Um espaço vetorial é um conjunto não vazio V = { u , v , w , ……} , cujos elementos são vetores. Com eles são realizadas importantes operações, dentre as quais se destacam:
– Soma entre dois vectores de u + v resultante z, que pertence ao do conjunto V .
– multiplicação de um número real ct por um vector v : α v dando outro vector e pertencente a V .
Para denotar um vetor, usamos negrito ( v é um vetor) e, para escalares ou números, letras gregas (α é um número).
Axiomas e propriedades
Para ser um espaço vetorial, os oito axiomas a seguir devem ser atendidos:
1-Comutabilidade: u + v = v + u
2-Transitividade: ( u + v ) + w = u + ( v + w )
3-Existência do vetor nulo tal que + v = v
4-Existência do oposto: o oposto de v é (- v ) , uma vez que v + (- v ) =
5-Distribuibilidade do produto em relação à soma do vetor: α ( u + v ) = α u + α v
6-Distributividade do produto em relação à soma escalar: (α + β) v = α v + β v
7-Associatividade do produto dos escalares: α (β v ) = (α β) v
😯 número 1 é o elemento neutro desde que: 1 v = v
Exemplos de espaços vetoriais
Exemplo 1
Os vetores no plano (R²) são um exemplo de espaço vetorial. Um vetor no plano é um objeto geométrico que possui magnitude e direção. É representado por um segmento orientado que pertence ao referido plano e com um tamanho proporcional à sua magnitude.
Você pode definir a soma de dois vetores no plano como a operação de conversão geométrica do segundo vetor após o primeiro. O resultado da soma é o segmento orientado que começa na origem do primeiro e atinge a ponta do segundo.
A figura mostra que a soma em R² é comutativa.
O produto de um número α também é definido por um vetor. Se o número for positivo, a direção do vetor original é mantida e o tamanho é α vezes o vetor original. Se o número for negativo, a direção é inversa e o tamanho do vetor resultante é o valor absoluto do número.
O vetor oposto a qualquer vetor v é – v = (- 1) v .
O vetor nulo é um ponto no plano R², e o número zero para um vetor resulta no vetor nulo.
Tudo dito é ilustrado na Figura 2.
Exemplo 2
O conjunto P de todos os polinômios de grau menor ou igual a dois, incluindo o grau zero, forma um conjunto que atende a todos os axiomas de um espaço vetorial.
Seja o polinômio P (x) = a x² + bx + ce Q (x) = d x² + ex + f
A soma de dois polinômios é definida: P (x) + Q (x) = (a + d) x² + (b + e) x + (c + f)
A soma dos polinômios pertencentes ao conjunto P é comutativa e transitiva.
O polinômio nulo pertencente ao conjunto P é aquele que possui todos os seus coeficientes iguais a zero:
0 (x) = 0 x² + 0 x + 0
A soma de um escalar α é definida por um polinômio como: α P (x) = α ∙ a x² + α ∙ bx + α ∙ c
O polinômio oposto de P (x) é -P (x) = (-1) P (x).
De todas as alternativas acima, segue-se que o conjunto P de todos os polinômios de grau menor ou igual a dois é um espaço vetorial.
Exemplo 3
O conjunto M de todas as matrizes de m linhas xn colunas cujos elementos são números reais formam um espaço vetorial real, com relação às operações de soma de matrizes e produto de um número por uma matriz.
Exemplo 4
O conjunto F de funções contínuas da variável real forma um espaço vetorial, pois é possível definir a soma de duas funções, a multiplicação de um escalar por uma função, a função nula e a função simétrica. Eles também atendem aos axiomas que caracterizam um espaço vetorial.
Base e dimensão de um espaço vetorial
Base
Um conjunto de vetores linearmente independentes é definido como a base de um espaço vetorial, de modo que qualquer vetor desse espaço vetorial possa ser gerado a partir de uma combinação linear deles.
Combinar dois ou mais vetores linearmente consiste em multiplicar os vetores por algum escalar e adicioná-los vetorialmente.
Por exemplo, no espaço vetorial de vetores em três dimensões formadas por R³, é utilizada a base canônica definida pelos vetores unitários (de magnitude 1) i , j , k .
Onde i = (1, 0, 0); j = (0, 1, 0); k = (0, 0, 1). Estes são vetores cartesianos ou canônicos.
Qualquer vetor V pertencente a R3 é escrito como V = a i + b j + c k , que é uma combinação linear dos vetores base i , j , k . Um escalar ou números de a, b, c são conhecidos como componentes cartesianas V .
Também é dito que os vetores de base de um espaço vetorial formam um grupo gerador do espaço vetorial.
Dimensão
A dimensão de um espaço vetorial é o número cardinal de uma base vetorial para esse espaço; isto é, o número de vetores que compõem essa base.
Este cardeal é o número máximo de vetores linearmente independentes desse espaço vetorial e, ao mesmo tempo, o número mínimo de vetores que formam um grupo gerador do referido espaço.
As bases de um espaço vetorial não são exclusivas, mas todas as bases do mesmo espaço vetorial têm a mesma dimensão.
Subespaço vetorial
Um subespaço vetorial S de um espaço vetorial V é um subconjunto de V no qual as mesmas operações que em V são definidas e atendem a todos os axiomas do espaço vetorial. Portanto, o subespaço S também será um espaço vetorial.
Exemplos de subespaço vetorial são os vetores que pertencem ao plano XY. Esse subespaço é um subconjunto de um espaço vetorial de dimensionalidade maior que o conjunto de vetores pertencentes ao espaço tridimensional XYZ.
Outro exemplo do subespaço vetorial S1 do espaço vetorial S formado por todas as matrizes 2 × 2 com elementos reais é o definido abaixo:
Por outro lado, S2 definido abaixo, embora seja um subconjunto de S, não forma um subespaço vetorial:
Exercícios resolvidos
-Exercício 1
Deixe os vetores V1 = (1, 1, 0); V2 = (0, 2, 1) e V3 = (0, 0, 3) em R³.
a) Prove que são linearmente independentes.
b) Prove que eles formam uma base em R³, pois qualquer andorinha-do-mar (x, y, z) pode ser escrita como uma combinação linear de V1, V2, V3.
c) Encontre os componentes da lista V = (-3,5,4) na base V1 , V2 , V3 .
Solução
O critério para demonstrar independência linear é estabelecer o seguinte conjunto de equações em α, β e γ
α (1, 1, 0) + β (0, 2, 1) + γ (0, 0, 3) = (0, 0, 0)
Caso a única solução para esse sistema seja α = β = γ = 0, os vetores são linearmente independentes, caso contrário, não são.
Para obter os valores de α, β e γ, propomos o seguinte sistema de equações:
α ∙ 1 + β ∙ 0 + γ ∙ 0 = 0
α ∙ 1 + β ∙ 2 + γ ∙ 0 = 0
α ∙ 0 + β ∙ 1 + γ ∙ 3 = 0
O primeiro leva a α = 0, o segundo α = -2 ∙ β mas desde α = 0 então β = 0. A terceira equação implica que γ = (- 1/3) β, mas desde β = 0 então γ = 0.
Resposta a
Conclui-se que é um conjunto de vetores linearmente independentes em R³.
Resposta b
Agora vamos escrever o terna (x, y, z) como uma combinação linear de V1, V2, V3.
(x, y, z) = α V1 + β V2 + γ V3 = α (1, 1, 0) + β (0, 2, 1) + γ (0, 0, 3)
α ∙ 1 + β ∙ 0 + γ ∙ 0 = x
α ∙ 1 + β ∙ 2 + γ ∙ 0 = y
α ∙ 0 + β ∙ 1 + γ ∙ 3 = z
Onde você tem:
α = x
α + 2 β = y
β + 3 γ = z
O primeiro indica α = x, o segundo β = (yx) / 2 e o terceiro γ = (z- y / 2 + x / 2) / 3. Dessa forma, encontramos os geradores de α, β e γ de qualquer R³ terna
Resposta c
Vamos encontrar os componentes da lista V = (-3,5,4) na base V1 , V2 , V3 .
Substituímos os valores correspondentes nas expressões encontradas acima pelos geradores.
Neste caso, temos: α = -3; β = (5 – (- 3)) / 2 = 4; γ = (4-5/2 + (- 3) / 2) / 3 = 0
Quer dizer que:
(-3,5,4) = -3 (1, 1, 0) + 4 (0, 2, 1) + 0 (0, 0, 3)
Por último:
V = -3 V1 + 4 V2 + 0 V3
Concluímos que V1, V2, V3 formam uma base no espaço vetorial R³ da dimensão 3.
-Exercício 2
Expresse o polinômio P (t) = t² + 4t -3 como uma combinação linear de P1 (t) = t² -2t + 5, P2 (t) = 2t² -3t e P3 (t) = t + 3.
Solução
P (t) = x P1 (t) + e P2 (t) + z P3 (t)
onde os números x, y, z devem ser determinados.
Ao multiplicar e agrupar termos com o mesmo grau em t, você obtém:
Dê sua nota! Dê sua nota! 2Comentários (2)
O que nos leva ao seguinte sistema de equações:
x + 2y = 1
-2x -3y + z = 4
5x + 3z = -3
As soluções deste sistema de equações são:
x = -3, y = 2, z = 4.
Quer dizer que:
P (t) = -3 P1 (t) + 2 P2 (t) + 4 P3 (t)
-Exercício 3
Mostre que os vetores v1 = (1, 0, -1, 2); v2 = (1, 1, 0, 1) e v3 = (2, 1, -1, 1) de R⁴ são linearmente independentes.
Solução
Combinamos linearmente os três vetores v1 , v2 , v3 e exigimos que a combinação somar o elemento nulo de R⁴
a v1 + b v2 + c v3 =
Quer dizer,
a (1, 0, -1, 2) + b (1, 1, 0, 1) + c (2, 1, -1, 1) = (0, 0, 0, 0)
Isso nos leva ao seguinte sistema de equações:
a + b + 2 c = 0
b + c = 0
-a – c = 0
2 a + b + c = 0
Subtraindo o primeiro e o quarto, temos: -a + c = 0, o que implica a = c.
Mas se olharmos para a terceira equação, temos que a = -c. A única maneira de encontrar a = c = (- c) é que c é 0 e, portanto, a também será 0.
a = c = 0
Se substituirmos esse resultado na primeira equação, concluímos que b = 0.
Finalmente a = b = c = 0, então pode-se concluir que os vetores v1, v2 e v3 são linearmente independentes.
Referências
- Lipschutz, S. 1993. Álgebra linear. Segunda Edição McGraw – Hill. 167-198.