6 Subespacios vectoriales

Definición II.2 (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: S≤VS\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,w∈S⇒v+w∈Sv,w\in S\Rightarrow v+w\in S,

  • ​

    v∈S,α∈𝕂⇒αv∈Sv\in S,\alpha\in\mathbb{K}\Rightarrow\alpha v\in S.

Proposición II.1.

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

  1. 1.
    ​

    ∅≠S⊂V\varnothing\neq S\subset V es un subespacio vectorial de VV.

  2. 2.
    ​

    S≠∅S\neq\varnothing y αv+βw∈S\alpha v+\beta w\in S para todo α,β∈𝕂,v,w∈S\alpha,\beta\in\mathbb{K},v,w\in S

  3. 3.
    ​

    Se cumplen las tres condiciones:

    1. a)
      ​

      0V∈S0_{V}\in S

    2. b)
      ​

      v,w∈S⇒v+w∈Sv,w\in S\Rightarrow v+w\in S

    3. c)
      ​

      v∈S,α∈S⇒αv∈Sv\in S,\alpha\in S\Rightarrow\alpha v\in S

Demostración.
1)⇒2)1)\Rightarrow 2)

Directo por la definicion.

2)⇒3)2)\Rightarrow 3)

Como S≠∅S\neq\varnothing existe al menos un vector v∈Sv\in S. Tomando α=1,β=−1∈𝕂\alpha=1,\beta=-1\in\mathbb{K} tenemos que

0V=1v+(−1)v∈S0_{V}=1v+(-1)v\in S

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

3)⇒1)3)\Rightarrow 1)

La condicion 1 asegura que S≠∅S\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×S⟶S(v,w)⟼v+w⋅K:K×S⟶S(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 S⊂VS\subset V.

∎

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

Ejemplo II.2.

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

  1. 1.
    ​

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

    S=ℝ≤WS=\mathbb{R}\leq W ya que 0∈ℝ0\in\mathbb{R}, v+w∈ℝ∀v,w∈ℝv+w\in\mathbb{R}\;\forall v,w\in\mathbb{R} y α⋅v∈ℝ∀v∈ℝ,∀a∈ℝ\alpha\cdot v\in\mathbb{R}\;\forall v\in\mathbb{R},\forall a\in\mathbb{R}.

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

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

    v=1∈S,α=i∈ℂ⇒α⋅v=i∉Sv=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)∣x∈𝕂}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)∣x∈𝕂}S_{2}=\left\{(x,0,0)\mid x\in\mathbb{K}\right\} es un subespacio vectorial de VV.

    • ​

      S3={(x,y,z)∈𝕂3∣x+3y−2z=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+3⋅0−2⋅0=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+3y1−2z1=0x2+3y2−2z2=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 α∈𝕂\alpha\in\mathbb{K}, x+3y−2z=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,c∈𝕂}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={A∈V∣At=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 α∈𝕂\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={A∈V∣At=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=(01−10)∈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}

Proposición II.2 (Interseccion y union de subespacios).

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

⋂i∈ISi 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.

Demostración.

Ejercicio. ∎

Por ejemplo, si consideramos V=ℝ2V=\mathbb{R}^{2} y los subespacios S1={(x,0)∣x∈ℝ}S_{1}=\left\{(x,0)\mid x\in\mathbb{R}\right\} y S2={(0,y)∣y∈ℝ}S_{2}=\left\{(0,y)\mid y\in\mathbb{R}\right\}, la union

S1∪S2={(x,0)∣x∈ℝ}∪{(0,y)∣y∈ℝ}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)∈S1∪S2(0,1)∈S1∪S2} pero (1,0)+(0,1)=(1,1)∉S1∪S2\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.

Definición II.3.

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+v2∣v1∈S1,v2∈S2}S_{1}+S_{2}=\left\{v_{1}+v_{2}\mid v_{1}\in S_{1},v_{2}\in S_{2}\right\}
Proposición II.3.

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

Demostración.
  1. 1.
    ​

    Como 0V∈S10_{V}\in S_{1} y 0V∈S20_{V}\in S_{2}, entonces 0V=0V+0V∈S1+S20_{V}=0_{V}+0_{V}\in S_{1}+S_{2}

  2. 2.
    ​

    Si v1+v2∈S1+S2v_{1}+v_{2}\in S_{1}+S_{2} y w1+w2∈S1+S2w_{1}+w_{2}\in S_{1}+S_{2}, donde v1,w1∈S1v_{1},w_{1}\in S_{1} y v2,w2∈S2v_{2},w_{2}\in S_{2}, entonces

    v1+v2+w1+w2=(v1+w1)⏟∈S1+(v2+w2)⏟∈S2∈S1+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+v2∈S1+S2v_{1}+v_{2}\in S_{1}+S_{2}, donde v1∈S1v_{1}\in S_{1} y v2∈S2v_{2}\in S_{2}, y α∈𝕂\alpha\in\mathbb{K} entonces

    α(v1+v2)=αv1⏟∈S1+αv2⏟∈S2∈S1+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 n∈ℕn\in\mathbb{N}.

Definición II.4 (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 S∩T={0}S\cap T=\left\{0\right\} y se escribe S⊕TS\oplus T.

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