¿Por qué no se pueden dividir dos vectores?

En primer lugar, debemos comenzar por aclarar qué es la división. En el conjunto de números reales (denotado por [math] \ mathbb {R} [/ math]) dividir por un número es multiplicar por su inverso . Según la definición, para un número real [matemático] a \ in \ mathbb {R} [/ matemático], el inverso [matemático] b \ in \ matemático {R} [/ matemático] es un número tal que [matemático] a \ cdot b = 1 [/ math]. Resulta que, si existe un inverso de un número real, es único. Entonces podemos nombrarlo [math] b = a ^ {- 1} [/ math] sin ambigüedad.

El único número que no posee un inverso es [matemática] 0 [/ matemática], ya que no existe un número [matemática] c [/ matemática] que satisfaga [matemática] 0 \ cdot c = 1 [/ matemática]. Eso hace que la función [math] {\ cdot} ^ {- 1} \ colon \ mathbb {R} \ setminus \ {0 \} \ to \ mathbb {R} \ setminus \ {0 \} [/ math], que asigna cada número distinto de cero a su inverso, bien definido. El número [math] 1 [/ math] es un número especial, llamado unidad (o elemento neutral de multiplicación) ya que es el único número que satisface [math] 1 \ cdot a = a \ cdot 1 = a [/ math] para cualquier [math] a \ in \ mathbb {R} [/ math].

Entonces la división [matemática] a \ div b [/ matemática] es solo una multiplicación [matemática] a \ cdot b ^ {- 1} [/ matemática] y está bien definida por el hecho de que un inverso de cada número distinto de cero es único. Y dado que no hay inverso de [matemáticas] 0 [/ matemáticas], no podemos dividir por cero.

El conjunto de números reales es un ejemplo de campo : una estructura algebraica con dos operaciones *, conmutativas ** relacionadas [matemáticas] + [/ matemáticas] y [matemáticas] \ cdot [/ matemáticas] donde cada elemento distinto de cero tiene un inverso único. Podemos pensar en la multiplicación como una función [math] \ cdot \ colon \ mathbb {R} \ times \ mathbb {R} \ to \ mathbb {R} [/ math]. Lo mismo ocurre con [math] \ div \ colon \ mathbb {R} \ times \ mathbb {R} \ setminus \ {0 \} \ to \ mathbb {R} \ setminus \ {0 \} [/ math].

Si está familiarizado con la noción de grupo, las estructuras [math] (\ mathbb {R}, +) [/ math] y [math] (\ mathbb {R} \ setminus \ {0 \}, \ cdot) [ / math] forma grupos (abelianos, es decir, conmutativos).

Antes de examinar espacios de vectores, a saber, espacios lineales (sobre un campo de escalares), echemos un vistazo a algunas otras estructuras algebraicas donde existen algunos problemas para proporcionar una operación de división. Por cierto, dado que la palabra “multiplicación” está un poco sobrecargada, en algunos espacios (piense en [math] \ mathbb {R} ^ 3 [/ math]) podemos proporcionar más de una multiplicación (y, lo que es peor, de diferente tipo).

Hay algunos problemas posibles:

  • El elemento neutral puede no existir . Considere el producto cruzado de los vectores en el espacio vectorial [math] 3 [/ math] -dimensional [math] \ mathbb {R} ^ 3 [/ math]. No puede haber un vector [math] \ vec {u} \ in \ mathbb {R} ^ 3 [/ math] tal que [math] \ vec {u} \ times \ vec {v} = \ vec {v} [ / math] para cada [math] \ vec {v} \ in \ mathbb {R} ^ 3 [/ math] ya que el producto de dos vectores siempre es ortogonal para ambos (y un vector es ortogonal a sí mismo si y solo si es un vector nulo) Entonces el espacio lineal [math] \ mathbb {R} ^ 3 [/ math] junto con el producto cruzado no tiene una división ya que no hay unidad allí.
  • el elemento neutral existe pero algunos elementos distintos de cero no poseen un inverso . Para cualquier [matemática] n> 1 [/ matemática] (el caso [matemática] n = 1 [/ matemática] es trivial) [matemática] \ mathbb {R} ^ n [/ matemática] puede equiparse con multiplicación por puntos. Se puede observar bien en el caso [math] 2 [/ math] -dimensional: definamos [math] (x_1, y_1) \ cdot (x_2, y_2) [/ math] como [math] (x_1x_2, y_1y_2) [/matemáticas]. Entonces [math] (0,1) [/ math] no tiene un inverso (¿por qué?). Entonces, en este caso, la división es defectuosa.

¿Y qué hay del producto punto? El problema es que el producto de dos vectores es un escalar que no es lo mismo que el vector. Es difícil incluso decir algo sobre la unidad, ya que la expresión [matemáticas] \ vec {u} \ cdot \ vec {v} = \ vec {u} [/ matemáticas] ahora no tiene sentido (a menos que el espacio sea unidimensional). No hay forma razonable de definir una operación inversa para el producto punto.

Los espacios vectoriales no poseen multiplicación en general. La estructura algebraica adecuada que combina la suma de vectores con la multiplicación es un álgebra (sobre un campo). Es un espacio vectorial [matemático] (V, +) [/ matemático] sobre un determinado campo [matemático] \ matemático {K} [/ matemático] con una operación binaria adicional [matemático] \ cdot \ colon V \ veces V \ a V [/ math] llamado multiplicación (¡qué sorpresa!) con algunas condiciones (para cualquier [math] x, y, z \ en V [/ math] y [math] \ alpha, \ beta \ in \ mathbb {K }[/matemáticas]):

  • distributividad derecha : [matemáticas] (x + y) \ cdot z = x \ cdot z + y \ cdot z [/ math],
  • distributividad izquierda : [matemáticas] x \ cdot (y + z) = x \ cdot y + x \ cdot z [/ matemáticas],
  • compatibilidad con escalares : [math] (\ alpha x) \ cdot (\ beta y) = (\ alpha \ beta) (x \ cdot y) [/ math].

En otras palabras, un álgebra consiste en vectores que pueden multiplicarse adicionalmente por sí mismos.

Observemos que la operación binaria [math] \ cdot [/ math] ya no se supone que sea conmutativa. Hay algunos casos en los que un espacio lineal tiene una multiplicación “agradable”, pero en general a veces no hay esperanza para tal operación (veremos más por qué).

Edwin Lo dio un ejemplo muy informativo del espacio dimensional [matemático] 2 [/ matemático] cuando los vectores de hecho pueden dividirse . Si definimos en [math] \ mathbb {R} ^ 2 [/ math] el producto [math] (x_1, y_1) \ cdot (x_2, y_2) [/ math] como [math] (x_1x_2-y_1y_2, x_1y_2 + x_2y_1) [/ math], entonces tenemos una división bien definida [math] \ div \ colon \ mathbb {R} ^ 2 \ times \ mathbb {R} ^ 2 \ setminus \ {(0,0) \} \ to \ mathbb {R} ^ 2 \ setminus \ {(0,0) \} [/ math] dado por (compruébelo usted mismo):

[matemáticas] (x_1, y_1) \ div (x_2, y_2) = \ left (\ frac {x_2y_1-x_1y_2} {x_2 ^ 2 + y_2 ^ 2}, \ frac {x_1x_2 + y_1y_2} {x_2 ^ 2 + y_2 ^ 2} \ right) [/ math]

Esta multiplicación es evidentemente diferente a la de punto. Y sí, esta estructura se corresponde directamente con el conjunto de números complejos [math] \ mathbb {C} [/ math]. Si está familiarizado con los cuaterniones, el conjunto [math] \ mathbb {H} [/ math] de elementos de la forma:

[matemáticas] a + b {\ bf i} + c {\ bf j} + d {\ bf k} [/ matemáticas]

donde [math] a, b, c, d \ in \ mathbb {R} [/ math] y [math] {\ bf i}, {\ bf j}, {\ bf k} [/ math] son unidades fundamentales satisfactoria [matemática] {\ bf i} ^ 2 = {\ bf j} ^ 2 = {\ bf k} ^ 2 = -1 [/ matemática], puede reconocer que hay otro espacio de dimensión finita que tiene un Multiplicación “agradable” que nos permite dividir vectores. Es un álgebra de división de cuatro dimensiones sobre los números reales. En resumen, es un álgebra en el que la división siempre es posible (excepto por cero, por supuesto).

Y hay un teorema de Frobenius que dice que no hay álgebras de división asociativas (que es una propiedad extremadamente deseada) sobre números reales que no sean [math] \ mathbb {R} [/ math], [math] \ mathbb {C} [ / math] y [math] \ mathbb {H} [/ math]. Entonces, la conclusión es que si la dimensión del espacio es diferente a [matemática] n = 1,2,4 [/ matemática], no debe esperar ninguna multiplicación “agradable” para los vectores porque simplemente no existe ** *.

Recuerde, he asumido que estamos trabajando sobre el campo de los números reales en espacios de dimensiones finitas.

* Estas operaciones no son independientes, tienen que satisfacer la propiedad distributiva: [matemática] a \ cdot (b + c) = a \ cdot b + a \ cdot c [/ math] para cualquier [matemática] a, b, c [/matemáticas].

** Eso solo significa [math] a \ cdot b = b \ cdot a [/ math] para cualquier [math] a, b [/ math].

*** Para [matemática] n = 8 [/ matemática] de hecho hay otro álgebra con división pero ya no asociativa, ver: octonions.

Hay muchas formas de responder a su maravillosa pregunta. Pero la suya no es realmente una pregunta matemática, sino una pregunta de gusto, por lo que no hay una respuesta definitiva. Aquí están las posibles respuestas:

  1. (Filosófico, indiferente, sin sentido.) No dé las cosas por sentado, jovencito. Si pregunta por qué, alguien más siempre puede preguntar “por qué no”, o viceversa.
  2. (Eterno resplandor en una mente impecable) Así se hacen grandes avances. Sé valiente y observa los fracasos. Es posible que se te ocurra una nueva y maravillosa regla de división.
  3. Bien, seamos matemáticos. Esto va a ser mucho más largo. Déjame usar varios párrafos:

Si pensamos en la división como una operación binaria: sumar / restar / multiplicar / dividir dos números le da otro número. Esto, naturalmente, se extiende a los vectores con suma y resta, pero ahora hay problemas con la multiplicación y la división. Al ser un hombre libre, puede inventar cualquier operación binaria en dos vectores y llamarlo “multiplicar” o “dividir”, suponiendo que sigan las reglas estándar como la asociatividad (no necesariamente conmutativa ab = ba). Por ejemplo, si defino ([matemática] a_1 [/ matemática], [matemática] a_2 [/ matemática], [matemática] a_3 [/ matemática]) veces ([matemática] b_1 [/ matemática], [matemática] b_2 [ / matemática], [matemática] b_3 [/ matemática]) = ([matemática] a_1 \ cdot b_1 [/ matemática], [matemática] a_2 \ cdot b_2 [/ matemática], [matemática] a_3 \ cdot b_3 [/ matemática] ), es una definición decente de multiplicación. Pero resulta que es bastante trivial y poco interesante. Es solo mantener las tres coordenadas por sí mismas y multiplicarlas como números regulares. Es más aburrido que mi escritura seguro.

De hecho, en 2-D, aparte de dicha multiplicación trivial, una no trivial e interesante es ([matemáticas] a_1 [/ matemáticas], [matemáticas] a_2 [/ matemáticas]) veces ([matemáticas] b_1 [/ matemática], [matemática] b_2 [/ matemática]) = ([matemática] a_1 \ cdot b_1-a_2 \ cdot b_2 [/ matemática], [matemática] a_1 \ cdot b_2 + a_2 \ cdot b_1 [/ matemática]) . ¡Es la regla de multiplicación de números complejos! Puede interpretar esto como un vector multiplicado por vectores que le proporciona otro vector en 2D.

En cuanto a 3-D, tenemos un producto escalar (que solo le da un escalar, por lo que es bastante diferente de nuestro concepto habitual de multiplicar dos objetos que dan como resultado un tercer objeto, pero similar), y un producto cruzado. Son útiles, interesantes, no triviales y todo eso. Y el producto cruzado no es comunicativo. Tenga en cuenta que el producto cruzado no se extiende a 4-D.

Oye, ¿qué hay de la división, preguntaste? Bien, lo siento, pero es difícil para mí hablar de división sin aclarar la multiplicación. La división es básicamente en referencia a alguna multiplicación como un “inverso”. No podemos hablar de “inverso” sin mencionar el “elemento de identidad”, que cuando se multiplica por algo no cambia nada. Es cero y uno para +, * en números reales. (a + 0 = a; b * 1 = b) Para la multiplicación de números complejos en 2-D, el elemento de identidad es (1,0). Por lo tanto, tiene sentido preguntar cuál es el inverso del vector [math] a [/ math] de modo que [math] a \ times a ^ {- 1} = 1 [/ math]. Si sabemos lo que es un inverso, entonces el vector [math] a [/ math] divide por [math] b [/ math] puede y debe interpretarse como [math] a \ times b ^ {- 1} [/ math] . Para el producto escalar y el producto cruzado en 3-D, ni siquiera existe el elemento de identidad. Así que no me molestaría en tratar de encontrar una división allí en ese sentido.

No es imposible, pero uno tiene que ser más específico. Tome la expresión no convencional [matemática] A / B = C, [/ matemática] donde [matemática] A [/ matemática] y [matemática] B [/ matemática] son ​​vectores. Defina [matemática] B [/ matemática] para que el producto de [matemática] C [/ matemática] con [matemática] B [/ matemática] sea [matemática] A. [/ Matemática] Esto no tiene un significado particular hasta que sepamos cuál tipo de producto se entiende. ¿Es [matemáticas] C [/ matemáticas] un vector? Un escalar? Una matriz? Además, no se debe suponer que hay exactamente una solución para [matemáticas] B, [/ matemáticas] a menos que la suposición pueda justificarse.

En pocas palabras, se han definido y dado diversos tipos de productos porque todos son útiles en algún contexto. Los tipos de división de vectores no han sido nombrados ni se les han dado definiciones estándar. Solo puedo suponer que rara vez son útiles. Nada impide que un autor defina un símbolo para un tipo de división, definiéndolo como anteriormente, con respecto a un tipo particular de producto, si la operación se va a usar más de una vez en un artículo. Si otros lo encuentran lo suficientemente útil, entonces el nuevo símbolo podría llegar a ser lo suficientemente familiar como para que los lectores ya supieran su significado.

Los vectores no son solo objetos algebraicos, también son geométricos. Como tal, cada operación algebraica en vectores, como la suma, el producto de punto, el producto cruzado, etc., también se puede definir geométricamente sin coordenadas. Por ejemplo, con la suma de vectores existe la regla del paralelogramo, con el producto cruzado en tres espacios está la regla de la mano derecha. Entonces, aunque ciertamente hay formas en que podría definir la división de dos vectores distintos de cero algebraicamente en términos de sus coordenadas (por ejemplo, solo divida sus componentes correspondientes), no parece haber una interpretación geométrica general de tales operaciones, y como tales, no juegan un papel significativo en el análisis vectorial.

Básicamente, hay una multiplicación que funciona para todos los vectores (esto está incrustado en la definición en el espacio vectorial): podemos multiplicar un vector por un número. Y sí, también podemos dividir un vector por un número, es una operación correctamente definida. Pero si tratamos de obtener el número ‘dividiendo’ dos vectores, tiene alguna razón solo si el numerador es proporcional al denominador.

Hay una multiplicación que funciona para muchos espacios vectoriales (los llamados euclidianos): el producto escalar. Se puede definir en cualquier par de vectores, pero naturalmente proporciona información demasiado pequeña para reconstruir el múltiplo. Además, si dos vectores son ortogonales, su producto escalar es cero.

Si tomamos un espacio tridimensional, existe un denominado producto vectorial, pero tampoco podemos hacer una división basada en él, ya que el producto vectorial de dos vectores colineales es cero y, por lo tanto, [matemáticas] (av + w) \ veces v = v \ veces w [/ math].

Finalmente, tenemos una serie de multiplicaciones de vectores relativamente buenas que pierden gradualmente buenas propiedades donde podemos definir la división correctamente

  1. [matemáticas] \ C [/ matemáticas] – números complejos que definitivamente se pueden representar como vectores de dos dimensiones sobre [matemáticas] \ R [/ matemáticas]
  2. [math] \ mathbb {H} [/ math]: cuaterniones que se pueden representar como vectores de 4 dimensiones sobre [math] \ R [/ math]. Tenga en cuenta que no son conmutativos. Por lo tanto, el término ‘división’ es ambiguo, pero podemos encontrar una multiplicación inversa de todos modos.
  3. [math] \ mathbb {O} [/ math] – octonions. Ni siquiera son asociativos, ni siquiera hablan de conmutativos, pero todavía existe lo contrario.

El teorema de Frobenius nos dice que no hay otros espacios vectoriales sobre [matemática] \ R [/ matemática] con multiplicación ([matemática] \ R [/ matemática] -Álgebras) que permiten ‘división’.

Bueno … la excursión al zoológico ha terminado. Espero que los animales que has visto aquí te den la respuesta.

Nota: los en negrita son vectores ( A, B , C) y las cursivas son escalares ( m, n)

Sabemos,

  1. Si m A = B, podríamos inferir que m = B / A. Como en el tiempo tomado = distancia / velocidad .
  2. Si C * A = B, podríamos inferir que C = B \ A. (Solo para diferenciar dos resultados, usé \ en lugar de /). Como en la intensidad del campo magnético = Fuerza \ ( longitud del cable * corriente) .

Entonces, al igual que la multiplicación, dos vectores pueden dar un resultado diferente, uno escalar y un vector.

Como ya hemos definido el producto escalar y vectorial, y la división se puede manipular para multiplicar, no hay una forma definida de diferenciar estas divisiones, por lo que diría:

“Sí, puedes dividir dos vectores manipulando la ecuación en multiplicación y trabajar desde allí”.

Esa es una pregunta interesante. ¿Qué significa “dividir”? Decimos que x = a ÷ b si b • x = a, donde “•” es algún tipo de multiplicación. Si muchas “x” diferentes satisfacen b • x = a, entonces no podemos obtener un resultado único para a ÷ b. Para números ordinarios, reales o complejos, tenemos una solución única x para b • x = a, donde “•” es una multiplicación ordinaria , siempre que b no sea cero. Entonces podemos dividir números por números, siempre y cuando no dividamos por cero.

Entonces, ¿qué tipo de “•” podría estar involucrado con los vectores? El “•” más obvio es el producto punto vectorial, que proporciona un número ordinario para el producto punto de dos vectores de la misma dimensión. El problema es este: si la dimensión es dos o más grande, siempre puedes encontrar varias x con b • x = 0, vectores en ángulos rectos a b. Puede agregar esas x a cualquier solución para b • x = a y obtener otras soluciones. Entonces no hay una respuesta única para a ÷ b donde a es un número y b es un vector.

Quizás se pregunte sobre el producto cruzado de vectores para vectores 3 D, en lugar del producto de puntos. Nos encontramos con un problema similar: cualquier x paralelo a b da (b cross x) = 0, etc.

Ahora puede ser más elegante y pensar en cómo el producto de una matriz y un vector es otro vector. Terminas con el mismo problema. Si existe una respuesta, no es única.

Para más consulta:

¿Qué es la división vectorial?

¿Podemos dividir dos vectores?

En pocas palabras, porque no tiene sentido. Realmente no hay un producto de vectores (el producto cruzado no es conmutativo, el producto escalar no resulta con un vector). El único lugar donde podría tener sentido es cuando una yb están relacionados por [matemática] a = cb [/ matemática], donde c es un escalar. Luego puedes dividir a por b o viceversa, produciendo un escalar. Pero, dado que esta no es una definición universal (es decir, no se aplica a todos los pares de vectores), no tiene mucha utilidad.

La división se define generalmente como la inversa de la multiplicación; es decir, para calcular [matemáticas] \ frac {a} {b} [/ matemáticas], uno encuentra el inverso multiplicativo [matemáticas] b ^ {- 1} [/ matemáticas] de [matemáticas] b [/ matemáticas], y luego calcula [math] ab ^ {- 1} [/ math].

Entonces, la división solo existe realmente cuando hay una definición sensata de multiplicación que tiene inversas.

Con los vectores, no siempre hay una definición sensata de multiplicación. Los productos de puntos y cruzados, por ejemplo, tienen muchas de las propiedades deseadas de la multiplicación y a menudo se tratan como tales, pero ambos carecen de un elemento de identidad (no existe un vector [math] \ vec {i} [/ math] tal que [math ] \ vec {a} \ cdot \ vec {i} = \ vec {i} \ cdot \ vec {a} = \ vec {a} [/ math]). Sin un elemento de identidad, no puede haber inversos.

Entonces, con los productos estándar que se enseñan, no conducen a una división.

La división se define entre dos escalares. Claro, hay multiplicación de vectores, pero tampoco hay una forma obvia de hacerlo, de hecho, hay múltiples definiciones de multiplicaciones de vectores, como el producto de puntos y el producto cruzado …

Es solo una cuestión de cómo los llamas realmente, el producto de punto y el producto cruzado contienen multiplicaciones y adiciones, supongo que podrías definir una división de punto similar al producto de punto pero con división sabia de elementos, pero tiene que representar algo que sea significativo para hacer.

Puede ser si inventas una forma razonable de hacerlo.

Las matemáticas siempre hacen cosas que eran imposibles en el pasado (como operar con una raíz cuadrada de -1) cuando se hace con un propósito claro y en consistencia con una mayor imagen del conocimiento matemático.

El producto vectorial no es conmutativo , ya que para dos vectores [math] \ mathbf {p} [/ math] y [math] \ mathbf {q} [/ math] encontramos que [math] \ mathbf {p} \ times \ mathbf {q} \ neq \ mathbf {q} \ times \ mathbf {p} [/ math].

Además, el producto vectorial no es asociativo , lo que significa que no podemos agrupar arbitrariamente los productos ya que, para tres vectores [math] \ mathbf {p}, \ mathbf {q} [/ math] y [math] \ mathbf {r} [ / math], es fácil encontrar ejemplos en los que [mathbf {p} \ times \ mathbf {q}) \ times \ mathbf {r} \ neq \ mathbf {p} \ times (\ mathbf {q} \ times \ mathbf {r}) [/ math]. Por ejemplo, supongamos los tres vectores [math] \ mathbf {p} = (1,5,2) [/ math], [math] \ mathbf {q} = (0,1,0) [/ math] y [math] \ mathbf {r} = (1,2,3) [/ math]. Entonces, el producto [math] \ mathbf {p} \ times (\ mathbf {q} \ times \ mathbf {r}) [/ math] da [math] (- 5,7, -15) [/ math] mientras que el producto [math] (\ mathbf {p} \ times \ mathbf {q}) \ times \ mathbf {r} [/ math] da [math] (- 2,7, -4) [/ math].

En un artículo publicado hace unos diez años en arXiv titulado Fourvector Algebra, propuse una estructura matemática con estas propiedades y que tiene un vector inverso bien definido, con el producto de un vector por su inverso dando el vector unitario. Por ejemplo, el inverso del vector [math] \ mathbf {p} = (0,1,5,2) [/ math] se calcula como [math] \ mathbf {ip} = \ mathbf {p} ^ {- 1} = \ frac {1} {30} (0,1,5,2) [/ matemáticas]. Multiplicando, con el producto de cuatro vectores, se encuentra que [math] \ mathbf {p} * \ mathbf {ip} = \ mathbf {ip} * \ mathbf {p} = (1,0,0,0) [/ matemáticas], que es el vector unitario. Es como si hubiéramos dividido [math] \ mathbf {p} [/ math] por sí mismo.

Pero, por supuesto, tanto [math] \ mathbf {p} [/ math] como [math] \ mathbf {ip} [/ math] pueden multiplicarse por cualquier otro vector, como [math] \ mathbf {r} = (0,1,2,3) [/ math] para que podamos tener operaciones como [math] \ mathbf {r} * \ mathbf {ip} = \ frac {1} {30} (17, -11, 1 , 3) [/ math], que sería el equivalente a dividir el vector [math] \ mathbf {r} [/ math] por el vector [math] \ mathbf {p} [/ math].

La razón es bastante simple: no hay “inversas multiplicativas” para los vectores.

Para obtener más detalles, consulte: la respuesta de Adam Merberg a ¿Podemos invertir un vector como lo hacemos con las matrices?

Hagamos esto simple

Un vector es de magnitud con dirección, mientras que es posible dividir la magnitud, no puede dividir direcciones, por eso los vectores no pueden dividirse