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En matemáticas el término ortogonalidad del griego ὀρθός recto y γωνία ángulo es una generalización de la noción geométr

Ortogonalidad (matemáticas)

Ortogonalidad (matemáticas)
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En matemáticas, el término ortogonalidad (del griego ὀρθός ‘recto’ y γωνία ‘ángulo’) es una generalización de la noción geométrica de perpendicularidad. En el espacio euclídeo convencional, el término ortogonal y el término perpendicular son sinónimos. Sin embargo, en espacios de dimensión finita y en geometrías no euclídeas, el concepto de ortogonalidad generaliza al de perpendicularidad.

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Tres planos ortogonales

Ortogonalidad en espacios vectoriales

Definición

Formalmente, en un espacio vectorial con producto interior V, dos vectores x∈V{\displaystyle x\in V}image e y∈V{\displaystyle y\in V}image son ortogonales si el producto escalar de ⟨x,y⟩{\displaystyle \langle x,y\rangle }image es cero.[1]​ Esta situación se denota x⊥y{\displaystyle x\perp y}image. Además, un conjunto A se dice que es ortogonal a otro conjunto B, si cualquiera de los vectores de A es ortogonal a cualquiera de los vectores del conjunto B.

Complemento ortogonal

Si S es un subespacio vectorial de M, el complemento ortogonal de S en M está formado por los vectores de M que son perpendiculares a todos los vectores de S.

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    Ejemplo 1
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    Ejemplo 2. Cálculo por el método de Gauss

Ortogonalidad y perpendicularidad

En geometría euclídea se tiene, dos vectores X{\displaystyle X}image e Y{\displaystyle Y}image ortogonales forman un ángulo recto, los vectores v1=(3,4){\displaystyle v_{1}=(3,4)}image y v2=(4,−3){\displaystyle v_{2}=(4,-3)}image lo son ya que, ⟨v1,v2⟩=v1⋅v2=3×4+4×(−3)=0{\displaystyle \langle v_{1},v_{2}\rangle =v_{1}\cdot v_{2}=3\times 4+4\times (-3)=0}image. En espacios no euclídeos puede definirse de modo abstracto el ángulo entre dos vectores a partir del producto interior.

Ortogonalidad respecto de una matriz (A-ortogonalidad)

Dados dos vectores u1{\displaystyle u_{1}}image y u2{\displaystyle u_{2}}image pertenecientes a un espacio vectorial de dimensión n{\displaystyle n}image y una matriz A{\displaystyle A}image de dimensión n×n{\displaystyle n\times n}image, si el productor escalar ⟨u1,Au2⟩{\displaystyle \langle u_{1},Au_{2}\rangle }image, notado ⟨u1,u2⟩A{\displaystyle \langle u_{1},u_{2}\rangle _{A}}image, es igual a cero, se dice que u1{\displaystyle u_{1}}image y u2{\displaystyle u_{2}}image son ortogonales respecto a la matriz A{\displaystyle A}image o A-ortogonales. Un conjunto de n{\displaystyle n}image vectores {ui}i=1n{\displaystyle \{u_{i}\}_{i=1}^{n}}image se dice que forma una base A-ortonormal si ⟨ui,uj⟩A=δij{\displaystyle \langle u_{i},u_{j}\rangle _{A}=\delta _{ij}}image para todo i,j=1,...,n{\displaystyle i,j=1,...,n}image.

Transformación ortogonal

En geometría y álgebra lineal, una transformación φ:E⟶E{\displaystyle \varphi :E\longrightarrow E}image de un espacio prehilbertiano (E,⟨⋅,⋅⟩){\displaystyle (E,\langle \cdot ,\cdot \rangle )}image en sí mismo —donde ⟨⋅,⋅⟩{\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle }image representa el producto escalar en E{\displaystyle E}image— es ortogonal cuando φ{\displaystyle \varphi }image es una aplicación lineal de E{\displaystyle E}image en sí mismo (un automorfismo) de forma que cualesquiera que sean los u,v∈E{\displaystyle u,v\in E}image se cumple que ⟨φ(u),φ(v)⟩=⟨u,v⟩{\displaystyle \langle \varphi (u),\varphi (v)\rangle =\langle u,v\rangle }image.

En particular, el conjunto E{\displaystyle E}image puede ser un espacio euclídeo.

En caso de que E{\displaystyle E}image sea un espacio vectorial sobre el cuerpo de los números complejos, se dirá que φ{\displaystyle \varphi }image es transformación unitaria.

Ortogonalidad en otros contextos

El concepto de ortogonalidad puede extenderse a otros objetos geométricos diferente de los vectores. Por ejemplo, dos curvas suaves se consideran ortogonales en un punto si sus respectivos (vectores tangentes) son ortogonales. Dos familias de curvas se llaman ortogonales si en el punto de intersección de una curva de la primera familia con una curva de la segunda familia ambas resultan ser ortogonales. Un ejemplo de esto es el de las líneas isostáticas de tracción y compresión en una viga, las cuales son las de las (tensiones principales).

Sistemas de coordenadas ortogonales

Un sistema de coordenadas sobre una variedad de Riemann o un espacio localmente euclídeo es ortogonal cuando las líneas coordenadas asociadas a los valores constantes de alguna de las coordenadas tienen vectores tangentes que son ortogonales entre sí. Las coordenadas cartesianas, las coordenadas cilíndricas y las coordenadas esféricas son ejemplos de sistemas de coordenadas ortogonales.

Los sistemas de coordenadas ortogonales son interesantes porque el tensor métrico expresado en ese sistema de coordenadas es diagonal. Si además todos los términos del tensor métrico son +1 (o también -1 si estamos en una variedad pseudoriemanniana) el sistema de coordenadas se califica además de ortonormal.

Los sistemas de coordenadas ortogonales las líneas coordenadas forman familias de curvas ortogonales entre sí.

Véase también

  • Base (álgebra)
  • Base canónica
  • Base Ortonormal
  • Combinación lineal
  • Coordenadas cartesianas
  • Espacio vectorial
  • Independencia lineal
  • Producto escalar
  • Producto vectorial
  • Producto mixto
  • Producto tensorial
  • Sistema generador
  • Vector normal

Referencias

  1. «Ortogonalidad». 

Weisstein, Eric W. «Ortogonal». En Weisstein, Eric W, ed. MathWorld (en inglés). Wolfram Research. 

https://blog.nekomath.com/algebra-lineal-i-ortogonalidad-y-espacio-ortogonal/ Definición y más información sobre ortogonalidad.

  • image Datos: Q215067
  • image Multimedia: Orthogonality / Q215067

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Fecha de publicación: Febrero 11, 2025, 09:58 am
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