Matemáticas I · Tema 5 · Sección 5.3

Ejercicios resueltos de proceso de Gram-Schmidt

4 ejercicios resueltos paso a paso del tema 5 de Matemáticas I (Bases, dimensión y transformaciones). El enunciado está a la vista y la solución, plegada: intenta cada ejercicio antes de abrirla.

  • Gram-Schmidt
  • ortonormalización
  • base ortogonal
  • proyección

Ejercicio 1

Dificultad: Básico

Aplicar el proceso de Gram-Schmidt al conjunto {(1,0,1),(1,1,0),(0,1,1)}\{(1{,}0{,}1), (1{,}1{,}0), (0{,}1{,}1)\} en R3\mathbb{R}^3.

Ver solución paso a paso3 pasos
  1. Paso 1
    Primer vector ortogonal

    u1⃗=v1⃗=(1,0,1)\vec{u_1} = \vec{v_1} = (1{,}0{,}1)

  2. Paso 2
    Segundo vector ortogonal

    proju1⃗v2⃗=v2⃗⋅u1⃗u1⃗⋅u1⃗u1⃗\text{proj}_{\vec{u_1}}\vec{v_2} = \frac{\vec{v_2} \cdot \vec{u_1}}{\vec{u_1} \cdot \vec{u_1}}\vec{u_1}

    v2⃗⋅u1⃗=(1,1,0)⋅(1,0,1)=1\vec{v_2} \cdot \vec{u_1} = (1{,}1{,}0) \cdot (1{,}0{,}1) = 1

    u1⃗⋅u1⃗=(1,0,1)⋅(1,0,1)=2\vec{u_1} \cdot \vec{u_1} = (1{,}0{,}1) \cdot (1{,}0{,}1) = 2

    proju1⃗v2⃗=12(1,0,1)=(12,0,12)\text{proj}_{\vec{u_1}}\vec{v_2} = \frac{1}{2}(1{,}0{,}1) = (\frac{1}{2},0,\frac{1}{2})

    u2⃗=v2⃗−proju1⃗v2⃗=(1,1,0)−(12,0,12)=(12,1,−12)\vec{u_2} = \vec{v_2} - \text{proj}_{\vec{u_1}}\vec{v_2} = (1{,}1{,}0) - (\frac{1}{2},0,\frac{1}{2}) = (\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2})

  3. Paso 3
    Tercer vector ortogonal

    proju1⃗v3⃗=(0,1,1)⋅(1,0,1)2(1,0,1)=12(1,0,1)=(12,0,12)\text{proj}_{\vec{u_1}}\vec{v_3} = \frac{(0{,}1{,}1) \cdot (1{,}0{,}1)}{2}(1{,}0{,}1) = \frac{1}{2}(1{,}0{,}1) = (\frac{1}{2},0,\frac{1}{2})

    proju2⃗v3⃗=(0,1,1)⋅(12,1,−12)∥(12,1,−12)∥2(12,1,−12)\text{proj}_{\vec{u_2}}\vec{v_3} = \frac{(0{,}1{,}1) \cdot (\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2})}{\|(\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2})\|^2}(\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2})

    =1−1214+1+14(12,1,−12)=1232(12,1,−12)=13(12,1,−12)= \frac{1 - \frac{1}{2}}{\frac{1}{4} + 1 + \frac{1}{4}}(\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2}) = \frac{\frac{1}{2}}{\frac{3}{2}}(\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2}) = \frac{1}{3}(\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2})

    u3⃗=(0,1,1)−(12,0,12)−(16,13,−16)=(−23,23,23)\vec{u_3} = (0{,}1{,}1) - (\frac{1}{2},0,\frac{1}{2}) - (\frac{1}{6},\frac{1}{3},-\frac{1}{6}) = (-\frac{2}{3},\frac{2}{3},\frac{2}{3})

    Base ortogonal: {(1,0,1),(12,1,−12),(−23,23,23)}\{(1{,}0{,}1), (\frac{1}{2},1,-\frac{1}{2}), (-\frac{2}{3},\frac{2}{3},\frac{2}{3})\}

Ejercicio 2

Dificultad: Intermedio

Ortonormalizar la base {(2,0,0),(1,1,0),(1,1,1)}\{(2{,}0{,}0), (1{,}1{,}0), (1{,}1{,}1)\} de R3\mathbb{R}^3 usando Gram-Schmidt.

Ver solución paso a paso2 pasos
  1. Paso 1
    Aplicar Gram-Schmidt

    u1⃗=(2,0,0)\vec{u_1} = (2{,}0{,}0)

    proju1⃗v2⃗=(1,1,0)⋅(2,0,0)(2,0,0)⋅(2,0,0)(2,0,0)=24(2,0,0)=(1,0,0)\text{proj}_{\vec{u_1}}\vec{v_2} = \frac{(1{,}1{,}0) \cdot (2{,}0{,}0)}{(2{,}0{,}0) \cdot (2{,}0{,}0)}(2{,}0{,}0) = \frac{2}{4}(2{,}0{,}0) = (1{,}0{,}0)

    u2⃗=(1,1,0)−(1,0,0)=(0,1,0)\vec{u_2} = (1{,}1{,}0) - (1{,}0{,}0) = (0{,}1{,}0)

    proju1⃗v3⃗=(1,1,1)⋅(2,0,0)4(2,0,0)=12(2,0,0)=(1,0,0)\text{proj}_{\vec{u_1}}\vec{v_3} = \frac{(1{,}1{,}1) \cdot (2{,}0{,}0)}{4}(2{,}0{,}0) = \frac{1}{2}(2{,}0{,}0) = (1{,}0{,}0)

    proju2⃗v3⃗=(1,1,1)⋅(0,1,0)1(0,1,0)=(0,1,0)\text{proj}_{\vec{u_2}}\vec{v_3} = \frac{(1{,}1{,}1) \cdot (0{,}1{,}0)}{1}(0{,}1{,}0) = (0{,}1{,}0)

    u3⃗=(1,1,1)−(1,0,0)−(0,1,0)=(0,0,1)\vec{u_3} = (1{,}1{,}1) - (1{,}0{,}0) - (0{,}1{,}0) = (0{,}0{,}1)

  2. Paso 2
    Normalizar cada vector

    e1⃗=u1⃗∥u1⃗∥=(2,0,0)2=(1,0,0)\vec{e_1} = \frac{\vec{u_1}}{\|\vec{u_1}\|} = \frac{(2{,}0{,}0)}{2} = (1{,}0{,}0)

    e2⃗=u2⃗∥u2⃗∥=(0,1,0)1=(0,1,0)\vec{e_2} = \frac{\vec{u_2}}{\|\vec{u_2}\|} = \frac{(0{,}1{,}0)}{1} = (0{,}1{,}0)

    e3⃗=u3⃗∥u3⃗∥=(0,0,1)1=(0,0,1)\vec{e_3} = \frac{\vec{u_3}}{\|\vec{u_3}\|} = \frac{(0{,}0{,}1)}{1} = (0{,}0{,}1)

    Base ortonormal: {(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)}\{(1{,}0{,}0), (0{,}1{,}0), (0{,}0{,}1)\} (base canónica)

Ejercicio 3

Dificultad: Avanzado

En el espacio de funciones continuas en [0,1][0{,}1] con producto interno ⟨f,g⟩=∫01f(x)g(x)dx\langle f,g \rangle = \int_0^1 f(x)g(x)dx, ortonormalizar el conjunto {1,x,x2}\{1, x, x^2\}.

Ver solución paso a paso4 pasos
  1. Paso 1
    Primer función ortogonal

    f1(x)=1f_1(x) = 1

  2. Paso 2
    Segunda función ortogonal

    ⟨x,1⟩=∫01x⋅1dx=x22∣01=12\langle x, 1 \rangle = \int_0^1 x \cdot 1 dx = \frac{x^2}{2}\bigg|_0^1 = \frac{1}{2}

    ⟨1,1⟩=∫011⋅1dx=1\langle 1, 1 \rangle = \int_0^1 1 \cdot 1 dx = 1

    projf1x=1/21⋅1=12\text{proj}_{f_1}x = \frac{1/2}{1} \cdot 1 = \frac{1}{2}

    f2(x)=x−12f_2(x) = x - \frac{1}{2}

  3. Paso 3
    Tercera función ortogonal

    ⟨x2,1⟩=∫01x2dx=x33∣01=13\langle x^2, 1 \rangle = \int_0^1 x^2 dx = \frac{x^3}{3}\bigg|_0^1 = \frac{1}{3}

    projf1x2=1/31⋅1=13\text{proj}_{f_1}x^2 = \frac{1/3}{1} \cdot 1 = \frac{1}{3}

    ⟨x2,x−12⟩=∫01x2(x−12)dx=∫01(x3−x22)dx=x44−x36∣01=14−16=112\langle x^2, x-\frac{1}{2} \rangle = \int_0^1 x^2(x-\frac{1}{2})dx = \int_0^1 (x^3-\frac{x^2}{2})dx = \frac{x^4}{4} - \frac{x^3}{6}\bigg|_0^1 = \frac{1}{4} - \frac{1}{6} = \frac{1}{12}

    ⟨x−12,x−12⟩=∫01(x−12)2dx=∫01(x2−x+14)dx=112\langle x-\frac{1}{2}, x-\frac{1}{2} \rangle = \int_0^1 (x-\frac{1}{2})^2 dx = \int_0^1 (x^2-x+\frac{1}{4})dx = \frac{1}{12}

    projf2x2=1/121/12(x−12)=x−12\text{proj}_{f_2}x^2 = \frac{1/12}{1/12}(x-\frac{1}{2}) = x-\frac{1}{2}

    f3(x)=x2−13−(x−12)=x2−x+16f_3(x) = x^2 - \frac{1}{3} - (x-\frac{1}{2}) = x^2 - x + \frac{1}{6}

  4. Paso 4
    Normalizar

    g1(x)=11=1g_1(x) = \frac{1}{\sqrt{1}} = 1

    g2(x)=x−121/12=23(x−12)g_2(x) = \frac{x-\frac{1}{2}}{\sqrt{1/12}} = 2\sqrt{3}(x-\frac{1}{2})

    g3(x)=x2−x+161/180=65(x2−x+16)g_3(x) = \frac{x^2-x+\frac{1}{6}}{\sqrt{1/180}} = 6\sqrt{5}(x^2-x+\frac{1}{6})

    Base ortonormal: {1,23(x−12),65(x2−x+16)}\{1, 2\sqrt{3}(x-\frac{1}{2}), 6\sqrt{5}(x^2-x+\frac{1}{6})\}

Ejercicio 4

Dificultad: Experto

Probar que si {u1,u2,…,un}\{u_1, u_2, \ldots, u_n\} es un conjunto ortogonal de vectores no nulos, entonces es linealmente independiente.

Ver solución paso a paso5 pasos
  1. Paso 1
    Plantear la dependencia lineal

    Supongamos que existen escalares c1,c2,…,cnc_1, c_2, \ldots, c_n tales que:

    c1u1+c2u2+⋯+cnun=0c_1u_1 + c_2u_2 + \cdots + c_nu_n = 0

  2. Paso 2
    Aplicar producto interno con uiu_i

    Para cualquier índice ii, tomamos el producto interno de ambos lados con uiu_i:

    ⟨c1u1+c2u2+⋯+cnun,ui⟩=⟨0,ui⟩=0\langle c_1u_1 + c_2u_2 + \cdots + c_nu_n, u_i \rangle = \langle 0, u_i \rangle = 0

  3. Paso 3
    Usar la linealidad del producto interno

    c1⟨u1,ui⟩+c2⟨u2,ui⟩+⋯+cn⟨un,ui⟩=0c_1\langle u_1, u_i \rangle + c_2\langle u_2, u_i \rangle + \cdots + c_n\langle u_n, u_i \rangle = 0

  4. Paso 4
    Aplicar la ortogonalidad

    Como el conjunto es ortogonal: ⟨uj,ui⟩=0\langle u_j, u_i \rangle = 0 para j≠ij \neq i

    Por tanto, todos los términos se anulan excepto:

    ci⟨ui,ui⟩=0c_i\langle u_i, u_i \rangle = 0

  5. Paso 5
    Concluir para cada coeficiente

    Como ui≠0u_i \neq 0 por hipótesis: ⟨ui,ui⟩=∥ui∥2>0\langle u_i, u_i \rangle = \|u_i\|^2 > 0

    Por tanto: ci=0c_i = 0 para todo i=1,2,…,ni = 1, 2, \ldots, n

    Conclusión: La única solución de la ecuación de dependencia lineal es la trivial, por tanto el conjunto es linealmente independiente.