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Álgebra lineal 88 {β1, . . . , βr} son base se tiene que los coefi cientes son cero, probando que el conjunto es linealmente independiente. Cualquier α β ∈ W U, con α ∈ W y β ∈ U se escri- be en la forma a1α1 ⋅ ⋅ ⋅ alαl b1β1 ⋅ ⋅ ⋅ brβr � α β, probando que el conjunto {α1, ..., αl, β1, ..., βr} genera. Segundo caso: W ∩ U � {0}, sea {γ1, ..., γs} una base de W ∩ U, en particular éste es un subconjunto linealmente independiente de W y U. Por el teorema 3.4.5(1), {γ1, ..., γs} se puede extender a bases de W y U respectivamente, las cuales serán denota- das por {γ1, ..., γs, α1, ..., αt} y {γ1, ..., γs, β1, ..., βm} respectivamente. Afi rmamos que {γ1, ..., γs, α1, ..., αt, β1, ..., βm} es base de W U. Si: a1γ1 ⋅ ⋅ ⋅ asγs b1α1 ⋅ ⋅ ⋅ btαt c1β1 ⋅ ⋅ ⋅ cmβm � 0 (3.19) entonces a1γ1 ⋅ ⋅ ⋅ asγs b1α1 ⋅ ⋅ ⋅ btαt � �(c1β1 ⋅ ⋅ ⋅ cmβm) es un elemento en la intersección (¿por qué?). De esto concluimos que c1β1 ⋅ ⋅ ⋅ cmβm � d1γ1 ⋅ ⋅ ⋅ dsγs, para algunos escalares d1, d2, ..., ds. Pasando todos los sumandos al primer miembro se tiene c1β1 ⋅ ⋅ ⋅ cmβm � d1γ1 � ⋅ ⋅ ⋅ � dsγs � 0. Como {γ1, ..., γs, β1, ..., βm} es base, se concluye que c1 � c2 � ⋅⋅⋅ � cm � d1 � d2 � ⋅ ⋅ ⋅ � ds � 0. Usando esta condi- ción en (3.19) se tiene a1γ1 ⋅ ⋅ ⋅ asγs b1α1 ⋅ ⋅ ⋅ btαt � 0. Utilizando que {γ1, ..., γs, α1, ..., αt} es base de W se concluye que a1 � a2 � ⋅ ⋅ ⋅ � as � b1 � b2 � ⋅ ⋅ ⋅ � bt � 0, pro- bando que el conjunto {γ1, ..., γs, α1, ..., αt, β1, ..., βm} es linealmente independiente. Dejamos como ejercicio demostrar que este conjunto también genera. 3.5. Espacios vectoriales generales La formulación y solución de muchos problemas que ocurren en matemáticas y ciencias hacen uso de la idea de espacio vectorial abstracto, siendo la razón fundamentalmen- te el hecho que cuando se estudia un problema, la información se puede cuantifi car y una vez hecho esto, es importante poder operar con ella. En cálculo se estudian funcio- nes y sus propiedades, algunas veces una sola función. A veces es conveniente estudiar colecciones de funciones. Por ejemplo, el conjunto de todas las funciones continuas en el intervalo [0, 2π] o todas las funciones periódicas en ese intervalo. Algunos elementos importantes de dicho conjunto son las funciones seno y coseno. Muchas funciones importantes se construyen a partir de funciones sencillas, usando operaciones de suma y producto. Por ejemplo, las funciones polinominales se obtienen al sumar funciones de la forma axk y éstas se obtienen multiplicando fun- ciones del tipo cx, las cuales son relativamente sencillas de entender. Estos casos ilus- tran el comentario respecto a operar con datos. En esta sección desarrollaremos la idea abstracta de espacio vectorial a partir de lo que hemos hecho para el caso de Rn. Antes de formular la defi nición de espacio vec- torial en general, notemos que la suma y el producto por escalar en Rn satisfacen las siguientes propiedades. 1. Propiedades de la suma. a) Para todos α y β ∈ Rn se cumple, α β � β α (conmutatividad). b) Para todos α, β y γ en Rn se cumple, (α β) γ � α (β γ) (asociatividad). c) Existe un elemento en Rn llamado cero y denotado 0 tal que 0 α � α, para todo α ∈ Rn (existencia de neutro aditivo). Álgebra Lineal Capítulo 3 Espacios vectoriales 3.5. Espacios vectoriales generales