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Qué es, Significado y Concepto

Álgebra lineal

Álgebra lineal, rama de las matemáticas que estudia los sistemas de ecuaciones lineales, transformaciones lineales, vectores y espacios vectoriales y temas afines.

El concepto geométrico de vector como segmento rectilíneo de módulo, dirección y sentido dados, se puede generalizar como se muestra a continuación. Un n-vector (vector n-dimensional, vector de orden n o vector de dimensión n) es un conjunto ordenado de n elementos de un cuerpo.

Al igual que en la teoría de matrices, los elementos de un vector pueden ser números reales. Un n-vector v se representa como

v = (x1, x2,…, xn)

Las x1, x2,…, xn se denominan componentes del vector. Las líneas de una matriz son vectores: las horizontales son vectores fila y las verticales vectores columna.

La suma de vectores (de igual longitud) y la multiplicación por un número real se definen de igual manera que para las matrices, y cumplen las mismas propiedades. Si w es otro vector,

w = (y1, y2,…, yn)

y k es un número real, entonces

v + w = (x1 + y1, x2 + y2,…, xn + yn)

y

kv = (kx1, kx2,…, kxn)

Si k1, k2,…, km son números reales, y v1, v2,…, vm son n-vectores, el n-vector

v = k1v1 + k2v2 + … + kmvm

se denomina combinación lineal de los vectores v1, v2,…, vm.

Los m n-vectores son linealmente independientes si la única combinación lineal igual al n-vector cero, 0 = (0,0,…, 0), es aquélla en que k1 = k2 = … = km = 0. Si existe otra combinación lineal que cumple esto, los vectores son linealmente dependientes.

Por ejemplo, si v1 = (0, 1, 2, 3), v2 = (1, 2, 3, 4), v3 = (2, 2, 4, 4) y v4 = (3, 4, 7, 8), entonces v1, v2 y v3 son linealmente independientes, pues k1v1 + k2v2 + k3v3 = 0 si y sólo si k1 = k2 = k3 = 0; v2, v3 y v4 son linealmente dependientes pues v2 + v3 – v4 = 0.

Se dice que A es una matriz de rango r, si tiene un conjunto de r vectores fila o columna linealmente independientes, y todo conjunto con más de r vectores fila o columna son linealmente dependientes.

Un espacio vectorial V es un conjunto no vacío de vectores (véase Teoría de conjuntos) que cumple una serie de propiedades, que se muestran a continuación. Si u, v, w son elementos de V, entonces se verifica que:

1a. u + v es un elemento de V

2a. (u + v) + w = u + (v + w)

3a. u + v = v + u

4a. Existe un vector 0 tal que 0 + u = u

5a. Todo vector v tiene un opuesto –v tal que v + (-v) = 0

Si λ y µ son números reales, se cumple también que:

1b. λ·u es un elemento de V

2b. (λ + µ)·u = λ·u + µ·u

3b. λ·(u + v) = λ·u + λ·v

4b. (λ·µ)·v = λ·(µ·v)

5b. 1·v = v

Si S = {vi} es un conjunto de vectores, todos ellos de la misma dimensión, todas las combinaciones lineales de los vectores v forman un espacio vectorial V.

Se dice que este espacio vectorial es generado por los vi. Si el conjunto B = {wj} genera el mismo espacio vectorial V, y está formado por vectores linealmente independientes, se dice que B es una base de V. Si una base de V contiene m vectores, entonces toda base de V contiene exactamente m vectores, y se dice que V es un espacio vectorial de dimensión m.

Los espacios euclídeos de dos y tres dimensiones se pueden representar por parejas y tríos ordenados de números reales. Las matrices se pueden utilizar para describir transformaciones de un espacio vectorial a otro.

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