Espaciu vectorial

Esti artículu ta empobináu a apurrir un tratamientu rigoroso y astracto del conceutu d'espaciu vectorial. Pa una introducción más accesible al conceutu, vease Vector

Espaciu vectorial
espaciu y módulo libre (es)

Un espaciu vectorial ye, n'álxebra astracta, una estructura alxebraica creada a partir d'un dominiu de definición conxuntu non vacíu, una operación interna (llamada suma, definida pa los elementos del conxuntu) y una operación esterna (llamada productu por un angular, definida ente dichu conxuntu y otru conxuntu, con estructura de cuerpu ), con 8 propiedaes fundamentales.

A los elementos d'un espaciu vectorial llámase-yos vectores y a los elementos del cuerpu, angulares.

Históricamente, les primeres idees que conducieron a los espacios vectoriales modernos remontar al sieglu XVII: xeometría analítica, matrices y sistemes d'ecuaciones lliniales.

Los espacios vectoriales derivar de la xeometría allegada al traviés de la introducción de coordenaes nel planu o l'espaciu tridimensional. Alredor de 1636, los matemáticos franceses Descartes y Fermat fundaron les bases de la xeometría analítica por aciu la vinculación de les soluciones d'una ecuación con dos variables a la determinación d'una curva plana.^{[nota 1]} Pa llograr una solución xeométrica ensin usar coordenaes, Bernhard Bolzano introdució en 1804 ciertes operaciones sobre puntos, llinies y planos, que son predecesores de los vectores.^{[nota 2]} Esti trabayu fixo usu del conceutu de coordenaes baricéntricas d'August Ferdinand Möbius de 1827.^{[nota 3]}

La primer formulación moderna y axomática deber a Giuseppe Peano, a finales del sieglu XIX. Les siguientes meyores na teoría d'espacios vectoriales provienen del analís funcional, principalmente d'espacios de funciones. Los problemes d'analís funcional riquíen resolver problemes sobre la converxencia. Esto fixo dotando a los espacios vectoriales d'una fayadiza topoloxía, dexando tener en cuenta cuestiones de proximidá y continuidá. Estos espacios vectoriales topolóxicossobremanera los espacios de Banach y los espacios de Hilbert tienen una teoría más rica y ellaborada.

L'orixe de la definición de los vectores ye la definición de Giusto Bellavitis de bipoint, que ye un segmentu empobináu, unu de que los sos estremos ye l'orixe y l'otru un oxetivu. Los vectores reconsiderar cola presentación de los númberos complexos d'Argand y Hamilton y la creación de los cuaterniones por esti postreru (Hamilton foi amás el qu'inventó'l nome de vector).^{[nota 4]} Son elementos de R² y R⁴; el tratamientu por aciu combinaciones lliniales remontar a Laguerre en 1867, quien tamién definió los sistemes d'ecuaciones lliniales.

En 1857, Cayley introdució la notación matricial que dexa una harmonización y simplificación de les aplicaciones lliniales. Cuasi coles mesmes, Grassmann estudió'l cálculu baricéntrico empecipiáu por Möbius. Previo conxuntos d'oxetos astractos dotaos d'operaciones.^{[nota 5]} Nel so trabayu, los conceutos d'independencia llinial y dimensión, lo mesmo que de productu angular tán presentes. En realidá'l trabayu de Grassmann de 1844 supera'l marcu de los espacios vectoriales, una y bones teniendo en cuenta la multiplicación, tamién, llevar a lo qu'anguaño se llamen álxebres. El matemáticu italianu Peano dio la primer definición moderna d'espacios vectoriales y aplicaciones lliniales en 1888.^{[nota 6]}

Un desenvolvimientu importante de los espacios vectoriales deber a la construcción de los espacios de funciones por Henri Lebesgue. Esto más tarde foi formalizáu por Banach na so tesis doctoral de 1920^{[nota 7]} y por Hilbert. Nesti momentu, el álxebra y el nuevu campu del analís funcional empezaron a interactuarsobremanera con conceutos clave tales como los espacios de funciones p-integrables y los espacios de Hilbert. Tamién nesti tiempu, los primeros estudios sobre espacios vectoriales d'infinites dimensiones realizáronse.

Los espacios vectoriales tienen aplicaciones n'otres cañes de la matemática, la ciencia y la inxeniería. Utilizar en métodos como les series de Fourier, que s'utiliza nes rutines modernes de compresión d'imáxenes y soníu, o apurren el marcu pa resolver ecuaciones en derivaes parciales. Amás, los espacios vectoriales apurren una forma astracta llibre de coordenaes de tratar con oxetos xeométricos y físicos, tales como tensores, que de la mesma dexen estudiar les propiedaes locales de variedaes por aciu téuniques de linealización.

Dau un espaciu vectorial ${\displaystyle V\;}$ sobre un cuerpu ${\displaystyle K\;}$, estrémense.

Los elementos de ${\displaystyle V\;}$ como:

${\displaystyle \mathbf {u} ,\mathbf {v} ,\mathbf {w} ,\dots \;\in V}$ llámense vectores.

Caligrafíes d'otres obres

${\displaystyle {\bar {u}},{\bar {v}},{\bar {w}},\dots \;\in V}$

Si'l testu ye de física suelen representase so una flecha:

${\displaystyle {\vec {u}},{\vec {v}},{\vec {w}},\dots \;\in V}$

Los elementos de ${\displaystyle K\;}$ como:

${\displaystyle {\mathit {a}},{\mathit {b}},{\mathit {c}},\dots \;\in K}$ llámense angulares.

Un espaciu vectorial sobre un cuerpu ${\displaystyle K\;}$ (como'l cuerpu de los númberos reales o los númberos complexos) ye un conxuntu ${\displaystyle V\;}$ non vacíu, dotáu de dos operaciones pa les cualos va ser zarráu:

${\displaystyle {\begin{array}{llccl}{\mbox{Suma}}&+:&{V\times V}&\longrightarrow {}&{V}\\&&{(\mathbf {u} ,\mathbf {v} )}&\mapsto &{\mathbf {w} =\mathbf {u} +\mathbf {v} }\end{array}}}$

operación interna tal que:

1) tenga la propiedá conmutativa, ye dicir

${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {v} =\mathbf {v} +\mathbf {u} ,\qquad \forall \mathbf {u} ,\mathbf {v} \in V}$

2) tenga la propiedá asociativa, ye dicir

${\displaystyle \mathbf {u} +(\mathbf {v} +\mathbf {w} )=(\mathbf {u} +\mathbf {v} )+\mathbf {w} ,\qquad \forall \mathbf {u} ,\mathbf {v} ,\mathbf {w} \in V}$

3) tenga elementu neutru ${\displaystyle \mathbf {y} }$, (exemplu 0 nos reales) ye dicir

${\displaystyle \exists {}\mathbf {y} \in {}V:}$ ${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {y} =\mathbf {u} ,}$ ${\displaystyle \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

4) tenga elementu opuestu, ye dicir

${\displaystyle \forall {}\mathbf {u} \in {}V,\quad \exists {}\mathbf {-u} \in {}V:}$ ${\displaystyle \mathbf {u} +(\mathbf {-u} )=\mathbf {y} }$

y la operación productu por un angular:

${\displaystyle {\begin{array}{llccl}{\mbox{Productu}}&\cdot {}:&{K\times {}V}&\longrightarrow {}&{V}\\&&{({\mathit {a}},\mathbf {u} )}&\mapsto &{\mathbf {v} ={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} }\end{array}}}$

operación esterna tal que:

5) tenga la propiedá asociativa:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot ({\mathit {b}}\cdot \mathbf {u} )=({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}})\cdot \mathbf {u} ,}$ ${\displaystyle \forall {}{\mathit {a}},{\mathit {b}}\in {}K,}$ ${\displaystyle \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

6) Esistencia del elementu neutru multiplicativu ${\displaystyle \mathbf {y} }$ (exemplu 1 nos reales) del cuerpu K, ye sí mesmu.

${\displaystyle \exists {\mathbf {y} }\in {K}:}$ ${\displaystyle \mathbf {y} \cdot \mathbf {u} =\mathbf {u} ,}$ ${\displaystyle \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

7) tenga la propiedá distributiva del productu respeuto la suma de vectores:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot (\mathbf {u} +\mathbf {v} )={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {a}}\cdot \mathbf {v} ,}$ ${\displaystyle \forall {}{\mathit {a}}\in {}K,}$ ${\displaystyle \forall {}\mathbf {u} ,\mathbf {v} \in {}V}$

8) tenga la propiedá distributiva del productu respeuto la suma d'angulares:

${\displaystyle ({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot \mathbf {u} ={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {b}}\cdot \mathbf {u} ,}$ ${\displaystyle \forall {}{\mathit {a}},{\mathit {b}}\in {}K,}$ ${\displaystyle \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

La denominación de los dos operaciones nun condiciona la definición d'espaciu vectorial polo que ye habitual atopar traducciones d'obres nes que s'utiliza multiplicación pal productu y adición pa la suma, usando les distinciones propies de l'aritmética.

Pa demostrar qu'un conxuntu ${\displaystyle V_{}^{}}$ ye un espaciu vectorial:

• Ser si los sos dos operaciones, por casu ${\displaystyle \odot (V,V)}$ y ${\displaystyle \ast (V,K),}$ almiten una redefinición del tipu ${\displaystyle +(V,V)=\odot (V,V)}$ y ${\displaystyle \cdot (K,V)=\ast (V,K)}$ cumpliendo les 8 condiciones esixíes.

• Si supiéramos que ${\displaystyle V_{}^{}}$ ye un grupu conmutativu o abeliano respeuto la suma yá tendríamos probaos los apartaos 1, 2, 3 y 4.

• Si supiéramos que'l productu ye una aición pela izquierda de ${\displaystyle V_{}^{}}$ tendríamos probaos los apartaos 5 y 6.

• Si nun se diz lo contrario:

${\displaystyle {\mathit {a}}\mathbf {v} \neq \mathbf {v} {\mathit {a}}}$.

Unicidad del vector neutru de la propiedá 3

supongamos que'l neutru nun ye únicu, esto ye, sían ${\displaystyle \mathbf {0_{1}} }$ y ${\displaystyle \mathbf {0_{2}} }$ dos vectores neutros, entós: ${\displaystyle \left.{\begin{array}{l}\mathbf {u} +\mathbf {0_{1}} =\mathbf {u} \\\mathbf {u} +\mathbf {0_{2}} =\mathbf {u} \end{array}}\right\}\Rightarrow }$ ${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {0_{1}} =\mathbf {u} +\mathbf {0_{2}} \Rightarrow }$ ${\displaystyle \mathbf {0_{1}} =\mathbf {0_{2}} \Rightarrow }$ ${\displaystyle \exists !\;\mathbf {0} \in V}$

Unicidá del vector opuestu de la propiedá 4

supongamos que l'opuestu nun ye únicu, esto ye, sían ${\displaystyle \mathbf {-u_{1}} }$ y ${\displaystyle \mathbf {-u_{2}} }$ dos vectores opuestos de ${\displaystyle \mathbf {u} }$, entós, como'l neutru ye únicu: ${\displaystyle \left.{\begin{array}{l}\mathbf {u} -\mathbf {u_{1}} =\mathbf {0} \\\mathbf {u} -\mathbf {u_{2}} =\mathbf {0} \end{array}}\right\}\Rightarrow }$ ${\displaystyle \mathbf {u} -\mathbf {u_{1}} =\mathbf {u} -\mathbf {u_{2}} \Rightarrow }$ ${\displaystyle -\mathbf {u_{1}} =-\mathbf {u_{2}} \Rightarrow }$ ${\displaystyle \exists !-\mathbf {u} \in V}$

Unicidá del elementu ${\displaystyle 1_{}^{}}$ nel cuerpu ${\displaystyle K_{}^{}}$

supongamos que 1 nun ye únicu, esto ye, sían ${\displaystyle {\mathit {1_{1}}}\;}$ y ${\displaystyle {\mathit {1_{2}}}\;}$ dos unidaes, entós: ${\displaystyle \left.{\begin{array}{l}{\mathit {a}}\cdot {\mathit {1_{1}}}={\mathit {a}}\\{\mathit {a}}\cdot {\mathit {1_{2}}}={\mathit {a}}\end{array}}\right\}\Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot {\mathit {1_{1}}}={\mathit {a}}\cdot {\mathit {1_{2}}}\Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {1_{1}}}={\mathit {1_{2}}}\Rightarrow }$ ${\displaystyle \exists !\;{\mathit {1}}\in K}$

Unicidá del elementu inversu nel cuerpu ${\displaystyle K_{}^{}}$

supongamos que l'inversu ${\displaystyle a_{}^{-1}}$ d'a, nun ye únicu, esto ye, sían ${\displaystyle a_{1}^{-1}}$ y ${\displaystyle a_{2}^{-1}}$ dos opuestos de ${\displaystyle a_{}^{}}$, entós, como'l neutru ye únicu: ${\displaystyle \left.{\begin{array}{l}{\mathit {a}}\cdot {\mathit {a_{1}^{-1}}}={\mathit {1}}\\{\mathit {a}}\cdot {\mathit {a_{2}^{-1}}}={\mathit {1}}\end{array}}\right\}\Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot {\mathit {a_{1}^{-1}}}={\mathit {a}}\cdot {\mathit {a_{2}^{-1}}}\Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {a_{1}^{-1}}}={\mathit {a_{2}^{-1}}}\Rightarrow }$ ${\displaystyle \exists !{\mathit {a^{-1}}}\in K}$

Productu d'un angular pol vector neutru

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} =}$ ${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot (\mathbf {u} +\mathbf {0} )=}$ ${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {a}}\cdot \mathbf {0} \Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot \mathbf {0} =\mathbf {0} }$

Productu del angular 0 por un vector

${\displaystyle \mathbf {u} =}$ ${\displaystyle {\mathit {1}}\cdot \mathbf {u} =}$ ${\displaystyle ({\mathit {1}}+{\mathit {0}})\cdot \mathbf {u} =}$ ${\displaystyle {\mathit {1}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {0}}\cdot \mathbf {u} =}$ ${\displaystyle \mathbf {u} +{\mathit {0}}\cdot \mathbf {u} \Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {0}}\cdot \mathbf {u} =}$ ${\displaystyle \mathbf {0} }$

Si ${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} =\mathbf {0} \Rightarrow }$ ${\displaystyle {\mathit {a}}={\mathit {0}}\quad \lor \quad \mathbf {u} =\mathbf {0} .}$

• Si ${\displaystyle a_{}^{}=0,}$ ye ciertu.
• Si ${\displaystyle a\neq 0,}$

entós:

${\displaystyle \exists !\;a^{-1}\in K:}$ ${\displaystyle a^{-1}a=1\Rightarrow }$ ${\displaystyle u=}$ ${\displaystyle 1u=}$ ${\displaystyle (a^{-1}a)u=}$ ${\displaystyle a^{-1}(au)=}$ ${\displaystyle a^{-1}0=0\Rightarrow }$ ${\displaystyle u_{}^{}=0.}$

Notación

${\displaystyle -au=-(au)\,}$.

Observación

${\displaystyle -au=(-a)u=a(-u)\,}$

• Si ${\displaystyle au+a(-u)=a(u-u)=a0=0\Rightarrow }$ ${\displaystyle a(-u)=-au\,}$
• Si ${\displaystyle au+(-a)u=(a-a)u=0u=0\Rightarrow }$ ${\displaystyle (-a)u=-au\,}$

Quier probase que ${\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}$ ye un espaciu vectorial sobre ${\displaystyle \mathbb {R} }$

Si ${\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}$ xuega'l papel de ${\displaystyle V\;}$ y ${\displaystyle \mathbb {R} }$ el de ${\displaystyle K\;}$:

Los elementos:

${\displaystyle \mathbf {u} \in V=\mathbb {R} ^{2}=\mathbb {R} \times {}\mathbb {R} }$

son, de forma xenérica:

${\displaystyle \mathbf {u} =(u_{x},u_{y})}$

esto ye, pares de númberos reales. Por claridá caltiénse la denominación del vector, nesti casu o, nes sos coordenaes, añadiendo'l subíndice x o y pa denominar el so componente na exa x o y respeutivamente

En ${\displaystyle V\;}$ defínese la operación suma:

${\displaystyle {\begin{array}{ccll}+:&{V\times {}V}&\longrightarrow {}&{V}\\&(\mathbf {u} ,\mathbf {v} )&\mapsto &\mathbf {w} =\mathbf {u} +\mathbf {v} \end{array}}}$

onde:

${\displaystyle \mathbf {u} =(u_{x},u_{y})}$

${\displaystyle \mathbf {v} =(v_{x},v_{y})}$

${\displaystyle \mathbf {w} =(w_{x},w_{y})}$

y la suma de o y v sería:

${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {v} =(u_{x},u_{y})+(v_{x},v_{y})=(u_{x}+v_{x},u_{y}+v_{y})=(w_{x},w_{y})=\mathbf {w} }$

onde:

${\displaystyle {\begin{array}{l}w_{x}=u_{x}+v_{x}\\w_{y}=u_{y}+v_{y}\end{array}}}$

esto implica que la suma de vectores ye interna y bien definida.

La operación interna suma tien les propiedaes:

1) La propiedá conmutativa, esto ye:

${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {v} =\mathbf {v} +\mathbf {u} ,\quad \forall {}\mathbf {u} ,\mathbf {v} \in {}V}$

${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {v} =\mathbf {v} +\mathbf {u} }$

${\displaystyle (u_{x},u_{y})+(v_{x},v_{y})=\mathbf {v} +\mathbf {u} }$

${\displaystyle (u_{x}+v_{x},u_{y}+v_{y})=\mathbf {v} +\mathbf {u} }$

${\displaystyle (v_{x}+u_{x},v_{y}+u_{y})=\mathbf {v} +\mathbf {u} }$

${\displaystyle (v_{x},v_{y})+(u_{x},u_{y})=\mathbf {v} +\mathbf {u} }$

${\displaystyle \mathbf {v} +\mathbf {u} =\mathbf {v} +\mathbf {u} }$

2) La propiedá asociativa:

${\displaystyle (\mathbf {u} +\mathbf {v} )+\mathbf {w} =\mathbf {u} +(\mathbf {v} +\mathbf {w} )}$

${\displaystyle {\Big (}(u_{x},u_{y})+(v_{x},v_{y}){\Big )}+(w_{x},w_{y})=(u_{x},u_{y})+{\Big (}(v_{x},v_{y})+(w_{x},w_{y}){\Big )}}$

${\displaystyle (u_{x}+v_{x},u_{y}+v_{y})+(w_{x},w_{y})=(u_{x},u_{y})+(v_{x}+w_{x},v_{y}+w_{y})\;}$

${\displaystyle (u_{x}+v_{x}+w_{x},u_{y}+v_{y}+w_{y})=(u_{x}+v_{x}+w_{x},u_{y}+v_{y}+w_{y})\;}$

3) tien elementu neutru ${\displaystyle \mathbf {0} }$:

${\displaystyle \mathbf {u} +\mathbf {0} =\mathbf {u} }$

${\displaystyle (u_{x},u_{y})+(0,0)=(u_{x}+0,u_{y}+0)=(u_{x},u_{y})\;}$

4) tenga elementu opuestu:

${\displaystyle \mathbf {u} =(u_{x},u_{y})}$

${\displaystyle \mathbf {-u} =(-u_{x},-u_{y})}$

${\displaystyle \mathbf {u} +(\mathbf {-u} )=(u_{x},u_{y})+(-u_{x},-u_{y})=(u_{x}-u_{x},u_{y}-u_{y})=(0,0)=\mathbf {0} }$

La operación productu por un angular:

${\displaystyle {\begin{array}{ccll}\cdot :&K\times V&\longrightarrow &V\\&({\mathit {a}},\mathbf {u} )&\mapsto &\mathbf {v} ={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} \end{array}}}$

El productu de a y o va ser:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} =a\cdot (u_{x},u_{y})=(a\cdot u_{x},a\cdot u_{y})=(v_{x},v_{y})=\mathbf {v} }$

onde:

${\displaystyle {\begin{array}{l}v_{x}=a\cdot u_{x}\\v_{y}=a\cdot u_{y}\end{array}}}$

esto implica que la multiplicación de vector por angular ye esterna y aun así ta bien definida.

5) tenga la propiedá asociativa:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot ({\mathit {b}}\cdot \mathbf {u} )=({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}})\cdot \mathbf {u} ,\quad \forall {}{\mathit {a}},{\mathit {b}}\in {}K,\quad \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

Esto ye:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot ({\mathit {b}}\cdot \mathbf {u} )=({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}})\cdot \mathbf {u} }$

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot ({\mathit {b}}\cdot (u_{x},u_{y}))=({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}})\cdot (u_{x},u_{y})}$

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot ({\mathit {b}}\cdot u_{x},{\mathit {b}}\cdot u_{y})=({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}})\cdot (u_{x},u_{y})}$

${\displaystyle ({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}}\cdot u_{x},{\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}}\cdot u_{y})=({\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}}\cdot u_{x},{\mathit {a}}\cdot {\mathit {b}}\cdot u_{y})}$

6) ${\displaystyle {\mathit {1}}\in {}R}$ seya elementu neutru nel productu:

${\displaystyle {\mathit {1}}\cdot \mathbf {u} =\mathbf {u} ,\quad \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

Que resulta:

${\displaystyle {\mathit {1}}\cdot \mathbf {u} =\mathbf {u} }$

${\displaystyle {\mathit {1}}\cdot (u_{x},u_{y})=\mathbf {u} }$

${\displaystyle ({\mathit {1}}\cdot u_{x},{\mathit {1}}\cdot u_{y})=\mathbf {u} }$

${\displaystyle (u_{x},u_{y})=\mathbf {u} }$

Que tien la propiedá distributiva:

7) distributiva pela esquierda:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot (\mathbf {u} +\mathbf {v} )={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {a}}\cdot \mathbf {v} ,\quad \forall {}{\mathit {a}}\in {}R,\quad \forall {}\mathbf {u} ,\mathbf {v} \in {}V}$

Nesti casu tenemos:

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot (\mathbf {u} +\mathbf {v} )={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {a}}\cdot \mathbf {v} }$

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot ((u_{x},u_{y})+(v_{x},v_{y}))={\mathit {a}}\cdot (u_{x},u_{y})+{\mathit {a}}\cdot (v_{x},v_{y})}$

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot (u_{x}+v_{x},u_{y}+v_{y})=({\mathit {a}}\cdot u_{x},{\mathit {a}}\cdot u_{y})+({\mathit {a}}\cdot v_{x},{\mathit {a}}\cdot v_{y})}$

${\displaystyle {\mathit {a}}\cdot (u_{x}+v_{x},u_{y}+v_{y})=({\mathit {a}}\cdot u_{x}+{\mathit {a}}\cdot v_{x},{\mathit {a}}\cdot u_{y}+{\mathit {a}}\cdot v_{y})}$

${\displaystyle ({\mathit {a}}\cdot (u_{x}+v_{x}),{\mathit {a}}\cdot (u_{y}+v_{y}))=({\mathit {a}}\cdot (u_{x}+v_{x}),{\mathit {a}}\cdot (u_{y}+v_{y}))}$

8) distributiva pela derecha:

${\displaystyle ({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot \mathbf {u} ={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {b}}\cdot \mathbf {u} ,\quad \forall {}{\mathit {a}},{\mathit {b}}\in {}R,\quad \forall {}\mathbf {u} \in {}V}$

Qu'en esti casu tenemos:

${\displaystyle ({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot \mathbf {u} ={\mathit {a}}\cdot \mathbf {u} +{\mathit {b}}\cdot \mathbf {u} }$

${\displaystyle ({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot (u_{x},u_{y})={\mathit {a}}\cdot (u_{x},u_{y})+{\mathit {b}}\cdot (u_{x},u_{y})}$

${\displaystyle ({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot (u_{x},u_{y})=({\mathit {a}}\cdot u_{x},{\mathit {a}}\cdot u_{y})+({\mathit {b}}\cdot u_{x},{\mathit {b}}\cdot u_{y})}$

${\displaystyle ({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot (u_{x},u_{y})=({\mathit {a}}\cdot u_{x}+{\mathit {b}}\cdot u_{x},{\mathit {a}}\cdot u_{y}+{\mathit {b}}\cdot u_{y})}$

${\displaystyle (({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot u_{x},({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot u_{y})=(({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot u_{x},({\mathit {a}}+{\mathit {b}})\cdot u_{y})}$

Queda demostráu que ye espaciu vectorial.

Tou cuerpu ye un espaciu vectorial sobre él mesmu, usando como productu por angular el productu del cuerpu.

• ${\displaystyle \mathbb {C} }$ ye un espaciu vectorial de dimensión unu sobre ${\displaystyle \mathbb {C} }$.

Tou cuerpu ye un espaciu vectorial sobre'l so subcuerpo, usando como productu por angular el productu del cuerpu.

• ${\displaystyle \mathbb {C} }$ ye un espaciu vectorial sobre ${\displaystyle \mathbb {R} }$.
• ${\displaystyle \mathbb {C} }$ ye un espaciu vectorial sobre ${\displaystyle \mathbb {Q} }$.

L'espaciu vectorial más conocíu notáu como ${\displaystyle K_{}^{n}}$, onde n>0 ye un enteru, tien como elementos n-tuplas, esto ye, socesiones finitas de ${\displaystyle K_{}^{}}$ de llargor n coles operaciones:

(o₁, o₂, ..., o_n)+(v₁, v₂, ..., v_n)=(o₁+v₁, o₂+v₂, ..., o_n+v_n).

a(o₁, o₂, ..., o_n)=(au₁, au₂, ..., au_n).

Les socesiones infinites de ${\displaystyle K^{}}$ son espacios vectoriales coles operaciones:

(o₁, o₂, ..., o_n, ...)+(v₁, v₂, ..., v_n, ...)=(o₁+v₁, o₂+v₂, ..., o_n+v_n, ...).

a(o₁, o₂, ..., o_n, ...)=(au₁, au₂, ..., au_n, ...).

L'espaciu de les matrices ${\displaystyle n\times m}$, ${\displaystyle M_{n\times m}(K)}$, sobre ${\displaystyle K^{}}$, coles operaciones:

${\displaystyle {\begin{pmatrix}x_{1,1}&\cdots &x_{1,m}\\\vdots &&\vdots \\x_{n,1}&\cdots &x_{n,m}\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}y_{1,1}&\cdots &y_{1,m}\\\vdots &&\vdots \\y_{n,1}&\cdots &y_{n,m}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}x_{1,1}+y_{1,1}&\cdots &x_{1,m}+y_{1,m}\\\vdots &&\vdots \\x_{n,1}+y_{n,1}&\cdots &x_{n,m}+y_{n,m}\end{pmatrix}}}$

${\displaystyle a{\begin{pmatrix}x_{1,1}&\cdots &x_{1,m}\\\vdots &&\vdots \\x_{n,1}&\cdots &x_{n,m}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}ax_{1,1}&\cdots &ax_{1,m}\\\vdots &&\vdots \\ax_{n,1}&\cdots &ax_{n,m}\end{pmatrix}}}$

Tamién son espacios vectoriales cualquier agrupación d'elementos de ${\displaystyle K_{}^{}}$ nes cualos defínase les operaciones suma y productu ente estes agrupaciones, elementu a elementu, similar al de matrices ${\displaystyle n\times m}$, asina por casu tenemos les caxes ${\displaystyle n\times m\times r}$ sobre ${\displaystyle K_{}^{}}$ qu'apaecen nel desenvolvimientu de Taylor d'orde 3 d'una función xenérica.

El conxuntu ${\displaystyle F_{}^{}}$ de les aplicaciones ${\displaystyle f:M\rightarrow K}$, ${\displaystyle K^{}}$ un cuerpu y ${\displaystyle M_{}^{}}$ un conxuntu, tamién formen espacios vectoriales por aciu la suma y la multiplicación habitual:

${\displaystyle \forall f,g\in F,\;\forall a\in K}$

${\displaystyle {\begin{matrix}(f+g)(w)&:=f(w)+g(w)_{}^{},\\\;\;\;\;(af)(w)&:=a(f)(w)_{}^{}.\;\;\;\;\;\;\;\end{matrix}}}$

L'espacio vectorial K[x] formáu por funciones polinómiques, veámoslo:

Espresión xeneral: ${\displaystyle p(x)=r_{n}x^{n}+r_{n-1}x_{}^{n-1}+...+r_{1}x+r_{0}}$,onde los coeficientes ${\displaystyle r_{n},\;...,r_{0}\in K}$, considérese ${\displaystyle \forall i>n\;r_{i}=0}$.

${\displaystyle p(x)+q(x)=(r_{n}x^{n}+r_{n-1}x^{n-1}+...+r_{1}x+r_{0}^{})}$ ${\displaystyle +(s_{m}x^{m}+s_{m-1}x^{m-1}+...+s_{1}x+s_{0}^{})}$ ${\displaystyle =..._{}^{}}$ ${\displaystyle =(t_{M}x^{M}+t_{M-1}x^{M-1}+...+t_{1}x+t_{0}^{})=(p+q)(x)}$, onde ${\displaystyle M=\max\{m,\;n\}_{}^{}}$ y ${\displaystyle t_{i}=r_{i}+s_{i}^{}}$,

${\displaystyle a(p(x))=a(r_{n}x^{n}+r_{n-1}x^{n-1}+...+r_{1}x+r_{0}^{})}$ ${\displaystyle =(ar_{n}x^{n}+ar_{n-1}x^{n-1}+...+ar_{1}x+ar_{0}^{})}$ ${\displaystyle =t_{n}x^{n}+t_{n-1}x^{n-1}+...+t_{1}x+t_{0}^{}=(ap)(x)}$.

Les series de potencies son similares, sacantes se dexen infinitos términos distintos de cero.

Les funciones trigonométriques formen espacios vectoriales coles siguientes operaciones:

Espresión xeneral: ${\displaystyle f(x)=a_{f}^{}\sum _{i=1}^{n}(b_{f,i}{\mbox{sen}}(ix)+c_{f,i}\cos(ix))\in L^{2}}$

${\displaystyle (f+g)(x):=f(x)+g(x)_{}^{}}$ ${\displaystyle =a_{f}\sum _{i=1}^{n}(b_{f,i}{\mbox{sen}}(ix)+c_{f,i}\cos(ix))+a_{g}\sum _{i=1}^{n}(b_{g,i}{\mbox{sen}}(ix)+c_{g,i}\cos(ix))}$ ${\displaystyle =(a_{f}+a_{g})\sum _{i=1}^{n}((b_{f,i}+b_{g,i}){\mbox{sen}}(ix)+(c_{f,i}+c_{g,i})\cos(ix))\in L^{2}}$,

${\displaystyle (af)(x):=af(x)_{}^{}}$ ${\displaystyle =a(a_{f}\sum _{i=1}^{n}(b_{f,i}{\mbox{sen}}(ix)+c_{f,i}\cos(ix)))}$ ${\displaystyle =aa_{f}\sum _{i=1}^{n}(ab_{f,i}{\mbox{sen}}(ix)+ac_{f,i}\cos(ix))\in L^{2}}$.

${\displaystyle {\begin{cases}{\begin{matrix}a_{1,1}x_{1}&+\dots &+a_{1,n}x_{n}&=0\\\vdots &&\vdots &\vdots \\a_{m,1}x_{1}&+\dots &+a_{m,n}x_{n}&=0\end{matrix}}\end{cases}}\;\;}$ o equivalentemente ${\displaystyle {\begin{pmatrix}a_{1,1}&+\dots &+a_{1,n}\\\vdots &&\vdots &\\a_{m,1}&+\dots &+a_{m,n}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}x_{1}\\\vdots \\x_{n}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0\\\vdots \\0\end{pmatrix}}}$ simplificáu como ${\displaystyle A_{}^{}x=0}$

Un sistema d'ecuaciones lliniales homoxénees( ecuaciones lliniales nes que ${\displaystyle x=0_{}^{}}$ ye siempres una solución, esto ye, ${\displaystyle (x_{1},\;\dots ,\;x_{n})=(0,\;\dots ,\;0)}$) tien soluciones que formen un espaciu vectorial, puede vese nos sos dos operaciones:

Si ${\displaystyle Ax=0,Ai=0\Rightarrow Ax+Ai=0\Rightarrow }$ ${\displaystyle A(x+y)=0_{}^{}}$

Si ${\displaystyle Ax=0,a\in K\Rightarrow a(Ax)=0\Rightarrow }$ ${\displaystyle A(ax)=0_{}^{}}$.

Tamién que les ecuaciones en sí, files de la matriz ${\displaystyle A_{}^{}}$ notaes como una matriz ${\displaystyle 1\times n}$, esto ye, ${\displaystyle Y_{i}=(a_{i,1},\;\dots ,\;a_{i,n})}$, son un espaciu vectorial, como puede vese nos sos dos operaciones:

Si ${\displaystyle E_{i}x=0,\;E_{j}x=0\Rightarrow }$ ${\displaystyle Y_{i}^{}x+E_{j}x=0\Rightarrow (Y_{i}+Y_{j})x=0}$

Si ${\displaystyle E_{i}x=0,\;a\in K\Rightarrow }$ ${\displaystyle a(Y_{i}^{}x)=0\Rightarrow (aE_{i})x=0}$.

Sía ${\displaystyle V}$ un espaciu vectorial sobre ${\displaystyle K}$, y ${\displaystyle U\subseteq V}$ un subconxuntu non vacíu de ${\displaystyle V}$, dizse que ${\displaystyle U}$ ye un subespacio vectorial de ${\displaystyle V}$ si:

1. ${\displaystyle u+v\in U}$
2. ${\displaystyle \beta u\in U}$

${\displaystyle \forall \;u,v\in U}$ y ${\displaystyle \beta \in K}$.

${\displaystyle U}$ herieda les operaciones de ${\displaystyle V_{}^{}}$ como aplicaciones bien definíes, ye dicir que nun escapen de ${\displaystyle U}$, y de resultes tenemos que ${\displaystyle U}$ ye un espaciu vectorial sobre ${\displaystyle K_{}^{}}$.

Con cualquier subconxuntu d'elementos escoyíos nos espacios vectoriales anteriores, non vacíu, pueden xenerase subespacios vectoriales, pa ello seria útil introducir nuevos conceutos que van facilitar el trabayu sobre estos nuevos espacios vectoriales.

Pa detallar el comportamientu internu de tolos espacios vectoriales de manera xeneral ye necesariu esponer una serie de ferramientes cronológicamente venceyaes ente elles, coles cualos ye posible construyir resultaos válides en cualquier estructura que seya espaciu vectorial.

Dau un espaciu vectorial ${\displaystyle E_{}^{}}$, vamos dicir qu'un vector ${\displaystyle u\in E}$ ye combinación llinial de los vectores de ${\displaystyle S=\{v_{1},\dots ,v_{n}\}\subseteq E}$ si esisten angulares Fallu al revisar la fórmula (error de sintaxis): {\displaystyle a_1,\dots,a_n\in\mathbb{R}</math tales que {{ecuación| <math> u=a_1v_1+ \cdots + a_nv_n} ||left}} Vamos Notar como ${\displaystyle \langle S_{}^{}\rangle _{Y}}$ el conxuntu resultante de toles combinaciones lliniales de los vectores de ${\displaystyle S_{}^{}\subset Y}$.

Dau ${\displaystyle Y_{}^{}}$ un espaciu vectorial y ${\displaystyle S\subset Y_{}^{}}$ un conxuntu de vectores, el conxuntu ${\displaystyle F=\langle S_{}^{}\rangle _{Y}}$ ye'l subespacio vectorial más pequeñu conteníu en ${\displaystyle Y_{}^{}}$ y que contién a ${\displaystyle S_{}^{}}$.

Demostración

Si supónse lo contrario, qu'esiste unu más pequeñu ${\displaystyle G_{}^{}\varsubsetneq F\Rightarrow }$ ${\displaystyle \exists o\in F:o\notin G}$ contradicción, yá que o ta xeneráu por elementos de ${\displaystyle S\subset F\Rightarrow o\in G}$ por causa de la bona definición de los dos operaciones, por tanto ${\displaystyle F=G_{}^{}}$.

Nota. Nesti casu dizse que ${\displaystyle S_{}^{}}$ ye un sistema de xeneradores que xenera a ${\displaystyle F_{}^{}}$.

Vamos Dicir qu'un conxuntu ${\displaystyle S_{}^{}=\{v_{1},\;\dots ,\;v_{n}\}}$ de vectores ye linealmente independiente si'l vector 0 nun puede espresase como combinación llinial non nula de los vectores de ${\displaystyle S_{}^{}}$, esto ye:

Si ${\displaystyle 0=a_{1}v_{1}+\cdots +a_{n}v_{n}\Rightarrow a_{1}=\cdots =a_{n}=0}$.

Vamos Dicir qu'un conxuntu ${\displaystyle S_{}^{}}$ de vectores ye linealmente dependiente si nun ye linealmente independiente.

${\displaystyle v_{1},\;\dots ,\;v_{n}}$ son linealmente dependientes ${\displaystyle \Leftrightarrow \exists v_{i}\neq 0:v_{i}=\sum _{i\neq j\geq 1}^{n}a_{j}v_{j}}$

Demostración

${\displaystyle \Rightarrow )}$ Linealmente dependientes ${\displaystyle \Rightarrow 0=b_{1}v_{1}+\cdots +b_{n}v_{n}:\exists b_{i}\neq 0\Rightarrow }$${\displaystyle b_{i}v_{i}=-\sum _{i\neq j\geq 1}^{n}b_{j}v_{j}\Rightarrow }$ ${\displaystyle v_{i}=\sum _{i\neq j\geq 1}^{n}(-b_{j}b_{i}^{-1})v_{j}=\sum _{i\neq j\geq 1}^{n}a_{j}v_{j}}$ tomando ${\displaystyle a_{j}=-b_{j}b_{i}^{-1}}$. ${\displaystyle \Leftarrow )}$ Si ${\displaystyle v_{i}=\sum _{i\neq j\geq 1}^{n}a_{j}v_{j}\Rightarrow }$ ${\displaystyle 0=a_{1}v_{1}+\cdots +a_{n}v_{n}}$ onde ${\displaystyle a_{i}:=-1\neq 0}$ y por tanto linealmente dependientes.

Les bases revelen la estructura de los espacios vectoriales d'una manera concisa. Una base ye'l menor conxuntu (finito o infinitu) B = {v_i}_{i ∈ I} de vectores que xeneren tol espaciu. Esto significa que cualquier vector v puede ser espresáu como una suma (llamada combinación llinial) d'elementos de la base :a₁v_i1 + a₂v_i2 + ... + a_nv_in, onde los a_k son angulares y v_ik (k = 1, ..., n) elementos de la base B. La minimalidad, per otru llau, faise formal pol conceutu d'independencia llinial. Un conxuntu de vectores dizse que ye linealmente independiente si nengunu de los sos elementos puede ser espresáu como una combinación llinial de los restantes. Equivalentemente, una ecuación

a₁v_i1 + a_i2v₂ + ... + a_nv_in = 0

solo consíguese si toos angular a₁, ..., a_n son iguales a cero. Por definición de la base cada vector puede ser espresáu como una suma finita de los elementos de la base. Por cuenta de la independencia llinial esti tipu de representación ye única. Los espacios vectoriales dacuando introdúcense dende esti puntu de vista.

Dau un sistema de xeneradores, vamos dicir que ye una base si son linealmente independientes.

Proposición 3. Dau un espaciu vectorial ${\displaystyle Y,\;\{v_{1},\;\dots ,v_{n}\}=F\subset Y}$ ye una base ${\displaystyle \Leftrightarrow }$ ${\displaystyle \forall o\in Y,\;\exists !a_{i}\in K,\;i\in {1,\;\dots ,n}:}$ ${\displaystyle u=\sum _{i=1}^{n}a_{i}v_{i}}$.

Proposición 4. Dau un espaciu vectorial ${\displaystyle Y,\;S=\{v_{1},\;\dots ,\;v_{n}\}}$ linealmente independiente y ${\displaystyle o\notin \langle S\rangle \Rightarrow }$ ${\displaystyle \{o\}\cup S=\{o,\;v_{1},\;\dots ,\;v_{n}\}}$ son linealmente independiente.

Tou sistema de xeneradores tien una base.

Toa base d'un espaciu vectorial pue ser camudada parcialmente por vectores linealmente independientes.

Corolariu. Si un espaciu vectorial ${\displaystyle Y_{}^{}}$ tien una base de ${\displaystyle n_{}^{}}$ vectores ${\displaystyle \Rightarrow }$ cualesquier otra base tien ${\displaystyle n_{}^{}}$ vectores.

Tou espaciu vectorial tien una base. Esti fechu basar nel lema de Zorn, una formulación equivalente del axoma d'elección. Habida cuenta de los otros axomes de la teoría de conxuntos de Zermelo-Fraenkel, la esistencia de bases ye equivalente al axoma d'eleición. El ultrafilter lemma, que ye más débil que l'axoma d'eleición, implica que toles bases d'un espaciu vectorial tienen el mesmu "tamañu", esto ye, cardinalidad. Si l'espaciu ye xeneráu por un númberu finito de vectores, tou lo anterior puede demostrase ensin necesidá d'allegar a la teoría de conxuntos.

Dau un espaciu vectorial sobre ${\displaystyle K_{}^{}}$:

• Si tien base finita, vamos dicir dimensión al númberu d'elementos de dicha base.
• Si tien base non finita, vamos dicir que ye de dimensión infinita.

Dau un espaciu vectorial ${\displaystyle Y_{}^{}}$ y un subespacio ${\displaystyle F_{}^{}\subset Y}$, tenemos que:

• Si ${\displaystyle Y_{}^{}}$ tien dimensión ${\displaystyle n_{}^{}}$ vamos indicar como ${\displaystyle \dim(Y)=n_{}^{}}$.

• Si ${\displaystyle F_{}^{}}$ tien dimensión ${\displaystyle m_{}^{}}$ como subespacio de ${\displaystyle Y_{}^{}}$ vamos indicar como ${\displaystyle \dim _{Y}(F)=m_{}^{}}$.

Dau dos subespacios vectoriales ${\displaystyle F,G\subset Y}$, la interseición ye subespacio vectorial conteníu nestos y vamos notar como:

${\displaystyle F\cap G:=\{o:\;o\in F,\;o\in G\}}$.

Observaciones. Pa la interseición socesiva d'espacios vectoriales procédese, inductivamente, de dos en dos.

La unión de subespacios vectoriales nun ye polo xeneral un subespacio vectorial.

Dau dos subespacios vectoriales ${\displaystyle F,G\subset Y}$, la suma ye un subespacio vectorial que contién a estos y vamos notar como:

${\displaystyle F+G:=\{u=v_{1}+v_{2}:\;v_{1}\in F,\;v_{2}\in G\}}$.

Si F y G son subespacios vectoriales de Y, la so suma F+G ye'l subespacio vectorial de Y más pequeñu que contién a F y a G.

Observación. Pa la suma socesiva d'espacios vectoriales procédese, inductivamente, de dos en dos.

Dau dos subespacios vectoriales ${\displaystyle F,G\subset Y}$ de dimensión finita, tenemos la resultancia siguiente:

${\displaystyle \dim _{Y}(F+G)=\dim _{Y}(F)+\dim _{Y}(G)-\dim _{Y}(F\cap G)}$.

Daos dos subespacios vectoriales ${\displaystyle F,G\subset Y}$, vamos dicir que ${\displaystyle F+G_{}^{}}$ ye una suma direuta si ${\displaystyle F\cap G={0}}$ y vamos notar como:

${\displaystyle F\oplus G}$.

Cuando ${\displaystyle F}$ y ${\displaystyle G}$ tán d'últimes direuta, cada vector de ${\displaystyle F+G}$ espresar de forma única como suma d'un vector de ${\displaystyle F}$ y otru vector de ${\displaystyle G}$.

Dau un espaciu vectorial ${\displaystyle Y\,}$ y un subespacio vectorial ${\displaystyle F\subset Y}$.

Daos ${\displaystyle o,v\in Y}$ vamos dicir que tán rellacionaos módulu ${\displaystyle F\,}$ si ${\displaystyle o-v\in F}$.

• La rellación anterior ye una rellación d'equivalencia.

Notar por ${\displaystyle [u]=u+F:=\{u+v:v\in F\}}$ ${\displaystyle =\{w:w=u+v,\;v\in F\}}$ a la clase de ${\displaystyle o\,}$ módulu ${\displaystyle F\,}$.

Vamos Llamar conxuntu cociente o espaciu cociente al conxuntu de les clases d'equivalencia anterior:

Notar por ${\displaystyle Y/F_{}^{}}$ a dichu espaciu cociente.

L'espaciu ${\displaystyle Y/F_{}^{}}$ ye un espaciu vectorial coles operaciones siguientes:

${\displaystyle {\begin{matrix}[o]+[v]&:=&[u+v]\\\;\;\;\;\;\;\;\lambda [o]&:=&[\lambda o]\;\;\;\;\end{matrix}}}$

Amás de lo espuesto nos exemplos anteriores, hai una serie de construcciones que nos apurren espacios vectoriales a partir d'otros. Amás de les definiciones concretes que figuren de siguío, tamién se caractericen por propiedaes universales, que determina un oxetu X especificando les aplicaciones lliniales de X a cualesquier otru espaciu vectorial.

Dau dos espacios vectoriales ${\displaystyle Y,\;F_{}^{}}$ sobre un mesmu cuerpu ${\displaystyle K_{}^{}}$, vamos llamar suma direuta al espaciu vectorial ${\displaystyle Y\times F=}$${\displaystyle \{u:=(u_{1},\;u_{2}):u_{1}\in Y,\;u_{2}\in F\}}$, veamos que tán bien definíes los dos operaciones:

${\displaystyle u+v=(u_{1},\;u_{2})+(v_{1},\;v_{2})=}$${\displaystyle (u_{1}+v_{1},\;u_{2}+v_{2})}$,

${\displaystyle ao=a(u_{1},\;u_{2})=}$${\displaystyle (au_{1},\;au_{2})}$.

Dende'l puntu de vista de la álxebra llinial, los espacios vectoriales entiéndense dafechu na midida na que cualquier espaciu vectorial caracterízase, salvu isomorfismos, pola so dimensión. Sicasí, los espacios vectoriales ad hoc nun ufierten un marcu pa faer frente a la cuestión fundamental pal analís de si una socesión de funciones converxe a otra función. Coles mesmes, la álxebra llinial nun ta afecha per se pa faer frente a series infinites, una y bones la suma solo dexa un númberu finito de términos pa sumar. Les necesidaes del analís funcional riquen considerar nueves estructures.

Un espaciu vectorial ye normado si ta dotáu d'una norma.

Un espaciu métricu ye un espaciu vectorial dotáu d'una aplicación alloña.

Proposición 5. Un espaciu normado ye un espaciu métricu, onde la distancia vien dada por:

${\displaystyle d(x,y)=\|x-y\|}$

Toa distancia inducida pola norma ye una distancia.

Dada una topoloxía ${\displaystyle \tau _{}^{}}$ sobre un espaciu vectorial ${\displaystyle X_{}^{}}$ onde los puntos sían zarraos y los dos operaciones del espaciu vectorial sían continues respectu diches topoloxía, vamos dicir que:

• ${\displaystyle \tau _{}^{}}$ ye una topoloxía vectorial sobre ${\displaystyle X_{}^{}}$, *${\displaystyle X_{}^{}}$ ye un espaciu vectorial topolóxicu.

Proposición 6.. Tou espaciu vectorial topolóxicu dotáu d'una métrica ye espaciu normado.

Proposición 7.. Tou espaciu normado ye un espaciu vectorial topolóxicu.

Un espaciu de Banach ye un espaciu normado y completu.

Un espaciu prehilbertiano ye un par ${\displaystyle (Y_{}^{},\langle \cdot |\cdot \rangle )}$, onde ${\displaystyle Y_{}^{}}$ ye un espaciu vectorial y ${\displaystyle \langle \cdot |\cdot \rangle }$ ye un productu a angular.

Un espaciu de Hilbert ye un espaciu prehilbertiano completu pola norma definida pol productu angular.

Son aplicaciones ente espacios vectoriales que caltienen la estructura de los espacios vectoriales, esto ye, caltienen los dos operaciones y les propiedaes d'estes d'unu a otru de dichos espacios.

Dau dos espacios vectoriales ${\displaystyle Y_{}^{}}$ y ${\displaystyle F_{}^{}}$, sobre un mesmu cuerpu, vamos dicir qu'una aplicación ${\displaystyle f:Y\rightarrow F}$ ye llinial si:

${\displaystyle f(o+_{Y}v)=f(o)+_{F}f(v)_{}^{}}$,

${\displaystyle f(a\cdot _{Y}o)=a\cdot _{F}f(o)}$.

• Combinación llinial
• Sistema xenerador
• Independencia llinial
• Base (álxebra)
• Teorema rango-nulidad
• Base Ortogonal
• Base Ortonormal
• Coordenaes cartesianes
• Productu angular
• Productu vectorial
• Productu mistu
• Productu tensorial

• Wikillibros tien un llibru o manual sobre Espacio vectorial.

• Banach, Stefan (1922). Sur les opérations dans les ensembles abstraits et leur application aux équations intégrales (On operations in abstract sets and their application to integral equations) 3 (en francés). Fundamenta Mathematicae. ISSN 0016-2736.
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• Xuega con vectores
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• A lecture about fundamental concepts related to vector spaces (given at MIT)
• A graphical simulator for the concepts of span, linear dependency, base and dimension