Calculadora de Diagonalización de Matrices
Diagonaliza una matriz cuadrada calculando valores propios, vectores propios y la descomposición A = PDP⁻¹. Soporta matrices de 2×2 a 5×5 con soluciones paso a paso y polinomio característico.
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Calculadora de Diagonalización de Matrices
La Calculadora de Diagonalización de Matrices descompone cualquier matriz cuadrada en la forma A = PDP⁻¹, donde D es una matriz diagonal de autovalores y P es la matriz de autovectores. Ingrese una matriz de 2×2 a 5×5 y obtenga la factorización completa con soluciones paso a paso, polinomio característico, análisis de multiplicidad algebraica y geométrica, y animación interactiva de la descomposición.
¿Qué es la diagonalización de matrices?
La diagonalización de matrices es el proceso de encontrar las matrices P y D tales que:
$$A = PDP^{-1}$$
donde D es una matriz diagonal cuyas entradas son los autovalores de A, y P es una matriz invertible cuyas columnas son los autovectores correspondientes. Equivalentemente, \(D = P^{-1}AP\), lo que significa que D es semejante a A.
Cómo diagonalizar una matriz
Paso 1. Seleccione el tamaño de la matriz (2×2 a 5×5) e ingrese los valores en la cuadrícula. También puede hacer clic en un ejemplo rápido para cargar una matriz preestablecida para probar.
Paso 2. Haga clic en Diagonalizar Matriz. La calculadora calcula el polinomio característico det(A − λI) y encuentra sus raíces (autovalores).
Paso 3. Para cada autovalor, la herramienta resuelve (A − λI)x = 0 para encontrar los autovectores, y verifica la multiplicidad algebraica frente a la geométrica para determinar si la matriz es diagonalizable.
Paso 4. Si es diagonalizable, la calculadora construye P (autovectores como columnas), D (autovalores en la diagonal) y P⁻¹, luego verifica que PDP⁻¹ = A.
Paso 5. Explore la descomposición animada para visualizar cómo A se factoriza en P × D × P⁻¹, y recorra la solución completa utilizando los controles de navegación.
¿Cuándo es diagonalizable una matriz?
| Condición | ¿Diagonalizable? | Ejemplo |
|---|---|---|
| n autovalores reales distintos | Siempre sí | \(\begin{pmatrix}2&1\\0&3\end{pmatrix}\) → λ = 2, 3 |
| Matriz simétrica (A = Aᵀ) | Siempre sí (λ reales) | El teorema espectral garantiza la diagonalización ortogonal |
| λ repetido con MA = MG | Sí | \(\begin{pmatrix}5&0\\0&5\end{pmatrix}\) → λ = 5 (MA=2, MG=2) |
| λ repetido con MA > MG | No | \(\begin{pmatrix}1&1\\0&1\end{pmatrix}\) → λ = 1 (MA=2, MG=1) |
| Autovalores complejos | Sobre ℂ: verificar MA = MG | \(\begin{pmatrix}0&-1\\1&0\end{pmatrix}\) → λ = ±i |
Multiplicidad Algebraica vs. Geométrica
Para cada autovalor λ:
• Multiplicidad algebraica (MA): el número de veces que λ aparece como raíz del polinomio característico det(A − λI) = 0.
• Multiplicidad geométrica (MG): la dimensión del espacio propio ker(A − λI), es decir, el número de autovectores linealmente independientes.
Una matriz es diagonalizable si y solo si MG = MA para cada autovalor. La condición 1 ≤ MG ≤ MA siempre se cumple.
Por qué es importante la diagonalización
Diagonalización vs. Otras Descomposiciones
| Descomposición | Forma | Requisito |
|---|---|---|
| Eigendecomposition (esta herramienta) | A = PDP⁻¹ | n autovectores independientes |
| Espectral (simétrica) | A = QΛQᵀ | A = Aᵀ (Q ortogonal) |
| Forma Normal de Jordan | A = PJP⁻¹ | Cualquier matriz cuadrada |
| SVD | A = UΣVᵀ | Cualquier matriz (incluso no cuadrada) |
| Descomposición LU | A = LU | Cuadrada, con condiciones |
Preguntas Frecuentes
¿Qué significa diagonalizar una matriz?
Diagonalizar una matriz A significa encontrar una matriz invertible P y una matriz diagonal D tales que A = PDP⁻¹. Las entradas diagonales de D son los autovalores, y las columnas de P son los autovectores correspondientes.
¿Cuándo es diagonalizable una matriz?
Una matriz es diagonalizable si y solo si, para cada autovalor, la multiplicidad geométrica es igual a la multiplicidad algebraica. Equivalentemente, debe haber n autovectores linealmente independientes para una matriz de n×n. Todas las matrices reales simétricas y todas las matrices con n autovalores distintos son diagonalizables.
¿Cuál es la diferencia entre multiplicidad algebraica y geométrica?
La multiplicidad algebraica es cuántas veces aparece un autovalor como raíz del polinomio característico. La multiplicidad geométrica es la dimensión del espacio propio, es decir, el número de autovectores linealmente independientes para ese autovalor. Una matriz es diagonalizable precisamente cuando estas dos cantidades son iguales para cada autovalor.
¿Se puede diagonalizar una matriz con autovalores complejos?
Sí, una matriz con autovalores complejos aún puede diagonalizarse sobre los números complejos, siempre que la multiplicidad geométrica sea igual a la multiplicidad algebraica para cada autovalor. Las matrices P y D resultantes contendrán entradas complejas.
¿Cuáles son las aplicaciones de la diagonalización de matrices?
La diagonalización de matrices se utiliza para calcular potencias de matrices de manera eficiente (A^k = PD^kP⁻¹), resolver sistemas de ecuaciones diferenciales, analizar cadenas de Markov y el comportamiento del estado estacionario, realizar análisis de componentes principales en estadística y comprender transformaciones lineales en física e ingeniería.
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"Calculadora de Diagonalización de Matrices" en https://MiniWebtool.com/es/calculadora-de-diagonalizacion-de-matrices/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
por el equipo de MiniWebtool. Actualizado: 2026-04-12
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