En términos del mundo real, un vector es una cantidad que tiene magnitud y dirección, como la velocidad. Considere que puedo viajar a 15 metros por segundo, pero eso no le dice a dónde voy. 15 metros por segundo es una medida de velocidad, no de velocidad. Si sabes dónde estoy y te digo que voy hacia el norte a 15 metros por segundo, puedes averiguar dónde terminaré. Esta es la velocidad: tanto la dirección del norte como la velocidad de 15 metros por segundo. Otras cantidades de vectores en el mundo real incluyen desplazamiento, aceleración y fuerza: todos los cuales tienen una magnitud y una dirección. Sin embargo, estos son solo casos especiales de vectores.
En términos abstractos es un poco más complicado. Estrictamente hablando, un vector es cualquier elemento de un espacio vectorial. La definición de un espacio vectorial es algo complicada, pero intentaré explicarlo. Creo que la respuesta de Yoann no es del todo precisa, ya que el producto cartesiano de dos conjuntos (donde “toma dos números naturales y los pone en orden”) no es necesariamente un espacio vectorial. Para entender un vector, primero debes entender qué es un escalar.
Se dice que cada espacio vectorial está “sobre un campo escalar”. Un campo es básicamente un conjunto de objetos que se pueden sumar, restar, multiplicar y dividir (excepto 0), y donde algunas propiedades agradables se mantienen como poder multiplicar y agregar en cualquier orden. La mayoría de las veces, el campo escalar con el que trabaja son los números reales, pero también puede ser el conjunto de números complejos, el conjunto de números racionales o algún otro tipo de conjunto completamente similar al conjunto de posibles residuos que obtiene cuando divide un número natural entre 7.
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Ahora, un espacio vectorial es otro conjunto de objetos que puede agregar y multiplicar por escalares. La definición exacta es la siguiente:
Un espacio vectorial sobre un campo F es un conjunto V junto con dos operaciones, la suma vectorial y la multiplicación escalar de manera que para los vectores u, v y w en V, y los escalares a y b en F:
- u + (v + w) = (u + v) + w
- u + v = v + w
- Hay un vector llamado 0 tal que 0 + v = v para cualquier vector v en V
- Para cualquier vector v hay otro vector llamado -v tal que v + (- v) = 0
- a * (b * v) = (a * b) * v
- 1 * v = v (1 es parte del campo escalar)
- a * (u + v) = a * u + a * v
- (a + b) * v = a * v + b * v
Estas son todas propiedades bastante básicas. Cualquier conjunto de objetos que pueda definir además y multiplicación escalar de esta manera con referencia a algún campo escalar se llama espacio vectorial, y cualquier elemento de un espacio vectorial se llama vector. Existen muchos tipos diferentes de espacios vectoriales. Los puntos en [math] \ mathbb {R} ^ n [/ math] forman vectores, pero de hecho, las matrices [math] n \ times n [/ math] también forman un espacio vectorial. El conjunto de todas las funciones desde [math] \ mathbb {R} [/ math] a [math] \ mathbb {R} [/ math] es un espacio vectorial, y el conjunto de polinomios es un subespacio de este. Incluso el conjunto de secuencias convergentes infinitas de números reales es en sí mismo un espacio vectorial.
A veces puedes definir lo que significa tener una longitud de un vector, llamada norma, pero esta noción no es realmente fundamental para lo que hace que un vector sea un vector, y no todos los espacios vectoriales tienen una norma definida. A veces puedes definir el ángulo entre dos vectores usando lo que se llama un producto escalar (como el producto de puntos), pero no todos los espacios vectoriales tienen esta noción tampoco. Normalmente no puede multiplicar vectores juntos, pero algunos espacios vectoriales le permiten multiplicar vectores, y esos espacios vectoriales se denominan “álgebras”. Los vectores siempre tienen una noción de independencia lineal, y los espacios vectoriales siempre tienen dimensión, incluso si es de dimensión infinita.
Básicamente, un espacio vectorial es cualquier conjunto de objetos (vectores) que puede sumar y multiplicar por escalares, siempre que satisfagan esas propiedades básicas anteriores. Es una noción fundamental en matemáticas cuyas aplicaciones son vastas y se utilizan en muchas áreas de investigación en curso.