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Espacio Afín y Subespacios Afines

Definición 1.1   Sea $ V$ espacio vectorial sobre $ K$. Se llama espacio afín asociado a $ V$, a un conjunto $ {\mathcal{A}}\neq\emptyset$ y una aplicación  $ \varphi :{\mathcal{A}}\times {\mathcal{A}} \rightarrow V$ tal que verifique los axiomas:

 

1 .  $ \forall A\in {\mathcal{A}}$ y $ \forall v\in V$, $ \exists ! B\in {\mathcal{A}}$   tal que  $ \varphi (A,B)=v$

2.   $ \forall A,B,C \in {\mathcal{A}}$,  $ \varphi (A,B)+\varphi (B,C)=\varphi (A,C)$

 

El axioma 1 quiere decir que fijado un elemento de $ {\mathcal{A}}$, hay una correspondencia biunívoca entre los elementos de $ {\mathcal{A}}$ y los de $ V$. El axioma 2 es la llamada propiedad triangular. El espacio afín, en este caso, se designa por  $ {\mathcal{A}}(V(K))$, o simplemente $ {\mathcal{A}}(V)$.

Ejercicio 1.2   Utilizando los axiomas 1 y 2 demostrar que:

1.    $ \varphi (A,B)=0$  si y solo si $ A=B$.

2.    $ \varphi (A,B)=-\varphi (B,A)$  $ \forall A,B\in {\mathcal{A}}$.

3.    Si $ \varphi (A,B)=\varphi (C,D)$ entonces  $ \varphi(A,C)=\varphi(B,D)$  $ \forall A,B,C,D \in {\mathcal{A}}$.

Definición 1.3   Se define  $ dim({\mathcal{A}}(V))=dim(V)$.

Definición 1.4   Sea $ {\mathcal{A}}(V)$ un espacio afín y $ L\subset {\mathcal{A}}(V)$. Se dice que $ L$ es subespacio afín de $ {\mathcal{A}}(V)$ si el conjunto: $ W(L)=\{\varphi (B,X)\in V~:~B;X\in L\}$ es subespacio vectorial de $ V$.

Ejercicio 1.5   Probar que si $ L$ es un subespacio afín de $ {\mathcal{A}}(V)$ entonces $ L$ es un espacio afín asociado al espacio vectorial $ W(L)$.

Ejercicio 1.6   Probar que dado $ L$ un subespacio afín de $ {\mathcal{A}}(V)$ y $ A\in L$, entonces los subespacios vectoriales $ W(L)=\{\varphi (B,X)\in V~:~B;X\in L\}$ y $ W_A(L)=\{\varphi (A,X)\in V~:~X\in L\}$, coinciden.

Ejercicio 1.7   Probar que $ L$ es subespacio afín de $ {\mathcal{A}}(V)$ si y sólo si existe un subespacio vectorial $ W$de $ V$ y un punto $ A\in
{\mathcal{A}}$ tal que  $ L=\{X\in {\mathcal{A}}~:~\varphi (A,X)\in W\}$.

Definición 1.8   El subespacio vectorial $ W$se llama la dirección de $ L$ y se denotará $ L=A+W$.

A los subespacios afines se les llama variedades lineales afines. Una variedad lineal afín de dimensión cero es de la forma $ A+{0_v}$ y está constituida solamente por el punto. Las variedades de dimensión 1, reciben el nombre de rectas y las de dimensión 2, se llaman planos. Si varios puntos están en una misma recta se dice que están alineados y si están en un mismo plano se dirán coplanarios.

Ejercicio 1.9   Si la familia de variedades $ \{L_i=A_i+W_i\}_{i\in
I}$ tiene intersección no vacía, probar que $ \cap_{i\in I}
L_i$ es el subespacio afín $ A+W$donde $ A\in\cap_{i\in I}
L_i$ y $ W=\cap_{i\in I} W_i$.

Definición 1.10   Dado un conjunto de puntos $ S$ de $ {\mathcal{A}}(V)$, consideramos la familia de subvariedades de $ {\mathcal{A}}$ que contienen a $ S$, que claramente no es vacía pues contiene a $ {\mathcal{A}}$. Se define la variedad engendrada por $ S$ como la intersección de esta familia de variedades.

Definición 1.11   Sean $ L_1$y $ L_2$ variedades afines de $ {\mathcal{A}}(V)$ se define su suma como la variedad engendrada por $ L_1\cup L_2$.

Ejercicio 1.12   Si $ L_1=A_1+W_1$ y $ L_2=A_2+W_2$ son dos variedades con intersección no vacía probar que $ L_1+L_2=A+(W_1+W_2)$ donde $ A\in L_1\cap L_2$.

Ejercicio 1.13   Probar que si $ L_1$y $ L_2$ son dos variedades afines con intersección no vacía, entonces $ dim(L_1)+dim(L_2)=dim(L_1+L_2)+dim(L_1\cap L_2)$.

Definición 1.14   Sean  $ A+W$ y $ B+U$ dos variedades de $ {\mathcal{A}}(V)$. Estas variedades se dicen paralelas cuando una de las direcciones  $ U$ o $ W$es subespacio vectorial de la otra.

Ejercicio 1.15   Sean $ A+W$y $ B+U$ dos variedades paralelas, probar que no tienen puntos en común o una de ellas está contenida en la otra.


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David Llena Carrasco 2003-10-31