Espaços vetoriais, bases e dimensão

Subespaços, independência linear, bases, dimensão e coordenadas em vetores, polinómios e matrizes.

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Subespaços e espaço gerado

Um subconjunto é subespaço se contém o zero e é fechado para soma e multiplicação por qualquer escalar real.

  • Equações lineares homogéneas definem subespaços. Um plano deslocado sem a origem falha logo o teste do zero.
  • span⁡(v1,…,vk)\operatorname{span}(v_1,\ldots,v_k) são todas as combinações ∑iaivi\sum_i a_iv_i, com ai∈Ra_i\in\mathbb R.
  • A interseção de subespaços é subespaço. A união pode falhar: os eixos contêm (1,0)(1,0) e (0,1)(0,1), mas não (1,1)(1,1).
Os dois eixos contêm u e v, mas a soma u mais v está fora deles.u = (1, 0)v =(0, 1)u + v = (1, 1)0xy
Os eixos fazem parte da união. O ponto (1, 1) não pertence a nenhum deles: falha o fecho para a soma.

Independência, bases e dimensão

Os vetores v1,…,vkv_1,\ldots,v_k são independentes se ∑iaivi=0\sum_i a_iv_i=0 obrigar a1=⋯=ak=0a_1=\cdots=a_k=0.

Uma base gera o espaço e é independente; cada vetor tem escrita única nela. A dimensão é o número de vetores de qualquer base finita.

  • Coloca os vetores em colunas: há independência se houver um pivô por coluna. Para nn vetores de Rn\mathbb R^n, equivale a determinante não nulo.
  • Mais vetores do que a dimensão, ou uma família com zero, implicam dependência.
  • Com nn vetores em dimensão nn, basta independência ou geração para ser base.
  • {0}\{0\} tem dimensão 0 e base vazia.

Obter e completar bases

Descrição do subespaçoMétodo
GeradoresElimina a matriz das colunas. Escolhe as colunas originais nas posições dos pivôs
Equações homogéneas Ax=0Ax=0Parametriza pelas variáveis livres e recolhe os vetores dos parâmetros; a dimensão é n−car⁡(A)n-\operatorname{car}(A)
Testar pertença de ww a geradoresResolve ∑iaivi=w\sum_i a_iv_i=w
Completar uma baseAcrescenta vetores fora do espaço já gerado até atingir a dimensão pretendida

Para v1=(1,0,1)v_1=(1,0,1), v2=(0,1,1)v_2=(0,1,1), v3=(1,1,2)v_3=(1,1,2), temos v3=v1+v2v_3=v_1+v_2. Uma base é (v1,v2)(v_1,v_2), a dimensão é 2 e o espaço é z=x+yz=x+y. Assim, (2,−1,1)(2,-1,1) pertence ao espaço; (2,−1,0)(2,-1,0) não pertence. Acrescentar (0,0,1)(0,0,1) completa a base a R3\mathbb R^3.

Soma e interseção

Para subespaços de dimensão finita:

U+V={u+v:u∈U,v∈V},dim⁡(U+V)=dim⁡U+dim⁡V−dim⁡(U∩V).U+V=\{u+v:u\in U,v\in V\},\qquad \dim(U+V)=\dim U+\dim V-\dim(U\cap V).
  • Para a soma, junta os geradores e extrai uma base.
  • Para a interseção, junta as equações. Se tens geradores, resolve ∑iaiui=∑jbjvj\sum_i a_i u_i=\sum_j b_jv_j e reconstrói os vetores comuns.
  • A soma é direta, U⊕VU\oplus V, exatamente quando U∩V={0}U\cap V=\{0\}. Cada vetor da soma tem então uma decomposição única.

Para demonstrar a fórmula das dimensões, começa numa base da interseção e completa-a separadamente a bases de UU e VV. A família com os vetores comuns uma única vez gera a soma. A independência exige justificar que qualquer combinação das direções acrescentadas em VV que também pertença a UU já está na interseção. Só depois contas os vetores. Demonstração completa.

Coordenadas e outros espaços

Numa base ordenada B=(b1,…,bn)B=(b_1,\ldots,b_n), as coordenadas de v=∑iaibiv=\sum_i a_ib_i são [v]B=(a1,…,an)T[v]_B=(a_1,\ldots,a_n)^T. A ordem e a base fazem parte do significado.

  • Em B=((1,1),(1,−1))B=((1,1),(1,-1)), (3,1)=2(1,1)+(1,−1)(3,1)=2(1,1)+(1,-1), logo [v]B=(2,1)T[v]_B=(2,1)^T.
  • P2(R)P_2(\mathbb R) contém polinómios de grau no máximo 2 e tem base (1,t,t2)(1,t,t^2), dimensão 3. Grau exatamente 2 não define um subespaço.
  • As matrizes reais 2×22\times2 formam um espaço de dimensão 4, com uma base de matrizes que têm um único 1.

Extração de bases por eliminação.

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