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Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 1/44
Álgebra LinealMa1010
Conjuntos de Vectores y Matrices OrtogonalesDepartamento de Matemáticas
ITESM
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 2/44
Introducción
En esta lectura veremos conjuntos y matricesortogonales. Primero veremos algunasdefiniciones alternativas a los productos internos.
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Producto interno
Un producto interno en un espacio vectorial es unafunción • : V × V → F , donde F es el conjunto delos escalares utilizados (F = R ó F = C), y quetiene que cumplir los siguientes axiomas: Paratodos los vectores x, y y z de V y para todoescalar c de F1. (x+ y) • z = x • z+ y • z2. (c · x) • y = c (xy)
3. x • y = y • x.4. x • x > 0 para todo x 6= 0.
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En el axioma 3, la línea horizontal encima de unaexpresión indica que se debe tomar el conjugadocomplejo: El conjugado comple de un número seobtiene cambiando el signo de la parte imaginaria.Así■ 3 + 3 i = 3− 3 i
■ 5 = 5 + 0 i = 5− 0 i = 5, es decir: el conjugadode un real es él mismo.
■ −3 i = 0− 3 i = 0 + 3 i = 3 i
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Ejemplo
Si V = Rn y x = (xi) y y = (yi) el producto puntoestándar • es:
x • y =n
∑
i=1
xi · yi
Si n = 3, x =< 1, 2,−1 > y y =< 1,−1, 3 >,entonces
x • y = (1)(1) + (2)(−1) + (−1)(3) = −4
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Figura 1: El producto interno estándar de Rn en la TI.
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Ejemplo
Mientras que si V = Cn con escalares C el producto puntoestándar • es
x • y =n
∑
i=1
xi · yi
Si n = 3, x =< 1, 2 + 2 i,−i > y y =< 1,−1 + i, 3 i >, entonces
x • y = (1)(1) + (2 + 2 i)(−1 + i) + (−i)(3 i)
= (1)(1) + (2 + 2 i)(−1− i) + (−i)(−3 i)
= 1− 2− 2 i− 2 i− 2 i2 + 3 i2
= −1− 4 i+ i2
= −1− 4 i+ (−1)
= −2− 4 i
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Es importante comentar que este producto internoestándar en Cn esta implementado en lacalculadora TI y coincide con el producto estándaren Rn. Esto se ilustra en la figura 2. Note ladiferencia entre el número imaginario i y elsímbolo i en su calculadora; en la voyage 200 i seobtiene con la combinación 2ND i mientras queen la TI 89 con la combinación 2ND catalog . Nonotar la diferencia le puede traer verdaderosdolores de cabeza.
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Figura 2: El producto interno estándar de Cn en la TI.
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Ejemplo
Si V = C [a, b] es el conjunto de las funcionescontinuas de valor real el producto internoestándar es:
f • g =
∫ b
a
f(t) · g(t) dt
Si [a, b] = [0, 1], f(x) = x+ 1 y g(x) = x2 − 1entonces
f • g =∫
1
0(x+ 1) · (x2 − 1) dx
=∫
1
0(x3 + x2 − x− 1) dx
= −11/12
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Ejemplo
Si Si V = C [0, 2 π] es el conjunto de las funcionescontinuas complejas un producto interno es:
f • g =1
2 π
∫
2π
0
f(t) · g(t) dt
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Ejemplo
Si Mn×m es el conjunto de las matrices reales conn renglones y m columnas el producto internoestándar es:
A •B = tr (B′ ·A)
donde B′ representa la transpuesta de la matriz B
y tr(X) representa la traza de la matriz cuadrada X
que es la suma de los elementos de la diagonal.
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Por ejemplo, si
A =
[
1 2 3
−1 2 −3
]
y B =
[
1 −2 3
0 2 −3
]
Entonces
BT ·A =
1 0
−2 2
3 −3
[
1 2 3
−1 2 −3
]
=
1 2 3
−4 0 −12
6 0 18
y por tanto
A •B = tr
1 2 3
−4 0 −12
6 0 18
= 1 + 0 + 18 = 19
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Para realizar esto en la calculadora TI debemos programar lafunción traza puesto que en la configuración inicial no viene talfunción. Una implementación posible para esta función vieneilustrada en la figura 3. Una vez programada la función traza,la figura 4 ilustra el cálculo del producto interno de dosmatrices.
Figura 3: Programando la función traza en la TI.
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Figura 4: Producto interno estándar de Mn×m(R) en la TI.
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Ejemplo
Si Mn×m es el conjunto de las matrices complejascon n renglones y m columnas el producto internoestándar es:
A •B = tr (B∗ ·A)
donde B∗ representa la adjunta de la matriz B esdecir la transpuesta conjugada o también conocidacomo transpuesta hermitiana, a veces también seutiliza la notación BH para la matriz conjugadacompleja de B. Aquí tr(X) representa la traza dela matriz cuadrada X que es la suma de loselementos de la diagonal.
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Por ejemplo, si
A =
1 + i 2− 3 i i
−1 2− i −3 i
y B =
1 + 2 i −2 3
0 2 i −3 + i
y así
A∗ =
1− i −1
2 + 3 i 2 + i
−i 3 i
y por tanto
A∗
·B =
3 + i −2 6− 4 i
−4 + 7 i −6− 2 i −1 + 8 i
2− i −6 + 2 i −3− 12 i
de donde
B •A = (3 + i) + (−6− 2 i) + (−3− 12 i) = −6− 13 i
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Figura 5: Producto interno estándar de Mn×m(C) en la TI.
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Propiedades del producto interno
Propiedades que satisfacen todos los productosinternos:Teorema
Sea V es espacio vectorial con productointerno •, x, y y z vectores de V y c unescalar:1. x • (y + z) = x • y + x • x2. x • (c · y) = c · (x • y)3. x • x = 0 si y sólo si x = 0.4. x • y = 0 si y sólo si y • x = 0.5. Si ∀x ∈ V se cumple x • y = x • x,
entonces y = z.
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Norma de un vector
Sea V un espacio vectorial con producto interior •,para todo vector x de definimos la norma olongitud de x como
‖x‖ =√x • x
Propiedades que se deducen de la norma:Teorema
1. ‖cx‖ = |c| · ‖x‖2. ‖x‖ = 0 si y sólo si x = 0. En cualquier
caso, x ≥ 0.3. Desigaldad de Cauchy-Schwarz:
|x • y| ≤ ‖x‖ · ‖y‖.4. Desigualdad del triángulo:
‖x+ y‖ ≤ ‖x‖+ ‖y‖.
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Distancia entre dos vectores
Sea V un espacio vectorial con producto interior •,para cualesquier dos vectores x y y definimos ladistancia de x a y como
d(x,y) = ‖x− y‖Propiedades que se deducen de la funcióndistancia:Teorema
1. d(x,y) = d(y,x)
2. d(x,y) = 0 si y sólo si x = y
3. Desigualdad del triángulo:d(x,y) ≤ d(x, z) + d(z,y)
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Vectores ortogonales
Dos vectores x y y en Rn se dicen ortogonales six • y = 0. Si esto pasa se expresará como x ⊥ y.Ejemplo
Indique si los vectores x =< 1, 0, 2 > yy =< −2, 2, 1 > son ortogonales. Directamente dela definición: requerimos hacer
x • y = (1)(−2) + (0)(2) + (2)(1) = −2 + 0 + 2 = 0
Por tanto, x ⊥ y.
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Ejemplo
Determine el valor del parámetro a para quex =< 1, 1, 2 > y y =< −3, a, 1 > sean ortogonales.Directamente de la definición: requerimos hacer
x•y = (1)(−3)+(1)(a)+(2)(1) = −3+a+2 = a−1
Por tanto, x ⊥ y si y sólo si x • y = 0 si y sólo sia = 1.
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Conjunto ortogonal de vectores
Un conjunto de vectores {v1,v2, . . . ,vm} se diceconjunto ortogonal o simplemente ortogonal si secumple
vi • vj = 0 para i 6= j y i, j = 1, . . . ,m
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Ejemplo
Indique si el conjunto formado por los siguientesvectores es ortogonal
v1 =
1
0
2
, v2 =
−2
2
1
, v3 =
−2
−5/2
1
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Ejemplo
Indique si el conjunto formado por los siguientesvectores es ortogonal
v1 =
1
0
2
, v2 =
−2
2
1
, v3 =
−2
−5/2
1
Soluci onCalculando todos los productos punto entrevectores diferentes tenemos
v1 • v2 = (1)(−2) + (0)(2) + (2)(1) = 0
v1 • v3 = (1)(−2) + (0)(−5/2) + (2)(1) = 0
v2 • v3 = (−2)(−2) + (2)(−5/2) + (1)(1) = 0
así concluimos que es conjunto es ortogonal.
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Ortogonalidad e independencia lineal
Teorema
Cualquier conjunto ortogonal S = {v1, ....,vk}de vectores distintos de cero es linealmenteindependiente.
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Ortogonalidad e independencia lineal
Teorema
Cualquier conjunto ortogonal S = {v1, ....,vk}de vectores distintos de cero es linealmenteindependiente.
Demostraci on : Si suponemos que
c1 v1 + c2 v2 + · · ·+ ck vk = 0
Entonces, haciendo producto punto por vi
obtenemos que:
c1 v1 • vi + c2 v2 • vi + · · ·+ ck vk • vi = 0 • vi
Observe que siendo el conjunto ortogonal todoslos productos punto en el lado izquierdo se hacencero, excepto uno: el correponiente a vi • vi.Mientras que en el segundo miembro el productopunto al ser uno de los vetores cero queda cero.Así lo anterior se resume a:
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Ortogonalidad y bases
Teorema
Cualquier conjunto generador ortogonalS = {v1, ....,vk} de vectores distintos de ceroes base para Gen(S).
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Ortogonalidad y bases
Teorema
Cualquier conjunto generador ortogonalS = {v1, ....,vk} de vectores distintos de ceroes base para Gen(S).
Demostraci on : Por definición de Gen(S), S genera aGen(S); y por el teorema anterior S es linealmenteindependiente. Por tanto, S es base para Gen(S).
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Ortogonalidad y descomposición de un vector
Teorema
Sea S = {v1, ...,vk} un conjunto ortogonal devectores distintos de cero. Si u está enGen(S) y
u = c1 v1 + · · ·+ ck vk
entonces
ci =u • vi
vi • vi
para i = 1, . . . , k
A las expresiones u • vi/vi • vi se les llama loscoeficientes de Fourier de u respecto a S.
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Demostraci on : Si
u = c1 v1 + · · ·+ ck vk
haciendo el producto punto con vi y considerandola ortogonalidad obtenemos:
u • vi = ci vi • vi
Al ser los vectores vi 6= 0, se tiene que vi • vi 6= 0y por tanto se tiene:
ci =u • vi
vi • vi
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Nota :Lo importante del teorema anterior es indica quepara bases ortonormales no es necesario resolversistemas de ecuaciones lineales para determinarlos coeficientes de cada vector es suficientescalcular los coeficientes de Fourier.
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Ejemplo
Utilizando el conjunto ortogonal S del primerejemplo de esta lectura y el vector u = (1, 2, 3)′,determine los coeficientes de Fourier u respecto aS y compruebe que se obtienen los mismosvalores resolviendo el sistema de ecuacioneslineales correspondientes.
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Ejemplo
Utilizando el conjunto ortogonal S del primerejemplo de esta lectura y el vector u = (1, 2, 3)′,determine los coeficientes de Fourier u respecto aS y compruebe que se obtienen los mismosvalores resolviendo el sistema de ecuacioneslineales correspondientes.Soluci on : Calculemos
u • v1 = (1)(1) + (2)(0) + (3)(2) = 7
u • v2 = (1)(−2) + (2)(2) + (3)(1) = 5
u • v3 = (1)(−2) + (2)(−5/2) + (3)(1) = −4
v1 • v1 = (1)(1) + (0)(0) + (2)(2) = 5
v2 • v2 = (−2)(−2) + (2)(2) + (1)(1) = 9
v3 • v3 = (−2)(−2) + (−5/2)(−5/2) + (1)(1) = 45/4
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y al aplicar las fórmulas obtenermos:
c1 = 7/5, c2 = 5/9, c3 = −16/45
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y al aplicar las fórmulas obtenermos:
c1 = 7/5, c2 = 5/9, c3 = −16/45
Si por otro lado armamos la matriz aumentada[v1,v2,v3|u] y la reducimos:
1 −2 −2 1
0 2 −5/2 2
2 1 1 3
→
1 0 0 7/5
0 1 0 5/9
0 0 1 −16/45
de donde observamos que los valores de lasconstantes ci coinciden con los valores dados porlos coeficientes de Fourier.
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Conjunto ortonormal de vectores
Un conjunto de vectores {v1,v2, . . . ,vm} se diceconjunto ortonormal o simplemente ortonormal sise cumple
vi • vj = 0 para i 6= j y vi • vi = 1 para i, j = 1, . . . ,m
Note que en caso de una base ortonormal S paraun espacio las fórmulas de Fourier para un u
simplifican a ci = u • vi, por ello es que esdeseable tener una base ortonormal a un espacio.Si ya se posee una base ortogonal dividiendo cadavector entre su norma se obtiene una ortonormal:
{v1, . . . ,vm}ortogonal →{
1
||v1||v1, . . . ,
1
||vm||vm
}
ortonormal
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Ejemplo
Ortonormalize el conjunto ortogonal ejemplo deesta lectura:
v1 =
1
0
2
, v2 =
−2
2
1
, v3 =
−2
−5/2
1
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Ejemplo
Ortonormalize el conjunto ortogonal ejemplo deesta lectura:
v1 =
1
0
2
, v2 =
−2
2
1
, v3 =
−2
−5/2
1
Soluci on : Tenemos ya realizados los siguientescálculos
v1 • v1 = 5 → ||v1|| =√5
v2 • v2 = 9 → ||v1|| = 3
v3 • v3 = 45/4 → ||v1|| =√45/2
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Por tanto, el conjunto ortonormalizado queda
1√5
1
0
2
,1
3
−2
2
1
,
2√45
−2
−5/2
1
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Matriz ortogonal
Una matriz A se dice matriz ortogonal osimplemente ortogonal si es una matriz cuadrada ylas columnas de A forman un conjunto ortonormal.
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Matriz ortogonal
Una matriz A se dice matriz ortogonal osimplemente ortogonal si es una matriz cuadrada ylas columnas de A forman un conjunto ortonormal.
Teorema
A n× n: A es ortogonal ssi AT ·A = I.
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Matriz ortogonal
Una matriz A se dice matriz ortogonal osimplemente ortogonal si es una matriz cuadrada ylas columnas de A forman un conjunto ortonormal.
Teorema
A n× n: A es ortogonal ssi AT ·A = I.
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Observe que el teorema anterior se deduce de que para dos vectores x y y en Rn,x • y = x′
· y:
x1
x2
...
xn
•
y1
y2...
yn
= x1 · y1 + · · ·+ xn · yn =[
x1 x2 · · · xn
]
·
y1
y2...
yn
Con lo anterior se deduce que cuando se hace AT· v se calcula un vector donde
cada componente es el producto punto de la columna correspondiente de A con el
vector v. Con lo anterior se deduce que cuando se calcula AT·A la matriz
resultante tiene en la posición (i, j) justo ai • aj es decir, el producto punto de la
columna i de A con la columna j de A. De esta forma: AT·A = I si y sólo si se
tiene que las columnas de A son ortogonales y que tienen norma 1.
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Ejemplo
Indique si el conjunto formado por los siguientes vectores es ortogonal
v1 =
1
0
2
, v2 =
−2
2
1
, v3 =
−2
−5/2
1
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 38/44
Ejemplo
Indique si el conjunto formado por los siguientes vectores es ortogonal
v1 =
1
0
2
, v2 =
−2
2
1
, v3 =
−2
−5/2
1
Soluci onFormamos la matriz A cuyas columnas son los vectores:
A = [v1 v2 v3] =
1 −2 −2
0 2 −5/2
2 1 1
Y calculamos AT·A:
AT
· A =
5 0 0
0 9 0
0 0 45/4
que sean cero los elementos que están fuera de la diagonal principal indica que elconjunto es ortogonal.
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EjemploDetermina los valores de x, y y z para que el conjunto de vectores
v1 =
4
6
z
, v2 =
x
6
4
, v3 =
2
y
3
sea ortogonal.
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 39/44
EjemploDetermina los valores de x, y y z para que el conjunto de vectores
v1 =
4
6
z
, v2 =
x
6
4
, v3 =
2
y
3
sea ortogonal.Formamos la matriz A cuyas columnas son los vectores:
A = [v1 v2 v3] =
4 x 2
6 6 y
z 4 3
Y calculamos AT·A:
AT
· A =
52 + z2 4 x + 36 + 4 z 8 + 6 y + 3 z
4 x + 36 + 4 z x2 + 52 2 x + 6 y + 12
8 + 6 y + 3 z 2 x + 6 y + 12 13 + y2
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 39/44
EjemploDetermina los valores de x, y y z para que el conjunto de vectores
v1 =
4
6
z
, v2 =
x
6
4
, v3 =
2
y
3
sea ortogonal.Formamos la matriz A cuyas columnas son los vectores:
A = [v1 v2 v3] =
4 x 2
6 6 y
z 4 3
Y calculamos AT·A:
AT
· A =
52 + z2 4 x + 36 + 4 z 8 + 6 y + 3 z
4 x + 36 + 4 z x2 + 52 2 x + 6 y + 12
8 + 6 y + 3 z 2 x + 6 y + 12 13 + y2
4 x + 36 + 4 z = 0
8 + 6 y + 3 z = 0
2 x + 6 y + 12 = 0
de donde, los únicos valores que hacen ortogonal al conjunto son x = −31/5,y = 1/15 y z = −14/5
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 40/44
EjemploDetermine el vector de coordenadas de v =< 2, 2,−4 > respecto a la baseortonormal
B =
u1 =
1/3
2/3
2/3
, u2 =
2/3
−2/3
1/3
, u3 =
2/3
1/3
−2/3
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 40/44
EjemploDetermine el vector de coordenadas de v =< 2, 2,−4 > respecto a la baseortonormal
B =
u1 =
1/3
2/3
2/3
, u2 =
2/3
−2/3
1/3
, u3 =
2/3
1/3
−2/3
Recordemos que el vector de coordenadas de un vector respecto a una base sonlos coeficientes de la combinación lineal de la base que da tal vector. Si la base esortonormal entonces los coeficientes de la combinación lineal son los coeficientesde Fourier, es decir los productos punto del vector con cada uno de los elementosde la base.
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 40/44
EjemploDetermine el vector de coordenadas de v =< 2, 2,−4 > respecto a la baseortonormal
B =
u1 =
1/3
2/3
2/3
, u2 =
2/3
−2/3
1/3
, u3 =
2/3
1/3
−2/3
Recordemos que el vector de coordenadas de un vector respecto a una base sonlos coeficientes de la combinación lineal de la base que da tal vector. Si la base esortonormal entonces los coeficientes de la combinación lineal son los coeficientesde Fourier, es decir los productos punto del vector con cada uno de los elementosde la base. Verifiquemos primero que el conjunto es ortonormal. Para ello,formamos la matriz A cuyas columnas son los vectores de B:
A = [u1 u2 u3] =
1/3 2/3 2/3
2/3 −2/3 1/3
2/3 1/3 −2/3
y calculamos AT·A:
AT
· A =
1 0 0
0 1 0
0 0 1
Por tanto, dando la matriz diagonal el conjunto es ortogonal; dando la identidad el
conjunto es ortonormal.
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 41/44
Para calcular los productos punto de los elemento de B con v recurrimos alproducto:
ATv =
1/3 2/3 2/3
2/3 −2/3 1/3
2/3 1/3 −2/3
·
2
2
−4
=
−2/3
−4/3
14/3
Por tanto, c1 = v • u1 = −2/3, c2 = v • u2 = −4/3, y c3 = v • u3 = 14/3 y el vectorde coordenadas de v respecto a la base B es < −2/3,−4/3, 14/3 >.
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 42/44
Teorema
Sea A una matriz n× n, y u y v dos vectoresen Rn. Entonces
(Au) • v = u •(
ATv)
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 42/44
Teorema
Sea A una matriz n× n, y u y v dos vectoresen Rn. Entonces
(Au) • v = u •(
ATv)
Demostraci on
(Au) • v = (Au)Tv
=(
uTAT)
v
= uT(
ATv)
= u •(
ATv)
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 43/44
Teorema
Sea A una matriz n× n. Son equivalenteslas siguientes afirmaciones:
(1) A es ortogonal.(2) A preserva los productos punto:
(Au) • (Au) = u • v ∀u,v(3) A preserva norma:
||Av|| = ||v|| ∀v
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 43/44
Teorema
Sea A una matriz n× n. Son equivalenteslas siguientes afirmaciones:
(1) A es ortogonal.(2) A preserva los productos punto:
(Au) • (Au) = u • v ∀u,v(3) A preserva norma:
||Av|| = ||v|| ∀vDemostraci on(1) implica (2)
Si A es ortogonal, ATA = I. Así
(Au)•(Av) = (Au)T·Av = uTAT·Av = uT·(AT·A)v = uT·I·v = uT·v
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 44/44
(2) implica (3)
Se tiene
||Av||2 = (Av) • (Av)
= v • v = ||v||2
tomando raíz cuadrada se tiene la igualdad de (3).
IntroduccionProducto internoPropiedadesNormaDistanciaOrtogonalidadConjuntoOrtogonalOrtogonalidad eindependencialinealOrtogonalidad yBasesOrtogonalidad ydescomposicionConjuntoOrtonormalMatriz Ortogonal
Conjuntos de Vectores y Matrices Ortogonales Álgebra Lineal - p. 44/44
(2) implica (3)
Se tiene
||Av||2 = (Av) • (Av)
= v • v = ||v||2
tomando raíz cuadrada se tiene la igualdad de (3).(3) implica (1)