Archivo de la etiqueta: topología

Topología I: Espacios topológicos

Por Alfonso Zavala

Deja un comentario

Introducción

Antes de dar la definición de espacio topológico y ver ejemplos, siempre resulta conveniente familiarizarnos un poco con los conceptos a los que nos vamos a enfrentar, tratando de entender intuitivamente las bases de lo que vamos a estudiar. Seguramente ya has trabajado con conceptos de topología en tu curso de cálculo 3 (de hecho es altamente recomendado que hayas cursado esta materia antes de enfrentarte a un curso de topología) y conoces conceptos como abiertos, cerrados, compacidad, conexidad, etc., que usaste para entender las propiedades topológicas de $\mathbb{R}^n$. A grandes rasgos, la topología se ocupa de entender las relaciones entre objetos que viven en cierto ambiente (en el caso de cálculo 3 el ambiente era $\mathbb{R}^n$); estas relaciones no se preocupan por el tamaño o la forma específica de los objetos, más bien se ocupan de características como si el objeto está completamente conectado, la cantidad de agujeros que tiene, etc. Seguramente has escuchado el famoso ejemplo de que para un topólogo un taza y una dona son el mismo objeto. La explicación rápida de esto es que ambos objetos sólo tienen un agujero, y como a la topología no le interesa la forma específica de la taza y la dona, entonces topológicamente son lo mismo.

Nota. A lo largo de todo el curso se considerará al conjunto de los números naturales a partir del 1, es decir, $\mathbb{N} = \{1,2,3,\ldots\}$.

Definición de espacio topológico

Definición. Sean $X$ un conjunto y $\tau\subseteq\mathcal{P}(X)$. Decimos que $\tau$ es una topología para $X$ si cumple:

  1. $\varnothing\in\tau$, $X\in\tau$
  2. Si $U,V\in\tau$, entonces $U\cap V\in\tau$
  3. Si $\{U_i\}_{i\in I} \subseteq \tau$, entonces $\bigcup\limits_{i\in I}U_i\in\tau$

A los elementos de $\tau$ les llamamos abiertos.

Una de las primeras consecuencias de esta definición es que la intersección finita de abiertos es abierto, en un momento probaremos este resultado. Por otro lado, observemos que la tercera indica que $\tau$ es cerrada bajo uniones arbitrarias, es decir, cualquier unión de abiertos siempre resulta en un abierto, sin importar cuántos sean.

Proposición. Sean $X$ un conjunto, $\tau$ una topología para $X$ y $\{U_i\}_{i=1}^n \subseteq \tau$. Entonces $\bigcap\limits_{i=1}^n U_i \in \tau$.

Demostración. P.D. $\bigcap\limits_{i=1}^n U_i \in \tau$. Procedamos por inducción sobre $n$.

Si $n=2$, tenemos que $U_1,U_2 \in \tau$, aplicando la propiedad 2 de la definición de topología, tenemos que $U_1\cap U_2 \in \tau$.

Supongamos válido para $n=k$, i.e., $\bigcap\limits_{i=1}^k U_i \in \tau$.

P.D. $\bigcap\limits_{i=1}^{k+1} U_i \in \tau$. Por hipótesis $ \{U_i\}_{i=1}^{k+1} \subseteq \tau$, entonces $U_1,\ldots, U_{k+1}\in \tau$. Por hipótesis de inducción, $\bigcap\limits_{i=1}^k U_i \in \tau$, entonces aplicando la propiedad 2 de la definición de topología, tenemos que $\left(\bigcap\limits_{i=1}^k U_i \right) \cap U_{k+1} \in \tau$, i.e., $\bigcap\limits_{i=1}^{k+1} \in \tau$.

Por lo tanto, $\bigcap\limits_{i=1}^n U_i \in \tau$.

$\square$

Después de esta proposición, es natural preguntarse si la intersección arbitraria de abiertos siempre resulta ser un abierto. La respuesta es que no, y esto lo podemos comprobar con un simple ejemplo usando la topología usual de los números reales (esta es la topología con la que se trabaja en cálculo, más adelante la definiremos formalmente). Consideremos la familia de abiertos $\{U_n\}_{n\in\mathbb{N}}$, donde $U_n := \left(-\frac{1}{n}, \frac{1}{n}\right)$. Cada $U_n$ es un intervalo abierto en la recta real, y el único elemento que tienen en común todos los intervalos es el cero, es decir, $\bigcap\limits_{n\in\mathbb{N}} U_n = \{0\}$, pero un conjunto unitario no puede ser abierto en la topología usual de los reales. Por lo tanto, concluimos que la intersección arbitraria de abiertos no necesariamente resulta en un abierto.

Ya que hemos definido qué es una topología, es natural tener la siguiente definición.

Definición. Si $\tau$ es topología para $X$, decimos que $(X,\tau)$ es un espacio topológico.

Veamos algunos ejemplos.

Ejemplos

Sea $X=\{a,b,c,d,e\}$.

  • $\tau_1 = \{\{b,c\}, X, \{a,d,e\}\}$. $\tau_1$ no es topología, pues $\varnothing\notin\tau_1$.
  • $\tau_2 = \{\varnothing, X\}$. $\tau_2$ sí es topología. Contiene el vacío y el total, y la intersección o unión entre ellos vuelve a ser el vacío o el total. A esta topología se le llama topología indiscreta y se suele denotar por $\tau_{\text{indis}}$.
  • $\tau_3 = \mathcal{P}(X)$. $\tau_3$ sí es topología, pues contiene a todos los subconjuntos de $X$. A esta topología se le llama topología discreta y se suele denotar por $\tau_{\text{dis}}$.
  • $\tau_4 = \{\varnothing, X, \{a,d,e\}, \{b,c,d,e\}, \{d\}\}$. $\tau_4$ no es topología, pues $\{a,d,e\}\cap\{b,c,d,e\} = \{d,e\} \notin \tau_4$.
  • $\tau_5 = \{\varnothing, X, \{a,d,e\}, \{b,d,e\}, \{d,e\}\}$. $\tau_5$ no es topología, pues $\{a,d,e\}\cup\{b,d,e\} = \{a,b,d,e\} \notin \tau_5$.
  • $\tau_6 = \{\varnothing, X, \{a,b\}, \{c,d\}, \{a,b,c,d\}\}$. $\tau_5$ sí es topología.

Hasta ahora todos los ejemplos que hemos visto son finitos, y para verificar si cierto conjunto es topología o no, basta verificar que se cumplan las propiedades con todos los elementos del conjunto, o encontrar algunos elementos que no cumplan con las propiedades. Ahora veremos un ejemplo con un conjunto que no necesariamente tiene que ser finito, y para verificar si es topología o no, tendremos que verificar las propiedades usando las propiedades del conjunto.

Topología del punto fijo

Sean $X$ un conjunto (puede ser finito o infinito) y $p\in X$. Definimos $\tau = \{A\subseteq X \,:\, p\in A\}$. Inmediatamente podemos ver que $\tau$ no es topología ya que $\varnothing\notin\tau$, pues por definición todo elemento de $\tau$ contiene a $p$. Entonces definimos $\tau_p = \{A\subseteq X \,:\, p\in A\}\cup \{\varnothing\}$. A esta topología se le llama topología del punto fijo. Veamos que $\tau_p$ sí es topología.

Demostración. Para demostrar que $\tau_p$ es topología tenemos que verificar las tres propiedades de la definición.

  1. $\varnothing\in \tau_p$ por definición. Además, como $p\in X$, entonces $X\in\tau_p$. $\checkmark$
  2. Sean $U,V\in \tau_p$. P.D. $U\cap V\in\tau_p$.
    Caso 1: $U=\varnothing$ o $V=\varnothing$. Entonces $U\cap V = \varnothing\in \tau_p$. $\checkmark$
    Caso 2: $U\neq \varnothing$ y $V\neq \varnothing$. Como $U,V\in\tau_p$ y no son vacíos, entonces $p\in U$ y $p\in V$, por lo que $p\in U\cap V$, así $U\cap V\in\tau_p$. $\checkmark$
  3. Sea $\{U_\alpha \,:\, \alpha\in\Gamma\}\subseteq\tau_p$. P.D. $\bigcup\limits_{\alpha\in\Gamma} U_\alpha \in \tau_p$.
    Caso 1: $U_\alpha \neq \varnothing$, $\forall \alpha \in \Gamma$. Entonces $\bigcup\limits_{\alpha\in\Gamma} U_\alpha = \varnothing \in \tau_p$. $\checkmark$
    Caso 2: $\exists \alpha_0\in\Gamma$ tal que $U_{\alpha_0}\neq\varnothing$. Como $U_{\alpha_0} \in\tau_p$, entonces $p\in U_{\alpha_0}$, por lo que $p\in\bigcup\limits_{\alpha\in\Gamma} U_\alpha$, así $\bigcup\limits_{\alpha\in\Gamma} U_\alpha \in \tau_p$. $\checkmark$

Hemos demostrado que $\tau_p$ cumple todas las propiedades de la definición de topología, por lo tanto, $\tau_p$ es una topología para $X$.

$\square$

Topología cofinita

En $\mathbb{R}$ definimos $\tau = \{A\subseteq X \,:\, \mathbb{R}\backslash A \text{ es finito}\}$. Al igual que en el ejemplo anterior, inmediatamente podemos ver que $\tau$ no es topología pues $\varnothing \notin\tau$. Ahora definimos $\tau_{\text{cof}} = \{A\subseteq X \,:\, \mathbb{R}\backslash A \text{ es finito}\}\cup\{\varnothing\}$. Con esta definición resulta que $(\mathbb{R},\tau_{\text{cof}})$ sí es un espacio topológico. A $\tau_{\text{cof}}$ se le llama topología cofinita.

Observación. En la topología cofinita, $\mathbb{R}$ puede ser cualquier conjunto.

Más adelante…

En la próxima entrada veremos más ejemplos de espacios topológicos y su relación con espacios métricos.

Tarea moral

  1. Demuestra que $(\mathbb{R},\tau_{\text{cof}})$ como se definió anteriormente es un espacio topológico. Es decir, demuestra que $\tau_{\text{cof}}$ es una topología para $\mathbb{R}$.
  2. Sea $X=\{0,1\}$. Determina si $\tau = \{\varnothing, \{0\}, \{0,1\}\}$ es una topología para $X$.
  3. Sea $X = \{a, b, c\}$. Encuentra todas las familias $\tau \subseteq \mathcal{P}(X)$ tales que $\tau$ es una topología en $X$.
  4. Determina si $\tau_1 = \{U \subseteq X \,|\, 0 \in U \vee \{0,1\}\cap U=\varnothing\}$ es una topología en $X=[0,1]$.
  5. Determina si $\tau_2= \left\{[0, b] \,|\, \frac{1}{2}<b \leq 1 \right\} \cup\{0\}$ es una topología en $X=[0,1]$.

Entradas relacionadas

  • Ir a Topología 1
  • Entrada siguiente del curso: Espacios métricos y topología inducida

Álgebra Lineal I: Formas bilineales, propiedades, ejemplos y aclaraciones

Por Leonardo Ignacio Martínez Sandoval

9 respuestas

Introducción

En entradas anteriores hemos platicado de dualidad, ortogonalidad y transformaciones transpuestas. Es importante que repases esas entradas y nos escribas si tienes dudas, pues ahora pasaremos a un tema un poco diferente: formas bilineales y cuadráticas. Estas nociones nos permitirán seguir hablando acerca de la geometría de espacios vectoriales en general.

Para esta parte del curso, nos vamos a enfocar únicamente en espacios vectoriales sobre $\mathbb{R}$. Se pueden definir los conceptos que veremos para espacios vectoriales en otros campos. Sobre todo, es posible definir conceptos análogos en $\mathbb{C}$ y obtener una teoría muy rica. Pero por ahora consideraremos sólo el caso de espacios vectoriales reales.

Aunque hablaremos de formas bilineales en general, una subfamilia muy importante de ellas son los productos interiores, que nos permiten hablar de espacios euclideanos. El producto interior es el paso inicial en una cadena muy profunda de ideas matemáticas:

  • Un producto interior nos permite definir la norma de un vector.
  • Con la noción de norma, podemos definir la distancia entre dos vectores.
  • A partir de un producto interior y su norma podemos mostrar la desigualdad de Cauchy-Schwarz, con la cual podemos definir ángulos entre vectores (por ejemplo, ¡podremos definir el ángulo entre dos polinomios!).
  • De la desigualdad de Cauchy-Schwarz, podemos probar que la noción de norma satisface la desigualdad del triángulo, y que por lo tanto la noción de distancia define una métrica.
  • Aunque no lo veremos en este curso, más adelante verás que una métrica induce una topología, y que con una topología se puede hablar de continuidad.

En resumen, a partir de un producto interior podemos hacer cálculo en espacios vectoriales en general.

Una forma bilineal con la cual probablemente estés familiarizado es el producto punto en $\mathbb{R}^n$, que a dos vectores $(x_1,x_2,\ldots,x_n)$ y $(y_1,y_2,\ldots,y_n)$ los manda al real $$x_1y_1+x_2y_2+\ldots+x_ny_n.$$ Este es un ejemplo de una forma bilineal que es un producto interior. También puede que estés familiarizado con la norma en $\mathbb{R}^n$, que a un vector $(x_1,\ldots,x_n)$ lo manda al real $$\sqrt{x_1^2+x_2^2+\ldots+x_n^2}.$$ Lo que está dentro de la raíz es un ejemplo de una forma cuadrática positiva definida. Incluyendo la raíz, este es un ejemplo de norma en espacios vectoriales.

Hay muchas otras formas bilineales y formas cuadráticas, pero los ejemplos mencionados arriba te pueden ayudar a entender la intuición detrás de algunos de los conceptos que mencionaremos. Para marcar algunas cosas en las que la intuición puede fallar, pondremos algunas «Aclaraciones» a lo largo de esta entrada.

En el futuro, tener una buena noción de la geometría de espacios vectoriales te ayudará a entender mucho mejor los argumentos de cursos de análisis matemático, de variable compleja y de optativas como geometría diferencial. Dentro de este curso, entender bien el concepto de forma bilineal te será de gran utilidad para cuando más adelante hablemos de formas multilineales y determinantes.

Formas bilineales

La definición fundamental para los temas que veremos en estas entradas es la siguiente, así que enunciaremos la definición, veremos varios ejemplos y haremos algunas aclaraciones.

Definición. Sea $V$ un espacio vectorial sobre $\mathbb{R}$. Una forma bilineal es una función $b:V\times V \to \mathbb{R}$ tal que:

  • Para todo $x$ en $V$, la función $b(x,\cdot):V\to \mathbb{R}$ que manda $v\in V$ a $b(x,v)$ es una forma lineal.
  • Para todo $y$ en $V$, la función $b(\cdot, y):V\to \mathbb{R}$ que manda $v\in V$ a $b(v,y)$ es una forma lineal.

Ejemplo 1. Considera el espacio vectorial de polinomios $\mathbb{R}_3[x]$ y considera la función $$b(p,q)=p(0)q(10)+p(1)q(11).$$ Afirmamos que $b$ es una forma bilineal. En efecto, fijemos un polinomio $p$ y tomemos dos polinomios $q_1$, $q_2$ y un real $r$. Tenemos que
\begin{align*}
b(p,q_1+rq_2)&=p(0)(q_1+rq_2)(10)+p(1)(q_1+rq_2)(11)\\
&= p(0)q_1(10)+p(1)q_1(11) + r ( p(0)q_2(10)+p(1)q_2(11))\\
&= b(p,q_1)+rb(p,q_2),
\end{align*}

De manera similar se puede probar que para $q$ fijo y $p_1$, $p_2$ polinomios y $r$ real tenemos que $$b(p_1+rp_2,q)=b(p_1,q)+rb(p_2,q).$$ Esto muestra que $b$ es una forma bilineal.

$\triangle$

Si $v=0$, entonces por el primer inciso de la definición, $b(x,v)=0$ para toda $x$ y por el segundo $b(v,y)=0$ para toda $y$, en otras palabras:

Proposición. Si $b$ es una forma bilineal en $b$, y alguno de $x$ o $y$ es $0$, entonces $b(x,y)=0$.

De la linealidad de ambas entradas de $b$, se tiene la siguiente proposición.

Proposición. Tomemos $b:V\times V\to \mathbb{R}$ una forma bilineal, vectores $x_1,\ldots,x_n$, $y_1,\ldots,y_m$ y escalares $a_1,\ldots,a_n,c_1,\ldots,c_m$. Tenemos que $$b\left(\sum_{i=1}^n a_ix_i, \sum_{j=1}^m c_j y_j\right)=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m a_ic_jb(x_i,y_j).$$

La proposición anterior muestra, en particular, que para definir una forma bilineal en un espacio vectorial $V$ de dimensión finita $n$, basta tomar una base $\{e_1,\ldots,e_n\}$ de $V$ y definir $b(e_i,e_j)$ para toda $1\leq i,j \leq n$.

Hagamos algunas aclaraciones acerca de las formas bilineales.

Aclaración 1. No es lo mismo una forma bilineal en $V$, que una transformación lineal de $V\times V$ a $\mathbb{R}$.

Ejemplo 2. La transformación $b((w,x),(y,z))=w+x+y+z$ sí es una transformación lineal de $\mathbb{R}^2\times \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$, lo cual se puede verificar fácilmente a partir de la definición. Sin embargo, no es una forma bilineal. Una forma de verlo es notando que $$b((0,0),(1,1))=0+0+1+1=2.$$ Aquí una de las entradas es el vector cero, pero el resultado no fue igual a cero.

$\triangle$

Aclaración 2. Puede pasar que ninguna de las entradas de la forma bilineal sea $0$, pero que evaluando en ella sí de $0$.

Ejemplo 3. Consideremos la transformación $b:\mathbb{R}^2\times \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$ tal que $$b((w,x),(y,z))=wy-xz.$$ Verificar que esta es una forma bilineal es sencillo y se deja como tarea moral. Además, se tiene que $b((1,0),(0,1))=0$.

$\triangle$

Más adelante, cuando definamos producto interior, nos van a importar mucho las parejas de vectores $v$, $w$ para las cuales $b(v,w)=0$.

Aclaración 3. Si $b$ es una forma bilineal, no necesariamente es cierto que $b(x,y)=b(y,x)$.

Ejemplo 4. Consideremos la transformación $b:\mathbb{R}^2\times \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$ tal que $$b((w,x),(y,z))=wz-xy.$$ Verificar que esta es una forma bilineal es sencillo y se deja como tarea moral. Notemos que $b((2,1),(2,3))=6-2=4$, mientras que $b((2,3),(2,1))=2-6=-4$.

$\triangle$

Aquellas formas para las que sí sucede que $b(x,y)=b(y,x)$ son importantes y merecen un nombre especial.

Definición. Una forma bilineal $b:V\times V\to \mathbb{R}$ es simétrica si $b(x,y)=b(y,x)$ para todo par de vectores $x,y$ en $V$.

Para definir una forma bilineal $b$ simétrica en un espacio $V$ de dimensión finita $n$, basta tomar una base $\{e_1,\ldots,e_n\}$ y definir $b$ en aquellas parejas $b(e_i,e_j)$ con $1\leq i \leq j \leq n$.

Más ejemplos de formas bilineales

A continuación enunciamos más ejemplos de formas bilineales, sin demostración. Es un buen ejercicio verificar la definición para todas ellas.

Ejemplo 1. Si $a_1, a_2,\ldots, a_n$ son números reales y $V=\mathbb{R}^n$, entonces podemos definir $b:V\times V \to \mathbb{R}$ que manda a $x=(x_1,\ldots,x_n)$ y $y=(y_1,\ldots,y_n)$ a $$b(x,y)=a_1x_1y_1+\ldots+a_nx_ny_n.$$

Este es un ejemplo de una forma bilineal simétrica. Si todos los $a_i$ son iguales a $1$, obtenemos el producto punto o producto interior canónico de $\mathbb{R}^n$.

Ejemplo 2. Tomemos $V$ como el espacio vectorial de matrices $M_n(\mathbb{R})$. La transformación $b:V\times V\to \mathbb{R}$ tal que $b(A,B)=\text{tr}(AB)$ es una forma bilineal. Además, es simétrica, pues la traza cumple la importante propiedad $\text{tr}(AB)=\text{tr}(BA)$, cuya verificación queda como tarea moral.

Ejemplo 3. Tomemos $V$ el conjunto de funciones continuas y de periodo $2\pi$ que van de $\mathbb{R}$ a sí mismo. Es decir, $f:\mathbb{R}\to \mathbb{R}$ está en $V$ si es continua y $f(x)=f(x+2 \pi)$ para todo real $x$. Se puede mostrar que $V$ es un subespacio del espacio de funciones continuas, lo cual es sencillo y se queda como tarea moral. La transformación $b:V\times V \to \mathbb{R}$ tal que $$b(f,g)=\int_{-\pi}^\pi f(x) g(x)\, dx$$ es una forma bilineal.

Ejemplo 4. Consideremos $V=\mathbb{R}[x]$, el espacio vectorial de polinomios con coeficientes reales. Para $P$ y $Q$ polinomios definimos $$b(P,Q)=\sum_{n=1}^\infty \frac{P(n)Q(2n)}{2^n}.$$

La serie de la derecha converge absolutamente, de modo que esta expresión está bien definida. Se tiene que $b$ es una forma bilineal, pero no es simétrica.

Formas cuadráticas

Otra definición fundamental es la siguiente

Definición. Una forma cuadrática es una transformación $q:V\to \mathbb{R}$ que se obtiene tomando una forma bilineal $b:V\times V \to \mathbb{R}$ y definiendo $$q(x)=b(x,x).$$

Aclaración 4. Es posible que la forma bilineal $b$ que define a una forma cuadrática no sea única.

Ejemplo. Consideremos a la forma bilineal de $\mathbb{R}^2$ tal que $$b((x,y),(w,z))=xz-yw.$$ La forma cuadrática dada por $b$ es $$q(x,y)=b((x,y),(x,y))=xy-yx=0.$$ Esta es la misma forma cuadrática que la dada por la forma bilineal $$b'((x,y),(w,z))=yw-xz.$$ Pero $b$ y $b’$ son formas bilineales distintas, pues $b((1,0),(0,1))=1$, mientras que $b'((1,0),(0,1))=-1$.

$\triangle$

La aclaración anterior dice que puede que haya más de una forma bilineal que de una misma forma cuadrática. Sin embargo, resulta que la asignación es única si además pedimos a la forma bilineal ser simétrica. Este es el contenido del siguiente resultado importante.

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 $$b(x,y)=\frac{q(x+y)-q(x)-q(y)}{2}.$$

En la siguiente entrada mostraremos el teorema de la identidad de polarización. Por el momento, para tomar más intuición, observa como la identidad se parece mucho a la igualdad $$xy=\frac{(x+y)^2-x^2-y^2}{2}$$ en números reales.

Más adelante…

En esta entrada estudiamos una extensión de la noción de transformaciones lineales que ya habíamos discutido en la unidad anterior. Enunciamos algunos teoremas muy importantes sobre las transformaciones bilineales e hicimos algunos ejemplos de cómo podemos verificar si una transformación es bilineal. La noción de transformación bilineal, nos permitirá abordar un concepto muy importante: el producto interior.

En las siguientes entradas hablaremos del producto interior y cómo éste nos ayuda a definir ángulos y distancias entre vectores de un espacio vectorial.

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.

  • Completa los detalles de la segunda parte del primer ejemplo.
  • Verifica que en efecto las transformaciones de los ejemplos de las aclaración 2 y 3 son formas bilineales.
  • Muestra que el subconjunto de funciones continuas $\mathbb{R}$ a $\mathbb{R}$ y de cualquier periodo $p$ es un subespacio del espacio vectorial $\mathcal{C}(\mathbb{R})$ de funciones continuas reales.
  • Demuestra que para $A$ y $B$ matrices en $M_{n}(F)$ se tiene que $\text{tr}(AB)=\text{tr}(BA)$.
  • Encuentra una forma cuadrática en el espacio vectorial $\mathbb{R}_3[x]$ que venga de más de una forma bilineal.
  • Muestra que el conjunto de formas bilineales de $V$ es un subespacio del espacio de funciones $V\times V \to \mathbb{R}$. Muestra que el conjunto de formas bilineales simétricas de $V$ es un subespacio del espacio de formas bilineales de $V$.
  • Piensa en cómo la igualdad $$xy=\frac{(x+y)^2-x^2-y^2}{2}$$ de números reales está relacionada con la identidad de polarización para el producto punto en $\mathbb{R}^n$.

Entradas relacionadas

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»