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Kelly Slayton
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Alexander Grigorievskiy
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El proceso se basa en un resultado de la geometría euclídea, el cual establece que la diferencia entre un vector y su proyección sobre otro vector , es perpendicular al vector .[1] Dicho resultado constituye una herramienta para construir, a partir de un conjunto de dos vectores no paralelos, otro conjunto, conformado por dos vectores perpendiculares.
Proceso de ortogonalización de Gram-Schmidt (Bases ortogonales)
Método de Gram Schmidt para obtener bases ortonormales (Universidad)
Método de ortogonalización de Gram-Schmidt
explicación teórica del proceso de gram schmidt
Álgebra Lineal - Proceso de Ortogonalización de Gram-Schmidt. Ej.1 - Jesús Soto
Transcription
Interpretación geométrica
En el espacio euclídeo con el producto escalar usual definido, se propone un método para encontrar un sistema de vectores, perpendiculares entre sí, a partir de tres vectores no coplanarios cualesquiera. Sean dichos vectores.
El método consiste de dos proyecciones. La base ortogonal de compuesta por , se calcula de la siguiente manera.
Se escoge arbitrariamente uno de los vectores dados, por ejemplo, .
se calcula como la diferencia entre y el vector que resulta de proyectar a sobre . Dicha diferencia es perpendicular a . Es equivalente afirmar que es la diferencia entre y el vector que resulta de proyectar a sobre la recta que genera .
es la diferencia entre y el vector que resulta de proyectar a sobre el plano generado por y . La diferencia de vectores tiene como resultado otro vector que es perpendicular al plano.
Esta sencilla interpretación del algoritmo para un caso que puede verse es susceptible de generalización a espacios vectoriales de dimensión arbitraria, con productos internos definidos, no necesariamente canónicos. Dicha generalización no es otra que el proceso de Gram-Schmidt.
Descripción del algoritmo de ortogonalización de Gram–Schmidt
El método de Gram-Schmidt se usa para hallar bases ortogonales (Espacio Euclideo no normalizado) de cualquier base no euclídea.
En primer lugar tenemos que:
Es un vector ortogonal a . Entonces, dados los vectores , se define:
Generalizando en k:
A partir de las propiedades del producto escalar, es sencillo probar que el conjunto de vectores es ortogonal.
Proposición 1
Si
es un conjunto de vectores linealmente independientes, los vectores u1, u2, ... uk definidos por
son todos no nulos. Dicho de otra manera, para cada k,
Demostración
Procedemos por inducción. Supongamos que fuese
esto implica por definición de u1 que
lo cual contradice la hipótesis de que es linealmente independiente. Luego,
Establezcamos la hipótesis inductiva como sigue.
Expresamos v1, v2, ... vk en función de los u1, u2, ... uk de la siguiente manera.
En la expresión, se ve que es posible despejar uk en función de una sucesión vj de vectores, puesto que la matriz del conjunto de sistemas es triangular inferior, con todos sus elementos en la diagonal distintos de cero. Esto implica en particular que existen escalares
(tantos como elementos en el triángulo inferior de la matriz inversa) tales que
Supongamos que fuera uk = 0, en este caso queda
y por lo tanto existen escalares, no todos nulos, que producen una combinación nula con vectores de . Esto contradice la hipótesis de que es linealmente independiente. Luego,
igualdad que, por el principio de inducción, es válida para todo k natural∎
Proposición 2
El conjunto
está constituido por vectores mutuamente ortogonales.
Demostración
Sea
Debemos aplicar dos veces el principio de inducción para probar que
Comencemos por probar que
De la Proposición 1 se deduce que
lo cual por un lado, implica que (1, 1) está en P, y por otro, permite definir el vector
finalmente, por la homogeneidad del producto interno tenemos
luego
Procedemos por inducción, la hipótesis inductiva es
La Proposición 1, permite definir
con lo cual, análogamente al caso j = 2, se tiene
Esto demuestra que
es decir, todo vector en es perpendicular a u1, con excepción del mismo u1.
Aplicaremos inducción sobre n, considérese la hipótesis inductiva
también puede escribirse
La Proposición 1 garantiza la segunda condición de la conjunción lógica, con lo cual sólo hace falta demostrar para n la primera.
por lo tanto
Los conjuntos así definidos satisfacen la siguiente relación.
Proposición 3
Los sistemas de vectores
generan el mismo subespacio vectorial.
Para obtener una base ortonormal a partir de , basta con dividir entre la norma de cada vector de la base hallada:
Ejemplos
Dada una base de definida por
mediante el proceso de Gram-Schmidt es posible construir una base ortogonal con respecto al producto interno usual de .
.
Se calculan los vectores u1 y u2 a partir de las fórmulas.
nótese que
de hecho, dado cualquier vector y se cumple
.
Sea
el sistema definido por
Aplicamos el proceso, seleccionamos por ejemplo
y calculamos
luego
.
Análogamente se sigue para u3 que
finalmente se obtiene
que es una base ortogonal de R3 con respecto al producto escalar canónico.
Descripción formal
Una manera de expresar el algoritmo explícitamente es a través de pseudocódigo. Se construye, para ello, una función con las siguientes características.