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ALG: El plano afín \(\mathbb{R}^2\) y el espacio afín \(\mathbb{R}^3\)

Posted on 29 de octubre de 2025

El plano \(\mathbb{R}^2\) y el espacio \(\mathbb{R}^3\)

En álgebra lineal, un espacio vectorial (o también llamado espacio lineal) es una estructura algebraica creada a partir de un conjunto no vacío, una operación interna (llamada suma, definida para los elementos del conjunto) y una operación externa (llamada producto por un escalar, definida entre dicho conjunto y otro conjunto, con estructura de cuerpo) que satisface 8 propiedades fundamentales.

A los elementos de un espacio vectorial se les llama vectores y a los elementos del cuerpo se les conoce como escalares.

Nosotros trabajaremos con el plano, \(\mathbb{R}^2=\{(x,y)|x,y\in\mathbb{R}\}\), y el espacio euclídeo, \(\mathbb{R}^3=\{(x,y,z)|x,y,z\in\mathbb{R}\}\). En el plano podemos definir \[(x_1,x_2)+(y_1,y_2)=(x_1+y_1,x_2+y_2),\quad \forall(x_1,x_2),(y_1,y_2)\in\mathbb{R}^2\] y \[\lambda\cdot(x_1,x_2)=(\lambda x_1,\lambda x_2)\in\mathbb{R}^2,\quad \forall \lambda\in\mathbb{R},(x_1,x_2)\in\mathbb{R}^2.\]

Para abreviar la notación se suele poner \(\mathbf{x}=(x_1,x_2)\in\mathbb{R}^2\).

Como sabemos esta definición es extensible a tres o más dimensiones

\(\mathbb{R}^2\) es un \(\mathbb{R}\)-e.v.f.g. y \(B=\{\vec{e}_1=(1,0),\vec{e}_2=(0,1)\}\) es su base canónica. En \(\mathbb{R}^2\) solo podemos encontrar un tipo de subespacio vectorial:

Si \(S\subset\mathbb{R}^2\) es un subespacio vectorial entonces existe un vector \(\vec{v}=(v_1,v_2)\in \mathbb{R}^2\) tal que \[S=\mbox{Gen}\{\vec{v}\}=\{\lambda(v_1,v_2):\lambda\in \mathbb{R}\}\]

De este modo cualquier \(\vec{x}=(x_1,x_2)\in S\subset\mathbb{R}^2\) cumplirá \[\begin{align*}x_1&=\lambda v_1\\ x_2&=\lambda v_2 \end{align*}\]

A estas ecuaciones se les denomina ecuaciones paramétricas de la recta en el plano.

Ejemplo: Sean los vectores \(\vec{u}=(-1,-1)\), \(\vec{v}=(-2,-1)\), ¿generan el mismo subespacio vectorial?

No, pues si generaran el mismo \(\vec{v}\in\mbox{Gen}\{\vec{u}\}\) y \[\begin{align*}-2&=-\lambda\\ -1&=-\lambda \end{align*}\] para un determinado \(\lambda\in \mathbb{R}\). Pero este \(\lambda\in \mathbb{R}\) no existe.

Ejemplo: Determina las ecuaciones paramétricas del subespacio \(U=\{(x,y)\in\mathbb{R}^2;\ x+y=0\}\)

Observemos que si \((x,y)\in U\) cumple \(x+y=0\), luego \(y=-x\). Consideremos \(x=\lambda\), tendremos que si \((x,y)\in U\) cumple \[\begin{align*}x&=\lambda\\ y&=-\lambda \end{align*}\]
Por tanto, \(U=\mbox{Gen}\{(1,-1)\}\).

Ejemplo: Determina una base dada por un vector unitario de subespacio \(U=\{(x,y)\in\mathbb{R}^2;\ x-2y=0\}\)

Observemos que si \((x,y)\in U\) cumple \(x-2y=0\), luego \(x=2y\). Consideremos \(x=2\lambda\), tendremos que si \((x,y)\in U\) cumple \[\begin{align*}x&=2\lambda\\ y&=\lambda \end{align*}\]
Por tanto, \(U=\mbox{Gen}\{(2,1)\}\). Así, \(B=\{(2,1)\}\) es una base, para hacer su vector unitario, lo dividimos por su norma:\[\frac{1}{\sqrt{5}}(2,1).\]

El espacio: \(\mathbb{R}^3\)

\(\mathbb{R}^3\) es un \(\mathbb{R}\)-e.v.f.g. y \(B=\{\vec{e}_1=(1,0,0),\vec{e}_2=(0,1,0),\vec{e}_3=(0,0,1)\}\) es su base canónica. En \(\mathbb{R}^3\) podemos encontrarnos con dos tipos de subespacios: las rectas y los planos.

Si \(S\subset\mathbb{R}^2\) es un subespacio vectorial de dimensión uno, entonces existe un vector \(\vec{v}=(v_1,v_2,v_3)\in \mathbb{R}^3\) tal que \[S=\mbox{Gen}\{\vec{v}\}=\{\lambda(v_1,v_2,v_3):\lambda\in \mathbb{R}\}\] y sus ecuaciones paramétricas son:\[\begin{align*}x_1&=\lambda v_1\\ x_2&=\lambda v_2\\ x_3&=\lambda v_3 \end{align*}\]

Ejercicio:Determinar el vector director unitario que deducimos de las ecuaciones paramétricas del subesapcio vectorial \(r:\{(x,y,z)\in\mathbb{R}^3;2x-y=0,\, 3x-z=0\}\)


Hemos visto que \(r:\mathbf{Gen}\{(1,2,3)\}\), luego el vector director unitario será \[\frac{1}{\|(1,2,3)\|}(1,2,3)=\frac{1}{\sqrt{14}}(1,2,3)\]

Los planos de \(\mathbb{R}^3\) lo constituirán los subespacios:

\(S\subset\mathbb{R}^2\) tal que \[S=\mbox{Gen}\{\vec{v},\vec{u}\}=\{\lambda(v_1,v_2,v_3)+\mu(u_1,u_2,u_3):\lambda,\mu\in \mathbb{R}\}\] y sus ecuaciones paramétricas son:\[\begin{align*}x_1&=\lambda v_1+\mu u_1\\ x_2&=\lambda v_2+\mu u_2\\ x_3&=\lambda v_3+\mu u_3 \end{align*}\]

El plano y el espacio afin

Intentamos definir un espacio donde podamos fijar los vectores de \(\mathbb{R}^2\) o \(\mathbb{R}^3\) de forma que en vez de vectores libres tengamos vectores fijos. Eso se conseguirá en el espacio afín.

Podemos definir el plano afín \(\mathbb{R}^2\) como el conjunto \(\mathbb{R}^2\), considerado como puntos en el plano cartesiano, y el conjunto \(\mathbb{R}^2\), como \(\mathbb{R}\)-espacio vectorial, más una aplicación especial \(\phi\). Para notar los elementos de \(\mathbb{R}^2\), considerado como puntos en el plano cartesiano, escribimos \(P=(x,y)\in\mathbb{R}^2\), y les denominamos puntos del plano. Para notar los elementos del espacio vectorial \(\mathbb{R}^2\) escribimos como habitualmente hacemos, \(\vec{v}=(v_1,v_2)\in\mathbb{R}^2\), y les denominamos vectores del plano. La aplicación \(\phi\) irá del producto cartesiano \(\mathbb{R}^2\times\mathbb{R}^2\) de los puntos en el espacio vectorial \(\mathbb{R}^2\); es decir, relacionará dos puntos con un vector.

Con estos dos conjuntos, la aplicación \(\phi\) debe verificar:

  1. \(\phi(P,Q)+\phi(Q,R)=\phi(P,R)\) para todo \(P,Q,R\in\mathbb{R}^2\)
  2. Dado cualquier punto \(P\in\mathbb{R}^2\), y cualquier vector \(\vec{v}\in\mathbb{R}^2\), existe un único punto \(Q\in\mathbb{R}^2\) tal que \(\phi(P,Q)=\vec{v}\).

Estas propiedades nos definen a \(\mathbb{R}^2\) como un espacio afín sobre el espacio vectorial \(\mathbb{R}^2\), que denominamos el plano afín.

Esta definición podemos trasladarla sin problemas al \(\mathbb{R}^3\) definiendo el espacio afín.

Recta afin en \(\mathbb{R}^2\)

Con esta definición podemos abordad las variedades afines dadas por la recta en el plano afín, y, la recta y el plano, en el espacio afín.

Así veremos que las ecuaciones paramétricas de una recta en el plano afín que pasa por un punto \(P(p_1,p_2)\) y que tiene por subespacio director el generado por el vector \(\vec{v}=(v_1,v_2)\), vendrá dada de la forma: \[r=\{(x,y)\in\mathbb{R}^2;(x,y)=(p_1,p_2)+\lambda(v_1,v_2),\lambda\in\mathbb{R}\}\]

Ejercicio: Probar que la ecuación de la recta del plano, \(\mathbb{R}^2\), que pasa por los puntos \(A(a_1,a_2)\) y \(B(b_1,b_2)\), viene dada por la ecuaicón \[\begin{vmatrix}1 & x & y\\ 1 & a_1 & a_2 \\ 1 & b_1 & b_2 \end{vmatrix}=0\]


Recta afin en \(\mathbb{R}^3\)

Trasladar lo anterior al espacio afín resulta sencillo. Una recta en el espacio afín que pasa por un punto \(P(p_1,p_2,p_3)\) y que tiene por subespacio director el generado por el vector \(\vec{v}=(v_1,v_2,v_3)\), vendrá dada de la forma: \[r=\{(x,y,z)\in\mathbb{R}^3;(x,y,z)=(p_1,p_2,p_3)+\lambda(v_1,v_2,v_3),\lambda\in\mathbb{R}\}\]

Ejercicio:Determinar el vector director unitario que deducimos de las ecuaciones paramétricas del subesapcio vectorial \(r:\{(x,y,z)\in\mathbb{R}^3;x=1-2y+3z,\, y=2+2z\}\)


Hemos visto que \(r:\mathbf{Gen}\{(-1,2,1)\}\), luego el vector director unitario será \[\frac{1}{\|(-1,2,1)\|}(-1,2,1)=\frac{1}{\sqrt{6}}(-1,2,1)\]

Plano afin en \(\mathbb{R}^3\)

Si lo que deseamos es determinar un plano afín necesitamos un punto y un subespacio director formado por dos vectores. \[\pi=\{(x,y,z)\in\mathbb{R}^3;(x,y,z)=(p_1,p_2,p_3)+\lambda(v_1,v_2,v_3)+\mu(u_1,u_2,u_3),\lambda,\mu\in\mathbb{R}\}\]

Sus ecuaciones paramétricas serán \[\begin{align*}x_1&=p_1+\lambda v_1+\mu u_1\\ x_2&=p_2+\lambda v_2+\mu u_2\\ x_3&=p_3+\lambda v_3+\mu u_3 \end{align*}\]

Ejemplo: Determina las ecuaciones paramétricas del plano que pasa por el punto \(P(1,0,1)\) y tiene por vectores directores \(\vec{u}=(-1,-1,0)\), \(\vec{v}=(-2,0,-1)\)

\[\begin{align*}x&=1-\lambda-2\mu\\ y&=-\lambda\\ z&=1-\mu \end{align*}\]

Ejemplo: Determina las ecuaciones paramétricas del plano que verifica que los puntos \(P(1,0,1)\), \(Q(-1,2,1)\) y \(R(1,2,-1)\). El punto \(S(-1,3,2)\) es coplanario con los tres puntos anteriores.

Como necesitamos un punto y dos vectores directores, elegido \(P(1,0,1)\), tomamos \(\vec{v}=\overrightarrow{PQ}=(-1,2,1)-(1,0,1)=(-2,2,0)\), \(\vec{u}=\overrightarrow{PR}=(1,2,-1)-(1,0,1)=(0,2,-2)\). Así será
\[\begin{align*}x&=1-2\lambda\\ y&=2\lambda+2\mu\\ z&=1-2\mu \end{align*}\]

Para ver si los cuatro puntos son coplanarios es suficiente con determinar la rango de la matriz
\[\mathbf{rank}
\begin{bmatrix}
\overrightarrow{PQ} \\
\overrightarrow{PR} \\
\overrightarrow{PS}
\end{bmatrix}
\]
Si el rango es 2 los puntos son coplanarios.


Ejemplo: Determina un vector en la dirección del subespacio \(U=\mbox{Gen}\{(2,0,1)\}\) de longitud 6.

Que un vector, \(\vec{v}\), esté en la dirección del subespacio significa que \(\vec{v}\in\mbox{Gen}\{(2,0,1)\}\); es decir, existe un número real, \(\lambda\), tal que \(\vec{v}=\lambda(2,0,1)\). Que su longitud sea 6, nos dice que \(\parallel\vec{v}\parallel=\sqrt{v_1^2+v_2^2+v_3^2}=6\). Luego \[\parallel\vec{v}\parallel=\parallel(2\lambda,0,\lambda)\parallel=\sqrt{\lambda^2(2^2+1^2)}=\lambda\sqrt{5}=6\]
Luego \[\vec{v}=\frac{6}{\sqrt{5}}(2,0,1).\]

Observar que esto que hemos realizado es equivalente a considerar el vector unitario de la base y multiplicarlo por 6. Es decir, el vector que buscamos es \[\vec{v}=6\frac{(2,0,1)}{\parallel(2,0,1)\parallel}.\]


Ejercicio: Sea la aplicación lineal \(f:\mathbb{R}^3\to\mathcal{M}_2(\mathbb{R})\) dada por \[f(x,y,z)=
\begin{bmatrix}x-y&y-z\\ z-x&x-y\end{bmatrix}.\] ¿\(\mathbf{dim}\,\mathbf{Ker}(f)+3\,\mathbf{dim}\,\mathbf{Im}(f)\)?

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