¿Cuál es la norma de un vector?

La norma es un poco como aplicar el teorema de Pitágoras en un número arbitrario de dimensiones.

Entonces, si tiene un vector unidimensional, por ejemplo:

[matemáticas] \ vec a = 3 \ vec i [/ matemáticas]

Entonces la norma de este vector es:

[matemáticas] || \ vec a || = \ sqrt {3 ^ 2} = 3 [/ matemáticas]

En dos dimensiones, si:

[matemáticas] \ vec a = 3 \ vec i + 4 \ vec j [/ matemáticas]

Entonces:

[matemáticas] || \ vec a || = \ sqrt {3 ^ 2 + 4 ^ 2} = 5 [/ matemáticas]

En tres dimensiones, si:

[matemáticas] \ vec a = 3 \ vec i + 4 \ vec j + 5 \ vec k [/ matemáticas]

Entonces:

[matemáticas] || \ vec a || = \ sqrt {3 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2} = 5 \ sqrt {2} [/ matemáticas]

Y así…

A partir de estos ejemplos, está claro que la norma es en realidad una palabra elegante para la magnitud de un vector.

Se puede extender a vectores dimensionales superiores de la misma manera.

Debo señalar que hay diferentes tipos de normas. Esto solo constituye uno de ellos.

Una norma es un mapa || [matemáticas] • [/ matemáticas] || desde un espacio vectorial [math] \ mathbb {R} [/ math] o [math] \ mathbb {C} [/ math] [math] V [/ math] a [math] \ mathbb {R} [/ math]

[math] v, w \ in V [/ math] [math] \ lambda \ in \ mathbb {C} [/ math] o los reales, pero eso se deduce del caso complejo.

Que cumple los siguientes axiomas.

  1. Definitividad positiva || [matemáticas] v [/ matemáticas] || para todos [matemáticas] v \ en V [/ matemáticas]
  2. Homogenidad || [matemáticas] \ lambda v [/ matemáticas] || = | [matemáticas] \ lambda [/ matemáticas] | || [matemáticas] v [/ matemáticas] ||
  3. Desigualdad triangular || [matemáticas] v + w [/ matemáticas] || [matemática] \ leq [/ matemática] || [matemática] v [/ matemática] || + || [matemática] w [/ matemática] ||

[matemáticas] V [/ matemáticas] junto con la norma es un espacio vectorial normado.