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Base ortonormal del plano euclídeo.

En álgebra lineal, una base ortonormal de un espacio prehilbertiano V (es decir, un espacio vectorial con producto interno) o, en particular, de un espacio de Hilbert H, es un conjunto de elementos cuyo span es denso en el espacio, en el que los elementos son mutuamente ortogonales y normales, es decir, de magnitud unitaria. Una base ortogonal satisface las mismas condiciones, salvo la de magnitud unitaria; es muy sencillo transformar una base ortogonal en una base ortonormal mediante el producto por un escalar apropiado y de hecho, esta es la forma habitual en la que se obtiene una base ortonormal: por medio de una base ortogonal.

Así, una base ortonormal es una base ortogonal, en la cual la norma de cada elemento que la compone es unitaria.

Estos conceptos son importantes tanto para espacios de dimensión finita como de dimensión infinita. Para espacios de dimensión finita, la condición de span denso es la misma que la de 'span', como se usa en álgebra lineal.

Una base ortonormal por lo general no es una "base", es decir, en general no es posible escribir a cada elemento del espacio como una combinación lineal de un número finito de elementos de la base ortonormal. En el caso de dimensión infinita, esta distinción cobra importancia: la definición dada requiere solo que el generado de una base ortonormal sea densa en el espacio vectorial, y no que iguale al espacio entero.

Una base ortonormal de un espacio vectorial V no tiene sentido si el espacio no posee un producto interno. Un Espacio de Banach no tendrá una base ortonormal a no ser que sea un espacio de Hilbert.

Definiciones

Sea (V,⟨⋅,⋅⟩){displaystyle left(V,leftlangle cdot ,cdot rightrangle right)} un espacio prehilbertiano de dimensión finita n.

Un conjunto de vectores ortonormales que engendran V constituyen una base para V, la cual es llamada base ortonormal.^[1]​

Ejemplos

• 
  
  El conjunto {e₁, e₂, e₃} con
  
  

  
  

  {e1=(1,0,0)e2=(0,1,0)e3=(0,0,1){displaystyle left{{begin{array}{rcl}e_{1}&=&(1,0,0)\e_{2}&=&(0,1,0)\e_{3}&=&(0,0,1)end{array}}right.}
  

  
  

  
  

  es decir la base canónica forma una base ortonormal de R³.
  

  
  
  
  
  

  Demostración

  Mediante un cálculo directo se verifica que ⟨e1,e2⟩=⟨e1,e3⟩=⟨e2,e3⟩=0{displaystyle leftlangle e_{1},e_{2}rightrangle =leftlangle e_{1},e_{3}rightrangle =leftlangle e_{2},e_{3}rightrangle =0} y que ‖e1‖=‖e2‖=‖e3‖=1{displaystyle left|e_{1}right|=left|e_{2}right|=left|e_{3}right|=1} siendo ‖x‖=⟨x,x⟩{displaystyle scriptstyle |x|={sqrt {leftlangle x,xrightrangle }}} la norma inducida por el producto interno. Así, {e1, e2, e3} es un conjunto ortonormal. Para un (x,y,z) cualquiera en R3 tenemos (x,y,z)=xe1+ye2+ze3,{displaystyle (x,y,z)=xe_{1}+ye_{2}+ze_{3},,} entonces, {e1,e2,e3} reconstruye R3 y por lo tanto tiene que ser una base∎

  
  

  También puede demostrarse que la base estándar, rotada alrededor de un eje que pasa por el origen, o reflejada en un plano que pasa por el origen, forma también una base ortonormal de R³.
  

  
  



• 
  
  
  

  
  

  Base ortonormal de funciones trigonométricas.

  
  
  
  

  El conjunto {f_n : n ∈ N} con
  

  
  

  
  

  fn:R⟶R,fn(x)=cos⁡{[2n−1+(−1)n4]2πx−[1+(−1)n]π4}{displaystyle {begin{array}{rl}f_{n}:&mathbb {R} longrightarrow mathbb {R} ,\f_{n}(x)=&cos left{left[{frac {2n-1+(-1)^{n}}{4}}right]2pi x-left[1+(-1)^{n}right]{frac {pi }{4}}right}end{array}}}
  

  
  

  
  

  es decir, la sucesión infinita de funciones
  

  
  

  1, sen(2πx), cos(2πx), sen(4πx), cos(4πx), sen(6πx), cos(6πx), ...

  
  

  forma una base ortogonal del espacio de funciones reales cuadrado integrables en el intervalo [0, 1].
  

  
  

  Sea a_n : N → {1/2, 1} la sucesión definida por
  

  
  

  an={1 si n=112 si n>1{displaystyle a_{n}={begin{cases}1&{text{ si }}n=1\{frac {1}{2}}&{text{ si }}n>1end{cases}}}

  
  

  entonces el conjunto G = {g_n : n ∈ N}, con
  

  
  

  
  

  gn:R⟶R,gn(x)=anfn(x){displaystyle {begin{array}{rl}g_{n}:&mathbb {R} longrightarrow mathbb {R} ,\g_{n}(x)=&a_{n}f_{n}(x)end{array}}}
  

  
  

  
  

  forma una base ortonormal de dicho espacio.
  

  
  


• 
  El conjunto {f_n : n ∈ Z} con
  
  

  
  

  fn:R⟶C,fn(x)=e2πinx{displaystyle {begin{array}{rl}f_{n}:&mathbb {R} longrightarrow mathbb {C} ,\f_{n}(x)=&e^{2pi inx}end{array}}}
  

  
  

  
  

  forma una base ortogonal del espacio complejo L²([0,1]). Este es un resultado fundamental para el estudio de series de Fourier.
  

  
  



• 
  El conjunto {e_b : b ∈ B} con
  
  

  
  

  eb(c)={1si b=c0si b≠c{displaystyle e_{b}(c)={begin{cases}1&{textrm {si}} b=c\0&{textrm {si}} bneq cend{cases}}}
  

  
  

  
  

  forma una base ortonormal de l²(B).
  

  
  



• 
  Eigenfunciones de un problema de Sturm-Liouville.
  

Consecuencias

Si un espacio prehilbertiano (V,⟨⋅,⋅⟩){displaystyle left(V,leftlangle cdot ,cdot rightrangle right)} posee una base ortonormal E={e1,e2,…,en}{displaystyle E=left{e_{1},e_{2},dots ,e_{n}right}} finita, cada vector x en V puede expresarse de la siguiente manera:

x=∑i=1n⟨x,ei⟩ei{displaystyle mathbf {x} =sum _{i=1}^{n}leftlangle x,e_{i}rightrangle e_{i}}

En términos no tan formales, la expresión describe el hecho de que las coordenadas de un vector en un sistema de coordenadas ortogonal consisten en la magnitud de la proyección del vector sobre cada uno de los ejes que componen al sistema.

Construcción

Ilustración del proceso de Gram-Schmidt para una base no ortogonal {v₁, v₂} de R².

Para espacios de dimensión finita, conocido es el teorema que reza lo siguiente.

Sea (V,⟨⋅,⋅⟩){displaystyle left(V,leftlangle cdot ,cdot rightrangle right)} un espacio de este tipo, y sea n su dimensión. Selecciónese una base

B={v1,v2,…,vn}.{displaystyle {mathcal {B}}=left{v_{1},v_{2},dots ,v_{n}right}.}

cuya existencia está asegurada por el lema de Zorn. Los vectores de la base no son, necesariamente, unitarios ni ortogonales entre sí. Para poder construir una base ortonormal a partir de la base dada, puede utilizarse el proceso de Gram-Schmidt.

Dicho proceso consiste básicamente en

1. escoger arbitrariamente un par de vectores de B{displaystyle {mathcal {B}}}, por ejemplo v₁ y v₂.


2. Calcular la proyección ortogonal de v₂ sobre v₁. La diferencia entre v₂ y el vector resultante es ortogonal a v₁.


3. Tomar otro vector v₃ y calcular su proyección ortogonal sobre el subespacio vectorial de V generado por v₁ y v₂. La diferencia entre v₃ y la referida proyección es ortogonal a v₁ y v₂.


4. Se sigue el proceso de la misma manera con v₄, v₅, ... v_n hasta obtener una base ortogonal de V.

Por comodidad de cálculo, suelen emplearse las designaciones siguientes.

{u1=v1uk=vk−∑j=1k−1Proyvj⁡(uj)para 1≤k≤n.{displaystyle left{{begin{array}{rcll}u_{1}&=&v_{1}&\u_{k}&=&v_{k}-displaystyle sum _{j=1}^{k-1}operatorname {Proy} _{v_{j}}left(u_{j}right)&{textrm {para}} 1leq kleq n.end{array}}right.}

El proceso de ortogonalización provee la base {u₁, u₂, ... , u_n} compuesta por n vectores ortogonales entre sí. Basta entonces elegir el conjunto {e₁, e₂, ... , e_n} compuesto por los vectores unitarios definidos por

ek=uk‖uk‖,para 1≤k≤n{displaystyle e_{k}={frac {u_{k}}{left|u_{k}right|}},quad {textrm {para}} 1leq kleq n}

para obtener la tesis del teorema.

Referencias