje y c) 1.c. respecto a el origen


216

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

6. Halle el momento de inercia del alambre del ejercicio: a) 2.a respecto al plano xy b) 2.b. respecto al plano xz c) 2.c. respecto al plano yz 7. Hallar el valor promedio del campo escalar dado a lo largo de la curva C a) F (x; y) = x + y y C es el segmento que une a (0; 0) con (1; 2) b) F (x; y) = xy y C es la porciòn de curva y = senx para 0

x

c) F (x; y; z) = x2 + y 2 + z 2 y C es la hèlice (t) = [cos t; sent; t] 8. Utilizando un CAS encuentre el centro de masas de un alambre determinado por una curva plana.

5.3.

Integral de lìnea de campos vectoriales.

Si F es un campo vectorial de D Rn en Rn , continuo en D y sea C una curva regular n de R por medio de ( :[a; b] ! Rn ), entonces R contenida Ren D y parametrizada 0 F(x)d = C F( (t)) (t)dt C Notación 5 Para n = 2, Para n = 3,

2

R

R

C

F(x; y)d = C

Rb

F(x; y; z)d =

a

F(x(t); y(t))(x(t); y (t))dt

Rb a

F(x(t); y(t); z(t))(x(t); y (t); z (t))dt

Aplicando la regla de Barrow 2 si g(t) = F( (t)) R Rb 0 F( (t)) (t)dt = a g(t)dt = G(b) G(a) C

0

(t),

Isaac Barrow (Londres, 1630 - id., 4 de mayo,1677) fue un teólogo, profesor y matemático inglés al que históricamente se le ha dado menos mérito en su papel en el desarrollo del cálculo moderno. Fue profesor de matemáticas en la Universidad de Cambridge hasta 1669, en que abandonó la cátedra para dedicarse a la enseñanza de la teología.En concreto, en su trabajo respecto a la tangente; por ejemplo, Barrow es famoso por haber sido el primero en calcular las tangentes en la curva de Kappa. Isaac Newton fue discípulo de Barrow. Sus trabajos son fundamento del cálculo in…nitesimal. Enunció la relación recíproca entre la diferencial y la integral, y editó diversas obras de antiguos matemáticos.


5.3. INTEGRAL DE LÌNEA DE CAMPOS VECTORIALES.

217

Propiedad 5.3.1 Si F y G son campos vectoriales de D Rn en Rn , continuos en D y si C es una curva regular de Rn contenida en D y parametrizada por medio de ( : [a; b] ! Rn ), entonces R Rb (i) Si a = (t0 ) y b = (tn ) son los extremos de C entonces C F(x)d = a F(x)d = R tn F( (t)) 0 (t)dt t0 R (ii) Si C es una curva cerrada simple con (t0 ) = (tn ) entonces C F(x)d = Hb F(x)d a R R R (iii) Si C = C1 [ C2 [ ::: [ Cn , entonces C F(x)d = C1 F(x)d + C2 F(x)d + ::: + R F(x)d Cn R R (iv) Si y son dos parametrizaciones de C; en la misma direcciòn entonces C F(x)d = F(x)d C R R (v) Si k y l son números reales entonces (kF(x) lG(x))d = k F(x)d C C R l C G(x)d (vi) Si F(x) = [F1 (x); F2 (x); :::; Fn (x)] y d = [d 1 ; d 2 ; :::; d n ] entonces n R R R P F(x)d = F (x)d = F (x)d 1 + F2 (x)d 2 + ::: + Fn (x)d n i i C C C 1 i=1

R Ejemplo 5.3.1 Calcular la integral de lìnea C [x; y] d , a lo largo de la curva C determinada por x2=3 + y 2=3 = 1 Parametrizamos la curva C de la siguiente forma x = cos3 t, y = sen3 t con 0 t 2 (hipocicloide) luego (t) = [cos3 t; sen3 t] y 0 (t) = [ 3 cos2 tsent; 3sen2 t cos t] entonces R R2 F(x)d = (Cos3 t; Sen3 t) ( 3Cos2 tSent; 3Sen2 tCost) dt CR 0 2 = 0 ( 3Cos5 tsent + 3Sen5 t cos t) dt 2 cos6 t sen6 t =0 + = 2 2 0

Ejercicios secciòn 5.3. 1. Calcular la integral de linea dada a lo largo de la curva C. R a) C (x + y; x y) d , si C està determinada por (t) = [aCost; bSent] con 0 t 2 R b) C (x; y + 2) d , si C està determinada por (t) = [t Sent; 1 Cost] con 0 t 2 R c) C (x y; x2 y 3 ) d , si C està determinada por (t) = [t; atb ] con 0 t 1; a > 0; b > 0 2. Calcular la integral de linea dada a lo largo de la curva C.


218

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA a) b)

R

R

C

(x; y; z) d , si C està determinada por (t) = [t; t2 ; t3 ] con 0

C

(xy; y + z; x) d , si C està determinada por (t) = [et ; e t ; e2t ] con 0

R

C

t

2 t

1

3. Calcular la integral de linea dada a lo largo de la curva C. a) b) c)

R

RC C

xydy, si C està determinada por (t) = [t; t2 ] con 0

t

1

(x + y)dz, si C està determinada por (t) = [cos t; sent; t] con 0

t

zdx + xdy + ydz, si C està determinada por (t) = [t3 ; t2 ; t] con 0

2 t

1

4. Calcular la integral de linea dada a lo largo de la curva C. R

[x2 2xy; y 2 2xy] d , si C està determinada por y = x2 desde ( 1; 1) hasta (2; 4) R b) C [x + y; x y] d , si C està determinada por jxj + jyj = 1 R c) C [y; x] d , si C està determinada por el triàngulo de vèrtices (0; 0), (1; 0) y (1; 1)

a)

C

5. Calcular la integral de linea dada a lo largo de la curva C. a)

R

[2xy; 3yz; 4xz] d , si C està determinada por el segmento de recta desde (1; 0; 2) hasta (3; 4; 1) R b) C [x; y; z] d , si C està determinada por la curva intersecciòn entre el cilindro x2 + z 2 = 1 y el plano x + y = 1 R c) C [y; z; x] d , si C està determinada por la curva intersecciòn entre la esfera x2 + y 2 + z 2 = 2(x + y) y el plano x + y = 2 C

6. Con las grà…cas del campo vectorial F y de la curva C, determine si la integral de lìnea de F sobre C es positiva, negativa o cero. a) F(x; y) = [x

y; x + y] y C esta determinada por x2 + y 2 = 4

x y C esta determinada por y = senx para 0 x y " # x y ;p y C esta determinada por x = y para c) F(x; y) = p x2 + y 2 x2 + y 2 y 5 OJO

b) F(x; y) = xy;

1

7. Utilizando un CAS gra…que un campo vectorial F y una curva C, para estimar el signo de la integral de lìnea.


5.4. TRABAJO, FLUJO Y CIRCULACIÓN.

5.4.

219

Trabajo, ‡ujo y circulación.

Algunas aplicaciones …sicas estan determinadas por vectores, por ejemplo el trabajo realizado por el campo de fuerzas F para mover una particula a lo largo de una curva C de Rn regular a trozos y parametrizada por medio de esta determinado por 0 R Rb Rb (t) 0 W = C F(x) TdS = a F( (t)) dt = F( (t)) (t)dt a 0 k (t)k 0 (t) donde T(t)= 0 es un vector tangente unitario a C que representa la dirección en k (t)k la cual se aplica la fuerza. 3 Ejemplo 5.4.1 Demuestre que el trabajo efectuado por el campo de fuerzas F(x; y)) = (y; x) para mover una particula desde (0; 0) hasta (1; 1) sobre cuaquier trayectoria de la forma (t) = [tn ; t], siempre es igual a 1. (t) = [tn ; t] y 0 (t) = [ntn 1 ; 1] F( (t)) = (tn ; t) R1 W = 0 (tn ; t) [1; ntn 1 ]dt R1 R1 = 0 (tn + ntn ) dt = 0 (n + 1)tn dt = tn+1 j10 = 1 Tambien se pueden usar integrales de línea para determina la razón a la que un ‡uido ‡uye a traves de una curva. Suponga que una región del plano ol del espacio esta ocupada por un ‡uido en movimiento y que en algun instante de tiempo una particula tiene una velocidad V, si consideramos todos los puntos (particulas) y la velocidad en caca punto, tendremos un campo de velocidades En vez de ser un campo de fuerza, podemos suponer que F representa el campo de velocidades de un ‡uido que corre a lo largo de una curva. El ‡ujo a lo largo de una curva C de Rn regular a trozos y parametrizada por medio de , realizado velocidades F de unR ‡uido esta determinado por R por el campoRde 0 (t) b b 0 Flujo= C F(x) TdS = a F( (t)) k 0 (t)k dt = a F( (t)) (t)dt Nota: Si la curva es cerrada el ‡ujo se denomina circulación. 3

Michael Faraday, FRS, (Newington, 22 de septiembre de 1791 - Londres, 25 de agosto de 1867) fue un físico y químico británico que estudió el electromagnetismo y la electroquímica. En 1831 trazó el campo magnético alrededor de un conductor por el que circula una corriente eléctrica, ya descubierto por Oersted, y ese mismo año descubrió la inducción electromagnética, demostró la inducción de una corriente eléctrica por otra, e introdujo el concepto de líneas de fuerza, para representar los campos magnéticos. Durante este mismo periodo, investigó sobre la electrólisis y descubrió las dos leyes fundamentales que llevan su nombre:


220

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

Ejemplo 5.4.2 El campo de velocidades de un ‡uido es F(x; y; z) = (x; y; z): Encuentre el ‡ujo a lo largo de la hélice circular (t) = (Cost; Sent; t) con 0 t 2 0(t) = [ Sent; Cost; 1] F( (t)) = (Cost; Sent; t) R2 F lujo = 0 (Cost; Sent; t) [ Sent; Cost; 1]dt R2 22 = 0 tdt = t2 0 = 2 2 Si C es una curva cerrada suave en el dominio de un campo vectorial continuo F (x; y) = M (x; y)i + N (x; y)j R en el plano y n es un vector normal a C, el ‡ujo de FRa traves de C es igual a Flujo= C F ndS y la circulación de F a traves de C es igual a C F T dS Ejercicios secciòn 5.4. 1. Calcule el trabajo realizado por el campo de fuerzas dado, para mover una particula a lo largo de la curva C dada. a) F(x; y) = [ x; y] C : y=x2 desde (0; 0) hasta (2; 4) b) F(x; y) = [x2 ; y2] C : x2=3 + y 2=3 = 1 desde (1; 0) hasta (0; 1) x y ; x2 + y 2 x2 + y 2 a las manecillas del reloj.

c) F(x; y) =

C es el circulo x2 +y 2 = a2 en sentido contrario

2. Calcule el trabajo realizado por el campo de fuerzas dado, para mover una particula a lo largo de la curva C dada. a) F(x; y; z) = [xy 3 + yz; x2 y 2 + xz; xy] C es la curva parametrizada por medio de (t) = [ta ; tb ; tc ] a; b y c naturales con 0 t 1 b) F(x; y; z) = [x2 ; y 2 ; z 2 ] C es la curva intersección entre la esfera x2 +y 2 +z 2 = a2 y el cilindro x2 + y 2 = ay c) F(x; y) = [yz; xz; xy] C es el triàngulo de vértices (0; 0; 0); (1; 1; 1) y ( 1; 1; 1) en ese orden 3. Si F es un campo de velocidades de un ‡uido, halle el ‡ujo a lo largo de la curva dada. a) F(x; y) = (x

y; y

x) C es el circulo unitario.

b) F(x; y) = (3xy; 1) C es la elipse 4x2 + 9y 2 = 36 c) F(x; y) = (Cost; Sent) C es el segmento de recta que une (1; 1) con (2; 4) 4. Halle la circulación de los campos de velocidades del numeral 4.


5.5. TEOREMA FUNDAMENTAL DEL CÁLCULO PARA INTEGRALES DE LÌNEA.221 5. Si F es un campo de velocidades de un ‡uido, halle el ‡ujo a lo largo de la curva dada. a) F(x; y; z) = (2x; 3y; 4z) C es la curva parametrizada por medio de (t; t2 ; t3 ) con 0 t 1

(t) =

b) F(x; y; z) = (x; y; z) C es la curva intersección entre la esfera unitaria y el plano x + y + z = 1 c) F(x; y; z) 6. Suponga que una curva regular C está determinada por (t) = [t; f (t)] para a t b. Existe alguna relación entre el trabajo realizado por el campo de fuerzas F(x; y) = yi para mover una particula a lo largo de C y el área debajo de la curva C. 7. Utilizando un CAS gra…que un campo de fuerzas y una curva C, luego determine si el trabajo es positivo, negativo o cero.

5.5.

Teorema fundamental del cálculo para integrales de lìnea.

En esta sección consideraremos campos vectoriales conservativos cuya integral depende de los extremos de la trayectoria y no del camino que los une. Ademas comprobaremos que un campo vectorial es conservativo si es el gradiente de un campo escalar. Se dice que una curva C de Rn es recti…cable si es suave a trozos y de longitud …nita. Se dice que un conjunto S de Rn abierto es un conjunto conexo si todo par de puntos a y b de S, se pueden unir por un camino regular a trozos contenido en S

a Conexo

Conexo

No conexo

Si C es una curva recti…cable de extremos a y Rb contenida en un conjunto conexo S y F un campo vectorial continuo en S, se dice que C F(x)d es independiente de C si la integral solo depende de a y b, y no de C. Si un campo vectorial F es el gradiente de un campo escalar , entonces es llamado potencial y F es llamado campo conservativo.


222

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

Teorema 5.5.1 Si es un campo escalar de Rn en R diferenciable en un conjunto conexo abierto S de Rn , entonces para dos puntos R cualesquiera a y b unidos por una curva regular a trozos C contenida en S; se tiene que C r d = (b) (a) Demostración. Sean a y b dos puntos de S que unen un camino regular a trozos C parametrizado por medio de de [t0 ; tn ] en Rn aplicando la regla de la cadena para campos escalares si g(t) = ( (t)) g(tn ) = ( (tn )) = (b) y g(t0 ) = ( (t0 )) = (a) 0 entonces g 0 (t) = r ( (t)) (t) luego R R tn 0 r ( (t)) (t)dt r d = CR t0 tn 0 tn = t0 g (t)dt = g(t)jt0 = g(tn ) g(t0 ) = (b) (a)

S

Como consecuencia del teorema la integral de línea de un gradiente es independiene de la trayectoria. El siguiente teorema determina las condiciones necesarias y su…cientes para que un campo vectorial sea un gradiente. Teorema 5.5.2 Si F es un campo vectorial continuo en un conjunto conexo abierto S de Rn , entonces las siguientes a…rmaciones son equivalentes. (i) F es el gradiente de una función potencial en S (ii) La integral de linea de F es independiente de la trayectoria en S (iii) La integral de F a lo largo de una curva cerrada regular a trozos C contenida en S es nula Demostración. Basta demostrar que (i) ) (ii), (ii) ) (iii), (iii) ) (ii) y (ii) ) (i) ya que (i) ) (ii) ^ (ii) ) (iii) es equivalente a (i) ) (iii) y que (iii) ) (ii) ^ (ii) ) (i) es equivalente a (iii) ) (i) veamos que (i) ) (ii) supongamos que R R F=r entonces por el teorema 1. F(x)d = C r d = (b) (a) C lo cual nos dice que no importa cual sea el camino que une a con b por lo tanto es independiente de la trayectoria que une a con b Rveamos ahoraRque (ii) ) (iii) R R R F(x)d = C1 F(x)d + C2 F(x)d = C1 F(x)d F(x)d = 0 C C2 por lo tanto la integral de linea a lo largo de una curva cerrada regular a trozos C contenida en S es nula veamos que (iii) R R ) (ii) R R F(x)d = F(x)d = F(x)d + F(x)d C C1 [C2 C1 C2


5.5. TEOREMA FUNDAMENTAL DEL CÁLCULO PARA INTEGRALES DE LÌNEA.223 R R = C1 F(x)d F(x)d C2 R R entonces C1 F(x)d = C2 F(x)d R por lo tanto C F(x)d depende solo de los extremos de C (ii) ) (i) Se deja como ejercicio al lector. El contarreciproco del siguiente teorema de condiciones necesarias nos puede servir para determinar cuando un campo vectorial no es un gradiente. Teorema 5.5.3 Si F es un campo vectorial diferenciable en un conjunto conexo abierto S de Rn y ademas si F es el gradiente de un campo escalar en S, entonces las derivadas @Fi @Fj parciales de las componentes de F satisfacen las ecuaciones (x) = (x) para @xj @xi i; j = 1; 2; :::; n y 8 x 2 S Demostración. Sea F(x) = [F1 (x); F2 (x); :::; Fn (x)] donde Fi (x) 8i = 1; 2; :::; n son campos escalares de Rn en R ademas F(x) = r (x) @ es decir (x) = Fi (x) 8x 2 S y 8i = 1; 2; :::; n @xi Derivando respecto a xj (con xj 6= xi ) @2 @Fi (x) = (x) y visceversa @xj @xi @xj @2 @Fj (x) = (x) @xi @xj @xi @2 @2 y como es diferenciable (x) = (x) @xj @xi @xi @xj @Fi @Fj entonces (x) = (x) @xj @xi Ejemplo 5.5.1 Determinar si el campo vectorial F(x; y) = [2xey + y; x2 ey un gradiente. Veamos que F1 (x; y) = 2xey + y y F2 (x; y) = x2 ey x @F1 (x; y) = 2xey + 1 @y @F2 (x; y) = 2xey 1 @x @F1 @F2 como (x; y) 6= (x; y) @y @x F no es un gradiente

x] es o no


224

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

Ejemplo 5.5.2 Determinar si el campo vectorial F(x; y) =

y x es o no un ; x2 + y 2 x2 + y 2

gradiente. @F2 y 2 x2 @F1 (x; y) = (x; y) = 2 @y @x (x + y 2 )2 no podemos a…rmar que F sea un gradiente calculamos la integral de F a lo largo de una curva cerrada C: x2 + y 2 = 1 = [cos t; sent] y 0 (t) = [ sent; cos t] con 0 t 2 R (t) 2 ( sent; cos t)( sent; cos t)dt 0R 2 = 0 (sen2 t + cos2 t)dt R2 = 0 dt = 2 es diferente de cero. entonces F no es un gradiente. Aunque

El reciproco del teorema anterior es válido sólo si la región S es simplemente conexa. Una región S es simplemente conexa si S es conexa y toda curva simple cerrada en S es la frontera de una región de puntos de S. Diferentes tipos de curvas.

simple abierta no simple abierta simple cerrada no simple cerrada Las curvas cerradas simples planas tambien se denominan curvas de Jordan4 . 4

Camille Jordan (Lyon 1838 - París 1922) Fue un matemático francés conocido tanto por su trabajo, fundamental, sobre la teoría de los grupos como por su in‡uyente Curso de análisis (Cours d’analyse). Jordan estudió en la Escuela Politécnica (promoción 1855). Fue ingeniero de minas y, más tarde ejerció como examinador en la misma escuela. En 1876 entró como profesor en el Colegio de Francia, sustituyendo a Joseph Liouville. Su nombre se asocia a un determinado número de resultados fundamentales: El teorema de la curva de Jordan: un resultado topológico recogido en análisis complejo. La forma normal de Jordan en álgebra lineal. El teorema de Jordan-Holder, que es el resultado básico de unas series de composiciones. El trabajo de Jordan incidió de manera sustancial en la introducción de la teoría de Galois en la corriente del pensamiento mayoritario. Investigó también los grupos de Mathieu, los primeros ejemplos de grupos esporádicos. Su Tratado de las sustituciones (Traité des substitutions) sobre las permutaciones de grupos fue publicado en 1870. El 4 de abril de 1881 fue elegido miembro de la Academia de la Ciencia. De 1885 a 1921 dirige la « Revista de matemáticas puras y aplicadas» (Journal de mathèmatiques pures et apliqués), fundado por Liouville.


5.5. TEOREMA FUNDAMENTAL DEL CÁLCULO PARA INTEGRALES DE LÌNEA.225 Teorema 5.5.4 Si F es un campo vectorial diferenciable en un conjunto conexo abierto @Fi S de Rn y ademas Fi para i = 1; 2; :::; n tiene derivadas parciales continuas y (x) = @xj @Fj (x) 8 x 2 S entonces F es un gradiente. @xi Corolario 5.5.1 Si es un campo R xescalar diferenciable en un conjunto conexo abierto S n de R , tal que r = 0 entonces a r d = 0 Demostración. Sea a 2S y una parametrización de una curva contenida en S que une a con x utilizando el teorema Rx 1 (x) r (a) = a r (x)d pero comoR r (x) = 0 x entonces a r (x)d = 0 (x) r (a) = 0 luego (x) = r (a)

Propiedad 5.5.1 Método para construir un potencial. Si el campo vectorial F de Rn en Rn es el gradiente de un campo escalar de Rn en R, R entonces (x) = Fi (x)dxi + Ai (y) 8i = 1; 2; :::; n ; x 2 Rn , y 2 Rn 1 , siendo Ai (y) el resto que depende de las otras variables diferentes de xi R Ejemplo 5.5.3 Calcular C [2xy 3 + yz; 3x2 y 2 + xz; xy] d , si C es la curva intersección entre las esferas x2 + y 2 + z 2 = a2 y x2 + y 2 + (z a)2 = a2 . La curva intersección entre las esferas es una curva cerrada veamos ahora si F = (F1 ; F2 ; F3 ) es un gradiente F1 (x; y; z) = 2xy 3 + yz, F2 (x; y; z) = 3x2 y 2 + xz, F3 (x; y; z) = xy entonces @F2 @F1 (x; y; z) = (x; y; z) = 6xy 2 + z @y @x @F1 @F3 (x; y; z) = (x; y; z) = y @z @x @F2 @F3 (x; y; z) = (x; y; z) = x @z @y vemos que F es un gradiente y es continuo en cualquier región de R3 como la curva C es cerrada R (2xy 3 + yz; 3x2 y 2 + xz; xy)d = 0 C R (e;1) Ejemplo 5.5.4 Calcular la integral de linea (1;0) [Lnx + 2y; ey + 2x]d Veamos si F(x; y) = [Lnx + 2y; ey + 2x] es un gradiente F1 (x; y) = Lnx + 2y y F2 (x; y) = ey + 2x


226

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

@F1 @F2 (x; y) = 2 y (x; y) = 2 @y @x consideremos un conjunto conexo en el que x > 0 entonces F es un gradiente construimos R el potencial (x; y) = RC (Lnx + 2y)dx + A(y) = xLnx x + 2xy + A(y) (x; y) = C (ey + 2x)dy + A(x) = ey + 2xy + A(x) Luego (x; y) = xLnx x + 2xy + ey + k entonces R (Lnx + 2y)dx + (ey + 2x)dy = (e; 1) (1; 0) = 3e C Ejercicios sección 5.5. 1. En la …gura se ve una curva C y un conjunto de curvas de nivel de un campo escalar R cuyo gradiente es continuo. Calcule C r (x; y)d

2. La siguiente tabla determina unos valores de un campo escalar con gradiente R continuo. Determine C r (x; y)d donde C está determinada por (t) = [t2 + 1; 2t] con 0 t 2 xny 0 4 6

0 1 4 8

2 5 7 5

4 3 5 9

3. Determine si el campo vectorial F es conservativo o no, si lo es halle su correspondiente función potencial. a) F(x; y) = [1 + 4x3 y 3 ; 3x4 y 2 ] b) F(x; y) = [yCosx + Seny + 1; Senx + xCosy + 1]


5.5. TEOREMA FUNDAMENTAL DEL CÁLCULO PARA INTEGRALES DE LÌNEA.227 c) F(x; y) = [ex Seny + 1; ex Cosy + 1] 4. Determine si el campo vectorial F es conservativo o no, si lo es halle su correspondiente función potencial. a) F(x; y; z) = [x2 y; xz 2 ; zy 2 ] b) F(x; y; z) = [ey+2z ; xey+2z ; 2xey+2z ] c) F(x; y; z) = [y 2 cos z; 2xy cos z; xy 2 senz] 5. Demuestre que la integral de línea es independiente de la trayectoria y evalue la integral. a) b) c)

R (3;2)

( 1;1)

R (2

;0) (0;0)

[x + y; x + y] d [ln x + 2y; ex + 2x] d

R (4;1;2

) (2;1=3; )

ex ln y;

ex + senz; y cos z d y

6. Hallar el trabajo realizado por el campo de fuerzas F para mover una particula desde P hasta Q.

a) F(x; y) =

2x ; y

x2 , P ( 1; 1) y Q (3; 2) y2

b) F(x; y) = [e y ; xe y ], P (0; 0) y Q(1; 2) c) F(x; y; z) = [z 3 + 2xy; x2 ; 3xz 2 ], P (1; 1; 1) y Q(1; 2; 4) 7. Si y son potenciales de un campo vectorial F de Rn en Rn , demuestre que es constante en un conjunto S de Rn . 8. Si y son potenciales de Rn en R, es respuesta.

potencial de Rn en R ? Justi…que su

9. Si F y G son campos conservativos de Rn en Rn , es F Rn en Rn ? Justi…que su respuesta. 10. Utilizando un CAS determine el valor de de nivel.de y de una curva C.

R

C

G campo conservativo de

r (x; y)d a partir de algunas curvas


228

5.6.

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

Teorema de Green

El teorema de Green5 es uno de los teoremas básicos del analisis vectorial que relaciona una integral de línea a lo largo de una curva plana cerrada con una integral doble en una región encerrada por la curva plana, y visceversa. El teorema de Green permite facilitar el cálculo de algunas integrales de línea (o de integrales dobles) transformándolas en integrales dobles (o en integrales de línea). Teorema 5.6.1 Si C es una curva regular a trozos cerrada y simple, que encierra una región de R2 y si F(x; y) es un campo vectorial de R2 en R2 diferenciable en una bola H R R @F2 @F1 dA abierta B de R2 que contiene a , entonces C F(x; y)d = @x @y Demostración. Como = [F1H(x; y); F2 (x; y)] Basta que H R F(x; R @Fy) R R @Fdemostrar 1 2 dA y C F2 (x; y)dy = R @x dA F (x; y)dx = @y C 1 R Si esta determinada por una región tipo 1 (capitulo 4)

= f(x; y)ja x b; ^; g1 (x) y g2 (x)g donde g1 y g2 son funciones continuas en [a; b] R b R g (x) @F1 R R @F1 dA = a g12(x) dydx entonces @y @y Rb g (x) = a F1 (x; y)jg21 (x) dx Rb = a (F1 (x; g2 (x)) F1 (x; g1 (x))) dx Ra Rb = Rb F1 (x; g2 (x))dxR a F1 (x; g1 (x))dxH = F (x; y)dx F (x; y)dx = F (x; y)dx C2 1 C1 1 C 1 5

George Green (julio de 1793, 31 de mayo de 1841) fue un matemático británico cuyo trabajo in‡uenció notablemente el desarrollo de importantes conceptos en física. Entre sus obras más famosas se cita: Ün análisis de las aplicaciones del análisis matemático a las teorías de la electricidad y el magnetismo"publicado en 1828. En este ensayo se introdujeron los conceptos de funciones de potencial utilizados comúnmente en la formulación matemática de la física. También aparecieron en este ensayo las funciones de Green y aplicaciones importantes del teorema de Green.


5.6. TEOREMA DE GREEN

229

De igual forma se demuestra la otra igualdad. Queda a cargo del lector.

Ejemplo 5.6.1 Veri…car el teorema de Green para F(x; y) = [2xy x2 ; x + y 2 ] sobre la región acotada por las curvas y = x2 , x = y 2 . Si C es la frontera de , limitada por las curvas C1 : y = x2 y C2 : x = y 2

las cuales se cortan en (0; 0) y (1; 1) entonces parametrizando C1 con 1 (t) 2 t 1 y ’1 (t) = [1; 2t] 1 (t) = [t; t ] con 0 H R1 3 luego C1 F(x; y)d = 0 [2t t2 ; t + t4 ][1; 2t]dt R1 3 = 0 (2t + t2 + 2t5 )dt 1 1 1 1 2 7 t4 t3 t6 = + + j10 = + + = + = 4 3 6 2 3 3 2 3 6 Parametrizamos ahora C2 con 2 (t) i h p 1 p t 0 y ’2 (t) = 1; 2 t 2 (t) = [t; t] con 1 H R0 1 luego C2 F(x; y)d = 1 [2t3=2 t2 ; t + t] 1; p dt 2 t R 0 3=2 2 1=2 = 1 (2t t + t )dt 5=2 3 4t t 2t3=2 0 4 1 2 4 1 17 = + j1 = + = = 5 3 3 5 3 3 5 3 15 Por lo tanto H 7 17 1 F(x; y)d = = C 6 15 30 Calculamos ahora la integral doble sobre R R @F2 @F1 dA @x @y @F1 @F2 tal que =1y = 2x @x @y R R R 1 R px luego (1 2x) dA = 0 x2 (1 2x)dydx p R1 x = 0 (y 2xy)jx2 dx R1 p = 0 ( x 2x3=2 x2 + 2x3 )dx


230 2x3=2 3 2 4 = 3 5 =

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA 4x5=2 x3 x4 1 + j0 5 3 2 1 1 1 4 1 1 + = + = 3 2 3 5 2 30

El Teorema de Green se puede extender a regiones con huecos, cuya frontera esté formada por más de una curva cerrada simple. Teorema 5.6.2 Sean C, C1 , C2 ,...,Ck ; son curvas regular a trozos disyuntas dos a dos y orientadas positivamente (sentido antihorario) que determinan una región de frontera C, con huecos Ck de R2 . Si F(x; y) es un campo vectorial de R2 en R2 diferenciable en , H R R @F2 @F1 PkR dA entonces C F(x; y)d F(x; y)d = Ci @x @y i=1

Notación 6 Veamos que en el enunciado del teorema hemos supuesto que todas las curvas tienen orientación antihoraria y por eso, en la igualdad las integrales sobre las curvas interiores se restan en lugar de sumarse.

Una aplicación del teorema de Green es el calculo R Rde áreas, como vimos en el capitulo 4 el área de la región está determinada por A = dA, utilizando el teorema de Green podemos transformar esta integral doble en una integral de línea sobre la frontera C de @F2 @F1 = 1. sin más que elegir funciones F1 , F2 tales que: @x @y Hay muchas opciones, como: F1 (x; y) = 0, F2 (x; y) = x; F1 (x; y) = y, F2 (x; y) = 0; y x , F2 (x; y) = ; etc. F1 (x; y) = 2 2 R R Por lo que obtenemos las siguientes expresiones para el área: A = C xdy = ydx = C 1R xdy ydx 2 C Corolario 5.6.1 Si la frontera de una región en el plano XY es H una curva HC regular a Htrozos y cerrada simple, entonces el área de R es igual a A = C xdy = ydx = C 1 xdy ydx 2 C


5.6. TEOREMA DE GREEN

231

Demostración. Si F1 (x; y) = 0 entonces F2 (x; y) = x Si F2 (x; y) = 0 entonces F1 (x; y) = y y x Luego si F1 (x; y) = y F2 (x; y) = entonces 2 2 H H 1H A = C xdy = xdy ydx ydx = C 2 C Aplicando el teorema de Green R R 1R R 1H xdy ydx = (1 + 1)dydx = dydx A= C 2 2

Ejemplo 5.6.2 Calcular el área de la región encerrada por la hipocicloide x2=3 +y 2=3 = a2=3 (a > 0).

Utilizando la parametrización x = a cos3 t, y = asen3 t, con 0 t 2 dx = 3a cos2 tsent, dy = 3asen2 t cos t 1 R2 [(a cos3 t)(3asen2 t cos t) (asen3 t)( 3a cos2 tsent)] dt A= 2 0 3 R2 = a2 0 sen2 t cos2 tdt 2 3 R2 = a2 0 sen2 (2t)dt 2 3 R 2 1 cos(4t) = a2 0 dt 8 2 3 R2 = a2 0 (1 cos s(4t))dt 16 3 2 = a 8 Ejercicios sección 5.6. 1. Comprobar el teorema de Green del campo vectorial F dado, sobre la región a) F(x; y) = [3x2 y; x3 ] si b) F(x; y) = [xy; xy] si

es la región acotada por las curvas y = x2 y y = 1 p es la región acotada por y = 4 x2 y y = 0

c) F(x; y) = [x + 2y; x 2y] si

es la región acotada por las curvas y = x2 y y = x.

2. Comprobar el teorema de Green del campo vectorial F dado, sobre la región


232

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA a) F(x; y) = [xy; x2 ] si y (1; 1)

es la región acotada por el triángulo de vértices (0; 0); (1; 0)

b) F(x; y) = [x; x2 y 2 ] si es la región acotada por el cuadrado de vértices (0; 0); (1; 0); (1; 1) y (0; 1). c) F(x; y) = [xy 2 ; x2 y] si (1; 1).

es la región poligonal de vértices (0; 0); (4; 0); (3; 1) y

3. Utilice el teorema de Green para evaluar la integral dada. H a) C (y + ex ; 2x + Cosy 2 )d si C es la curva determinada por y = x2 y x = y 2 H b) C (y 2 ArcT anx; 3x + Seny)d si C es la curva determinada por y = x2 y y=4 H x2 y 2 + =1 c) C (x4 3y; 2y 3 + 4x)d si C es la curva determinada por 9 4

4. Utilice el teorema de Green para evaluar la integral dada. H a) C (x y; x + y)d si C es la frontera entre los cuadrados de vértices ( 1; 1), ( 1; 1), (1; 1) y (1; 1); ( 2; 2), ( 2; 2), (2; 2) y (2; 2). H b) C (x3 y 3 ; x3 + y 3 )d si C es la frontera de la región comprendida por 1 x2 + y 2 4 H sin x c) C (e y; ecos y + x)d si C es la frontera de la región comprendida entre de x2 2 2 + y2 = 1 las grá…cas de x + y = 9, 4 5. Use una integral de línea para hallar el área de la región a)

acotada por las gra…cas de las parabolas y = x2 y x = y 2

b)

acotada por la grá…cas de la elipse

c)

x2 y 2 + 2 =1 a2 b acotada por la grá…cas de la r = 2(1 cos )

6. Calcular el trabajo realizado por la fuerza F para mover una particula a lo largo de la curva C. a) F(x; y) = [3x + y; 4x

5y], C es la elipse x2 + 4y 2 = 16

b) F(x; y) = [ex + y 2 ; x2 y + Cosy], C es la curva acotada por y = 5 x 5

p

25

x2 y

c) F(x; y) = [x4 + 4; x + xy], C es el cardiode r = 1 + cos . 7. Utilice el teorema de Green para demostrar el teorema del cambio de variables para una integral doble para el caso F (x; y) = 1.


5.6. TEOREMA DE GREEN

233

8. Utilizando un CAS veri…que el teorema de Green. Ejercicios de repaso del capitulo 5 PREGUNTAS DE VERDADERO-FALSO 1. Para calcular una integral de línea a lo largo de una curva, esta se debe parametrizar 2. La parametrización de una curva es unica. 3. La integral de línea a lo largo de cualquier curva cerrada es igual a cero. 4. Los limites de integración de una integral de línea dependen de la parametrización. 5. Asociado a todo campo vectorial conservativo existe su correspondiente función potencial. 6. El trabajo realizado por una fuerza para mover una particula a lo largo de una curva es una integral de línea. 7. El teorema fundamental del cálculo para integrales de línea esta de…nido solamente para campos vectoriales. 8. Un poligono regular de n lados es un conjunto conexo. 9. Una curva en forma de ocho es simple. 10. El teorema de Green esta de…nido solamente R2 PREGUNTAS DE SELECCIÓN MULTIPLE CON UNICA RESPUESTA R

1. La integral de línea R

A. =4 0

R1

p F t; 1 1

C

t2 dt

F (x; y)dS, si C es el circulo unitario, es equivalente a: B.

F (cos(4t); sen(4t))dt

R2 0

F (cos(2t); sen(2t))dt

C. 2

R

0

F (cos t; sent)dt

D.

2. La masa de un alambre homogeneo con forma de un triangulo equilatero de lado 1 es igual a: A. 3K

3 B. K 2

3. La integral de línea igual a: A.

R1 0

F(t; t)dt

B.

C.

p

3 K 4

R

C

0

F(t; t)(t; t)dt

R1

D. K

F(x)d , si C es el segmento de recta de (0; 0) hasta (1; 1), es C:

R1 0

F(t2 ; t2 )(2t; 2t)dt

D.

R1 0

F(cos t; sent)( sen


234

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

4. Un campo de fuerzas viene dado en coordenadas polares por la ecuación F (r; ) = ! ! 4sen i + 4sen j . El trabajo efectuado al mover una partícula desde el punto (1; 0) al origen siguiendo la espiral r = e es: A.

5 8

B.

5 8

C.

8 5

5. Para el campo vectorial F(x; y) =

8 5

D.

y x , se puede a…rmar que: ; x2 + y 2 x2 + y 2

x A: Su potencial es = arctan B. F no es un gradiente y R C. C F(x; y)d es independiente de la trayectoria D. Su potencial es

= arctan

y x

R 6. La integral de línea C (4x + 2y z) dx + (2x 2y + z) dy + ( x + y + 2z) dz es independiente de la trayectoria y su valor desde (0; 0; 0) hasta (2; 1; 3) es: A. 13

B. 15

C. -15

D. 17

R 7. Si C es el borde de la cardiode r = 1 + cos , I = C (x4 + 4)dx + xydy entonces: R 2 R 1+cos 2 R2 A. I = 0 0 r sen drd B..I = 0 (sen2 t + cos3 )tdt R2 R2 R1 C.I = 0 [ cos tsent sen2 t; sent cos t + cos3 t] dt D. I = 0 0 r2 sen drd

8. El área de la región encerrada por la deltoide x = 2 cos t + cos 2t y y = 2sent sen2t, 0 t 2 es: A. 2

B.3

C.

3 2

D.

5 2

! 2! 9. Si F(x; y) = x2 y i p+ xy x2 + y 2 = 4 p j y C esta formada por la porciónpde circulo p 2; 2 y los 2; 2 hasta (0; 0) y desde (2; 0) hasta R segmentos de recta desde de (0; 0) hasta (2; 0) entonces C F d es igual a: A..

B. + 2

C.

3 2

D.

5 2

R 10. La integral de lìnea C x2 dy + y 2 dx, donde C es el circulo x2 + y 2 = 1, es equivalente a: R1R2 R1R2 A. 2 0 0 (rsen r cos )d dr B. 2 0 0 (r2 cos r2 sen )d dr R1R R1R C. 0 0 (r cos rsen )d dr D. 2 0 0 (r2 sen r2 cos )d dr PREGUNTAS DE SELECCIÓN MÚLTIPLE CON MÚLTIPLE RESPUESTA Si 1 y 2 son correctas marque A Si 2 y 3 son correctas marque B Si 3 y 4 son correctas marque C Si 2 y 4 son correctas marque D Si 1 y 3 son correctas marque E


5.6. TEOREMA DE GREEN

235

1. Si la ecuación parametrica del lazo de curva C es (t) = [sen(2t); sent], es correcto a…rmar que:

1R 1. Area que encierra C es igual a (sen(2t) cos t 2sent cos(2t))dt 2 0 R 2. longitud de C es igual a 0 (2 cos(2t); cos t)dt 3. t 2 [0; 2 ] 8 4. Area que encierra C es igual a 3 A. B. C. D. E. 1 1 2. Para el campo vectorial F(x; y) = y + ; x + se puede a…rmar que: x y 1.RF es conservativo 2.'(x; y) = Ln(x + y) + R xy + ces su potencial 3. C F(x; y)d = 0 si C : x2 + y 2 = r2 4. C F(x; y)d es independiente de la trayectoria. A. B. C. D. E. 3. Para el campo vectorial F(x; y) =

1 1 ; se puede a…rmar que: x+y x+y

1. El potencial de F es ' = Lnx R + Lny + C 2. F es conservativo. 3. C F(x; y)d = 0 si C es cualquier curva cerrada. 4. El trabajo realizado por F para mover una partícula a lo largo de una curva C puede ser igual a cero. A. B. C. D. E. 4. Suponga que F es el campo de fuerza gravitacional ejercido por una partícula de masa M unidades ubicado en el origen sobre una partícula de masa 1 unidad localizada GM (xi + en el punto P (x; y; z). Entonces F esta dado por: F(x; y; z) = (x2 + y 2 + z 2 )3=2 yj + zk), se puede a…rmar que: 1. La función potencial es (x; y; z) = p

GM

(x2 + y 2 + z 2 )3 2. El trabajo realizado por la fuerza F que mueve una partícula de masa 1 unidad a lo 2 largo de una curva suave C desde el punto (1; 3; 4) hasta el punto (2; 2; 2) es 15 GM


236

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

3. La función potencial es (x; y; z) =

p

GM

x2 + y 2 + z 2 4. El trabajo realizado por la fuerza F que mueve una partícula de masap1 unidad a lo p 3 26 GM largo de una curva suave C desde el punto (0; 3; 4) hasta el punto (2; 2; 1) es 6 26 A. B. C. D. E. 5. Para el campo vectorial F(x; y) = xyi + y 2 j de…nido sobre la curva C orientada positivamente y formada por las curvas y = x2 y y = xen el primer cuadrante se tiene. 1. La circulación es

1 12

1 12

3. La circulación es A. B. 6. Dada la integral

R

1 5 4. El ‡ujo hacia el exterior es D. E.

2. El ‡ujo hacia el exterior es

C.

(4x + 2y

z)dx + (2x

1 5

2y + z)dy + ( x + y + 2z)dzse puede

C

concluir lo siguiente: 1. La integral es independiente de la trayectoria 2. Si C es cualquier curva seccionalmente uniforme de (4; 2; 1) a ( 1; 2; 0) la integral es igual a 26 3. Si C es cualquier curva seccionalmente uniforme cerrada el valor de la integral es 26 4. Si C es cualquier curva seccionalmente uniforme de (4; 2; 1) a ( 1; 2; 0) la integral es igual a 13. A. B. C. D. E. 7. Sean ' es un campo escalar y F es un campo vectorial, de…nidos sobre una curva suave C dada en coordenadas polares por r = r( ), con 1 2. s 2 R R R 2 dr 2 d 2. C F (x; y)d = 12 F (r cos ; rsen )( rsen ; r cos )d 1. Longitud de C es 1 r + d R R 2 3. C '(x; y)ds = 1 '(r cos ; rsen )rd 4. ( ) = [r( ) cos ; r( )sen ] es una parametrización de C. A. B. C. D. E. 8. Las coordenadas del centroide de una lamina plana de área A, acotada por una curva regular, cerrada y simple C son: R R R 2 R 2 1 1 2. y = A1 C y 2 dy 3. y = 2A y dy 4. x = 2A x dy 1. x = A1 C x2 dy C C A. B. C. D. E. PREGUNTAS ABIERTAS


5.6. TEOREMA DE GREEN

237

1. Calcular la integral de linea R

(x2 + y 2 )dS si C es la curva cuya ecuación parametrica es (t) = (A(Cost + tSent); A(Sent tCost)) con 0 t 2 R b) C zdSSi C es la curva cuya ecuación parametrica es (t) = (tCost; tSent; t) con 0 t t0 R p x2 y c) C x + dS si C es la curva determinada por y = x desde (0; 0) 1 + xy hasta (4; 2)

a)

C

2. Hallar la masa de un alambre de forma circular x2 + y 2 = a2 , si su densidad en cada punto (x; y) es igual a jxj + jyj 3. Hallar la longitud de la elipse

x2 y 2 + 2 =1 a2 b

4. Hallar el área de la super…cie z = 2x hasta (1; 1)

y sobre la curva y = jxj desde ( 1; 1)

5. Calcular la integral de linea R

ex senydx + ex cos ydy si C está determinada por el cicloide (t) = (t sent; 1 cos t) desde (0; 0) hasta (2 ; 0) R y b) C 2 arctan dx+ln(x2 +y 2 )dy si C está determinada por (t) = (4+2 cos t; 4+ x sent)

a)

C

6. Sean C la curva dada en la grá…ca, F(x; y) = [sin y; x cos y]. Calcular

R

C

F(x; y)d .


238

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

7. Encuentre el trabajo realizado por el campo de fuerzas F(x; y) = [ln x + 2y; ey + 2x] para mover una particula a lo largo de la espiral r = (0 2 ). 8. Encuentre el trabajo realizado por el campo de fuerzas F(x; y) = [senx+2y; cos y+2x] para mover una particula a lo largo de la espiral r = (0 2 ). 9. Encuentre la circulación antihoraria y el ‡ujo hacia el exterior para el campo F(x; y) = [x + y; x2 y 2 ] a través del triángulo acotado por las rectas y = 0, x = 3, y = x. Z ydx xdy 10. Calcular la integral a lo largo de cualquier curva suave desde (1; 1) 2 2 c x +y p p hasta (2 3; 2) 11. Determinar el valor de para que la integral de linea sea independiente de la trayectoria y luego calcularla a) b)

R (1;

1)

(0;0)

R (2;0) (1;1)

(xy 2 + x2 y; x3 + x2 y)d

(ye2xy + x; xe2xy )d

12. Determinar si el siguiente campo vectorial es conservativo o no (justi…que). F(x; y; z) = [Sen2 (5x)Cos2 (5x); y 2 Seny; (z + 1)2 ez ] 13. Sea F(x; y) = [x2 yCosx + 2xySenx

y 2 ex ; x2 Senx

2yex ]

a) Determinar si F es conservativo b) Si C es una curva suave que une ( 1; 2) con (0; 3) calcule

R

C

Fd

14. Si C es cualquier curva suaveR que une el punto (0; 0; 0) con el punto (1; 2; ). Calcular la integral de linea C (ex Senz + 2yz; 2xz + 2y; ex Cosz + 2xy + 3z 2 )d

15. Calcular la integral de linea xexy Cosz; exy Senz)d

R (0;1;

=2) (yexy Cosz ( 1; 1=2; )

2e

2x

Sen( y); e

2x

Cos( y) +

R 16. Calcular la integral de linea C (5x3 + 4y; 2x 4y 4 )d a lo largo de la curva C : (x 2)2 + y 2 = 4 H 17. Calcular la integral de linea C [ArcT anx + y 2 ; Lny x2 ]d si C es la región acotada por las curvas x2 + y 2 = 1 ; x2 + y 2 = 4 y y 0 18. Si C es una curva regular simple que encierra una región R de área k . Demuestre H que si ai ; bi son constantes C [a1 x + a2 y + a3 ; b1 x + b2 y + b3 ]d = (b1 a2 )k

19. Demuestre que el área de una región plana acotada por una curva regular, cerrada 1R 2 r d y simple C, dada en coordendas polares es igual a A = 2 C


5.6. TEOREMA DE GREEN

239

! ! 20. Veri…car el teoremapde Green para F(x; y) = y n i + xn j sobre la región acotada por las curvas y = a2 x2 con a > 0 y y = 0. 21. Use el teorema de Green para calcular la integral de F(x; y) = [3y; 1] en la región interior al circulo x2 + y 2 = 25 y exterior a 4 circulos de radio 1 y centros en (2; 0) ; ( 2; 0) ; (0; 2) y (0; 2) 22. Use el teorema der Green para calcular la integral de F(x; y) = [x + y; 2x región interior al circulo x2 + y 2 = 1 y exterior a jxj + jyj = 1

y] en la

23. Utilice el teorema de Green para hallar el área de la lemniscata de Bernoulli (x2 + y 2 )2 = a2 (x2 y 2 ) 24. Supongamos que F (x; y) = x2 4x + 4 + y 2 + 2y + 1. Sea R C la curva que empieza en (2; 1) y termina en algún otro punto. Mostrar que C rF d es (estrictamente) mayor que cero. 25. Dados dos campos escalares U y V diferenciables en un conjunto abierto que contiene el disco R cuya frontera es la circunferencia x2 + y 2 = 1. De…nimos dos campos @U ! @U ! ! i + vectoriales F y G así: F(x; y) = V (x; y) i + U (x; y) j ; G(x; y) = @x @y R R @V ! @V j Encontrar el valor de la integral doble R F GdAsi se sabe que @x @y sobre la frontera de R se tiene que U (x; y) = 1y V (x; y) = y.

PROBLEMAS 1. Un hombre de 90 pies160 lb de peso sube con una lata de 25 lb de pintura por una escalera helicoidal que rodea un silo, con radio de 20 pies. Si el silo mide 90 pies de alto y el hombre hace exactamente tres revoluciones completas. ¿Cuanto trabajo realiza el hombre contra la gravedad al subir hasta la parte superior? 2. El trineo de papa Noel sube una montaña cuya ecuación es x2 + y 2 + z = 2 (con z 0), realiza un giro completo para llegar a la cima, siendo su pendiente de subida constante. Durante el viaje ejerce una fuerza descrita por el campo vectorial Fp (x; y; z) = yi + xj + k. ¿Cuál es el trabajo realizado por el trineo al viajar desde 2 ; 0; 0 hasta la cima? 3. Un astronauta está atrapado en una habitación alienígena sujeto a un campo de lado oscuro de la fuerza, de ecuación F (x; y) = [yexy + 2xy 3 ; xexy + 3x2 y 2 + cos y] suponiendo que el astronauta esta en el punto (0; 0) y la puerta de salida (a la liberación) está en (5; 4) , halle el camino de mínimo esfuerzo para escapar.


240

CAPÍTULO 5. INTEGRALES DE LINEA

4. La PUJ contrata un pintor para restaurar una capilla en forma de cilindro circular de x2 y 2 radio 4 metros rematado por una cúpula con la forma del paraboloide .z = 5 . 8 8 Si el pintor pesa 160 lb. y sube con una lata de 25 lb. de pintura por una escalera helicoidal que rodea el cilindro, realizando exactamente dos revoluciones completas hasta llegar a la cúpula. ¿Cuanto trabajo realiza contra la gravedad al subir hasta la cúpula? 5. Si F es el campo de fuerza, con régimen de cuadrado inverso, de…nido por F(x; y; z) = c (xi + yj + zk) donde c es una constante positiva, calcule el trabajo (x2 + y 2 + z 2 )3=2 realizado por F al desplazar una partícula a lo largo del segmento de recta desde el punto (3; 0; 0) hasta el punto (3; 0; 4). Evalúe la integral de línea mediante dos métodos: (a) utilice una función potencial para F; (b) no emplee una función potencial para F.


CAPรTULO 6 INTEGRALES DE SUPERFICIE

Caminante son tus huellas el camino, y nada mรกs; caminante, no hay camino, se hace camino al andar. ANTONIO MACHADO "Proverbios y cantares "

241


242

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

En el capitulo anterior se tratarón integrales a lo largo de curvas, en este capitulo se tratará un concepto similar, integrales a través de super…cies de R3 :.El objetivo de la siguiente sección será precisar el concepto de super…cie, así como desarrollar algunas de sus características más elementales.

6.1.

Super…cies paramétrizadas y áreas

De la misma forma que en el caso de las curvas, las super…cies serán aquellos conjuntos que se puedan ver como la imagen de una función derivable de…nida sobre ciertos subconjuntos del plano. Si nos movemos sobre una curva solo podemos ir hacia atrás y hacia adelante siguiendo una dirección, por lo tanto es su…ciente utilizar un parámetro para representar una curva. Para super…cies podemos avanzar en dos direcciones, luego se necesitan dos parametros para su representación En general expresamos las coordenadas (x; y; z) de un punto en una super…cie S en términos de dos parámetros u y v. x = F1 (u; v), y = F2 (u; v), z = F3 (u; v) Una super…cie parametrizada es la representación paramétrica o vectorial por medio de una función continua en un conjunto conexo D de R2 en R3 , tal que 8(u; v) 2 D (u; v) = [x(u; v); y(u; v); z(u; v)] , o sea (D) = S Nota : Existen muchas representaciones paramétricas de una misma super…cie S, por ejemplo (x; y) = [x; y; F (x; y)] tomando a x, y como parámetros.

Ejemplo 6.1.1 Encontrar una ecuación parámetrica del hemisferio superior de la esfera x2 + y 2 + z 2 = 1 p La super…cie es la grá…ca del campo escalar F (x; y) = 1 x2 y 2 , sobre la región plana x2 + y 2p 1 entonces x = u,py = v, z = 1 u2 v 2 (u; v) = u; v; 1 u2 v 2 donde u, v varian dentro del círculo unitario


6.1. SUPERFICIES PARAMÉTRIZADAS Y ÁREAS

243

Para encontrar una parametrización sencilla de un plano que contiene a los vectores v1 , v2 no paralelos, y al punto P con vector posición r. Podemos llegar a cualquier punto del plano comenzando en P y avanzando en forma paralela a v1 o a v2 , sumando multiplos de r, la ecuación paramétrica del plano que pasa por r y contiene a los dos vectores v1 , v2 es r(u; v) = r + uv1 + vv2

Ejemplo 6.1.2 Hallar la ecuación parametrica del plano que pasa por (1; 2; 3) y contiene a los vectores v1 = [2; 3; 1], v2 = [1; 1; 2] La ecuación parametrica es r(u; v) = [1; 2; 3] + u[2; 3; 1] + v[1; 1; 2] o en forma equivalente x = 1 + 2u + v, y = 2 + 3u v, z = 3 + u + 2v

Para encontrar una parametrización de una super…cie de revolución generada por la grá…ca de una función y = f (x) con a x b, cuando gira alrededor del eje x es r(u; v) = [u;f (u) cos v; f (u)senv] con a u b, 0 v 2

Ejemplo 6.1.3 Hallar la ecuación parametrica de la super…cie de revolución generada 1 por la grá…ca de y = para 1 x 10 x 1 1 r(u; v) = u; cos v; senv con 1 u 10, 0 v 2 u u

En una super…cie parametrizada, si se …ja un parámetro y se deja que el otro varie, determina una curva de parámetro. Si la super…cie está parametrizada por (u; v) = [F1 (u; v); F2 (u; v); F3 (u; v)], existen dos familias de curvas de parámetro sobre la super…cie, una familia con u constante (u0 ; v) = [F1 (u0 ; v); F2 (u0 ; v); F3 (u0 ; v)] y otra con v constante. (u; v0 ) = [F1 (u; v0 ); F2 (u; v0 ); F3 (u; v0 )]

Ejemplo 6.1.4 Describir la familia de curvas de parámetro para la esfera x2 +y 2 +z 2 = 1 Una parametrización facíl de la esfera es x = sen cos , y = sen sen , z = cos cordenadas esfericas con constante donde 0 2 ,0


244

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

1.0 -1.0

-1.0

0.5 -0.5

z

y

0.0 0.0 0.0 -0.5 0.5 -1.0 0.5

1.0

-0.5

x 1.0

Familia de curvas de parámetro con

constante

1.0 -1.0

-1.0

0.5 -0.5

z

y 1.0

0.0 0.0 0.0 -0.5 0.5 0.5 -1.0

-0.5

x 1.0

Familia de curvas de parámetro con

constante

Propiedad 6.1.1 Si S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de D conjunto conexo de R2 en R3 y i) Si es diferenciable entonces S es una super…cie diferenciable ii) Si es inyectiva entonces S es una super…cie paramétrica simple. iii) Si es constante entonces S es un punto. (Super…cie degenerada). iv) Si depende solamante de un parametro u o v, entonces S determina una curva.(super…cie degenerada).

Así como la parametrización de una curva en general nos permite calcular vectores tangentes (y por lo tanto, rectas tangentes), una parametrización de una super…cie también nos proporciona la manera del calcular vectores normales a la super…cie (y por lo tanto, planos tangentes).


6.1. SUPERFICIES PARAMÉTRIZADAS Y ÁREAS

245

En este curso nos limitaremos a considerar casi en exclusiva un caso especial de super…cie en R3 , llamado super…cie paramétrica simple, que es el de una super…cie S que puede describirse, en su totalidad, como (D), donde : D R2 ! R3 es una aplicación inyectiva diferenciable. Sea S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de un conjunto 2 3 D conexo de R en R , diferenciable en (u0 ; v0 ) de D. Si …jamos u en u0 obtenemos una función de R en R3 tal que (u0 ; t) determina una curva C1 contenida en S, cuyo vector @x @y @z @ (u0 ; v0 ) = (u0 ; v0 ); (u0 ; v0 ); (u0 ; v0 ) tangente en (u0 ; v0 ) es Tv (u0 ; v0 ) = @v @v @v @v 3 De igual manera si …jamos v en v0 obtenemos una función de R en R tal que (t; v0 ) determina una curva C2 totalmente contenida en S, cuyo vector tangente en (u0 ; v0 ) es @x @y @z @ (u0 ; v0 ) = (u0 ; v0 ); (u0 ; v0 ); (u0 ; v0 ) Tu (u0 ; v0 ) = @u @u @u @u

Si S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de un conjunto D 2 3 conexo de R en R , diferenciable en (u0 ; v0 ) de D, entonces el vector n = Tu Tv es normal a la super…cie S. Una super…cie S de R3 paramétrizada por medio de una función de un conjunto D 2 3 conexo de R en R , se dice que es suave en (u0 ; v0 ) si n = Tu Tv 6= O en (u0 ; v0 ). Si S es suave entonces n varia en forma continua en S Nota : Si una super…cie S es suave en (u0 ; v0 ) entonces existe el plano tangente a S en (u0 ; v0 ). Si S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de un conjunto D 2 3 conexo de R en R , suave en (u0 ; v0 ) entonces n = Tu Tv es normal a S en (u0 ; v0 ) y n (x x0 ; y y0 ; z z0 ) = 0 determina la ecuación del plano tangente a S en (x0 ; y0 ; z0 ). Si S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 , diferenciable en D, entonces x; y y z son diferenciables en D y ademas @ @ es llamado producto vectorial fundamental. @v @u


246

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

Ejemplo 6.1.5 Una super…cie esta parametrizada por medio de (u; v) = [2 cos v; 3senv; u]. ! p 3 2 Hallar la ecuación cartesiana de S y la ecuación del plano tangente a S en P = 1; ;2 2 La super…cie es un cilindro eliptico cuya ecuación implicita es x2 y 2 + =1 4 9 @ @ = [ 3Cosv; 2Senv; 0] luego @v @u # " p 3 2 Si P = 1; ; 2 entonces u = 2 y v = 2 3 la normal del plano tangente en P es igual a @ @ 3 p n= 2; 2; = ; 3; 0 @v 3 @u 3 2 Ejemplo 6.1.6 entonces ! p 3 2 3 p ; 3; 0 x 1; y ;z 2 = 0 2 2 p p 3x + 2 3y = 3 6 3 es la ecuación del plano tangente a S en P 1

Para continuar con la descripción de las super…cies, abordaremos el problema de deducir el área de una super…cie S parametrizada por una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 , la cual, dada la naturaleza del problema, supondremos que es simple. Procederemos de la siguiente manera: primero determinamos una partición P de D en rectángulos Rij de lados 4u, 4v los cuales usaremos para aproximar el àrea de la super…cie S, ya que (Rij ) = Sij S. Nuestro intères ahora es calcular o aproximar lo mejor que se pueda el área de cada pedazo de super…cie Rij Si Rij = [ui 1 ; ui ] [vj ;1 ; vj ] es un rectángulo muy 1

Christiaan Huygens (14 de abril de 1629 - 8 de julio de 1695) fue un astrónomo, físico y matemático neerlandés, nacido en La Haya. Estudió mecánica y geometría con preceptores privados. En esta primera etapa, Huygens estuvo muy in‡uido por el matemático francés René Descartes, visitante habitual de la casa de Constantin durante su estancia en Holanda. Y es que Huygens siempre criticó la teoría corpuscular de la luz y la ley de la Gravitación universal de Newton. Huygens fue uno de los pioneros en el estudio de la Probabilidad, tema sobre el que publicó el libro De ratiociniis in ludo aleae (Sobre los Cálculos en los Juegos de Azar), en el año 1656. En el introdujo algunos conceptos importantes en este campo, como la esperanza matemática, y resolvía algunos de los problemas propuestos por Pascal, Fermat y De Méré. Además resolvió numerosos problemas geométricos como la recti…cación de la cisoide y la determinación de la curvatura de la cicloide. También esbozó conceptos acerca de la derivada segunda.


6.1. SUPERFICIES PARAMÉTRIZADAS Y ÁREAS

247

pequeño es de esperarse que el pedazo de super…cie Sij se parezca mucho al paralelogramo Pij generado por los vectores (ui 1 ; vj ) (ui 1 ; vj 1 ) y (ui ; vj 1 ) (ui 1 ; vj 1 ) de tal forma que, Area(Sij ) Area(Pij ) = k( (ui 1 ; vj ) (ui 1 ; vj 1 )) ( (ui ; vj 1 ) (ui 1 ; vj 1 ))k recorriendo toda la partición n P m P Area(Sij ) k( (ui 1 ; vj ) (ui 1 ; vj 1 )) ( (ui ; vj 1 ) (ui 1 ; vj 1 ))k i=1j=1

Sea S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 y P una partición de D entonces P determina una partición de la super…cie S en porciones de super…cie Sij Si S es una super…cie paramétrizada por medio de una función de un conjunto D R R 2 3 conexo de R en R , diferenciable en D, entonces el área de S es igual a A(S) = S dS = s 2 2 2 R R R R @ @ @(y; z) @(z; x) @(x; y) dA = D + + dA D @v @u @(u; v) @(u; v) @(u; v) Si S es una super…cie continua en una región R de R2 y ademas S esta determinada en forma explicita por un campo s escalar z = F (x; y) diferenciable en R, entonces el área 2 2 R R @F @F de S es igual a A(S) = R (x; y) + (x; y) dA 1+ @x @y

Ejemplo 6.1.7 Hallar el área de la porción de super…cie z+2x2 +3y 2 = 1 que se encuentra dentro del cilindro 4x2 + 9y 2 = 1 Despejando z para hallar el área de S en forma explicita z = 1 2x2 3y 2 entonces R p luego A(S) = R 1 + 16x2 + 36y 2 dA modi…cando las coordenadas polares tenemos que rCos rSen x= ,y= 2 3 r jacobiano de està transformaciòn es j = 6 2 2 rCos rSen 2 2 por lo tanto 4x + 9y = 4 +9 =1 2 3 1 R2 R2p A(S) = 1 + 4r2 rdrd 6 0 0 1 R2 2 = (1 + 4r2 )3=220 d 48 0 3 1 R 2 3=2 (53=2 1) 2 (53=2 1) = (5 1)d = j = 0 72 0 72 36


248

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE Ejercicios sección 6.1.

1. Encuentre una parametrización de la super…cie. a) Cilindro circular de radio r, cuyo eje està a lo,largo del eje z, desde z = 0 hsta z=h b) Paraboloide z = x2 + y 2 desde z = 0 hasta z = k p c) Cono z = x2 + y 2 desde z = 0 hasta z = k

2. Hallar una ecuación parametrica del plano

a) Que contiene a los puntos (1; 1; 2), (1; 2; 3) y (0; 1; 2) b) Que contiene al punto (1; 2; 3) y tiene por normal a [1; 1; 1] c) Que contiene al punto (0; 0; 0) y a los vectores [1; 1; 1] y [0; 2; 3] 3. Hallar una ecuación parametrica de la super…cie de revolución generada por la curva.de ecuación. a) y = x2 , alrededor del eje y b) y = senx, alrededor del eje x 1 c) y = , alrededor del eje x x 4. Obtener la ecuación cartesiana de la super…cie S paramétrizada por medio de r a) r(u; v) = [2u v; u + 2v; u v] p p p b) r(u; v) = v 1 u2 ; u2 + v 2 ; u 1 + v 2 c) r(u; v) = [CosuCosv; SenuCosv; Senv] 5. Curvas de parametro 6. Calcular el producto vectorial fundamental en terminos de u y v.para las super…cies del numeral 4. 7. Hallar la ecuación del plano tangente a la super…cie parametricamente de…nida por a) r(u; v) = [uCosv; uSenv; u] en el punto P = (3; 4; 5) b) r(u; v) = [uCosv; uSenv; u2 ] en el punto P = (1; 1; 2) p p p p p c) r(u; v) = v 1 u2 ; u2 + v 2 ; u 1 + v 2 en el punto P = 0; 2; 2 8. Hallar el área de las super…cies del numeral 1, utilizando la forma parametrica. 9. Hallar el área de la super…cie dada.


6.2. INTEGRALES DE SUPERFICIE DE CAMPOS ESCALARES

249

a) Semiesfera de radio 2 b) Porción del plano x + y + z = 1 que se encuentra en el primer octante p c) Porción del cono z = x2 + y 2 entre z = 1 y z = 2

10. Utilizando un CAS encuentre el área de una super…cie dada.

6.2.

Integrales de super…cie de campos escalares

Sea F un campo escalar de R3 en R y sea S una super…cie simple parametrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 se dice que F es un campo escalar escalonado en D si existe una particion P de S, tal que en cada Sij de P; F es constante.8(x; y; z) 2 Sij , entonces se de…ne la integral de super…cie de F a lo largo de S como n P m R R P F (x; y; z)dS = kij Aij , donde Aij es el área de la porción de super…cie Sij S i=1j=1

Si F es un campo escalar de R3 en R de…nido y acotado en una super…cie simple S parametrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 si para todos escalonados en S tales que R Rlos campos escalares R yR (x; y; z)dS I (x; y; z)dS, con (x; y; z) F (x; y; z) (x; y; z) 8(x; y; z) 2 S S S R RPara un unico numero real I, se dice que F es integrable sobre S y ademas I = F (x; y; z)dS S Si F es un campo escalar de en de…nido y acotado en una super…cie simple S parametrizada por medio de una función de de un conjunto conexo D de R2 en R3 , entonces n P m P F (x ; y ; z )4Sij para cualquier (x ; y ; z ) 2 Sij determina una suma de Riemi=1j=1

man de F en P: Si F es un campo escalar de R3 en R continuo en una super…cie simple S parametrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 , entonces n P m R R P F (x; y; z)dS = l m F (x ; y ; z )4Sij , se denomina integral de super…cie S 4Sij !0i=1j=1

de F a lo largo de S siempre que el limite dado exista. R R R R @ Notación : S F (x; y; z)dS = D F ( (u; v)) @v

@ dA @v R R R R Si la super…cie esta de…nida en forma explicita en xy, S F (x; y; z)dS = RXY F (x; y; z(x; y

Propiedad 6.2.1 Si F y G son campos escalares de R3 en R continuos en una super…cie simple S parametrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 , entonces


250

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

R R R R (i) Si S es una super…cie R R cerrada S FR(x;Ry; z)dS = S FR(x; Ry; z)dS (ii) Si S = S1 [ S2 S F (x; y; z)dS = S1 F (x; y; z)dS + S2 F (x; y; z)dS

R R Ejemplo 6.2.1 Calcular la integral de super…cie S (x + y + z)dS si S es el cono z = p x2 + y 2 con tapa z = 3 Se deben calcular dos integrales p de super…cie, la de la tapa y la del cono. (i) Para la tapa z = 3, dS = 0 + 0 + 1dA la proyección de la tapa en el plano xy es el circulo x2 + y 2 = 9 calculamos la integral en coordenadas polares R3R2 (rCos + rSen + 3)rd dr 0R0R 3 2 = 0 0 (r2 Cos + r2 Sen + 3r)d dr R3 = 0 (r2 Sen r2 Cos + 3r )j20 dr R3 = 0 (0 r2 + 6 r 0 + r2 0)dr R3 = 0 6 rdr = 3 r2 j30 = 27 s p p x2 y2 (ii) Para el cono z = x2 + y 2 , dS = + + 1dA = 2dA 2 2 2 2 x +y x +y la proyección de la tapa en el plano xy es el circulo x2 + y 2 = 9 calculamos la integral en coordenadas polares R3R2 (rCos + rSen + r)rd dr 0R0R 3 2 = 0 0 (r2 Cos + r2 Sen + r2 )d dr R3 = 0 (r2 Sen r2 Cos + r2 )j20 dr R3 = 0 (0 r2 + 2 r2 0 + r2 )dr R3 2 r3 3 = 0 2 r2 dr = j = 18 3 0 R luego S (x + y + z)dS = 45 2

2

Henri Léon Lebesgue (28 de junio de 1875 - 26 de julio de 1941), matemático francés. Nació en Beauvais, Oise, Picardie, Francia. Estudió en la Ecole Normale Supérieure y en el período 1899 - 1902 impartió clases en el Liceo de Nancy. Con base en el trabajo de otros matemáticos, entre ellos Émile Borel y Camille Jordan, Lebesgue formuló la teoría de la medida en 1901. Al año siguiente de…nió la integral de Lebesgue, la cual generaliza la noción de la integral de Riemann al extender el concepto de área bajo una curva para incluir funciones discontinuas. Este es uno de los logros del análisis moderno que expande el alcance del análisis de Fourier. Lebesgue dio a conocer este desarrollo en su disertación "Intégrale, longueur, aire"("Integral, longitud, área") presentada en la Universidad de Nancy en 1902. Además de aproximadamente 50 artículos, escribió dos libros: Leçons sur l’intégration et la recherché des fonctions primitives (1904) y Leçons sur les séries trigonométriques (1906). A su vez, contribuyó en otras áreas de matemáticas como topología, teoría del potencial y análisis de Fourier.


6.2. INTEGRALES DE SUPERFICIE DE CAMPOS ESCALARES

251

Las interpretaciones físicas de estas integrales son variadas. Por ejemplo, un campo escalar F puede representar la densidad de masa por unidad de super…cie de R un R material de grosor despreciable que está distribuido sobre una super…cie S, y entonces S F (x; y; z)dS sería la masa total de dicho material. Aplicaciones …sicas (i) Masa de una lamina de R3 Si una lamina en R3 esta determinada por una super…cie S de R3 y ademas su densidad en cada punto R R P = (x; y; z) 2 S es (x; y; z), entonces la masa de S es igual a M= S (x; y; z)dS (ii) Primeros momentos de una lamina R R Respecto al plano XY MXY = R S R z (x; y; z)dS Respecto al plano Y Z MY Z = R SR x (x; y; z)dS Respecto al plano XZ MXZ = S y (x; y; z)dS (iii) Centro de masas de una lamina XY CM = ( x,y; z) = MMY Z , MMXZ ; MM Teorema 6.2.1 del valor medio para integrales de super…cie. Si F es un campo escalar de R3 en R continuo en una super…cie S simple parametrizada por medio de una función 2 3 R de R un conjunto conexo D de R en R , entonces existe (a; b; c) 2 S tal que F (a; b; c) = F (x; y; z)dS S R R dS S Ejercicios sección 6.2.

1. Calcule la integral de super…cie del campo escalar F sobre S a) F (x; y; z) = 2x + 3y, S es la parte del plano 2x + 3y + z = 6 que queda en el primer octante b) F (x; y; z) = 3x y, S es la porción del cilindro x2 + y 2 = 4 entre z = 1 y z=1 p c) F (x; y; z) = x2 + y 2 + 1 S es la porción de paraboloide 2z = x2 + y 2 que se encuentra dentro del cilindro x2 + y 2 = 2y 2. Calcule la integral de super…cie del campo escalar F sobre S h vi a) F (x; y) = x y, S esta determinada por (u; v) = u; v; con 0 2 0 v 2 b) F (x; y) = xy, S esta determinada por (u; v) = [u; v; uv] con 0 0 v 1

u

1y

u

1 y

c) F (x; y) = x + y, S esta determinada por (u; v) = [u; 3 cos v; 3senv] con 0 u 4y0 v =2


252

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

3. Hallar la masa de una lamina cuya forma es igual a la super…cie S, con densidad en cada punto igual a a) S está determinada por 2x+3y+6z = 12 en el primer octante y (x; y; z) = x+y b) S está determinada por z = 2 x2 y 2 con z 0y (x; y; z) = x2 + y 2 p c) S está determinada por z = a2 x2 y 2 y (x; y; z) = kz

4. Hallar las coordenadas del centro de masas de las laminas del numeral 3. 5. Hallar el valor promedio del campo escalar F sobre la super…cie S.

a) F (x; y; z) = x + y + z, S es la porción del plano x + y + z = 1 en el primer octante. b) F (x; y; z) = x + z, S es la porción del cilindro y 2 + z 2 = 9 entre x = 0 y x = 4. c) F (x; y; z) = y 2 ; S es la porción de la esfera x2 + y 2 + z 2 = 4 dentro del cilindro x2 + y 2 = 1 con z 0 6. Utilizando un CAS encuentre el valor promedio de un campo escalar F sobre una super…cie S.

6.3.

Integrales de super…cie de campos vectoriales

Una super…cie S de R3 se dice que es orientable, si es posible determinar en ella dos lados, el lado exterior (o positivo) y el lado interior (o negativo). Si F es un campo vectorial de R3 en R3 continuo en una super…cie orientable S parametrizada por medio de una función de un conjunto D conexo de R2 en R3 , entonces R R @ @ dS F(x; y; z) NdS = F( (u; v)) N S S @v @u donde N es un vector normal unitario exterior a S determinado por N =

@ @v @ @v

@ @u @ @u

luego R R F(x; y; z) NdS = F( (u; v)) S S

@ @ dS @v @u determina la integral de F sobre S, siempre que exista la integral de la derecha. Si la super…cie S esta de…nida en forma explicita en XY por z = G(x; y) entonces H(x; y; z) = z G(x; y) de…ne a S en forma implicita luego rH(x; y; z) N= R krH(x; y; z)k y S F(x; y; z) NdS =


6.3. INTEGRALES DE SUPERFICIE DE CAMPOS VECTORIALES

253

r 2 rH(x; y; z) 2 @F = RXY F(x; y; z(x; y)) 1 + @F (x; y) + (x; y) dA @x @y krH(x; y; z)k Nota : La integral de super…cie de un campo vectorial, tambien se denomina integral de ‡ujo de F sobre S R

Por su parte, la integral de un campo vectorial sobre una super…cie S suele interpretarse como el ‡ujo de un ‡uido que pasa a través de S. Puede imaginarse que S es una membrana porosa. El ‡ujo se puede de…nir como el volumen de ‡uido que cruza la super…cie por unidad de tiempo. 3 Propiedad 6.3.1 Si F es un campo vectorial de R3 en R3 continuo en una super…cie S orientable parametrizada por medio de una función de un conjunto conexo D de R2 en R3 , entonces (i) R Si F = [F1 ; F2 ; F3 ] entonces F(x; y; z) NdS S R R R @(z; x) @(x; y) @(y; z) dS + S F( (u; v)) dS + S F( (u; v)) dS = S F( (u; v)) @(u; v) @(u; v) @(u; v) o R tambien F(x; y; z) NdS SR R R = S F1 (x; y; z) N1 dS + S F2 (x; y; z) N2 dS + S F3 (x; y; z) N3 dS (ii) Si N = [Cos ; Cos R R ; Cos ] F(x; y; z) NdS = S (F1 Cos + F2 Cos + F3 Cos )dS S En función de los cosenos directores. Ejemplo 6.3.1 Calcule el ‡ujo de F(x; y; z) = [x; y; z] a través de la parte del plano 2x + 3y + z = 6 que se encuentra en el primer octante. La super…cies ya esta en forma implicita, por lo tanto H(x; y; z) = 2x + 3y + z = 6 [2; 3; 1] N= p 14 3

James Clerk Maxwell (Edimburgo, 13 de junio de 1831- Cambridge, Reino Unido, 5 de noviembre de 1879). Físico escocés conocido principalmente por haber desarrollado la teoría electromagnética clásica, sintetizando todas las anteriores observaciones, experimentos y leyes sobre electricidad, magnetismo y aun sobre óptica, en una teoría consistente.[1] Las ecuaciones de Maxwell demostraron que la electricidad, el magnetismo y hasta la luz, son manifestaciones del mismo fenómeno: el campo electromagnético. Desde ese momento, todas las otras leyes y ecuaciones clásicas de estas disciplinas se convirtieron en casos simpli…cados de las ecuaciones de Maxwell. Maxwell fue una de las mentes matemáticas más preclaras de su tiempo, y muchos físicos lo consideran el cientí…co del siglo XIX que más in‡uencia tuvo sobre la física del siglo XX habiendo hecho contribuciones fundamentales en la comprensión de la naturaleza. Muchos consideran que sus contribuciones a la ciencia son de la misma magnitud que las de Isaac Newton y Albert Einstein.


254

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

entonces R R R F(x; y; z) NdS = [x; y; 6 S RXY R 3 R 2 2X = 0 0 3 6dydx R3 = 0 (12 4x)dx = 12x 2x2 j30 = 36 18 = 18

2x

3y]

[2; 3; 1] p p 14dA 14

Ejercicios sección 6.3. 1. Calcule el ‡ujo de F a tráves de S, donde N es la normal unitaria que apunta hacia afuera. a) F[x; y; z] = [x; x + y; x + y + z] S es la porción del plano x + y + z = 1 que se encuentra en el primer octante. p b) F[x; y; z] = [x; y; z] S es el cono z = x2 + y 2 entre z = 0 y z = 2

c) F[x; y; z] = [x; y; z 2 ], S es el paraboloide z = x2 + y 2 acotado por el plano z=4

2. Calcule el ‡ujo de F a tráves de S, donde N es la normal unitaria que apunta hacia afuera. a) F[x; y; z] = [x; y; 0], S esta determinada por (u; v) = [2u; u + v; 1 + u 0 u 1y0 v 1 b) F[x; y; z] = zk, S esta determinada por (u; v) = (u; v) = [u + v; u con 0 u 1 y 0 v 1

v] con

v; u2 + v 2 ]

c) F[x; y; z] = yi + xj, S esta determinada por (u; v) = [3senu; 3 cos u; v] con 0 u y0 v 1 3. Calcule el ‡ujo de F a tráves de la super…cie cerradaS, donde N es la normal unitaria que apunta hacia afuera. a) F[x; y; z] = [4xy; z 2 ; yz] S es un cubo de lado 1. b) F[x; y; z] = [yz; xz; xy] S es el elipsoide x2 + 2y 2 + 3z 2 = 6 c) F[x; y; z] = [x; y; z] S es la esfera x2 + y 2 + z 2 = a2 4. Utilizando un CAS encuentre el ‡ujo F a tráves de una super…cie S:


6.4. TEOREMA DE STOKES

6.4.

255

Teorema de Stokes

En esta sección estudiaremos el teorema de Stokes4 , que es una generalización del teorema de Green en cuanto que relaciona la integral de un campo vectorial sobre una curva cerrada que es borde de una super…cie paramétrica simple con la integral de su rotacional en dicha super…cie, luego el teorema de Stokes puede considerarse como una versión del teorema de Green para una dimensión más alta. El teorema de Stokes relaciona una integral de super…cie sobre una super…cie S con una integral de línea alrededor de la curva frontera de S ( que es una curva en el espacio ). La orientación de S induce la orientación positiva de la curva frontera C. Esto signi…ca que si uno camina alrededor de C en sentido positivo entonces la super…cie siempre estará a la izquierda de uno. Si F es un campo vectorial de R3 en R3 diferenciable en un conjunto abierto entonces el rotacional de F (rotF) es igual a: i j k @ @ @ @F3 @F2 @F1 @F3 @F2 @F1 ; ; = r F(x; y; z) = @x @y @z @y @z @z @x @x @y F1 F2 F3 El rotacional mide la circulación de un campo vectorial.

R3

Ejemplo 6.4.1 Hallar el rótacional del campo vectorial F(x; y; z) = [3xy 2 + z 3 ; xyz + 1; 2x3 y + r F(x; y; z) = [2x3 + z 3 xy; 3z 2 6x2 y; yz 6xy] Propiedad 6.4.1 Si F y G son campos vectoriales de R3 en R3 diferenciables, entonces: i) r (F G)(x; y; z) = r F(x; y; z) r G(x; y; z) ii) r (kF)(x; y; z) = kr F(x; y; z), k constante iii) r (F G)(x; y; z) = (r F(x; y; z)) G(x; y; z) + F(x; y; z) (r G(x; y; z)) F (r F(x; y; z)) G(x; y; z) F(x; y; z) (r G(x; y; z)) iv) r (x; y; z) = G G2 (x; y; z) Un campo vectorial F que no posee rotacional se denomina irrotacional y r F(x; y; z) = 0 en todos los puntos (x; y; z) que está de…nido F. 4

Sir George Gabriel Stokes, primer Baronet (13 de agosto de 1819-1 de febrero de 1903) fue un matemático y físico irlandés que realizó contribuciones importantes a la dinámica de ‡uidos (incluyendo las ecuaciones de Navier-Stokes), la óptica y la física matemática (incluyendo el teorema de Stokes). Fue secretario y luego presidente de la Royal Society de Inglaterra. El trabajo de Stokes se distingue por su precisión y su sentido de la …nalidad. Incluso en problemas que en su tiempo no se consideraban susceptibles de análisis matemático, Stokes fue capaz en muchos casos de aportar soluciones que dejaron sentadas las bases para el progreso posterior. Este hecho se explica por su extraordinaria combinación de capacidad matemática y habilidad experimental.


256

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

Teorema 6.4.1 de Stokes (del rotacional). Si C es una curva regular a trozos cerrada y simple que determina la frontera de una super…cie S y sea N un vector normal a S y T un vector tangente unitario a C y si F es H un campo vectorial Rdiferenciable en una bola abierta 3 B de R que contiene a S entonces C F(x; y,z) TdS = S r F(x; y; z) NdS

Demostración. Basta demostrar que H R HC F1 (x; y,z)dx = R S r F1 (x; y; z)i NdS HC F2 (x; y,z)dy = RS r F2 (x; y; z)j NdS F (x; y,z)dz = S r F3 (x; y; z)k NdS C 3 La representación explicita de S puede ser así : z = G1 (x; y), y = G2 (x; z), x = G3 (y; z) donde G1 ; G2 y G3 son campos escalares de R2 en R uniformes, continuos y diferenciables en una región R de R2 (Proyección de S en alguno de los planos coordenados) Si consideramos a S en forma explicita como z = G1 (x; y) su representación paramétrica sería r(x; y) = [x; y; z(x; y)] @z @r @z tal que (x; y) = [0; 1; ] (x; y) = j + k @y (x; y) @y @y es un vector tangente a S y ortogonal a N , @z @z luego j + k (x; y) N = j N + k N (x; y) = 0 @y @y @z j N = k N (x; y) @yR Hallemos ahora S r F1 (x; y; z)i NdS i j k @ @ @ r F1 (x; y; z)i = @x @y @z F1 (x; y; z) 0 0 @F1 @F1 = (x; y; z)j (x; y; z)k @z @y @F1 @F1 r F1 (x; y; z)i N = (x; y; z)j (x; y; z)k N @z @y @F1 @F1 = (x; y; z)j N (x; y; z)k N @z @y


6.4. TEOREMA DE STOKES

257

@F1 @z @F1 (x; y; z)k N (x; y) (x; y; z)k N @z @y @y @F1 @z @F1 = (x; y; z) (x; y) + (x; y; z) k N @z @y @y @F1 @F1 @x @F1 @y @F1 @z (x; y; z) = (x; y; z) + (x; y; z) + (x; y; z) @y @x @y @y @y @z @y @F1 @F1 @z = (x; y; z) + (x; y; z) @y @z @y Por lo tanto R R @F1 r F1 (x; y; z)i NdS = (x; y; z)dA S R @y aplicando el teorema de Green R @F1 H (x; y; z)dA = C F1 (x; y,z)dx R @y De igual forma se demuestran las otras dos igualdades. Quedan a cargo del lector. =

Teorema 6.4.2 Si F es un campo vectorial de R3 en R3 diferenciable enH una región simplemente conexa de R3 , entonces r F(x; y; z) = 0 en S si y solamente si C F(x; y,z) Td = 0 para toda curva regular, cerrada y simple C en S Demostración. Como C es una curva regular, cerrada y simple su…ciente demostrar que H F(x; y,z) Td = 0 C Aplicando el teorema de Stokes R H r F(x; y; z) NdS = F(x; y,z) Td = 0 S C luego R r F(x; y; z) NdS = 0 S

Ejemplo 6.4.2 Comprobar elteorema de Stokes para F(x; y; z) = [ y + z; x sobre la super…cie determinada por z = 4 x2 y 2 con z 0 La curva C es el circulo x2 + y 2 = 4 cuya parametrización es (t) = [2Cost; 2Sent] con 0 t 2 y 0(t) = [ 2Sent; 2Cost] luego H F(x; y,z) Td CR 2 = 0 [ 2Sent; 2Cost; 2Cost 2Sent][ 2Sent; 2Cost; 0]dt R2 R2 = 0 (4Sen2 t + 4Cos2 t)dt = 4 0 dt = 4tj20 = 8 Ahora calculamos la integral de super…cie sobre S R r F(x; y; z) NdS S tal que i j k @ @ @ r F(x; y; z) = = [0; 0; 2] @x @y @z y+z x z x y

z; x

y]


258

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

dS =

s

@z @x

2

+

@z @y

2

+ 1 dA =

p

4x2 + 4y 2 + 1 dA

luego R R [0; 0; 2][2x; 2y; 1]dA = R 2dA R R2R2 R2 R2 2rd dr = 0 2r j20 dr = 0 4 rdr = 2 r2 j20 = 8 0 0

Ejemplo 6.4.3 Calcular la circulación del campo de velocidades de un ‡uido F(x; y; z) = [tan 1 (x2 ); 3x; e3z tan z] a lo largo de la intersección entre la esfera x2 + y 2 + z 2 = 4 con el cilindro x2 + y 2 = 1, con z > 0 z 2

1

2

x

y

Utilizando el teorema de Stokes r F(x; y; z) = [0; 0; 3]

h

x; y;

p

4

[x; y; z] [2x; 2y; 2z] [2x; 2y; 2z] = = N =p = 2 + 4y 2 + 4z 2 4 2 2 4x v ! ! u 2 2 u 2x 2y t p p dS = 1 + + dA 2 4 x2 y 2 2 4 x2 y 2 2 dA =p 4R x2 y 2 luego S r F(x; NdS = i h y; z) p x; y; 4 x2 y 2 R R 2 p = R [0; 0; 3] dA 2 4 x2 y 2 R R = R 3dA =3 Ejercicios sección 6.4. 1. Encuentre el rotacional del campo vectorial F a) F(x; y; z) = [xyz; yz; z] b) F(x; y; z) = ex senyi + ex cos yj c) F(x; y; z) = e

xyz

(i + j + k)

x2

y2

i


6.4. TEOREMA DE STOKES

259

2. Para el campo vectorial F, halle r

(r

F)

a) F(x; y; z) = xyzi b) F(x; y; z) = cos xzi

senyzk 1

c) F(x; y; z) = p

x2

+ y2 + z2

(xi + yj + zk)

3. De un ejemplo de un campo vectorial F que sea irrotacional. 4. Comprobar el teorema de Stokes para el campo vectorial F, sobre la super…cie S a) F(x; y; z) = [3y; 4z; 6x] si S es la porción del paraboloide z = 9 que se encuentra encima del plano XY

x2

y2

b) F(x; y; z) = [2xy + z; y 2 ; x 3y] si S es la super…cie acotada por 2z = x2 + y 2 y z=2 c) F(x; y; z) = [y; z; x] si S es la porción del plano x + y + z = 1 que se encuentra en el primer octante. d) F(x; y; z) = [y 3 ; x3 ; z 3 ] si S es la porción del plano x + y + z = 1 dentro del cilindro x2 + y 2 = 1 e) F(x; y; z) = [x2 ; y 2 ; z] si S es la semiesfera x2 + y 2 + z 2 = 1 con z

0

5. Utilice el teorema de Stokes para evaluar la integral dada. a)

H H

C

[xy; yz; zx]d

si C es el trángulo de vértices (1; 0; 0); (0; 1; 0) y ( 0; 0; 1).

[z 2 ; x2 ; y 2 ]d si S es la porción del paraboloide z = 4 x2 y 2 que se encuentra encima del plano XY p H 2 2 c) C [x ; z ; xyz]d si S es la semiesfera z = 1 x2 y 2 H d) C [Cosy +yCosx; Senx xSeny; xyz]d si S es la porción de super…cie z = y 2 encima del cuadrado con vértices en (0; 0; 0); (k; 0; 0); (k; k; 0) y (0; k; 0). H e) C [y z; z x; x y]d si C es la curva intersección entre el cilindro x2 +y 2 = 1 y el plano x + z = 1 b)

C

6. Calcular el trabajo realizado por el campo de fuerzas F para mover una particula a lo largo de la curva C a) F(x; y; z) = [y + z; z + x; x + y], C intersección entre el cilindro x2 + y 2 = 2y y el plano y = z b) F(x; y; z) = [y; z; x] C intersección entre la esfera x2 + y 2 + z 2 = a2 y el plano x+y+z =0


260

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

7. Calcular la integral dada cerrado.

H

C

[x2

yz; y 2

xz; z 2

xy]d

si C es cualquier camino

8. Sea C es una curva cerrada que determina la frontera de una super…cie simple S y sea F un campo H vectorial de…nido en S. Si rF es tangente a S en cada punto, demuestre que C (r F)d = 0 9. Sea C es una curva cerrada que determina la frontera de una Hsuper…cie S y sean F y G dos campos escalares de R3 en R de clase 2., demuestre que C (F rG + GrF )d = 0

10. Utilice un CAS para representar el rotacional de un campo vectorial.

6.5.

Teorema de Gauss

El teorema de Gauss5 de la divergencia, que puede verse como una versión tridimensional del teorema de Green, al relacionar la integral de un campo vectorial en una super…cie cerrada que es borde de un sólido tridimensional con la integral de su divergencia en el interior de dicho sólido. Si F es un campo vectorial de R3 en R3 diferenciable en un conjunto abierto entonces la divergencia de F (div F) es igual a: @F1 (x; y; z) @F2 (x; y; z) @F3 (x; y; z) + + r F(x; y; z) = @x @y @z

R3

Ejemplo 6.5.1 Hallar el rótacional del campo vectorial F(x; y; z) = [3xy 2 + z 3 ; xyz + 1; 2x3 y + yz 3 ] r F(x; y; z) = 3y 2 + xz + 3yz 2 Propiedad 6.5.1 Si F y G son campos vectoriales de R3 en R3 diferenciables, entonces: i) r (F G)(x; y; z) = r F(x; y; z) r G(x; y; z) 5

Johann Carl Friedrich Gauss (30 de abril de 1777 – 23 de febrero de 1855, s. XIX), fue un matemático, astrónomo y físico alemán que contribuyó signi…cativamente en muchos campos, incluida la teoría de números, el análisis matemático, la geometría diferencial, la geodesia, el magnetismo y la óptica. Considerado .el príncipe de las matemáticas .el matemático más grande desde la antigüedad", Gauss ha tenido una in‡uencia notable en muchos campos de la matemática y de la ciencia, y es considerado uno de los matemáticos que más in‡uencia ha tenido en la historia. Fue de los primeros en extender el concepto de divisibilidad a otros conjuntos. Gauss fue un niño prodigio de quien existen muchas anécdotas acerca de su asombrosa precocidad siendo apenas un infante, e hizo sus primeros grandes descubrimientos mientras era apenas un adolescente. Completó su magnum opus, Disquisitiones Arithmeticae a los veintiún años (1798), aunque no sería publicado hasta 1801. Un trabajo que fue fundamental para que la teoría de los números se consolidara y ha moldeado esta área hasta los días presentes 2


6.5. TEOREMA DE GAUSS

261

ii) r (kF)(x; y; z) = kr F(x; y; z), k constante iii) r (F G)(x; y; z) = (r F(x; y; z)) G(x; y; z) + F(x; y; z) (r G(x; y; z)) F (r F(x; y; z)) G(x; y; z) F(x; y; z) (r G(x; y; z)) iv) r (x; y; z) = G G2 (x; y; z) Un campo vectorial F que no posee divergencia se denomina solenoidal y r F(x; y; z) = 0 en todos los puntos (x; y; z) que está de…nido F. Teorema 6.5.1 de Gauss (Divergencia). Si V es un sólido de R3 acotado por una super…cie cerrada orientable S y sea N un vector normal a S y si FR es un campoR vectorial diferenciable en una bola abierta B de R3 que contiene S, entonces S F NdS = R r F(x; y; z)dV

Demostración. Como F(x; y; z) = [F1 (x; y; z); F2 (x; y; z); F3 (x; y; z)] = F1 (x; y; z)i + F2 (x; y; z)j + F3 (x; y; z)k @F2 @F3 @F1 (x; y; z) + (x; y; z) + (x; y; z) y r F(x; y; z) = @x @y @z Basta demostrar que R R R R @F1 F (x; y; z)i NdS = (x; y; z)dV S 1 R @x R R R R @F2 F (x; y; z)j NdS = (x; y; z)dV 2 S R @y R R R R @F3 (x; y; z)dV F (x; y; z)k NdS = 3 S R @z Dividimos S en 2 super…cies S1 y S2 cuyas ecucaciones explicitas son z1 = G1 (x; y) y z2 = G2 (x; y) Sea R la proyección de S en el plano XY Entonces R R R @F1 R R G2 (x;y) @F1 (x; y; z)dV = (x; y; z)dz dA R R G1 (x;y) @x @x R = R (F1 (x; y; G2 (x; y) F1 (x; y; G2 (x; y)) dA Para S2 dA = k N2 dS2


262

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

y para S1 dA = k N1 dS1 Luego R (F (x; y; G2 (x; y) F1 (x; y; RR 1 R G2 (x; y)) dA = S2 F1 (x; y; z)k N2 dS2 + S1 F1 (x; y; z)k N1 dS1 R = S F1 (x; y; z)k NdS De igual forma se demuestran las otras dos igualdades. Quedan a cargo del lector Ejemplo 6.5.2 Comprobar el teorema de Gauss para F(x; y; z) = [x + z; y + z; x + y] sobre el sólido acotado por 0 x2 + y 2 1 y 0 x 2 El sólido R es un cilindro tal que en coordendas cilindricas 0 r 10 2 0 x 2 y r F(x; y; z) = 2 entonces R r F(x; y; z)dV RR R R2R2 R2R2 2 2 R1 = 0 0 0 2rdrd dx = 0 0 r2 j10 d dx = 0 0 d dx R2 = 0 2 dx = 4 Ahora calculamos las integrales de super…cie sobre R; tales que S 1 : x = 0 S2 : x = 2 S3 : y 2 + z 2 = 1 (i) para S1 N1 = [ 1; 0; 0] y dS1 = dydz luego R R R F N dS = R ( x z)dydz SR R 1 R1R2 = R zdydz = 0 0 r2 Cos d dr R R1 2 1 = 0 r Sen j20 dr = 0 0dr = 0 (ii) para S2 N2 = [1; 0; 0] y dS2 = dydz luego R R R R F N2 dS = R (x + z)dydz S2 R R R1R2 = R (x + 2)dydz = 0 0 (r2 Cos + 2r)d dr R1 R1 = 0 (r2 Sen + 2r )j20 dr = 0 4 rdr = 2 r2 j10 = 2 p 1 ademas si z = 1 y 2 ; S = p dydx 1 y2 luego R R R R 2y 2 + 4yz + 2xy + 2yz 1 p p F N dS = 2 dxdy 3 S3 R 2 + 4z 2 2 4y 1 y ! R R 2y 2 + 2xy p =2 R + 4y dxdy 1 y2 ! R 1 R 2 2y 2 + 2xy p =2 1 0 + 4y dxdy 1 y2


6.5. TEOREMA DE GAUSS

263

! 2y 2 x + x2 y p =2 1 + 4xy j21 dy 2 1 y ! R 1 4y 2 + 4y =2 1 p + 8y dy 1 y2 R =2 4Sen2 + 4Sen + 8Sen Cos d =2 =2 Cos R =2 (4Sen2 + 4Sen + 8Sen Cos ) d =2 =2 R1

= 2 (2 + Sen(2 )

Cos + 4Sen2 ) j

=2 =2

+4+ 4 =2 =2 2 2 Por R lo tanto F NdS = 0 + 2 + 2 = 4 S Ejercicios secci贸n 6.5. 1. Encuentre la divergencia del campo vectorial F a) F(x; y; z) = [xyz; yz; z] b) F(x; y; z) = ex senyi + ex cos yj c) F(x; y; z) = e

xyz

(i + j + k)

2. Para el campo escalar F encuentre el Laplaciano. a) F (x; y; z) = e

x 2y 3z

b) F (x; y; z) = xseny + y cos z c) F (x; y; z) = ln x + x ln y + xy ln z 3. De un ejemplo de un campo vectorial F que sea solenoidal. 4. Comprobar el teorema de Gauss para el campo vectorial F, sobre el s贸lido R a) F(x; y; z) = [2x; 2y; z 2 ] si R es el cilindro x2 + y 2 = 1 ;

1

z

1.

b) F(x; y; z) = [xz; yz; 3z 2 ] si R es el paraboloide z = x2 + y 2 y z = 1 c) F(x; y; z) = [2xy + z; y 2 ; x 3y] si R es el s贸lido acotado por el plano 2x + 2y + z = 6 y los planos coordenados. d) F(x; y; z) = [x; y; z 1] si R es la semiesfera x2 +y 2 +(z 1)2 = 9 con 1 e) F(x; y; z) = [x2 ; y 2 ; z 2 ] si R es un cubo de lado 1

z

4


264

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

5. Utilice el teorema de Gauss para hallar el ‡ujo F a través de la super…cie del sólido dado R. a) F(x; y; z) = [2x; 3y; 4z] si R es el tetraedro de vértices (1; 0; 0); (0; 2; 0) y (0; 0; 3) b) F(x; y; z) = [x3 ; y 3 ; z 3 ] si R es la esfera x2 + y 2 + z 2 = 1 c) F(x; y; z) = [ xz; yz; z 2 ] si R es el elipsoide 2

x2 a2

+

y2 b2

+

z2 c2

=1

2

d) F(x; y; z) = [xy ; yz; zx ] si R es el sólido acotado por 1 1 z 3

x2 + y 2

4 y

e) F(x; y; z) = [x3 ; y 3 ; z 3 ] si R es el sólido acotado superiomente por la esfera p 2 2 2 2 2 x + y + z = 16 e inferiormente por el cono z = x + y

2 6. SeanR F(x; y; z) = [2x; R 3y; 5z + 6x] y G(x; y; z) = [3x + 4z ; 2y + 5x; 5z] demuestre que S F NdS = S G NdS si S es cualquier super…cie cerrada.

7. Demuestre R que si F es un campo vectorial constante y S es una super…cie cerrada entonces S F NdS = 0 R 8. Calcular la integral de super…cie S [xy 2 ; yz 2 ; zx2 ]dS siendo S la región acotada por los cilindros x2 + y 2 = 1 ; x2 + z 2 = 1 R 9. Comprobar que S [x; y; z]dS = 3V donde V es el volumen del sólido acotado por la super…cie cerrada S. 10. Utilice un CAS para representar la divergencia de un campo vectorial. Ejercicios de repaso del capitulo 6 PREGUNTAS DE VERDADERO-FALSO 1. La parametrización de una super…cie es única 2. El producto vectorial fundamental es un gradiente 3. Una super…cie es simple si no se corta a si misma 4. Para calcular una integral de super…cie esta se debe parametrizar 5. Si una super…cie es cerrada, determina un volumen 6. Una super…cie orientable posee normales exteriores e interiores 7. La integral de super…cie de un campo escalar se denomina ‡ujo 8. El teroema de Stokes no es aplicable en el plano


6.5. TEOREMA DE GAUSS

265

9. El teorema de Gauss es solamente aplicable sobre sólidos. 10. La integral de ‡ujo a traves de un sólido se puede calcular aplicando el teorema de Gauss. PREGUNTA DE SELECCIÓN MULTIPLE CON UNICA RESPUESTA 1. Una super…cie S esta parametrizada por medio de (u; v) = [cos v; 2senv; u] entonces A. S es un paraboloide un elipsoide

B. S es un cilindro

C. S es un hiperboloide.

D. S es

2. Una super…cie S esta parametrizada por medio de (u; v) = [2 cos v; 3senv; u] entonces A. [ 2senv; 3 cos v; 0] es normal a S B. [0; 0; 1]es tangente a S es tangente a S D. [2senv; 3 cos v; 0] es normal a S

C. [ 3 cos v; 2senv; 0]

3. La masa del helicoide cuya ecuación vectorial es (u; v) = p [cos v; usenv; v] con 0 u 1 y 0 v 2 y cuya densidad en cada punto es = x2 + y 2 , es igual a: p A. 4 2 + 2

B.

! p 4 2+2 3

C.

p 4 2 3

2

4. El ‡ujo del campo vectorial F(x; y; z) = xzi x2 y 2 z 2 + 2 + 2 = 1 es igual a: a2 b c A. ab

B. bc

C. 0

5. El ‡ujo máximo de F(x; y; z) = [ x2 do de aristas a, b y c, es igual a: A. 27

B. –27

C. 30

!

p D. 4 2

2

yzj + z 2 k a través del elipsoide

D. abc 4xy; 6yz; 12z]hacia el exterior de un paralelepípe-

D. 7

R 6. El valor de la integral de línea C ydx + zdy + xdz si C es la curva intersección entre las super…cies x + y = 2 y x2 + y 2 + z 2 = 2(x + y) es igual a: p p A. 1 B.2 2 C. 1 D. 2 2 7. Sean F un campo escalar y F un campo vectorial diferenciables, determine cual de las siguientes expresiones tiene sentido. A. r(rF )

B. r (r F)

C. r

(r

F)

D. r (rF )


266

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

R 8. La integral de lìnea C 2zdx + xdy + y 2 dz, donde C es el borde de la super…cie z = 4 x2 y 2 para z 0, es equivalente a: R R R R R R 2 B. S [2z; x; y 2 ] [2x; 2y; 1] dS C. S [2y; 2; 1] [2x; 2y; 1] dS R RA. S [2z; x; y ] dS [2y; 2; 1] [2; 2; 1] dS S

D.

PREGUNTAS DE SELECCIÓN MÚLTIPLE CON MÚLTIPLE RESPUESTA Si 1 y 2 son correctas marque A Si 2 y 3 son correctas marque B Si 3 y 4 son correctas marque C Si 2 y 4 son correctas marque D Si 1 y 3 son correctas marque EMultiple

1. Una super…cie S esta parametrizada por medio de (u; v) = [cos vsenu; senvsenu; cos u] con 0 u y 0 v 2 entonces. 1. S es un elipsoide 2. [cos v cos u; senv cos u; senu] es tangente a S 3. [sen2 u cos v; sen2 usenv; senu cos u] es normal a S. 4. (u; ) es un círculo. A. B. C. D. E. 2. Si S1 y S2 son super…cies simples.entonces: A. S1 [ S2 es simple. simple.

B. S1 \ S2 es simple

C. S1 es simple

D. S1

S2 es

3. Si F(x; y; z) = [ex seny; ex cos y; z] entonces 1. OF(x; y; z) = [ex seny; ex seny; 1] 3. O F(x; y; z) = [2ex cos y; 0; 0] A. B. C.

2. O F(x; y; z) = ex seny 4. O F(x; y; z) = [0; 0; 0] D. E.

ex seny + 1

4. Si F es un campo vectorial de R3 en R3 diferenciable, entonces 1. divF = T raza(Jacobiana(F))

2.div (rotF) = 0

3.rot (divF) = 0

4.rot (rotF) =

0 A.

B.

C.

D.

E.

5. Un solidó esta acotado por 0 x 1, 0 y 1y 0 z G(x; y), donde z = G(x; y)es una super…cie suave arbitraria desconocida. Suponga que el ‡ujo hacia fuera de F(x; y; z) = [x; 2y; z + 3] a través del lado que se encuentra en el plano y = 1es igual a 3 y a través del lado que se encuentra en el plano x = 1es igual a 1, entonces a través de: 1. El lado que se encuentra en el plano x = 0 es igual a –1 2. El lado que se encuentra en el plano y = 0 es igual a 3 3. El lado que se encuentra en el plano z = 0 es igual a –3 4. La super…cie z = G(x; y) es igual a 5 A. B. C. D. E.


6.5. TEOREMA DE GAUSS

267

6. Sean S1 el hemisferio superior de la esfera x2 +y 2 +z 2 = 4, S2 la porción del paraboloide z = x2 + y 2 4que se encuentra debajo del plano xy, N1 y N2 las normales exteriores a S1 y S2 respectivamente, y F(x; y; z) = [x; y; z]un campo vectorial, se cumple que: R R R R R R R R 1. S1 F N1 ds = S2 F N2 ds 2. S1 F N1 ds = S2 F N2 ds R R R R R R S 3. S1 F N1 ds = V olumen(S) si S = S1 S2 4. S1 F N1 ds < S2 F N2 ds A. B. C. D. E. PREGUNTAS ABIERTAS 1. Demuestre que F (x; y) = jxj + jyj no es una super…cie simple. 2. Determine los puntos de la super…cie r(u; v) = [u2 + v 2 ; u + 3v; 5v]donde el plano tangente es paralelo al plano 5x 6y + 2z = 7 3. Si r(u; v) = [u+v; u2 +v 2 ; u3 +v 3 ] halle el producto vectorial fundamental de r(u; v) y @ @ determine los puntos (u; v) para los cuales y son linealmente independientes. @u @v 4. Hallar el área de la super…cie común a los cilindros x2 + y 2 = a2 y x2 + z 2 = a2 5. Si S es una esfera de radio a, determine el área de la porción de esfera que se a a encuentra entre los planos z = yz= 2 4

6. Una rampa en forma de espiral esta determinada por la ecuación r(u; v) = [ucosv; usenv; cv con a u b y 0 v 2 y c es un parametro que determina la pendiente de la rampa. Determinar el área de la super…cie de esta rampa. R 7. Calcular la integral de super…cie S F (x; y; z)dS, si S es la porción del paraboloide z = 2 (x2 + y 2 ) sobre el plano xy ; y: a) F (x; y; z) = 1 b) F (x; y; z) = x2 + y 2 c) F (x; y; z) = 3z 8. Hallar el centro de masas depla super…cie esferica x2 + y 2 + z 2 = a2 que se encuentra dentro del cono zT an = x2 + y 2 (0 < < 2 )

9. Si S es la super…cie determinada por el triángulo de vérticesR (1; 0; 0) ; (0; 1; 0) y (0; 0; 1), y F(x; y; z) = [x; y; z] :Calcular la integral de super…cie S F NdS utilizando a) La representación vectorial r(u; v) = [u + v; u

v; 1

2u]

b) Una representación explicita de la forma z = F (x; y) 10. Si S es una super…cie con frontera C y F esR un campo vectorial tal que O tangente en cada punto de S demuestre que C F d = 0

F es


268

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE

@2F @2F 11. Si F es un campo escalar de…nido en una bola abierta B de R tal que + + @x2 @y 2 R R @2F = 0 en B demuestre que OF Nds = 0 donde S es la frontera de B. S @z 2 ! ! ! 12. Calcule el ‡uo del campo F (x; y; z) = x i + y j z k a través de la región común a las esferas x2 + y 2 + z 2 = 1 y x2 + y 2 + (z 1)2 = 1. 3

13. Calcule el ‡ujo del campo F(x; y; z) =

xi + yj + zk a travès del elipsoide 4x2 + (x2 + y 2 + z 2 )3=2

9y 2 + 16z 2 = 36 14. Compruebe el teorema de Stokes para F(x; y; z) = [x + 2y; 3x + z; x + y + z], si S es la porción de cilindro x2 + y 2 = 4, 1 z 1 15. Veri…car el teorema de Stokes para F(x; y; z) = [y + z; xz; y 2 ], si S es la porción del primer octante acotada por 2x + z = 6 y y = 2 , que no queda: a) En el plano XY b) En el plano Y = 2 c) En el plano 2x + z = 6 2 16. Un campo escalar F tiene R Rla propiedad kOF k = 4F y O (F OF ) = 10F . Calcular la integral de super…cie S OF Nds donde S es la super…cie de la esfera unitaria con centro en el origen y N es un vector normal unitario exterior a S R 17. Si F es constante, demuestre que S F Nd = 0 para cualquier super…cie S suave y cerrada. R R 18. Calcular la integral de super…cie S xdydz + ydzdx + zdxdy si S es la super…cie acotada por el cilindro x2 + y 2 = 9 y los planos z = 0 y z = 3

a) Directamente b) Utilizando el teorema de Gauss 19. Calcular la integral de super…cie de arista 1.

R R S

4xzdydz

y 2 dzdx + yzdxdy si S es un cubo

a) Directamente b) Aplicando el teorema de Gauss 20. Si S es una super…cie cerrada que encierra un volumen V y F(x; y; z) =[ax; by; cz] R R demostrar que S F NdS = (a + b + c)V


6.5. TEOREMA DE GAUSS

269

Problemas

1. La tienda de un indio esta hecha de una tela impermeable con forma conica de altura 6 m y base circular de radio 2 m, determine la cantidad de material que se empleo en la elaboraciòn de la tienda. p 2. La punta de un lápiz es el resultado de la intersección del cono z = 3x2 + 3y 2 con un prisma hexagonal regular de lado a, de manera que el cono y el prisma tiene el mismo eje. Hallar el área de la super…cie cónica de dicha punta sabiendo que la sexta parte proyecta sobre un triángulo equilátero tal como se muestra en la

…gura. 3. Una catedral tiene una cúpula cuya forma es la de un paraboloide de revolución con ecuación 4z = 64 x2 y 2 se sabe que un pintor cobra por mano de obra $2000 por metro cuadrado, mientras que el bote de pintura que rinde para 40m2 cuesta $9000.

a) Cual es el área de la cúpula b) Cual es el costo total por pintar la cúpula.

4. La super…cie de una montaña responde a la ecuación x2 + y 2 + z = 4R2 Sobre una de sus laderas se construye un restaurante cilíndrico, de radio R, según muestra la …gura. La temperatura viene dada por T (x; y; z) = 3x2 + (y R)2 + 16z 2 . De…namos la función densidad de ‡ujo de calor V como V = krT , donde k es una constante que depende de los materiales. Determinar el ‡ujo de V a través de la super…cie de contacto entre el restaurante y la montaña. (La respuesta dependerá de R y de k).


270

CAPÍTULO 6. INTEGRALES DE SUPERFICIE z

y x

5. Un globo tiene la forma de una esfera truncada de radio 4, con truncamiento circular de radio 1. Si los gases calientes se escapan a través de la super…cie porosa del globo según el campo de velocidades V (x; y; z) = r (x; y; z) donde (x; y; z) = ! ! y i + x j . Calcular el ‡ujo de los gases a través de la super…cie del globo.


APÉNDICE A Apendice

271


272

APÉNDICE A. APENDICE


Afterword

273

Libro Calculo Vectorial  

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