Introducción

En la entrada anterior hablamos acerca de formas bilineales y comenzamos a hablar de formas cuadráticas. Discutimos cómo a partir de estas nociones a la larga podremos hablar de geometría y cálculo en espacios vectoriales. El objetivo de esta entrada es entender mejor a las formas cuadráticas y su relación con formas bilineales.

Lo primero que haremos es demostrar la identidad de polarización, que a grandes rasgos dice que hay una biyección entre las formas bilineales simétricas y las formas cuadráticas. Veremos algunos ejemplos concretos de esta biyección. A partir de ella demostraremos algunas propiedades de formas cuadráticas. Finalmente, hablaremos brevemente de un bello resultado de Gauss que caracteriza las formas cuadráticas en ${\mathbb{R}}^n$ en términos de formas lineales, de las cuales discutimos mucho cuando hablamos de espacio dual.

Como pequeño recordatorio de la entrada anterior, una forma bilineal de un espacio vectorial $V$ es una transformación $b:V\times V\to \mathbb{R}$ tal que cada que fijamos una coordenada, es lineal en la otra. Esta forma es simétrica si $b(x,y)=b(y,x)$ para cada par de vectores $x,y$ en $V$. Una forma cuadrática de $V$ es una transformación $q:V\to \mathbb{R}$ tal que $q(x)=b(x,x)$ para alguna forma bilineal $b$.

Formas cuadráticas y polarización

En la entrada anterior enunciamos el siguiente teorema, que mostraremos ahora.

Teorema (identidad de polarización). Sea $q:V\to \mathbb{R}$ una forma cuadrática. Existe una única forma bilineal simétrica $b:V\times V\to \mathbb{R}$ tal que $q(x)=b(x,x)$ para todo vector $x$. Esta forma bilineal está determinada mediante la identidad de polarización $$b(x,y)=\frac{q(x+y)-q(x)-q(y)}{2}.$$

Demostración. Tomemos una forma cuadrática $q$ de $V$. Por definición, está inducida por una forma bilineal $B$ de $V$, es decir, $q(x)=B(x,x)$. Definamos la transformación $b$ mediante $$b(x,y)=\frac{q(x+y)-q(x)-q(y)}{2}.$$ Comencemos probando que $b$ es una transformación bilineal simétrica. Notemos que:
$$\begin{array}{rl}b(x,y)& =\frac{q(x+y)-q(x)-q(y)}{2}\\ & =\frac{B(x+y,x+y)-B(x,x)-B(y,y)}{2}\\ & =\frac{B(x,x)+B(x,y)+B(y,x)+B(y,y)-B(x,x)-B(y,y)}{2}\\ & =\frac{B(x,y)+B(y,x)}{2}.\end{array}$$

De aquí es muy claro que $b$ es forma bilineal, pues fijando $x$, set tiene que $b(x,y)$ es combinación lineal de dos formas lineales en $y$; y fijando $y$, se tiene que $b(x,y)$ es combinación lineal de dos formas lineales en $x$. Además, de esta igualdad (o directo de la definición de $b$) es claro que $b(x,y)=b(y,x)$.

También de esta igualdad obtenemos que $$b(x,x)=B(x,x)=q(x).$$

Para mostrar la unicidad, notemos que cualquier forma bilineal simétrica $b^{\prime }$ tal que $b^{\prime }(x,x)=q(x)$ debe satisfacer, como en las cuentas que hicimos arriba, que
$$\begin{array}{rl}q(x+y)& =b^{\prime }(x+y,x+y)\\ & =q(x)+q(y)+b^{\prime }(x,y)+b^{\prime }(y,x)\\ & =q(x)+q(y)+2b^{\prime }(x,y).\end{array}$$

De aquí, despejando $b^{\prime }$, se obtiene que debe tener la forma de $b$.

$\mathrm{<img\; draggable="false"\; role="img"\; class="emoji"\; alt="◻"\; src="https://s.w.org/images/core/emoji/14.0.0/svg/25fb.svg">}$

El teorema anterior justifica la siguiente definición.

Definición. Dada una forma cuadrática $q$ de $V$, a la única forma bilineal simétrica $b$ de $V$ tal que $q(x)=b(x,x)$ le llamamos la forma polar de $q$.

Ejemplo 1. En el espacio vectorial ${\mathbb{R}}^n$, la transformación $q:{\mathbb{R}}^n\to \mathbb{R}$ dada por $$q(x_1,\dots ,x_n)=x_1^2+\dots +x_n^2.$$ es una forma cuadrática. Su forma polar es la forma bilineal producto punto que manda a $x=(x_1,\dots ,x_n)$ y $y=(y_1,\dots ,y_n)$ a $$b(x,y)=x_1{y}_1+\dots +x_n{y}_n.$$

Esto coincide con la construcción dada por la identidad de polarización, ya que $$\begin{array}{rl}q(x+y)-q(x)-q(y)& =\sum _{i=1}^n(x_i+y_i{)}^2-x_i^2-y_i^2\\ & =\sum _{i=1}^n{x}_i{y}_i\end{array}$$

$\mathrm{△}$

Ejemplo 2. En el espacio vectorial $\mathbb{R}[x]$ de polinomios con coeficientes reales, la transformación $Q$ dada por $$Q(p)=p(0)p(1)+p(2{)}^2$$ es una forma cuadrática. Para encontrar a su forma bilineal polar, usamos la identidad de polarización
$$\begin{array}{rl}B(p,q)& =\frac{Q(p+q)-Q(p)-Q(q)}{2}\\ & =\frac{(p+q)(0)(p+q)(1)+(p+q)(2{)}^2-p(0)p(1)-p(2{)}^2-q(0)q(1)-q(2{)}^2}{2}\\ & =\frac{p(0)q(1)+q(0)p(1)+2p(2)q(2)}{2}\\ & =\frac{p(0)q(1)}{2}+\frac{p(1)q(0)}{2}+p(2)q(2).\end{array}$$

$\mathrm{△}$

Propiedades de formas cuadráticas

Si $q$ es una forma cuadrática, $x$ es un vector y $c$ es un real, tenemos que $q(cx)=c^{2}q(x)$, pues sale una $c$ por cada una de las coordenadas de la forma bilineal asociada. En particular, $q(-x)=q(x)$.

La identidad de polarización nos permite probar otras propiedades de formas bilineales y formas cuadráticas.

Proposición. Sea $q$ una forma cuadrática en $V$ con forma polar $b$. Entonces:

• Para todo par de vectores $x$ y $y$ en $V$, se tiene que $$b(x,y)=\frac{q(x+y)-q(x-y)}{4}.$$
• (Ley del paralelogramo) Para todo par de vectores $x$ y $y$ en $V$, se tiene que $$q(x+y)+q(x-y)=2(q(x)+q(y)).$$
• (Teorema de Pitágoras) Para vectores $x$ y $y$ tales que $b(x,y)=0$, se tiene que $$q(x+y)=q(x)+q(y).$$
• (Diferencia de cuadrados) Para todo par de vectores $x$ y $y$ en $V$, se tiene que $b(x+y,x-y)=q(x)-q(y).$

Demostración. Por la identidad de polarización tenemos que $$b(x,y)=\frac{q(x+y)-q(x)-q(y)}{2},$$ y como $q(y)=q(-y)$, tenemos también por la identidad de polarización que $$\begin{array}{rl}-b(x,y)& =b(x,-y)\\ & =\frac{q(x-y)-q(x)-q(y)}{2}.\end{array}$$

Restando la segunda ecuación de la primera, obtenemos la primer propiedad. Sumando ambas obtenemos la ley del paralelogramo.

El teorema de Pitágoras es una consecuencia directa de la identidad de polarización.

La identidad de diferencia de cuadrados es una consecuencia de la primer propiedad aplicada a los vectores $x+y$ y $x-y$, y de usar que $q(2x)=4q(x)$ y que $q(2y)=4q(y)$.

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Forma de las formas cuadráticas

Otra consecuencia de la identidad de polarización es que establece una biyección entre las formas cuadráticas y las formas simétricas bilineales. Esta asociación nos permite decir cómo se ven exactamente las formas cuadráticas en espacios vectoriales de dimensión finita.

Toda forma cuadrática viene de una forma bilineal simétrica. En la entrada anterior, mencionamos que para definir una forma bilineal simétrica en un espacio vectorial $V$ de dimensión $n$, basta tomar una base $\{e_1,\dots ,e_n\}$ de $V$ y decidir los valores $b_{ij}$ de $b(e_i,e_j)$ para $1\le i\le j\le n$. Como $b$ es simétrica, para $j<i$ se tendría que $b(e_i,e_j)=b(e_j,e_i)$, es decir, que $b_{ji}=b_{ij}$.

De esta forma, para todo vector $v$ en $V$ podemos encontrar el valor de $q(v)$ expresando $v$ en la base $\{e_1,\dots ,e_n\}$, digamos, $$v=a_1{e}_1+\dots +a_n{e}_n,$$ de donde $$q(v)=\sum _{i=1}^n{b}_{ii}{a}_i^2+2\sum _{1\le i<j\le n}{b}_{ij}{a}_i{a}_j.$$

Ejemplo. Toda forma cuadrática en ${\mathbb{R}}^3$ se obtiene de elegir reales $a,b,c,d,e,f$ y definir $$q(x,y,z)=a{x}^2+b{y}^2+c{z}^2+2dxy+2eyz+2fzx.$$ La forma polar de $q$ es la forma bilineal $B$ tal que para la base canónica $e_1,e_2,e_3$ de ${\mathbb{R}}^3$ hace lo siguiente

$$\begin{array}{rl}B(e_1,e_1)& =a\\ B(e_2,e_2)& =b\\ B(e_3,e_3)& =c\\ B(e_1,e_2)& =B(e_2,e_1)=d\\ B(e_2,e_3)& =B(e_3,e_2)=e\\ B(e_3,e_1)& =B(e_1,e_3)=f.\end{array}$$

$\mathrm{△}$

Teorema de Gauss de formas cuadráticas (opcional)

Para esta sección, fijemos al espacio vectorial como ${\mathbb{R}}^n$. Hay una forma muy natural de construir formas cuadráticas a partir de formas lineales. Tomemos números reales ${\alpha }_1,\dots ,{\alpha }_r$ y formas lineales $l_1,\dots ,l_r$. Consideremos $$q(x)={\alpha }_1{l}_1(x{)}^2+\dots +{\alpha }_r{l}_r(x{)}^2.$$ Se tiene que $q$ es una forma cuadrática. La demostración de ello es sencillo y se queda como tarea moral.

Lo que descubrió Gauss es que todas las formas cuadráticas se pueden expresar de esta forma, y de hecho, es posible hacerlo usando únicamente formas lineales que sean linealmente independientes y coeficientes $1$ y $-1$.

Teorema (clasificación de Gauss de formas cuadráticas). Sea $q$ una forma cuadrática en ${\mathbb{R}}^n$. Entonces, existen enteros no negativos $r$ y $s$, y formas lineares $l_1,\dots ,l_r,m_1,\dots ,m_s$ en $({\mathbb{R}}^n{)}^{\ast }$, todas ellas linealmente independientes, tales que $$q=l_1^2+\dots +l_r^2-m_1^2-\dots -m_s^2.$$

Hay un pequeño refinamiento de este teorema, demostrado por Sylvester.

Teorema (teorema de la inercia de Sylverster). Los números $r$ y $s$ en el teorema de clasificación de Gauss de formas cuadráticas son únicos.

Ejemplo. Tomemos la forma cuadrática en ${\mathbb{R}}^3$ dada por $q(x,y,z)=xy+yz+zx$. Por el teorema de Gauss, esta forma se debe de poder poner como combinación lineal de cuadrados de formas lineales independientes. En efecto, tenemos que: $$xy+yz+zx={\left(\frac{2x+y+z}{2}\right)}^2-{\left(\frac{y-z}{2}\right)}^2-x^2,$$ en donde
$$\begin{array}{rl}(x,y,z)& \mapsto \frac{2x+y+z}{2},\\ (x,y,z)& \mapsto \frac{y-z}{2}\text{ y }\\ (x,y,z)& \mapsto x\end{array}$$
son formas lineales linealmente independientes.

$\mathrm{△}$

Más adelante…

En esta entrada estudiamos a fondo la identidad de polarización; esto nos permitió concluir que existe una biyección entre las funciones bilineales simétricas y las formas cuadráticas. También, pusimos mucho énfasis en ejemplos concretos de esta biyección.

Con esto estamos listos para empezar a pensar en cómo haríamos geometría o cálculo en espacios vectoriales. Abordaremos estos temas al final de esta unidad. En la siguiente entrada hablaremos del producto interior.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

• Verifica que las formas cuadráticas de los ejemplos del teorema de polarización en efecto son formas cuadráticas.
• Muestra que $q(x,y)=3x^2-y^2+7y$ no es una forma cuadrática.
• Muestra que si ${\alpha }_1,\dots ,{\alpha }_r$ son reales y tomamos formas lineales $l_1,\dots ,l_r$ en ${\mathbb{R}}^n$, entonces $$q(x)=a_1{l}_1(x{)}^2+\dots +{\alpha }_r{l}_r(x{)}^2$$ es una forma cuadrática.
• ¿Quién es la forma polar de la forma cuadrática $Q(f)={\int }_0^1{f}^2(x)dx$ en el espacio vectorial de funciones continuas en el intervalo $[0,1]$?

Una demostración algorítmica del teorema de Gauss se puede encontrar en la Sección 10.1 del libro de Álgebra Lineal de Titu Andreescu.

Entradas relacionadas

• Ir a Álgebra Lineal I
• Entrada anterior del curso: Problemas de transformaciones transpuestas y formas bilineales
• Siguiente entrada del curso: Producto interior y desigualdad de Cauchy-Schwarz

Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE104721 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM»