Prefacio, p.vii-xvi
Apéndice 1, Introducción matemática, p.A-1
Apéndice 2, Números complejos, p.A-9
Apéndice 3, El error numérico en los cálculos y la complejidad computacional, p.A-19
Apéndice 4, Eliminación gaussiana con pivoteo, p.A-28
Apéndice 5, Utilización de Matlab, p.A-35
Respuestas a los problemas impares, p.A-39
Índice analítico, p.I-1-I-6
Notas pie de página
Traducido de la quinta edición en inglés de Elementary linear algebra with applications
Revisión técnica: Fernando Piña Soto

Bibliografía pie de página

1. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Y MATRICES, p.1 – 1.1 Introducción – 1.2 Dos ecuaciones lineales con dos incógnitas – 1.3 m ecuaciones con n incógnitas: eliminación de Gauss-Jordan y gaussiana - Semblanza de… Carl Friedrich Gauss – Introducción a MATLAB – 1.4 Sistemas de ecuaciones homogéneos – 1.5 Vectores y matrices – Semblanza de… William Rowan Hamilton – 1.6 Productos vectorial y matricial – Semblanza de… Arthur Cayley y el álgebra de matrices – 1.7 Matrices y sistemas de ecuaciones lineales – 1.8 Inversa de una matriz cuadrada – 1.9 Transpuesta de una matriz – 1.10 Matrices elementales y matrices inversas – 1.11 Factorizaciones LU de una matriz – 1.12 Teoría de gráficas: una aplicación de matrices – Resumen – Ejercicio de repaso – 2. DETERMINACIONES, p.172 – 2.1 Definiciones – 2.2 Propiedad de los determinantes – 2.3 Demostraciones de tres teoremas importantes y algo de historia Semblanza de… Breve historia de los determinantes - 2.4 Determinantes e inversas – 2.5 Regla de Cramer (opcional) – Resumen – Ejercicios de repaso – 3. VECTORES EN R2 Y R3, p.227 - 3.1 Vectores en el plano – 3.2 El producto escalar y proyecciones en R2 – 3.3 Vectores en el espacio – 3.4 Producto cruz de dos vectores – Semblanza de… Josiah Willard Gibbs y los orígenes del análisis vectorial – 3.5 Rectas y planos en el espacio – Resumen – Ejercicios de repaso – 4. ESPACIOS VECTORIALES, p.291 – 4.1 Introducción – 4.2 Definición y propiedades básicas – 4.3 Subespacios – 4.4 Combinación lineal y espacio generado – 4.5 Independencia lineal – 4.6 Bases y dimensión – 4.7 Rango, nulidad, espacio de los renglones y espacio de las columnas de una matriz – 4.8 Cambio de base – 4.9 Bases ortonormales y proyecciones en Rn – 4.10 Aproximación mediante mínimos cuadrados – 4.11 Espacios con producto interno y proyecciones – 4.12 Fundamento de la teoría de los espacios vectoriales: existencia de una base (opcional) – Resumen – Ejercicios de repaso – 5. TRANSFORMACIONES LINEALES, p.465 – 5.1 Definiciones y ejemplos – 5.2 Propiedades de las transformaciones lineales: imagen y núcleo – 5.3 Representación matricial de una transformación lineal – 5.4 Isomorfismos – 5.5 Isometrías - Resumen – Ejercicios de repaso – 6. VALORES CARACTERÍSTICOS, VECTORES CARACTERÍSTICOS Y FORMAS CANÓNICAS, p.533 – 6.1 Eigenvalores y eigenvectores - 6.2 Un modelo de crecimiento de la población (opcional) – 6.3 Matrices semejantes y diagonalización - 6.4 Matrices simétricas y diagonalización ortogonal – 6.5 Formas cuadráticas y secciones cónicas – 6.6 Forma canónica de Jordan - 6.7 Una aplicación importante: forma matricial de ecuaciones diferenciales - 6.8 Una perspectiva diferente: teoremas de Cayley-Hamilton y de Gershgoin - Resumen – Ejercicios de repaso – APÉNDICE 1 – Introducción matemática, p.A-1 – Introducción matemática - APÉNDICE 2 – Números complejos, p.A-9 – APÉNDICE 3 – El error numérico en los cálculos y la complejidad computacional, p.A-19 - APÉNDICE 4 – Eliminación gaussiana con pivoteo, p.A-28 - APÉNDICE 5 – Uso de MATLAB, p.A-35 – Respuestas de los problemas impares, p.A-35 - Índice, p.I-1 -

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