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Vetores

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2.3 Bases e coordenadas

Seja V o conjunto de todos os vetores no espaço tridimensional. Conforme discutido na Seção 2.2, se a→, b→ e c→ são l.i., então qualquer vetor u→∈V pode ser escrito como uma combinação linear desses vetores, i.e. existem escalares α, β e γ tais que

u→=α⁢a→+β⁢b→+γ⁢c→. (2.52)

Isso motiva a seguinte definição: uma base de V é uma sequência de três vetores l.i. de V.

A proposição seguinte fornece a noção de coordenadas no espaço.

Proposição 2.3.1.

Seja B=(a→,b→,c→) uma base de V. Então, dado qualquer u→∈V, existe uma única tripla de escalares (α,β,γ) tais que

u→=α⁢a→+β⁢b→+γ⁢c→. (2.53)
Demonstração.

A existência dos escalares α, β e γ segue imediatamente do fato de que a→, b→ e c→ são l.i. e, portanto, u→ pode ser escrito como uma combinação linear desses vetores (consulte a Subseção 2.2.3).

Agora, para verificar a unicidade de (α,β,γ), suponhamos que existam α′, β′ e γ′ tais que

u→=α′⁢a→+β′⁢b→+γ′⁢c→. (2.54)

Subtraindo (2.54) de (2.53), obtemos

0→=(α−α′)⁢a→+(β−β′)⁢b→+(γ−γ′)⁢c→. (2.55)

Como a→, b→ e c→ são l.i., segue que222Pela definição de vetores linearmente independentes, consultemos Seção 2.2.

α−α′=0,β−β′=0,γ−γ′=0, (2.56)

i.e. α=α′, β=β′ e γ=γ′. ∎

Refer to caption
Figura 2.7: Representação de um vetor u→=(u1,u2,u3)B em uma dada base B=(a→,b→,c→).

Desta última proposição, fixada uma base B=(a→,b→,c→), cada vetor u→ é representado de forma única como combinação linear dos vetores da base, digamos

u→=u1⁢a→+u2⁢b→+u3⁢c→, (2.57)

onde a sequência de escalares (u1,u2,u3) é chamada de coordenadas do vetor u→ na base B e escrevemos

u→=(u1,u2,u3)B, (2.58)

para expressar o vetor u→ nas suas coordenadas na base B. Consulte a Figura 2.7.

Exemplo 2.3.1.

Fixada uma base B=(a→,b→,c→), o vetor u→ de coordenadas

u→=(−2,2,−3)B (2.59)

é o vetor

u→=−2⁢a→+2⁢b→−3⁢c→. (2.60)

2.3.1 Operações de vetores com coordenadas

Na Seção 1.2, definimos as operações de adição, subtração e multiplicação por escalar do ponto de vista geométrico. Aqui, estudamos como essas operações são definidas a partir das coordenadas dos vetores.

A partir daqui, assumimos fixada uma base de vetores B=(a→,b→,c→).

Adição

Dados vetores u→=(u1,u2,u3)B e v→=(v1,v2,v3)B, i.e.

u→=u1⁢a→+u2⁢b→+u3⁢c→, (2.61)
v→=v1⁢a→+v2⁢b→+v3⁢c→, (2.62)

a adição de u→ com v→ é a soma

u→+v→=u1⁢a→+u2⁢b→+u3⁢c→⏟u→
+v1⁢a→+v2⁢b→+v3⁢c→⏟v→ (2.63)
=(u1+v1)a→+(u2+v2)b→+(u3+v3)c→. (2.64)

Ou seja,

u→+v→=(u1+v1,u2+v2,u3+v3)B. (2.65)
Exemplo 2.3.2.

A adição do vetor

u→=(2,−1,−3)B (2.66)

com o vetor

v→=(−1,4,−5)B (2.67)

resulta no vetor

u→+v→=(2+(−1),−1+4,−3+(−5))B (2.68)
=(1,3,−8)B. (2.69)

Vetor oposto

O vetor oposto ao vetor u→ é

−u→=−(u1⁢a→+u2⁢b→+u3⁢c→⏟u→) (2.70)
=(−u1)a→+(−u2)b→+(−u3)c→, (2.71)

ou seja,

−u→=(−u1,−u2,−u3)B. (2.72)
Exemplo 2.3.3.

Dado o vetor v→=(2,−1,−3)B, temos

−v→=(−2,1,3)B. (2.73)

Subtração de vetores

Lembremos que a subtração de u→ por v→ é definida por

u→−v→:=u→+(−v→), (2.74)

temos que

u→−v→=(u1,u2,u3)B
−(v1,v2,v3)B (2.75)
=(u1,u2,u3)B
+(−v1,−v2,−v3)B (2.76)
=(u1+(−v1),u2+(−v2),u3+(−v3)) (2.77)
=(u1−v1,u2−v2,u3−v3)B. (2.78)

Em resumo, a subtração de u→ com v→ é o vetor

u→−v→=(u1−v1,u2−v2,u3−v3)B. (2.79)
Exemplo 2.3.4.

Sejam os vetores

u→=(2,−1,−3)B (2.80)

e

v→=(−1,4,−5)B, (2.81)

temos que

u→−v→=(2−(−1),−1−4,−3−(−5))B (2.82)
=(3,−5,2)B. (2.83)

Multiplicação por escalar

Dado um escalar α e um vetor u→, temos a multiplicação por escalar

α⁢u→=α⁢(u1⁢a→+u2⁢b→+u3⁢c→⏟u→) (2.84)
=(αu1)a→+(αu2)b→+(αu3)c→, (2.85)

ou seja,

α⁢u→=(α⁢u1,α⁢u2,α⁢u3)B. (2.86)
Exemplo 2.3.5.

Dado o vetor v→=(2,−1,−3)B, temos

−13⁢v→=−13⁢(2,−1,−3)B (2.87)
=(−13⋅2,−13⋅(−1),−13⋅(−3)) (2.88)
=(−23,13,1)B. (2.89)

2.3.2 Dependência linear

Vamos estudar como podemos analisar a dependência linear de vetores a partir de suas coordenadas. Assumimos fixada uma base B=(a→,b→,c→).

Dois vetores

Na Proposição 2.2.1, provamos que dois vetores u→ e v→ são linearmente dependentes (l.d.) se, e somente se, um for múltiplo do outro, i.e. existe um número real α tal que

u→=α⁢v→, (2.90)

sem perda de generalidade333Formalmente, pode ocorrer v→=β⁢u→.. Em coordenadas, temos

(u1,u2,u3)B=α⁢(v1,v2,v3)B (2.91)
=(αv1,αv2,αv3)B, (2.92)

donde

u1=α⁢v1, (2.93)
u2=α⁢v2, (2.94)
u3=α⁢v3. (2.95)

Concluímos que dois vetores são l.d. se, e somente se, as coordenadas de um deles forem, respectivamente, múltiplas (de mesmo fator) das coordenadas do outro.

Exemplo 2.3.6.

Estudamos os seguintes casos:

  1. a)

    Dois vetores l.d..

    Sejam

    u→=(2,−1,−3)B (2.96)

    e

    v→=(1,−12,−32)B. (2.97)

    Ao buscarmos por um escalar α tal que

    u→=α⁢v→, (2.98)

    temos

    (2,−1,−3)B⏟u→=α⁢(1,−12,−32)B⏟v→ (2.99)
    =(α,−α2,−3⁢α2)B, (2.100)

    donde segue que

    2=α⇒α=2 (2.101)
    −1=−α2⇒α=2 (2.102)
    −3=−3⁢α2⇒α=2. (2.103)

    Concluímos que u→=2⁢v→, logo u→ e v→ são l.d..

  2. b)

    Dois vetores l.i..

    Sejam, agora, os vetores

    u→=(2,−1,−3)B (2.104)

    e

    v→=(2,−12,−32)B. (2.105)

    Buscando por α tal que

    u→=α⁢v→, (2.106)

    chegamos no sistema de equações

    {2=2⁢α−1=−α2−3=−3⁢α2 (2.107)

    que não tem solução. De fato, na primeira equação α=1, mas na segunda α=2, logo não existe α tal que u→=α⁢v→. Concluímos que u→ e v→ são l.i..

Três vetores

Na Subseção 2.2.2, estudamos que três vetores u→, v→ e w→ são linearmente independentes (l.i.) se, e somente se,

α⁢u→+β⁢v→+γ⁢w→=0→ (2.108)
⇒α=β=γ=0. (2.109)

Assumimos fixada uma base B=(a→,b→,c→) no espaço. Então, temos que

α⁢u→+β⁢v→+γ⁢w→=0→ (2.110)

é equivalente a

α⁢(u1,u2,u3)B
+β⁢(v1,v2,v3)B
+γ⁢(w1,w2,w3)B
=(0,0,0)B. (2.111)

ou, ainda,

(αu1+βv1+γw1,
α⁢u2+β⁢v2+γ⁢w2,
αu3+βv3+γw3)B
=(0,0,0)B. (2.112)

Esta, por sua vez, nos leva ao seguinte sistema linear

{u1⁢α+v1⁢β+w1⁢γ=0u2⁢α+v2⁢β+w2⁢γ=0u3⁢α+v3⁢β+w3⁢γ=0 (2.113)

Agora, lembremos que um tal sistema tem solução única444Neste caso, a solução trivial α=β=γ=0 se, e somente se, o determinante de sua matriz dos coeficientes é não nulo, i.e.

|u1v1w1u2v2w2u3v3w3|≠0. (2.114)

Neste caso, concluímos que {u→,v→,w→} é um conjunto de vetores l.i. e, noutro caso, é l.d..

Exemplo 2.3.7.

Os vetores

u→=(2,1,−3)B, v→=(1,−1,2)B, w→=(−2,1,1)B, (2.115)

formam um conjunto l.i., pois

|u1v1w1u2v2w2u3v3w3|=|21−21−11−321| (2.116)
=−2−4−3+6−4−1 (2.117)
=−8≠0. (2.118)

2.3.3 Bases ortonormais

Uma base B=(i→,j→,k→) é dita ortonormal555Quando u→ é ortogonal a v→, denotamos u→⟂v→., quando

  • •

    i→, j→ e k→ são dois a dois ortogonais, e

  • •

    ‖i→‖=‖j→‖=‖k→‖=1.

Refer to caption
Figura 2.8: Representação gráfica de uma base ortonormal de vetores.
Lema 2.3.1.(Pitágoras)

Se u→⟂v→, então

‖u→+v→‖2=‖u→‖2+‖v→‖2. (2.119)
Demonstração.

Consultemos o E.2.3.7. ∎

Proposição 2.3.2.(Norma euclidiana)

Seja B=(i→,j→,k→) uma base ortonormal e u→=(u1,u2,u3)B. Então,

‖u→‖=u12+u22+u32. (2.120)
Demonstração.

Temos ‖u→‖2=‖u1⁢i→+u2⁢j→+u3⁢k→‖2. Seja π um plano determinado por dadas representações de i→ e j→. Como i→, j→ e k→ são ortogonais, temos que k→ é ortogonal ao plano π. Além disso, o vetor u1⁢i→+u2⁢j→ também admite uma representação em π, logo u1⁢i→+u2⁢j→ é ortogonal a k→. Do Lema 2.3.1, temos

‖u→‖2=‖u1⁢i→+u2⁢j→‖2+‖u3⁢k→‖2. (2.121)

Analogamente, como u1⁢i→⟂u2⁢j→, temos

‖u→‖2=‖u1⁢i→‖2+‖u2⁢j→‖2+‖u3⁢k→‖2 (2.122)
=|u1|2∥i→∥2+|u2|2∥j→∥2+|u3|2∥k→∥2 (2.123)
=u12+u22+u32. (2.124)

Extraindo a raiz quadrada de ambos os lados da última equação, obtemos o resultado desejado. ∎

A partir daqui, salvo dito o contrário, vamos assumir fixada uma base ortonormal B=(i→,j→,k→) e, por simplicidade, escrevemos

u→=(u1,u2,u3) (2.125)
=u1i→+u2j→+u3k→. (2.126)
Exemplo 2.3.8.

A norma de u→=(−1,2,−2) é

‖u→‖=(−1)2+22+(−2)2 (2.127)
=7. (2.128)

2.3.4 Exercícios resolvidos

ER 2.3.1.

Considere a base B=(i→,j→,k→) ortonormal conforme dada na Figura 2.8. Faça uma representação do vetor

u→=(2,12⁢,1)B. (2.129)
Resolução.

Primeiramente, observamos que

u→=(2,12⁢,1)B (2.130)
=2i→+12j→+k→. (2.131)

Assim sendo, podemos construir uma representação de u→ como dada na Figura 2.9. Primeiramente, representamos os vetores 2⁢i→ e 12⁢j→ (cinza). Então, representamos o vetor 2⁢i→+12⁢j→ (cinza). Por fim, temos a representação de u→ (vermelho).

Refer to caption
Figura 2.9: ER.2.3.1: representação do vetor u→=(2,12⁢,1)B.
ER 2.3.2.

Fixada uma base qualquer B e dados u→=(1,−1,2)B e v→=(−2,1,−1)B, encontre o vetor x→ que satisfaça

u→+2⁢x→=v→−(x→+u→). (2.132)
Resolução.

Primeiramente, podemos manipular a equação de forma a isolarmos x→ como segue

u→+2⁢x→=v→−(x→+u→) (2.133)
2⁢x→=−u→+v→−x→−u→ (2.134)
3⁢x→=v→−2⁢u→ (2.135)
x→=13⁢v→−23⁢u→ (2.136)

Agora, sabendo que u→=(1,−1,2)B e v→=(−2,1,−1)B, temos

x→=13⁢(−2,1,−1)B−23⁢(1,−1,2)B (2.137)
x→=(−23,13,−13)B−(23,−23,43)B (2.138)
x→=(−23−23,13+23,−13−43) (2.139)
x→=(−43⁢,1,−53)B. (2.140)
ER 2.3.3.

Fixada uma base B qualquer, verifique se os vetores u→=(1,−1,2)B, v→=(−2,1,−1)B e w→=(−4,3,−5)B também formam uma base para o espaço de vetores.

Resolução.

Uma base para o espaço tridimensional V é uma sequência de três vetores l.i.. Logo, para resolver a questão, basta verificar se (u→,v→,w→) é l.i.. Com base na Subseção 2.3.2, basta calcularmos o determinante da matriz cujas colunas são formadas pelas coordenadas dos vetores da sequência, i.e.

|u1v1w1u2v2w2u3v3w3| (2.141)
=|1−2−4−1132−1−5| (2.142)
=−5−4−12−(−8−3−10) (2.143)
=−21+21=0. (2.144)

Como este determinante é nulo, concluímos que (u→,v→,w→) é l.d. e, portanto, não forma uma base para V.

2.3.5 Exercícios

E. 2.3.1.

Considere a base B=(i→,j→,k→) conforme dada na Figura 2.8. Faça um esboço do vetor u→=(1,−1,12)B.

E. 2.3.2.

Fixada uma base B=(i→,j→,k→) e sabendo que v→=(2,0,−3)B, escreva v→ como combinação linear de i→, j→ e k→.


v→=2⁢i→+0⁢j→−3⁢k→

E. 2.3.3.

Fixada uma base B qualquer e a→=(0,−1,1)B, b→=(2,0,−1)B e c→=(12,−13⁢,1)B, calcule:

  1. a)

    6⁢c→

  2. b)

    −b→

  3. c)

    c→−b→

  4. d)

    2⁢c→−(a→−b→)


a) 6⁢c→=(3,−2,6)B; b) −b→=(−2,0,1)B; c) c→−b→=(−32,−13⁢,2)B; d) 2⁢c→−(a→−b→)=(3,13⁢,0)B

E. 2.3.4.

Fixada uma base B qualquer, verifique se os seguintes conjuntos de vetores são l.i. ou l.d..

  1. a)

    i→=(1,0,0)B, j→=(0,1,0)B

  2. b)

    a→=(1,2,0)B, b→=(−2,−4,1)B

  3. c)

    a→=(1,2,0)B, c→=(−2,−4,0)B

  4. d)

    i→=(1,0,0)B, k→=(0,0,1)B

  5. e)

    j→=(0,1,0)B, k→=(0,0,1)B

  6. f)

    a→=(1,2,−1)B, d→=(12⁢,1,−12)B


a) l.i.; b) l.i.; c) l.d.; d) l.i.; e) l.i.; f) l.d.

E. 2.3.5.

Fixada uma base B qualquer, verifique se os seguintes conjuntos de vetores são l.i. ou l.d..

  1. a)

    i→=(1,0,0)B, j→=(0,1,0)B, k→=(0,0,1)B

  2. b)

    a→=(0,−1,1)B, b→=(2,0,−1), c→=(12,−13⁢,1)B

  3. c)

    u→=(0,−1,1)B, v→=(2,0,−1), w→=(2,−1,0)B


a) l.i.; b) l.i.; c) l.d.

E. 2.3.6.

Seja B=(a→,b→,c→) uma base ortogonal, i.e. a→, b→ e c→ são l.i. e dois a dois ortogonais. Mostre que C=(a→/|a→|,b→/|b→|,c→/|c→|) é uma base ortonormal.


Segue imediatamente do fato de que ‖u→‖u→‖‖=1 para qualquer vetor u→≠0.

E. 2.3.7.

Demonstre o Lema 2.3.1.


[Uncaptioned image]

Sejam as representações u→=A⁢B→, v→=B⁢C→ e, portanto, u→+v→=A⁢C→. Como u→⟂v→, temos que o triângulo A⁢B⁢C é retângulo e, pelo Teorema de Pitágoras, segue que ‖A⁢C→‖2=‖A⁢B→‖2+‖B⁢C→‖2. Logo, ‖u→+v→‖2=‖u→‖2+‖v→‖2.


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Pedro H A Konzen
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