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Note per Studenti Prodotto scalare, norma e angoli

Prodotto scalare, norma e angoli

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Esercizi svolti: Esercizio 86 · angoli, aree e volumi con il prodotto scalare, Esercizio 84 · prodotto scalare tra matrici con la traccia. Seguito: Complemento ortogonale e proiezioni ortogonaliL'ortogonale U⊥ di un sottospazio è un sottospazio di dimensione n − dim U, e R^n = U ⊕ U⊥; ogni vettore si scompone in proiezione su U più componente ortogonale; la proiezione è il punto di U più vicino e si calcola con un sistema o con la matrice di proiezione A(AᵀA)⁻¹Aᵀ.Complemento ortogonale e proiezioni ortogonali →, Basi ortonormali e Gram-SchmidtUna base ortonormale è fatta di vettori di norma 1 a due a due ortogonali: le coordinate si calcolano con prodotti scalari e le proiezioni con una formula diretta. Il procedimento di Gram-Schmidt trasforma una base qualsiasi in una base ortogonale (e poi ortonormale) dello stesso sottospazio.Basi ortonormali e Gram-Schmidt →.

Perché serve una struttura in più

Gli elementi di uno spazio vettoriale possono essere oggetti molto diversi: frecce nel piano, matrici, polinomi, funzioni. In tutti questi casi si possono sommare e moltiplicare per un numero, ed è tutto quello che la definizione di spazio vettorialeUno spazio vettoriale su un campo K è un insieme con una somma di vettori e un prodotto per scalari che rispettano 7 proprietà. Esempi fondamentali: K^n (somma componente per componente), le funzioni da R in R, i polinomi.Spazi vettoriali → richiede. Ma domande come "quanto è lungo questo polinomio?" o "che angolo formano queste due matrici?" non hanno una risposta naturale: lunghezze e angoli (e di conseguenza aree e volumi) sono una struttura metrica che non fa parte della definizione e va aggiunta. Lo strumento che la aggiunge è il prodotto scalare: da esso si ricavano norme, angoli, aree e volumi.

Si parte dai casi familiari (R2\mathbb{R}^2 e R3\mathbb{R}^3, dove lunghezze e angoli hanno un significato fisico) e poi definisce le stesse cose in Rn\mathbb{R}^n per analogia.

Lunghezza di un vettore in R2\mathbb{R}^2 e R3\mathbb{R}^3

Il vettore v=(a,b)∈R2v = (a, b) \in \mathbb{R}^2 si rappresenta con la freccia dall'origine al punto (a,b)(a, b). Con il teorema di Pitagora (i cateti sono lunghi ∣a∣\lvert a \rvert e ∣b∣\lvert b \rvert: una lunghezza non può essere negativa, quindi si prende il valore assolutoIl valore assoluto è la distanza di un numero da zero: definizione, proprietà, disuguaglianza triangolare e disequazioni con i moduli.Valore assoluto (modulo) → della coordinata; elevando al quadrato il segno sparisce comunque, ∣a∣2=a2\lvert a \rvert^2 = a^2) la sua lunghezza è

∥v∥=a2+b2.\|v\| = \sqrt{a^2 + b^2} .

In R3\mathbb{R}^3, con v=(a,b,c)v = (a, b, c), si applica Pitagora due volte: prima nel piano orizzontale (la proiezione di vv sul piano xyxy è lunga a2+b2\sqrt{a^2 + b^2}), poi nel triangolo rettangolo verticale che ha come cateti questa proiezione e il segmento lungo ∣c∣\lvert c \rvert:

∥v∥=(a2+b2)2+c2=a2+b2+c2.\|v\| = \sqrt{\left(\sqrt{a^2 + b^2}\right)^2 + c^2} = \sqrt{a^2 + b^2 + c^2} .

Notazione. In fisica si scrive ∣v∣\lvert v \rvert e si chiama modulo. Qui si usano le doppie barre ∥v∥\|v\| e il nome norma, per non confondere con il valore assoluto di un numero.

Il prodotto scalare in R2\mathbb{R}^2 e R3\mathbb{R}^3

La definizione "fisica" è

v⋅w=∥v∥ ∥w∥cos⁡α,v \cdot w = \|v\|\, \|w\| \cos \alpha ,

dove α\alpha è l'angolo tra i due vettori. L'espressione "l'angolo tra due vettori" è ambigua (i due vettori formano un angolo α\alpha e un angolo 360°−α360° - \alpha), ma non importa: cos⁡(360°−α)=cos⁡(−α)=cos⁡α\cos(360° - \alpha) = \cos(-\alpha) = \cos \alpha (il coseno è periodico di periodo 360°360° ed è una funzione pari, vedi Funzioni trigonometriche e loro inverseSeno, coseno e tangente definiti sulla circonferenza goniometrica (angoli in radianti), le loro proprietà e le inverse arcoseno, arcocoseno e arcotangente; come risolvere a sin t + b cos t ≥ c.Funzioni trigonometriche e loro inverse →), quindi il risultato è lo stesso. Il prodotto scalare è un numero, non un vettore.

Formula con le componenti. Se v=(a1,a2)v = (a_1, a_2) e w=(b1,b2)w = (b_1, b_2),

v⋅w=a1b1+a2b2,v \cdot w = a_1 b_1 + a_2 b_2 ,

e in R3\mathbb{R}^3 allo stesso modo v⋅w=a1b1+a2b2+a3b3v \cdot w = a_1 b_1 + a_2 b_2 + a_3 b_3. È una formula molto comoda: si calcola con somme e prodotti, senza conoscere l'angolo.

Perché vale (la dimostrazione è breve). I vettori vv, ww e w−vw - v formano un triangolo: w−vw - v è il lato che va dalla punta di vv alla punta di ww. Il teorema del coseno (o di Carnot, la generalizzazione di Pitagora a un triangolo qualsiasi) dice che il lato opposto all'angolo α\alpha soddisfa

∥w−v∥2=∥v∥2+∥w∥2−2 ∥v∥ ∥w∥cos⁡α.\|w - v\|^2 = \|v\|^2 + \|w\|^2 - 2\, \|v\|\, \|w\| \cos \alpha .

Si calcola il membro di sinistra con le componenti, w−v=(b1−a1, b2−a2)w - v = (b_1 - a_1,\ b_2 - a_2), sviluppando i quadrati:

∥w−v∥2=(b1−a1)2+(b2−a2)2=a12+a22⏟∥v∥2+b12+b22⏟∥w∥2−2 (a1b1+a2b2).\|w - v\|^2 = (b_1 - a_1)^2 + (b_2 - a_2)^2 = \underbrace{a_1^2 + a_2^2}_{\|v\|^2} + \underbrace{b_1^2 + b_2^2}_{\|w\|^2} - 2\,(a_1 b_1 + a_2 b_2) .

Confrontando le due espressioni, ∥v∥2\|v\|^2 e ∥w∥2\|w\|^2 si semplificano e resta −2∥v∥∥w∥cos⁡α=−2(a1b1+a2b2)-2\|v\|\|w\| \cos\alpha = -2(a_1 b_1 + a_2 b_2), cioè ∥v∥ ∥w∥cos⁡α=a1b1+a2b2\|v\|\,\|w\| \cos \alpha = a_1 b_1 + a_2 b_2. In R3\mathbb{R}^3 il conto è identico con una componente in più.

Grafico interattivo: Il triangolo usato nella dimostrazione: v = (3, 1), w = (1, 2) e il terzo lato w − v = (−2, 1), opposto all'angolo α tra v e w

Con i numeri del grafico: v⋅w=3⋅1+1⋅2=5v \cdot w = 3 \cdot 1 + 1 \cdot 2 = 5, ∥v∥2=10\|v\|^2 = 10, ∥w∥2=5\|w\|^2 = 5, ∥w−v∥2=4+1=5\|w - v\|^2 = 4 + 1 = 5, e infatti 10+5−2⋅5=510 + 5 - 2 \cdot 5 = 5 ✓.

Le due formule insieme danno il coseno dell'angolo a partire dalle componenti:

cos⁡α=v⋅w∥v∥ ∥w∥.\cos \alpha = \frac{v \cdot w}{\|v\|\, \|w\|} .

Norma dal prodotto scalare. Con w=vw = v l'angolo è 00 e cos⁡0=1\cos 0 = 1, quindi

v⋅v=∥v∥2⟺∥v∥=v⋅v.v \cdot v = \|v\|^2 \qquad \Longleftrightarrow \qquad \|v\| = \sqrt{v \cdot v} .

Conclusione importante: la struttura fondamentale è il prodotto scalare. Da esso si ottengono le lunghezze (∥v∥=v⋅v\|v\| = \sqrt{v \cdot v}) e quindi gli angoli (formula del coseno, che contiene solo prodotti scalari).

Prodotto scalare e norma in Rn\mathbb{R}^n

In Rn\mathbb{R}^n non si può andare "col metro" a misurare: lunghezze e angoli si definiscono, copiando le formule di R2\mathbb{R}^2 e R3\mathbb{R}^3.

Definizione. Per v=(a1,…,an)v = (a_1, \dots, a_n) e w=(b1,…,bn)w = (b_1, \dots, b_n) in Rn\mathbb{R}^n: v⋅w=∑i=1naibi=a1b1+a2b2+⋯+anbn,∥v∥=v⋅v=a12+⋯+an2.v \cdot w = \sum_{i=1}^n a_i b_i = a_1 b_1 + a_2 b_2 + \dots + a_n b_n, \qquad \|v\| = \sqrt{v \cdot v} = \sqrt{a_1^2 + \dots + a_n^2} .

Se i vettori sono scritti in colonna, v⋅w=vTwv \cdot w = v^T w (riga per colonna).

Esempio. v=(1,2,−1,3)v = (1, 2, -1, 3), w=(2,0,4,1)w = (2, 0, 4, 1): si moltiplicano le componenti nella stessa posizione e si sommano, v⋅w=1⋅2+2⋅0+(−1)⋅4+3⋅1=2+0−4+3=1v \cdot w = 1 \cdot 2 + 2 \cdot 0 + (-1) \cdot 4 + 3 \cdot 1 = 2 + 0 - 4 + 3 = 1; ∥v∥=12+22+(−1)2+32=1+4+1+9=15\|v\| = \sqrt{1^2 + 2^2 + (-1)^2 + 3^2} = \sqrt{1 + 4 + 1 + 9} = \sqrt{15}.

Proprietà (si verificano direttamente dalla formula), per ogni u,v,w∈Rnu, v, w \in \mathbb{R}^n e λ∈R\lambda \in \mathbb{R}:

proprietà formula
simmetria v⋅w=w⋅vv \cdot w = w \cdot v
linearità (in ciascun argomento) (u+v)⋅w=u⋅w+v⋅w(u + v) \cdot w = u \cdot w + v \cdot w,  (λv)⋅w=λ(v⋅w)\ (\lambda v) \cdot w = \lambda (v \cdot w)
positività v⋅v≥0v \cdot v \ge 0, e v⋅v=0  ⟺  v=0v \cdot v = 0 \iff v = 0
norma di un multiplo ∥λv∥=∣λ∣ ∥v∥\|\lambda v\| = \lvert \lambda \rvert\, \|v\|

La positività è il motivo per cui la definizione di norma è ragionevole: ∥v∥\|v\| è sempre un numero reale ≥0\ge 0 (radice di una somma di quadrati) e vale 00 solo per il vettore nullo (una somma di quadrati è zero solo se ogni quadrato è zero). Queste tre proprietà (simmetria, bilinearità, positività) sono quelle che caratterizzano un prodotto scalare in generale: sono tutto ciò che serve a dimostrare Cauchy-Schwarz e Gram-Schmidt, che quindi valgono anche per altri prodotti scalari (per esempio quello tra matrici con la traccia, Esercizio 84 · prodotto scalare tra matrici con la traccia).

La disuguaglianza di Cauchy-Schwarz e l'angolo in Rn\mathbb{R}^n

Si vorrebbe definire l'angolo tra due vettori di Rn\mathbb{R}^n con la stessa formula cos⁡α=v⋅w∥v∥∥w∥\cos \alpha = \frac{v \cdot w}{\|v\| \|w\|}. Ha senso geometrico: due vettori, anche in Rn\mathbb{R}^n, generano un sottospazio di dimensione (al più) 22, cioè un piano, e l'angolo è quello in quel piano. Ma c'è un problema logico: il coseno sta sempre tra −1-1 e 11, quindi bisogna essere sicuri che quel rapporto stia tra −1-1 e 11. Non è automatico: serve un teorema.

Teorema (disuguaglianza di Cauchy-Schwarz). Per ogni v,w∈Rnv, w \in \mathbb{R}^n: ∣v⋅w∣≤∥v∥ ∥w∥.\lvert v \cdot w \rvert \le \|v\|\, \|w\| . Inoltre vale l'uguaglianza se e solo se vv e ww sono proporzionali.

Esempio. v=(1,2)v = (1,2) e w=(3,1)w = (3,1): ∣v⋅w∣=5≤∥v∥ ∥w∥=510=50≈7,07|v \cdot w| = 5 \le \|v\|\,\|w\| = \sqrt{5}\sqrt{10} = \sqrt{50} \approx 7{,}07.

Dimostrazione (è breve). Se w=0w = 0 entrambi i membri sono 00. Se w≠0w \ne 0, per ogni t∈Rt \in \mathbb{R} il vettore v+twv + t w ha norma al quadrato ≥0\ge 0:

0≤(v+tw)⋅(v+tw)=∥w∥2 t2+2(v⋅w) t+∥v∥2.0 \le (v + tw) \cdot (v + tw) = \|w\|^2\, t^2 + 2 (v \cdot w)\, t + \|v\|^2 .

(Lo sviluppo usa la linearità in ciascun argomento e la simmetria: (v+tw)⋅(v+tw)=v⋅v+t (v⋅w)+t (w⋅v)+t2 (w⋅w)(v + tw) \cdot (v + tw) = v \cdot v + t\, (v \cdot w) + t\, (w \cdot v) + t^2\, (w \cdot w), e i due termini centrali sono uguali.)

È un polinomio di secondo grado at2+bt+ca t^2 + b t + c in tt, con a=∥w∥2>0a = \|w\|^2 > 0, b=2(v⋅w)b = 2(v \cdot w), c=∥v∥2c = \|v\|^2, che non diventa mai negativo. Se avesse due radici reali distinte, tra le due radici sarebbe negativo (una parabola con a>0a > 0 sta sotto l'asse proprio tra le radici): quindi non le ha, e il suo discriminante è ≤0\le 0. Con bb pari conviene la formula ridotta Δ4=(b2)2−ac\frac{\Delta}{4} = \left(\frac b2\right)^2 - ac:

Δ4=(v⋅w)2−∥w∥2∥v∥2≤0⟹(v⋅w)2≤∥v∥2∥w∥2,\frac{\Delta}{4} = (v \cdot w)^2 - \|w\|^2 \|v\|^2 \le 0 \quad \Longrightarrow \quad (v \cdot w)^2 \le \|v\|^2 \|w\|^2 ,

e prendendo la radice (che è crescente, e x2=∣x∣\sqrt{x^2} = \lvert x \rvert per il valore assolutoIl valore assoluto è la distanza di un numero da zero: definizione, proprietà, disuguaglianza triangolare e disequazioni con i moduli.Valore assoluto (modulo) →) si ottiene ∣v⋅w∣≤∥v∥ ∥w∥\lvert v \cdot w \rvert \le \|v\|\,\|w\|. L'uguaglianza vale quando Δ=0\Delta = 0, cioè quando la parabola tocca l'asse in un punto t0t_0: lì ∥v+t0w∥=0\|v + t_0 w\| = 0, quindi v+t0w=0v + t_0 w = 0 per la positività, cioè v=−t0wv = -t_0 w: i vettori sono proporzionali ∎.

Grafico interattivo: La parabola ‖v + t w‖² della dimostrazione. Con v = (1, 2), w = (3, 1) è 10t² + 10t + 5: sempre positiva, Δ/4 = 25 − 50 < 0, quindi |v·w| = 5 < √50. Con w = (2, 4), proporzionale a v, è 5(2t + 1)²: tocca l'asse in t = −1/2, dove v − w/2 = 0

Conseguenza. Dividendo per ∥v∥ ∥w∥\|v\|\,\|w\| (se entrambi non nulli): −1≤v⋅w∥v∥ ∥w∥≤1-1 \le \frac{v \cdot w}{\|v\|\,\|w\|} \le 1. Ora la definizione è lecita:

Definizione. L'angolo tra due vettori non nulli v,w∈Rnv, w \in \mathbb{R}^n è l'unico α∈[0,π]\alpha \in [0, \pi] tale che cos⁡α=v⋅w∥v∥ ∥w∥,cioeˋα=arccos⁡v⋅w∥v∥ ∥w∥.\cos \alpha = \frac{v \cdot w}{\|v\|\, \|w\|}, \qquad \text{cioè} \quad \alpha = \arccos \frac{v \cdot w}{\|v\|\, \|w\|} .

"L'unico" è giustificato dall'arcocosenoPer angoli tra 0 e π il coseno è strettamente decrescente e assume una sola volta ogni valore tra −1 e 1: la sua inversa su quell'intervallo è arccos.Funzioni trigonometriche e loro inverse →: ogni numero di [−1,1][-1, 1] è il coseno di uno e un solo angolo di [0,π][0, \pi].

I casi estremi confermano che la definizione è sensata:

valore del rapporto quando succede angolo
+1+1 w=avw = a v con a>0a > 0 (stessa direzione, stesso verso) 00
−1-1 w=avw = a v con a<0a < 0 (stessa direzione, verso opposto) π\pi (180°180°)
00 v⋅w=0v \cdot w = 0 π2\frac{\pi}{2} (90°90°)

Esempio. v=(1,1,1,1)v = (1, 1, 1, 1), w=(1,0,1,0)w = (1, 0, 1, 0): v⋅w=1+0+1+0=2v \cdot w = 1 + 0 + 1 + 0 = 2, ∥v∥=4=2\|v\| = \sqrt{4} = 2, ∥w∥=2\|w\| = \sqrt{2}, quindi cos⁡α=22⋅2=12\cos \alpha = \frac{2}{2 \cdot \sqrt2} = \frac{1}{\sqrt 2} e α=arccos⁡12=π4\alpha = \arccos \frac{1}{\sqrt2} = \frac{\pi}{4} (45°45°). Dettagli nell'Esercizio 86 · angoli, aree e volumi con il prodotto scalare.

Disuguaglianza triangolare (conseguenza di Cauchy-Schwarz): ∥v+w∥≤∥v∥+∥w∥\|v + w\| \le \|v\| + \|w\|. Infatti ∥v+w∥2=∥v∥2+2v⋅w+∥w∥2≤∥v∥2+2∥v∥∥w∥+∥w∥2=(∥v∥+∥w∥)2\|v + w\|^2 = \|v\|^2 + 2 v \cdot w + \|w\|^2 \le \|v\|^2 + 2\|v\|\|w\| + \|w\|^2 = (\|v\| + \|w\|)^2. Il passaggio ≤\le usa v⋅w≤∣v⋅w∣≤∥v∥ ∥w∥v \cdot w \le \lvert v \cdot w \rvert \le \|v\|\,\|w\| (un numero non supera il suo valore assoluto, poi Cauchy-Schwarz); l'ultimo è il quadrato di un binomio. Infine si prende la radice: entrambi i membri sono ≥0\ge 0 e la radice è crescente, quindi la disuguaglianza resta nello stesso verso. In un triangolo un lato non supera la somma degli altri due.

Ortogonalità e versori

Definizione. Due vettori v,wv, w sono ortogonali (o perpendicolari), e si scrive v⊥wv \perp w, se v⋅w=0v \cdot w = 0.

Esempio. (1,2)⋅(2,−1)=2−2=0(1,2) \cdot (2,-1) = 2 - 2 = 0: i due vettori sono ortogonali.

Per vettori non nulli vuol dire angolo retto, perché cos⁡α=0\cos \alpha = 0. Il vettore nullo è ortogonale a tutti.

Perché è importante. Una base è come un sistema di riferimento: lavorare con assi perpendicolari è molto più comodo che con assi inclinati. Per questo si cercheranno basi ortonormaliUna base ortonormale è fatta di vettori di norma 1 a due a due ortogonali: le coordinate si calcolano con prodotti scalari e le proiezioni con una formula diretta. Il procedimento di Gram-Schmidt trasforma una base qualsiasi in una base ortogonale (e poi ortonormale) dello stesso sottospazio.Basi ortonormali e Gram-Schmidt →.

Teorema di Pitagora in Rn\mathbb{R}^n: se v⊥wv \perp w allora ∥v+w∥2=∥v∥2+∥w∥2\|v + w\|^2 = \|v\|^2 + \|w\|^2 (nello sviluppo di ∥v+w∥2\|v + w\|^2 il termine 2 v⋅w2\, v \cdot w è nullo).

Definizione. Un vettore è normalizzato (un versore) se ha norma 11.

Normalizzare un vettore v≠0v \ne 0 è facile: si divide per la sua norma,

v∥v∥ha norma∥v∥∥v∥=1(per la proprietaˋ ∥λv∥=∣λ∣∥v∥ con λ=1/∥v∥).\frac{v}{\|v\|} \quad \text{ha norma} \quad \frac{\|v\|}{\|v\|} = 1 \qquad \text{(per la proprietà } \|\lambda v\| = \lvert \lambda \rvert \|v\| \text{ con } \lambda = 1/\|v\|).

Esempio: v=(3,0,4)v = (3, 0, 4), ∥v∥=5\|v\| = 5, versore (35,0,45)\left(\frac35, 0, \frac45\right).

Proiezione ortogonale su una retta

Più delicato che normalizzare è rendere perpendicolari due vettori che non lo sono. L'idea: si tiene fisso il primo vettore uu e si scompone il secondo, ww, in una parte parallela a uu e una parte perpendicolare a uu:

w=w′+v,w′∈⟨u⟩,v⊥u.w = w' + v, \qquad w' \in \langle u \rangle, \qquad v \perp u .

Calcolo di w′w'. Una incognita richiede una equazione.

  1. w′w' sta sulla retta generata da uu, quindi w′=λuw' = \lambda u per un certo numero λ\lambda (l'incognita).
  2. La parte perpendicolare è v=w−w′=w−λuv = w - w' = w - \lambda u.
  3. L'equazione è la condizione di perpendicolarità v⋅u=0v \cdot u = 0: (w−λu)⋅u=0  ⟺  w⋅u−λ (u⋅u)=0  ⟺  λ=w⋅uu⋅u.(w - \lambda u) \cdot u = 0 \iff w \cdot u - \lambda\, (u \cdot u) = 0 \iff \lambda = \frac{w \cdot u}{u \cdot u} .

Proiezione ortogonale di ww sulla retta ⟨u⟩\langle u \rangle (u≠0u \ne 0): w′=w⋅uu⋅u u.w' = \frac{w \cdot u}{u \cdot u}\, u .

Esempio. u=(1,1)u = (1, 1), w=(3,1)w = (3, 1): λ=3+11+1=2\lambda = \frac{3 + 1}{1 + 1} = 2, w′=(2,2)w' = (2, 2), v=w−w′=(1,−1)v = w - w' = (1, -1). Controllo: v⋅u=1−1=0v \cdot u = 1 - 1 = 0 ✓.

Grafico interattivo: Proiezione di w = (3, 1) sulla retta generata da u = (1, 1): w′ = 2u = (2, 2) e la parte perpendicolare v = w − w′ = (1, −1) forma un angolo retto con u

Questa formula è il mattone di tutto il seguito: la proiezione su un sottospazio qualunque (Complemento ortogonale e proiezioni ortogonaliL'ortogonale U⊥ di un sottospazio è un sottospazio di dimensione n − dim U, e R^n = U ⊕ U⊥; ogni vettore si scompone in proiezione su U più componente ortogonale; la proiezione è il punto di U più vicino e si calcola con un sistema o con la matrice di proiezione A(AᵀA)⁻¹Aᵀ.Complemento ortogonale e proiezioni ortogonali →) e il procedimento di Gram-SchmidtUna base ortonormale è fatta di vettori di norma 1 a due a due ortogonali: le coordinate si calcolano con prodotti scalari e le proiezioni con una formula diretta. Il procedimento di Gram-Schmidt trasforma una base qualsiasi in una base ortogonale (e poi ortonormale) dello stesso sottospazio.Basi ortonormali e Gram-Schmidt →.

Un'applicazione: il lavoro di una forza

In meccanica il lavoro di una forza costante FF su uno spostamento ss è il prodotto scalare L=F⋅s=∥F∥ ∥s∥cos⁡αL = F \cdot s = \|F\|\,\|s\| \cos\alpha: conta solo la componente della forza lungo lo spostamento, la proiezione di FF su ss (si veda la sezione sulla proiezione ortogonale su una retta). Esempio: F=(30,40)F = (30, 40) N e s=(2,0)s = (2, 0) m danno L=30⋅2+40⋅0=60L = 30 \cdot 2 + 40 \cdot 0 = 60 J, e infatti la componente di FF lungo xx è 3030 N, per 22 m. L'angolo tra forza e spostamento è dato da cos⁡α=F⋅s∥F∥ ∥s∥=6050⋅2=35\cos\alpha = \frac{F \cdot s}{\|F\|\,\|s\|} = \frac{60}{50 \cdot 2} = \frac35, cioè α≈53,1∘\alpha \approx 53{,}1^\circ. Una forza perpendicolare allo spostamento, come F=(0,100)F = (0, 100) N con s=(2,0)s = (2, 0) m, ha F⋅s=0F \cdot s = 0: non compie lavoro.

Aree e volumi in Rn\mathbb{R}^n

Area di un parallelogramma

Due vettori v,w∈Rnv, w \in \mathbb{R}^n individuano un parallelogramma: anche se sta in Rn\mathbb{R}^n è una figura piana (è contenuto nel piano ⟨v,w⟩\langle v, w \rangle), quindi la sua area è base per altezza. Presa come base vv, l'altezza è la distanza della punta di ww dalla retta di vv, cioè il cateto opposto ad α\alpha nel triangolo rettangolo di ipotenusa ∥w∥\|w\|: vale ∥w∥sin⁡α\|w\| \sin \alpha (e sin⁡α≥0\sin \alpha \ge 0 perché α∈[0,π]\alpha \in [0, \pi]). Quindi

A=∥v∥ ∥w∥sin⁡α.\mathcal{A} = \|v\|\, \|w\| \sin \alpha .

Per non dover calcolare il seno (si conosce comodamente solo il coseno), si eleva al quadrato e si usa sin⁡2α=1−cos⁡2α\sin^2 \alpha = 1 - \cos^2 \alpha (la relazione fondamentale sin⁡2+cos⁡2=1\sin^2 + \cos^2 = 1):

A2=∥v∥2∥w∥2(1−cos⁡2α)=∥v∥2∥w∥2−∥v∥2∥w∥2(v⋅w)2∥v∥2∥w∥2=∥v∥2∥w∥2−(v⋅w)2.\mathcal{A}^2 = \|v\|^2 \|w\|^2 (1 - \cos^2 \alpha) = \|v\|^2 \|w\|^2 - \|v\|^2 \|w\|^2 \frac{(v \cdot w)^2}{\|v\|^2 \|w\|^2} = \|v\|^2 \|w\|^2 - (v \cdot w)^2 .

Ricordando che ∥v∥2=v⋅v\|v\|^2 = v \cdot v, si riconosce un determinante 2×22 \times 2Il determinante di (a b; c d) è ad − bc.Permutazioni e definizione di determinante →:

A2=(v⋅v)(w⋅w)−(v⋅w)2=det⁡(v⋅vv⋅ww⋅vw⋅w).\mathcal{A}^2 = (v \cdot v)(w \cdot w) - (v \cdot w)^2 = \det \begin{pmatrix} v \cdot v & v \cdot w \\ w \cdot v & w \cdot w \end{pmatrix} .

La matrice di tutti i prodotti scalari tra i vettori si chiama matrice di Gram; è simmetrica perché v⋅w=w⋅vv \cdot w = w \cdot v. Il determinante, definito con le permutazioni in modo puramente combinatorio, ha quindi un significato geometrico: è legato alle aree.

Triangoli e poligoni. Un triangolo è metà parallelogramma: per il triangolo PQRPQR si usano i lati Q−PQ - P e R−PR - P. Un poligono si divide in triangoli con le diagonali.

Volume di un parallelepipedo

Tre vettori linearmente indipendenti u,v,wu, v, w individuano un parallelepipedo. Il volume (area di base per altezza) si calcola allo stesso modo, con conti più lunghi (sono nel libro); il risultato ha la stessa forma:

V2=det⁡(u⋅uu⋅vu⋅wv⋅uv⋅vv⋅ww⋅uw⋅vw⋅w).\mathcal{V}^2 = \det \begin{pmatrix} u \cdot u & u \cdot v & u \cdot w \\ v \cdot u & v \cdot v & v \cdot w \\ w \cdot u & w \cdot v & w \cdot w \end{pmatrix} .

Caso di nn vettori in Rn\mathbb{R}^n. Se MM è la matrice che ha i vettori come colonne, la matrice di Gram è MTMM^T M, e per il teorema di Binetdet(AB) = det A · det B, e inoltre det(Mᵀ) = det M.Proprietà del determinante, Binet e Laplace → det⁡(MTM)=(det⁡M)2\det(M^T M) = (\det M)^2. Quindi in R3\mathbb{R}^3 il volume del parallelepipedo è semplicemente ∣det⁡M∣\lvert \det M \rvert, e in R2\mathbb{R}^2 l'area del parallelogramma è ∣det⁡(v w)∣\lvert \det(v\ w) \rvert.

Esempio. In R2\mathbb{R}^2, v=(3,1)v = (3, 1), w=(1,2)w = (1, 2): Gram (10555)\begin{pmatrix} 10 & 5 \\ 5 & 5 \end{pmatrix}, determinante 50−25=2550 - 25 = 25, area 55; e infatti det⁡(3112)=6−1=5\det \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} = 6 - 1 = 5 ✓.

Grafico interattivo: Il parallelogramma di lati v = (3, 1) e w = (1, 2) ha area 5 (radice del determinante della matrice di Gram, uguale a |det| = |3·2 − 1·1|)

Queste formule sono la base su cui l'analisi costruisce, con gli integrali, aree e volumi di figure qualsiasi (suddivise in tanti piccoli parallelepipedi).

oggetto formula
prodotto scalare in Rn\mathbb{R}^n v⋅w=∑aibi=vTwv \cdot w = \sum a_i b_i = v^T w
norma ∥v∥=v⋅v\|v\| = \sqrt{v \cdot v}
angolo cos⁡α=v⋅w∥v∥ ∥w∥\cos \alpha = \frac{v \cdot w}{\|v\|\,\|w\|} (lecito per Cauchy-Schwarz)
ortogonalità v⋅w=0v \cdot w = 0
versore v∥v∥\frac{v}{\|v\|}
proiezione di ww su ⟨u⟩\langle u \rangle w⋅uu⋅u u\frac{w \cdot u}{u \cdot u}\, u
area del parallelogramma det⁡Gram(v,w)\sqrt{\det \text{Gram}(v, w)}
volume del parallelepipedo det⁡Gram(u,v,w)\sqrt{\det \text{Gram}(u, v, w)}; in R3\mathbb{R}^3: ∣det⁡(u v w)∣\lvert \det(u\ v\ w) \rvert

Errori comuni

  • Credere che il prodotto scalare sia un vettore: è un numero.
  • Confondere ∥v∥2\|v\|^2 con ∥v∥\|v\|: v⋅vv \cdot v dà il quadrato della norma.
  • Scrivere la proiezione come w⋅u∥u∥u\frac{w \cdot u}{\|u\|} u: al denominatore va u⋅u=∥u∥2u \cdot u = \|u\|^2. Solo se uu è un versore il denominatore vale 11 e la formula diventa (w⋅u) u(w \cdot u)\, u.
  • Calcolare l'area in Rn\mathbb{R}^n con un determinante n×2n \times 2: non esiste; serve la matrice di Gram 2×22 \times 2.
  • Dimenticare la radice quadrata nelle formule di area e volume.

Versione ripasso

Lo spazio vettoriale non definisce lunghezze e angoli: la struttura metrica si aggiunge con il prodotto scalare. Esercizi: Esercizio 86 · angoli, aree e volumi con il prodotto scalare, Esercizio 84 · prodotto scalare tra matrici con la traccia. Seguito: Complemento ortogonale e proiezioni ortogonaliL'ortogonale U⊥ di un sottospazio è un sottospazio di dimensione n − dim U, e R^n = U ⊕ U⊥; ogni vettore si scompone in proiezione su U più componente ortogonale; la proiezione è il punto di U più vicino e si calcola con un sistema o con la matrice di proiezione A(AᵀA)⁻¹Aᵀ.Complemento ortogonale e proiezioni ortogonali →, Basi ortonormali e Gram-SchmidtUna base ortonormale è fatta di vettori di norma 1 a due a due ortogonali: le coordinate si calcolano con prodotti scalari e le proiezioni con una formula diretta. Il procedimento di Gram-Schmidt trasforma una base qualsiasi in una base ortogonale (e poi ortonormale) dello stesso sottospazio.Basi ortonormali e Gram-Schmidt →.

Prodotto scalare e norma in Rn\mathbb{R}^n

Definizione. Per v=(a1,…,an)v = (a_1, \dots, a_n) e w=(b1,…,bn)w = (b_1, \dots, b_n): v⋅w=∑i=1naibi=vTw,∥v∥=v⋅v=a12+⋯+an2.v \cdot w = \sum_{i=1}^n a_i b_i = v^T w, \qquad \|v\| = \sqrt{v \cdot v} = \sqrt{a_1^2 + \dots + a_n^2}.

In R2\mathbb{R}^2 e R3\mathbb{R}^3 la norma è la lunghezza di Pitagora, e il prodotto scalare vale ∥v∥ ∥w∥cos⁡α\|v\|\,\|w\|\cos\alpha. In Rn\mathbb{R}^n lunghezze e angoli si definiscono per analogia. Esempio: v=(1,2,−1,3)v = (1,2,-1,3), w=(2,0,4,1)w = (2,0,4,1) danno v⋅w=1v \cdot w = 1 e ∥v∥=15\|v\| = \sqrt{15}.

Proprietà: simmetria v⋅w=w⋅vv\cdot w = w\cdot v; linearità in ciascun argomento; positività v⋅v≥0v \cdot v \ge 0, con v⋅v=0v\cdot v = 0 solo per v=0v = 0; ∥λv∥=∣λ∣ ∥v∥\|\lambda v\| = |\lambda|\,\|v\|.

Disuguaglianza di Cauchy-Schwarz e angoli

Teorema. ∣v⋅w∣≤∥v∥ ∥w∥\lvert v \cdot w \rvert \le \|v\|\,\|w\|, con uguaglianza se e solo se vv e ww sono proporzionali.

Dimostrazione. Per ogni tt, 0≤∥v+tw∥2=∥w∥2t2+2(v⋅w) t+∥v∥20 \le \|v + tw\|^2 = \|w\|^2 t^2 + 2(v\cdot w)\,t + \|v\|^2. Un polinomio di secondo grado sempre ≥0\ge 0 ha discriminante ≤0\le 0, cioè (v⋅w)2≤∥v∥2∥w∥2(v\cdot w)^2 \le \|v\|^2\|w\|^2. L'uguaglianza corrisponde a discriminante nullo, cioè a v+t0w=0v + t_0 w = 0 per un t0t_0. ■\blacksquare

Questo garantisce che il rapporto v⋅w∥v∥∥w∥\frac{v\cdot w}{\|v\|\|w\|} stia in [−1,1][-1,1], e quindi che l'angolo sia ben definito.

Definizione. L'angolo α∈[0,π]\alpha \in [0, \pi] tra v,w≠0v, w \ne 0 è l'unico angolo tale che cos⁡α=v⋅w∥v∥ ∥w∥,cioeˋα=arccos⁡v⋅w∥v∥ ∥w∥.\cos\alpha = \frac{v\cdot w}{\|v\|\,\|w\|}, \qquad \text{cioè} \quad \alpha = \arccos\frac{v\cdot w}{\|v\|\,\|w\|}. L'unicità viene dall'arcocosenoSeno, coseno e tangente definiti sulla circonferenza goniometrica (angoli in radianti), le loro proprietà e le inverse arcoseno, arcocoseno e arcotangente; come risolvere a sin t + b cos t ≥ c.Funzioni trigonometriche e loro inverse →, che è la funzione inversa del coseno su [0,π][0,\pi].

Casi estremi. Rapporto +1+1: w=avw = av con a>0a > 0, angolo 00. Rapporto −1-1: a<0a < 0, angolo π\pi. Rapporto 00: v⊥wv \perp w, angolo π2\frac\pi2.

Esempio. v=(1,1,1,1)v = (1,1,1,1), w=(1,0,1,0)w = (1,0,1,0): v⋅w=2v\cdot w = 2, ∥v∥=2\|v\| = 2, ∥w∥=2\|w\| = \sqrt2, quindi cos⁡α=12\cos\alpha = \frac{1}{\sqrt2} e α=π4\alpha = \frac\pi4.

Disuguaglianza triangolare. Da Cauchy-Schwarz: ∥v+w∥2=∥v∥2+2v⋅w+∥w∥2≤(∥v∥+∥w∥)2\|v+w\|^2 = \|v\|^2 + 2v\cdot w + \|w\|^2 \le (\|v\| + \|w\|)^2, quindi ∥v+w∥≤∥v∥+∥w∥\|v + w\| \le \|v\| + \|w\|.

Ortogonalità e versori

Definizione. v⊥wv \perp w se v⋅w=0v \cdot w = 0. Per vettori non nulli significa angolo retto. Il vettore nullo è ortogonale a tutti.

Vale il teorema di Pitagora: se v⊥wv \perp w allora ∥v+w∥2=∥v∥2+∥w∥2\|v + w\|^2 = \|v\|^2 + \|w\|^2. Un versore ha norma 11; si ottiene normalizzando: v∥v∥\frac{v}{\|v\|} ha norma ∥v∥∥v∥=1\frac{\|v\|}{\|v\|} = 1. Esempio: v=(3,0,4)v = (3,0,4) dà il versore (35,0,45)\left(\frac35, 0, \frac45\right).

Proiezione ortogonale su una retta

Per rendere perpendicolari due vettori si scompone w=w′+vw = w' + v con w′∈⟨u⟩w' \in \langle u\rangle e v⊥uv \perp u. Si pone w′=λuw' = \lambda u e si impone (w−λu)⋅u=0(w - \lambda u)\cdot u = 0: (w−λu)⋅u=0  ⟺  w⋅u=λ (u⋅u)  ⟺  λ=w⋅uu⋅u.(w - \lambda u)\cdot u = 0 \iff w\cdot u = \lambda\,(u\cdot u) \iff \lambda = \frac{w\cdot u}{u\cdot u}.

Proiezione ortogonale di ww su ⟨u⟩\langle u\rangle (u≠0u \ne 0): w′=w⋅uu⋅u u.w' = \frac{w\cdot u}{u\cdot u}\,u.

Esempio. u=(1,1)u = (1,1), w=(3,1)w = (3,1): λ=42=2\lambda = \frac{4}{2} = 2, w′=(2,2)w' = (2,2), v=w−w′=(1,−1)v = w - w' = (1,-1) e v⋅u=0v\cdot u = 0 ✓. Questa formula è alla base di proiezioniL'ortogonale U⊥ di un sottospazio è un sottospazio di dimensione n − dim U, e R^n = U ⊕ U⊥; ogni vettore si scompone in proiezione su U più componente ortogonale; la proiezione è il punto di U più vicino e si calcola con un sistema o con la matrice di proiezione A(AᵀA)⁻¹Aᵀ.Complemento ortogonale e proiezioni ortogonali → e del procedimento di Gram-SchmidtUna base ortonormale è fatta di vettori di norma 1 a due a due ortogonali: le coordinate si calcolano con prodotti scalari e le proiezioni con una formula diretta. Il procedimento di Gram-Schmidt trasforma una base qualsiasi in una base ortogonale (e poi ortonormale) dello stesso sottospazio.Basi ortonormali e Gram-Schmidt →.

Applicazione: lavoro

Il lavoro di una forza costante è L=F⋅sL = F \cdot s (solo la componente lungo lo spostamento conta): F=(30,40)F = (30, 40) N, s=(2,0)s = (2, 0) m danno L=60L = 60 J, con cos⁡α=35\cos\alpha = \frac35; se F⊥sF \perp s il lavoro è nullo.

Aree e volumi con la matrice di Gram

La matrice di Gram di v,wv, w è G=(v⋅vv⋅ww⋅vw⋅w)G = \begin{pmatrix} v\cdot v & v\cdot w \\ w\cdot v & w\cdot w \end{pmatrix}, simmetrica. Vale A2=∥v∥2∥w∥2sin⁡2α=∥v∥2∥w∥2−(v⋅w)2=det⁡G,\mathcal A^2 = \|v\|^2\|w\|^2\sin^2\alpha = \|v\|^2\|w\|^2 - (v\cdot w)^2 = \det G, perché sin⁡2α=1−cos⁡2α\sin^2\alpha = 1 - \cos^2\alpha. Quindi l'area del parallelogramma è A=det⁡G\mathcal A = \sqrt{\det G}. Per un triangolo si prende metà del parallelogramma costruito con i lati Q−PQ - P e R−PR - P.

Per tre vettori u,v,wu, v, w in R3\mathbb R^3 il volume del parallelepipedo è V=det⁡G\mathcal V = \sqrt{\det G}, con GG la matrice 3×33\times3 dei prodotti scalari.

Caso generale. Se MM è la matrice che ha i vettori come colonne, G=MTMG = M^TM, e per il teorema di BinetIl determinante è lineare in ogni riga, cambia segno scambiando due righe, non cambia sommando a una riga un multiplo di un'altra: così si calcola con Gauss riducendo a triangolare. Binet: det(AB) = det A · det B. Laplace: sviluppo lungo una riga o colonna con i complementi algebrici.Proprietà del determinante, Binet e Laplace → det⁡G=(det⁡M)2\det G = (\det M)^2: il volume è ∣det⁡M∣|\det M|.

Esempio. v=(3,1)v = (3,1), w=(1,2)w = (1,2): G=(10555)G = \begin{pmatrix} 10 & 5 \\ 5 & 5 \end{pmatrix}, det⁡G=25\det G = 25, area 5=∣det⁡(v w)∣5 = |\det(v\ w)|.

Errori comuni

  • Credere che il prodotto scalare sia un vettore: è un numero.
  • Confondere v⋅vv\cdot v con ∥v∥\|v\|: v⋅vv\cdot v è il quadrato della norma.
  • Proiezione con denominatore ∥u∥\|u\|: al denominatore va u⋅u=∥u∥2u\cdot u = \|u\|^2.
  • Dimenticare la radice del determinante di Gram nelle formule di area e volume.

Esercizi su questo argomento

Teoria collegata