Independencia linear

miniatura|Vectores linearmente independentes en \R^3
miniatura|right|Vectores linearmente dependentes nun plano en \R^3.
En matemáticas, dise que un conxunto de vectores é **linearmente dependente** se un dos vectores do conxunto pode ser definido como combinación linear dos outros; se ningún vector do conxunto pode escribirse deste xeito, dise que os vectores son **linearmente independentes**. Estes conceptos son fundamentais para a definición de dimensión.

Un espazo vectorial pode ter dimensión finita ou infinita dependendo do número de vectores linearmente independentes nunha base. A definición de dependencia linear e a posibilidade de determinar se un subconxunto de vectores nun espazo vectorial é linearmente dependente son fundamentais para atopar unha base nese espazo.

## Definición 
Dise que os vectores nun subconxunto S=\{\vec v_1,\vec v_2,\dots,\vec v_n\} dun espazo vectorial *V* son linearmente dependentes se existe un número finito de vectores distintos \vec v_1,\vec v_2,\dots,\vec v_k en S e escalares a_1,a_2,\dots,a_k, non todos nulos, tales que
:a_1\vec v_1+a_2\vec v_2+\cdots+a_k\vec v_k= \vec 0,
onde \vec 0 denota o vector cero.

Cómpre sinalar que se non todos os escalares son nulos, entón polo menos un non é cero, por exemplo a_1, e neste caso a igualdade pode escribirse da forma
:\vec v_1=\frac{-a_2}{a_1}\vec v_2+\cdots+\frac{-a_k}{a_1}\vec v_k.
Así, \vec v_1 aparece como combinación linear dos demais vectores.

Dise que os vectores dun conxunto T=\{\vec v_1,\vec v_2,\dots,\vec v_n\} son linearmente independentes se a igualdade
:a_1\vec v_1+a_2\vec v_2+\cdots+a_n\vec v_n= \vec 0,
só pode ser satisfeita con a_i=0 para i=1,\dots,n. Isto implica que ningún vector do conxunto se pode representar como combinación linear dos restantes, é dicir, un conxunto de vectores é linearmente independente se a única representación de \vec 0 como combinación linear dos seus vectores é a representación trivial na que todos os escalares a_i son cero.

### Dimensións infinitas 
Para permitir que o número de vectores linearmente independentes nun espazo vectorial sexa infinito numerable, resulta útil definir a dependencia linear como segue:
Sexa *V* un espazo vectorial sobre un corpo *K*, e sexa {*v**i* | *i*∈*I*} unha familia de elementos de *V*. A familia é linearmente dependente sobre *K* se existe unha familia {*a**j* | *j*∈*J*} de elementos de *K*, non todos cero, tales que
: \sum_{j \in J} a_j v_j = 0 
onde o conxunto índice *J* é un subconxunto non baleiro de *I*.

Un conxunto *X* de elementos de *V* é linearmente independente se a familia correspondente {*x*}**x**∈*X* é linearmente independente. Equivalentemente, unha familia é dependente se un membro es combinación linear dos demais da familia. O caso trivial da familia baleira debe considerarse como linearmente independente para aplicar os teoremas.

Un conxunto de vectores linearmente independente que cobre un espazo vectorial forma unha base dese espazo. Por exemplo, o espazo vectorial dos polinomios en *x* sobre os números reais ten o subconxunto (infinito) {1, *x*, *x*2, ...} como base.

## Avaliación da independencia linear 
### Vectores en ℝ2 
#### Tres vectores 
Considérese o conxunto de vectores *v*1 = (1, 1), *v*2 = (−3, 2) e *v*3 = (2, 4), entón a condición para a dependencia linear busca un conxunto de escalares non nulos tales que
:: a_1 \begin{Bmatrix} 1\\1\end{Bmatrix} + a_2 \begin{Bmatrix} -3\\2\end{Bmatrix} + a_3 \begin{Bmatrix} 2\\4\end{Bmatrix} =\begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix},
ou
:: \begin{bmatrix} 1 & -3 & 2 \\ 1 & 2 & 4 \end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \\ a_3 \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix}.

Reducindo a matriz da ecuación subtraendo a primeira fila da segunda obtense
:: \begin{bmatrix} 1 & -3 & 2 \\ 0 & 5 & 2 \end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \\ a_3 \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix}.
Continúase a redución dividindo a segunda fila entre 5 e logo multiplicando por 3 e sumando a primeira fila, é dicir
:: \begin{bmatrix} 1 & 0 & 16/5 \\ 0 & 1 & 2/5 \end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \\ a_3 \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix}.

Pode entón reordenarse a ecuación para obter 
:: \begin{bmatrix} 1 & 0  \\ 0 & 1 \end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \end{Bmatrix}=-a_3\begin{Bmatrix} 16/5\\2/5\end{Bmatrix}.
que mostra que existe *a**i* non nulo tal que *v*3 = (2, 4) se pode definir en termos de *v*1 = (1, 1), *v*2 = (−3, 2). Entón, os tres vectores son linearmente dependentes.

#### Dous vectores 
Considérese a dependencia linear de dous vectores *v*1 = (1, 1), *v*2 = (−3, 2), e compróbese, 
:: a_1 \begin{Bmatrix} 1\\1\end{Bmatrix} + a_2 \begin{Bmatrix} -3\\2\end{Bmatrix}  =\begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix},
ou
:: \begin{bmatrix} 1 & -3  \\ 1 & 2  \end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix}.

A mesma redución da matriz empregada na epígrafe anterior leva a
:: \begin{bmatrix} 1 & 0  \\ 0 & 1 \end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} 0\\0\end{Bmatrix}.
Isto mostra que *a*i = 0, o que quere dicir que os vectores *v*1 = (1, 1) e *v*2 = (−3, 2) son linearmente independentes.

### Vectores en ℝ4 
Para determinar se os tres vectores en ℝ4,
:: \mathbf{v}_1= \begin{Bmatrix}1\\4\\2\\-3\end{Bmatrix},  \mathbf{v}_2=\begin{Bmatrix}7\\10\\-4\\-1\end{Bmatrix}, \mathbf{v}_3=\begin{Bmatrix}-2\\1\\5\\-4\end{Bmatrix}. 
son linearmente dependentes fórmase a ecuación matricial
::\begin{bmatrix}1&7&-2\\4& 10& 1\\2&-4&5\\-3&-1&-4\end{bmatrix}\begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \\ a_3 \end{Bmatrix} =  \begin{Bmatrix}0\\0\\0\\0\end{Bmatrix}.

Reducindo a ecuación obtense
:: \begin{bmatrix} 1& 7 & -2 \\ 0& -18& 9\\ 0 & 0 & 0\\ 0& 0& 0\end{bmatrix} \begin{Bmatrix} a_1\\ a_2 \\ a_3 \end{Bmatrix} =  \begin{Bmatrix}0\\0\\0\\0\end{Bmatrix}.

Reordenando para resolver v3 obtense
:: \begin{bmatrix} 1& 7 \\ 0& -18& \end{bmatrix} \begin{Bmatrix} a_1\\ a_2  \end{Bmatrix} =  -a_3\begin{Bmatrix}-2\\9\end{Bmatrix}.
Esta ecuación pode resolverse facilmente para definir un *a*i non nulo,
:: a_1 = -3 a_3 /2,  a_2 = a_3/2,
onde *a*3 pode escollerse arbitrariamente. Así, os vectores *v*1, *v*2 e *v*3 son linearmente dependentes.

### Métodos alternativos empregando determinantes 
Un método alternativo pode atoparse co feito de que *n* vectores en \mathbb{R}^n son linearmente independentes se e só se o determinante da matriz formada tomando os vectores como columnas non é cero.

Neste caso, a matriz formada polos vectores é
:A = \begin{bmatrix}1&-3\\1&2\end{bmatrix} . 
Pódese escribir como combinación linear das columnas como
: A \Lambda = \begin{bmatrix}1&-3\\1&2\end{bmatrix} \begin{bmatrix}\lambda_1 \\ \lambda_2 \end{bmatrix} . 
Interesa saber se *A*Λ&nbsp;= **0** para algún vector non nulo Λ. Isto depende do determinante de *A*, que é
: \det A = 1\cdot2 - 1\cdot(-3) = 5 \ne 0 . 
Dado que o determinante non é nulo, os vectores (1, 1) e (&minus;3, 2) son linearmente independentes.

Doutro xeito, se se teñen *m* vectores de *n* coordenadas, con *m*&nbsp;&lt;&nbsp;*n*. Entón *A* é unha matriz *n*×*m* e Λ é un vector columna con *m* elementos, e de novo interesa se *A*Λ&nbsp;= **0**. Como se viu antes, isto é equivalente a unha listaxe de *n* ecuacións. Considérense as primeiras *m* filas de *A* as primeiras *m* ecuacións; algunha solución da lista completa de ecuacións debe ser tamén válida para a lista reducida. De feito, se 〈*i*1,...,*i**m*〉está nalgunha lista de *m* filas, entón a ecuación debe ser verdadeira para esas filas.
: A_{{\lang i_1,\dots,i_m} \rang} \Lambda = \mathbf{0} . 
Ademais, o recíproco é verdadeiro, é dicir, pódese comprobar se os *m* vectores son linearmente dependentes comprboando se
: \det A_{{\lang i_1,\dots,i_m} \rang} = 0 
para todas as posibles listas de *m* filas. (No caso de que *m*&nbsp;= *n*, require só o determinante, como arriba. Se *m*&nbsp;&gt;&nbsp;*n*, entón é un teorema que os vectores deben ser linearmente dependentes.) Este feito é avaliable en teoría, mais na práctica disponse de métodos máis eficientes.

### Máis vectores que a dimensión 
Se hai máis vectores que a dimensión, os vectores son linearmente dependentes. Isto vén ilustrado no exemplo superior de tres vectores en ℝ2.

## Notas 
## Véxase tamén 
### Ligazóns externas 
* Funcións linearmente dependentes en WolframMathWorld 
* Tutorial e programa interactivo sobre independencia linear 
* Introdución a independencia linear en KhanAcademy.