1. Proceso de Gram-Schmidt

El proceso de Gram-Schmidt es un algoritmo que nos permite encontrar una base ortogonal de un subespacio W de Rn a partir de una base dada para W. Supongamos entonces que {x1,x2,,xk} es una base para un subespacio W de Rn. Definamos

  1. Paso 1. v1=x1, W1=gen(x1).
  2. Paso 2. v2=x2v1x2v1v1v1, W2=gen(x1,x2).
  3. Paso 3. v3=x3v1x3v1v1v1v2x3v2v2v2, W3=gen(x1,x2,x3) .
  4. Paso k. vk=xkv1xkv1v1v1v2xkv2v2v2vk1xkvk1vk1vk1, Wk=W.

Entonces, para cada i=1,2,,k, {v1,v2,,vi} es una base ortogonal para Wi. En particular, {v1,v2,,vk} es una base ortogonal para W. Si hacemos qi=1vivi,i=1,,k, entonces {q1,q2,,qk} es una base ortonormal para W.

Ejemplo: Sean W=Ren(A),donde A=[011101231],yu=[111].

  1. Halle una base ortogonal para W.
  2. Halle proyW(u) y perpW(u).
  3. Halle W y una base para éste.

Solución:

  1. Apliquemos eliminación gaussiana a A: A[101011000]=UC={x1=[101],x2=[011]} es una base para W. Apliquemos el proceso de Gram-Schmidt a la base C={x1,x2} de W: v1=x1=[101]yv2=x2(v1x2v1v1)v1=[011]12[101]=12[121]. Luego, B={v1,v2} es una base ortogonal para W.
  2. Por definición, proyW(u)=(v1uv1v1)v1+(v2uv2v2)v2=22[101]+164[121]=[101]+13[121]=23[112] y perpW(u)=uproyW(u)=[111]23[112]=13[111]
  3. Por teorema, W=(Ren(A))=Nul(A)=Nul(U)=Nul[101011000][xyz]=[zzz]=z[111]. Por tanto, W=gen([111]) y {[111]} es una base para W.

Ejemplo: Encuentre una base ortonormal para el subespacio W={[xyzw]R4:xyzw=0}.

Solución: Notemos que W=Nul([1111]). Luego, [xyzw]=[y+z+wyzw]=y[1100]x1+z[1010]x2+w[1001]x3. Apliquemos el proceso de Gram-Schmidt a la base {x1,x2,x3} de W: v1=x1=[1100],v2=x2(v1x2v1v1)v1=[1010]12[1100]=12[1120],v3=x3(v1x3v1v1)v1(v2x3v2v2)v2=[1001]12[1100]16[1120]=13[1113]. Así, {v1,v2,v3} es una base ortogonal para W. Por último, hagamos q1=1v1v1=22[1100],q2=1v2v2=66[1120]yq3=1v3v3=36[1113]. Por tanto, {q1,q2,q3} es una base ortonormal para W.

Ejercicios de práctica

Te invitamos a practicar los conocimientos aprendidos en esta parte de la clase realizando los siguientes ejercicios.