1. ESPACIOS VECTORIALES

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REALIZACION DE TRABAJO DE ALGEBRA LINEAL
JAIR  SANCHEZ
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JAIR  SANCHEZ
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1. ESPACIOS VECTORIALES
  1. OPERACIONES
    1. ADICION
      1. MULTIPLICACION POR UN ESCALAR
      2. ES UNA ESTRUCTURA ALGEBRAICA CREADA A PARTIR DE UN CONJUNTO NO VACIO
        1. se dice que un conjunto V tiene estructura de espacio vectorial sobre un cuerpo K si:
          1. OPERACION INTERNA
            1. LLAMADA PRODUCTO POR UN ESCALAR, DEFINIDA ENTRE DICHO CONJUNTO Y OTRO CONJUNTO, CON ESTRUCTURA DE CUERPO
            2. OPERACION EXTERNA
              1. LLAMADA SUMA DEFINIDA PARA LOS ELEMENTOS DEL CONJUNTO
          2. Sea V un espacio vectorial sobre K y sea U C V. si U cumple los axiomas de espacio vectorial se dira que es un
            1. SUB-ESPACIOS VECTORIALES
              1. CONCEPTO
                1. TODOS LOS ESPACIOS VECTORIALES TIENEN SUCONJUNTOS QUE TAMBIEN SON ESPACIOS VECTORIALES EN SI, HACIENDO UNA ANALOGIA LOS SUBESPACIOS SON ESPACIOS VECTORIALES HIJOS Y EL ESPACIO VECTORIAL DE DONDE SE OBTUVIERON SON EL ESPACIO VECTORIAL PADRE.
                2. TEOREMA
                  1. PRUEBA DE SUBESPACIO
                    1. Sea U un subconjunto no vacío de un espacio vectorial V, entonces U se considera un subespacio de V si, y solo si, se cumplen las siguientes propiedades de cerradura. 1. Si u y v son vectores que están en U, entonces u + v estará en V. 2. Si u es vector en U y k un escalar, entonces ku estará en U.
                    2. INTERSECCION ENTRE SUBESPACIOS
                      1. En un espacio vectorial puede haber gran cantidad de subespacios propios. La situación es determinar que sucede cuando dos o más subespacios se interceptan en dicho espacio.
                        1. Sean V1 y V2 dos subespacios del espacio vectorial V, entonces la intersección V1 ∩ V2 pertenecen también a V.
                  2. DEPENDENCIA E INDEPENDENCIA LINEAL
                    1. TEOREMA
                      1. Dos vectores en un espacio vectorial V son linealmente dependientes, si y solo si, uno es múltiplo escalar del otro.
                      2. CONCEPTO
                        1. INDEPENDENCIA LINEAL
                          1. El concepto de independencia lineal se puede ver con el siguiente caso: Sea el vector v1 = (2, 3) y el vector v2 = (6, 9). Se observa que v2 = 3v1 esto es igual a: 3v1 - v2 = 0. Lo anterior nos indica que el vector cero se puede escribir como una combinación lineal no trivial de dos vectores v1 y v2. No trivial hace referencia a que los coeficientes de cada vector no son todos cero.
                          2. DEPENDENCIA LINEAL
                            1. Dado un conjunto de vectores S = {v1, v2,…, vk} en un espacio vectorial V, se dice que S es linealmente dependiente, si la ecuación: c1v1 + c2v2 +… + ckvk = 0 Tiene solución No trivial. Entonces: c1, c2, c3,…, ck no todos son cero.
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