Vectores

📚 ÁLGEBRA LINEAL

Facultad de Ingeniería Mecánica

Bibliografía: Álgebra Lineal – Dra. María Virginia Varela y otros

🔷 CONFERENCIA 1 (C-1)

Espacios Vectoriales Reales. Subespacio. Espacio Euclídeo y Normado

1⃣ Espacio Vectorial Real

📌 Definición (Axiomática)

Un Espacio Vectorial Real (EVR) es un conjunto � con:

Operación suma de vectores

Producto por escalar (real)

Que cumple 8 axiomas fundamentales:

Cerradura en la suma

Conmutatividad

Asociatividad

Existencia del vector cero

Existencia del inverso aditivo

Cerradura producto por escalar

Distributividad respecto a suma de vectores

Distributividad respecto a suma de escalares

🔹 Ejemplo fundamental: ℝⁿ

El espacio �:

Vectores con n componentes reales

Dimensión n

Operaciones componente a componente

2⃣ Subespacio Vectorial Real (SEV)

📌 Definición

Un subconjunto � es subespacio si:

Contiene al vector cero

Es cerrado bajo suma

Es cerrado bajo producto por escalar

📌 Caracterización de SEV

Un subconjunto no vacío es subespacio si:

Para todo � y �

Importante:

Este contenido es base para:

Sistema generador

Base de un subespacio

3⃣ Producto Escalar

📌 Definición

Para �:

🔹 Propiedades

Conmutativo

Bilineal

Positivo definido

📌 Espacio Vectorial Euclídeo

Es un espacio vectorial con producto escalar definido.

4⃣ Norma de un Vector

📌 Definición

🔹 Propiedades

No negatividad

Desigualdad triangular

📌 Espacio Vectorial Normado

Es un espacio vectorial donde se define una norma.

📚 EJERCICIOS ORIENTADOS – C-1

Preguntas 1–16 páginas 222–223

Ejercicios resueltos:

1

2(a)

4–8

(páginas 223–231)

🔷 CONFERENCIA 2 (C-2)

Dependencia Lineal y Sistema Generador

1⃣ Combinación Lineal

Un vector � es combinación lineal de:

Si:

2⃣ Dependencia Lineal

📌 Definición

Un sistema es linealmente dependiente si:

Existe combinación lineal no trivial que da cero:

Con al menos un coeficiente ≠ 0.

🔹 Relación trivial

Todos los coeficientes = 0

📌 Caracterización

Un sistema es dependiente si:

Uno de los vectores puede escribirse como combinación lineal de los otros.

3⃣ Número máximo de vectores linealmente independientes

En ℝⁿ:

Máximo = n

4⃣ Teoremas sobre Dependencia Lineal

(Teoremas 1–6, págs. 250–254)

Ideas clave:

Si hay más de n vectores en ℝⁿ → dependientes

Si hay menos de n vectores → no generan ℝⁿ

5⃣ Sistema Generador

📌 Definición

Un conjunto A es generador de E si:

Todo vector de E puede escribirse como combinación lineal de A.

6⃣ Espacio Vectorial de Dimensión Finita

Tiene un sistema generador finito.

7⃣ Subespacio Generado

📌 Definición

El subespacio generado por:

Es el conjunto de todas sus combinaciones lineales.

🔎 Observaciones importantes

Si A genera E → todo vector de E es combinación lineal de A

Si A genera S ⊂ E → solo vectores de S son combinación lineal

Los vectores que generan S pertenecen a S

📌 Teoremas clave

Teorema 1 (pág. 280)

Ningún sistema con menos de n vectores genera ℝⁿ

Para generar ℝⁿ se necesitan n vectores linealmente independientes

Teorema 2 (pág. 283)

Relaciona generador y dependencia.

📚 EJERCICIOS ORIENTADOS – C-2

Preguntas 1–20 págs. 255–257

Preguntas 1–10 págs. 313–314

Ejercicios resueltos:

1

3

5–7 (págs. 257–263)

1 (págs. 315–317)

🔷 CONFERENCIA 3 (C-3)

Base y Dimensión

1⃣ Base de un Espacio Vectorial

📌 Definición

Un conjunto B es base si:

Es linealmente independiente

Es sistema generador

📌 Teoremas asociados (1–4, págs. 288–292)

Importante:

El Teorema 2 (pág. 289)

→ Es una caracterización de base.

2⃣ Dimensión

📌 Definición

La dimensión de un espacio es:

El número de vectores de cualquier base.

🔎 Caso especial ℝⁿ

Todas las bases tienen n vectores:

3⃣ Base y dimensión de un Subespacio

Un sistema es base de S si:

Es linealmente independiente

Genera S

4⃣ Coordenadas de un Vector en una Base

Si B = {v₁,…,vₙ} es base:

Todo vector v puede escribirse:

Los escalares son las coordenadas de v respecto a B.

5⃣ Base Ortogonal

Base donde:

6⃣ Base Ortonormal

Base ortogonal donde:

📚 EJERCICIOS ORIENTADOS – C-3

Preguntas 11–23 págs. 313–314

Ejercicios resueltos:

2

3

6

7

8

(págs. 317–324)

🎯 RESUMEN GENERAL PARA EXAMEN

Debes dominar:

Definición axiomática de EVR

Caracterización de subespacio

Producto escalar y norma

Dependencia e independencia lineal

Sistema generador

Subespacio generado

Número máximo de vectores LI

Definición formal de base

Dimensión

Coordenadas en una base

Base ortogonal y ortonormal