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CONJUNTO ORTONORMAL
DEFINICIÓN Sea (V, K,+,*) un espacio vectorial definido con producto interno, T      V, T  es ortogonal, entonces se cumple que: 	Si                  es unitario , entonces T es ortonormal. Ejemplo 	S = {(3/7, 2/7, 6/7), (2/    , 0 , -1/     )}
PROCESO DE GRAM-SCHMIDT
Cuando se quiere transformar una base en una base ortogonal se utiliza este proceso.   Sea (V, K,+,*) un espacio vectorial. Si [v1, v2, v3,… vn]  es un conjunto de vectores LI  de un subespacio vectorial W, entonces existe un conjunto ortogonal de vectores [w1, w2, w3,… wn]  que genera al mismo subespacio vectorial W donde:
Se tiene una base de W 	S = {v1, v2,v3,…,vn} 	B = {w1, w2,…, wn} 	w1= v1
VECTOR UNITARIO
Sea u    V. Se dice que u es un vector unitario si su norma es igual a 1. 	Normalización de un vector 	Sea u    V.  Definición

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  • 2. DEFINICIÓN Sea (V, K,+,*) un espacio vectorial definido con producto interno, T V, T es ortogonal, entonces se cumple que: Si es unitario , entonces T es ortonormal. Ejemplo S = {(3/7, 2/7, 6/7), (2/ , 0 , -1/ )}
  • 4. Cuando se quiere transformar una base en una base ortogonal se utiliza este proceso. Sea (V, K,+,*) un espacio vectorial. Si [v1, v2, v3,… vn] es un conjunto de vectores LI de un subespacio vectorial W, entonces existe un conjunto ortogonal de vectores [w1, w2, w3,… wn] que genera al mismo subespacio vectorial W donde:
  • 5. Se tiene una base de W S = {v1, v2,v3,…,vn} B = {w1, w2,…, wn} w1= v1
  • 7. Sea u V. Se dice que u es un vector unitario si su norma es igual a 1. Normalización de un vector Sea u V. Definición