Espaço euclidiano

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Espaço euclidiano é um espaço vetorial real de dimensão finita munido de um produto interno.[1]

Por volta de 300 a.C., o matemático grego Euclides estabeleceu as leis do que veio a ser chamado “Geometria euclidiana”, que é o estudo das relações entre ângulos e distâncias no espaço. Euclides desenvolveu primeiramente “a geometria plana” que trata da geometria de objetos bidimensionais em uma superfície plana. Ele então desenvolveu a “geometria sólida”, com que analisou a geometria de objetos tridimensionais. Todos os axiomas de Euclides foram codificados em um espaço matemático abstrato conhecido como espaço euclidiano bi ou tridimensional. Estes espaços matemáticos podem ser estendidos a qualquer dimensão, e tal espaço é chamado espaço euclidiano n-dimensional ou um n-espaço. Este artigo se refere a tais espaços matemáticos.

Para desenvolver esses espaços euclidianos de dimensões mais elevadas, as propriedades dos espaços euclidianos conhecidos devem ser expressas e então estendidas a uma dimensão arbitrária. Embora a matemática resultante seja um tanto abstrata, ela captura a natureza essencial dos espaços euclidianos com que todos nós estamos familiarizados.

Uma propriedade essencial de um espaço euclidiano é sua planitude. Existem outros espaços que não são euclidianos. Por exemplo, o espaço-tempo quadridimensional descrito pela teoria da relatividade quando a gravidade está presente não é euclidiano.

Panorama[editar | editar código-fonte]

Uma maneira de se pensar no plano euclidiano é como um conjunto de pontos que satisfazem a determinadas relações, expressáveis em termos de distância e de ângulo. Por exemplo, há duas operações fundamentais no plano. Uma é a translação, que significa um deslocamento do plano de modo que cada ponto é deslocado no mesmo sentido e pela mesma distância. A outra é rotação em torno de um ponto fixo no plano, em que cada ponto no plano gira em torno desse ponto fixo através do mesmo ângulo. Um dos princípios básicos da geometria euclidiana é que duas figuras (isto é, subconjuntos) do plano são consideradas equivalentes (congruentes) se uma puder ser transformada na outra por alguma seqüência das translações e rotações.

Para se fazer tudo isso matematicamente preciso, deve-se definir claramente as noções de distância, ângulo, translação, e rotação. A maneira padrão para se fazer isso, como realizado no restante deste artigo, é definir o plano euclidiano como um espaço real vetorial bidimensional equipado com um produto interno. Para tanto:

  • os vetores no espaço vetorial correspondem aos pontos do plano euclidiano,
  • a operação da adição no espaço vetorial corresponde à translação, e
  • o produto interno implica noções de ângulo e de distância, que podem ser usadas para definir a rotação.

Uma vez que o plano Euclidiano foi descrito dessa forma, é realmente uma coisa fácil estender seu conceito a dimensões arbitrárias. Para a maior parte, o vocabulário, as fórmulas e os cálculos não são feitos com mais dificuldade pela presença de mais dimensões. (Entretanto, as rotações são mais sutis em dimensões elevadas, e visualizar espaços de dimensões mais levadas torna-se difícil, mesmo para matemáticos experientes.)

O espaço euclidiano não é tecnicamente um espaço vetorial mas mais exatamente um espaço afim, em que um espaço vetorial age. Intuitivamente, a distinção diz apenas que não há nenhuma escolha canônica de onde a origem deve se dirigir no espaço, porque ela pode ser transladada para qualquer lugar. Neste artigo, esse detalhe técnico é amplamente ignorado.

Espaço coordenado real[editar | editar código-fonte]

Seja \mathbb{R} o corpo de números reais. Para qualquer inteiro não-negativo n, o espaço de todos as n-uplas de números reais forma um espaço vetorial n-dimensional sobre \mathbb{R}, que é denotado \mathbb{R}^n e às vezes chamado de espaço coordenado real. Um elemento de \mathbb{R}^n é escrito como

\mathbf{x} = (x_1, x_2 , \ldots, x_n ),

onde cada x_i é um número real. As operações do espaço vetorial em \mathbb{R}^n são definidas por

\mathbf{x} + \mathbf{y} = (x_1 + y_1, x_2 + y_2, \ldots, x_n + y_n),
a\,\mathbf{x} = (a x_1, a x_2, \ldots, a x_n).

O espaço vetorial \mathbb{R}^n vem com uma base padrão (base canônica):

\begin{array}{c}
\mathbf{e}_1 = (1, 0, \ldots, 0), \\
\mathbf{e}_2 = (0, 1, \ldots, 0), \\
\vdots \\
\mathbf{e}_n = (0, 0, \ldots, 1).\end{array}

Um vetor arbitrário em \mathbb{R}^n pode então ser escrito na forma

\mathbf{x} = \sum_{i=1}^n x_i \mathbf{e}_i.

\mathbb{R}^n é o exemplo perfeito de um espaço vetorial real n-dimensional . Todo espaço vetorial real n-dimensional V é isomórfico a \mathbb{R}^n. Entretanto, esse isomorfismo não é canônico. Uma escolha do isomorfismo é equivalente a uma escolha da base para V (olhando a imagem da base padrão para \mathbb{R}^n em V). A razão para se trabalhar com espaços vetoriais arbitrários em vez de \mathbb{R}^n é que geralmente é preferível trabalhar de uma maneira independente de coordenadas (isto é, sem escolher uma base preferida).

Características[editar | editar código-fonte]

  • Eles apresentam uma função chamada de "norma" ou "módulo" que relaciona cada vetor a um número real não negativo. O módulo representa a raiz quadrada do produto interno do vetor por si mesmo:[2]
    || v || = \sqrt{\langle v, v \rangle}
  • Dois vetores quaisquer do espaço formam um ângulo que é o arco-cosseno da razão entre o produto interno dos vetores e o produto de seus módulos. Ou seja, se um vetor for \overrightarrow{A B} e o outro \overrightarrow{A C}, então:[3]
    \cos \widehat{B A C} = \frac { \overrightarrow{A B} \cdot \overrightarrow{A C}} { |AB| |AC| }
  • Dois vetores quaisquer sempre apresentam um valor que representa a distância entre eles. Ela é definida pela fórmula:
    \sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2 + \ldots}
  • Dois vetores cujo produto interno é 0 são chamados vetores ortogonais.[4]
  • Vale a desigualdade de Cauchy-Schwarz para dois vetores u e v:[2]
    |\langle u, v \rangle | \leq || u || \cdot || v ||
    onde \langle u, v \rangle é o produto interno de u e v.

Referências[editar | editar código-fonte]

  1. Callioli 1990, p. 161.
  2. a b Callioli 1990, p. 163.
  3. Callioli 1990, p. 165.
  4. Callioli 1990, p. 174.

Bibliografia[editar | editar código-fonte]

  • Callioli, Carlos A.; Hygino H. Domingues; Roberto C. F. Costa. Álgebra Linear e Aplicações. 6. ed. São Paulo: Atual, 1990. ISBN 9788570562975.
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