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Problemas y Ejercicios Resueltos.
                            Tema 2: Espacios vectoriales.


     Ejercicios


1.- Determinar el valor de x para que el vector (1, x, 5) ∈ R3 pertenezca al subespacio < (1, 2, 3), (1, 1, 1) >.

     Soluci´n. (1, x, 5) pertenece al subespacio < (1, 2, 3), (1, 1, 1) > si y s´lo si (1, x, 5) es combinaci´n
            o                                                                   o                            o
lineal de (1, 2, 3) y (1, 1, 1), o sea, si existen α, β ∈ R tales que

                                             (1, x, 5) = α(1, 2, 3) + β(1, 1, 1),

Pero entonces,
                                                         1=α+β
                                                         x = 2α + β
                                                         5 = 3α + β
y resolviendo el sistema anterior, tenemos α = 2, β = −1 y x = 3.


2.- Calcular bases de los subespacios de R4 S, T , S + T y S ∩ T , siendo S = {(x1 , x2 , x3 , x4 )|x1 − x2 = 0}
    y T =< (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1) >.

     Soluci´n. Tenemos
           o

 S = {(x1 , x2 , x3 , x4 )|x1 − x2 = 0} = {(x1 , x1 , x3 , x4 )|x1 , x2 , x3 ∈ R} =< (1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1) >,

luego un sistema generador de S es {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)}. Ahora,

                      (0, 0, 0, 0) = α(1, 1, 0, 0) + β(0, 0, 1, 0) + γ(0, 0, 0, 1) ⇒ α = β = γ = 0,

o sea que es libre, resulta que BS = {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)} es una base de S.

     Un sistema generador de T es (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1). Pero es tambi´n libre, ya que
                                                                            e

                                                                               0 = λ + 2β
                                                                               0 = λ + 3β
                               (0, 0, 0, 0) = λ(1, 1, 2, 1) + β(2, 3, −1, 1) →
                                                                               0 = 2λ − β
                                                                               0=λ+β




                                         ´
                         Introducci´n al Algebra Lineal.
                                   o                            M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´
                                                                         ıa a              ırez Alzola.

                                           Proyecto OCW de la UPV/EHU.
2                                                  Espacios vectoriales

y la unica soluci´n al sistema anterior es λ = β = 0. Por tanto, BT = {(1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1)} es una base
     ´           o
de T .

     Por definici´n,
                o

                 S + T = {s + t|s ∈ S y t ∈ T }
                         = {(x1 , x1 , x2 , x3 ) + (α + 2β, α + 3β, 2α − β, α + β)|x1 , x2 , x3 , α, β ∈ R} .
                         =< (1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1) >

Por tanto, un sistema generador de S + T es {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1)}. Pero
(1, 1, 2, 1) = (1, 1, 0, 0)+(0, 0, 1, 0)+(0, 0, 0, 1), luego {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (2, 3, −1, 1)} es sistema
generador de S + T . Adem´s, este sistema es libre luego es una base de S + T .
                                a

     Por ultimo, sabemos que S ∩ T es un subespacio vectorial de dimensi´n 1 porque
         ´                                                              o

                                    dim(S ∩ T ) = dim(S + T ) − dim(S) − dim(T )

Ahora, (1, 1, 2, 1) ∈ S ∪ T , luego como dim(S ∩ T ) es 1, se tiene que < (1, 1, 2, 1) >= S ∩ T y una base de
S ∩ T es BS∩T = {(1, 1, 2, 1)}.


 3.- Encontrar una base y la dimensi´n del subespacio vectorial
                                    o

                                  S =< (1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1), (3, 4, 1, 2) > .



    Soluci´n. Un sistema genereador de S es A = {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1), (3, 4, 1, 2)}. Pero A
            o
no es libre ya que

                   (0, 0, 0, 0) = α1 (1, 2, −1, 3) + α2 (2, 1, 0, −2) + α3 (0, 1, 2, 1) + α4 (3, 4, 1, 2) ⇒
                                
                                 0 = α1 + 2α2 + 3α3 + 3α4
                                
                                  0 = 2α1 + α2 + α3 + 4α4
                                 0 = −α1 + 2α3 + α4
                                
                                  0 = 3α2 − 2α2 + α3 + 2α4

y el sistema anterior tiene por soluci´n
                                      o

                                                   α1 = α2 = α3 = −α4

Observamos que (3, 4, 1, 2) es combinaci´n lineal de los anteriores, luego A − {(3, 4, 1, 2)}
                                                    o                                                                         =
{(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} es tambi´n sistema generador de S. Pero
                                                     e

                            (0, 0, 0, 0) = β1 (1, 2, −1, 3) + β2 (2, 1, 0, −2) + β3 (0, 1, 2, 1) ⇒
                                         
                                          0 = β1 + 2β2 + 3β3
                                         
                                           0 = 2β1 + β2 + β3
                                          0 = −β1 + 2β3
                                         
                                           0 = 3β2 − 2β2 + β3

y el sistema anterior s´lo tiene por soluci´n a β1 = β2 = β3 = 0, es decir, {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)}
                       o                   o
es libre. Por consiguiente una base de S es {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} y la dimensi´n de S es 3.
                                                                                                      o


 4.- Sea V un Q-espacio vectorial de dimensi´n 4 con base B = {u1 , u2 , u3 , u4 }. Se definen los vectores
                                            o

       v1 = 2u1 + u2 − u3             v2 = 2u1 + u3 + 2u4             v3 = u1 + u2 − u3               v4 = −u1 + 2u3 + 3u4




                                          ´
                          Introducci´n al Algebra Lineal.
                                    o                           M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´
                                                                         ıa a              ırez Alzola.

                                            Proyecto OCW de la UPV/EHU.
Espacios vectoriales                                           3

       Probar que B′ = {v1 , v2 , v3 , v4 } es una base de V y calcular las coordenadas en la base B′ de un vector
       v que tiene por coordenadas en B a (1 2 0 1).

    Soluci´n. Como B′ es de cardinal 4 y V es de dimensi´n 4, para demostrar que B′ es base de V , basta
           o                                            o
con probar que B′ es libre. Ahora,

            ∑
            4
     0V =         αi vi = (2α1 + 2α2 + α3 − α4 )u1 + (α1 + α3 )u2 + (−α1 + α2 − α3 + 2α4 )u3 + (2α2 + 3α4 )u4 ,
            i=1

y al ser {u1 , u2 , u3 , u4 } un conjunto libre, se tiene que

                                                0 = 2α1 + 2α2 + α3 − α4
                                                0 = α1 + α3
                                                0 = −α1 + α2 − α3 + 2α4
                                                0 = 2α2 + 3α4

y la unica soluci´n del sistema anterior es
     ´           o

                                                α1 = α2 = α3 = α4 = 0,

luego B′ es libre.

    Por otro lado, si v tiene por coordenadas a (1 2 0 1) (esto es utilizamos la notaci´n por filas) en la base
                                                                                       o
B, significa que v = u1 + 2u2 + u4 , asi que las coordenadas de v (β1 β2 β3 β4 ) en la base B′ deben cumplir

                         ∑
                         4
v = u1 +2u2 +u4 =              βi vi = (2β1 +2β2 +β3 −β4 )u1 +(β1 +β3 )u2 +(−β1 +β2 −β3 +2β4 )u3 +(2β2 +3β4 )u4 ,
                         i=1

o sea,
                                                1 = 2β1 + 2β2 + β3 − β4
                                                2 = β1 + β3
                                                0 = −β1 + β2 − β3 + 2β4
                                                1 = 2β2 + 3β4
y su soluci´n es
           o
                                           β1 = 10, β2 = −4, β3 = −8, β4 = 3.
Por consiguiente las coordenadas del vector v en la base B′ son (10 − 4 − 8 3).

       Otra manera de calcular las coordenadas es mediante la matriz de cambio de base:

                                            (β1 β2 β3 β4 ) = (1 2 0 1)MB,B′ ,

donde MB,B′ lleva las coordenadas de los vectores de la base B en la base B′ . Por tanto,
                                                              −1                            
                                         2 1              −1 0       1  0              −1   0
                                 −1    2 0               1 2      7 −3              −6   2 
                        MB,B′ = M ′ =                          =                            
                                 B ,B    1 1              −1 0       8 −3              −8   2
                                        −1 0              2 3        −5 2              5    −1
.


    5.- Sea v un vector de un K-espacio vectorial V de dimensi´n finita n ≥ 3 cuyas coordenadas en una base
                                                                   o
        de V son (x1 . . . xn ), siendo x2 ̸= x3 . ¿Existe alguna base de V en la cual las coordenadas de v sean
        (1 0 . . . 0)? ¿Por qu´?
                              e




                                           ´
                           Introducci´n al Algebra Lineal.
                                     o                       M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´
                                                                      ıa a              ırez Alzola.

                                           Proyecto OCW de la UPV/EHU.
4                                           Espacios vectoriales

     Soluci´n. Como x2 ̸= x3 , el vector v no es el vector nulo. Entonces, en cualquier base que se obtenga
           o
al completar {v}, esto es, B = {v, u2 , · · · , un }, las coordenadas de v ser´n (1 0 . . . 0).
                                                                              a


6.- Si V es un espacio vectorial de dimensi´n 1, ¿c´mo son sus bases?
                                           o       o

    Soluci´n. Las bases de V constan de un unico vector no nulo.
          o                                ´


7.- Si U, W ≤ V dos subespacios distintos de V y dim(V ) = n, dim(U ) = dim(W ) = n − 1, ¿cu´nto vale la
                                                                                            a
    dimensi´n de U ∩ W ?
           o

    Soluci´n. Sabemos que
          o

                      n − 1 = max{dim(U ), dim(W )} ≤ dim(U + W ) ≤ dim(V ) = n.

Por tanto, dim(U + W ) = n, n − 1. Pero si dim(U + W ) = n − 1, al ser U, W ⊆ U + W , y coincidir
las dimensiones, se deduce que U = U + W = W , lo cual es falso, por ser U ̸= W . Consecuentemente,
dim(U + W ) = n y llevandolo a

                            dim(U + W ) = dim(U ) + dim(W ) − dim(U ∩ W ),

deducimos que
                                 dim(U ∩ W ) = n − 1 + n − 1 − n = n − 2.


    Problemas


1.- Determinar los valores de a y b, si es que existen, para que

                         < (a, 1, −1, 2), (1, b, 0, 3) >=< (1, −1, 1, −2), (−2, 0, 0, −6) > .




     Soluci´n. Para que los dos subespacios coincidan, debemos pedir que (a, 1, −1, 2) y (1, b, 0, 3) se
           o
escriban como combinaci´n lineal de (1, −1, 1, −2) y (−2, 0, 0, −6) y que ambos vectores sean linealmente
                        o
independientes. Por tanto,
                                                                                  }
                          (a, 1, −1, 2) = α1 (1, −1, 1, −2) + α2 (−2, 0, 0, −6)
                                                                                      ⇒
                           (1, b, 0, 3) = β1 (1, −1, 1, −2) + β2 (−2, 0, 0, −6)


                                                a = α1 − 2α2
                                                1 = −α1
                                              −1 = α1
                                               2 = −2α1 − 6α2
                                                1 = β1 − 2β2
                                                b = −β1
                                                0 = β1
                                                3 = −2β1 − 6β2




                                     ´
                     Introducci´n al Algebra Lineal.
                               o                        M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´
                                                                 ıa a              ırez Alzola.

                                     Proyecto OCW de la UPV/EHU.
Espacios vectoriales                                                 5

y la soluci´n al sistema anterior es: α1 = −1, α2 = 0, a = −1, β1 = 0, β2 = − 2 y b = 0. Por tanto,
            o                                                                               1

(a, 1, −1, 2) = (−1, 1, −1, 2) y (1, b, 0, 3) = (1, 0, 0, 3) y ambos vectores son linelamente independientes.


2.- Sean U = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x4 , x3 = 0}, V = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x3 , x4 = 0}
    y W = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x2 = x1 + x3 , 3x1 = x2 + x4 }.

 1. Demostrar que R4 = U ⊕ V ⊕ W .

 2. Descomponer el vector (1, 2, 3, 4) en la forma u + v + w ∈ U + V + W .

     Soluci´n. 1. Para ver que R4 = U ⊕ V ⊕ W , debemos comprobar que R4 = U + V + W y que
           o
U ∩ (V + W ) = V ∩ (U + W ) = W ∩ (U + V ) = {(0, 0, 0, 0)}. Esto equivale a demostrar que BU ∪ BV ∪ BW
es una base de R4 . Ahora,BU = {(1, 1, 0, 1)}, BV = {(1, 1, 1, 0)} y BW = {(1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1)} ya que

          U = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x4 , x3 = 0} = {(x1 , x1 , 0, x1 )|x1 ∈ R} =< (1, 1, 0, 1) >

          V = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x3 , x4 = 0} = {(x1 , x1 , x1 , 0)|x1 ∈ R} =< (1, 1, 1, 0) >
     W = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x2 = x1 + x3 , 3x1 = x2 + x4 } = {(x1 , x2 , x1 − x2 , 3x1 − x2 )|x1 , x2 ∈ R}
       =< (1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1) > .
Entonces,
                       BU ∪ BV ∪ BW = {(1, 1, 0, 1), (1, 1, 1, 0), (1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1)}
y como el cardinal de BU ∪ BV ∪ BW es 4 y coincide con la dimensi´n de R4 , para ver que BU ∪ BV ∪ BW
                                                                 o
es base de R4 es suficiente con demostrar que BU ∪ BV ∪ BW es libre. Ahora,

                    (0, 0, 0, 0) = α1 (1, 1, 0, 1) + α2 (1, 1, 1, 0) + α3 (1, 0, 1, 3) + α4 (0, 1, −1, −1)

implica
                                                    0 = α1 + α2 + α3
                                                    0 = α1 + α2 + α4
                                                    0 = α2 + α3 − α4
                                                    0 = α1 + 3α3 − α4
y la unica soluci´n al sistema anterior es αi = 0, para i = 1, 2, 3, 4, luego BU ∪ BV ∪ BW es libre.
     ´           o

    2. El vector (1, 2, 3, 4) = β1 (1, 1, 0, 1) + β2 (1, 1, 1, 0) + β3 (1, 0, 1, 3) + β4 (0, 1, −1, −1) siendo β1 = −11,
β2 = 4, β3 = 8 y β4 = 9, luego u = β1 (1, 1, 0, 1) = (−11, −11, 0, −11), v = β2 (1, 1, 1, 0) = (4, 4, 4, 0) y
w = β3 (1, 0, 1, 3) + β4 (0, 1, −1, −1) = (8, 9, −1, 15).


3.- Sea U = {f : R → R|f (x) = f (−x), ∀x ∈ R} y W = {f : R → R|f (x) = −f (−x), ∀x ∈ R}. Probar que
    F(R, R) = {f : R → R|f es aplicaci´n} es suma directa de U y W .
                                      o

    Soluci´n. Por definici´n, F(R, R) = U ⊕ W si y s´lo si F(R, R) = U + W y U ∩ W = {0F(R,R) }, donde
          o                 o                      o
0F(R,R) denota la aplicaci´n nula.
                          o

     Comprobemos que F(R, R) = U + W :

 ⊆ Sea f ∈ F(R, R) y definimos g : R → R tal que g(x) = f (x)+f (−x) y h : R → R tal que h(x) = f (x)−f (−x) .
                                                             2                                       2
   Es claro que f = g + h. Adem´s, g ∈ U ya que g(−x) = f (−x)+f (x) = f (x)+f (−x) = g(x), para todo
                                  a                                 2            2
   x ∈ R y h ∈ W porque h(−x) = f (−x)−f (x) = − f (x)−f (−x) = −h(x),para todo x ∈ R.
                                       2               2




                                         ´
                         Introducci´n al Algebra Lineal.
                                   o                          M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´
                                                                       ıa a              ırez Alzola.

                                          Proyecto OCW de la UPV/EHU.
6                                           Espacios vectoriales

 ⊇ Es inmediato porque U, W ⊆ F(R, R).

     Por otro lado, si f ∈ U ∩ W , se tiene que f ∈ U y f ∈ W , luego para todo x ∈ R, f (x) = f (−x), por
ser f ∈ U y f (x) = −f (−x) por ser f ∈ W . Entonces,

                              f (x) = f (−x) = −f (x) ⇒ 2f (x) = 0 ⇒ f (x) = 0,

esto es f es la aplicaci´n nula.
                        o




                                       ´
                       Introducci´n al Algebra Lineal.
                                 o                       M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´
                                                                  ıa a              ırez Alzola.

                                     Proyecto OCW de la UPV/EHU.

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Rel2

  • 1. Problemas y Ejercicios Resueltos. Tema 2: Espacios vectoriales. Ejercicios 1.- Determinar el valor de x para que el vector (1, x, 5) ∈ R3 pertenezca al subespacio < (1, 2, 3), (1, 1, 1) >. Soluci´n. (1, x, 5) pertenece al subespacio < (1, 2, 3), (1, 1, 1) > si y s´lo si (1, x, 5) es combinaci´n o o o lineal de (1, 2, 3) y (1, 1, 1), o sea, si existen α, β ∈ R tales que (1, x, 5) = α(1, 2, 3) + β(1, 1, 1), Pero entonces, 1=α+β x = 2α + β 5 = 3α + β y resolviendo el sistema anterior, tenemos α = 2, β = −1 y x = 3. 2.- Calcular bases de los subespacios de R4 S, T , S + T y S ∩ T , siendo S = {(x1 , x2 , x3 , x4 )|x1 − x2 = 0} y T =< (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1) >. Soluci´n. Tenemos o S = {(x1 , x2 , x3 , x4 )|x1 − x2 = 0} = {(x1 , x1 , x3 , x4 )|x1 , x2 , x3 ∈ R} =< (1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1) >, luego un sistema generador de S es {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)}. Ahora, (0, 0, 0, 0) = α(1, 1, 0, 0) + β(0, 0, 1, 0) + γ(0, 0, 0, 1) ⇒ α = β = γ = 0, o sea que es libre, resulta que BS = {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)} es una base de S. Un sistema generador de T es (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1). Pero es tambi´n libre, ya que e 0 = λ + 2β 0 = λ + 3β (0, 0, 0, 0) = λ(1, 1, 2, 1) + β(2, 3, −1, 1) → 0 = 2λ − β 0=λ+β ´ Introducci´n al Algebra Lineal. o M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´ ıa a ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
  • 2. 2 Espacios vectoriales y la unica soluci´n al sistema anterior es λ = β = 0. Por tanto, BT = {(1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1)} es una base ´ o de T . Por definici´n, o S + T = {s + t|s ∈ S y t ∈ T } = {(x1 , x1 , x2 , x3 ) + (α + 2β, α + 3β, 2α − β, α + β)|x1 , x2 , x3 , α, β ∈ R} . =< (1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1) > Por tanto, un sistema generador de S + T es {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (1, 1, 2, 1), (2, 3, −1, 1)}. Pero (1, 1, 2, 1) = (1, 1, 0, 0)+(0, 0, 1, 0)+(0, 0, 0, 1), luego {(1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1), (2, 3, −1, 1)} es sistema generador de S + T . Adem´s, este sistema es libre luego es una base de S + T . a Por ultimo, sabemos que S ∩ T es un subespacio vectorial de dimensi´n 1 porque ´ o dim(S ∩ T ) = dim(S + T ) − dim(S) − dim(T ) Ahora, (1, 1, 2, 1) ∈ S ∪ T , luego como dim(S ∩ T ) es 1, se tiene que < (1, 1, 2, 1) >= S ∩ T y una base de S ∩ T es BS∩T = {(1, 1, 2, 1)}. 3.- Encontrar una base y la dimensi´n del subespacio vectorial o S =< (1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1), (3, 4, 1, 2) > . Soluci´n. Un sistema genereador de S es A = {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1), (3, 4, 1, 2)}. Pero A o no es libre ya que (0, 0, 0, 0) = α1 (1, 2, −1, 3) + α2 (2, 1, 0, −2) + α3 (0, 1, 2, 1) + α4 (3, 4, 1, 2) ⇒   0 = α1 + 2α2 + 3α3 + 3α4  0 = 2α1 + α2 + α3 + 4α4  0 = −α1 + 2α3 + α4  0 = 3α2 − 2α2 + α3 + 2α4 y el sistema anterior tiene por soluci´n o α1 = α2 = α3 = −α4 Observamos que (3, 4, 1, 2) es combinaci´n lineal de los anteriores, luego A − {(3, 4, 1, 2)} o = {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} es tambi´n sistema generador de S. Pero e (0, 0, 0, 0) = β1 (1, 2, −1, 3) + β2 (2, 1, 0, −2) + β3 (0, 1, 2, 1) ⇒   0 = β1 + 2β2 + 3β3  0 = 2β1 + β2 + β3  0 = −β1 + 2β3  0 = 3β2 − 2β2 + β3 y el sistema anterior s´lo tiene por soluci´n a β1 = β2 = β3 = 0, es decir, {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} o o es libre. Por consiguiente una base de S es {(1, 2, −1, 3), (2, 1, 0, −2), (0, 1, 2, 1)} y la dimensi´n de S es 3. o 4.- Sea V un Q-espacio vectorial de dimensi´n 4 con base B = {u1 , u2 , u3 , u4 }. Se definen los vectores o v1 = 2u1 + u2 − u3 v2 = 2u1 + u3 + 2u4 v3 = u1 + u2 − u3 v4 = −u1 + 2u3 + 3u4 ´ Introducci´n al Algebra Lineal. o M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´ ıa a ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
  • 3. Espacios vectoriales 3 Probar que B′ = {v1 , v2 , v3 , v4 } es una base de V y calcular las coordenadas en la base B′ de un vector v que tiene por coordenadas en B a (1 2 0 1). Soluci´n. Como B′ es de cardinal 4 y V es de dimensi´n 4, para demostrar que B′ es base de V , basta o o con probar que B′ es libre. Ahora, ∑ 4 0V = αi vi = (2α1 + 2α2 + α3 − α4 )u1 + (α1 + α3 )u2 + (−α1 + α2 − α3 + 2α4 )u3 + (2α2 + 3α4 )u4 , i=1 y al ser {u1 , u2 , u3 , u4 } un conjunto libre, se tiene que 0 = 2α1 + 2α2 + α3 − α4 0 = α1 + α3 0 = −α1 + α2 − α3 + 2α4 0 = 2α2 + 3α4 y la unica soluci´n del sistema anterior es ´ o α1 = α2 = α3 = α4 = 0, luego B′ es libre. Por otro lado, si v tiene por coordenadas a (1 2 0 1) (esto es utilizamos la notaci´n por filas) en la base o B, significa que v = u1 + 2u2 + u4 , asi que las coordenadas de v (β1 β2 β3 β4 ) en la base B′ deben cumplir ∑ 4 v = u1 +2u2 +u4 = βi vi = (2β1 +2β2 +β3 −β4 )u1 +(β1 +β3 )u2 +(−β1 +β2 −β3 +2β4 )u3 +(2β2 +3β4 )u4 , i=1 o sea, 1 = 2β1 + 2β2 + β3 − β4 2 = β1 + β3 0 = −β1 + β2 − β3 + 2β4 1 = 2β2 + 3β4 y su soluci´n es o β1 = 10, β2 = −4, β3 = −8, β4 = 3. Por consiguiente las coordenadas del vector v en la base B′ son (10 − 4 − 8 3). Otra manera de calcular las coordenadas es mediante la matriz de cambio de base: (β1 β2 β3 β4 ) = (1 2 0 1)MB,B′ , donde MB,B′ lleva las coordenadas de los vectores de la base B en la base B′ . Por tanto,  −1   2 1 −1 0 1 0 −1 0 −1  2 0 1 2  7 −3 −6 2  MB,B′ = M ′ =   =  B ,B 1 1 −1 0 8 −3 −8 2 −1 0 2 3 −5 2 5 −1 . 5.- Sea v un vector de un K-espacio vectorial V de dimensi´n finita n ≥ 3 cuyas coordenadas en una base o de V son (x1 . . . xn ), siendo x2 ̸= x3 . ¿Existe alguna base de V en la cual las coordenadas de v sean (1 0 . . . 0)? ¿Por qu´? e ´ Introducci´n al Algebra Lineal. o M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´ ıa a ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
  • 4. 4 Espacios vectoriales Soluci´n. Como x2 ̸= x3 , el vector v no es el vector nulo. Entonces, en cualquier base que se obtenga o al completar {v}, esto es, B = {v, u2 , · · · , un }, las coordenadas de v ser´n (1 0 . . . 0). a 6.- Si V es un espacio vectorial de dimensi´n 1, ¿c´mo son sus bases? o o Soluci´n. Las bases de V constan de un unico vector no nulo. o ´ 7.- Si U, W ≤ V dos subespacios distintos de V y dim(V ) = n, dim(U ) = dim(W ) = n − 1, ¿cu´nto vale la a dimensi´n de U ∩ W ? o Soluci´n. Sabemos que o n − 1 = max{dim(U ), dim(W )} ≤ dim(U + W ) ≤ dim(V ) = n. Por tanto, dim(U + W ) = n, n − 1. Pero si dim(U + W ) = n − 1, al ser U, W ⊆ U + W , y coincidir las dimensiones, se deduce que U = U + W = W , lo cual es falso, por ser U ̸= W . Consecuentemente, dim(U + W ) = n y llevandolo a dim(U + W ) = dim(U ) + dim(W ) − dim(U ∩ W ), deducimos que dim(U ∩ W ) = n − 1 + n − 1 − n = n − 2. Problemas 1.- Determinar los valores de a y b, si es que existen, para que < (a, 1, −1, 2), (1, b, 0, 3) >=< (1, −1, 1, −2), (−2, 0, 0, −6) > . Soluci´n. Para que los dos subespacios coincidan, debemos pedir que (a, 1, −1, 2) y (1, b, 0, 3) se o escriban como combinaci´n lineal de (1, −1, 1, −2) y (−2, 0, 0, −6) y que ambos vectores sean linealmente o independientes. Por tanto, } (a, 1, −1, 2) = α1 (1, −1, 1, −2) + α2 (−2, 0, 0, −6) ⇒ (1, b, 0, 3) = β1 (1, −1, 1, −2) + β2 (−2, 0, 0, −6) a = α1 − 2α2 1 = −α1 −1 = α1 2 = −2α1 − 6α2 1 = β1 − 2β2 b = −β1 0 = β1 3 = −2β1 − 6β2 ´ Introducci´n al Algebra Lineal. o M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´ ıa a ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
  • 5. Espacios vectoriales 5 y la soluci´n al sistema anterior es: α1 = −1, α2 = 0, a = −1, β1 = 0, β2 = − 2 y b = 0. Por tanto, o 1 (a, 1, −1, 2) = (−1, 1, −1, 2) y (1, b, 0, 3) = (1, 0, 0, 3) y ambos vectores son linelamente independientes. 2.- Sean U = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x4 , x3 = 0}, V = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x3 , x4 = 0} y W = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x2 = x1 + x3 , 3x1 = x2 + x4 }. 1. Demostrar que R4 = U ⊕ V ⊕ W . 2. Descomponer el vector (1, 2, 3, 4) en la forma u + v + w ∈ U + V + W . Soluci´n. 1. Para ver que R4 = U ⊕ V ⊕ W , debemos comprobar que R4 = U + V + W y que o U ∩ (V + W ) = V ∩ (U + W ) = W ∩ (U + V ) = {(0, 0, 0, 0)}. Esto equivale a demostrar que BU ∪ BV ∪ BW es una base de R4 . Ahora,BU = {(1, 1, 0, 1)}, BV = {(1, 1, 1, 0)} y BW = {(1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1)} ya que U = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x4 , x3 = 0} = {(x1 , x1 , 0, x1 )|x1 ∈ R} =< (1, 1, 0, 1) > V = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x1 = x2 = x3 , x4 = 0} = {(x1 , x1 , x1 , 0)|x1 ∈ R} =< (1, 1, 1, 0) > W = {(x1 , x2 , x3 , x4 ) ∈ R4 |x2 = x1 + x3 , 3x1 = x2 + x4 } = {(x1 , x2 , x1 − x2 , 3x1 − x2 )|x1 , x2 ∈ R} =< (1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1) > . Entonces, BU ∪ BV ∪ BW = {(1, 1, 0, 1), (1, 1, 1, 0), (1, 0, 1, 3), (0, 1, −1, −1)} y como el cardinal de BU ∪ BV ∪ BW es 4 y coincide con la dimensi´n de R4 , para ver que BU ∪ BV ∪ BW o es base de R4 es suficiente con demostrar que BU ∪ BV ∪ BW es libre. Ahora, (0, 0, 0, 0) = α1 (1, 1, 0, 1) + α2 (1, 1, 1, 0) + α3 (1, 0, 1, 3) + α4 (0, 1, −1, −1) implica 0 = α1 + α2 + α3 0 = α1 + α2 + α4 0 = α2 + α3 − α4 0 = α1 + 3α3 − α4 y la unica soluci´n al sistema anterior es αi = 0, para i = 1, 2, 3, 4, luego BU ∪ BV ∪ BW es libre. ´ o 2. El vector (1, 2, 3, 4) = β1 (1, 1, 0, 1) + β2 (1, 1, 1, 0) + β3 (1, 0, 1, 3) + β4 (0, 1, −1, −1) siendo β1 = −11, β2 = 4, β3 = 8 y β4 = 9, luego u = β1 (1, 1, 0, 1) = (−11, −11, 0, −11), v = β2 (1, 1, 1, 0) = (4, 4, 4, 0) y w = β3 (1, 0, 1, 3) + β4 (0, 1, −1, −1) = (8, 9, −1, 15). 3.- Sea U = {f : R → R|f (x) = f (−x), ∀x ∈ R} y W = {f : R → R|f (x) = −f (−x), ∀x ∈ R}. Probar que F(R, R) = {f : R → R|f es aplicaci´n} es suma directa de U y W . o Soluci´n. Por definici´n, F(R, R) = U ⊕ W si y s´lo si F(R, R) = U + W y U ∩ W = {0F(R,R) }, donde o o o 0F(R,R) denota la aplicaci´n nula. o Comprobemos que F(R, R) = U + W : ⊆ Sea f ∈ F(R, R) y definimos g : R → R tal que g(x) = f (x)+f (−x) y h : R → R tal que h(x) = f (x)−f (−x) . 2 2 Es claro que f = g + h. Adem´s, g ∈ U ya que g(−x) = f (−x)+f (x) = f (x)+f (−x) = g(x), para todo a 2 2 x ∈ R y h ∈ W porque h(−x) = f (−x)−f (x) = − f (x)−f (−x) = −h(x),para todo x ∈ R. 2 2 ´ Introducci´n al Algebra Lineal. o M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´ ıa a ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.
  • 6. 6 Espacios vectoriales ⊇ Es inmediato porque U, W ⊆ F(R, R). Por otro lado, si f ∈ U ∩ W , se tiene que f ∈ U y f ∈ W , luego para todo x ∈ R, f (x) = f (−x), por ser f ∈ U y f (x) = −f (−x) por ser f ∈ W . Entonces, f (x) = f (−x) = −f (x) ⇒ 2f (x) = 0 ⇒ f (x) = 0, esto es f es la aplicaci´n nula. o ´ Introducci´n al Algebra Lineal. o M.A. Garc´ S´nchez y T. Ram´ ıa a ırez Alzola. Proyecto OCW de la UPV/EHU.