Adición de Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
Clase 5 de 28 • Curso de Introducción al Álgebra Lineal: Vectores
Contenido del curso
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Vectores y Escalares: Conceptos y Operaciones Básicas
19:16 - 3

Convenciones y Notación en Vectores y Escalares
09:04 - 4

Modelo RGB y su implementación en Python
11:50 - 5

Adición de Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
08:03 - 6

Suma de Vectores en Python con NumPy
10:30 - 7

Producto Escalar-Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
16:56 - 8

Operaciones con Escalares y Vectores en Python usando NumPy
18:37 - 9

Producto Interno de Vectores: Definición y Propiedades
12:45 - 10

Producto Interno de Vectores en Python con NumPy
12:20 - 11

Análisis de Sentimientos de Tweets con Vectores de Palabras
16:00
- 12

Funciones Lineales: Transformación de Vectores en Escalares
11:50 - 13

Funciones Lineales y Propiedades de Superposición
14:22 - 14

Teoremas y Corolarios en Funciones Lineales
18:02 - 15

Funciones Afines: Propiedades y Ejercicios Prácticos
10:02 - 16

Aproximaciones de Taylor: Modelos Lineales de Funciones No Lineales
08:38 - 17

Aproximaciones de Taylor y análisis de error en Python
13:48 - 18

Regresión Lineal con Datos Geográficos y Socioeconómicos
22:26
- 19

Propiedades y Cálculo de la Norma de Vectores
17:18 - 20

Cálculo de Distancias entre Vectores usando Normas Euclidianas y LP
22:47 - 21

Optimización de Visitas para Arrendar Departamentos
10:11 - 22

Cálculo de Desviación Estándar en Series de Tiempo con NumPy
16:29 - 23

Modelo de Riesgo Retorno en Inversiones de Acciones
12:57 - 24

Cálculo de Ángulos y Correlación entre Vectores
10:29
¿Cómo se realiza la adición entre vectores?
La adición entre vectores es una operación fundamental en álgebra lineal y aplicaciones matemáticas. Esta operación se realiza sumando componente a componente los elementos de dos vectores de la misma dimensión. Este proceso suele ser básico, pero esencial en áreas como la física o la programación, donde los vectores representan magnitudes con dirección y sentido.
Para sumar dos vectores, debemos asegurarnos de que ambos vectores sean de la misma dimensión. Por ejemplo, si tenemos dos vectores a y b con componentes a_0, a_1, ..., a_n y b_0, b_1, ..., b_n, la suma se denota como c = a + b, en donde cada componente c_i es el resultado de a_i + b_i.
Ejemplo práctico de suma de vectores:
Supongamos que tenemos dos vectores:
- Vector (a = (0, 1, 2))
- Vector (b = (2, 3, -1))
La suma se realiza elemento a elemento:
- (a_0 + b_0 = 0 + 2 = 2)
- (a_1 + b_1 = 1 + 3 = 4)
- (a_2 + b_2 = 2 - 1 = 1)
El vector resultado de la suma de (a) y (b) es (c = (2, 4, 1)).
En caso de usar la notación de paréntesis, el resultado de sumar vectores también puede ser el vector nulo. Por ejemplo, al sumar ( (1, 2, 3) ) y ((-1, -2, -3)), obtenemos ( (0, 0, 0) ) al realizar la operación elemento a elemento.
¿Cuáles son las propiedades de la adición de vectores?
Matemáticamente, la adición de vectores cumple con varias propiedades valiosas, lo que permite obtener resultados consistentes y simplificar cálculos.
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Propiedad conmutativa: El orden en el que sumamos los vectores no afecta el resultado. Es decir, la suma es igual sea (a + b) o (b + a).
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Propiedad asociativa: Podemos agrupar vectores de distintas formas sin alterar el resultado. Esto significa que ((a + b) + c) es igual a (a + (b + c)). Así evitamos el uso excesivo de paréntesis.
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Vector cero: El vector cero actúa como el elemento neutro de la suma. Si sumamos el vector cero a cualquier vector (a), el resultado es (a).
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Inverso aditivo: Todo vector tiene un inverso aditivo tal que su suma resulta en el vector cero. Por ejemplo, para cualquier vector (a), (-a + a = 0).
Estas propiedades facilitan la manipulación algebraica de vectores en situaciones complejas, permitiendo reordenar y simplificar cálculos.
Advertencias al operar con vectores
Es fundamental tener presente que no todas las operaciones vectoriales son cerradas en su respectivo espacio vectorial. Esto significa que, en ciertos casos, al sumar dos vectores, la operación podría no mantenerse dentro del mismo espacio.
Un ejemplo concreto se encuentra en el modelo de color RGB, donde los vectores representan componentes de color. Al sobrepasar los valores establecidos para representar colores válidos, podríamos terminar con resultados fuera del rango visible.
Te invito a practicar estas propiedades y conceptos por ti mismo. La comprensión y manejo de estos principios te permitirán avanzar hacia conceptos más complejos en álgebra lineal y sus aplicaciones en campos como la programación y el diseño gráfico. ¡Sigue aprendiendo y expandiendo tu conocimiento sobre la adición de vectores!