Álgebra linear/Produto interno: mudanças entre as edições
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Em [[Álgebra Linear]], chamamos de '''produto interno''' uma função de dois | Em [[Álgebra Linear]], chamamos de '''produto interno''' uma função de dois vetores que satisfaz determinados axiomas. O [[produto escalar]], comumente usado na [[geometria euclidiana]], é um caso especial de produto interno. | ||
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Diz-se que dois vetores <math>u, v \in V</math> são '''ortogonais''' se <math>\langle u, v\rangle = 0</math>. | Diz-se que dois vetores <math>u, v \in V</math> são '''ortogonais''' se <math>\langle u, v\rangle = 0</math>. | ||
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==Norma== | ==Norma== | ||
Seja ''V'' um espaço | Seja ''V'' um espaço vetorial sobre o corpo ''K'', com produto interno. | ||
Define-se a '''norma''' ou '''comprimento''' de um vetor <math>v \in V</math> como sendo o número <math>\sqrt{\langle v, v \rangle}</math>, que indicamos por <math>|v|</math>. | Define-se a '''norma''' ou '''comprimento''' de um vetor <math>v \in V</math> como sendo o número <math>\sqrt{\langle v, v \rangle}</math>, que indicamos por <math>|v|</math>. | ||
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==Projeção ortogonal== | ==Projeção ortogonal== | ||
===Projeção de um vetor v na direção de um vetor u, | ===Projeção de um vetor v na direção de um vetor u, em que u ≠ 0=== | ||
Define-se essa projeção como sendo o vetor | Define-se essa projeção como sendo o vetor | ||
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==Base ortogonal e ortonormal== | ==Base ortogonal e ortonormal== | ||
Uma base <math> \{ v_1, v_2, \ldots, v_n \} </math> de V é dita ortonormal se <math> \langle v_i, v_j \rangle = \delta ij</math>, | Uma base <math> \{ v_1, v_2, \ldots, v_n \} </math> de V é dita ortonormal se <math> \langle v_i, v_j \rangle = \delta ij</math>, em que | ||
:<math>\delta ij = 1</math>, se i = j | :<math>\delta ij = 1</math>, se i = j | ||
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A base é ortogonal se os vetores são ortogonais dois a dois. | A base é ortogonal se os vetores são ortogonais dois a dois. | ||
Propriedade: ''n'' | Propriedade: ''n'' vetores não-nulos e ortogonais dois a dois, em um espaço de dimensão ''n'', são linearmente independentes. | ||
==Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt== | ==Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt== | ||
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<math> u_i = v_i - \sum_{k=1}^{i-1} \frac{ \langle v_i, u_k \rangle }{ \langle u_k, u_k \rangle } u_k </math> | <math> u_i = v_i - \sum_{k=1}^{i-1} \frac{ \langle v_i, u_k \rangle }{ \langle u_k, u_k \rangle } u_k </math> | ||
==Distância entre dois | ==Distância entre dois vetores== | ||
Define-se a distância entre dois vetores quaisquer, ''u'' e ''v'', como sendo | Define-se a distância entre dois vetores quaisquer, ''u'' e ''v'', como sendo |
Edição das 15h12min de 9 de outubro de 2005
Em Álgebra Linear, chamamos de produto interno uma função de dois vetores que satisfaz determinados axiomas. O produto escalar, comumente usado na geometria euclidiana, é um caso especial de produto interno.
Definição
Seja V um espaço vetorial sobre um corpo K. Em V, pode-se definir a função binária (denominada produto interno), que satisfaz os seguintes axiomas:
- Se , então >
em que u, v e w são vetores de V, e λ é um elemento de K.
A partir desses axiomas, é possível provar as seguintes conseqüências:
- Se , então
- Se , então
Exemplos
O produto escalar sobre o espaço vetorial satisfaz os axiomas do produto interno e é definido por:
Se f e g são duas funções, é possível definir o produto interno:
Vetores ortogonais
Diz-se que dois vetores são ortogonais se .
Conseqüências (prove!):
- Se , então
- Se , então
Complemento ortogonal
Seja
Define-se o complemento ortogonal de v, , como:
Conseqüências (prove!):
- é um subespaço vetorial de V
- Seja um subespaço vetorial de V, e uma base de .
- , W é subespaço de V.
Norma
Seja V um espaço vetorial sobre o corpo K, com produto interno. Define-se a norma ou comprimento de um vetor como sendo o número , que indicamos por .
Conseqüências (prove!):
- Se , então
- Se , então (Teorema de Pitágoras)
Projeção ortogonal
Projeção de um vetor v na direção de um vetor u, em que u ≠ 0
Define-se essa projeção como sendo o vetor
Projeção de um vetor v sobre um subespaço vetorial W de V
Seja , em que é uma base ortogonal de W.
Desigualdade de Cauchy-Schwarz
Dados , então
Desigualdade triangular
Base ortogonal e ortonormal
Uma base de V é dita ortonormal se , em que
- , se i = j
- , se i ≠ j
A base é ortogonal se os vetores são ortogonais dois a dois.
Propriedade: n vetores não-nulos e ortogonais dois a dois, em um espaço de dimensão n, são linearmente independentes.
Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt
Dada uma base de V, podemos encontrar, a partir desta base, uma base ortogonal de V.
Distância entre dois vetores
Define-se a distância entre dois vetores quaisquer, u e v, como sendo
Uma função distância tem as seguintes propriedades:
Tais propriedades podem ser facilmente verificadas pela definição de norma.
Melhor aproximação de um vetor v de V por um vetor de W, subespaço vetorial de V
Se , então u é o vetor de W que dá a aproximação mais adequada de v por um vetor de W.
Demonstra-se que
en:Inner product space de:Innenproduktraum fr:Espace préhilbertien he:מרחב מכפלה פנימית nl:Inwendig product ja:計量ベクトル空間 pl:Iloczyn skalarny zh:内积空间