Produto escalar

En matemática, na álxebra linear, o **produto escalar**, chamado tamén **produto** **interno**, **interior** ou **punto**, é unha función binaria definida entre dous vectores que fornece un número real como resultado. 
O produto vectorial, que é outra operación posíbel para vectores, fornece un novo vector, non só un número.

Alén de para o espazo euclidiano de dúas e tres dimensión, o produto escalar pode definirse tamén nos espazos euclidianos de dimensión maior a tres, e en xeral nos espazos vectoriais reais e complexos. Os espazos vectoriais dotados de produto escalar reciben o nome de espazos prehilbertianos.

## Definición 
miniatura|300px|dereita|Produto escalar de dous vectores
Dados dous vectores  \vec{A} e  \vec{B}. o produto escalar pode ser calculado como:
:  \vec{A} \cdot \vec{B} = |A||B|\ cos \theta 

Onde \theta é o ángulo formado polos vectores  \vec{A} e  \vec{B}, e |A| e |B| son as súas lonxitudes. Da figura podemos ver que o produto  |A| \ cos \theta  representa a proxección do vector  \vec{A} na dirección do vector  \vec{B} . Se  \vec{A} fose unha forza, o produto escalar indicaría entón canta da forza  \vec{A} se estaría a aplicar na dirección de  \vec{B}.

Se o ángulo entre os vectores fose 90º ( \vec{A} e  \vec{B} perpendiculares entre si), o produto escalar sería cero, pois cos 90º = 0.

Note que non fai falla mencionar ningún Sistema de coordenadas para obter o valor do produto escalar. A fórmula de riba é válida independentemente do sistema de coordenadas.

Nun sistema de coordenadas cartesiano, onde se escriben os vectores en termos de compoñentes como:

:  \vec{A} = ( A_x, A_y, A_z ) 
:  \vec{B} = ( B_x, B_y, B_z ) 

O produto escalar pode escribirse como:

:  \vec{A} \cdot \vec{B}= A_x B_x + A_y B_y + A_z B_z

Note que a interpretación do produto escalar como a proxección dun vector na dirección doutro, neste caso, está lonxe de ser obvia. Porén a expresión de riba fornécenos unha forma de obter a lonxitude dun vector calquera en termos das súas compoñentes:

:  |A| = \sqrt{\vec{A} \cdot \vec{A}} = \sqrt{A_x^2 + A_y^2+ A_z^2} 

A expresión xeral inicial soamente contén unha definición da **lonxitude dun vector como a raíz cadrada do seu produto escalar**, mais non fornece medios de calculalo:

:  \vec{A} \cdot \vec{A} = |A||A|\ cos 0^{o} = |A|^2 

### Exemplo de cálculo
O produto escalar dos dous vectores
:\vec a = \begin{pmatrix}1 \\ 2 \\ 3\end{pmatrix}&nbsp;&nbsp;e&nbsp;&nbsp;\vec b = \begin{pmatrix}-7 \\ 8 \\ 9 \end{pmatrix}
calcúlase como
:\vec a \cdot \vec b = 1 \cdot (-7) + 2 \cdot 8 + 3 \cdot 9 = 36.
### Definición xeral 
O produto escalar de dous vectores nun espazo vectorial é unha forma bilinear, hermítica e definida positiva, polo que se pode considerar unha forma cadrática definida positiva.

Un produto escalar pódese expresar como unha aplicación \langle \cdot,\cdot \rangle: V \times V \longrightarrow \mathbb{K} onde *V* é un espazo vectorial e \mathbb{K} é o corpo sobre o que está definido *V*. \langle \cdot,\cdot \rangle debe satisfacer as seguintes condicións:

# Linearidade pola esquerda:  \langle ax+by,z \rangle = a \langle x,z \rangle + b \langle y,z \rangle , e linearidade conxugada pola dereita:  \langle x, ay+bz \rangle = \overline{a} \langle x, y \rangle + \overline{b} \langle x,z \rangle 
# Hermiticidade:  \langle x,y \rangle = \overline{\langle y,x \rangle} ,
# Definida positiva:  \langle x,x \rangle \geq 0 \,, y  \langle x,x \rangle = 0 \, se e só se *x* = 0,

onde x, y, z \in V son vectores de *V*, a, b \in \mathbb{K} representan escalares do corpo \mathbb{K} e \overline{c} é o conxugado do complexo *c*.

Se o corpo ten parte imaxinaria nula (v.g., \mathbb{R}), a propiedade de ser sesquilinear convértese en ser bilinear e o ser hermítica convértese en ser simétrica.

Tamén adoita representarse por (\cdot|\cdot) ou por \bullet.

Un espazo vectorial sobre o corpo \mathbb{R} ou \mathbb{C} dotado dun produto escalar denomínase espazo prehilbert ou espazo prehilbertiano. Se ademais é completo, dise que é un espazo de Hilbert, e se a dimensión é finita, dirase que é un espazo euclidiano.

Todo produto escalar induce unha norma sobre o espazo no que está definido, da seguinte maneira:
{{ecuación|
\|x\|:= \sqrt{\langle x,x \rangle}.
||left}}

### Definición xeométrica do produto escalar nun espazo euclidiano real 
miniatura|150px|dereita|**A** • **B** = **A** **B** cos(θ). **A** cos(θ) é a proxección escalar de **A** en **B**.

O produto escalar de dous vectores nun espazo euclidiano defínese como o produto dos seus módulos polo coseno do ángulo \theta que forman.

{{Ecuación|
\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}=
|\mathbf{A}| |\mathbf{B}| \cos \theta =
A \,B \,\cos \theta
||}}

Nos espazos euclídeos, a notación usual de produto escalar é   \mathbf{u} \cdot \mathbf{v} 

Esta definición de carácter xeométrico é independente do sistema de coordenadas elixido e polo tanto da base do espazo vectorial escollida.

#### Proxección dun vector sobre outro 
Posto que **|A| cos θ** representa o módulo da proxección do vector **A** sobre a dirección do vector **B**, isto é |A| cos θ = proy AB, será 
{{Ecuación|
\mathbf A \cdot \mathbf B = |B| \left(\text{proy}A_B \right)
||}}

de modo que o produto escalar de dois vectores tamén pode definirse como o produto do módulo dun deles pola proxección do outro sobre el.

#### Ángulos entre dous vectores 
A expresión xeométrica do produto escalar permite calcular o coseno do ángulo existente entre os vectores:

{{Ecuación|
\cos \theta = {\mathbf{A} \cdot \mathbf{B} \over |A| \,|B|} \, 
||}}

#### Vectores ortogonais 
Dous vectores son ortogonais ou perpendiculares cando forman ángulo recto entre si. 
Se o produto escalar de dous vectores é cero, ambos vectores son ortogonais.

{{Ecuación|
\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}=0 \qquad\Rightarrow\qquad \mathbf{A} \bot \mathbf{B}
||}}

xa que o \cos\frac{\pi}{2} = 0.

#### Vectores paralelos ou nunha mesma dirección 
Dous vectores son paralelos ou levan a mesma dirección se o ángulo que forman é de 0 radiáns (0 graos) ou de π radiáns (180 graos).

Cando dous vectores forman un ángulo cero, o valor do coseno é a unidade, polo tanto o produto dos módulos vale o mesmo que o produto escalar.

{{Ecuación|
\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}= A \, B \, \cos \theta  \leftrightarrow  
|\cos \theta| = 1  \leftrightarrow  
A||B \Rightarrow 
|\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}| = |A|\,|B| 
||}}

### Observación 
Unha importante variante do produto escalar estándar utilízase no espazo-tempo de Minkowski, é dicir, \mathbb{R}^4 dotado do produto escalar:

:\langle x , y \rangle = x_1y_1 + x_2y_2 + x_3y_3 + x_4y_4 \,.

### Exemplo de cálculo do ángulo entre dous vectores 
Os vectores
:\vec a = \begin{pmatrix}1 \\ 2 \\ 3\end{pmatrix}&nbsp;&nbsp;e&nbsp;&nbsp;\vec b = \begin{pmatrix}-7 \\ 8 \\ 9 \end{pmatrix}
teñen a lonxitude
:|\vec a| = \sqrt{1^2+2^2+3^2} = \sqrt{14} \approx 3{,}74 e |\vec b| = \sqrt{(-7)^2+8^2+9^2} = \sqrt{194} \approx 13{,}93.

O coseno do ángulo comprendido entre os dous vectores calcúlase como:
:\cos \sphericalangle(\vec a, \vec b) = \frac{36}{\sqrt{14} \cdot \sqrt{194}} \approx 0{,}691.
Así temos, \sphericalangle(\vec a, \vec b) = \arccos \left(\frac{36}{\sqrt{14}\cdot \sqrt{194}}\right)\approx 46{,}3^\circ.

## Propiedades do produto escalar 
1. Conmutativa:
{{Ecuación|
\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}=\mathbf{B} \cdot \mathbf{A}
||}}

2. Distributiva respecto á suma vectorial:
{{Ecuación|
\mathbf{A}\cdot(\mathbf{B}+\mathbf{C})=\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}+\mathbf{A}\cdot\mathbf{C}
||}}

3. Asociativa respecto ao produto por un escalar *m*:
{{Ecuación|
m (\mathbf{A} \cdot \mathbf{B})= (m\mathbf{A}) \cdot \mathbf{B}=\mathbf{A}\cdot(m\mathbf{B})
||}}

4. Obsérvese que en xeral

 
5. Se os vectores son ortogonais, o seu produto escalar é nulo (cos 90º = 0), e viceversa

Nótese que o produto escalar de dous vectores pode ser nulo sen que o sexan os dous correspondentes vectores.

## Expresión analítica do produto escalar 
Se os vectores **A** e **B** se expresan en función das súas compoñentes cartesianas rectangulares, tomando a base canónica en   \mathbb{R}^3   formada polos vectores unitarios {i , j , k} temos:

O produto escalar realízase como un produto matricial da seguinte forma:

{{ecuación|
 \mathbf{A} \cdot \mathbf{B}= 
 \begin{bmatrix} A_x & A_y & A_z\\\end{bmatrix}
 \begin{bmatrix} B_x\\ B_y\\ B_z\\\end{bmatrix}
 = A_xB_x+A_yB_y+A_zB_z\,
||left}}

### Exemplo 
Un produto escalar é unha operación alxébrica que obedece á seguinte regra:

Sexan os vectores **u** e mais **v**,de tres dimensións,con compoñentes: u(a1, a2, a3) e v(b1, b2, b3). O produto escalar de u por v (u escalar v) é o número real:

uv = a1b1 + a2b2 + a3b3.

## Norma ou Módulo dun vector 
Defínese como a lonxitude do segmento orientado (vector) no espazo métrico considerado.

Calcúlase a través do produto interno do vector consigo mesmo. 
 
{{Ecuación|
|A|^2 = \mathbf{A} \cdot \mathbf{A} \quad\rightarrow\quad
|A| = \sqrt{\mathbf{A} \cdot \mathbf{A}}
||}}

Efectuado o produto escalar, temos:

{{Ecuación|
|A|^2 = \mathbf{A} \cdot \mathbf{A} = (A_1,A_2,...,A_n)^2 = 
A_1^2 + A_2^2 + ... + A_n^2 = \sum A_i^2
||}}

de modo que

{{ecuación|
|A| = \sqrt {\sum A_i^2} = \sqrt {A_1^2 + A_2^2 + ... + A_n^2}
||left}}

Por compoñentes, tomando a base canónica en   \mathbb{R}^3   formada polos vectores unitarios {i, j, k}

{{ecuación|
 |A|^2 = \mathbf{A} \cdot \mathbf{A}= 
 \begin{bmatrix} A_x & A_y & A_z\\\end{bmatrix}
 \begin{bmatrix} A_x\\ A_y\\ A_z\\\end{bmatrix}
 = A_x^2+A_y^2+A_z^2\,
||left}}

de modo que

{{Ecuación|
|A| = \sqrt{A_x^2+A_y^2+A_z^2} \,
||}}

## Produtos interiores definidos en espazos vectoriais usuais 
* No espazo vectorial  \mathbb{R}^n  adóitase definir o produto interior (chamado, neste caso en concreto, *produto punto*) por:
:\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}=(a_1, a_2, a_3, ..., a_n)\cdot(b_1,b_2,b_3, ..., b_n)=a_1 b_1 + a_2 b_2 + ... a_n b_n =  \sum a_i \cdot b_i 

* No espazo vectorial  \mathbb{C}^n  adóitase definir o produto interior por:

:\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}=(a_1, a_2, a_3, ..., a_n)\cdot(b_1,b_2,b_3, ..., b_n)=a_1 \overline{b_1} + a_2 \overline{b_2} + ... a_n \cdot \overline{b_n} = \sum a_i \cdot \overline{b_i}

Sendo  \overline{b_n}  o número complexo conxugado de \mathbf{b_n}

* No espazo vectorial das matrices de *m* x *n* , con elementos reais

:\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}=\operatorname{tr} (A^T \cdot B)

onde tr(A) é a traza da matriz B e  A^T  é a matriz trasposta de A.

* No espazo vectorial das matrices de *m* x *n* , con elementos complexos

:\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}=\operatorname{tr} (A^* \cdot B)

onde tr(A) é a traza da matriz B e  A^*  é a matriz trasposta conxugada de A.

* No espazo vectorial das funcións continuas sobre o intervalo C[a, b], acoutado por a e b:

:\mathbf{f}\cdot\mathbf{g} = \int_{a}^{b} f(x)\overline{g(x)}\mathrm{d} x

* No espazo vectorial dos polinomios de grao menor ou igual a *n*:
Dado \textstyle [x_1,x_2,x_3,...,x_n,x_{n+1}] \subseteq \mathbb{R} tal que \textstyle x_1 :

\mathbf{p}\cdot\mathbf{q} = p(x_1)q(x_1)+p(x_2)q(x_2)+...+p(x_n)q(x_n)+p(x_n+1)q(x_n+1) = \sum p(x_i) \cdot q(x_i) 

## Xeneralizacións 
### Formas cuadráticas 
Dada unha forma bilinear simétrica \scriptstyle B(\cdot,\cdot) definida sobre un espazo vectorial \scriptstyle V = \R^n pode definirse un produto escalar diferente do produto escalar euclídeo mediante a fórmula:
{{ecuación|
(\mathbf{u}, \mathbf{v})_B =
\begin{bmatrix} u_1 & \dots & u_n \end{bmatrix} 
\begin{bmatrix} B_{11} & \dots & B_{1n} \\ \dots & \dots & \dots \\ B_{n1} & \dots & B_{nn} \end{bmatrix}
\begin{bmatrix} v_1 \\ \dots \\ v_n \end{bmatrix} = \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n B_{ij} u_i v_j 
||left}}
Onde:
:B_{ij} := B(\mathbf{e}_i,\mathbf{e}_j)
:\{ \mathbf{e}_1, \dots, \mathbf{e}_n \} é unha base do espazo vectorial \scriptstyle V
Pode comprobarse que a operación anterior \scriptstyle ( \cdot,\cdot )_B:V\times V \to \R satisfai todas as propiedades que debe satisfacer un produto escalar.

### Tensores métricos 
Pódense definir e manexar espazos non-euclídeos ou máis exactamente variedades de Riemann, é dicir, espazos non-planos cun tensor de curvatura diferente de cero, nos que tamén podemos definir lonxitudes, ángulos e volumes. Nestes espazos máis xerais adóptase o concepto de xeodésica en lugar do de segmento para definir as distancias máis curtas entre puntos e, tamén, se modifica lixeiramente a definición operativa do produto escalar habitual introducindo un tensor métrico \scriptstyle g:\mathcal{M}\times T\mathcal{M} \times T\mathcal{M} \to \R, tal que a restrición do tensor a un punto da variedade de Riemann é unha forma bilinear \scriptstyle g_x(\cdot,\cdot) = g(x;\cdot,\cdot).

Así, dados dous vectores campos vectoriais \mathbf{u} e \mathbf{v} do espazo tanxente á variedade de Riemann defínese o seu produto interno ou escalar como:
{{ecuación|
\langle \mathbf{u} , \mathbf{v} \rangle = g_x(\mathbf{u},\mathbf{v}) = 
\sum_i\sum_j g_{ij}(x)u_i u_j
||left}}
A lonxitude dunha curva rectificable C entre dous puntos A e B pódese definir a partir do seu vector tanxente \scriptstyle \mathbf{T} do seguinte xeito:
{{ecuación|
L_C = \int_{s_a}^{s_b} \sqrt{g(\mathbf{x},\mathbf{T},\mathbf{T})}\ ds =
\int_{s_a}^{s_b} \sqrt{g_{ij}\frac{dx^i}{ds} \frac{dx^i}{ds}}\ ds

||left}}

## Véxase tamén 
### Bibliografía 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 

### Ligazóns externas 
* Produto escalar de vectores con Excel