Sev resueltos
0 recomendaciones477 vistas
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con subespacios vectoriales. El primer ejercicio determina el valor de x para que un vector pertenezca a un subespacio, resolviendo x = 3. Los ejercicios siguientes calculan bases de diferentes subespacios y comprueban si conjuntos de vectores son bases.
Sev resueltos
- 1. Problemas y Ejercicios Resueltos. Tema 2: Espacios vectoriales. Ejercicios 1.- Determinar el valor de x para que el vector (1, x, 5) ∈ R3 pertenezca al subespacio < (1, 2, 3), (1, 1, 1) >. Soluci´on. (1, x, 5) pertenece al subespacio < (1, 2, 3), (1, 1, 1) > si y s´olo si (1, x, 5) es combinaci´on lineal de (1, 2, 3) y (1, 1, 1), o sea, si existen α, β ∈ R tales que (1, x, 5) = α(1, 2, 3) + β(1, 1, 1), Pero entonces, 1 = α + β x = 2α + β 5 = 3α + β y resolviendo el sistema anterior, tenemos α = 2, β = −1 y x = 3. 2.- Calcular bases de los subespacios de R4 S, T, S + T y S ∩ T, siendo S = {(x1, x2, x3, x4)|x1 − x2 = 0} y T =< (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1) >. Soluci´on. Tenemos S = {(x1, x2, x3, x4)|x1 − x2 = 0} = {(x1, x1, x3, x4)|x1, x2, x3 ∈ R} =< (1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1) >, luego un sistema generador de S es {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)}. Ahora, (0, 0, 0, 0) = α(1, 1, 0, 0) + β(0, 0, 1, 0) + γ(0, 0, 0, 1) ⇒ α = β = γ = 0, o sea que es libre, resulta que BS = {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)} es una base de S. Un sistema generador de T es (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1). Pero es tambi´en libre, ya que (0, 0, 0, 0) = λ(1, 1, 2, 1) + β(2, 3, −1, 1) → 0 = λ + 2β 0 = λ + 3β 0 = 2λ − β 0 = λ + β Introducci´on al ´Algebra Lineal. M.A. Garc´ıa S´anchez y T. Ram´ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
- 2. 2 Espacios vectoriales y la ´unica soluci´on al sistema anterior es λ = β = 0. Por tanto, BT = {(1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1)} es una base de T. Por definici´on, S + T = {s + t|s ∈ S y t ∈ T} = {(x1, x1, x2, x3) + (α + 2β, α + 3β, 2α − β, α + β)|x1, x2, x3, α, β ∈ R} =< (1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1) > . Por tanto, un sistema generador de S + T es {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1)}. Pero (1, 1, 2, 1) = (1, 1, 0, 0)+(0, 0, 1, 0)+(0, 0, 0, 1), luego {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (2, 3, −1, 1)} es sistema generador de S + T. Adem´as, este sistema es libre luego es una base de S + T. Por ´ultimo, sabemos que S ∩ T es un subespacio vectorial de dimensi´on 1 porque dim(S ∩ T) = dim(S + T) − dim(S) − dim(T) Ahora, (1, 1, 2, 1) ∈ S ∪ T, luego como dim(S ∩ T) es 1, se tiene que < (1, 1, 2, 1) >= S ∩ T y una base de S ∩ T es BS∩T = {(1, 1, 2, 1)}. 3.- Encontrar una base y la dimensi´on del subespacio vectorial S =< (1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1), (3, 4, 1, 2) > . Soluci´on. Un sistema genereador de S es A = {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1), (3, 4, 1, 2)}. Pero A no es libre ya que (0, 0, 0, 0) = α1(1, 2, −1, 3) + α2(2, 1, 0, −2) + α3(0, 1, 2, 1) + α4(3, 4, 1, 2) ⇒ 0 = α1 + 2α2 + 3α3 + 3α4 0 = 2α1 + α2 + α3 + 4α4 0 = −α1 + 2α3 + α4 0 = 3α2 − 2α2 + α3 + 2α4 y el sistema anterior tiene por soluci´on α1 = α2 = α3 = −α4 Observamos que (3, 4, 1, 2) es combinaci´on lineal de los anteriores, luego A − {(3, 4, 1, 2)} = {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} es tambi´en sistema generador de S. Pero (0, 0, 0, 0) = β1(1, 2, −1, 3) + β2(2, 1, 0, −2) + β3(0, 1, 2, 1) ⇒ 0 = β1 + 2β2 + 3β3 0 = 2β1 + β2 + β3 0 = −β1 + 2β3 0 = 3β2 − 2β2 + β3 y el sistema anterior s´olo tiene por soluci´on a β1 = β2 = β3 = 0, es decir, {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} es libre. Por consiguiente una base de S es {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} y la dimensi´on de S es 3. 4.- Sea V un Q-espacio vectorial de dimensi´on 4 con base B = {u1, u2, u3, u4}. Se definen los vectores v1 = 2u1 + u2 − u3 v2 = 2u1 + u3 + 2u4 v3 = u1 + u2 − u3 v4 = −u1 + 2u3 + 3u4 Introducci´on al ´Algebra Lineal. M.A. Garc´ıa S´anchez y T. Ram´ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
- 3. Espacios vectoriales 3 Probar que B′ = {v1, v2, v3, v4} es una base de V y calcular las coordenadas en la base B′ de un vector v que tiene por coordenadas en B a (1 2 0 1). Soluci´on. Como B′ es de cardinal 4 y V es de dimensi´on 4, para demostrar que B′ es base de V , basta con probar que B′ es libre. Ahora, 0V = 4∑ i=1 αivi = (2α1 + 2α2 + α3 − α4)u1 + (α1 + α3)u2 + (−α1 + α2 − α3 + 2α4)u3 + (2α2 + 3α4)u4, y al ser {u1, u2, u3, u4} un conjunto libre, se tiene que 0 = 2α1 + 2α2 + α3 − α4 0 = α1 + α3 0 = −α1 + α2 − α3 + 2α4 0 = 2α2 + 3α4 y la ´unica soluci´on del sistema anterior es α1 = α2 = α3 = α4 = 0, luego B′ es libre. Por otro lado, si v tiene por coordenadas a (1 2 0 1) (esto es utilizamos la notaci´on por filas) en la base B, significa que v = u1 + 2u2 + u4, asi que las coordenadas de v (β1 β2 β3 β4) en la base B′ deben cumplir v = u1 +2u2 +u4 = 4∑ i=1 βivi = (2β1 +2β2 +β3 −β4)u1 +(β1 +β3)u2 +(−β1 +β2 −β3 +2β4)u3 +(2β2 +3β4)u4, o sea, 1 = 2β1 + 2β2 + β3 − β4 2 = β1 + β3 0 = −β1 + β2 − β3 + 2β4 1 = 2β2 + 3β4 y su soluci´on es β1 = 10, β2 = −4, β3 = −8, β4 = 3. Por consiguiente las coordenadas del vector v en la base B′ son (10 − 4 − 8 3). Otra manera de calcular las coordenadas es mediante la matriz de cambio de base: (β1 β2 β3 β4) = (1 2 0 1)MB,B′ , donde MB,B′ lleva las coordenadas de los vectores de la base B en la base B′ . Por tanto, MB,B′ = M−1 B′ ,B = 2 1 −1 0 2 0 1 2 1 1 −1 0 −1 0 2 3 −1 = 1 0 −1 0 7 −3 −6 2 8 −3 −8 2 −5 2 5 −1 . 5.- Sea v un vector de un K-espacio vectorial V de dimensi´on finita n ≥ 3 cuyas coordenadas en una base de V son (x1 . . . xn), siendo x2 ̸= x3. ¿Existe alguna base de V en la cual las coordenadas de v sean (1 0 . . . 0)? ¿Por qu´e? Introducci´on al ´Algebra Lineal. M.A. Garc´ıa S´anchez y T. Ram´ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
- 4. 4 Espacios vectoriales Soluci´on. Como x2 ̸= x3, el vector v no es el vector nulo. Entonces, en cualquier base que se obtenga al completar {v}, esto es, B = {v, u2, · · · , un}, las coordenadas de v ser´an (1 0 . . . 0). 6.- Si V es un espacio vectorial de dimensi´on 1, ¿c´omo son sus bases? Soluci´on. Las bases de V constan de un ´unico vector no nulo. 7.- Si U, W ≤ V dos subespacios distintos de V y dim(V ) = n, dim(U) = dim(W) = n − 1, ¿cu´anto vale la dimensi´on de U ∩ W? Soluci´on. Sabemos que n − 1 = max{dim(U), dim(W)} ≤ dim(U + W) ≤ dim(V ) = n. Por tanto, dim(U + W) = n, n − 1. Pero si dim(U + W) = n − 1, al ser U, W ⊆ U + W, y coincidir las dimensiones, se deduce que U = U + W = W, lo cual es falso, por ser U ̸= W. Consecuentemente, dim(U + W) = n y llevandolo a dim(U + W) = dim(U) + dim(W) − dim(U ∩ W), deducimos que dim(U ∩ W) = n − 1 + n − 1 − n = n − 2. Problemas 1.- Determinar los valores de a y b, si es que existen, para que < (a, 1, −1, 2), (1, b, 0, 3) >=< (1, −1, 1, −2), (−2, 0, 0, −6) > . Soluci´on. Para que los dos subespacios coincidan, debemos pedir que (a, 1, −1, 2) y (1, b, 0, 3) se escriban como combinaci´on lineal de (1, −1, 1, −2) y (−2, 0, 0, −6) y que ambos vectores sean linealmente independientes. Por tanto, (a, 1, −1, 2) = α1(1, −1, 1, −2) + α2(−2, 0, 0, −6) (1, b, 0, 3) = β1(1, −1, 1, −2) + β2(−2, 0, 0, −6) } ⇒ a = α1 − 2α2 1 = −α1 −1 = α1 2 = −2α1 − 6α2 1 = β1 − 2β2 b = −β1 0 = β1 3 = −2β1 − 6β2 Introducci´on al ´Algebra Lineal. M.A. Garc´ıa S´anchez y T. Ram´ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
- 5. Espacios vectoriales 5 y la soluci´on al sistema anterior es: α1 = −1, α2 = 0, a = −1, β1 = 0, β2 = −1 2 y b = 0. Por tanto, (a, 1, −1, 2) = (−1, 1, −1, 2) y (1, b, 0, 3) = (1, 0, 0, 3) y ambos vectores son linelamente independientes. 2.- Sean U = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R4 |x1 = x2 = x4, x3 = 0}, V = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R4 |x1 = x2 = x3, x4 = 0} y W = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R4 |x2 = x1 + x3, 3x1 = x2 + x4}. 1. Demostrar que R4 = U ⊕ V ⊕ W. 2. Descomponer el vector (1, 2, 3, 4) en la forma u + v + w ∈ U + V + W. Soluci´on. 1. Para ver que R4 = U ⊕ V ⊕ W, debemos comprobar que R4 = U + V + W y que U ∩ (V + W) = V ∩ (U + W) = W ∩ (U + V ) = {(0, 0, 0, 0)}. Esto equivale a demostrar que BU ∪ BV ∪ BW es una base de R4 . Ahora,BU = {(1, 1, 0, 1)}, BV = {(1, 1, 1, 0)} y BW = {(1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1)} ya que U = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R4 |x1 = x2 = x4, x3 = 0} = {(x1, x1, 0, x1)|x1 ∈ R} =< (1, 1, 0, 1) > V = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R4 |x1 = x2 = x3, x4 = 0} = {(x1, x1, x1, 0)|x1 ∈ R} =< (1, 1, 1, 0) > W = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R4 |x2 = x1 + x3, 3x1 = x2 + x4} = {(x1, x2, x1 − x2, 3x1 − x2)|x1, x2 ∈ R} =< (1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1) > . Entonces, BU ∪ BV ∪ BW = {(1, 1, 0, 1), (1, 1, 1, 0), (1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1)} y como el cardinal de BU ∪ BV ∪ BW es 4 y coincide con la dimensi´on de R4 , para ver que BU ∪ BV ∪ BW es base de R4 es suficiente con demostrar que BU ∪ BV ∪ BW es libre. Ahora, (0, 0, 0, 0) = α1(1, 1, 0, 1) + α2(1, 1, 1, 0) + α3(1, 0, 1, 3) + α4(0, 1, −1, −1) implica 0 = α1 + α2 + α3 0 = α1 + α2 + α4 0 = α2 + α3 − α4 0 = α1 + 3α3 − α4 y la ´unica soluci´on al sistema anterior es αi = 0, para i = 1, 2, 3, 4, luego BU ∪ BV ∪ BW es libre. 2. El vector (1, 2, 3, 4) = β1(1, 1, 0, 1) + β2(1, 1, 1, 0) + β3(1, 0, 1, 3) + β4(0, 1, −1, −1) siendo β1 = −11, β2 = 4, β3 = 8 y β4 = 9, luego u = β1(1, 1, 0, 1) = (−11, −11, 0, −11), v = β2(1, 1, 1, 0) = (4, 4, 4, 0) y w = β3(1, 0, 1, 3) + β4(0, 1, −1, −1) = (8, 9, −1, 15). 3.- Sea U = {f : R → R|f(x) = f(−x), ∀x ∈ R} y W = {f : R → R|f(x) = −f(−x), ∀x ∈ R}. Probar que F(R, R) = {f : R → R|f es aplicaci´on} es suma directa de U y W. Soluci´on. Por definici´on, F(R, R) = U ⊕ W si y s´olo si F(R, R) = U + W y U ∩ W = {0F(R,R)}, donde 0F(R,R) denota la aplicaci´on nula. Comprobemos que F(R, R) = U + W: ⊆ Sea f ∈ F(R, R) y definimos g : R → R tal que g(x) = f(x)+f(−x) 2 y h : R → R tal que h(x) = f(x)−f(−x) 2 . Es claro que f = g + h. Adem´as, g ∈ U ya que g(−x) = f(−x)+f(x) 2 = f(x)+f(−x) 2 = g(x), para todo x ∈ R y h ∈ W porque h(−x) = f(−x)−f(x) 2 = −f(x)−f(−x) 2 = −h(x),para todo x ∈ R. Introducci´on al ´Algebra Lineal. M.A. Garc´ıa S´anchez y T. Ram´ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
- 6. 6 Espacios vectoriales ⊇ Es inmediato porque U, W ⊆ F(R, R). Por otro lado, si f ∈ U ∩ W, se tiene que f ∈ U y f ∈ W, luego para todo x ∈ R, f(x) = f(−x), por ser f ∈ U y f(x) = −f(−x) por ser f ∈ W. Entonces, f(x) = f(−x) = −f(x) ⇒ 2f(x) = 0 ⇒ f(x) = 0, esto es f es la aplicaci´on nula. Introducci´on al ´Algebra Lineal. M.A. Garc´ıa S´anchez y T. Ram´ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.