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Nota 30. Dependencia e independencia lineal

Por Julio César Soria Ramírez

(Trabajo de titulación asesorado por la Dra. Diana Avella Alaminos)

Introducción

En esta nota veremos qué significa que un conjunto de vectores en Rn sea linealmente dependiente o linealmente independiente y veremos que esta idea está íntimamente relacionada a distinguir cuándo un conjunto de vectores tiene entre sus elementos algún vector que sea combinación lineal de los otros.

Definición

Sean mN, m>0, S={v1,,vm}Rn con m vectores.

El conjunto S es linealmente dependiente si existen λ1,,λmR no todos nulos tales que:

λ1v1++λmvm=0¯.

Decimos que S es linealmente independiente en caso contrario, es decir, si se tiene que

λ1v1++λmvm=0¯ con λ1,,λmR, implica que λ1==λm=0.

En otras palabras, S es linealmente independiente si la única manera de obtener una combinación lineal de esos vectores igual al vector cero, es si en ella todos los vectores están multiplicados por cero.

Abreviaremos l.d o l.i respectivamente.

Ejemplos

1. Sean v1=(2,4),v2=(1,5),v3=(2,4) vectores de R2.

Como (0,0)=v1+v3=1v1+0v2+1v3+0v4, el conjunto {v1,v2,v3,v4} es l.d.

2. Sean v1=(1,2,4),v2=(1,8,8),v3=(1,3,2) vectores de R3.

Como (0,0)=v1v2+2v3=1v1+(1)v2+2v3, el conjunto {v1,v2,v3} es l.d.

3. Sean v1=(2,1,0,1),v2=(1,0,1,0),v3=(0,1,3,2) vectores de R4. ¿Es {v1,v2,v3} linealmente independiente?

Sean λ,μ,νR tales que:

λ(2,1,0,1)+μ(1,0,1,0)+ν(0,1,3,2)=(0,0,0,0).

Desarrollando la expresión anterior obtenemos que:

(2λ+μ,λ+ν,μ+3ν,λ+2ν)=(0,0,0,0)

Comparando coordenada a coordenada obtenemos:

(1)2λ+μ=0(2)λ+ν=0(3)μ+3ν=0(4)λ+2ν=0

Restando la ecuación 2 a la 4 tenemos que ν=0, y entonces por la ecuación 3 tenemos que μ=3ν=30=0. Además, de la ecuación 2 sabemos que λ=ν=0=0, de forma que λ=μ=ν=0 y por lo tanto el conjunto {v1,v2,v3} es linealmente independiente.

Observa que lo que hemos tratado de exhibir en estos ejemplos para probar si un conjunto de vectores v1,,vmRn distintos, es l.d o l.i, consiste en ver si existen λ1,,λmR no todos nulos tales que λ1v1++λmvm=0¯, o si la única forma de que λ1v1++λmvm=0¯, es que λ1==λm=0. En el primer caso el conjunto es l.d y en el segundo l.i.

Observación 1

Sean S y S subconjuntos finitos de Rn con SS.

a) Si S es l.d, entonces S es l.d.

b) Si S es l.i, entonces S es l.i.

Demostración de a).

Sean SSRn con S y S finitos. Entonces los conjuntos son de la forma

S={v1,,vt}

S={v1,,vt,vt+1,,vm},

para algunos t,m naturales positivos con tm. Supongamos que S es l.d. Así, existen λ1,,λtR no todos nulos tales que λ1v1++λtvt=0¯.

Tenemos entonces que λ1v1++λtvt+0vt+1++0vm=0¯ con λ1,,λt,0R no todos nulos, por lo tanto S es l.d.

Demostración de b).

Es la contrapuesta de a).

◻

Observación 2

Dos vectores en Rn forman un conjunto l.d si y sólo si uno es múltiplo del otro.

Demostración

Demostración de la implicación de ida

Supongamos que {u,v} es l.d. Entonces existen λ,γR no ambos nulos tales que λu+γv=0¯. Si λ0 tenemos que u=γλv, y si γ0 tenemos que v=λγu.

Demostración de la implicación de regreso

Sin pérdida de generalidad supongamos que u=μv con μR, entonces 1u+(μ)v=0¯ con 10. Así, {u,v} es l.d.

◻

Tarea Moral

1. Considera al espacio vectorial R3 sobre el campo de los reales. Determina si los siguientes conjuntos son l.i.

i. {(1,2,4),(0,0,3),(0,1,7)}

ii. {(2,1,1),(1,1,1),(1,0,0)}

2. Considera al espacio vectorial R2 sobre el campo de los reales. ¿Para qué valores de k el conjunto {(3k,2),(k,k+1)} es l.i?.

3. Considera al espacio vectorial R3 sobre el campo de los reales. Sea S={v1,v2,v3} un subjconjunto de R3 tal que ningun vector en él es múltiplo de otro. ¿Es S linealmente independiente?

4. Considera al espacio vectorial Rn sobre el campo de los reales. Sea S={v1,,vm} un subjconjunto de Rn tal que todo subconjunto de S con m1 vectores es linealmente independiente. ¿Es S linealmente independiente?

Más adelante.

En la siguiente nota estudiaremos el concepto de base del espacio vectorial Rn y de base de un subespacio de Rn.

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Enlace a la nota anterior. Nota 29. Subespacio generado

Enlace a la nota siguiente. Nota 31. Bases de Rn

Nota 29. Subespacio generado

Por Julio César Soria Ramírez

(Trabajo de titulación asesorado por la Dra. Diana Avella Alaminos)

Introducción

En la nota anterior vimos que si consideramos las combinaciones lineales de un conjunto SRn, este conjunto al que denotamos C(S) tiene estructura de subespacio vectorial. En la presente nota continuaremos con el estudio de subespacios vectoriales y definiremos lo que es un subespacio generado por un conjunto de vectores.

Definición

Sea S un subconjunto de Rn. El subespacio de Rn generado por S es el conjunto de combinaciones lineales de S, si S, o bien {0¯}, si S=.

Se denota por S (en algunos textos lo denotan por Span(S).

Decimos que S genera a S o que S es un conjunto generador de S.

Notación

Sean m un natural positivo y v1,,vmRn.

{v1,,vm} se denota por v1,,vm.

Ejemplos

1. Consideremos R3

S={(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)}={e1,e2,e3}.

Claramente SR3. Además, si (a,b,c)R3

(a,b,c)=a(1,0,0)+b(0,1,0)+c(0,01)S.

Concluimos que S=R3 y decimos entonces que S genera a R3.

2. ¿El vector (7,5,9) se encuentra en el generado por el conjunto S={(2,1,3),(1,1,1)}?, es decir

¿(7,5,9)(2,1,3),(1,1,1)?

Veamos si existen λ,μR tales que:

(7,5,9)=λ(2,1,3)+μ(1,1,1).

En otras palabras buscamos λ,μR tales que:

(7,5,9)=(2λ+μ,λ+μ,3λ+μ).

Comparando coordenada a coordenada obtenemos que:

2λ+μ=7

λ+μ=5

3λ+μ=9.

Esto lo resolvemos restando a la ecuación 1 la 2, y obtenemos que:

λ=2,

y como λ+μ=5, entonces μ=5λ=52=3.

Además con estos valores de λ y de μ se satisface la ecuación 3, pues 3λ+μ=32+3=9.

Tenemos entonces que:

(7,5,9)=2(2,1,3)+3(1,1,1) y por lo tanto (7,5,9)(2,1,3),(1,1,1).

3. ¿(1,1,2,3)(1,1,1,4),(1,1,1,5)?

Buscamos λ,μR tales que:

(1,1,2,3)=λ(1,1,1,4)+μ(1,1,1,5)

Desarrollando obtenemos:

(1,1,2,3)=(λ+μ,λμ,λ+μ,4λ+5μ).

Comparando coordenada a coordenada obtenemos que:

λ+μ=1

λμ=1

λ+μ=2

4λ+5μ=3.

Observamos que si esto ocurriera tendríamos que λ+μ=1 y al mismo tiempo λ+μ=2, y por lo tanto 1=2 lo cual es una contradicción. De modo que no existen λ,μR que satisfagan esas condiciones y así (1,1,2,3)(1,1,1,4),(1,1,1,5).

4. Consideremos R3 y S={(1,1,1),(1,1,0),(1,0,0)}.

¿Será acaso que S=R3?

Sabemos que SR3. Ahora si (a,b,c)R3, ¿(a,b,c)S?, ¿existirán λ,μ,νR tales que:

(a,b,c)=λ(1,1,1)+μ(1,1,0)+ν(1,0,0)?

Siupongamos que sí existen λ,μ,νR tales que:

(a,b,c)=λ(1,1,1)+μ(1,1,0)+ν(1,0,0).

Desarrollando, esto implicaría que:

(a,b,c)=(λ+μ+ν,λμ,λ).

Comparando coordenada a coordenada obtendríamos que:

λ+μ+ν=a

λμ=b

λ=c

Así, λ=c. despejando μ de la segunda ecuación tenemos que μ=λb, entonces μ=cb. Finalmente, despejando ν de la primera ecuación y sustituyendo los valores de λ=c y μ=cb obtenemos que:

ν=aμλ=a(cb)c=ac+bc=a+b2c.

Así:

(a,b,c)=c(1,1,1)+(cb)(1,1,0)+(a+b2c)(1,0,0).

Concluimos que R3S y por lo tanto S=R3. Decimos entonces que S es un generador de R3.

Importante

Si WS pero WS, entonces el generado de S no es W.

Por ejemplo:

Si W={(a,a)aR} y S={(1,0),(0,1)}, el generado de S, es R2=S, observa que WS, pero S no genera a W, si no a algo más amplio que es R2.

Tarea Moral

1. Considera al espacio vectorial R3 sobre el campo de los reales. Determina si el vector v pertenece al subespacio W dado.

i) v=(2,3,7) y W=(1,0,0),(1,1,0),(1,1,1).

ii) v=(1,4,3,1) y W=(1,1,1,0),(1,0,1,1).

2. Considera al espacio vectorial R3 sobre el campo de los reales. Describe al subespacio W=(3,1,2),(4,5,1).

Más adelante

En la siguiente nota veremos los conceptos de dependencia e independencia lineal.

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Nota anterior. Nota 28 Combinaciones lineales.

Nota siguiente. Nota 30. Dependencia e independencia lineal.

Nota 28. Combinaciones lineales

Por Julio César Soria Ramírez

(Trabajo de titulación asesorado por la Dra. Diana Avella Alaminos)

Introducción

En la presente nota definiremos lo que son las combinaciones lineales de los elementos de un subconjunto de Rn, veremos que si iniciamos con cualquier subconjunto no vacío de Rn y consideramos todas sus combinaciones lineales, este conjunto será siempre un subespacio vectorial de Rn.

Iniciemos con la definición de combinaciones lineales.

Definición

Sean mN con n>0 y v1,,vmRn. Una combinación lineal de v1,,vm es una expresión de la forma:

λ1v1++λmvm

con λ1,,λmR.

De modo más general, si S es un subconjunto de Rn, una combinación lineal de vectores de S es un vector de la forma:

λ1v1++λmvm,

con mN, n>0, v1,,vmS y λ1,,λmR.

Ejemplos

1. Considera al conjunto S={(1,0,0),(1,1,0),(1,1,1)}.

2(1,0,0)(1,1,0)+5(1,1,1)=(6,6,5)

3(1,0,0)+0(1,1,0)+(1,1,1)=(2,1,1)

0(1,0,0)+(1,1,0)+5(1,1,1)=(6,4,1)

son combinaciones lineales de vectores de S.

2. Considera al conjunto S={(1,2,0,5),(1,3,2,12)}.

4(1,2,0,5)+9(1,3,2,12)=(5,35,18,312)

es una combinación lineal de vectores de S.

3. Considera al conjunto S={(1n,1n)nN,n>0}. Observa que

S={(1,1),(12,12),(13,13)}.

Entonces

2(12,12)+3(16,16)4(112,112)=(76,76)

es una combinación lineal de vectores de S.

Importante

Aunque el conjunto S sea infinito, en una combinación lineal sólo se usa una cantidad finita de vectores de S.

Proposición

Sea S un subconjunto no vacío de Rn. El conjunto de todas las combinaciones lineales de S, que denotamos por C(S), cumple lo siguiente:

i) Es un subespacio de Rn, es decir C(S)Rn.

ii) Contiene al conjunto S, es decir SC(S).

iii) El conjunto C(S) está contenido en cualquier subespacio W de Rn que contenga a S.

Demostración

Demostración de i).

Por demostrar que C(S)Rn.

Como S, sea vS. Tenemos que 0¯=0vC(S).

Sean v,wC(S), por demostrar que v+wC(S).

Como v,wC(S) tenemos que

v=λ1v1++λnvt, con tN, n>0, v1,,vtS y λ1,,λtR, y

w=μ1w1++μmwm, con mN, n>0, w1,,wmS y μ1,,μmR.

Entonces

v+w=(λ1v1++λtvt)+(μ1w1++μmwm)

por lo cual la suma v+w es otra combinación lineal de elementos de S, y por lo tanto v+wC(S).

Sean vC(S) y γR.

Por demostrar que γvC(S).

Como vC(S) tenemos que

v=λ1v1++λnvm, con mN, n>0, v1,,vmS y λ1,,λmR.

Observa entonces que:

γv=γ(λ1v1++λmvm)=(γλ1)v1++(γλm)vm

que también es una combinación lineal de los elementos de S y por lo tanto γvC(S).

Como 0¯C(S), v+wC(S) para todos v,wC(S), y γvC(S) para todo γR y todo vC(S), concluimos que C(S) es un subespacio de Rn.

Demostración de ii)

Por demostrar que SC(S).

Sea vS, por demostrar que vC(S).

Como v=1v, entonces v es una combinación lineal de vectores de S y por tanto vC(S).

Así, SC(S).

Demostración de iii)

Sea W un subespacio de Rn que contiene a S, es decir tal que SW.

Por demostrar que C(S)W.

Sea vC(S). Sabemos que

v=λ1v1++λmvm, con mN, n>0, v1,,vmS y λ1,,λmR.

Para cada i, viS, y SW, entonces viW para todo i.

Como W es un subespacio vectorial el producto por escalares es cerrado y entonces λiviW para todo i, además la suma es cerrada en W por lo que:

v=λ1v1++λnvnW.

Por lo tanto C(S)W.

Tarea Moral

1. Sea S={(1,1,1),(4,4,4)}. En caso de ser posible, halla 3 subespacios de R3 que contengan a S, si no es posible explica por qué.

2. Sea S={(2,5,3),(4,1,0)}. En caso de ser posible, encuentra 3 subespacios de R3 que contengan a S, si no es posible explica por qué.

Más adelante

En la siguiente entrada veremos cómo construir un subespacio a partir de un subconjunto de vectores dado, usando como herramienta el concepto de combinación lineal que acabamos de estudiar.

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Nota anterior. Nota 27. Subespacios vectoriales.

Nota siguiente. Nota 29. Subespacio generado.

Nota 27. Subespacios vectoriales.

Por Julio César Soria Ramírez

(Trabajo de titulación asesorado por la Dra. Diana Avella Alaminos)

Introducción

En esta entrada estudiaremos el concepto de subespacio de Rn. Veremos que un subespacio de Rn es un conjunto de vectores que satisface ciertas propiedades y forma una estructura algebraica dentro del espacio vectorial Rn. De manera más precisa definiremos subespacio de Rn como un conjunto de vectores contenido en Rn que tiene al neutro aditivo, es cerrado bajo la adición de vectores y bajo la multiplicación por escalares.

Definición

Sea W un subconjunto de Rn. Decimos que W es un subespacio de Rn si:

i) 0¯W.

ii) u+vWu,vW.

iii) λwWλRwW.

Notación

WRn denotará que W es un subespacio de Rn.

Ejemplos

1. {0¯}Rn.

2. RnRn.

Se deja al lector verificar que los conjuntos de 1 y 2 son subespacios de Rn

3. Sea wR. {λwλR}Rn.

Demostración

4. Sean wR, W={λvλR}. Notamos que, por las propiedades de la entrada previa, 0¯=0vW. Además, si u,vW sabemos que v=λw y u=μw con λ,μR. Así, u+v=λw+μw=(λ+μ)w con λ+μR, por lo tanto u+vW. Finalmente, si μR y vW sabemos que v=λw para algún λR por lo cual μv=μ(λv)=(μλ)v con μλR y así, μvW.

Concluimos entonces que W es un subespacio vectorial de Rn.

◻

Geométricamente, W es una una línea recta que pasa por el origen, formada por todos los vectores que se obtienen multiplicando w por escalares reales.

5. {(x,y,0)x,yR}R3.

Se deja la demostración al lector.

Notemos que el conjunto del ejemplo 5 es geométricamente un plano que pasa por el origen, el plano xy. De forma más general, los planos por el origen en R3 son subespacios de R.

Usa el siguiente recurso que elaboré en Geogebra para obtener planos por el origen a partir de dos vectores. Prueba moviendo los puntos A y B de los vectores en rojo y verde, el vector en color negro representa un vector cualquiera en el plano obtenido a partir de A y B.

5. W={(x,y,z,w)R42xy+3zw=0}R4.

Demostración de 5

Tenemos que probar que el conjunto W satisface las tres condiciones de la definición de subespacio.

W satisface la propiedad i pues 0¯W, ya que: 200+300=0.

Veamos que satisface también la propiedad ii, es decir que u+vWu,vW.

Sean u,vW, con u=(x,y,z,w) y v=(a,b,c,d) Por ser u y v elementos de W cumplen que:

2xy+3zw=0

2ab+3cd=0

Sumando estas expresiones obtenemos 2(x+a)(y+b)+3(z+c)(w+d)=0, haciendo evidente que el vector (x+a,y+b,x+c,w+d)W, pero (x+a,y+b,x+c,w+d)=(x,y,z,w)+(a,b,c,d)=u+v. Por lo tanto u+vW.

Veamos que W satisface la propiedad iii, es decir que W es un conjunto cerrado bajo producto por escalares.

Sean u=(x,y,z,w)W, λR.

Por demostrar que λwW.

Como uW entonces:

2xy+3xw=0.

Multiplicando por λ obtenemos:

λ(2xy+3xw)=0

y entonces:

2(λx)(λy)+3(λz)(λw)=0.

Esto nos muestra que el vector (λx,λy,λz,λw)W, y como (λx,λy,λz,λw)=λ(x,y,z,w)=λu, concluimos que λuW.

◻

Nota que las condiciones para ver que un conjunto es un subespacio vectorial se pueden reescribir:

Observación

Sea WRn. WRn si y sólo si se cumplen:

I) 0¯W

II) λu+vWu,vWλRn.

La demostración queda como tarea moral.

Proposición

La intersección de dos subespacios de Rn es un subespacio de Rn.

Demostración

Sean U,W subespacios de Rn.

Por demostrar que UW es un subespacio de Rn. Usaremos para ello la observación anterior.

Como U y W son subespacios, 0¯U y 0¯W, por lo tanto 0¯UW.

Sean λR, v1,v2Rn, por demostrar que λv1+v2UW.

Como v1,v2U y v1,v2W, por ser U y W subespacios tenemos que:

λv1+v2U y λv1+v2W.

Así, λv1+v2UW.

Como se cumplieron las propiedades I y II tenemos, por la observación anterior, que UWRn.

◻

Tarea Moral

1. Demostrar la observación de la nota.

2. Sea W un subconjunto de Rn. Para que W sea un subespacio de Rn ¿basta verificar las condiciones ii y iii de la definición de subespacio, es decir es necesario pedir que 0¯W o se puede deducir de que W es cerrado bajo producto escalar?

3. Sea W un subconjunto de R2. Prueba o da un contraejemplo para las siguientes afirmaciones:

a) Si W es cerrado bajo la suma y 0¯W, entonces W es un subespacio de R2.

b) Si W es cerrado bajo producto por escalares y 0¯W, entonces W es un subespacio de R2.

c) Si W es cerrado bajo la suma, bajo inversos aditivos y ademas 0¯W, entonces W es un subespacio de R2.

4. Determina cuáles de los siguientes subconjuntos son subespacios de los correspondientes Rn.

i) {(x,y,z)R3xyz=0}.

ii) {(x,y,z)R3x+y+z=x}.

iii) {(x,y,z)R3y0}.

iv) {(x,y,z,w)R4x+y+3z1=7}.

v) {(x,y,z)R3zesracional}.

Más adelante

En la siguiente nota veremos el concepto de combinaciones lineales.

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Nota anterior.Nota 26. Propiedades de Rn.

Nota siguiente. Nota 28. Combinaciones lineales.

Nota 26. Propiedades de Rn

Por Julio César Soria Ramírez

(Trabajo de titulación asesorado por la Dra. Diana Avella Alaminos)

Introducción

En la siguiente nota veremos algunas propiedades del R-espacio vectorial Rn. Probaremos la unicidad del neutro aditivo, así como la unicidad de los inversos aditivos, veremos que las propiedades de cancelación de la suma también se cumplen, se demostrará que la multiplicación del neutro aditivo de R por cualquier vector de Rn nos da el neutro aditivo, y que la multiplicación de cualquier escalar por el neutro aditivo, es el neutro aditivo. Finalizaremos viendo que el inverso aditivo de un vector v, que hemos denotado por v~, es de hecho (1)v.

Aunque denotamos las operaciones de suma y producto por escalar en Rn como y para distinguirlas de la suma y el producto en R, en general es claro por el contexto si se trata de unas u otras, así que a partir de aquí simplificaremos la notación y denotaremos a la suma de u,vRn como u+v, y al producto de λR por vRn como λv.

Proposición 1

En Rn el neutro aditivo es único.

Demostración

Supongamos que 0¯ y 0¯ son dos neutros aditivos en Rn.

Por demostrar que 0¯=0¯

Explicación
0¯=Consideramos uno de los neutros.
=0¯+0¯Gracias a que 0¯ es un neutro.
=0¯Pues 0¯ es un neutro.

◻

Proposición 2

En Rn los inversos aditivos son únicos.

Demostración

Sea vRn, supongamos que v~ y v^, son inversos aditivos de v.

Por demostrar que v~=v^.

Explicación
v~=v~+0¯=Gracias a que 0¯ es el neutro.
=v~+(v+v^)=Como v^ es un inverso de v
v+v^=0¯.
=(v~+v)+v^=Gracias a la asociatividad.
=0¯+v^v~ también es un inverso de v y entonces
v~+v=0¯.
=v^Pues 0¯ es el neutro.

◻

Propiedades de cancelación

Sean u,v,wRn.

i) Si u+v=w+v, entonces u=w.

ii) Si v+u=v+w, entonces u=w.

Demostración

Sean u,v,wRn.

Demostración de i)

Supongamos que u+v=w+v, si le sumamos el inverso de v, v~, de ambos lados de la igualdad tenemos que:

(u+v)+v~=(w+v)+v~.

En virtud de la asociatividad tenemos que:

u+(v+v~)=w+(v+v~)

y como v~ es el inverso de v obtenemos

u+0¯=w+0¯.

Así, u=w.

Demostración de ii)

Observa que se obtiene de la demostración del inciso anterior y de la conmutatividad de la suma, ya que si v+u=v+w, por la conmutatividad de la suma tenemos que u+v=w+v y debido al inciso anterior concluimos que u=w.

◻

Proposición 3

En Rn se cumple que:

1. 0v=0¯vRn.

2. λ0¯λR.

Demostración

Demostración de 1

Explicación
0¯+0v=0v=Gracias a que 0¯ es el neutro en Rn.
=(0+0)v0=0+0, gracias a que 0 es neutro en R.
=0v+0vGracias a la distributividad en R.

Obtenemos de las igualdades en la tabla que 0¯+0v=0v+0v, por la propiedad de la cancelación mostrada anteriormente tenemos que 0¯=0v.

Demostración de 2

Explicación
0¯+λ0¯=λ0¯=Gracias a que 0¯ es neutro en Rn.
λ(0¯+0¯)0¯=0¯+0¯, gracias a que 0¯ es neutro en Rn.
λ0¯+λ0¯Gracias a la distributividad en Rn.

Obtenemos de las igualdades en la tabla que 0¯+λ0¯=λ0¯+λ0¯, por la propiedad de la cancelación mostrada anteriormente tenemos que 0¯=λ0¯.

◻

Proposición 4

Para todo vRn,(1)v es el inverso aditivo de v.

Demostración

Sea vRn. Veamos que (1)v es su inverso aditivo.

Explicación
v+(1)v=1v+(1)v=Pues v=1v.
=(1+(1))vPor distributividad.
=0vPues en R se tiene que 1+(1)=0.
=0¯Por la proposición 3.

Hemos probado que v+(1)v=0¯ y por la conmutatividad de la suma también (1)v+v=0¯. En virtud de la unicidad de los inversos concluimos que (1)v es el inverso aditivo de v.

◻

Notación

Dado vRn denotaremos por v a su inverso aditivo.

Corolario

En Rne cumple que:

(λ)v=(λv)=λ(v),λRvRn.

Explicación
λ(v)=λ((1)v)v=(1)v por la proposición 4.
=(λ(1))vPropiedades del producto escalar en Rn.
=(λ)vGracias a que en R λ(1)=λ.
=((1)λ)vGracias a que en R λ(1)=λ.
=(1)(λv)Propiedades del producto escalar en Rn.
=(λv)Por la proposición 4.

◻

Tarea Moral

Determina si dados vRn, λR, el hecho de que λv=0¯ implica necesariamente que v=0¯ o que λ=0.

Más adelante

En la siguiente nota veremos el importante concepto de subespacio vectorial.

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Enlace a la nota anterior. Nota 25. Espacios vectoriales.

Enlace a la nota siguiente. Nota 27. Subespacios vectoriales.