Vectores Ortogonales en \( R^n \) - Ejemplos con Soluciones

Los vectores ortogonales se definen y se presentan ejemplos junto con sus soluciones detalladas.

Definición de Vectores Ortogonales

Dos vectores \( \textbf x = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ . \\ . \\ . \\ x_n \end{bmatrix} \) y \( \textbf y = \begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ . \\ . \\ . \\ y_n \end{bmatrix} \) son ortogonales si y solo si su producto interno \( \textbf x \cdot \textbf y \) es igual a cero.
Por lo tanto

Los vectores \( \textbf x \) y \( \textbf y \) son ortogonales \( \iff \) \( \textbf x \cdot \textbf y = x_1 y_1 + x_2 y_2 + ... + x_n y_n = 0 \)



Interpretación Geométrica de Vectores Ortogonales

A continuación se muestran dos vectores bidimensionales \( \textbf x = \begin{bmatrix} 3 \\ 2 \end{bmatrix} \) y \( \textbf y = \begin{bmatrix} -2 \\ 3 \end{bmatrix} \) cuyo producto interno es \( \textbf x \cdot \textbf y = (3)(-2)+(-2)(3) = 6 - 6 = 0 \) y por lo tanto son ortogonales. Forman un ángulo de \( 90^{\circ} \) o \( \dfrac{\pi}{2} \)

Vectores ortogonales bidimensionales
A continuación se muestran dos vectores tridimensionales \( \textbf u = \begin{bmatrix} -2 \\ 2 \\ 3 \end{bmatrix} \) y \( \textbf v = \begin{bmatrix} 2\\ -1 \\ 2 \end{bmatrix} \) cuyo producto interno es \( \textbf x \cdot \textbf y = (-2)(2)+(2)(-1) +(3)(2) = -4 - 2 + 6 = 0 \) y por lo tanto son ortogonales. Forman un ángulo de \( 90^{\circ} \) o \( \dfrac{\pi}{2} \)

Vectores ortogonales tridimensionales



Ejemplos con Soluciones

Ejemplo 1
a) ¿Son los vectores \( \textbf x = \begin{bmatrix} -1 \\ 3 \\ 1 \end{bmatrix} \) y \( y = \begin{bmatrix} -2 \\ 3 \\ -11 \end{bmatrix} \) ortogonales?

b) ¿Son los vectores \( \textbf u = \begin{bmatrix} 0 \\ -3 \\ 1 \\ 8 \end{bmatrix} \) y \( \textbf v = \begin{bmatrix} 3 \\ 5 \\ -2 \\ 2 \end{bmatrix} \) ortogonales?


Solución del Ejemplo 1
a)
El producto interno de los vectores \( \textbf x \) y \( \textbf y \) es
\( \textbf x \cdot \textbf y = (-1)(-2)+(3)(3)+(1)(-11) = 2 +9 -11 = 0 \)
El producto interno es igual a cero y por lo tanto los dos vectores \( \textbf x \) y \( \textbf y \) son ortogonales.
b)
El producto interno de los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \) es
\( \textbf u \cdot \textbf v = (0)(3) + (-3)(5) + (1)(-2) + (8)(2) = 0 -15 -2 + 16 = -1 \)
El producto interno NO es igual a cero y por lo tanto los dos vectores \( \textbf x \) y \( \textbf y \) NO son ortogonales.



Ejemplo 2
Sean los vectores \( \textbf u = \begin{bmatrix} 1\\ 0 \\ -1 \end{bmatrix} \) , \( \textbf v = \begin{bmatrix} -2 \\ 1 \\ -2 \end{bmatrix} \) . Encuentre un vector \( \textbf w \) que sea ortogonal a los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \).
Solución del Ejemplo 2
Usando determinantes de matrices, el producto cruz de los vectores \( \textbf u = \begin{bmatrix} u_x \\ u_y \\ u_z \end{bmatrix} \) y \( \textbf v = \begin{bmatrix} v_x \\ v_y \\ v_z \end{bmatrix} \) es un vector definido por:

\( \textbf u \times \textbf v = {\begin{vmatrix} 1& 1 & 1 \\ u_x & u_y & u_z \\ v_x & v_y & v_z \end{vmatrix}} = \begin{bmatrix} {\begin{vmatrix} u_y & u_z \\ v_y & v_z \end{vmatrix}}\\ - {\begin{vmatrix}u_x & u_z\\ v_x & v_z\end{vmatrix}} \\ {\begin{vmatrix}u_x & u_y\\ v_x & v_y\end{vmatrix}} \end{bmatrix} \)

que es ortogonal a ambos vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \).
Por lo tanto, una forma de encontrar el vector \( \textbf w \) ortogonal a los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \) es calcular el producto cruz como se definió anteriormente.
\( \textbf w = \begin{bmatrix} {\begin{vmatrix} 0& -1 \\ 1 & -2 \end{vmatrix}}\\ - {\begin{vmatrix} 1 & -1 \\ -2 & -2\end{vmatrix}} \\ {\begin{vmatrix}1 & 0\\ -2 & 1\end{vmatrix}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1\\ 4\\ 1 \end{bmatrix} \)

Tenga en cuenta que todos los vectores paralelos al vector \( \textbf w \) que son de la forma \( k \textbf w \), donde \( k \) es un entero, son ortogonales a los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \).
Como ejercicio, compruebe que cualquier vector dado por \( k \textbf w \) es ortogonal a ambos vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \).



Ejemplo 3
Encuentre las constantes \( a \) y \( b \) tales que los vectores \( \textbf u \begin{bmatrix} a\\ 4 \\ -b \end{bmatrix} \) y \( \textbf u \begin{bmatrix} a\\ 1 \\ b \end{bmatrix} \) son ortogonales y \( a = b + 1\).
Solución del Ejemplo 3
Los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \) son ortogonales, por lo tanto su producto interno es igual a cero
\( a^2 + 4 - b^2 = 0 \)
Dado que \( a = b + 1\), sustituya \( a \) por \( b + 1\) en la ecuación anterior
\( (b+1)^2 + 4 - b^2 = 0 \)
Expanda la ecuación anterior y simplifique
\( 2 b + 5 = 0 \)
Resuelva para \( b \)
\( b = -\dfrac{5}{2} \)
Encuentre \( a \)
\( a = b + 1 = -\dfrac{5}{2} + 1 = -\dfrac{3}{2} \)
Por lo tanto, los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \) definidos anteriormente son ortogonales para \( a = -\dfrac{3}{2} \) y \( b = -\dfrac{5}{2} \) .



Ejemplo 4
\( \textbf u \), \( \textbf v \) y \( \textbf w \) son vectores en \( R^n \) tales que \[ \textbf w = \textbf v - 4 \alpha \textbf u \] donde \( \alpha \) es un número real.
Encuentre \( \alpha \) si \( \textbf u \) y \( \textbf w \) son ortogonales, la norma de \( \textbf u \) es igual a 5 y \( \textbf u^T \textbf v = 3 \).
Solución del Ejemplo 4
Dado que \( \textbf u \) y \( \textbf w \) son ortogonales, su producto interno es igual a cero; por lo tanto
\( \textbf u \cdot \textbf w = 0 \)
Dado que \( \textbf w = \textbf v - 4 \alpha \textbf u \), sustituya \( \textbf w \) por \( \textbf v - 4 \alpha \textbf u \) en la ecuación anterior
\( \textbf u \cdot (\textbf v - 4 \alpha \textbf u) = 0 \)
Use la distributividad y asociatividad del producto interno para expandir el lado izquierdo de la ecuación anterior
\( \textbf u \cdot \textbf v - 4 \alpha \textbf u \cdot \textbf u = 0 \)         (I)
La expresión \( \textbf u^T \textbf v \) es otra forma de escribir el producto interno de \( \textbf u \) y \( \textbf v \) ; por lo tanto
\( \textbf u \cdot \textbf v = \textbf u^T \textbf v = 3 \)
La norma de un vector se define como
\( ||\textbf u|| = \sqrt {\textbf u \cdot \textbf u} \)
Dado que la norma de \( \textbf u \) escrita como \( ||\textbf u|| \) se da y es igual a 5, tenemos
\( \textbf u \cdot \textbf u = ||\textbf u||^2 = 5^2 \)
Sustituya \( \textbf u \cdot \textbf v \) y \( \textbf u \cdot \textbf u \) por sus valores en la ecuación (I) anterior para obtener
\( 3 - 4 \alpha (25) = 0 \)
Resuelva la ecuación anterior para \( \alpha \) para obtener
\( \alpha = \dfrac{3}{100} \)



Ejemplo 5
Encuentre todos los valores de \( \theta \) tales que los vectores \( \textbf u \begin{bmatrix} \sin(\theta) \\ \cos(\theta) \end{bmatrix} \) y \( \textbf v \begin{bmatrix} -1 \\ 1 \end{bmatrix} \) son ortogonales.
Solución del Ejemplo 5
Para que los vectores \( \textbf u \) y \( \textbf v \) sean ortogonales, el producto interno debe ser igual a 0. Por lo tanto
\( \sin(\theta) (-1) + \cos(\theta) (1) = 0 \)
La ecuación anterior se puede escribir como
\( \sin(\theta) = \cos(\theta) \)
Divida ambos lados de la ecuación anterior por \( \cos(\theta) \)
\( \dfrac{\sin(\theta)}{\cos(\theta)} = \dfrac{\cos(\theta)}{\cos(\theta)} \)
Simplifique y reescriba como
\( \tan (\theta ) = 1 \)
Resuelva para \( \theta \)
\( \theta = \dfrac{\pi}{4} + n \pi \)



Ejemplo 6
Sean \( \textbf u = \begin{bmatrix} \sin(\theta) \cos (\phi) \\ \sin(\theta) \sin (\phi) \\ \cos (\theta) \end{bmatrix} \) , \( \textbf v = \begin{bmatrix} \cos(\theta) \cos (\phi) \\ \cos(\theta) \sin (\phi) \\ -\sin (\theta) \end{bmatrix} \) y \( \textbf w = \begin{bmatrix} -\sin (\phi) \\ \cos (\phi) \\ 0 \end{bmatrix} \). Demuestre que cada uno de estos vectores es ortogonal a los otros dos vectores.
Solución del Ejemplo 6
Calculamos el producto interno de cada par de vectores
\( \textbf u \cdot \textbf v = [\sin(\theta) \cos (\phi)] \; [\cos(\theta) \cos (\phi)] + [\sin(\theta) \sin (\phi)] \; [\cos(\theta) \sin (\phi)] + [\cos (\theta)] \; [-\sin (\theta)] \)
Factorice \( \sin(\theta) \cos(\theta) \) del primer y segundo término
\( = [\sin(\theta) \cos(\theta) ] \; [\cos^2 (\phi) + \sin^2 (\phi)] - \cos (\theta) \sin (\theta) \)
Use la identidad \( \cos^2 (\phi) + \sin^2 (\phi) = 1 \) para simplificar
\( = \sin(\theta) \cos(\theta) - \cos (\theta) \sin (\theta) = 0 \)

\( \textbf u \cdot \textbf w = [\sin(\theta) \cos (\phi)] \; [-\sin (\phi)] + [\sin(\theta) \sin (\phi)] \; [\cos (\phi)] +[\cos (\theta)][0] \)
Factorice \( \sin(\theta) \cos(\phi) \) del primer y segundo término y simplifique
\( = [ \sin(\theta) \cos(\phi) ] \; [ -\sin (\phi) + \sin (\phi)] + 0 = 0 \)

\( \textbf v \cdot \textbf w = [\cos(\theta) \cos (\phi)] \; [-\sin (\phi)] + [\cos(\theta) \sin (\phi)] \; [\cos (\phi)] +[-\sin (\theta)] \; [0] \)
Factorice \( \cos(\theta) \cos(\phi) \) del primer y segundo término y simplifique
\( = [ \cos(\theta) \cos(\phi) ] \; [ -\sin (\phi) + \sin (\phi)] + 0 = 0 \)
El producto interno de cada par de vectores es igual a cero y por lo tanto cada vector es ortogonal a los otros dos vectores.



Más Referencias y Enlaces

  1. Espacios Vectoriales - Preguntas con Soluciones
  2. Álgebra Lineal Hecha Correctamente - tercera edición, 2015 - Sheldon Axler
  3. Álgebra Lineal con Aplicaciones - 2012 - Gareth Williams
  4. Álgebra Lineal y sus Aplicaciones - 5ª Edición - David C. Lay , Steven R. Lay , Judi J. McDonald
  5. Álgebra Lineal Elemental - 7ª Edición - Howard Anton y Chris Rorres