ESPACIOS VECTORIALES

Więcej takich

El compromiso social para el cuidado del ambiente

przez Alvaro de Jesús Chino

NATURALEZA DE LOS COSTEOS POR PROCESO

przez LEIDY JOHANA ECHEVERRY VILLA

Yogur

przez Luna Méndez

Doctrina del shock

przez Alejandro Hernandez

ESPACIOS VECTORIALES

Transformaciones Lineales (L)

Matriz de rotación

Los ejes x, y son denotadas con el ángulo \alpha, es decir, el resultado son dos ejes perpendiculares pero notados con un ángulo \alpha.

Px = OB – AB Px = pu cos α - pu sin α Py = AA’ + A’P Py = pu sin α + pu cos α Luv=cos α-sin αsin α cos αuv= px py

Condiciones para que L sea una transformación lineal

Sean v, w dos espacios vectoriales; una transformación lineal de v en w es una función que asigna a cada vector elemento de v un ÚNICO vector elemento de w, L(u) cumple con las siguientes condiciones:

2. L(k u) = k(L u); k es un escalar u ∈ V; L(u) ∈ W

1. L(u + v) = L(u) + L(v); u, v ∈ V , L(u), L(v) ∈ W

L: U -> W u -> L(u) u, w espacios vectoriales

C. Primitivo

Toda va de acuerdo a la necesidad

SIGLO XX

Base de un espacio vectorial

Bases ortogonales y ortonormales en un espacio vectorial

Bases ortonormales: Sea S = {v1, v2, v3, ….,vk} elementos del espacio vectorial V, S representa a una base ortonormal de v Si el conjunto w = { u1, u2, u3, ….., u4} en el que: - U1: es el conjunto unitario de v1 - U2: es el conjunto unitario de v2 - U3: es el conjunto unitario de v3 - Uk: es el conjunto unitario de vk Son ortonormales

Bases ortogonales: Sea S ={v1, v2, v3, ….,vk} elementos del espacio vectorial V, S representa base ortogonal si el producto entre vectores diferentes es cero • Ortogonal representa perpendicularidad para R² y R³

Vector unitario (u): es un vector de “magnitud”, “extensión”, “longitud” 1 (modulo uno) u = v/|√v|

Los vectores v1, v2, v3, …, vk elementos de un espacio vectorial V, representan una base de V si cumple dos condiciones

2. v1, v2, v3, …, vk sea linealmente independientes

1. v1, v2, v3, …, vk generen a V

Construcción de bases ortogonales y ortonormales

Este proceso denominado Gram Schmidt forma una base que no es ortogonal ni ortonormal para construir de forma interactiva una nueva base ortogonal y ortonormal, su proceso se fundamenta en diferentes teoremas

• Si s = {u1, u2, u3, …, uk} una base en R^n y v en vector elemento de R^n, entonces v = c1u1 + c2u2 + c3u3 + …. + ciui + …. + cnun donde las constantes: Ci = VUi 1 ≤ i ≤ n

Corolario: Sea S = {u1, u2, u3, …, ui, ….un} una base de R^n y v un vector elevado de R^n, entonces: • V = c1u1 + c2u2 + c3u3 + …. + ciui + …. + cnun donde las constantes: Ci = VU1/U1 x U1 1 ≤ i ≤ n En el que S es una base ortogonal

Proceso de construcción Gram Schmidt

3. Una vez obtenidos v1, v2, v3, …, vi -1 que forman parte de la base ortogonal, se construyen o determinan w1, w2, w3, …, wi-1 elementos de la base ortonormal W1 = v1/|v1| W2 = v2/|v2| Wi-1 = vi-1/|vi-1| Unitarios de la base ortonormal T = {w1, w2, w3, …, wi-1} base ortonormal

2. vi = ui – (ui x v1/v1 x v1)v1 – (ui x v2/v2 x v2)v2 - (ui x v3/v3 x v3)v3 …. - (ui x v-1/ v-1 x v-1) v-1 Ui es elemento de la base S no ortogonal V1. V2, V3, …… Vi forman parte de la nueva base ortogonal

1. Consideramos U1 = V1 U es elemento de la base s no ortogonal

+: Suma vectorial X: Producto escalar por un vector K: Cuerpo

Si el conjunto (cuerpo) son reales, entonces el espacio vectorial son E.U reales (U, R, +, x)

Teorema

CONCENTRACIÓN DEL PODER POLÍTICO

Sea w un conjunto vacío y v un espacio vectorial con los operadores + y x, entonces w es un espacio vectorial si y solo si cumple con: u x v ∈ W; Para todo u, v ∈ W c x u ∈ W; Para todo u ∈ W, c ∈ W

Sea w un espacio vectorial y w subconjunto de V en un espacio vectorial, entonces w se denomina subespacio vectorial

Para que el conjunto del producto U sea un espacio vectorial real, se debe cumplir dos propiedades con respecto a + y con respecto a x

2. Sea c, d ∈ R, u, v ∈ V cerradura respecto al producto: c(u + v) = c x u + c x v (c + d) x u = c x u + d x u c x (d x u) = (c x d) x u Existe el 1, talque: 1 x u = u x 1 = u

1. Sea x, v ∈ V entonces u + v ∈ V cerradura respecto a la suma: u + v = v + u u + (v + w) = (u + v) + w Existe un elemento cero (0) en V tal que: 0 + u = u + 0 = u Para todo u ∈ V, existe -u ∈ V, tal que: u + (-u) = 0

Se encuentran formados por dos conjuntos y dos operaciones. El primer conjunto contiene los vectores y el segundo conjunto que se denomina cuerpo es en donde se definen + y x

Combinación lineal

Sean los vectores v1, v2, v3, ……, vk elementos de un espacio vectorial V, entonces cualquier elemento v de V es combinación lineal de v1, v2, v3, …… , vk si existen constantes no todas igual a cero (0) tal que: v = c1v1 + c2v2 + c3v3+ ……. + ckvk c1, c2, c3, ……, ck constantes

Linealmente dependientes o independientes

Generador

Sea s = {v1, v2, v3, ………, vk} un conjunto de vectores, es un espacio vectorial v, entonces el conjunto de todos los vectores en V que son combinación lineal de v1, v2, v3, …., vk se llama conjunto generador Gen(s) = gen(v1, v2, v3, ……, vk)

Procedimiento: Colocar un vector representativo de v por ejemplo: V = R³ (n1, n2, n3) ∈ V (k1, k2, k3) ∈ V n1, n2, n3 ∈ R k1, k2, k3 ∈ R

• Los vectores v1, v2, v3, …, vk elementos de un espacio vectorial V son linealmente dependiente si las constantes c1, c2, c3, …, ck NO TODAS iguales a cero (0) C1v2 + c2v2 +c3v3 + ……. + ckvk = 0

• Si los únicos valores de c1, c2, c3, …, ck son cero (solución trivial) entonces v1, v2, v3, …, vk son linealmente independientes c1 = c2 = c3 = … = ck = 0