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Definição: Seja V um conjunto não
vazio no qual estão definidas as
operações de soma
e multiplicação por escalar
O conjunto V com essas duas
operações é chamado espaço
vetorial real (ou espaço vetorial
sobre R) se, para quaisquer u, v, w E
V e α, β E R, as seguintes afirmações
são verdadeiras:
→ usaremos a palavra vetor para
designar um elemento de um espaço
vetorial
→ se na definição anterior
tivéssemos tomado os escalares no
conjunto C dos números complexos,
V seria um espaço vetorial
complexo. Neste curso,
trabalharemos apenas com espaços
vetoriais reais
Propriedades:
1 – Existe um único vetor nulo
2 – Cada vetor u E R admite um
único simétrico (-u) E V
3 – Se u + w = v +w, então u = v
4 – Para todo v E V, tem-se –(-v) = v
5 – Dados u, v E V, existe um único x
E V tal que u + x = v. Nesse caso,
escrevemos x = v – u
6 – Para todo v E V, tem-se 0 . v = 0⃗
7 – Para todo α E R, temos α . 0⃗ = 0⃗
8 – Se αv = 0⃗ , então α = 0 ou v = 0⃗
9 – Para todo v E V, tem (-1).v = -v
DEFINIÇÃO
Um subconjunto W de um espaço
vetorial V é dito subespaço vetorial
de V se W é um espaço vetorial em
relação às operações de soma e
multiplicação por escalar definidas
em V.
TEOREMA
Seja W um subconjunto não vazio
de um espaço vetorial V. Então W é
um subespaço vetorial de V se, e
somente se, valem as condições:
1 Se u e v pertencem a W, então
u + v pertence a W
2 Se α E R e u E W, então αu E W
OBSERVAÇÃO
• qualquer subespaço W de V
contém o vetor nulo, por conta da
condição 2 do teorema anterior
com α = 0
• todo espaço vetorial admite pelo
menos dois subespaços (chamados
triviais), o conjunto formado somente
pelo vetor nulo e o próprio espaço
vetorial
TEOREMA
Dados W1 e W2 subespaços de um
espaço vetorial V, a interseção
W1 ∩ W2 ainda é um subespaço de
V
OBSERVAÇÃO
A união de subespaços de V não é
um subespaço de V em geral
TEOREMA
Sejam W1 e W2 subespaços de um
espaço vetorial V. Então
W1 + W2 = { v = w1 = w2 : w1 E W1 e
w2 ∈ W2 }
É um subespaço de V
DEFINIÇÃO
Sejam V um espaço vetorial,
v1 , ..., vn ∈ V e αn E R. Então o vetor
V = α1v1 + ... + αnvn
É um elemento de V chamado
combinação linear de v1, ..., vn
• fixados v1, ..., vn E V, o conjunto W
de todos os vetores de V que são
combinação linear de v1, ..., vn é um
subespaço de V. W é chamado
subespaço gerado por v1, ..., vn e
escrevemos
DEFINIÇÃO
Sejam V um subespaço vetorial e
v1, ..., vn E V. Dizemos que o conjunto
{v1, ..., vn} é linearmente
independente (LI) ou que os vetores
v1, ..., vn são LI se
Implica que α1 = ... = an = 0
No caso em que exista algum αi ≠ 0
dizemos que {v1, ..., vn} é
linearmente dependente (LD) ou que
os vetores v1, ..., vn são LD. Nesse
caso, temos
Ou seja, vi se escreve como
combinação linear dos outros
vetores
DEFINIÇÃO
Um conjunto {v1, ..., vn} de vetores
de um espaço vetorial V é chamado
base de V se:
1 {v1, ..., vn} é LI
2 [v1, ..., vn] = V
• existem espaços que não tem base
infinita
TEOREMA
Sejam v1, ..., vn vetores não nulos
que geram um espaço vetorial V.
então dentre esses vetores
podemos extrair uma base de V
TEOREMA
Seja V um espaço vetorial gerado
por um conjunto finito de vetores
v1, ..., vn. Então qualquer conjunto
com mais de n vetores é LD
COROLÁRIO
Qualquer base de um espaço
vetorial tem sempre o mesmo número
de elementos. Esse número é
chamado dimensão de V e
denotado por dim V
• quando um espaço vetorial V
possui uma base finita, dizemos que
V é um espaço vetorial de dimensão
finita
TEOREMA
Qualquer conjunto de vetores LI de
um espaço vetorial V de dimensão
finita pode ser completado de
modo a formar uma base de V
COROLÁRIO
Se dim V = n, qualquer conjunto de
n vetores LI forma uma base V
TEOREMA
Se U e W são subespaços de um
espaço vetorial V de dimensão
finita, então
Além disso,
TEOREMA
Dada uma base B = {v1, ..., vn} de
um espaço vetorial V, cada vetor
de V pode ser escrito de maneira
única como combinação linear de
v1, ..., vn.
DEFINIÇÃO
Sejam B = {v1, ..., vn} base de V e v
E V, onde v = α1v1 + .. + αnvn.
Chamamos os números α1, ..., αn de
coordenadas de v em relação à
base B e denotamos