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Nociones topológicas básicas

Por Lizbeth Fernández Villegas

Introducción

Ya que hemos visto cómo son las bolas abiertas en diferentes métricas, procederemos a analizar cómo son cuando las comparamos con un conjunto $A \subset X$. Como recurso, usaremos imágenes representativas con la intención de ayudar en la abstracción de los conceptos que a continuación se anuncian. Aunque las bolas no necesariamente se representan siempre como circunferencias (métrica del taxista), o como objetos con bordes punteados (como el segmento vertical que forma parte de la bola abierta en la métrica del ascensor), para fines gráficos rescataremos la idea de usar líneas punteadas para hacer alusión al «borde» de una bola abierta, sugiriendo que son puntos en el conjunto $X$ que no están en ella. Por el contrario, representaremos con lineas continuas puntos que sí formen parte de un conjunto dado.

Unas breves comparaciones entre subconjuntos y puntos

Para iniciar, pensemos en un espacio métrico $(X,d)$:

Y en un conjunto $A$ contenido en $X$:

Identifiquemos puntos arbitrarios en $X$:

Entonces un punto $x \in X$ puede pertenecer o no al conjunto $A$.
Si $x \in A$, entonces una bola abierta con centro en $x$ puede tener puntos tanto en $A$ como en $X \setminus A$.

o bien, puede tener todos sus puntos en $A$

¿Puede haber una bola con centro en un punto en $A$ que esté totalmente contenida en el conjunto $X \setminus A$?

Por otro lado, si consideramos ahora $x \notin A$ , una bola abierta con centro en $x$ podría tener puntos tanto en $A$ como en $X \setminus A$.

O bien, puede solo tener puntos en $X \setminus A$

¿Es posible que una bola con centro en un punto en $X \setminus A$ esté totalmente contenida en $A$?.

Habiendo hecho estos comentarios generales, asignemos términos a los puntos de $X$ según las condiciones que cumplan las bolas abiertas asociadas.

Conceptos topológicos en un espacio métrico

Definición punto interior de un conjunto: Sea $A$ un subconjunto del espacio métrico $(X,d)$ y sea $x \in X$. Decimos que $x$ es punto interior de $A$ en $(X,d)$ si existe $\varepsilon > 0$ tal que $B(x,\varepsilon) \subset A$.

Aunque $x$ pueda tener alguna bola abierta que no esté totalmente contenida en A, basta con que exista una que sí lo esté para que a $x$ se le considere un punto interior.

De acuerdo a la definición, un punto $x \in X$ no será punto interior de $A$ cuando $\forall \varepsilon >0, B(x,\varepsilon)$ tiene puntos en $X \setminus A$. Los siguientes esquemas muestran puntos que no son puntos interiores del conjunto $A$ (tal vez sí lo sean de otro conjunto).

Definición interior de un conjunto: El conjunto formado por todos los puntos interiores de $A$ se denomina interior de $A$ en $(X,d)$ y se denota como:
$$Int (A) = : \{x \in X|x \text{ es punto interior de A}\}$$

El conjunto $Int(A)$ se representa de la siguiente manera:

Definición conjunto abierto: Diremos que $A \subset X$ es un conjunto abierto en $(X,d)$ si $A=Int(A)$.

Si pruebas que para todo $A \subset X$ se cumple que $Int(A) \subset A$ notarás que un conjunto $A$ es abierto cuando todos sus puntos son puntos interiores, es decir, cuando $A \subset Int(A)$. El conjunto $A$ que estamos considerando no es abierto, pues tiene puntos que no son puntos interiores.

Pero si consideramos un conjunto $A$ de esta forma, sí coincide con su interior y por lo tanto, es abierto.

Definición punto de contacto o punto de adherencia: Sea $A$ un subconjunto del espacio métrico $(X,d)$ y sea $x \in X$. Se dice que $x$ es punto de contacto (o de adherencia) de $A$ en $(X,d)$ si $\forall \, \varepsilon >0$ se cumple que $B(x,\varepsilon) \cap A \neq \emptyset$.

Incluso un punto que no esté en $A$ puede ser punto de contacto de $A$.

Incluso si alguna bola interseca al conjunto $A$, si hay alguna que no lo haga, no será punto de contacto de $A$.

Definición cerradura o adherencia de un conjunto: El conjunto formado por todos los puntos de contacto es denominado la cerradura de $A$ en $(X,d)$, y se denota como:

$$ \overline {A} =: \{x \in X| x \text{ es punto de contacto de A}\}$$

Todos los puntos de contacto de $A$.

Definición conjunto cerrado: Diremos que un conjunto $A \subset X$ es un conjunto cerrado en $(X,d)$ si $A=\overline{A}$.
Si pruebas que para todo $A \subset X$ se satisface que $A \subset \overline{A}$ notarás que un conjunto $A$ es cerrado cuando todos sus puntos de contacto están en $A$, es decir, cuando $\overline{A} \subset A$. En el ejemplo que estamos manejando, $A$ no es cerrado, pues tiene puntos de contacto que no están en $A$:

Si $A$ fuera considerado inicialmente de esta forma, sí coincide con su cerradura y por tanto, es cerrado:

Al final de esta sección se te propondrá como ejercicio demostrar que $A \subset X$ es un conjunto cerrado en $(X,d)$ si y solo sí su complemento $X \setminus A$ es un conjunto abierto en $(X,d)$.

Definición bola cerrada: Sea $(X,d)$ un espacio métrico. Considera un punto $x \in X$ y $\varepsilon \in \mathbb {R}, \varepsilon>0$. La bola cerrada con centro en $x$ y radio $\varepsilon$ se define como el conjunto de puntos en $X$ tales que el valor de su distancia al punto $x$ es menor o igual que $\varepsilon$. Se denota como:

$$\overline{B}(x,\varepsilon) := \{y \in X | d(x,y) \leq \varepsilon \}$$

Nota: A diferencia de la bola abierta, la bola cerrada sí incluye a los puntos cuya distancia al centro sea exactamente $\varepsilon$.

Antes de poner un círculo cerrado como representación de una bola cerrada, enunciemos la siguiente:
Proposición: La cerradura de una bola abierta $B(x,\varepsilon)$ (denotado como $\overline{B(x,\varepsilon)}$) no coincide, necesariamente con la bola cerrada $\overline{B}(x,\varepsilon)$. Veamos un contraejemplo con la métrica discreta en $\mathbb{R}^2$ y con $\varepsilon=1$.

Dado un punto $x$ en $\mathbb{R}^2$, según la definición, la bola cerrada de radio $1$ con centro en $x$ es el conjunto:

\begin{align*}
\overline{B}(x,1) :&= \{y \in \mathbb{R}^2 | d(x,y) \leq 1\}\\
&= \mathbb{R}^2
\end{align*}

Pues la distancia entre dos puntos en la métrica discreta solo puede ser $0$ o $1$.

Pero si consideramos que para todos los puntos $y$ de $\mathbb{R}^2$ la bola abierta $B(y,1)= \{y\}$, (pues la distancia entre $y$ y el resto de los puntos en $\mathbb{R}^2$ no es menor que $1$), veremos que todos los puntos en $\mathbb{R}^2$ que son distintos de $x$ tienen una bola abierta que no interseca a $B(x,1)$, por lo tanto no hay ningún punto de $\mathbb{R}^2$ diferente de $x$ que esté en la cerradura de $B(x,1)= \{x\}$. En conclusión $\overline{B(x,1)}=\{x\}$.

Proposición. En espacios normados la cerradura de una bola abierta sí es la bola cerrada. Es decir $\overline{B(x,\varepsilon)} = \overline{B}(x,\varepsilon)$. La demostración se propone como ejercicio.

Definición punto de acumulación: Sea $A$ un subconjunto del espacio métrico $(X,d)$ y sea $x \in X$. Decimos que $x$ es punto de acumulación de $A$ en $(X,d)$ si $\forall \, \varepsilon >0$ se cumple que $(B(x,\varepsilon) \setminus \{ x \}) \cap A \neq \emptyset$. Nota que a diferencia del punto de contacto, el punto de acumulación se descarta de la intersección entre las bolas abiertas y $A$.

¿Es un punto de contacto también un punto de acumulación en cualquier métrica?

Proposición: Toda bola abierta que tiene un punto de acumulación de $A$, tiene también una cantidad infinita de puntos en A.

Demostración:
Supón que $x \in X$ es un punto de acumulación de $A$ y que $x \in B(y,\varepsilon), y \in X, \varepsilon>0$.

Supón también que, contrario a lo que se quiere demostrar, esta bola abierta tiene una cantidad finita de puntos en $A$, digamos $\{x_1,x_2,…,x_n\}$ distintos de $x$.

Considera $\varepsilon_{i}=d(x,x_i), i=1,2,…,n$ la distancia entre cada uno de ellos a $x$. Sea $\varepsilon_0>0$ tal que $B(x,\varepsilon_0) \subset B(y,\varepsilon)$ y $\varepsilon_{m}= min\{\varepsilon_{i}|i=0,…,n\}$. Entonces el conjunto $B(x,\varepsilon_{m})\setminus \{x\}$ deja fuera todos los puntos de $A$, pues $\forall \, x_i, i=1,…,n$ pertenecientes a $A \cap B(y,\varepsilon), \varepsilon_{m} \leq d(x,x_i)$, por lo tanto existe una bola abierta que, al quitarle el punto $x$ no interseca a $A$.

Entonces $x$ no es un punto de acumulación de $A$, lo cual es una contradición a la hipótesis. Por lo tanto una bola abierta que tenga un punto de acumulación de $A$, tiene también una cantidad infinita de puntos en $A$.

Nota: Se puede concluir también que un conjunto finito no tiene puntos de acumulación.

Definición punto frontera de un conjunto. Sea $A$ un subconjunto del espacio métrico $(X,d)$ y sea $x \in X$. Decimos que $x$ es punto frontera de $A$ en $(X,d)$ si para toda $\varepsilon > 0$ se cumple que $B(x,\varepsilon) \cap A \neq \emptyset$ y también $B(x,\varepsilon) \cap (X/A) \neq \emptyset$ .

Definición conjunto frontera de un conjunto: El conjunto formado por todos los puntos frontera es denominado la frontera de $A$ en $(X,d)$, y se denota como:

$$\partial A =: \{x \in X| x \text{ es punto frontera de A}\}$$

Proposición: Prueba que $\partial A =: \overline{A} \setminus Int(A)$. La demostración se propone como ejercicio.

Para finalizar con esta sección, veamos por qué un espacio métrico es un espacio topológico:

Proposición. Sea $(X,d)$ un espacio métrico. Entonces cumple con los siguientes axiomas:

  • 1. Los conjuntos $X$ y $\emptyset$ son abiertos en $(X,d)$.
  • 2. Si $\{U_i\}:i \in \mathcal{I}$ es una colección de conjuntos abiertos de $X$ entonces la unión $\cup_{i\in \mathcal{I}} \, U_i$ es un conjunto abierto.
  • 3. Si $U$ y $V$ son subconjuntos abiertos de $X$ entonces la intersección $U \cap V$ es un conjunto abierto en $X$.

Demostración: Para demostrar que $X$ es abierto, demostraremos que cada punto en $X$ es un punto interior de $X$. Sea $x \in X$ y $\varepsilon>0$, por definición $B(x,\varepsilon)= \{y \in X|d(x,y)<\varepsilon \} \subset X$ Por lo tanto $\forall \, x\in X, x \in Int(X)$. Se concluye que $X$ es abierto. La propiedad para el conjunto $\emptyset$ se cumple por vacuidad.

Sea $x \in \cup_{i\in \mathcal{I}} \, U_i$ entonces $x \in U_{i_0}$ para algún $i_0 \in \mathcal{I}$. Como particularmente $U_{i_0}$ es un conjunto abierto, entonces existe $\varepsilon>0$ tal que$ B(x,\varepsilon) \subset U_{i_0} \subset \cup_{i\in \mathcal{I}} \, U_i$. Por lo tanto $\forall \, x\in \cup_{i\in \mathcal{I}} \, U_i$ se cumple que $x \in Int(\cup_{i\in \mathcal{I}} \, U_i)$, en consecuencia $\cup_{i\in \mathcal{I}} \, U_i$ es un conjunto abierto en $X$.

Si $x \in U \cap V$ para $U,V$ abiertos en $X$, entonces $x \in U$ y $x \in V$ de modo que existen $\varepsilon_1 >0$ y $\varepsilon_2 >0$ tales que $B(x,\varepsilon_1) \subset U$ y $B(x,\varepsilon_2) \subset V$. Sea $\varepsilon= min \{\varepsilon_1,\varepsilon_2\}$ entonces $B(x,\varepsilon) \subset B(x,\varepsilon_1) \subset U$ y $B(x,\varepsilon) \subset B(x,\varepsilon_2) \subset V$. Así, $B(x,\varepsilon) \subset U \cap V$, probando así que $\forall \, x \in U \cap V, x \in Int(U \cap V)$. Por lo tanto $U \cap V$ es un conjunto abierto en X.

Más adelante…

Pondremos en práctica las nociones aquí aprendidas para analizar espacios métricos de funciones. Una vez conocido mejor ese espacio, continuaremos con la generalización de definiciones vistas en los cursos de cálculo y hablaremos de convergencia de sucesiones, límite y continuidad en espacios métricos.

Tarea moral

Sea $X$ un espacio métrico y $A \subset X$. Demuestra que se cumplen las siguientes afirmaciones:

  1. Una bola abierta en $X$ es un conjunto abierto.
  2. El conjunto $Int(A)$ es abierto.
  3. Para todo $A \subset X$, $Int(A) \subset A$.
  4. Una bola cerrada en $X$ es un conjunto cerrado.
  5. El conjunto $\overline{A}$ es cerrado.
  6. $A = \overline{A}$ si y solo si $A$ es cerrado.
  7. $A$ es un conjunto cerrado en $(X,d)$ si y solo sí su complemento $X \setminus A$ es un conjunto abierto.
  8. La frontera de $A$ es un conjunto cerrado.
  9. Si $A$ es finito, entonces es cerrado.
  10. En espacios normados la cerradura de una bola abierta sí es la bola cerrada. Es decir $\overline{B(x,r)} = \overline{B}(x,r)$.
  11. Es siempre la frontera de una bola abierta $B(x,d)$ el mismo conjunto de puntos $y \in X$ donde se cumple la igualdad $d(x,y)=\varepsilon$ Demuestra que en espacios normados sí ocurre.
  12. $\partial A = \overline{A} \setminus Int(A)$.

Enlaces

La bola abierta en un espacio métrico

Por Lizbeth Fernández Villegas

Introducción

Probablemente recuerdes que en los cursos de Cálculo Diferencial e Integral se habló de bolas de radio $\varepsilon>0$ con centro en un punto $x$. Había otros conjuntos, como los conjuntos abiertos y cerrados, de los que vimos representaciones gráficas. Estas ideas pueden generalizarse a otros espacios con métrica distinta a la euclideana. En la sección que aquí se presenta visualizaremos algunos ejemplos y comprobarás que conjuntos como la bola abierta, quedan representados por figuras diferentes a las ya conocidas. Observarás los cambios que las métricas pueden generar, incluso cuando también se trata del conjunto $\mathbb {R}^n$.
Comencemos por identificar puntos que estén “cerca” entre sí, aquellos cuya distancia no exceda cierta cantidad. Para eso tenemos la siguiente:

Definición bola abierta: Sea $(X,d)$ un espacio métrico. Considera un punto $x \in X$ y $\varepsilon \in \mathbb {R}$ tal que $\varepsilon>0$. La bola abierta con centro en $x$ y radio $\varepsilon$ se define como el conjunto de puntos en $X$ tales que el valor de su distancia al punto $x$ es menor que $\varepsilon$. Se denota como:

$$B(x,\varepsilon) := \{y \in X | d(x,y) < \varepsilon\}$$

Nota que si $x$ es el centro, entonces siempre está en la bola abierta, pues $d(x,x)=0<\varepsilon$

Ejemplos

La bola abierta en la métrica discreta

Recordemos que en la métrica discreta, la distancia entre dos puntos diferentes siempre es $1$. Entonces, si $0<\varepsilon<1$ la bola abierta solo tendrá como elemento al centro.

Por el contrario, si $\varepsilon>1$ la bola abierta tendrá como elementos a todos los elementos del conjunto.

La bola abierta en $\mathbb{R}$ con la métrica euclideana

Considera el conjunto $\mathbb{R}$ con la métrica usual.
\[
d(x,y) = |x-y| = \left\{ \begin{array}{lcc}
x-y & si & x \geq y \\
\\ y-x & si & x < y
\end{array}
\right.
\]
Para $x,y \in \mathbb{R}$

Entonces para un punto $x_{0} \in \mathbb{R}$ y $\varepsilon>0$, la bola abierta $B(x_0,\varepsilon)$ está dada por el intervalo abierto $(x_{0}-\varepsilon,x_{0}+\varepsilon)$.

Más específicamente, la bola abierta con centro en $0$ y radio $3$ es el intervalo $(-3,3)$.

Mientras que la bola abierta con centro en $2$ y radio $3$ es el intervalo $(-1,5)$.

La bola abierta en $\mathbb{R}^2$ con la métrica euclideana

Considera ahora $\mathbb{R}^2$ y la métrica euclideana definida por:
$$d(x,y) = \sqrt{(x_{1}-y_{1})^2+(x_{2}-y_{2})^2}$$
con $x=(x_{1},x_{2})$ y $y=(y_{1},y_{2}) \in \mathbb{R}^2$.

Entonces para un punto $x_{0}=(x_{0_1},x_{0_2}) \in \mathbb{R}^2$ y $\varepsilon>0$, la bola abierta $B(x_0,\varepsilon)$ está dada por el conjunto de puntos que están «dentro de la circunferencia» con centro en $x_0$ y radio $\varepsilon$.

Por ejemplo, si $x_0=(2,3)$ y $\varepsilon=4$ la bola abierta $B((2,3),4)$ está formada por los puntos dentro de la circunferencia con centro en $(2,3)$ y radio $4$.

La bola abierta en $\mathbb{R}^3$ con la métrica euclideana

Si pensamos en $\mathbb{R}^3$ y la métrica euclideana definida por:
$$d(x,y) = \sqrt{(x_{1}-y_{1})^2+(x_{2}-y_{2})^2+(x_{3}-y_{3})^2}$$
con $x=(x_{1},x_{2},x_{3})$ y $y=(y_{1},y_{2},y_{3}) \in \mathbb{R}^3$.


Entonces para un punto $x_0=(x_{0_1},x_{0_2},x_{0_3}) \in \mathbb{R}^3$ y $\varepsilon>0$, la bola abierta $B(x_0,\varepsilon)$ está dada por el conjunto de puntos que están «dentro de la esfera» con centro en $x_0$ y radio $\varepsilon$.

Por ejemplo, si $x_0=(3,2,1)$ y $\varepsilon=3$, la bola abierta $B((3,2,1),3)$ está formada por los puntos “dentro de la esfera” con centro en $(3,2,1)$ y radio $3$.

La bola abierta en la métrica del taxista
En la sección Otros ejemplos de espacios métricos definimos esta métrica en el conjunto $\mathbb{R}^2$ como:
$$d(x,y)=|y_1-x_1|+|y_2-x_2| $$
para $x=(x_{1},x_{2})$ y $y=(y_{1},y_{2}) \in \mathbb{R}^2$.
Entonces para un punto $x_{0}=(x_{0_1},x_{0_2}) \in \mathbb{R}^2$ y $r>0$, la bola abierta $B(x_{0},r)$ está dado por el conjunto de puntos $y=(y_{1},y_{2}) \in \mathbb{R}^2$ que satisfacen:
\begin{align*}
d(x_{0},y)=|y_1-x_{0_1}|+|y_2-x_{0_2}|&<r \\
\Leftrightarrow |y_2-x_{0_2}|&< r -|y_1-x_{0_1}| \\
\Leftrightarrow -r +|y_1-x_{0_1}|< y_2-x_{0_2}&< r -|y_1-x_{0_1}|
\end{align*}
Esto quiere decir que el conjunto buscado está delimitado por las rectas:
\begin{align}
y_{2}-x_{0_2}&= r-(y_1-x_{0_1})\\
y_{2}-x_{0_2}&= r+(y_1-x_{0_1})\\
y_{2}-x_{0_2}&= -r-(y_1-x_{0_1})\\
y_{2}-x_{0_2}&= -r+(y_1-x_{0_1})
\end{align}
Que son representadas a continuación:

Como la desigualdad es estricta concluimos que la bola abierta será un «rombo abierto» cuyas diagonales tienen longitud $2\varepsilon$ con centro en el punto $x_{0}=(x_{0_1},x_{0_2})$.

Como ejemplo considera la bola abierta con centro en $(-3,2)$ y de radio $2$. El conjunto $B(-3,2),2$ se muestra en la siguiente imagen.

La bola abierta en la métrica del ascensor

Recordemos que el desplazamiento entre dos pisos de edificios iguales o diferentes motiva una métrica en $\mathbb{R}^2$. (Ver Otros ejemplos de espacios métricos). Si estamos en el piso marcado con el punto $x_{0}=(x_{0_1},x_{0_2}) \in \mathbb{R}^2$ y tenemos $\varepsilon>0$ como límite de distancia, procedamos a identificar los puntos a los que podemos llegar:

Estando en el mismo edificio, el ascensor puede llevarnos hasta una distancia $\varepsilon$ hacia arriba, o bien, una distancia $\varepsilon$ hacia abajo.

Como la planta baja está a distancia $\varepsilon_1=:|x_{0_2}|$ entonces si $\varepsilon_1> \varepsilon$, nuestro ascensor no llega hasta ahí.

En contraparte, si $\varepsilon_1 \leq \varepsilon$, entonces sí podemos llegar a la planta baja y, quizá también, a otros niveles del sótano.

En este caso, aún nos podemos desplazar hasta una distancia $\varepsilon-\varepsilon_1$, primero sobre el eje $x$ y luego sobre el eje $y$ a modo de la métrica del taxista. En consecuencia, la bola abierta está conformado por una linea vertical de longitud $2\varepsilon$, sin los extremos, que tiene centro en el punto $x_{0}=(x_{0_1},x_{0_2})$. Si $\varepsilon_1 < \varepsilon$, se agrega también a la bola abierta, un «rombo abierto» con centro en el punto $(x_{0_1},0)$ cuyas diagonales miden $2(\varepsilon-\varepsilon_1)$. Esto se representa en la siguiente imagen:

Como ejemplo, la bola con centro en $(-2,1)$ y radio $3$ tendrá la siguiente representación:

La bola abierta en el tablero de ajedrez.
Hemos visto que en un conjunto dado por las casillas del tablero de ajedrez se pueden definir métricas de acuerdo al movimiento de cada pieza. Como ejemplo, considera el movimiento permitido para la reina. En cada turno, esta pieza se puede mover en cualquier dirección y cualquier cantidad de casillas. Como la distancia entre dos casillas se define como el mínimo de movimientos necesarios para que la pieza llegue de una casilla a la otra, entonces tenemos las siguientes bolas abiertas para distintos valores de $\varepsilon$:

Si $0<\varepsilon \leq 1$ entonces la distancia entre dos casillas debe ser menor que $1$. En consecuencia buscamos señalar las casillas a las que se puede desplazar la reina en $0$ movimientos que es, únicamente, la casilla en la que está posicionada.

Si $1<\varepsilon \leq 2$ entonces se permite hacer a lo más un movimiento. Las casillas a las que se puede desplazar la reina están señaladas en tonos amarillos, pues puede elegir cualquier dirección y elegir también, detenerse en cualquiera de ellas.

Si $2<\varepsilon$ entonces ya se permiten hacer 2 movimientos. En la figura anterior podemos visualizar casillas no sombreadas en amarillo. No obstante a cualquiera de ellas se puede llegar desde alguna de las casillas iluminadas. En consecuencia, con dos movimientos es posible que la reina llegue a cualquier casilla del tablero.


En contraparte el rey, que también se puede mover en cualquier dirección, no puede avanzar más que una casilla por turno. Esto origina las siguientes representaciones de bolas abiertas:

Para $\varepsilon \leq 1$ el rey no puede hacer ningún movimento y permanece en la casilla donde esté ubicado.

Para $1 <\varepsilon \leq 2$ el rey puede hacer un movimiento y acceder así, a las casillas adyacentes a su posición.

Para $2 <\varepsilon \leq 3$ el rey puede avanzar hasta dos casillas, lo que se representa iluminando las casillas vecinas con respecto a la imagen anterior.

Para $3 <\varepsilon \leq 4$ una nueva familia de casillas vecinas se agrega a la bola abierta. ¿Puedes decir entonces, cuál es la distancia más grande entre dos casillas con la métrica del rey? ¿Y con la de la reina?

Más adelante

Dado un punto fijo, buscaremos encontrar una bola abierta que lo tenga como centro y veremos cómo son los elementos de la bola, si están todos contenidos en un conjunto determinado o no. Veremos la generalización de otras definiciones a espacios métricos y comprobaremos que estos son también espacios topológicos.

Tarea moral

  1. Representa las bolas abiertas en la métrica del ajedrez con otras piezas.
  2. Muestra un ejemplo de bola abierta en la métrica del ascensor en el que el centro esté fuera del rombo, uno donde esté dentro y uno más donde el centro esté sobre el vértice.
  3. Da un ejemplo de espacio métrico y dos bolas $B(x,\varepsilon_1)$ y $B(y,\varepsilon_2)$ tales que $\varepsilon_1>\varepsilon_2$ pero $B(x,\varepsilon_1) \subset B(y,\varepsilon_2)$.

Enlaces

Entrada 1. Sistemas numéricos. Naturales y enteros.

Por Julio César Soria Ramírez

Introducción

Como las capas de una cebolla, los sistemas numéricos se contienen unos a otros, ya en la prehistoria tuvimos la necesidad de contar, de llevar un registro de los días transcurridos, o del número de lunas llenas. Hubo pronto la necesidad de partir esos números, y tomarse la mitad, la tercera parte de una cierta medida, por ejemplo del mes lunar; esto dio origen a los números fraccionarios. Nuestro sistema numérico es posicional y de base $10$, es decir tenemos $10$ símbolos, que son los números $1,2,3,4,5,6,7,8,9,0$, que colocamos en las distintas posiciones: unidades, decenas, centenas, unidades de millar, etc.

Con el desarrollo de nuestra civilización también se ampliaron los sistemas numéricos, y posiblemente derivado del manejo de la finanzas se concibieron los números negativos, esos números que tienen signo y que localizamos a la izquierda del cero en la recta numérica.

Todos estos números, los naturales, los enteros, las fracciones, los números decimales, se encuentran en la recta numérica, y juntos todos se dice que son los números reales.

Los números naturales.

Los primeros números concebidos por la humanidad son los números naturales, y con ellos las $4$ operaciones fundamentales:

  • $\textcolor{Red}{Sumar}$, que significa agregar a una cantidad otra.

    $\huge{7+5=12}$
  • $\textcolor{Red}{Restar}$, que significa quitar a una cantidad otra.

    $\huge{7-5=2}$
  • $\textcolor{Red}{Multiplicar}$, que se significa amplificar una cantidad por otra.

    $\huge{7\cdot5=5}$
  • $\textcolor{Red}{Dividir}$, que significa repartir una cantidad entre otra, o compararla.

    $\huge{8\div 4=2}$

Estas operaciones nos permiten resolver gran cantidad de problemas de la vida cotidiana, identifica con que operación se resolverían las siguientes situaciones en el huerto:

  1. Las donaciones al huerto este mes fueron de $1500$ pesos de Andrés, $400$ de Pedro y $350$ de Ana. ¿Cuánto lograron juntar?.
  2. De lo juntado en el huerto ese mes, se decidió invertir $300$ pesos para comprar semillas de lechuga, ¿Cuánto quedo?.
  3. Si cada sobre de semillas de lechuga cuesta $20$ pesos, ¿Cuántos compraron?.
  4. Se decide cultivar una parcela con $500$ lechugas, esperando vender cada pieza en promedio en $10$ pesos, ¿Cuánto se obtendría?.

En el siguiente recurso de geogebra mueve el deslizador para cambiar la posición del punto, los números naturales avanzan de uno en uno en un proceso sin fin.

Los números enteros.

Vamos a considerar la siguiente situación: Juan decide comprar un nuevo teléfono, tiene $3500$ pesos y el teléfono que le gusta cuesta $2800$ pesos, efectúa la compra, ¿Cuánto le quedó?. $\textit{Es claro que tenemos que restar a 3500 los 2800.}$

$\huge{3500-2800=700}$

Pero y si la situación fuese al revés, si Juan solo tuviera $2800$ pesos y se compra un teléfono que vale $3500$, la pregunta es: ¿Cómo le hizo?. Si uno se detiene a pensar está situación, la única manera de que Juan comprara su teléfono, $\textbf{¡es pidiendo prestado!}.$

Vamos a interpretar de ahora en adelante, la resta de $2800$ menos $3500$, con la deuda que se tuvo que adquirir, es decir $700$, añadiremos el signo negativo al resultado y escribiremos:

$\huge{2800-3500=-700}$

Estos números con signo negativo los vamos a situar a la izquierda del número cero, y avanzaran en saltos a la izquierda de uno en uno, creando el conjunto de los números negativos.

En el siguiente recurso de geogebra mueve el deslizador para cambiar la posición del punto. Observa que los números negativos se encuentran a la izquierda del cero.

Juntos, el conjunto de los números negativos y el conjunto de los números naturales, forman el conjunto de los números enteros.

Efectúa las siguientes restas:

$\huge{7-4=?}$

$\huge{4-7=?}$

$\huge{25-5=?}$

$\huge{5-25=?}$

$\huge{25-100=?}$

Reflexiona:
¿En que otras situaciones se usan los números enteros además de la deuda?

Así como se hizo con los números naturales, aprenderemos las operaciones fundamentales con enteros, suma, resta, multiplicación y división.

La suma se traga a la resta


Sumar es añadir, cuando sumamos dos números enteros positivos, a la primera cantidad le agregamos la segunda. En la recta numérica nos situamos en el entero correspondiente a la primera cantidad y avanzamos a la derecha saltos de tamaño uno tantas veces como lo indique la segunda cantidad, para obtener el resultado.

$\huge {5+7=12}$

Pero ahora tenemos estos nuevos números negativos, puedo ahora a un número positivo sumarle un número negativo, y lo voy a interpretar en la recta numérica de la siguiente manera:

Me situó en la primera cantidad (la positiva), y como el número que le voy a sumar es negativo, avanzamos a la izquierda saltos de tamaño uno tantas veces como lo indique la segunda cantidad, para obtener el resultado.

$\huge {5+(-7)=-2}$

Nota que el resultado es lo mismo que la resta de 5 menos 7:

$\huge {5-7=-2}$

Observa que: las restas de números positivos se pueden ver como la suma de un positivo con un número negativo, y viceversa también, las sumas de un positivo con un negativo se pueden ver como la resta de dos positivos.

Transforma las siguientes sumas en restas:

$\huge {9+(-3)}$
$\huge {7+(-8)}$
$\huge {8+(-12)}$

Transforma las siguientes restas en sumas:

$\huge {9-13}$
$\huge {17-8}$
$\huge {8-12}$

Inversos aditivos


Para cada número entero, existe otro de tal forma que al sumarse entre si el resultado es cero:
$\huge{\begin{align*} 7&+(-7)=0\\ 17&+(-17)=0 \\ 177&+(-177)=0 \end{align*}}$

Observa que a cada número se le suma su inverso, es decir el mismo número pero con signo negativo.

Reflexiona lo siguiente:

¿Cuál es el inverso aditivo de $5$?

Después de meditarlo te das cuenta que es el mismo número pero precedido del signo $\huge{\textcolor{red}{-}}$, es decir $\huge{\textcolor{red}{-}5}$, así:

$\huge {5+(\textcolor{red}{-}5)=0}$

Piensa ahora en lo siguiente: ¿Cuál es el inverso aditivo del número negativo $-10$?, recuerda que es un número que sumado con $-10$ te de como resultado cero.

¿Qué número se tiene que poner en el espacio faltante para que el resultado sea cero?
$\huge{-10+\phantom{10}=0}$

Después de pensarlo un momento uno se da cuenta que ese número es el $10$, pero por otra parte como es el inverso de $-10$, es el mismo número $-10$ pero precedido del signo $\huge{\textcolor{red}{-}}$, es decir $\huge{\textcolor{red}{-}(-10)}.$

Por lo que acabamos de obtener que:

$\huge{-10+10=-10+\textcolor{red}{-}(-10)=0}$

De está forma acabamos de ver que $10=\textcolor{red}{-}(-10)$, es decir el inverso del inverso de $10$, es el número positivo $10$.

Como todas las restas se pueden ver como sumas y gracias a los inversos aditivos, ahora tendrá sentido restar números negativos.

Si tenemos la resta de un número positivo con uno negativo:

$\huge {9-(-3)}$

Primero la transformaremos en una suma, sumándole el inverso aditivo del segundo número:

$\huge {9-(-3)=9+(\textcolor{red}{-}(-3))}$

Pero como el inverso aditivo de un negativo es un positivo concluimos que:

$\huge {9-(-3)=9+(\textcolor{red}{-}(-3))}=9+3$

Efectúa las siguientes restas:

$\huge{\begin{align*} 7&-(-17)=\\ 11&-(-10)= \\ 177&-(-1)= \end{align*}}$

Más adelante

El hecho de que toda resta se puede ver como suma, y que el inverso aditivo de un número negativo es un número positivo será el motivo de las llamadas leyes de los signos, que daremos en la siguiente nota.

Nota 33. Matrices.

Por Julio César Soria Ramírez

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

Introducción

Una matriz es una estructura de datos matemática que se compone de una colección ordenada de números, llamados elementos, dispuestos en filas y columnas. Las matrices se utilizan en numerosas áreas de las matemáticas, la física, la informática, la ingeniería y otras disciplinas para representar datos, realizar cálculos y resolver problemas. Las matrices pueden ser sumadas, multiplicadas, invertidas y transformadas mediante operaciones matriciales para obtener información relevante. Las matrices también se utilizan en la representación de sistemas lineales de ecuaciones y en el análisis de datos en forma de tablas o conjuntos de variables.

Ve el siguiente video:

Definición

Una matriz $A$ con $m$ renglones y $n$ columnas y entradas en un conjunto $K$; es una función:

$A:\set{1,2,\dotsc,m}\times \set{1,2,\dotsc,n}\to K.$

Decimos en este caso que $A$ es una matriz de tamaño $m\times n$ o simplemente una matriz $m\times n$.

A $A(i,j)$ se le llama la entrada $i\,j$ de $A$.

Decimos que $A$ es una matriz cuadrada si $m=n$, que es una matriz renglón si $m=1$, y que es una matriz columna si $n=1.$

Notación

$A(i,j)$ se denotará por $A_{ij}$ o por $a_{ij}$

$A$ se describira mediante una tabla con $m$ renglones y $n$ columnas.

$A=\begin{equation*} \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix} \end{equation*}=(a_{ij})$

Nota: Usualmente consideraremos $K=\mathbb R$, o de modo más general $K$ un campo.

Ejemplos

$1.$ Considera la siguiente matriz:

$A=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rr} 0 & \frac{1}{2}\\ 4 & \pi \\ -7 & 0 \\ \end{array} \right) \end{equation*}$.

Es una matrix de tamaño $3\times 2$.

$A_{11}=0,\,A_{12}=\frac{1}{2},\,A_{21}=4,\,A_{22}=\pi,\,A_{31}=-7,\,A_{32}=0.$

$2.$ Considera la siguiente matriz:

$B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rr} 1 & 5\\ 5 & -2 \\ \end{array} \right)\end{equation*}$.

Es una matriz de $2\times 2$, es decir una matriz cuadrada .

$B_{11}=1,\,B_{12}=5,\,B_{21}=5,\,B_{22}=-2.$

$3.$ Considera la siguiente matriz:

$C=\begin{equation*} \left(\begin{array}{r} 3 \\ 9 \\ -5\\ \end{array} \right)\end{equation*}$.

Es una matriz de $3\times 1$, es decir una matriz columna .

$C_{11}=3,\,C_{21}=9,\,C_{31}=-5.$

$4.$ Considera la siguiente matriz:

$D=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrrr} 1 & 2 & -3 & 4\\ \end{array} \right) \end{equation*}$.

Es una matriz de $1\times 4$, es decir una matriz renglón.

$D_{11}=1,\,D_{12}=2,\,D_{13}=-3,\,D_{14}=4.$

Definición

Sea $A$ una matriz $m\times n$, $B$ una matriz $r\times s.$

Decimos que $A$ es igual a $B$ si: $m=r,\,n=s$ y $A_{ij}=B_{ij}\,\,\, \forall i\in \set{1,\dotsc, n},\,\,\,\forall j\in \set{1,\dotsc, n}.$

Es decir dos matrices son iguales si tienen la misma cantidad de renglones, la misma cantidad de columnas, y coinciden entrada a entrada.

Definición

Sean $A$ y $B$ matrices $m\times n$ con entradas en $\mathbb R$. La suma de $A$ y $B$ es la matriz $A+B$ de $m\times n$ tal que $(A+B)_{ij}=A_{ij}+B_{ij}.$

Dado $\lambda\in \mathbb R$ el producto escalar de $\lambda$ por $A$ es la matriz $\lambda A$ de $m\times n$ tal que $(\lambda A)_{ij}=\lambda A_{ij}.$

Notación.

$\mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)=\set{A\mid A\,\,es\,\,una\,\,matriz\,\,m\times n\,\,con\,\,entradas\,\,reales}.$

Ejemplos

$1.$ $A=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrrr} 1 & -2 & 0 & 4\\ 3 & \frac{1}{2} & 1 & -5 \end{array} \right) \end{equation*}$, $ B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrrr} 2 & 0 & -3 & -5\\ 7 & 1 & \frac{1}{4} & 2 \end{array} \right) \end{equation*}$.

$A+B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrrr} 3 & -2 & -3 & -1\\ 10 & \frac{3}{2} & \frac{5}{4} & -3 \end{array} \right) \end{equation*}.$

Si $\lambda =2$

$\lambda A=2 A=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrrr} 2 & -4 & 0 & 8\\ 6 & 1 & 2 & -10 \end{array} \right) \end{equation*}.$

$2.$ $A=\begin{equation*}\left(\begin{array}{rr} 1 & \frac{1}{2}\\ 0 & \frac{1}{3} \end{array} \right) \end{equation*}$, $ B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rr} 2 & 0\\ 4 & 8 \end{array} \right) \end{equation*}.$

$A+B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rr} 3 & \frac{1}{2}\\ 4 & \frac{25}{3} \\ \end{array} \right) \end{equation*}.$

Si $\lambda =\frac{1}{4}$

$\lambda B=\frac{1}{4} B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rr} \frac{1}{2} & 0\\ 1 & 2 \end{array} \right) \end{equation*}.$

Proposición

Sean $A,B,C\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R),\,\,\lambda,\mu \in \mathbb R .$

Se cumplen las siguientes propiedades:

$1.$ $(A+B)+C=A+(B+C)$

$2.$ $A+B=B+A$

$3.$ Existe $\theta \in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ tal que:

$A+\theta=\theta+A=A\,\,\,\forall A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$.

$4.$ Para cada $A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ existe $\tilde{A}\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ tal que:

$A+\tilde{A}=\tilde{A}+A=\theta$

$5.$ $1A=A\,\,\forall A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$

$6.$ $\lambda(\mu A)=(\lambda\mu)A$

$7.$ $(\lambda+\mu)A=\lambda A+\mu A$

$8.$ $\lambda(A+B)=\lambda A+\lambda B$

Con estas propiedades satisfechas$\mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$, es un $\mathbb R$-espacio vectorial.

El neutro aditivo $\theta$ es único y es la matriz de ceros. La prueba de la unicidad se deja de tarea moral.

El inverso aditivo de $A$ es único y es $(-1)A$, se denota por $-A$. Esta prueba se deja de tarea moral.

Vamos a probar las propiedades 1,3,7. Las demás son también directas. Recuerda no confundir las operaciones entre matrices, con las operaciones en los números reales.

Demostración de la propiedad $1$

Sean $A,B,C\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R),\,\,\lambda, \mu \in \mathbb R .$

Por demostrar que $(A+B)+C=A+(B+C).$

Como $A+B\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ y $C\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ entonces $(A+B)+C\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$.

Como $A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ y $B+C\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ entonces $A+(B+C)\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R).$

Considera a $i \in \set{1,\dotsc,m},\,\, j \in \set{1,\dotsc,n}$

Explicación de las igualdades
$(A+(B+C))_{ij}=$Partimos de un elemento arbitrario $ij$
de la matriz $A+(B+C).$
$=A_{ij}+(B+C)_{ij}$Por definición de suma de matrices.
$=A_{ij}+(B_{ij}+C_{ij})$Por definición de suma de matrices.
$=(A_{ij}+B_{ij})+C_{ij}$Por asociatividad en $\mathbb R.$
$=(A+B)_{ij}+C_{ij}$Por definición de suma de matrices.
$=((A+B)+C)_{ij}$Por definición de suma de matrices.

Por lo tanto $A+(B+C)$ y $(A+B)+C$ son matrices del mismo tamaño y para toda $i$ y para toda $j$ tenemos que $(A+(B+C))_{ij}=((A+B)+C)_{ij}$. Así $A+(B+C)=(A+B)+C.$

Demostración de la propiedad $3$

Sea $\theta\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ tal que $\theta_{ij}=0\,\,\forall i,j$. Sea $A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R).$

Por demostrar que $A+\theta=\theta +A=A.$

Sabemos que $A+\theta\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$. Sean $i \in \set{1,\dotsc,m},\,\, j \in \set{1,\dotsc,n}.$

Explicación de las igualdades
$(A+\theta)_{ij}=$Partimos de un elemento arbitrario $ij$
de la matriz $A+\theta .$
$=A_{ij}+\theta_{ij}$Por definición de suma de matrices.
$=A_{ij}+0$Por definición de $\theta$: $\theta_{ij}=0,\,\,\,\forall i,j.$
$=A_{ij}$$0$ es el neutro en $\mathbb R .$

Por lo tanto $A+\theta$ y $A$ son matrices del mismo tamaño y para toda $i$ y para toda $j$ tenemos que $(A+\theta)_{ij}=A_{ij}$. Así, $A+\theta=A$. Análogamente $\theta +A=A.$

Demostración de la propiedad $7$

Por demostrar que $(\lambda+\mu)A=\lambda A+\mu A.$

Sabemos que $(\lambda+\mu)A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$. Sean $i \in \set{1,\dotsc,m},\,\, j \in \set{1,\dotsc,n}.$

Explicación de las igualdades
$((\lambda+\mu)A)_{ij}=$Partimos un elemento arbitrario $ij$
de la matriz $(\lambda+\mu)A.$
$=(\lambda+\mu)A_{ij}$Por definición del producto de matrices.
$=\lambda A_{ij}+\mu A_{ij}$Por la distributividad en $\mathbb R.$
$=(\lambda A)_{ij}+(\mu A)_{ij}$Por definición del producto de matrices.
$=(\lambda A+\mu A)_{ij}$Por definición de suma de matrices.

Por lo tanto $(\lambda+\mu)A$ y $\lambda A+\mu A$ son matrices del mismo tamaño y para toda $i$ y para toda $j$ tenemos que $((\lambda+\mu)A)_{ij}=(\lambda A+\mu A)_{ij}$. Así, $(\lambda+\mu)A=\lambda A+\mu A.$

$\square$

Tarea Moral

$1.$ Considera la matriz:

$A=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrrr} \frac{4}{3} & -9 & 7 & -1 \\ -\frac{2}{3} & -3 & 4 & 0 \\ 1 & 22 & -11 & \pi \\ \end{array} \right)\end{equation*}$

$i)$ Encuentra el tamaño de $A.$

$ii)$ Determina cuál es la entrada $A_{24}.$

$iii)$ Expresa al primer renglón de $A$ como una matriz renglón y a la tercera columna de $A$ como una matriz columna, indicando en cada caso el tamaño de ambas matrices.

$2.$ Considera las siguientes matrices:

$A=\begin{equation*}\left(\begin{array}{rrr} -3 & 5 & 2 \\ 7 & -4 & 11 \\ \end{array} \right) \end{equation*}$ y $B=\begin{equation*} \left(\begin{array}{rrr} 6 & -\frac{3}{4} & 0 \\ 4 & 1 & -5 \\ \end{array} \right) \end{equation*}$

Obtén $-7A+B$ y encuentra la matriz $X$ tal que $\frac{1}{5}B+4X=-A.$

$3.$ Compara las propiedades de suma y producto por escalar de matrices con las de $\mathbb R^n.$

$4.$ Prueba que el neutro aditivo de $\mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ es único.

$5.$ Prueba que cada $A\in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ tiene un único inverso aditivo.

$6.$ Sean $A,B,C \in \mathscr M_{m\times n}(\mathbb R)$ y $\lambda\in \mathbb R$. Prueba o da un contraejemplo para las siguientes afirmaciones.

$i)$ Si $A+C=B+C$, entonces $A=B.$

$ii)$ Si $\lambda A$ es la matriz nula, entonces $\lambda=0.$

$iii)$ Si $\lambda A=A$, entonces $\lambda=1.$

$iv)$ $(-1)A$ es el inverso aditivo de $A.$

$7.$Sea $n\in \mathbb N$. ¿Podremos sumar $A\,\,\,n\,\,\,veces$, sin importar qué tan grande sea $n$?, ¿podremos sumar $A$ una infinidad de veces?

Más adelante

En la siguiente nota definiremos la multiplicación de matrices, así como la matriz identidad, las matrices inversas y las transpuestas.

Enlaces relacionados

Página principal del curso.

Enlace a la nota anterior. Nota 32. Dimensión de un $\mathbb R-$espacio vectorial

Enlace a la nota siguiente. Nota 34. Multiplicación de matrices, identidad, inversas y transpuesta.

Nota 32. Dimensión de un $\mathbb R-$espacio vectorial

Por Julio César Soria Ramírez

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

Introducción

En la presente nota entenderemos lo que es la dimensión de un espacio vectorial. Ésta será la cardinalidad de cualquiera de sus bases, y está bien definida ya que como hemos visto todas las bases tienen la misma cantidad de elementos. Así como podemos completar un conjunto linealmente independiente de $V$ agregando vectores hasta obtener una base de $V$, también podemos a partir de un conjunto generador $\gamma$ de $V$ obtener una base de $V$ quitando vectores.

Definición

Sea $V$ un subespacio de $\mathbb R^n$. La dimensión de $V$ es la cardinalidad de cualquiera de sus bases.

Notación: $dim_{\mathbb R}V$ o simplemente $dim\,\,V$.

Ejemplos

$1.$ $dim\,\,\mathbb R^n=n$ ya que $\set{e_1,\dotsc,e_n}$ es una base de $\mathbb R^n$.

$2.$ Considera el siguiente subespacio de $\mathbb R^2$

$\begin{align*} V &=\set{(x,y)\in \mathbb R^2\mid x+3y=0}\\ \, &=\set{(x,y)\in \mathbb R^2\mid x=-3y}\\ \, &=\set{(-3y,y)\in \mathbb R^2\mid y\in \mathbb R}\\ \, &=\set{y(-3,1)\in \mathbb R^2\mid y\in \mathbb R}\\ \, &=\langle (-3,1) \rangle .\\ \end{align*}$

Así, $\set{(-3,1)}$ genera a $V$, y como además $\set{(-3,1)}$ es $l.i$ entonces es una base de $V$. Por lo tanto $dim\,\,V=1.$

$3.$ Considera el siguiente subespacio de $\mathbb R^4$

$\begin{align*} W &=\set{(x,y,z,w)\in \mathbb R^4\mid 3x+2y-z+4w=0}\\ \, &=\set{(x,y,z,w)\in \mathbb R^4\mid x= -\frac{2}{3}y+\frac{1}{3}z-\frac{4}{3}w }\\ \, &=\bigg\{ \left( -\frac{2}{3}y+\frac{1}{3}z-\frac{4}{3}w ,y,z,w\right) \in \mathbb R^4\mid y,z,w\in \mathbb R\bigg\} \\ &=\bigg\{ y \left(-\frac{2}{3},1,0,0\right)+z \left(\frac{1}{3},0,1,0\right)+w \left(-\frac{4}{3},0,0,1\right)\in \mathbb R^4\mid y,z,w\in \mathbb R\bigg\}\\ \, &=\bigg\langle \left(-\frac{2}{3},1,0,0\right), \left(\frac{1}{3},0,1,0\right), \left(-\frac{4}{3},0,0,1\right) \bigg\rangle .\\ \end{align*}$

Así, $\big\{ \left(-\frac{2}{3},1,0,0\right), \left(\frac{1}{3},0,1,0\right), \left(-\frac{4}{3},0,0,1\right) \big\}$ genera a $W$, y como además $\big\{ \left(-\frac{2}{3},1,0,0\right), \left(\frac{1}{3},0,1,0\right), \left(-\frac{4}{3},0,0,1\right) \big\}$ es $l.i$ entonces es una base de $W$ y por lo tanto $dim\,\,W=3.$

Lema

Sea $V$ un subespacio de $\mathbb R^n$ y $v_1,\dotsc,v_m\in V$ distintos tales que $\set{v_1,\dotsc,v_m}$ es $l.d.$ Entonces existe $v_j\in \set{v_1,\dotsc,v_m}$ tal que $\langle v_1,\dotsc,v_j,\dotsc, v_m \rangle=\langle v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \rangle.$

Demostración

Sean $V\leq \mathbb R^n$ y $v_1,\dotsc,v_m\in V$ distintos tales que $\set{v_1,\dotsc,v_m}$ es $l.d.$ Existen entonces $\lambda_1,\dotsc,\lambda_m\in \mathbb R$ no todos nulos tales que:

$\lambda_1 v_1+\cdots+\lambda_m v_m=\bar{0}.$

Como $\lambda_1,\dotsc,\lambda_m$ no son todos nulos, sea $\lambda_j\neq 0$, así:

$\begin{align} v_j &=-\frac{\lambda_1}{\lambda_j}v_1-\cdots- \frac{\lambda_{j-1}}{\lambda_j}v_{j-1}-\frac{\lambda_{j+1}}{\lambda_j}v_{j+1}-\cdots-\frac{\lambda_{m}}{\lambda_j}v_{m} \\ \label{ec1} \, &=\sum_{i\in\{1,\dots ,m\}, i\neq j} -\frac{\lambda_i}{\lambda_j}v_i . \\ \end{align}$

Sabemos que $ \langle v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \rangle \subseteq \langle v_1,\dotsc,v_j,\dotsc, v_m \rangle.$

Ahora si $w\in \langle v_1,\dotsc,v_j,\dotsc, v_m \rangle$ existen $\mu_1,\dotsc,\mu_m \in \mathbb R$ tales que:

$\begin{align*} w &=\mu_1v_1 + \cdots + \mu_j v_j+\cdots+\mu_m v_m .\\ \end{align*}$

y sustituyendo $v_j$ de acuerdo a su expresión en \ref{ec1}

$\begin{align*} w &= \mu_1v_1 + \cdots + \mu_j \sum_{i\in\{1,\dots ,m\}, i\neq j} -\frac{\lambda_i}{\lambda_j}v_i +\cdots+\mu_m v_m . \\ \end{align*}$

Entonces $w$ es una combinación lineal del conjunto $\set{v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m}$ y por lo tanto $w\in \langle v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \rangle$, probando con ello que $ \langle v_1,\dotsc,v_j,\dotsc, v_m \rangle \subseteq \langle v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \rangle .$ Así tenemos la igualdad buscada:

$\langle v_1,\dotsc,v_j,\dotsc, v_m \rangle=\langle v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \rangle.$

$\square$

Teorema

Sea $V$ un subespacio de $\mathbb R^n$. Todo conjunto generador finito de $V$ se puede reducir a una base de $V$.

Demostración

Sea $V\leq \mathbb R^n$, $v_1,\dotsc,v_m\in V$ distintos tales que $S=\set{v_1,\dotsc,v_m}$ genera a $V$.

Si $S$ es $l.i.$, entonces es una base de $V$.

Si $S$ es $l.d.$, por el lema existe $v_j\in S$ tal que $\langle v_1,\dotsc,v_j,\dotsc, v_m \rangle=\langle v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \rangle=V.$

Si $\{ v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \}$ es $l.i.$, entonces es una base de $V$.

Si $\{ v_1,\dotsc,v_{j-1},v_{j+1},\dotsc, v_m \}$ es $l.d.$ continuamos con este procedimiento hasta obtener un subconjunto $\beta$ de $\set{v_1,\dotsc,v_m}$ $l.i.$ y tal que $\langle \beta \rangle=V$. $\beta$ será entonces una base de $V$.

$\square$

Corolario

Sea $V$ un subespacio de $\mathbb R^n$ de dimensión $m$ entonces:

$a)$ Cualquier conjunto generador de $V$ con $m$ elementos es una base de $V$.

$b)$ Cualquier conjunto linealmente independiente con $m$ elementos es base de $V$.

Demostración

La demostración se deja como tarea moral.

Teorema

Sean $V$ y $W$ subespacios de $\mathbb R^n$ con $W\subseteq V$.

$a)$ Toda base de $W$ se puede completar a una base de $V.$

$b)$ $dim\, W\leq dim\, V.$

$c)$ Si $dim\, W=dim\,V$, entonces $W=V.$

Demostración

Demostración de $a)$

Esta demostración es consecuencia del corolario de la nota anterior.

Demostración de $b)$

Sean $\gamma$ una base de $W$ y $\beta$ una base de $V$. Como $\gamma$ es $l.i.$ en $V$ y $\beta$ es un generador de $V$ por la una nota en la entrada anterior se tiene que $dim\,W=\#\gamma\leq \#\beta=dim\,V.$

Demostración de $c)$

Supongamos que $dim\, W=dim\,V=m.$

Sea $\gamma$ una base de $W$. Sabemos que $\gamma$ es $l.i.$ en $V$ con $dim\,W=m$. Por el corolario anterior $\gamma$ es una base de $V$, y entonces $W=\langle \gamma \rangle=V$.

$\square$

Tarea Moral

$1.$ Considera al espacio vectorial $\mathbb R^3$ sobre el campo de los reales y el subespacio:

$W=\langle (1,-7,-5), (2,10,2),(-3,-11,-1),(1,5,1) \rangle .$

Encuentra una base de $W$ reduciendo el conjunto generador dado.

$2.$ Considera al espacio vectorial $\mathbb R^3$ sobre el campo de los reales y los subespacios de $\mathbb R^3$ dados por:

$W=\set{(x,y,z)\in \mathbb R^3\mid y=-2x,z=-3x}$

$V=\set{(x,y,z)\in \mathbb R^3\mid x+2y=z}.$

Encuentra una base para cada subespacio y determina con ello su dimensión.

$3.$ Demuestra el corolario de la presente nota.

Más adelante

Con esta nota terminamos la unidad 3, en la siguiente y última unidad haremos un estudio de las matrices y sus determinantes.

Enlaces relacionados

Página principal del curso.

Enlace a la nota anterior. Nota 31. Bases de $\mathbb R^n$.

Enlace a la nota siguiente. Nota 33. Matrices.