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Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los subespacios de un espacio vectorial es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los subespacios de un espacio vectorial es correcta?
- Los subespacios deben ser de la misma dimensión que el espacio original.
- Un espacio vectorial tiene al menos dos subespacios: el subespacio cero y el espacio original. (correct)
- No se puede tener un subespacio que sea el mismo espacio vectorial.
- Solo existe un subespacio en un espacio vectorial.
Un conjunto de vectores es linealmente independiente si la única solución a la ecuación c₁v₁ + c₂v₂ + ... + cₙvₙ = 0 es c₁ = c₂ = ... = cₙ = 1.
Un conjunto de vectores es linealmente independiente si la única solución a la ecuación c₁v₁ + c₂v₂ + ... + cₙvₙ = 0 es c₁ = c₂ = ... = cₙ = 1.
False (B)
¿Qué define el espacio nulo de una matriz A?
¿Qué define el espacio nulo de una matriz A?
El conjunto de todos los vectores x tales que Ax=0.
Un conjunto de vectores que ________ un espacio vectorial V significa que cada vector en V puede ser escrito como una combinación lineal de esos vectores.
Un conjunto de vectores que ________ un espacio vectorial V significa que cada vector en V puede ser escrito como una combinación lineal de esos vectores.
Relaciona los siguientes conceptos con sus definiciones:
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la adición en un espacio vectorial es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la adición en un espacio vectorial es correcta?
En un espacio vectorial, la existencia de un inverso aditivo para cada vector es un axioma fundamental.
En un espacio vectorial, la existencia de un inverso aditivo para cada vector es un axioma fundamental.
¿Cómo se define un subespacio de un espacio vectorial V?
¿Cómo se define un subespacio de un espacio vectorial V?
En el espacio vectorial R², los vectores son pares ordenados de números reales, como (x, y), donde la ________ y la ________ son coordenadas.
En el espacio vectorial R², los vectores son pares ordenados de números reales, como (x, y), donde la ________ y la ________ son coordenadas.
Relaciona los siguientes espacios vectoriales con sus definiciones:
Relaciona los siguientes espacios vectoriales con sus definiciones:
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la multiplicación escalar en un espacio vectorial?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la multiplicación escalar en un espacio vectorial?
La multiplicación escalar es asociativa en cualquier espacio vectorial.
La multiplicación escalar es asociativa en cualquier espacio vectorial.
Nombra un ejemplo de un espacio vectorial que involucre matrices.
Nombra un ejemplo de un espacio vectorial que involucre matrices.
Flashcards
Combinación lineal
Combinación lineal
Una combinación lineal de vectores v₁, v₂,..., vₙ en un espacio vectorial es un vector de la forma c₁v₁ + c₂v₂ +...+cₙvₙ, donde c₁, c₂,..., cₙ son escalares.
Conjunto generador
Conjunto generador
Un conjunto de vectores {v₁, v₂,..., vₙ} abarca un espacio vectorial V si cada vector en V puede ser escrito como una combinación lineal de los vectores v₁, v₂,..., vₙ.
Independencia lineal
Independencia lineal
Un conjunto de vectores {v₁, v₂,..., vₙ} es linealmente independiente si la única solución a la ecuación c₁v₁ + c₂v₂ +...+ cₙvₙ = 0 es c₁ = c₂ =...= cₙ = 0.
Base
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Dimensión
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Espacio vectorial
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Cierre bajo la suma
Cierre bajo la suma
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Conmutatividad de la suma
Conmutatividad de la suma
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Asociatividad de la suma
Asociatividad de la suma
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Vector cero
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Inverso aditivo
Inverso aditivo
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Cierre bajo la multiplicación escalar
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Subespacio
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Study Notes
Introduction to Vector Spaces
- A vector space (or linear space) is a set of objects, called vectors, on which two operations are defined: addition and scalar multiplication.
- These operations must satisfy specific axioms for all vectors and scalars in the space.
Vector Space Axioms
- Closure under addition: If u and v are vectors in the space, then u + v is also a vector in the space.
- Commutativity of addition: For any vectors u and v, u + v = v + u.
- Associativity of addition: For any vectors u, v, and w, (u + v) + w = u + (v + w).
- Existence of a zero vector: There exists a zero vector 0 such that for any vector u, u + 0 = u.
- Existence of additive inverses: For every vector u, there exists a vector -u such that u + (-u) = 0.
- Closure under scalar multiplication: If u is a vector in the space and c is a scalar, then cu is also a vector in the space.
- Associativity of scalar multiplication: For any vectors u, and scalars c and d, (cd)u = c(du).
- Distributivity of scalar multiplication over vector addition: For any vector u and v and scalar c, c(u + v) = cu + cv.
- Distributivity of scalar multiplication over scalar addition: For any vector u and scalars c and d, (c + d)u = cu + du.
- Scalar multiplication identity: For any vector u, 1u = u.
Examples of Vector Spaces
- R² (2-dimensional Euclidean space): Vectors are ordered pairs of real numbers (x, y), with addition and scalar multiplication defined component-wise.
- R³ (3-dimensional Euclidean space): Vectors are ordered triples of real numbers (x, y, z), with addition and scalar multiplication defined component-wise.
- The set of all polynomials with real coefficients: Addition and scalar multiplication are defined in the usual way for polynomial functions.
- The set of all continuous functions on an interval [a, b]: Addition and scalar multiplication are point-wise.
- The set of all matrices of a given size: Addition and scalar multiplication are defined in the usual way for matrices.
Subspaces
- A subspace of a vector space V is a subset W of V that is itself a vector space under the same operations of addition and scalar multiplication defined on V.
- Every vector space has at least two subspaces: the zero vector subspace {0}, and the original space V itself.
Linear Combinations, Spanning Sets, and Linear Independence
- A linear combination of vectors v₁, v₂, ..., vₙ in a vector space is a vector of the form c₁v₁ + c₂v₂ + ...+cₙvₙ, where c₁, c₂, ..., cₙ are scalars.
- A set of vectors {v₁, v₂, ..., vₙ} spans a vector space V if every vector in V can be written as a linear combination of the vectors v₁, v₂, ..., vₙ.
- A set of vectors {v₁, v₂, ..., vₙ} is linearly independent if the only solution to the equation c₁v₁ + c₂v₂ + ... + cₙvₙ = 0 is c₁ = c₂ = ... = cₙ = 0.
Basis and Dimension
- A basis for a vector space is a linearly independent set of vectors that spans the entire space.
- Different bases can exist for the same vector space.
- The dimension of a vector space is the number of vectors in any basis.
Null Space and Column Space
- The null space of a matrix A is the set of all vectors x such that Ax=0.
- The column space of a matrix A is the set of all linear combinations of the columns of A.
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