Una ecuación cúbica es solucionable si de alguna manera puede reducirse a una ecuación de segundo grado. Para ver por qué esto es así, haga lo mismo para una ecuación cuadrática:
[matemáticas] \ begin {ecation} ax ^ 2 + bx + c = 0 \ end {ecation} [/ math]
Deseamos convertirlo a una ecuación lineal : [matemáticas] y + d = 0 [/ matemáticas].
Sin mucho ruido tenemos [matemáticas] y = (x + b / 2a) ^ 2 [/ matemáticas] y [matemáticas] d = – (b ^ 2 / 4a ^ 2 – c / a) [/ matemáticas]
Para hacer lo mismo con la ecuación cúbica, mostraré cómo reducirla a una ecuación de segundo grado, con la ayuda de Lagrange y algo de álgebra lineal.
Consideraremos la ecuación cúbica monic sin ninguna pérdida de generalidad:
[matemática] \ begin {ecuación} x ^ 3 + ax ^ 2 + bx + c = 0 \ end {ecuación} [/ matemática]
Si [matemática] \ {x_1, x_2, x_3 \} [/ matemática] son las raíces de la ecuación, entonces tenemos:
[matemáticas] (x – x_1) (x – x_2) (x – x_3) = 0 [/ matemáticas], y cortesía de Vieta tenemos:
- Traté de crear una función / ecuación o algo así sobre una peculiaridad de los pronósticos del tiempo, pero no pude. ¿Alguien puede ayudarme?
- ¿Cuál es la desviación máxima para una viga en forma de Z?
- No entiendo la última parte de este problema matemático. ¿Cómo se te ocurre la ecuación descrita en rojo a continuación?
- Cómo encontrar xey en esta ecuación: X ^ x + y ^ y = 31 x ^ y + y ^ x = 17
- ¿Existe una directriz general para resolver alguna ecuación matemática?
[matemáticas] \ begin {array} {rcl} (x_1 + x_2 + x_3) & = & -a \\ (x_1.x_2 + x_2.x_3 + x_3.x_1) & = & b \\ (x_1.x_2.x_3 ) & = & -c \ end {array} [/ math]
Inspirado por Lagrange, no intentaremos trabajar en [matemáticas] \ {x_1, x_2, x_3 \} [/ matemáticas] directamente, sino que miraremos [matemáticas] \ {y_1, y_2, y_3 \} [/ matemáticas] cuyo DFT ( Transformada discreta de Fourier ) es la raíz original de la ecuación:
[matemáticas] \ begin {array} {rcl} x_1 & = & y_1 & + & y_2 & + & y_3 \\ x_2 & = & y_1 & + & w.y_2 & + & w ^ 2.y_3 \\ x_3 & = & y_1 & + & w ^ 2.y_2 & + & w.y_3 \ end {array} [/ math]
O más convenientemente, cuando se escribe en forma matricial:
[matemática] \ begin {bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \ end {bmatrix} [/ math]
Aquí [matemáticas] 1, w, w ^ 2 [/ matemáticas] son las terceras raíces de la unidad y satisfacen la ecuación [matemáticas] z ^ 3 – 1 = (z-1) (z ^ 2 + z + 1) = 0 [/ matemáticas]. Por lo tanto, [matemáticas] (1 + w + w ^ 2) = 0; w ^ 3 = 1 [/ matemáticas]. Por lo tanto, [math] x_1 + x_2 + x_3 = 3.y_1 = -a \ implica y_1 = – (a / 3) [/ math].
Antes de continuar, déjame mostrarte la belleza de la simetría .
[matemáticas] \ begin {bmatrix} x_1 \\ w.x_2 \\ w ^ 2.x_3 \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} y_3 \\ y_1 \\ y_2 \ end {bmatrix} [/ math]
Y otro más:
[matemáticas] \ begin {bmatrix} x_1 \\ w ^ 2.x_2 \\ w.x_3 \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} y_2 \\ y_3 \\ y_1 \ end {bmatrix} [/ math]
Descubrimos una forma de permutar [matemáticas] \ {y_1, y_2, y_3 \} [/ matemáticas]. Veremos cómo esto hace que resolver las raíces de la diversión cúbica.
Ahora tenemos que encontrar [matemáticas] y_2, y_3 [/ matemáticas]. Trabajando en la segunda ecuación para Vieta: [matemáticas] \ begin {bmatrix} (x_1.x_2 + x_2.x_3 + x_3.x_1) \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} x_1 & x_2 & x_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x_2 \\ x_3 \\ x_1 \ end {bmatrix} = b [/ math]
Esto nos da la siguiente ecuación:
[matemática] \ begin {bmatrix} y_1 & y_2 & y_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \ end {bmatrix } \ begin {bmatrix} 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \\ 1 & 1 & 1 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \ end {bmatrix } = b [/ matemáticas]
Llevándolo más allá:
[matemática] \ begin {bmatrix} y_1 & y_2 & y_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} 3 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 3w ^ 2 \\ 0 & 3w & 0 \ end {bmatrix} \ \ begin {bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \ end {bmatrix} = b [/ math]
Entonces nosotros tenemos:
[matemáticas] \ begin {bmatrix} y_1 & y_2 & y_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} 3.y_1 \\ 3w ^ 2.y_3 \\ 3w.y_2 \ end {bmatrix} = b [/ math]
Esto nos da:
[matemáticas] \ begin {ecation} 3 (y_1 ^ 2 + (w + w ^ 2) y_2y_3) = b \ end {ecuación} [/ math]
Lo anterior producirá la siguiente ecuación:
[matemáticas] 3 (y_1 ^ 2 -y_2.y_3) = b [/ matemáticas], como [matemáticas] 1+ w + w ^ 2 = 0 [/ matemáticas].
Obtenemos la siguiente relación:
[matemáticas] \ begin {ecation} y_2y_3 = ((a / 3) ^ 2 – (b / 3)) = A \ end {ecuación} [/ math]
Necesitamos otra ecuación relacionada con [math] {y_2, y_3} [/ math] para determinar de forma única las variables.
La última ecuación de Vieta es crucial, y todavía no nos estamos rindiendo en álgebra lineal.
[matemáticas] x_1.x_2.x_3 = -c [/ matemáticas], en otras palabras
[matemáticas] x_1.x_2.x_3 + x_1.x_2.x_3 + x_1.x_2.x_3 = -3c [/ matemáticas]
Invocamos álgebra lineal aquí:
[matemáticas] \ begin {bmatrix} x_1 & x_2 & x_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x_3.x_2 \\ x_1.x_3 \\ x_2.x_1 \ end {bmatrix} = -3c [/ math]
En forma matricial tenemos:
[matemáticas] \ begin {bmatrix} x_1 & x_2 & x_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x_3 & 0 & 0 \\ 0 & x_1 & 0 \\ 0 & 0 & x_2 \ end {bmatrix} \ begin { bmatrix} x_2 \\ x_3 \\ x_1 \ end {bmatrix} = -3c [/ math]
Expandiendo tenemos la siguiente ecuación (solo expande [math] \ {x_1, x_2, x_3 \} [/ math], en términos de [math] \ {y_1, y_2, y_3 \} [/ math]):
[matemática] \ begin {bmatrix} y_1 & y_2 & y_3 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \ end {bmatrix } \ left (y_1 \ left [\ begin {array} {ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right] + y_2 \ left [\ begin {array} {ccc} w ^ 2 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & w \ end {array} \ right] + y_3 \ left [\ begin {array} {ccc} w & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & w ^ 2 \ end {array} \ right] \ right) \ begin {bmatrix} 1 & w & w ^ 2 \\ 1 & w ^ 2 & w \\ 1 & 1 & 1 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \ end {bmatrix} = -3c [/ math ]
Esto debería darnos la siguiente ecuación (después de algunas multiplicaciones de matriz agradables):
[matemáticas] \ begin {array} {rcl} y_1 (y_1 ^ 2 – y_2.y_3) + y_2 (y_2 ^ 2 -y_1.y_3) + y_3 (y_3 ^ 2 -y_1.y_2) & = & -c \\ y_1 ^ 3 + y_2 ^ 3 + y_3 ^ 3 -3y_1.y_2.y_3 & = & -c \ end {array} [/ math]
Sin embargo, ¿realmente hiciste todas las multiplicaciones de matrices? Si queremos ser perezosos, será mejor que sepamos cómo usar simetrías. Reescribiendo la ecuación matricial anterior como:
[matemática] \ begin {bmatrix} x_1 & x_2 & x_3 \ end {bmatrix} \ left (y_1 \ left [\ begin {array} {ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \ end {array} \ right] + y_2 \ left [\ begin {array} {ccc} w ^ 2 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & w \ end {array} \ right] + y_3 \ left [\ begin {array} {ccc} w & 0 y 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & w ^ 2 \ end {array} \ right] \ right) \ begin {bmatrix} x_2 \\ x_3 \\ x_1 \ end {bmatrix} = -3c [/ math]
Luego, haciendo un poco de magia menor, tenemos:
[matemáticas] \ left (y_1 \ left [\ begin {array} {ccc} x_1 & x_2 & x_3 \ end {array} \ right] \ left [\ begin {array} {ccc} x_2 \\ x_3 \\ x_1 \ end {array} \ right] + y_2 \ left [\ begin {array} {ccc} x_1 & w ^ 2.x_2 & w.x_3 \ end {array} \ right] \ left [\ begin {array} {ccc} w ^ 2.x_2 \\ w.x_3 \\ x_1 \ end {array} \ right] + y_3 \ left [\ begin {array} {ccc} x_1 & w.x_2 & w ^ 2.x_3 \ end {array} \ right] \ left [\ begin {array} {ccc} w.x_2 \\ w ^ 2.x_3 \\ x_1 \ end {array} \ right] \ right) = -3c [/ math]
Recuerde la belleza de la simetría, para el segundo y el tercer término, las variables [matemáticas] \ {y_1, y_2, y_3 \} [/ matemáticas] simplemente se permutan en orden cíclico. Solo teníamos que hacer una multiplicación matricial, y el resto era solo simetría. Esto nos da:
[matemáticas] \ begin {array} {rcl} 3.y_1 (y_1 ^ 2 – y_2.y_3) + 3.y_2 (y_2 ^ 2 -y_3.y_1) + 3.y_3 (y_3 ^ 2 -y_1.y_2) & = & -3c \\ y_1 ^ 3 + y_2 ^ 3 + y_3 ^ 3 -3y_1.y_2.y_3 & = & -c \ end {array} [/ math]
Como [math] y_3 = A / y_2 [/ math] donde [math] A [/ math] se calculó anteriormente, la ecuación anterior se reduce a una ecuación cuadrática .
[matemáticas] ((-a / 3) ^ 3 -3 (-a / 3) A + c) + y_2 ^ 3 + (A / y_2) ^ 3 = 0 [/ matemáticas]
Y finalmente tenemos la ecuación cuadrática que queríamos:
[matemáticas] u ^ 2 + Bu + A ^ 3 = 0 [/ matemáticas]
donde [matemáticas] B = ((-a / 3) ^ 3 -3 (-a / 3) A + c) [/ matemáticas] y [matemáticas] u = y_2 ^ 3 [/ matemáticas].
Al resolver la ecuación cuadrática, tendremos los valores [matemática] \ {y_1, y_2, y_3 \} [/ matemática] y, por lo tanto, las raíces de la ecuación cúbica original [matemática] \ {x_1, x_2, x_3 \} [ /matemáticas].
¿Por qué usamos matrices? El uso de matrices agiliza significativamente la computación y nos ayuda a realizar un seguimiento de las simetrías. El método de Lagrange funciona para resolver ecuaciones de grado 2, 3, 4, y esa es la razón por la que creo que es elegante [1].
Notas al pie
[1] La respuesta de Jacob Minz a ¿Cuál es tu teorema matemático favorito?