Espacio Afín euclídeo

El espacio vectorial euclídeo.
EL ESPACIO AFÍN EUCLÍDEO
TEMA 1: EL ESPACIO AFÍN
•
EL ESPACIO AFÍN
•
•
SUBESPACIO AFINES
SISTEMAS DE REFERENCIA
2
3
4
•
•
•
CAMBIO DE SISTEMA DE REFERENCIA
LA RECTA EN EL ESPACIO
EL PLANO EN EL ESPACIO
5
7
7
•
•
•
POSICIONES RELATIVAS DE DOS PLANOS
POSICIONES RELATIVAS DE TRES PLANOS
POSICIONES RELATIVAS DE DOS RECTAS
8
•
POSICIONES RELATIVAS DE RECTA Y PLANO
9
9
10
TEMA 2: EL ESPACIO VECTORIAL EUCLÍDEO
•
•
•
PRODUCTO ESCALAR
ORTOGONALIDAD
ÁNGULO DE DOS VECTORES
11
14
16
•
•
•
COSENOS DIRECTORES DE UN VECTOR
PRODUCTO VECTORIAL
PRODUCTO MIXTO
16
17
•
DOBLE PRODUCTO VECTORIAL
21
19
TEMA 3: EL ESPACIO EUCLÍDEO
•
•
COORDENADAS CARTESIANAS RECTANGULARES
DISTANCIA. ESPACIO MÉTRICO
23
23
•
•
•
•
DISTANCIA EN EL ESPACIO EUCLÍDEO
VECTOR PERPENDICULAR A UN PLANO
VECTOR PARALELO A UNA RECTA
ÁNGULOS
23
24
•
26
•
•
PERPENDICULARIDAD Y PARALELISMO ENTRE PLANOS, ENTRE RECTAS Y ENTRE
PLANOS Y RECTAS
DISTANCIAS
ECUACIÓN NORMAL DEL PLANO
•
ÁREAS
•
VOLÚMENES
29
30
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
25
25
27
29
1
El espacio afín euclídeo.
TEMA 1: EL ESPACIO AFÍN
EL ESPACIO AFÍN
Definición: Sean E el conjunto de puntos del espacio, V3(R) el espacio vectorial real de los vectores
libres del espacio, y
ϕ : ExE → V 3 (R)
→
(A,B) → ϕ(A,B) = AB
una aplicación que verifica:
I) “Relación de ChaVles” Si A, B, y C ∈ E
G
ϕ(A, B) + ϕ(B, C) + ϕ(C, A) = 0
o
también
B
⎯⎯→ ⎯⎯→
G
AB + BC + CA = 0
⎯⎯→
A
C
G
G
II) ∀A ∈ E, ∀v ∈ V, existe un único punto B∈ E tal que ϕ(A, B) = v .
Entonces a la terna (E, V3(R), ϕ ) se le denomina espacio afín y se escribe A3.
Los elementos del espacio afín A3 son los puntos del espacio ordinario. En ocasiones, se suele
“identificar” el espacio afín A3 con el conjunto de puntos E, lo que no es correcto, pero si permisible,
para simplificar la notación.
Definición: La dimensión del espacio afín es la dimensión del espacio vectorial asociado V3(R).
Definición: Diremos que los puntos A, B, C y D son linealmente independientes (o linealmente
→
→
→
dependientes) si lo son los vectores AB, AC, AD .
Propiedades:
⎯⎯→
G
1) AB = 0 ⇒ A = B ;
⎯
⎯→
G
2) AA = 0 ;
⎯
⎯→
⎯
⎯→
3) AB = − BA ;
⎯
⎯→
⎯
⎯→
⎯
⎯→
4) AB+ BC = AC
Demostración:
G
1) De la segunda condición de la definición: II) ∀A ∈ E, ∀0 ∈ V, existe un único
→
G
punto B ∈ E tal que ϕ(A,B)= AB = 0 ⇒ B = A .
2
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El espacio vectorial euclídeo.
2) De la relación de Chasles
G
ϕ(A, A) + ϕ(A, A) + ϕ(A, A) = 0
⎯⎯
→ ⎯⎯
→ ⎯⎯
→
⎯⎯
→
G
G
o también AA + AA + AA = 0 ⇒ AA = 0 .
⎯⎯
→ ⎯⎯
→ ⎯⎯
→
⎯
⎯→
⎯
⎯→
G
G
3) Ahora ϕ(A, B) + ϕ(B, A) + ϕ(A, A) = 0 o también AB+ BA + AA = 0 y de aquí AB = − BA .
⎯⎯
→ ⎯⎯
→ ⎯⎯
→
G
4) Análogamente, AB+ BC + CA = 0 ,
⎯⎯
→ ⎯⎯
→ ⎯⎯
→
⎯⎯
→ ⎯⎯
→
⎯⎯
→
G
⇔ AB+ BC − AC = 0 ⇔ AB+ BC = AC , que
B
3)
constituye la definición de suma vectorial.
C
A
JJJG JJJG JJJG
AB + BC = AC
SUBESPACIO AFINES
Definición: Sea A3 = (E, V3(R), ϕ ) un espacio afín. Sea F un subconjunto no vacío de E, se dice que
JJJG
B=(F,V(F), ϕ ) es un subespacio afín de A3 si existe un punto A ∈ F tal que V(F)= AX / X ∈ F es un
{
}
3
subespacio vectorial del espacio vectorial V (R).
Al subespacio afín también se le denomina variedad lineales afines o variedades lineales.
Proposición: El subespacio afín es independiente del punto que se tome.
Demostración:
JJJG
JJJG
Sea el subespacio afín B del espacio afín A3. Si P, Q ∈ B entonces PX / X ∈ B = QX / X ∈ B .
{
En efecto:
JJJG JJJG JJJG
JJJG JJJG
PX = PQ + QX = −QP + QX ∈
JJJG JJJG JJJG
JJJG JJJG
QX = QP + PX = − PQ + PX ∈
} {
}
JJJG
{PX / X ∈ B}
JJJG
{QX / X ∈ B}
Al subespacio vectorial V(F) se le denomina subespacio vectorial asociado al subespacio afín. B.
Definición: La dimensión del subespacio afín es la dimensión del subespacio vectorial asociado.
Definición: Sean A3 un espacio afín, A un punto de E y W un subespacio vectorial de V3(R). Entonces
JJJG
B=(F,W, ϕ ) es un subespacio afín de A3, siendo F= X ∈ E / AX ∈ W
{
}
Al subespacio vectorial W se le llama dirección de F.
Al subespacio afín B=(F,W, ϕ ) que contiene al punto A y de dirección W se le expresa de forma
simplificada: B=A+W
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3
El espacio afín euclídeo.
Clasificación de los subespacios afines:
Si dim B = 0 X = A punto.
G
Si dim B = 1 X = A + tv recta.
G
G
Si dim B = 2 X = A + tv + sw plano.
G G
G
Si dim B = 3 X = A + x i + yj + zk ; B = A3 espacio total
SISTEMAS DE REFERENCIA
Definición: Sea A3 un espacio
afín
y
JJJJG G
OU 3 = u 3
ℜ = {O,U1,U2 ,U3 } una cuaterna de puntos, se
dice que R constituye un sistema de referencia
del espacio afín A3 cuando los vectores
⎯
⎯→
⎯
⎯→
O
⎯
⎯→
OU1 , OU 2 , OU 3 forman una base de V3(R). O
U3
JJJJG G
OU 2 = u 2
U2
JJJJG G
OU1 = u1
es el origen del sistema de referencia.
⎯⎯→
G ⎯⎯→
G ⎯⎯→ G
Si OU 1 = u1 , OU 2 = u 2 , OU 3 = u 3 entonces se
G G G
tiene ℜ = {O;u1,u2 ,u3 } un sistema de
U1
referencia.
⎯⎯→
G G G
Definición: Sea ℜ = {O;u1,u2 ,u3 } un sistema de referencia afín, si A ∈ E al vector libre OA se le
denomina vector de posición del punto A.
G G G
Proposición: Sean A3, ℜ = {O;u1,u2 ,u3 } una referencia afín y R3 el espacio vectorial real de
dimensión 3. Entonces la aplicación c:EÆR3 definida por c(A)=(x,y,z) son las coordenadas del vector
⎯⎯→
G G G
OA respecto de la base B= {u1 , u 2 , u 3 }es biyectiva.
Demostración:
G G G
Para cada punto A se obtiene el vector de posición que respecto a la base B= {u1 , u 2 , u 3 } es
ϕ
i
o
JJJG
G
G
G
E
→
V 3 (R) → R 3
OA = xu1 + yu 2 + zu 3 = (x, y, z) , es decir,
, luego c = i D ϕ0 que es biyectiva por ser
JJJG
A → OA → (x, y, z)
composición de aplicaciones biyectivas.
Definición: Con la misma notación, se dice que (x,y,z) son las coordenadas del punto A respecto del
sistema de referencia R si c(A)=(x,y,z).
⎯⎯→
Corolario 1: Las coordenadas vectoriales de OA son las coordenadas afines del punto A.
4
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
Corolario 2: Las coordenadas de un vector
A
⎯⎯→
libre AB son las coordenadas del extremo B
menos las coordenadas del origen A, es decir,
⎯⎯→
⎯⎯→
⎯⎯→
AB = OB - OA .
B
O
CAMBIO DE SISTEMA DE REFERENCIA
G G G
G G G
Sean R = {O; u1 , u 2 , u 3 } y R ' = {O' ; v 1 , v 2 , v 3 } dos sistemas de referencia del espacio afín A3 tales que:
G
G
G
G
u1 = a11v1 + a12 v 2 + a13 v 3
G
G
G
G
u2 = a21v1 + a22 v 2 + a23 v 3
G
G
G
G
u3 = a31v1 + a32 v 2 + a33 v 3
⎯⎯→
G
G
G
O'O = a v1 + b v 2 + cv 3
G
u3
⎯⎯→
Si X tiene por vectores de posición OX = ( x, y, z ) y
O
⎯⎯→
G
u2
O' X = ( x ' , y ' , z ' )
respecto
⎯⎯
→
de
⎯⎯
→
R
y
R’
⎯⎯
→
respectivamente, luego O ' X = O 'O+ OX . Entonces:
G
u1
G
v3
O’
G
v2
X
⎛ x ' ⎞ ⎛ a ⎞ ⎛ a11 a 21 a 31 ⎞⎛ x ⎞
⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜
⎟⎜ ⎟
⎜ y ' ⎟ = ⎜ b ⎟ + ⎜ a12 a 22 a 32 ⎟⎜ y ⎟ ⇔ [x ]R ' = A.[x ]R
⎜z' ⎟ ⎜c ⎟ ⎜a
⎟⎜ ⎟
⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ 13 a 23 a 33 ⎠⎝ z ⎠
que representan las ecuaciones del cambio de sistema
de referencia de R a R’, que considerando la matriz
A por bloques será:
G
v1
0
0 ⎞⎛ 1 ⎞
⎛1⎞
⎛ 1 ⎞ ⎛1 0
⎟⎜ ⎟ ⎛ 1
⎜ ⎟ ⎜
⎜ ⎟
0
⎞
⎜ x ' ⎟ ⎜ a a 11 a 21 a 31 ⎟⎜ x ⎟ ⎜
⎜ x ⎟ , siendo P la matriz del cambio de la base {uG , uG , uG } a
⎟
=
=
⎯⎯
→
1
2
3
⎜ y' ⎟ ⎜ b a
a 22 a 32 ⎟⎜ y ⎟ ⎜ O 'O P ⎟ ⎜ y ⎟
12
⎝
⎠
⎟⎟⎜⎜ ⎟⎟
⎜⎜ ⎟⎟ ⎜⎜
⎜ ⎟
⎝z⎠
⎝ z ' ⎠ ⎝ c a 13 a 23 a 33 ⎠⎝ z ⎠
G G G
la base {v 1, v 2 , v 3 }. Para obtener el cambio de sistema de referencia de R’ a R, basta despejar en la
ecuación anterior:
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El espacio afín euclídeo.
⎛1⎞
⎛1⎞
⎛1⎞
⎛1⎞
⎟
⎜ ⎟
⎜ ⎟
⎜ ⎟
−1 ⎜
1
0 ⎞ ⎜ x' ⎟ ⎛
1
0 ⎞⎜ x ' ⎟ ⎛ 1
0 ⎞⎜ x ' ⎟
⎜ x ⎟ ⎛⎜ ⎯⎯→
⎜
⎟
⎟
⎜
⎟
⎯
⎯→
⎯⎯→
−1 ⎟⎜
−1 ⎟⎜
⎟ = ⎜ P −1 OO
⎟
⎜ y ⎟ = ⎜ O' O P ⎟ ⎜ y' ⎟ = ⎜ − P −1 O
y
'
'
O
P
'
P
⎠⎜ y ' ⎟
⎠⎜ ⎟ ⎝
⎠ ⎜ ⎟ ⎝
⎜⎜ ⎟⎟ ⎝
⎜ z' ⎟
⎜ z' ⎟
⎜ z' ⎟
⎝ ⎠
⎝ ⎠
⎝ ⎠
⎝z⎠
Casos particulares:
G
G G
G G
G
Si la base no cambia, es decir, u1 = v 1 , u 2 = v 2 , u 3 = v 3 resulta:
I)
0 0 0 ⎞⎛ 1 ⎞
⎟⎜ ⎟
1 0 0 ⎟⎜ x ⎟
una “traslación”
0 1 0 ⎟⎜ y ⎟
⎟⎜ ⎟
0 0 1 ⎟⎠⎜⎝ z ⎟⎠
Si los orígenes coinciden(O=O’), es decir a=b=c=0 resulta:
⎛ 1 ⎞ ⎛1
⎜ ⎟ ⎜
⎜ x' ⎟ ⎜ a
⎜ y' ⎟ = ⎜ b
⎜⎜ ⎟⎟ ⎜⎜
⎝ z' ⎠ ⎝ c
II)
⎛ 1 ⎞ ⎛1 0
⎜ ⎟ ⎜
⎜ x ' ⎟ ⎜ 0 a 11
⎜ y' ⎟ = ⎜ 0 a
12
⎜⎜ ⎟⎟ ⎜⎜
⎝ z ' ⎠ ⎝ 0 a 13
0
a 21
a 22
a 23
0 ⎞⎛ 1 ⎞
⎟⎜ ⎟
a 31 ⎟⎜ x ⎟
un “cambio de base” vectorial.
a 32 ⎟⎜ y ⎟
⎟⎜ ⎟
a 33 ⎟⎠⎜⎝ z ⎟⎠
Proposición: Todo cambio de referencia en el espacio afín es igual al producto de una “traslación” por
un “cambio de base”.
Demostración:
En efecto:
⎛1 0
⎜
⎜ a a 11
⎜b a
12
⎜⎜
⎝ c a 13
6
0
a 21
a 22
a 23
0 ⎞
⎟
a 31 ⎟
=
a 32 ⎟
⎟
a 33 ⎟⎠
⎛1
⎜
⎜a
⎜b
⎜⎜
⎝c
0 0 0⎞ ⎛1 0
⎟⎜
1 0 0 ⎟ ⎜ 0 a 11
0 1 0 ⎟ ⎜ 0 a 12
⎟⎜
0 0 1 ⎟⎠ ⎜⎝ 0 a 13
0
a 21
a 22
a 23
0 ⎞ ⎛1 0
⎟ ⎜
a 31 ⎟ ⎜ 0 a 11
=
a 32 ⎟ ⎜ 0 a 12
⎟ ⎜
a 33 ⎟⎠ ⎜⎝ 0 a 13
0
a 21
a 22
a 23
0 ⎞ ⎛1
⎟⎜
a 31 ⎟ ⎜ a
a 32 ⎟ ⎜ b
⎟⎜
a 33 ⎟⎠ ⎜⎝ c
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0 0 0⎞
⎟
1 0 0⎟
0 1 0⎟
⎟
0 0 1 ⎟⎠
El espacio vectorial euclídeo.
LA RECTA EN EL ESPACIO
Una recta queda determinada por dos puntos P
y Q distintos. Si X es un punto cualquiera de la
G G G
recta y R = {O; u1 , u 2 , u 3 } un sistema de
P
referencia del espacio afín, la ecuación vectorial
JJJG JJJG ⎯⎯→
de la recta es OX = OP + t PQ y sus ecuaciones
paramétricas
X
r
Q
P = ( p1 , p 2 , p 3 ) ,
para
Q = (q1 , q 2 , q 3 ) , y X = ( x 1 , x 2 , x 3 ) respecto de
⎧ x 1 = p1 + t (q1 − p1 )
⎪
R, son: ⎨x 2 = p 2 + t (q 2 − p 2 )
⎪ x = p + t (q − p )
3
3
3
⎩ 3
O
G
Sea v = ( v 1 , v 2 , v 3 ) un vector director de la recta, es decir, un vector de la dirección de la recta
⎧ x 1 = p1 + tv 1
⎪
G
entonces la ecuación vectorial es X = P + tv y las ecuaciones paramétricas: ⎨x 2 = p 2 + tv 2 .
⎪ x = p + tv
3
3
⎩ 3
De donde eliminando el parámetro t queda en forma continua:
x 1 − p1 x 2 − p 2 x 3 − p 3
.
=
=
v1
v2
v3
EL PLANO EN EL ESPACIO
G G G
Sea el sistema de referencia R = {O; u1 , u 2 , u 3 }
Un plano queda determinado por tres puntos P,
Q y R no alineados, cualquier punto coplanario
⎯⎯→
Q
⎯⎯→
X
P
con ellos verifica X = P + t PQ + s PR .
De la ecuación vectorial, para P = ( p1 , p 2 , p 3 ) ,
Q = (q1 , q 2 , q 3 ) , R = ( r1 , r2 , r3 )
y
R
X = ( x 1 , x 2 , x 3 ) se obtienen las ecuaciones
π
⎧ x 1 = p1 + t (q 1 − p1 ) + s( r1 − p1 )
⎪
paramétricas: ⎨x 2 = p 2 + t (q 2 − p 2 ) + s( r2 − p 2 )
⎪ x = p + t ( q − p ) + s( r − p )
3
3
3
3
3
⎩ 3
O
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El espacio afín euclídeo.
G
Si consideramos un punto P y dos vectores linealmente independientes v = ( v 1 , v 2 , v 3 ) y
G
G
G
w = ( w 1 , w 2 , w 3 ) el plano queda determinado de forma vectorial por X = P + tv + sw y por sus
⎧ x 1 = p1 + tv 1 + sw1
⎪
ecuaciones paramétricas: ⎨x 2 = p 2 + tv 2 + sw 2 de donde eliminando los parámetros t y s queda:
⎪ x = p + tv + sw
3
3
3
⎩ 3
x 1 − p1
v1
w1
x 2 − p2
x 3 − p3
v2
v3
w 2 = 0 , la ecuación general, cartesiana o implícita del plano ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0
w3
POSICIONES RELATIVAS DE DOS PLANOS
Sean los planos:
α ≡ a 1x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 = a 0 con (a 1 , a 2 , a 3 ) ≠ (0,0,0) ;
β ≡ b1x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 = b 0 con (b1 , b 2 , b 3 ) ≠ (0,0,0) considerando:
⎛a
r ( A ) = r ⎜⎜ 1
⎝ b1
•
a2
b2
a3 ⎞
⎟
b 3 ⎟⎠
⎛ a a2
r ( A*) = r ⎜⎜ 1
⎝ b1 b 2
a3 a0 ⎞
⎟
b 3 b 0 ⎟⎠
Si r(A) = r(A*) = 2 el sistema es compatible
indeterminado y los dos planos son
secantes, es decir se cortan según una recta.
NOTA: Toda recta queda identificada
como intersección de dos planos
secantes mediante sus ecuaciones
cartesianas. Denominamos “haz de
planos” que contienen a una recta a la
combinación lineal de dos planos
cualesquiera que contengan a dicha
r
α
recta: λ ( a1x1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 − a 0 ) +
μ ( b1x1 + b 2 x 2 + b3 x 3 − b 0 ) = 0 .
•
•
β
Si r(A) = 1; y r(A*) = 2 el sistema es incompatible y los dos planos son paralelos.
Si r(A) = r(A*) = 1 el sistema es compatible indeterminado y los dos planos son coincidentes.
8
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El espacio vectorial euclídeo.
POSICIONES RELATIVAS DE TRES PLANOS
Sean los planos:
α ≡ a 1x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 = a 0 con (a 1 , a 2 , a 3 ) ≠ (0,0,0) ;
β ≡ b1x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 = b 0 con (b1 , b 2 , b 3 ) ≠ (0,0,0) ;
γ ≡ c1x 1 + c 2 x 2 + c 3 x 3 = c 0 con (c1 , c 2 , c 3 ) ≠ (0,0,0) con:
⎛ a1
⎜
r ( A ) = r ⎜ b1
⎜c
⎝ 1
•
•
•
•
•
a2
b2
c2
a3 ⎞
⎟
b3 ⎟
c 3 ⎟⎠
⎛ a1
⎜
r ( A*) = r ⎜ b1
⎜c
⎝ 1
a2
b2
c2
a3 a0 ⎞
⎟
b3 b0 ⎟
c 3 c 0 ⎟⎠
Si r(A) = r(A*) = 3 el sistema es compatible determinado y los tres planos se cortan en un punto.
Si r(A) = 2; y r(A*) = 3 el sistema es incompatible y se presentan dos subcasos:
Si todas las submatrices de orden 2x3 son de rango dos. Los planos se cortan dos a dos.
I)
Si todas las submatrices de orden 2x3 son de rango dos, salvo una que es de rango uno. Dos
II)
planos son paralelos y el tercero les corta.
Si r(A) = r(A*) = 2 el sistema es compatible indeterminado y se presentan dos subcasos:
Si todas las submatrices de orden 2x4 son de rango dos. Los tres planos se cortan formando
III)
una recta. En este caso, dos planos constituyen lo que se denomina un “haz de planos”.
IV)
Si todas las submatrices de orden 2x4 son de rango dos, salvo una que es de rango uno. Dos
planos son coincidentes y el tercero les corta.
Si r(A) =1; r(A*) = 2 el sistema es incompatible y se presentan dos subcasos:
Si todas las submatrices de orden 2x4 son de rango dos. Los tres planos son paralelos.
V)
Si todas las submatrices de orden 2x4 son de rango dos, salvo una que es de rango uno. Dos
VI)
planos son coincidentes y el tercero paralelo.
Si r(A) = r(A*) = 1 el sistema es compatible indeterminado y los tres planos son coincidentes.
POSICIONES RELATIVAS DE DOS RECTAS
Sean las rectas r y s determinadas por los planos:
⎧ α ≡ a 1x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 = a 0 con (a 1 , a 2 , a 3 ) ≠ (0,0,0)
r⎨
⎩β ≡ b1x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 = b 0 con (b1 , b 2 , b 3 ) ≠ (0,0,0)
⎧ γ ≡ c1x 1 + c 2 x 2 + c 3 x 3 = c 0 con (c1 , c 2 , c 3 ) ≠ (0,0,0)
con:
s⎨
⎩δ ≡ d1x 1 + d 2 x 2 + d 3 x 3 = d 0 con (d 1 , d 2 , d 3 ) ≠ (0,0,0)
⎛ a1 a 2
⎜
⎜ b1 b 2
r ( A) = r ⎜
c c2
⎜⎜ 1
⎝ d1 d 2
a3 ⎞
⎟
b3 ⎟
c3 ⎟
⎟
d 3 ⎟⎠
⎛ a1 a 2 a 3 a 0 ⎞
⎜
⎟
⎜ b1 b 2 b 3 b 0 ⎟
r ( A*) = r ⎜ c1 c 2 c 3 c 0 ⎟
⎜
⎟
⎜ d1 d 2 d 3 d 0 ⎟
⎜
⎟
⎝
⎠
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
9
El espacio afín euclídeo.
•
•
Si r(A*) = 4. Las dos rectas se cruzan, pues no están en el mismo plano.
Si r(A*) ≠ 4. Las dos rectas son coplanarias y se presenta los siguientes subcasos:
• Si r(A) = r(A*) = 3. Las dos rectas se cortan en un punto.
• Si r(A) = 2; r(A*) = 3. Las dos rectas son paralelas.
• Si r(A) = r(A*) = 2. Las dos rectas son coincidentes.
POSICIONES RELATIVAS DE RECTA Y PLANO
Sean la recta r determinada por los planos α y β y el plano γ :
α ≡ a 1x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 = a 0 con (a 1 , a 2 , a 3 ) ≠ (0,0,0) ;
β ≡ b1x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 = b 0 con (b1 , b 2 , b 3 ) ≠ (0,0,0) ;
γ ≡ c1x 1 + c 2 x 2 + c 3 x 3 = c 0 con (c1 , c 2 , c 3 ) ≠ (0,0,0) con:
⎛ a1
⎜
r ( A ) = r ⎜ b1
⎜c
⎝ 1
•
•
•
10
a2
b2
c2
a3 ⎞
⎟
b3 ⎟
c 3 ⎟⎠
⎛ a1
⎜
r ( A*) = r ⎜ b1
⎜c
⎝ 1
a2
b2
c2
a3 a0 ⎞
⎟
b3 b0 ⎟
c 3 c 0 ⎟⎠
Si r(A) = r(A*) = 3. La recta es incidente con el plano.
Si r(A) = 2; r(A*) = 3. La recta es paralela al plano.
Si r(A) = r(A*) = 2. La recta esta contenida en el plano.
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El espacio vectorial euclídeo.
TEMA 2: EL ESPACIO VECTORIAL EUCLÍDEO
PRODUCTO ESCALAR
Definición: Sea V3(R) el espacio vectorial de los vectores libres del espacio sobre el cuerpo R.
V 3 (R) × V 3 (R) → R
siendo α el ángulo
Llamamos producto escalar en V3(R) a la aplicación: G G
G G G G
( x, y) → x ⋅ y = x . y .cos α
G
G
que forman, en un punto cualquiera, un representante de x y otro de y con 0 ≤ α ≤ π . El número real
G
G
G G
x . y .cosα se llama producto escalar de x por y .
Proposición: El producto escalar de dos
vectores es el producto del módulo de un vector
por la proyección del otro sobre él. Además,
G G G G
G
G
x ≠ 0 e y ≠ 0 , el producto escalar de x por y es
un número positivo, negativo o cero según que
G G
el ángulo que formen x e y sea agudo, obtuso
o recto respectivamente.
G
y
α
G
G
p r o y xG ( y ) = y c o s α
G
x
Demostración:
G G
G G
G
G
x.y = x y cos α = x proy xG ( y)
Propiedades del producto escalar
G G G G G G
G G
1) Si x = 0 o y = 0 o x e y son perpendiculares, entonces x ⋅ y = 0 .
Demostración:
G G G G
G G
x ⋅ y = x . y .cos α = x . y .cos 90º = 0
G G G G
G G
G G
2) Si x ≠ 0 e y ≠ 0 , entonces x ⋅ y = 0 si y sólo si x e y son perpendiculares.
Demostración:
G G
⎧x = 0
⎪
⎪ó G
G G G G
⎪G
0 = x ⋅ y = x . y .cos α ⇒ ⎨ y = 0
⎪ó
⎪
⎪cos α = 0 ⇒ α = 90º
⎩
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11
El espacio afín euclídeo.
G G
G G G G
3) Conmutativa: x ⋅ y = y ⋅ x , ∀x, y ∈ V 3
Demostración:
G G G G
G G
G G
G G
G G
G G
x ⋅ y = x . y .cos α = x . y .cos ( x, y ) = y . x .cos ( y, x ) = y ⋅ x
G G G
G G
G
G G G
4) Distributiva respecto de la suma: x ⋅ ( y + z) = x ⋅ y + x ⋅ z , ∀x, y, z ∈ V 3
Demostración:
G G G G
G
Mediante la proyección de los vectores y, z e y+z sobre el vector x :
G G G
G G G
G G G
G
G G
G
G
G
x ⋅ ( y + z ) = x . y + z .cos ( x, y + z ) = x proy xG ( y + z ) = x ( proy xG ( y ) + proy xG ( z ) ) =
G
G
G
G G G G G
= x proy xG ( y ) + x proy xG ( z ) = x ⋅ y + x ⋅ z
G G
G G G
G
G G
G G
5) Pseudoasociativa: λ ( x ⋅ y) = ( λx) ⋅ y = x ⋅ (λy) = ( x ⋅ y)λ , ∀x, y ∈ V 3 , ∀λ ∈ R
Demostración:
G G
G G
G G
G G
G G
G G
λ ( x ⋅ y ) = λ x . y .cos α = λ. x . y .cos ( x, y ) = x . y .λ.cos ( x, y ) =
G G
G G
⎧ x . y .λ.cos ( λx, y )
si λ >0 ⎫
⎪
⎪ G G
G G
G G
= ⎨0
si λ = 0 ⎬ = x . y . λ .cos ( λx, y ) = ( λx ) ⋅ y
G G
⎪G G
⎪
⎩ x . y .λ. ( − cos ( λx, y ) ) si λ < 0 ⎭
λ<0
G
λx
λ>0
G
λx
G
x
G G
G G
G G
G G
6) Si x ≠ 0 , entonces x ⋅ x > 0 ; x ⋅ x = 0 si y sólo si x = 0 .
Demostración:
G G G G
G G
G G
G G
G2
x ⋅ x = x . x .cos α = x . x .cos ( x, x ) = x . x .cos 0º = x ≥ 0
Antes de pasar a enunciar el resto de las propiedades del producto escalar necesitamos dar la
G
G G
G G
G2
G
siguiente definición: Para cada x ∈ V 3 , llamamos norma de x : x = + x ⋅ x = + x = x , es decir,
la norma de un vector coincide con su módulo. Más generalmente, se define norma en V3 como
V 3 (R) → R
cualquier aplicación:
G
G que verifiquen las siguientes condiciones:
x→ x
G
1) x ≥ 0 ;
G
G G
2) x = 0 ⇔ x = 0 ;
G G
G
G
3) x + y ≤ x + y ;
G
G
4) λ ⋅ x = λ . x
12
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El espacio vectorial euclídeo.
V3 → R
3
En particular, la aplicación: G
G , que asocia a cada vector su módulo, es una norma sobre V .
x→ x
G G
G G
7) Desigualdad de Cauchy-Schwartz: x ⋅ y < x . y
G G
∀x, y ∈ V 3 .
Demostración:
G G
G G
G G
G G
x ⋅ y = x . y .cos α = x . y . cos α ≤ x . y
N
≤1
G G G G
G G
8) Desigualdad de Minkowski: x + y ≤ x + y ∀x, y ∈ V 3
Demostración:
G G G G
G G
Aplicando la desigualdad anterior x ⋅ y ≤ x ⋅ y < x . y
G G2
G G G G
G G G G G G G G G2
G G G2 G2
G G G2
G G 2
x + y = ( x + y )( x + y ) = x ⋅ x + x ⋅ y + y ⋅ x + y ⋅ y = x + 2.x ⋅ y + y ≤ x + 2. x ⋅ y + y = ( x + y )
G G G G
G G
y de aquí: x + y ≤ x + y ∀x, y ∈ V 3
Expresión analítica del producto escalar
G G G
G G
G
G
G
G
Sea B = {u 1 , u 2 , u 3 } una base de V3. Sean x, y ∈ V 3 tales que x = x 1 u 1 + x 2 u 2 + x 3 u 3 e
G G
G G
G G
⎛ u1 ⋅ u1 u1 ⋅ u 2 u1 ⋅ u 3 ⎞ ⎛ y1 ⎞
⎜G G G G
G G ⎟⎜ ⎟
G
G
G
G
G G
y = y 1 u 1 + y 2 u 2 + y 3 u 3 . Entonces: x ⋅ y = ( x 1 x 2 x 3 )⎜ u 2 ⋅ u 1 u 2 ⋅ u 2 u 2 ⋅ u 3 ⎟ ⎜ y 2 ⎟
G G
G G ⎟⎜ ⎟
⎜G G
⎝ u 3 ⋅ u1 u 3 ⋅ u 2 u 3 ⋅ u 3 ⎠ ⎝ y 3 ⎠
Definición: Un espacio vectorial V3 en el que se ha definido el producto escalar se dice que es un
espacio vectorial euclídeo.
ORTOGONALIDAD
G G
Definición: Se dice que los vectores x e y son ortogonales si su producto escalar es cero.
Teorema de Pitágoras
Dos vectores de un espacio vectorial euclídeo son ortogonales si, y sólo si el cuadrado de la norma de
G G2 G2 G2
G G
su suma es igual a la suma de los cuadrados de sus normas; es decir: x + y = x + y ⇔ x ⊥ y .
Demostración:
GG
G G2
G G G G
G G G G G G G G G2 G2
G G
∀x,y ∈ V3 x + y = ( x + y ) ⋅ ( x + y ) = x ⋅ x + x ⋅ y + y ⋅ x + y ⋅ y = x + y ⇔ x ⊥ y
Proposición: Tres vectores ortogonales dos a dos y distintos del vector nulo forman una base del
espacio vectorial V3.
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13
El espacio afín euclídeo.
Demostración:
G G G
Supongamos que los tres vectores x , y , z son ortogonales dos a dos no nulos y además linealmente
G
G
G G
dependientes, entonces λ1x + λ 2 y + λ 3 z = 0, ∃λ i ≠ 0 . Si multiplicamos escalarmente los dos miembros
G
G G
G G
G G G G
G G
G G
por x , obtenemos λ1 ( x ⋅ x ) + λ 2 ( x ⋅ y ) + λ 3 ( x ⋅ z ) = x ⋅ 0 = 0 y como ( x ⋅ y ) = 0 , ( x ⋅ z ) = 0 , resulta
G G
G G
λ1 ( x ⋅ x ) = 0 y como x ≠ 0 ⇒ λ1 = 0 . Análogamente se obtiene λ 2 = 0, λ 3 = 0 y los tres vectores son
linealmente independientes y constituyen una base de V3.
G G G
Definición: Decimos que la base B = {u 1 , u 2 , u 3 } es ortonormal o métrica cuando sus vectores son
G
unitarios ( u i = 1, i = 1,2,3) y ortogonales entre sí (perpendiculares dos a dos).
G
G G
⎛ 1 0 0 ⎞ ⎛ y1 ⎞
⎛ y1 ⎞
⎪⎧ u i = 1 ⇒ u i ⋅ u i = 1
⎜
⎟⎜ ⎟
⎜ ⎟
x 2 x 3 ) ⎜ 0 1 0 ⎟ ⎜ y 2 ⎟ = ( x1 x 2 x 3 ) ⎜ y 2 ⎟ , y que: ⎨ G G
⎪⎩u i ⋅ u j = 0 si i ≠ j
⎜0 0 1⎟⎜ y ⎟
⎜y ⎟
⎝
⎠⎝ 3 ⎠
⎝ 3⎠
Con la misma notación anterior, si la base B es ortonormal la expresión analítica del producto escalar
G
G
G G
de x por y es: x ⋅ y = x 1 y 1 + x 2 y 2 + x 3 y 3 .
G
Por tanto, el módulo de un vector es x = x 12 + x 22 + x 23 cuando la base es ortonormal.
G G
x ⋅ y = ( x1
Definición: Sea V un espacio vectorial euclídeo y F y G dos subconjuntos de V, se dice que F y G son
ortogonales (escribimos F⊥G) si y solo si todo vector de F es ortogonal a cualquier vector de G.
Teorema: F y G son ortogonales si y solo si los subespacios vectoriales que generan lo son. En
particular en V3 se verifica:
1) Dos rectas vectoriales son ortogonales si y solo si lo son sus vectores directores.
2) Una recta vectorial es ortogonal a un plano vectorial si y solo si el vector director de la recta es
ortogonal a una base del plano.
Demostración:
G
G
G
G
Sean F = {u1 ,..., u p } y G = {v1 ,..., vq } dos subconjuntos de vectores de un espacio vectorial V. Se
cumple que F ⊥ G ⇔< F >⊥< G > . Veamos la demostración:
Por ser < F >, < G > subespacios ortogonales todos su vectores son ortogonales entre sí. F ⊥ G .
G
G
G
G
Recíprocamente, todo vector del subespacio < F > es de la forma λ1u1 + ... + λ p u p y μ1v1 + ... + μ q vq es
un vector del subespacio < F >, < G > . Efectuando el producto:
14
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El espacio vectorial euclídeo.
G
G
G
G
G G
G G
GG
G G
( λ1u1 + ... + λ p u p )( μ1v1 + ... + μ q vq )= λ1u1μ1v1 + ... + λ p u pμ q vq = λ1μ1 ( u1v1 ) + ... + λ pμ q ( u p vq ) = 0 , y por
tanto F ⊥ G ⇔< F >⊥< G >
G
Proposición: La intersección de dos subespacios ortogonales es 0 .
{}
Demostración:
G
⎧u ∈ F
G
G
G G G2
G G
Si u ∈ F ∩ G con F ⊥ G ⇔< F >⊥< G > , resulta que u ∈ F ∩ G ⇔ ⎨ G
⇒ u⋅u = u = 0 ⇒ u = 0
⎩u ∈ G
Consecuencia: En V3 dos planos nunca son subespacios ortogonales.
Definición: Dado un subconjunto F de V, llamaremos ortogonal de F y se escribe F ⊥ , al subconjunto
de V formado por todos los vectores ortogonales a F. F ⊥ es siempre un subespacio vectorial de V
aunque F no lo sea.
Demostración:
G
G G
G
F⊥ = {v ∈ V / v ⋅ u = 0, ∀u ∈ F } es un subespacio vectorial de V, ya que cumple la caracterización de
G G
G
G
los subespacios vectoriales, es decir, ∀λ, μ ∈ R ∀v,w ∈ F⊥ ⇒ λv + μw ∈ F⊥ .
⎛ ∈GF ∈GF
G
G
G
Puesto que: u ⋅ ( λv + μw ) = λ ⎜ u ⋅ v
⎝
⊥
⎞
⎛ ∈GF ∈GF ⎞
+
μ
⎟
⎜ u ⋅ w ⎟ = λ.0 + μ.0 = 0
⎠
⎝
⎠
⊥
Teorema: Si F es un subespacio vectorial de V, se verifica:
1) ( F ⊥ ) ⊥ = F (Si F no es un subespacio vectorial de ( F ⊥ ) ⊥ ⊃ F )
2) F ⊕ F ⊥ = V
3) dim F ⊥ = dim V − dim F
Demostración:
⊥
G
G G
G
G
G G
G
Como F⊥ = {v ∈ V / v ⋅ u = 0, ∀u ∈ F } resulta ( F⊥ ) = {u ∈ V / v ⋅ u = 0, ∀v ∈ F⊥
} y cualquier vector de
F lo es de F⊥ .
Veamos que F + F⊥ = V :
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15
El espacio afín euclídeo.
G
G
Sea una base ortonormal {e1 ,..., er } del subespacio vectorial F, se puede prolongar hasta conseguir una
G
G G
G
G
G
base ortonormal {e1 ,..., er , er +1 ,..., en } del espacio vectorial V; siendo {er +1 ,..., en } un sistema libre por
ser vectores de una base y además sistema generador del subespacio vectorial F⊥ .En efecto.
G
G
G
G
G
G
G G
G
∀v ∈ F⊥ ∃x1 ,..., x n ∈ R / v = x1e1 + ... + x r er + x r +1er +1 + ... + x n en con v ⋅ u=0 ∀u ∈ F , en particular con
G
e1 ∈ F , se cumple que:
G
G
G
G G
GG
GG
G G
G G
G G
0 = v ⋅ e1 = ( x1e1 + ... + x r er + x r +1er +1 + ... + x n en ) ⋅ e1 =x1e1e1 + ... + x r er e1 + x r +1er +1e1 + ... + x n en e1 =x1 .
G
G
e2 ,..., er
resulta
x 2 = ... = x n = 0 ⇒
Análogamente
multiplicando
escalarmente
por
G
G
G
G
G
v = x r +1er +1 + ... + x n en que prueba que {er +1 ,..., en } es un sistema generador de F⊥ y por lo tanto base,
G
siendo la dim F⊥ =n-r=dimV-dimF y además como F ∩ F⊥ = 0 la suma F + F⊥ = V es suma directa y
{}
se tiene que F ⊕ F ⊥ = V .
Consecuencias:
1) El ortogonal de toda recta (subespacio vectorial de dimensión 1) es un hiperplano (subespacio de
dimensión n-1). Por tanto, en V3, el ortogonal de una recta es un plano y viceversa.
G
G G
G
2) Todo vector u ∈ V se puede descomponer de manera única en la forma, u = u 1 + u 2 donde
G
G
u 1 ∈ F, u 2 ∈ F ⊥ .
ÁNGULO DE DOS VECTORES
G G
x⋅y
G G G G
G G
G G
Por definición x ⋅ y = x . y .cos( x, y) , de aquí se obtiene: cos( x, y) = G G .
x. y
Si los vectores están referidos a una base ortonormal, entonces:
x1y1 + x 2 y 2 + x 3 y 3
G G
cos( x, y) =
x 12 + x 22 + x 23 y 12 + y 22 + y 23
COSENOS DIRECTORES DE UN VECTOR
G
G
G
G
G G G
Definición: Si x = x 1 u 1 + x 2 u 2 + x 3 u 3 , siendo B = {u 1 , u 2 , u 3 } una base de V3, se llaman cosenos
G
G
directores de x a los cosenos de los ángulos que forma x con los vectores de la base.
Si la base es ortonormal, los cosenos directores son:
x2
x3
x1
G G
G G
G G
cos(x, u1 ) =
; cos( x, u 2 ) =
; cos( x, u 3 ) =
x12 + x 22 + x 32
x 12 + x 22 + x 23
x 12 + x 22 + x 23
G G
G G
G G
y se verifica entonces que : cos2 ( x, u 1 ) + cos2 ( x, u 2 ) + cos 2 ( x, u 3 ) = 1 .
16
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
PRODUCTO VECTORIAL
Definición: Se llama producto vectorial en V3 a una aplicación:
G G G G
1) x ∧ y = x . y .sen α .
G G
2) La dirección del vector x ∧ y es
G G
perpendicular al plano definido por x e y .
G
G
x∧ y
V3 × V3 → V3
G G
G G tal que:
( x , y) → x ∧ y
G
y
G
x
G G
3) El sentido del vector x ∧ y viene determinado por la “ley del sacacorchos”: es el sentido de
G
G
avance de un sacacorchos que gire intentando llevar el vector x a la posición de vector y según el
ángulo menor de 180º.
Expresión analítica del producto vectorial
G G G
G G
Sea B = {u 1 , u 2 , u 3 } una base ortonormal de V3. Sean x, y ∈ V 3 tales
G
G
G
G
y = y 1 u 1 + y 2 u 2 + y 3 u 3 . Entonces:
G
u1
x 3 x1 G
x1 x 2 G
G G x2 x3 G
x∧y =
u1 +
u2 +
u = x1
y2 y3
y 3 y1
y1 y 2 3
y1
G
G
G
G
que x = x 1 u 1 + x 2 u 2 + x 3 u 3 e
G
u2
x2
G
u3
x3
y2
y3
Demostración:
G G
G G G
Buscamos un vector x ∧ y = w perpendicular a los vectores x e y , que respecto a la base ortonormal
G
G
G
G
será: w = w1u1 + w 2 u 2 + w 3u 3 cuyas coordenadas deben verificar el siguiente sistema:
G G
G G
x ⊥ w ⇔ x ⋅ w = x1 w 1 + x 2 w 2 + x 3 w 3 = 0
G G
G G
y ⊥ w ⇔ y ⋅ w = y1w1 + y 2 w 2 + y3 w 3 = 0
G G2 G2 G2
G2 G2
G2 G2 G G 2
Y cuyo módulo satisface la ecuación x ∧ y = x . y .sen 2 α = x . y . (1 − co s 2 α ) = x . y − ( x ⋅ y )
G G
G
u1 u 2 u 3
x 3 x1 G
x1 x 2 G
G G x2 x3 G
resolviendo el sistema se obtiene: x ∧ y =
u1 +
u2 +
u = x1 x 2 x 3
y2 y3
y 3 y1
y1 y 2 3
y1 y 2 y 3
Propiedades del producto vectorial
G G G G G G
G G G
1) Si x = 0 o y = 0 o x e y son paralelos (linealmente dependientes), entonces x ∧ y = 0 .
Demostración:
G G G G
G G
G G G
Si son paralelos forman un ángulo de 0º: x ∧ y = x . y .sen α = x . y .sen0º = 0 ⇒ x ∧ y = 0
G G
G G G G
2) Si x e y son perpendiculares, entonces x ∧ y = x . y
Demostración:
G G G G
G G
G G
Si son perpendiculares forman un ángulo de 90º: x ∧ y = x . y .sen α = x . y .sen90º = x . y
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17
El espacio afín euclídeo.
G G
G G
G G
3) x ⋅ ∧ y = − y ∧ x , ∀x, y ∈ V 3
G G
x∧y
G
y
Demostración:
Aunque sus módulos son iguales, sus sentidos
son opuestos.
G
x
G G
y∧x
4) Distributiva respecto de la suma:
G G G
G G
G
G G G
G G G G G G G
x ∧ ( y + z ) = x ∧ y + x ∧ z , ( y + z ) ∧ x = y ∧ x + z ∧ x , ∀x , y , z ∈ V 3
Demostración:
Es consecuencia de las propiedades de los determinantes,
respecto de una base ortonormal o métrica, se verifica:
G
G
G
G G
G
G
u1
u2
u3
u1 u 2 u 3 u1
G G G
x ∧ ( y + z ) = x1
x2
x 3 = x 1 x 2 x 3 + x1
y1 + z1 y 2 + z 2 y3 + z3 y1 y 2 y3 z1
puesto que si escribimos las coordenadas
G
u2
x2
z2
G
u3
G G G G
x3 = x ∧ y + x ∧ z
z3
G
G G
G G
G G
G G G
5) Pseudoasociativa: λ ( x ∧ y) = ( λx) ∧ y = x ∧ ( λy) = ( x ∧ y) λ , ∀x, y ∈ V 3 , ∀λ ∈ R
Demostración:
G
u1
G G
λ ( x ∧ y ) = λ x1
G
u2
G
u3
x2
x 3 = λ x1 λ x 2
y1
y2
y3
G
u1
y1
G
u2
y2
G
u3
G G
λx 3 = ( λx ) ∧ y
y3
6) No es asociativo.
Demostración:
G G G
G G G
Veamos un contraejemplo para demostrar que x ∧ ( y ∧ z ) ≠ ( x ∧ y ) ∧ z
G G G
G
G G G
Si x = y ≠ z tenemos que el vector x ∧ ( y ∧ z ) es distinto al vector cero y perpendicular al x y en
G G G G G G
cambio ( x ∧ y ) ∧ z = 0 ∧ z = 0
G G2 G2G2
G G
7) x ∧ y = x y − ( x ⋅ y) 2
Demostración:
G G2 G2 G2
G2 G2
G2 G2
G2 G2
G2 G2
G G 2
x ∧ y = x . y .sen 2 α = x . y . (1 − co s 2 α ) = x . y − x . y .co s 2 α = x . y − ( x ⋅ y )
(
18
)
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El espacio vectorial euclídeo.
Interpretación geométrica del producto vectorial
Se verifica lo siguiente: el módulo del producto
G G
vectorial de los vectores x e y es igual al área
G
y
del paralelogramo construido con un
G
G
representante de x y uno de y por un punto.
G
G
x∧ y
h
G
x
G G
G G
G
x ∧ y = x . y .sen α = x .h = área
PRODUCTO MIXTO
Definición: Se llama producto mixto en V3 a una aplicación:
V3 × V3 × V3 → R
G G G
G G G G G G
( x , y, z) → [ x, y, z ] = x ⋅ ( y ∧ z)
Expresión analítica del producto mixto
G G G
G G G
Sea B = {u 1 , u 2 , u 3 } una base ortonormal de V3. Sean x, y, z ∈ V 3
G
G
G
G
G
G
G
G
y = y 1 u 1 + y 2 u 2 + y 3 u 3 y z = z 1 u 1 + z 2 u 2 + z 3 u 3 . Entonces:
G G
u1 u 2
G G G G G G
G
G
G
[ x, y, z] = x ⋅ ( y ∧ z) = ( x1u1 + x 2 u 2 + x 3 u 3 ) y1 y2
z1
z2
G
G
G
G
tales que x = x 1 u 1 + x 2 u 2 + x 3 u 3 ;
G
x1
u3
y3 = y 1
x2
x3
y2
y3
z1
z2
z3
z3
Propiedades del producto mixto
G G G G G G
G G G G G G
1) [ x, y, z] = x ⋅ ( y ∧ z) = ( x ∧ y) ⋅ z ∀x, y, z ∈ V 3
Demostración:
Es consecuencia de las propiedades de los determinantes, puesto que si escribimos las coordenadas
respecto de una base ortonormal o métrica, se verifica:
x1
G G G G G G
G G G
[ x, y, z] = x ⋅ ( y ∧ z) = ( x ∧ y ) ⋅ z = y 1
z1
x2
y2
x3
y3
z2
z3
G G G
G G G
G G G
G G G
G G G
G G G
G G G
2) [ x, y, z] = [ y, z, x] = [ z, x, y] = −[ y, x, z] = −[ x, z, y] = −[ z, y, x] ∀x, y, z ∈ V 3
Demostración:
Intercambiando las filas:
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
19
El espacio afín euclídeo.
x1
y1
x2
y2
x3
y1
y3 = z1
y2
z2
y3
z1
z 3 = x1
z2
x2
z3
y1
x 3 = − x1
y2
x2
y3
x1
x 3 = − z1
x2
z2
x3
z1
z3 = − y1
z2
y2
z3
y3
z1
z2
z3
x2
x3
y2
y3
z2
z3
y1
y2
y3
x2
x3
x '2
y2
x '3
G G G
G G G
y3 = [ x, y, z ] + [ x ', y, z ]
z2
z3
x1
y1
z1
x1
G G G G
G G G G
G G G
G G G
3) [ x + x' , y, z] = [ x, y, z] + [ x' , y, z] ∀x, x', y, z ∈ V 3
Demostración:
G G G G
[ x + x ', y, z ] =
x1 + x '1
y1
x 2 + x '2
y2
z1
z2
x1
x 3 + x '3
= y1
y3
x2
y2
x '1
y 3 + y1
z1
z2
z3
z3
x3
z1
G G G
G G G
G G G
G G G
G G G
4) λ[ x, y, z] = [λx, y, z] = [ x, λy, z] = [ x, y, λz] ∀x, y, z ∈ V 3 , ∀λ ∈ R
Demostración:
El escalar λ multiplica a una fila o una columna exclusivamente.
x1
G G G
λ [ x, y, z ] = λ y1
z1
x2
y2
x3
λ x1
y3 = y1
z2
z3
z1
λx 2
y2
z2
λx 3
G G G
y3 = [ λx, y, z ] .
z3
G G G
G G G
G G G
5) [ x, y, z] = 0 ⇔ x, y, z son linealmente dependientes ⇔ x, y, z son coplanarios
Demostración:
x1
G G G
[ x, y, z ] = y 1
z1
x2
y2
z2
x3
G G G
G G G
y 3 =0 ⇔ x, y, z son linealmente dependientes ⇔ x, y, z son coplanarios
z3
JJJG G G
G
6) Dos rectas X = P + tvG y X = Q + tw son coplanarias ⇔ ⎣⎡PQ,v,w ⎦⎤ = 0 .
Demostración:
Por la propiedad anterior los tres vectores son coplanarios, en caso contrario las rectas se cruzan.
20
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
Interpretación geométrica del producto mixto
Se verifica lo siguiente: el valor absoluto del
producto mixto de tres vectores es igual al
volumen del paralelepípedo construido sobre
dichos vectores.
Demostración:
G G G G G G
[ x, y, z ] = x ⋅ (y ∧ z) =
G G G
G G G
G G G
= x . y ∧ z .cos ( x, y ∧ z ) = x . y ∧ z .cos α =
G G
y∧z
G
z
α
G
y
H
S
G
G
G
x
= x .S.cos α = x .S.sen ( 90º −α ) = S.H = V ≡ volumen del paralelepípedo.
DOBLE PRODUCTO VECTORIAL
Definición: Se llama doble producto vectorial en V3 a una aplicación:
V3 × V3 × V3 → R
G G G
G G G
( x, y, z) → x ∧ ( y ∧ z)
Expresión analítica del doble producto
G G G
G G G
G
G
G
G
Sea B = {u 1 , u 2 , u 3 } una base ortonormal de V3. Sean x, y, z ∈ V 3 tales que x = x 1 u 1 + x 2 u 2 + x 3 u 3 ;
G
G
G
G
G
G
G
G
y = y 1 u 1 + y 2 u 2 + y 3 u 3 y z = z 1 u 1 + z 2 u 2 + z 3 u 3 . Entonces:
G
u1
G G G
x ∧ ( y ∧ z) =
y2
z2
x1
G
u2
y3
y3
z3
z3
x2
G
u3
y1
y1
z1
z1
x3
y2
z2
G G G
G G G G G G G G G
Propiedad de expulsión x ∧ ( y ∧ z) = ( x ⋅ z) ⋅ y − ( x ⋅ y) ⋅ z ∀x, y, z ∈ V 3
Demostración:
G
G
G
Utilizaremos la notación vectorial x = ( x1 , x 2 , x 3 ) , y = ( y1 , y 2 , y3 ) , z = ( z1 , z 2 , z3 )
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
21
El espacio afín euclídeo.
G G G
Veamos el primer miembro de la igualdad x ∧ ( y ∧ z) =
G
u1
G
u2
G
u3
x1
x2
x3
=
y2
y3
y3
y1
y1
y2
z2
z3
z3
z1
z1
z2
= ( x 2 y1 z 2 − x 2 y 2 z1 − x 3 y3 z1 + x 3 y1 z3 , x1 y 2 z1 − x1 y1 z 2 − x 3 y3 z 2 + x 3 y 2 z3 , x 2 y3 z 2 − x 2 y 2 z3 + x1 y3 z1 − x 3 y1 z3 )
El segundo miembro:
G G G G G G
(x ⋅ z) ⋅ y − (x ⋅ y) ⋅ z = ( x1 z1 + x 2 z 2 + x 3 z 3 )( y1 , y 2 , y3 ) − ( x1 y1 + x 2 y 2 + x 3 y3 )( z1 , z 2 , z3 ) =
= ( x1 z1 y1 + x 2 z 2 y1 + x 3 z 3 y1 − x1 y1 z1 − x 2 y 2 z1 − x 3 y3 z1,
, x1 z1 y 2 + x 2 z 2 y 2 + x 3 z3 y 2 − x1 y1 z 2 − x 2 y 2 z 2 − x 3 y3 z 2 ,
, x1 z1 y3 + x 2 z 2 y3 + x 3 z3 y3 − x1 y1 z3 − x 2 y 2 z3 − x 3 y3 z3 ) ,
y ambas expresiones coinciden.
22
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
TEMA 3: EL ESPACIO EUCLÍDEO
Definición: Se llama espacio afín euclídeo o espacio euclídeo al espacio afín cuando el espacio
vectorial real asociado V3 es un espacio vectorial euclídeo. Lo representamos por E3.
COORDENADAS CARTESIANAS RECTÁNGULARES
G G G
Definición: Un sistema de referencia R = {O; u1 , u 2 , u 3 } se llama métrico u ortonormal si la base
G G G
B= {u1 , u 2 , u 3 } es ortonormal.
G G G
Si R = {O; u1 , u 2 , u 3 } es un sistema de referencia ortonomal y A, B, y C son puntos tales que
⎯⎯→
G ⎯⎯→ G ⎯⎯→ G
OA = u1 , OB = u 2 , OC = u 3 , las rectas OA=i, OB=j, y OC=k se llaman ejes de coordenadas
cartesianas rectangulares.
Definición: Se llaman coordenadas cartesianas rectangulares de un punto a sus coordenadas
cartesianas cuando el sistema de referencia es métrico u ortonormal.
DISTANCIA. ESPACIO METRICO
Definición: Sea A un conjunto cualquiera, no vacío. Llamamos distancia en A a una aplicación
d : A × A → R + ∪ {0}
que verifique las condiciones siguientes:
( x, y) → d( x, y)
1) d( x, y) = 0 ⇔ x = y, ∀x, y ∈ A
2) d( x, y) = d( y, x ), ∀x, y ∈ A
3) d( x, y) ≤ d( x, z ) + d( z, y), ∀x, y, z ∈ A
Definición: Llamamos espacio métrico a un conjunto A en el que se ha definido una distancia.
DISTANCIA EN EL ESPACIO EUCLÍDEO
d : E 3 × E 3 → R + ∪ {0}
Proposición: La aplicación
⎯⎯→
( X, Y ) → d( X, Y ) = XY
es una distancia en el espacio euclídeo E3.
Demostración:
En efecto, se cumplen las tres condiciones:
JJJG
1) d(X, Y) = XY = 0 ⇔ X = Y, ∀X, Y ∈ E 3
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
23
El espacio afín euclídeo.
JJJG JG
2) d(X, Y) = XY = YX = d(Y, X), ∀X, Y ∈ E 3
JJJG JJJG JJJG
3) d(X, Z) = XZ ≤ XY + YZ = d(X, Y) + d(Y, Z), ∀X, Y, Z ∈ E 3
Podemos, entonces, dar la siguiente definición.
Definición: Dados dos puntos X e Y del espacio euclídeo, llamamos distancia entre dichos puntos al
⎯
⎯→
número real: d( X, Y ) = XY ; y ya el espacio euclídeo es un espacio métrico.
Cálculo de d(X,Y): Si X = ( x 1 , x 2 , x 3 ) e Y = ( y1 , y 2 , y 3 ) respecto a cierta base ortonormal, entonces
d ( X, Y ) =
(y1 − x 1 )2 + (y 2 − x 2 )2 + (y 3 − x 3 )2 .
Nota: A partir de aquí, y hasta el final del tema, mientras no se diga lo contrario, trabajaremos en el
espacio euclídeo con la distancia anterior y supondremos que el sistema de referencia utilizado es
ortonormal.
VECTOR PERPENDICULAR A UN PLANO
G
Proposición: Dado el plano π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0 , el vector n = (a , b, c) es perpendicular a dicho
plano. Se le llama vector característico de π .
Demostración:
G
G
Si π ≡ X = P + tv + sw , de las ecuaciones
x 1 − p1
x 2 − p2
x 3 − p3
paramétricas,
eliminando
parámetros
w1
w 2 = 0 , la ecuación general, cartesiana o implícita del plano ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0 ,
w3
G
G
G
i
j
k
G
G G K
= v1 v 2 v3 = (a, b, c) . Por tanto n es un vector perpendicular a π .
siendo n = v ∧ w
w1 w 2 w 3
24
v1
v2
v3
los
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
VECTOR PARALELO A UNA RECTA
G
G
G
Definición: Dada la recta r ≡ X = P + tv , a v lo llamamos vector director de r ( v es paralelo a r).
Nota: Si
llamamos
⎧ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0
, y
r≡⎨
⎩a ' x 1 + b ' x 2 + c ' x 3 + d ' = 0
G
G
n = (a , b, c)
y n ' = ( a ' , b' , c ' ) ,
G
n ' = (a ', b ', c ')
podemos obtener un vector director haciendo
G G G
v = n ∧ n' .
r
α
G
n = (a , b, c)
G
v
β
ÁNGULOS
Ángulo entre dos planos.
Definición: Se llama ángulo entre dos planos al menor de los ángulos diedros que dichos planos
forman al cortarse.
⎧ π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0
. Se verifica, entonces, que:
Proposición Sean los planos ⎨
⎩ π' ≡ a ' x 1 + b' x 2 + c' x 3 + d ' = 0
aa '+ bb'+cc'
cos( π, π' ) =
a + b 2 + c 2 a ' 2 + b' 2 + c ' 2
2
Ángulo entre dos rectas.
Definición: Se llama ángulo entre dos rectas al menor de los ángulos que forman sus paralelas por un
punto cualquiera. Es el ángulo entre sus vectores directores.
Proposición Sean las rectas r ≡
x 1 − p1 x 2 − p 2 x 3 − p 3
x − p'1 x 2 − p' 2 x 3 − p' 3
=
=
y r' ≡ 1
=
=
. Se
v1
v2
v3
v '1
v'2
v'3
verifica, entonces, que:
cos( r, r ' ) =
v 1 v 1 '+ v 2 v 2 '+ v 3 v 3 '
2
2
v1 + v 2 + v 3
2
v1 ' 2 + v 2 ' 2 + v 3 '2
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
25
El espacio afín euclídeo.
Ángulo entre recta y plano.
Definición: Se llama ángulo entre una recta y un plano al ángulo entre dicha recta y su proyección
ortogonal sobre el plano.
Proposición Sean la recta r ≡
x 1 − p1 x 2 − p 2 x 3 − p 3
=
=
y el plano π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0 . Se
v1
v2
v3
verifica, entonces, que:
sen( r, π) =
v 1a + v 2 b + v 3 c
2
2
v1 + v 2 + v 3
2
a 2 + b2 + c2
PERPENDICULARIDAD Y PARALELISMO ENTRE PLANOS, ENTRE RECTAS Y ENTRE
PLANOS Y RECTAS.
Perpendicularidad y paralelismo entre dos planos.
G
Definición: Dos planos π y π' , con vectores perpendiculares nK y n' , respectivamente, son paralelos
G
G
cuando nK y n' , lo son. Análogamente, π y π' , son perpendiculares cuando lo son nK y n ' .
⎧ π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0
. Se verifica, entonces, que:
Proposición Sean los planos ⎨
⎩π' ≡ a ' x 1 + b' x 2 + c' x 3 + d' = 0
a b c
= =
a ' b' c'
2) π⊥π' ⇔ aa '+ bb'+ cc' = 0
1) π // π' ⇔
Perpendicularidad y paralelismo entre dos rectas.
G G
Definición: Sean r y r’ dos rectas con vectores directores v y v ' , respectivamente. Decimos que r y r’
G G
G G
son paralelas cuando lo son v y v ' . Análogamente r y r’ son perpendiculares cuando lo son v y v ' .
Proposición Sean las rectas r ≡
x − p'1 x 2 − p' 2 x 3 − p' 3
x 1 − p1 x 2 − p 2 x 3 − p 3
=
=
y r' ≡ 1
=
=
. Se
v1
v2
v3
v '1
v'2
v'3
verifica, entonces, que:
1) r // r ' ⇔
v
v1
v
= 2 = 3
v1 ' v 2 ' v 3 '
2) r⊥r ' ⇔ v 1 v 1 '+ v 2 v 2 '+ v 3 v 3 ' = 0
26
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
Perpendicularidad y paralelismo entre una recta y un plano.
G
Definición: Sea una recta r con vector director v y un plano π , con vector perpendicular nK . Decimos
G
G
que r y π son paralelos cuando v y n son perpendiculares. Análogamente, r y π son perpendiculares
G G
cuando v y n son paralelos.
Proposición Sean la recta r ≡
x 1 − p1 x 2 − p 2 x 3 − p 3
=
=
y el plano π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0 Se
v1
v2
v3
verifica, entonces, que:
1) r // π ⇔ v 1a + v 2 b + v 3c = 0
2) r⊥π ⇔
v1 v 2 v 3
=
=
a
b
c
DISTANCIAS
Distancia de un punto a un plano
Proposición: sea el plano π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0 y el punto P = ( p 1 , p 2 , p 3 ) . La distancia de P a
π viene dada por: d(P, π) =
ap1 + bp 2 + cp3 + d
a 2 + b2 + c2
.
Demostración:
Se define: d ( P, π ) = Inf {d ( P, X ) / X ∈ π} .
Sea P ' ∈ π la intersección de la perpendicular a
π trazada desde P.
Entonces
d ( P, π ) = d ( P, P ' ) = d
definición
de
producto
JJJG G JJJG G
G
XP ⋅ n = XP . n cos α = n d ⇒
y
de
G
n
la
escalar:
α
X
π
α
P
P’
JJJG G
( p1 − x1 , p 2 − x 2 , p3 − x 3 ) ⋅ ( a, b, c ) ap1 + bp 2 + cp3 − ax1 − bx 2 − cx 3 ap1 + bp 2 + cp3 + d
XP ⋅ n
d= G =
=
=
n
a 2 + b 2 + c2
a 2 + b2 + c2
a 2 + b 2 + c2
En particular, si el punto es el origen O(0,0,0): d(O, π) =
d
a + b2 + c2
2
.
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
27
El espacio afín euclídeo.
Distancia de un punto a una recta
x − x0 y − y0 z − z0
=
=
(un punto cualquiera A ( x 0 , y 0 , z 0 ) y el vector
Proposición: Sea la recta r ≡
v1
v2
v3
G
director v = ( v 1 , v 2 , v 3 ) de la recta) y el punto P = ( p 1 , p 2 , p 3 ) . La distancia de P a r viene dada por:
G
AP ∧ v
⎯⎯→
d ( P, r ) =
G
v
=
p2 − y0
p3 − z0
v2
v3
2
+
p3 − z0
p2 − y0
v3
v2
2
+
p1 − x 0
p2 − y0
v1
v2
2
v 12 + v 22 + v 23
Nota: En vez de aplicar la fórmula anterior, si se traza por P un plano π perpendicular a r, la distancia
buscada es d=d(P,Q), siendo Q el punto en el que el plano π corta a r.
Demostración:
Se define: d ( P, r ) = Inf {d ( P, X ) / X ∈ r} .
Sea A ∈ r , el área del paralelogramo formado
JJJG G
por los vectores AP y v es:
JJJG G
G
S = AP ∧ v = v .h ⇒
JJJG G
AP ∧ v
d ( P, r ) = d ( P, H ) = h =
G
v
P
h
H
G
v
r
A
Distancia entre dos planos paralelos.
Sean π y π' dos planos paralelos. Sea r una recta perpendicular a ambos. Sean P = r ∩ π y
Q = r ∩ π' . Entonces, la distancia entre π y π' viene dada por d=d(P,Q).
Distancia entre dos rectas.
• Si las rectas son paralelas, r//r’, se construye un plano π perpendicular a ambas. Sean P = r ∩ π y
Q = r '∩ π . Entonces d(r,r’)=d(P,Q).
• Si las rectas se cruzan:
Dos procedimientos a seguir:
⎡ ⎯⎯→ G G ⎤
⎢ PQ , v, v'⎥
G G
⎣
⎦
1. d ( r , r ') =
, siendo v y v' los vectores directores de r y r’, respectivamente, P y Q sendos
G G
v ∧ v'
puntos de r y r’.
28
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
El espacio vectorial euclídeo.
r
Demostración:
Se define: d ( r, r ' ) = Inf {d ( X, Y ) / X ∈ r, Y ∈ r '} .
Sean P ∈ r, Q ∈ r ' , el volumen del paralelepípedo
JJJG G G
formado por los vectores PQ, v y v' es:
JJJG G G
G G
V = S.H = v ∧ v ' ⋅ H = ⎡⎣ PQ, v, v '⎤⎦ ⇒
G
v
P
H
⎡ ⎯⎯→ G G ⎤
⎢ PQ, v, v '⎥
⎣
⎦
H = d(r, r ') =
G G
v ∧ v'
S
Q
r’
G
v'
2. Sea s la recta perpendicular común a r y a r’. Sean P = r ∩ s y Q = r '∩s . Entonces d(r,r’)=d(P,Q).
Cálculo de la recta s perpendicular común a r y a r’:
s = π ∩ π' ; siendo π ≡ plano que contiene a la recta r y su vector característico es perpendicular a los
G G G
vectores v , v ∧ v' y π' ≡ plano que contiene a la recta r’ y su vector característico es perpendicular a
G
G G
los vectores v' y v ∧ v' .
ECUACIÓN NORMAL DEL PLANO.
Definición: Se dice que la ecuación de un plano es normal cuando el vector perpendicular al plano es
unitario. La ecuación normal del plano π ≡ ax 1 + bx 2 + cx 3 + d = 0 es la siguiente:
π≡
a
2
2
x+
b
2
2
2
y+
c
d
= 0,
a +b +c
a +b +c
a +b +c
a + b2 + c2
es decir, cos α x + cos β y + cos γ z + d (O, π) = 0 , siendo cos α , cos β y cos γ los cosenos directores del
2
2
2
2
z+
2
vector perpendicular al plano π .
ÁREAS
Área del paralelogramo.
El área del paralelogramo cuyos vértices son
A = (a 1 , a 2 , a 3 ) , B = ( b 1 , b 2 , b 3 ) ,
C = (c 1 , c 2 , c 3 ) y D = (d 1 , d 2 , d 3 ) , puede
calcularse mediante la fórmula:
JJJG
AB
A
B
JJJG JJJG
AB ∧ AD
JJJG
AD
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
C
D
29
EL ESPACIO AFÍN EUCLÍDEO
⎯⎯→
⎯
⎯→
Área = AB ∧ AD =
b2 − a 2
b3 − a3
d2 − a2
d3 − a3
2
+
b3 − a 3
b1 − a 1
d3 − a3
d1 − a1
Área del triángulo
El área del triángulo ABD es ½ del área del
paralelogramo ABCD, luego: área del triángulo
ABD =
JJJG
AB
1 ⎯⎯→ ⎯⎯→
AB ∧ AD .
2
2
+
b1 − a 1
b2 − a 2
d1 − a1
d2 − a2
B
C
JJJG
AD
A
2
D
Área de un polígono plano
Se descompone el polígono en triángulos que sólo tengan en común un lado o un vértice y se obtiene el
área de cada uno de ellos, el área del polígono ser la suma de dichas áreas
VOLÚMENES
Volumen de un paralelepípedo
⎯⎯→
⎯⎯→ ⎯⎯→
El volumen del paralelepípedo que tiene a los vectores AB , AD y AE como aristas, siendo
A = (a 1 , a 2 , a 3 ) , B = ( b 1 , b 2 , b 3 ) , D = (d 1 , d 2 , d 3 ) , y E = (e 1 , e 2 , e 3 ) puede calcularse mediante la
V=
fórmula:
1 a1
a2
a3
1 b1
1 d1
b2
d2
b3
d3
1 e1
e2
e3
Demostración:
Se consideran las tres aristas concurrentes,
JJJJGJJJG JJJG
JJJG JJJG JJJG
V = ⎡⎣ AB,AD, AE ⎤⎦ = AB ⋅ AD ∧ AE =
1 a1 a 2 a 3
b1 − a1 b 2 − a 2 b3 − a 3
1 b1 b 2 b3
d1 − a1 d 2 − a 2 d 3 − a 3 =
1 d1 d 2 d 3
e1 − a1 e 2 − a 2 b3 − a 3
1 e1 e 2 e3
(
E
)
H
D
S
A
B
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
30
El espacio vectorial euclídeo.
Volumen del tetraedro
Con la misma notación del apartado anterior, el volumen del tetraedro ABDE viene dado por:
V=
1 a1
1 1 b1
a2
b2
a3
b3
6 1 d1
1 e1
d2
e2
d3
e3
Demostración:
El volumen del paralelepípedo es igual a dos
veces el volumen del prisma triangular
ABDEFG y este a su vez tres veces el volumen
del tetraedro ABDE, luego:
V=
1 a1
a2
a3
1 1 b1
6 1 d1
1 e1
b2
d2
e2
b3
d3
e3
G
E
F
D
A
B
Nota: El determinante puede ser un número positivo o negativo, por lo que el volumen
será el valor absoluto de dicho número.
Volumen de una pirámide
El volumen de una pirámide se obtiene calculando el área de la base, S, y la distancia del vértice a la
base, h, con la siguiente fórmula V=1/3 S.h.
Volumen de un poliedro convexo
Se toma un punto interior de la figura y se consideran tantas pirámides como caras tiene el poliedro.
U. D. de Matemáticas. ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía
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