Autor: Fernando Tenesaca

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Definición. Sean v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}},v_{\mathrm{3}},...,v_{\mathrm{n}} vectores en un espacio vectorial V, entonces cualquier vector de la forma:\alpha_1 v_1+\alpha_2 v_2+\alpha_3 v_3+...+\alpha_n v_ndonde \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3,...,\alpha_n son escalares, se denomina una Combinación Lineal de v_1,v_2,v_3,...,v_n.

Esto es, un vector v se puede escribir como combinación lineal de v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}},v_{\mathrm{3}},...,v_{\mathrm{n}} si existen escalares \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3,...,\alpha_n tales quev=\alpha_1 v_1+\alpha_2 v_2+\alpha_3 v_3+...+\alpha_n v_n

Ejemplo. En \mathbb{R^3} sean:v=\left(\begin{array}{r} 2 \\ 2\\ 3 \end{array}\right)\ v_1=\left(\begin{array}{r} 1 \\ 2 \\ 1 \end{array}\right)\ v_2=\left(\begin{array}{r} 1 \\ 0\\ 2 \end{array}\right)Determine si v es una combinación lineal de los vectores v_1 y v_2.

Solución. Para determinar si el vector v es una combinación lineal de los vectores v_1 y v_2 se debe determinar la existencia de valores para \alpha_1 y \alpha_2 tales que:\alpha_1\left(\begin{array}{r} 1 \\ 2 \\ 1\end{array}\right)\oplus\alpha_2\left(\begin{array}{r} 1 \\ 0 \\ 2 \end{array}\right)=\left(\begin{array}{r} 2 \\ 2 \\ 3 \end{array}\right) A continuación, se plante el sistema de ecuaciones lineales correspondiente y se procede a resolver.\left\{ \begin{array}{rcl}2\alpha_1-3\alpha_2&=&2 \\ 2\alpha_1&=&2 \\ \alpha_1+2\alpha_2&=&3 \end{array}\right.Al resolver el sistema de ecuaciones lineales se obtiene como resultado que \alpha_1=1 y \alpha_2=1.

Por consiguiente, el vector v es una combinación lineal de los vectores v_1 y v_2; es decir, v=v_1\oplus v_2.

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Definición. Un espacio vectorial V, sobre un campo \mathbb{K} cuyos elementos se denominan escalares, es un conjunto no vacío de objetos llamados vectores en el cual se definen dos operaciones binarias llamadas suma de vectores y multiplicación por escalar, las cuales satisfacen los siguientes axiomas:

1.	\forall\ v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}}\ \mathrm{\in}\ V:v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{2}}\ \mathrm{\in}\ V (Cerradura bajo la suma).
2.	\forall\ v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}}\ \mathrm{\in}\ V:v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{2}}=v_{\mathrm{2}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{1}} (Ley conmutativa de la suma de vectores).
3.	\forall\ v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}},v_{\mathrm{3}}\ \mathrm{\in}\ V: v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}\left(v_{\mathrm{2}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{3}}\right)\mathrm{=(}v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{2}}\mathrm{)}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{3}} (Ley asociativa de suma de vectores).
4.	\exists\ n\ \mathrm{\in}\ V\,\ \forall\ v\ \mathrm{\in}\ V:v\mathrm{\oplus}n=v (El vector n se llama neutro aditivo, vector cero o cero vector).
5.	\forall\ v\ \mathrm{\in}V\,\ \exists\ v{'}\ \mathrm{\in}\ V:v\mathrm{\oplus}v{'}=n (El vector v' se llama inverso aditivo de v).
6.	\forall\ v\ \mathrm{\in}\ V\,\ \forall\ \alpha\ \mathrm{\in}\ \mathbb{K}:\alpha\odot v\ \mathrm{\in}\ V (Cerradura bajo la multiplicación por un escalar).
7.	\forall\ v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}}\ \mathrm{\in}\ V\,\ \forall\ \alpha\ \mathrm{\in}\ \mathbb{K}: \alpha\odot\left(v_{\mathrm{1}}\oplus v_{\mathrm{2}}\right)=\left(\alpha\odot v_{\mathrm{1}}\right)\mathrm{\oplus}\left(\alpha\odot v_{2}\right) (Primera ley distributiva).
8.	\forall\ v\in V\,\ \forall\ \alpha,\beta\ \mathrm{\in}\ \mathbb{K}: \left(\alpha+\beta\right)\odot v= \left(\alpha\odot v\right)\oplus\left(\beta\odot v\right) (Segunda ley distributiva).
9.	\forall\ v\in V\,\ \forall\ \alpha,\beta\ \mathrm{\in}\ \mathbb{K}: \left(\alpha\beta\right)\odot v=\alpha\odot\left(\beta\odot v\right) (Ley asociativa de la multiplicación por escalares).
10.	\forall\ v\in V\,\ 1\in\mathbb{K}: 1\odot v=v (1 es el idéntico multiplicativo)

La nomenclatura que se generalmente se sigue es:

\oplus Cuando se trata de suma de vectores. + Cuando se trata de suma de escalares. \odot Cuando se trata del producto de un vector por un escalar. \ \cdot  Cuando se trata del producto de escalares.

Para probar si un conjunto de vectores conforma o no un espacio vectorial, se debe verificar que satisfaga los 10 axiomas dados, en caso de que por lo menos uno de ellos no se cumpla, entonces ese conjunto de vectores no conforma un espacio vectorial.

La manera de cómo efectuar la suma de vectores y el producto de un vector por un escalar no necesariamente es la suma de vectores y el producto de un vector por un escalar convencionales, sino que queda definida por el planteamiento del problema.

Ejemplo. Determine si el conjunto V=\left\{v/v>0,\ v\in\mathbb{R}\right\} constituye un espacio vectorial, con las siguientes operaciones:
\begin{array}{rcll}v_{1}\oplus v_{2} & = & v_{1}v_{2}, & v_{1},v_{2}\in V \\ \alpha\odot v & = & v^{\alpha}, & v\in V\ \land\ \alpha\in\mathbb{R}\end{array}

Solución. A continuación se verifica el cumplimiento de los 10 axiomas:

\mathbf{1.\quad \forall v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}}\mathrm{\in}V:v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{2}}\mathrm{\in}V}

Sea v_{3}=v_{1}\oplus v_{2}, por definición v_{1}\oplus v_{2}=v_{1}v_{2}; para que este axioma se cumpla v_{3} debe pertenecer a V, es decir, v_{3} debe ser un número mayor que 0. Considerando que v_{1}>0 y v_{2}>0 debido a que v_{1} y v_{2} pertenecen a V se tiene que v_{3}=v_{1}\oplus v_{2}=v_{1}v_{2} entonces v_{3}=v_{1}v_{2}\ \wedge\ v_{1}v_{2}>0\Rightarrow v_{3}>0\Rightarrow v_{3}\in V. Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{2.\quad \forall v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}}\mathrm{\in}V:v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{2}}\mathrm{=}v_{\mathrm{2}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{1}}}

Sean v_{3}=v_{1}\oplus v_{2} y v_{4}=v_{2}\oplus v_{1}. Se debe verificar que v_{3}=v_{4}.\begin{aligned}v_{3}=v_{1}\oplus v_{2}=v_{1}v_{2} \\ v_{4}=v_{2}\oplus v_{1}=v_{2}v_{1}\end{aligned} Como v_{1} y v_{2} son números reales entonces v_{1}v_{2}=v_{2}v_{1} por tanto v_{3}=v_{4}. Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{3.\quad \forall v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}},v_{\mathrm{3}}\mathrm{\in}V:v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}\left(v_{\mathrm{2}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{3}}\right)\mathrm{=(}v_{\mathrm{1}}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{2}}\mathrm{)}\mathrm{\oplus}v_{\mathrm{3}}}

\begin{aligned}v_{1}\oplus\left(v_{2}\oplus v_{3}\right)=v_{1}\oplus\left(v_{2}v_{3}\right)=v_{1}v_{2}v_{3} \\ \left(v_{1}\oplus v_{2}\right)\oplus v_{3}=\left(v_{1}v_{2}\right)\oplus v_{3}=v_{1}v_{2}v_{3}\end{aligned}Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{4.\quad \exists\ n \mathrm{\in}V\,\ \forall\ v\mathrm{\in}V:v\mathrm{\oplus}n=v}

Este axioma describe que existe un vector n (neutro aditivo) que pertenece a V, tal que v\oplus n=v. El vector n es único en un espacio vectorial; en caso de que existan 2 o más vectores neutros, el conjunto no es un espacio vectorial.
\begin{array}{rcl} n\oplus v&=&v \\ nv&=&v \\ n&=&\tfrac{v}{v} \\ n&=&1 \end{array} El vector neutro n es único y para el ejemplo, el neutro es el número 1; es importante señalar que el neutro aditivo no implica que el vector n se relacione únicamente con el número cero (0). Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{5.\quad \forall\ v\ \mathrm{\in}V\,\ \exists\ v{'}\ \mathrm{\in}\ V:v\mathrm{\oplus}v{'}=n}

\begin{array}{rcl} v\oplus v{'}&=&n \\ vv{'}&=&n \\ v{'}&=&\tfrac{n}{v} \\ v{'}&=&\tfrac{1}{v} \end{array} Siendo v>0\Rightarrow v{'}=\tfrac{1}{v} siempre será mayor que cero. Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{6.\quad \forall\ v\ \mathrm{\in}\ V\,\ \forall\ \alpha\ \mathrm{\in}\ \mathbb{R}:\alpha \odot v\ \mathrm{\in}\ V}

Por definición \alpha\odot v=v^{\alpha}; como v>0, entonces v^{\alpha}>0. Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{7.\quad \forall\ v_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{2}}\ \mathrm{\in}\ V\,\ \forall\ \alpha\ \mathrm{\in}\ \mathbb{R}:\alpha\odot\left(v_{\mathrm{1}}\oplus v_{\mathrm{2}}\right)=\left(\alpha\odot v_{\mathrm{1}}\right)\mathrm{\oplus}\left(\alpha\odot v_{2}\right)}

\begin{array}{rcl}\alpha\odot\left(v_{1}\oplus v_{2}\right)&=&\left(\alpha\odot v_{1}\right)\oplus\left(\alpha\odot v_{2}\right) \\ \alpha\odot\left(v_{1}v_{2}\right)&=&v_{1}^{\alpha}\oplus v_{2}^{\alpha} \\ \left(v_{1}v_{2}\right)^{\alpha}&=&v_{1}^{\alpha}v_{2}^{\alpha} \\ v_{1}^{\alpha}v_{2}^{\alpha} &=& v_{1}^{\alpha}v_{2}^{\alpha}\end{array} Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{8.\quad \forall\ v\in V\,\ \forall\ \alpha,\beta \mathrm{\in}\mathbb{R}:\left(\alpha+\beta\right)\odot v=\left(\alpha\odot v\right)\oplus\left(\beta\odot v\right)}

\begin{array}{rcl}\left(\alpha+\beta\right)\odot v&=&\left(\alpha\odot v\right)\oplus\left(\beta\odot v\right) \\ v^{\left(\alpha+\beta\right)}&=&v^{\alpha}\oplus v^{\beta} \\ v^{\left(\alpha+\beta\right)}&=&v^{\alpha}v^{\beta}\\v^{\left(\alpha+\beta\right)}&=&v^{\left(\alpha+\beta\right)}\end{array} Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{9.\quad \forall\ v\in V\,\ \forall\ \alpha,\beta \mathrm{\in}\mathbb{R}:\left(\alpha\beta\right)\odot v=\alpha\odot\left(\beta\odot v\right)}

\begin{array}{rcl}\left(\alpha\beta\right)\odot v&=&\alpha\odot\left(\beta\odot v\right) \\ v^{\alpha\beta}&=&\alpha\odot\left(v^{\beta}\right) \\ v^{\alpha\beta}&=&\left(v^{\beta}\right)^{\alpha} \\ v^{\alpha\beta}&=&v^{\alpha\beta}\end{array} Por consiguiente el axioma si se cumple.

\mathbf{10.\quad \forall\ v\in V\,\ 1\in\mathbb{R}: 1\odot v=v}

\begin{array}{rcl}1 \odot v&=&v \\ v&=&v \end{array} Por consiguiente el axioma si se cumple.

En conclusión, al cumplir con los 10 axiomas entonces el conjunto V, con las operaciones definidas de suma entre vectores (\oplus) y multiplicación por escalar (\odot\alpha), representa un espacio vectorial.

Es posible que el mismo conjunto V, con otras definiciones para \oplus y \odot\alpha no constituya un espacio vectorial; así como, es posible que las mismas definiciones de \oplus y \odot\alpha pero con un conjunto diferente tampoco constituya un espacio vectorial.

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