espacios vectoriales
 Lección 3. 
   Subespacios.

Dado un espacio vectorial $V$ sobre un cuerpo $K$ y un subconjunto no vacío $S$ de $V$, resulta interesante preguntarse si $S$ bajo la misma adición de vectores y la misma acción de escalares sobre vectores, conforma un espacio vectorial sobre $K$. En caso afirmativo, se dice que $S$ es un subespacio del espacio $V$. Esta relación se denota por $S\leq V$. Según esta definición, si se desea establecer que $S\leq V$ se debería verificar el cumplimiento de los cuatro axiomas para la adición de vectores y los cuatro axiomas para la acción de escalares sobre vectores. Sin embargo, sólo es necesario verificar el cumplimiento de dos condiciones, como lo muestra la siguiente proposición.

Proposición 2. Sea $V$ un espacio vectorial sobre el cuerpo $K$ y sea $S$ un subconjunto no $\text{vac\U{ed}o}$ de $V$. Entones, $S\leq V$ si y sólo si se cumplen las siguientes condiciones:

(1) Si $u,v\in S$, entonces $u+v\in S.$

(2) Si $v\in S$ y $a\in K$, entones $a.v\in S$.

Ejemplo 14. En el plano cartesiano $R^{2}$ el subconjunto MATH, donde $m\in \QTR{bf}{R}$ es una constante, representa una recta que pasa por el origen y conforma un subespacio de $\QTR{bf}{R}^{2}$.

Un estudio geométrico de rectas y planos en el espacio $\QTR{bf}{R}^{n}$ puede consultarse en un curso de Cálculo en Varias Variables.

Ejemplo 15. En el espacio $\QTR{bf}{R[x]}$ de polinomios reales, el subconjunto MATH de polinomios de grado $\leq n$ conforma un subespacio.

Ejemplo 16. En el espacio $R^{R}$ de funciones de $\QTR{bf}{R}$ en $\QTR{bf}{R}$, la colección $C(R)$ de funciones continuas de $\QTR{bf}{R}$ en $\QTR{bf}{R}$ conforma un subespacio. En $C(a,b)$ se tienen dos subespacios notables: $C^{n}(a,b)$ conformado por todas las funciones de $(a,b)$ en $\QTR{bf}{R}$ cuyas primeras $n$ derivadas son continuas, y $C^{\infty }(a,b)$ constituido por las funciones de $(a,b)$ en $\QTR{bf}{R}$ para las cuales las derivadas de cualquier orden son continuas. Similarmente, se tienen los subespacios $C^{n}(\QTR{bf}{R})$ y MATH de $C(\QTR{bf}{R})$. También, en el espacio $R^{N}$ de sucesiones reales la colección de sucesiones convergentes es un subespacio. Una sucesión $\{a_{n}\}$ se dice que es polinómica si existe un entero positivo $m$ tal que $a_{n}=0$ para cada $n\geq m$. Es claro que el conjunto de sucesiones polinómicas es un subespacio del espacio de sucesiones convergentes.

Ejemplo 17. En cada espacio $V$ se tienen dos subespacios triviales : $0=\{0\}$ y $V$.

Ejemplo 18. La intersección de dos subespacios es un subespacio. En realidad, la intersección de cualquier familia no vacía de subespacios de un espacio vectorial es un subespacio.

Sea $V$ un espacio vectorial y $S$ un subconjunto no vacío de $V\,$; nótese que el subespacio más MATH de $V$ que contiene a $S$ es la intersección de todos los subespacios de $V$ que contienen a $S$. Este subespacio se denota por $<S>$ y se conoce como el subespacio generado por $S$.

A continuación se verá que $<S>$ puede describirse en términos de combinaciones lineales de elementos de $S$. Sean MATH elementos del espacio $V$, una combinación lineal de estos elementos es un vector $v\in V$ de la forma MATH, donde MATH son escalares del cuerpo $K$. Se puede entonces afirmar lo siguiente.

Proposición 3. Sea $V$ un espacio vectorial sobre el cuerpo $K$ y sea $S$ un subconjunto no $\text{vac\U{ed}o}$ de $V$. Entonces, $<S>$ coincide con el conjunto de todas las posibles combinaciones lineales realizadas con elementos de $S$.
Más exactamente,

MATH.

Esta presentación permite identificar a $<S>$ como la envolvente lineal de $S$. Si MATH es finito, entonces

MATH


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