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Álgebra A (62) · Unidad 6 — Matrices, sistemas y subespacios

Independencia lineal

Un conjunto es independiente si ninguno de sus vectores sobra. Se chequea planteando que la combinación dé cero y viendo si hay otra solución además de la trivial.

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La explicación

La definición

v₁, …, vs son linealmente dependientes (LD) si existen λ₁, …, λs
no todos cero tales que  λ₁v₁ + … + λsvs = 0

Si no, son linealmente independientes (LI): la única forma de escribir
el 0 como combinación es con todos los coeficientes en cero.
El "no todos cero" es la definición entera. Con todos los λ en cero la combinación siempre da 0 — eso pasa en cualquier conjunto y no dice nada. Lo que se pregunta es si hay otra manera. Si la hay, sobra alguien.

Qué significa que sobre alguien

Si son dependientes, al menos uno se escribe como combinación de los demás, y sacarlo no cambia el subespacio generado:

v₃ = 2v₁ − v₂   ⟹   ⟨v₁, v₂, v₃⟩ = ⟨v₁, v₂⟩

Por eso los conjuntos LI son los que interesan: describen el subespacio sin repetir información.

Cómo se chequea

1. Plantear λ₁v₁ + … + λsvs = 0
2. Es un sistema homogéneo con incógnitas los λ
3. Resolverlo con Gauss
    sólo la trivial  →  LI
    infinitas soluciones → LD

Como el sistema es homogéneo nunca es incompatible, así que la única pregunta es si hay soluciones además del cero. Y eso lo decide el rango:

rg = cantidad de vectores  →  LI
rg < cantidad de vectores  →  LD

Atajos que ahorran toda la cuenta

• Si el conjunto contiene al vector nuloLD siempre
• Dos vectores son LD ⟺ son paralelos (uno múltiplo del otro)
Más de n vectores en ℝⁿ → LD siempre, sin calcular nada
• n vectores en ℝⁿ → matriz cuadrada → determinante:
    det ≠ 0 → LI      det = 0 → LD

El tercero es el que más tiempo ahorra: 4 vectores en ℝ³ son dependientes y punto, no hay nada que resolver. Y el cuarto conecta con el tema 7.3: cuando la cantidad coincide con la dimensión, un determinante contesta todo.

Cuando no son cuadrados

Si la cantidad de vectores no coincide con n, no hay determinante: se arma la matriz con los vectores como filas, se triangula, y se cuentan las filas no nulas. Si alguna se anula, esos vectores eran dependientes — y la operación que la anuló te muestra la relación.

Ejemplo resuelto

Decidir si son LI: (a) {(1,2,3), (2,4,6)}, (b) {(1,0,0), (0,1,0), (1,1,0)}, (c) {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1), (1,1,1)}.

(a) {(1,2,3), (2,4,6)}. Son dos vectores: alcanza con ver si son paralelos.

(2,4,6) = 2·(1,2,3)  →  LD

La relación de dependencia es 2v₁ − v₂ = 0, con coeficientes 2 y −1, que no son todos cero. Y ⟨v₁, v₂⟩ = ⟨v₁⟩: es una recta, no un plano.

(b) {(1,0,0), (0,1,0), (1,1,0)}. Son 3 vectores en ℝ³, así que se puede usar el determinante:

det ⎡ 1  0  0 ⎤
        ⎢ 0  1  0 ⎥  = 0   (la tercera columna es toda ceros)
        ⎣ 1  1  0 ⎦

LD. Y acá se ve la relación a ojo:

(1,1,0) = (1,0,0) + (0,1,0)  →  v₁ + v₂ − v₃ = 0
Los tres tienen tercera coordenada 0, así que viven todos en el plano z = 0. Tres vectores metidos en un plano no pueden ser independientes: el plano tiene dimensión 2. Ese razonamiento contesta el ejercicio antes que el determinante.

(c) Cuatro vectores en ℝ³.

4 > 3  →  LD, sin calcular nada

Más de n vectores en ℝⁿ son siempre dependientes. Si en el parcial te piden esto, la respuesta correcta incluye por qué, no una triangulación de 4×3.

Control general: de los tres, ninguno era LI. Eso no es raro — los ejercicios suelen estar armados para que descubras la dependencia. Cuando un conjunto sí es LI, la triangulación no anula ninguna fila y el rango coincide con la cantidad de vectores.

Dónde se cae la mayoría

Hasta acá la explicación. La práctica es la otra mitad: 7 ejercicios de este tema, en cuatro niveles, que no te dicen sólo si está bien al final sino que te corrigen en cada paso y te explican por qué. Además trae una animación que muestra la idea en movimiento.

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