6 Subespacios vectoriales

Definition 6.1 (Subespacio vectorial).

Sea VV un espacio vectorial sobre un cuerpo 𝕂\mathbb{K}. Decimos que un subconjunto no vacío SS de VV es un subespacio vectorial de VV si SS con la suma y el producto de VV tiene de nuevo estructura de espacio vectorial.

Notacion: SVS\leq V.

En particular, la suma de vectores de SS da vectores de SS y el producto por escalares de vectores de SS da vectores de SS:

  • v,wSv+wSv,w\in S\Rightarrow v+w\in S,

  • vS,α𝕂αvSv\in S,\alpha\in\mathbb{K}\Rightarrow\alpha v\in S.

Proposition 6.2.

Sea VV un espacio vectorial sobre un cuerpo 𝕂\mathbb{K}. Las siguientes condiciones son equivalentes:

  1. 1.

    SV\varnothing\neq S\subset V es un subespacio vectorial de VV.

  2. 2.

    SS\neq\varnothing y αv+βwS\alpha v+\beta w\in S para todo α,β𝕂,v,wS\alpha,\beta\in\mathbb{K},v,w\in S

  3. 3.

    Se cumplen las tres condiciones:

    1. (a)

      0VS0_{V}\in S

    2. (b)

      v,wSv+wSv,w\in S\Rightarrow v+w\in S

    3. (c)

      vS,αSαvSv\in S,\alpha\in S\Rightarrow\alpha v\in S

Proof 6.3.
1)2)1)\Rightarrow 2)

Directo por la definicion.

2)3)2)\Rightarrow 3)

Como SS\neq\varnothing existe al menos un vector vSv\in S. Tomando α=1,β=1𝕂\alpha=1,\beta=-1\in\mathbb{K} tenemos que

0V=1v+(1)vS0_{V}=1v+(-1)v\in S

Ademas, para todo v,wSv,w\in S, tomando α=β=1𝕂\alpha=\beta=1\in\mathbb{K}, tenemos v+wSv+w\in S, y tomando α𝕂\alpha\in\mathbb{K} y β=0\beta=0 tenemos αvS\alpha v\in S.

3)1)3)\Rightarrow 1)

La condicion 1 asegura que SS\neq\varnothing. Ademas, las condiciones 2 y 3 aseguran que se pueden definir la suma de vectores y el producto por escalares en SS:

+:S×SS(v,w)v+wK:K×SS(α,v)αv\begin{aligned} +\colon S\times S&{}\longrightarrow S\\ (v,w)&{}\longmapsto v+w\end{aligned}\qquad\begin{aligned} \cdot_{K}\colon K% \times S&{}\longrightarrow S\\ (\alpha,v)&{}\longmapsto\alpha v\end{aligned}

Ademas los axiomas 1-5 se cumplen para vectores de SS porque se cumplen para vectores de VV y SVS\subset V.

Cuando queramos comprobar si un subconjunto es o no subespacio vectorial de VV, usaremos normalmente la caracterizacion 3) de la proposicion anterior.

Example 6.4.

Veamos varios ejemplos de subconjuntos que son o no subespacios de los espacios vectoriales dados:

  1. 1.

    W=W=\mathbb{C} e.v. sobre \mathbb{R}.

    S=WS=\mathbb{R}\leq W ya que 00\in\mathbb{R}, v+wv,wv+w\in\mathbb{R}\;\forall v,w\in\mathbb{R} y αvv,a\alpha\cdot v\in\mathbb{R}\;\forall v\in\mathbb{R},\forall a\in\mathbb{R}.

    V=V=\mathbb{C} e.v. sobre \mathbb{C}.

    S=S=\mathbb{R} no es un subespacio vectorial de V. Contraejemplo:

    v=1S,α=iαv=iSv=1\in S,\alpha=i\in\mathbb{C}\Rightarrow\alpha\cdot v=i\notin S
  2. 2.

    V=K3V=K^{3} e.v. sobre 𝕂\mathbb{K}.

    • S1={(x,x,x)x𝕂}S_{1}=\left\{(x,x,x)\mid x\in\mathbb{K}\right\} es un subespacio de V, demostrandolo con el mismo procedimiento.

    • S2={(x,0,0)x𝕂}S_{2}=\left\{(x,0,0)\mid x\in\mathbb{K}\right\} es un subespacio vectorial de VV.

    • S3={(x,y,z)𝕂3x+3y2z=0}S_{3}=\left\{(x,y,z)\in\mathbb{K}^{3}\mid x+3y-2z=0\right\} es subespacio vectorial de VV.

      • (0,0,0)S3(0,0,0)\in S^{3} porque 0+3020=00+3\cdot 0-2\cdot 0=0.

      • Sean (x1,y1,z1)S3(x_{1},y_{1},z_{1})\in S_{3} y (x2,y2,z2)S3(x_{2},y_{2},z_{2})\in S_{3}. Sabemos que

        x1+3y12z1=0x2+3y22z2=0}(x1+x2)+3(y1+y2)2(z1+z2)=0\begin{rcases}x_{1}+3y_{1}-2z_{1}=0\\ x_{2}+3y_{2}-2z_{2}=0\end{rcases}\Rightarrow(x_{1}+x_{2})+3(y_{1}+y_{2})-2(z_{% 1}+z_{2})=0

        Si (x,y,z)S3(x,y,z)\in S_{3} y α𝕂\alpha\in\mathbb{K}, x+3y2z=0(αx)+3(αy)2(αz)=0x+3y-2z=0\Rightarrow(\alpha x)+3(\alpha y)-2(\alpha z)=0. Es decir, (αx,αy,αz)S3(\alpha x,\alpha y,\alpha z)\in S_{3}.

  3. 3.

    Consideremos V=𝔐2(𝕂)V=\mathfrak{M}_{2}(\mathbb{K}) como espacio vectorial sobre 𝕂\mathbb{K}. Entonces

    • S1={(abc0)a=b+c}={(b+cbc0)b,c𝕂}S_{1}=\left\{\begin{pmatrix}a&b\\ c&0\\ \end{pmatrix}\mid a=b+c\right\}=\left\{\begin{pmatrix}b+c&b\\ c&0\\ \end{pmatrix}\mid b,c\in\mathbb{K}\right\} es un subespacio vectorial de VV.

    • S3={AVAt=A}S_{3}=\left\{A\in V\mid A^{t}=A\right\} es un subespacio vectorial de VV.

      Si A=AtyB=BtA=A^{t}yB=B^{t}, (A+B)t=At+Bt=A+B(A+B)^{t}=A^{t}+B^{t}=A+B. Por otro lado, si A=AtA=A^{t} y α𝕂\alpha\in\mathbb{K}, entonces (αA)t=αAt=αA(\alpha A)^{t}=\alpha A^{t}=\alpha A.

      Esto tambien se cumple con el conjunto de matrices antisimétricas.

    • S5={AVAt=A o At=A}S_{5}=\left\{A\in V\mid A^{t}=A\text{ o }A^{t}=-A\right\} no es subespacio vectorial de VV.

      Contraejemplo: A=(1221)S6A=\begin{pmatrix}1&2\\ 2&1\\ \end{pmatrix}\in S_{6}, B=(0110)S6B=\begin{pmatrix}0&1\\ -1&0\\ \end{pmatrix}\in S_{6}, pero A+B=(1311)A+B=\begin{pmatrix}1&3\\ 1&1\\ \end{pmatrix}

Proposition 6.5 (Interseccion y union de subespacios).

Dada una colección de subespacios SiS_{i}, iIi\in I, de un espacio vectorial VV, se puede comprobar que la intersección

iISi siempre es un subespacio vectorial. \bigcap_{i\in I}S_{i}\text{ siempre es un subespacio vectorial. }

Sin embargo, la unión de subespacios vectoriales, en general, no es subespacio.

Proof 6.6.

Ejercicio.

Por ejemplo, si consideramos V=2V=\mathbb{R}^{2} y los subespacios S1={(x,0)x}S_{1}=\left\{(x,0)\mid x\in\mathbb{R}\right\} y S2={(0,y)y}S_{2}=\left\{(0,y)\mid y\in\mathbb{R}\right\}, la union

S1S2={(x,0)x}{(0,y)y}S_{1}\cup S_{2}=\left\{(x,0)\mid x\in\mathbb{R}\right\}\cup\left\{(0,y)\mid y% \in\mathbb{R}\right\}

no es subespacio vectorial:

(1,0)S1S2(0,1)S1S2} pero (1,0)+(0,1)=(1,1)S1S2\begin{rcases}(1,0)\in S_{1}\cup S_{2}\\ (0,1)\in S_{1}\cup S_{2}\end{rcases}\text{ pero }(1,0)+(0,1)=(1,1)\not\in S_{1% }\cup S_{2}

El menor subespacio que contiene a dos subespacios dados es la suma de subespacios.

Definition 6.7.

Sea VV un espacio vectorial sobre 𝕂\mathbb{K} y sean S1,S2S_{1},S_{2} dos subespacios de VV. Definimos la suma de los subespacios S1S_{1} y S2S_{2} y lo denotamos como S1+S2S_{1}+S_{2} del siguiente modo:

S1+S2={v1+v2v1S1,v2S2}S_{1}+S_{2}=\left\{v_{1}+v_{2}\mid v_{1}\in S_{1},v_{2}\in S_{2}\right\}
Proposition 6.8.

S1+S2S_{1}+S_{2} es subespacio vectorial de VV.

Proof 6.9.
  1. 1.

    Como 0VS10_{V}\in S_{1} y 0VS20_{V}\in S_{2}, entonces 0V=0V+0VS1+S20_{V}=0_{V}+0_{V}\in S_{1}+S_{2}

  2. 2.

    Si v1+v2S1+S2v_{1}+v_{2}\in S_{1}+S_{2} y w1+w2S1+S2w_{1}+w_{2}\in S_{1}+S_{2}, donde v1,w1S1v_{1},w_{1}\in S_{1} y v2,w2S2v_{2},w_{2}\in S_{2}, entonces

    v1+v2+w1+w2=(v1+w1)S1+(v2+w2)S2S1+S2v_{1}+v_{2}+w_{1}+w_{2}=\underbrace{(v_{1}+w_{1})}_{\in S_{1}}+\underbrace{(v_% {2}+w_{2})}_{\in S_{2}}\in S_{1}+S_{2}
  3. 3.

    Si v1+v2S1+S2v_{1}+v_{2}\in S_{1}+S_{2}, donde v1S1v_{1}\in S_{1} y v2S2v_{2}\in S_{2}, y α𝕂\alpha\in\mathbb{K} entonces

    α(v1+v2)=αv1S1+αv2S2S1+S2\alpha(v_{1}+v_{2})=\underbrace{\alpha v_{1}}_{\in S_{1}}+\underbrace{\alpha v% _{2}}_{\in S_{2}}\in S_{1}+S_{2}

Más en general, se puede considerar la suma de nn subespacios vectoriales, con nn\in\mathbb{N}.

Definition 6.10 (Suma directa).

Decimos que dos subespacios SS y TT suman de forma directa o que la suma de SS y TT es suma directa si ST={0}S\cap T=\left\{0\right\} y se escribe STS\oplus T.

Si ademas ST=VS\oplus T=V decimos que SS y TT son suplementarios.