Vectores_en_el_espacio(2015)

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Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 1/22 - A.G.Onandía 
 
Geometría: Vectores en el espacio 
1. Concepto de vector 
Sabemos que el conjunto de matrices Mmxn con las operaciones suma y producto por números 
reales es un espacio vectorial sobre R. Por tanto, si consideramos el subconjunto de las matrices 
M1xn es también un espacio vectorial. 
2. Conjunto R3 
Si creamos el producto cartesiano de RxRxR, que designaremos por R3, como: 
  realesnúmerosporformadasordenadasternaslastodasRxRxRR3 
        












 ...,5,1,2,8,5,
2
1
,7,2,3,1,0,0....,,,..,, RzRyRxqtzyx 
x = primera coordenada, y = segunda coordenada, z = tercera coordenada 
Hay que tener en cuenta que son ternas ordenadas, la (3,4,1) es distinta de la (4,3,1). 
Todo el mundo debe saber asociar una terna con un punto en el espacio real. 
Es evidente que el conjunto así definido coincide con el subconjunto de matrices M1x3
 
 que por 
tanto, con las correspondientes operaciones suma y producto por un escalar, le dotan de estructura 
de espacio vectorial. 
De esta identidad con M1x3 podemos deducir que: 
“Para que dos ternas de números sean iguales deben de ser iguales sus primeras, sus segundas y 
sus terceras coordenadas” 
Ejemplo 1: Calcular “a”, “b” y “c” para que se verifique la siguiente igualdad: (2a,b,6)=(-1,1,3c) 
Veamos como quedan definidas las operaciones en R
3
. 
 
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3. Operaciones básicas en R3 
Vamos a definir dos operaciones en R
3
. 
3.1 Suma en R3 : 
Definición:   3,, Rzyx  ,   3',',' Rzyx  (x,y,z)+(x’,y’,z’)=(x+x’,y+y’,z+z’) 
Propiedades: 
1.- Es una operación interna: al sumar dos ternas reales obtenemos otra terna real. 
2.- Asociativa:   3,, Rzyx  ,   3',',' Rzyx  ,   3'','','' Rzyx  
(x,y,z)+[(x’,y’,z’)+(x’’,y’’,z’’)]=[(x,y,z)+(x’,y’,z’)]+(x’’,y’’,z’’) 
3.- Conmutativa:   3,, Rzyx  ,   3',',' Rzyx  (x,y,z)+(x’,y’,z’)=(x’,y’,z’)+(x,y,z) 
4.- Existencia de elemento neutro.   3,, Rzyx    3,, Rcba  tq (a,b,c)+(x,y,z)=(x,y,z) 
 








0
0
0
ccyc
bbyb
axxa
  (a,b,c)=(0,0,0) 
5.- Existencia de elemento simétrico . El elemento simétrico para la suma se denomina elemento 
opuesto.   3,, Rzyx    3',',' Rcba  tq (x,y,z)+(a’,b’,c’)=(0,0,0)  
 








zccz
ybby
xaax
'0'
'0'
'0'
(a’,b’,c’)=(-x,-y,-z) 
Recordar que: todo conjunto con una operación interna que verifica estas propiedades se dice 
que es un grupo conmutativo. 
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3.2 Producto de un número real por una terna de R3 : 
Definición:   3,, Rzyx  , R (x,y,z)=(x, y, z) 
Propiedades: 
1.- Es una operación (o ley) externa, ya que a cada número real “” y a cada terna (x,y,z) de R
3
 
le asociamos una nueva terna de R
3
 (x,y,z) 
2.- Distributiva de la ley externa respecto de la interna . 
Sea R, (x,y,z)R
3
, (x’,y’,z’)R
3 
[(x,y,z)+(x’,y’,z’)]=(x,y,z)+(x’,y’,z’)
 
3.- Distributiva de la ley externa respecto a la suma de números reales: 
Sea R, µR, (x,y,z)R
3
 (+µ)(x,y,z)=(x,y,z)+µ(x,y,z) 
4.- Existencia de elemento neutro 
      1,,,,..,, 3 








 




zz
yy
xx
zyxzyxqtRRzyx 
5.- Asociativa mixta 
R , ,   3,, Rzyx  [µ(x,y,z)]=µ(x,y,z)  (µx,µy,µz)=(µx,µy,µz)=µ(x,y,z) 
Recordar que: Todo conjunto que tiene dos operaciones, una interna y otra externa, que además 
para la operación interna es un grupo conmutativo y que para la operación externa verifica las 5 
propiedades anteriores, se dice que tiene una estructura de ESPACIO VECTORIAL. 
Luego (R
3
,+,.) es un espacio vectorial, por ello a los elementos de R
3
 les llamamos VECTORES 
NUMÉRICOS y los denotamos por vu

, , … p. ej.  7,5,3u

 
Ejemplo 2: a) -7(5,-1,3)+3(2,5,-1)= 
 b) [2(1,-2,-4)+5(-2,3,0)]-(1/2)(4,6,7)+6(-1,8,3)= 
 
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A 
B 
 
4. Vectores libres en el espacio. 
4.1 Introducción. Vectores fijos. 
Hay magnitudes que no quedan bien definidas únicamente con un número p.ej. velocidad, 
fuerza, … de ellas se necesita conocer su dirección y sentido. A estas magnitudes se les denominan 
vectoriales y se representan por lo que denominamos vectores fijos. 
Definición: Un vector fijo es un segmento orientado que tiene su origen en A y extremo en B y se 
denota por AB . 
Al conjunto de todos los vectores fijos del espacio se le denota por F
3
. 
 
 
El punto A del vector fijo AB se denomina origen y B extremo 
Para determinar un vector fijo hemos de conocer su módulo, dirección, sentido y origen: 
 MÓDULO de un vector AB es la longitud del segmento que une los puntos A y B. Se 
representa por AB . 
 DIRECCIÓN de un vector AB es la recta que pasa por A y B y todas sus paralelas. Dos 
vectores no nulos tienen la misma dirección si se encuentran en rectas paralelas 
 SENTIDO de un vector AB es el recorrido de la recta cuando vamos de A a B. Cada 
dirección tiene dos sentidos. 
 ORIGEN de un vector AB es el punto A 
Un caso particular de vector es el vector nulo, que tiene su origen y extremo en el mismo punto: 
....,, BBAA 
 
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A 
B 
C 
D 
B C D 
E F 
A 
A 
B 
C 
D 
 
4.1.1 Componentes cartesianas de un vector fijo 
Si consideramos en el espacio el sistema cartesiano de coordenadas cualquier punto A queda 
determinado por sus tres coordenadas cartesianas. 
Definición: Sean A(x, y,z) y B(x’, y’,z’) dos puntos del espacio las componentes del vector AB 
son  zzyyxxAB  ',',' se representa por  zzyyxxAB  ',',' y gráficamente son sus 
proyecciones sobre el eje OX, el eje OY y el eje OZ, respectivamente. 
Ejemplo 3: Dados los puntos A(2,5,7) y B(3,1,9), calcular: 
a) Las componentes del vector fijo AB 
b) Un vector fijo con las mismas componentes que AB cuyo origen esté en C(-3,-1,7). 
4.1.2 Equipolencia de vectores fijos 
Entre los vectores fijos vamos a establecer una relación que llamaremos relación de 
equipolencia. Definición: Dos vectores fijos AB y CD son equipolentes si tienen las mismas 
componentes i.e.   fcyebydaCDABfedCDycbaAB ),,(,, 
Hay otras tres formas semejantes de definirlas: 
1.- CDAB  si cumplen una de las siguientes condiciones: 
 Si son dos vectores no nulos y no contenidos en la misma recta 
ABDC tiene que formar un paralelogramo (Regla del paralelogramo) 
 Si los dos vectores son no nulos y están contenidos en la 
misma recta, debe de existir un tercer vector EF de modo que 
ABFE y CDFE son paralelogramos. 
 AB y CD son nulos 
2.- CDAB  si los puntos medios de BCyAD coinciden 
3.- CDAB si tienen la misma dirección, módulo y sentido. Ésta es intuitivamente la más 
fácil de manejar. 
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D 
E 
A 
C 
A B 
C 
D E 
F H 
G 
F 
B 
Ejemplo 4: Determinar que vectores son equipolentes en el hexágono y ortoedro adjuntos 
 
 
 
Ejemplo 5: Las componentes del vector fijo AB son (3,2,5), calcular el punto A si B(1,-1,8) 
Ejemplo 6: Dados los puntos A(1,-3,5) y B(-2,-1,6), calcular: 
a) Las componentes del vector fijo AB 
b) Un vector fijo equipolente a AB cuyo origen sea el punto C(4,-1,0) 
c) Un vector fijo equipolente a AB cuyo extremo sea el punto F(1,3,7) 
Ejemplo 7: Dados los puntos A(5,2,-1) y B(1,-2,3) calcular: 
a) Las componentes del vector fijo AB 
b) Un vector fijo equipolente a AB cuyo origen sea el punto C(-1,0,-1) 
c) Idem. con extremo en el punto F(2,2,2) 
4.2 Vectores libres 
Definición : Llamaremos vector libre  AB al conjunto constituido por un vector fijo AB y todos 
sus equipolentes:    ABXYtqXYAB  
Un vector libre contiene todos los vectores de igual módulo, dirección y sentido. 
Los vectores libres se denotan con letras minúsculas ...,,, wvu

 
Al conjunto de todos los vectores libres del espacio le denotamos por V
3
. 
Se llama dirección, módulo y sentido de un vector libre no nulo a la dirección, módulo y sentido 
de cualquiera de sus representantes. Se entiende por representante cualquier vector fijo contenido en 
el vector libre. 
Una propiedad de los vectores libres llamada propiedad fundamental es: 
Teorema: “Cualquier vector libre u

 tiene un único representante con origen en un punto O 
arbitrario del espacio” 
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A 
B 
O 
P 
Demostración: Sea u

 un vector libre cuyo representante es AB i.e.  ABu  
1.- si O no pertenece a la recta que pasa por A y B, construimos el 
paralelogramo ABPO como intersección de una recta paralela a la que pasa 
por A y B pasando por el punto O, de la recta que pasa por A y O y por la 
recta por la recta paralela a la que pasa por A y O pasando por B, entonces: 
 OPuuOPOPAByuAB   i.e. OP es un representante de u . 
La unicidad viene dada de por la unicidad de la existencia del punto P, como intersección de dos 
rectas no paralelas. 
2.- Si el punto O pertenece a la recta que pasa por A y B. Elegimos un punto arbitrario C que no 
está en la recta que pasa por A y B. Como C no está en la mencionada recta, por el apartado 1, 
existe un único representante que pase por C. 
Ahora nos quedamos con este representante y nos fijamos que el punto O no está en la recta que 
contiene a este representante, por el apartado 1, existe un único representante que pasa por O. 
   CDu
CDAB
ABu






 

 
   OPu
CDOP
CDu







 
La importancia de este teorema lo veremos cuando realicemos las operaciones con vectores 
libres. 
Ejemplo 8: Dados los puntos A(3,-4,5) y B(2,0,-4), calcular: 
a) las componentes del vector libre u

 uno de cuyos representantes es AB 
b) el origen y el extremo de otro vector fijo que también sea representante de u

 
4.2.1 Vector posición de un punto 
Definición: Dado un punto cualquiera 
3RP , llamamos vector de posición del punto P, al vector 
que tiene por origen el origen de coordenadas y por extremo el punto P, es decir al vector OP , que 
lo denotaremos por p

. 
A 
B 
C 
D 
O 
P 
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Se verifica que las componentes del vector p

 coinciden con las coordenadas del punto P. 
Sea P(x,y,z)    zyxzyxOPp ,,0,0,0 

 
Luego aplicando la propiedad fundamental de los vectores libres, cualquier vector libre  AB , 
tiene un representante en el origen de coordenadas qOQ

 , y las componentes de este vector 
coinciden con las coordenadas cartesianas de su extremo Q. 
Así, a cada vector libre le puedo asociar un punto y viceversa. 
Ahora, teniendo en cuenta que tener un vector libre es equivalente a tener un punto y esto es 
exactamente igual a tener un vector numérico, podemos deducir que los vectores libres se pueden 
manejar igual que los vectores numéricos y por tanto tienen sus mismas propiedades. Esto es 
interesante a la hora de plantear y resolver ejercicios. 
4.2.2 Operaciones con vectores libres 
Definición: Dos vectores libres son iguales cuando sus representantes son equipolentes i.e cuando 
tienen las mismas componentes    CDvyABusiendoCDABvu   
Es una definición similar a la que hemos dado para igualdad de vectores numéricos. 
4.2.2.1 Adición 
Definición: Para sumar dos vectores u

 y v

 se representa uno de ellos u

, y con 
origen en el extremo de u

, se representa el otro vector v

. El vector suma de 
ambos, es el que tiene el origen de u

 y el extremo de v

. 
También se pude sumar aplicando la ley del paralelogramo: 
“Se representan los vectores u

 y v

 con el mismo origen. El vector suma 
es la diagonal del paralelogramo formado con u

 y v

.” 
Propiedades: 
1.- Asociativa:    wvuwvu

 
2.- Conmutativa: u

+ v

= v

+u

 
3.- Existencia de elemento neutro: o

+ u

=u

 con  AAo  
u

 
v

 
vu


 
vu


 
u

 
v

 
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4.- Existencia de elemento opuesto: u

+(- u

)= o

 con  BAu  
El opuesto de un vector libre es otro vector libre de igual módulo, dirección y sentido contrario, 
que nos permite definir la diferencia como  vuvu   
El conjunto de todos los vectores libres del espacio lo denotaremos por V
3
. 
Así (V
3
,+) es un grupo conmutativo. 
Ejemplo 9: Dados los vectores libres u

(2,-1,9) y v

(-3,4,3) calcular s

=u

+ v

 
Ejemplo 10: Si AB es un representante del vector libre u

 y CD de v

 siendo A(0,1,8), B(3,-2,-1), 
C(1,0,1) y D(4,7,-1), calcular: 
a) s

=u

+ v

 b) Un representante de s

 con origen en el punto E(2,1,1) 
4.2.2.2 Producto de un número real por un vector 
Definición: Al multiplicar un vector u

 por un número real k, obtenemos un nuevo vector libre ku 
que tiene: 
- igual módulo al del vector u

 por el valor absoluto del número k | ku |=|k||u

| 
- igual dirección que la del vector u

 
- el mismo sentido que u

 si k es positivo ó contrario si k es negativo. 
- si k=0 le hacemos corresponder el vector nulo 
 
Ejemplo 11: 2u

 y -3 u

 
 
Propiedades: 
1.- Distributiva del producto respecto de la suma   vkukvuk

 
2.- Distributiva del producto respecto a la suma de números reales   utuktku

 
3.- Asociativa mixta    uktutk

 
4.- Elemento neutro para el producto 1. u

=u

 
u

 
u

 
u

2
 
u

3
 
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Luego el conjunto de los vectores libres con la suma y el producto por un escalar es un espacio 
vectorial que se denota por (V
3
,+,.). 
 
4.2.3 Combinación lineal de vectores en V3 
Definición: Dado un vector en el espacio 
3Vv 

, se dice que es combinación lineal de un conjunto 
de vectores del espacio nuuu

...,,, 21 , si es posible encontrar unos números reales 1, 2,…,n, no 
todos nulos, tales que nnuuuv

  ...2211 
Se dice que un conjunto de vectores son linealmente dependientes o que forman un sistema 
ligado, si uno cualquiera de ellos puede expresarse como combinación lineal de los demás. En caso 
contrario diremos que son linealmente independientes o forman un sistema libre. 
Esta definición de dependencia lineal es poco operativa la que se utiliza: 
Definición: Se dice que un conjunto de vectores 3
21 ...,,, Vuuu n 

 son linealmente independientes 
si la única combinación lineal de ellos es la trivial es decir: si 0...2211

 nnuuu  entonces 
nii ,...,10  
Gráficamente tres vectores (no nulos) son L.I. si tienen distinta dirección i.e .no son coplanarios 
Nosotros utilizaremos otra herramienta que ya conocemos y que nos da información sobre la 
independencia lineal de vectores como es el rango de las matrices que construimos con los vectores. 
Ejemplo 12: Comprobar si los vectores  1,0,0)0,1,0();0,0,1( kyji

 son L.I. 
Aplicando directamente la definición operativa: 
        00,0,001,00,1,00,0,1 321321   
Esto también se puede comprobar calculando el rango de la matriz 











100
010
001
M hacemos su 
determinante |M|=1≠0 luego RgM=3 i.e los vectores filas (columnas) son L.I. 
Ejemplo 13: Indicar cuantos vectores L.I. del siguiente conjunto de vectores: 
        4,12,4,2,6,2,2,0,1,0,2,1  . 
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Se trata de hallar el rango de 
















4124
262
201
021
M fijarse que el rango máximo de M es 3 al ser 
vectores de V
3
 por tanto el número máximo de vectores de V
3
 L.I. es 3. 
Orlando el menor de orden 2: 


20
4124
201
021
262
201
021
0
01
21
RgMtieneseorlando dos vectores L.I. 
Definición: Un conjunto de vectores constituye un sistema generador si cualquier vector del 
espacio se puede expresar como C.L. de ellos i.e. 
nnnn vvvwqtRVwgeneradorsistemaVvvv

  .....,...,,...,, 22111
33
21
 
Definición: Una base de un espacio vectorial es un sistema generador formado por vectores L.I. 
Una base del plano V
3
 está formada por tres vectores de V
3
 L.I. 
Teniendo en cuenta lo que hemos visto antes, podemos decir que gráficamente tres vectores no 
nulos y no coplanarios forman una base de V
3
. 
En el espacio, al igual que ocurría en el plano, existen infinitas bases, es decir, infinitos 
conjuntos de tres vectores L.I. en función de los cuales pueden expresarse todos los vectores del 
espacio. 
De todas las bases que podemos elegir de V
3
 la más sencilla es la formada por los vectores 
    1,0,0),0,1,0();0,0,1(;;  kji

 por ello se la denomina BASE CANÓNICA de V
3
. Estos tres 
vectores tienen la propiedad de ser perpendiculares y tener módulo 1. 
Si  321 ,, uuu

 es una base de V3 llamamos componentes del vector w

 a los 321 ,,  tal que 
332211 uuuw

  i.e.  321 ,, w

 en . 
Ejemplo 14: Demostrar si los vectores     )1,0,3(,0,1,2;1,0,0 321  uuu

 forman una base de V
3
. 
Hallar las componentes del vector (-11,-1,1) en dicha base. Sol: (2,1,3) 
Ejemplo 15: Hallar la condición que deben verificar los valores a y b para que el vector (a,-2,b) sea 
linealmente dependiente con los vectores. (1,2,4) y (-1,0,3). Sol: 3a+b+7=0 
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5. Aplicaciones geométricas de los vectores 
5.1 Coordenadas del punto medio de un segmento 
Sea el segmento AB con A(x1, y1,z1) y B(x2, y2,z2) y M(xm, ym,zm) el punto medio. 
)ba(
2
1
)ab(
2
1
aAB
2
1
aAMam

 
Pasando esta ecuación vectorial a componentes tenemos: 
         212121222111 ,,
2
1
,,,,
2
1
,, zzyyxxzyxzyxzyx mmm
2
2
2
21
21
21
zz
z
yy
y
xx
x
m
m
m






 Ecuación analítica 
Segunda demostración: 
   mmmmmm zzyyxxzzyyxxMBAM  222111 ,,,, igualando las componentes 
obtenemos 
2
2
2
2
2
2
21
2121
21
2121
21
2121
zz
zzzzzzzz
yy
yyyyyyyy
xx
xxxxxxxx
mmmm
mmmm
mmmm






 
Como generalización podemos hallar los puntos que dividen un segmento en un determinado 
número de partes. Dividir el segmento AB en n+1 partes iguales. Tenemos que hallar los n 
números ( k1, k2, , kn) que lo dividen en n+1 partes. Para ellos partiremos de que: 
1n
AB
Ak1

 , 
1n
AB
2Ak2

 , 
1n
AB
3Ak3

 , , 
1n
AB
nAkn

 
 
O 
A 
B 
M 
a

 
m

 
b

 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 13/22 - A.G.Onandía 
 
Ejemplo 16: Hallar los puntos P y Q que dividen ala segmento AB en tres partes iguales con 
A(3,2,7) y B(5,10,-2). 
 





 4,
3
14
,
3
11
3
1
ABap

 






 1,
3
22
,
3
13
3
2
ABaq

 
 
5.2 Puntos alineados 
Tres o más puntos A1, A2, …,An están alineados (i.e. son colineales) si están en la misma recta. 
Vectorialmente esto quiere decir que 
21AA , 31AA , … , nAA1 tienen la misma dirección, por lo 
que se deben de ser proporcionales, es decir existen n-2 escalares k1, … ,kn-2 tal que 
21AA =k1 31AA = … =kn-2 nAA1 . Utilizando rangos Rg( 21AA , 31AA , … , nAA1 )=1 
Ejemplo 17: Comprobar si están alineados los siguientes puntos: 
 a) A(2,3,4), B(1,3,-2), C(3,3,10) Si 
b) P(2,4,4), Q(-3,2,1), R(7,4,9) No 
Ejemplo 18: Hallar “p” sabiendo que los puntos A(2,5,-1), B(4,3,3) y C(0,p,-5) están alineados. 
Sol p=3  
2 2 4 2 2
, 1 0 2 14 0 3
2 5 4 2 5
Rg AB AC Rg p p
p p
 
        
    
 
 
 
. 
5.3 Puntos coplanarios 
Cuatro o más puntos A1, A2, …,An son coplanarios si están en el mismo plano. 
Esto quiere decir que entre los vectores 
21AA , 31AA , … , nAA1 hay a lo sumo dos linealmente 
independientes y por tanto Rg(
21AA , 31AA , … , nAA1 )≤2 
Ejemplo 19: Calcular el valor de “a” para que los cuatro puntos estén en el mismo plano (a,0,1), 
(0,1,2), (1,2,3), (7,2,1). 
Sol: 
1 1
1 2 2 0 1
7 2 0
a
a a
a

    

 
O 
A 
B 
P 
a

 
p

 
b

 
Q 
q

 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 14/22 - A.G.Onandía 
 
 
5.4 Baricentro de un triángulo 
Se trata de hallar las coordenadas del baricentro de un triángulo conociendo las de sus vértices. 
Recordemos que el baricentro de un triángulo es el punto donde 
se cruzan las medianas. Y tiene la propiedad de que divide a 
cualquiera de las medianas en dos segmentos tales que la longitud de 
uno de ellos es el doble del otro. 
2
GP
CG
GN
BG
GM
AG
 
podemosescribir GM2AG  
como M es el punto medio de BC 
 A(xa, ya, za) , B(xb, yb, zb) , C(xc, yc, zc) , G(xg, yg, zg)  M 




 
2
,
2
,
2
cbcbcb zzyyxx y por 
tanto 
GM2AG     











 g
ab
g
ab
g
cb
agagag z
zz
y
yy
x
xx
zzyyxx
2
,
2
,
2
2,,  
 
3
2
3
2
3
2
cba
ggcbag
cba
ggcbag
cba
ggcbag
zzz
zzzzzz
yyy
yyyyyy
xxx
xxxxxx






 
Ejercicios. 
G 
A 
B 
C 
N 
M 
P 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 15/22 - A.G.Onandía 
 
6. Producto escalar 
Definición: El producto escalar de dos vectores u

 y v

 es un número real que se obtiene del modo 
siguiente: u

. v

=
 



nulovóusi0
nulosnovyusiv,ucosvu


 
De esta definición se desprende que si los vectores son perpendiculares (ortogonales) el 
producto escalar es 0, es decir 0.  vuvu

 
Ejemplo 19: Calcular (2 u

-3 v

)(3 u

+ v

) sabiendo que u

. v

=2,5, |u

|=1, | v

|=2. Sol. -47/2 
6.1 Interpretación geométrica 
=( u

, v

)=menor de los ángulos formados por 
ambos vectores 
vproyu

 =proyección del vector v

 sobre el vector 
u

. 
uproyv

 =proyección del vector u

 sobre el vector 
v

. 
Tenemos que u

. v

= cosvu

= vproyu u

 = v

uproyv

 
“El producto escalar de dos vectores es igual al módulo de uno de ellos por la proyección del otro 
sobre el primero” 
Ejemplo 20: Si |u

|=6 y u

. v

=-8; hallar razonadamente 18 vproyu

 
6.2 Propiedades del producto escalar 
1.- u

. u

≥0 Demostración: 00cos.
2
 uuuuu

 
 Corolario: Definición de módulo de un vector uuu

. 
2.- Conmutativa: u

. v

= v

.u

 Demostración: uvuvuvvuvuvu

.),cos(),cos(.  
3.- Homogénea o asociativa del producto de un número real por el producto escalar de dos 
vectores:      vkuvukvukVvuRk

...,, 3  
u

 
v

 
vproyu


 
 
u

 
v

 
 
uproyv


 
cosvvproyu

  cosuuproyv

  
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 16/22 - A.G.Onandía 
 
ku
 
u

 
v

 
 
ku
 
  
u

 
v

 

 
Demostración: 
Si k=0 trivial 
Si k>0 (k u

). v

=|k u

|.| v

|cos(k u

, v

)=|k||u

|| v

|cos( u

, v

)= 
=k|u

|| v

|cos( u

, v

)=k( u

. v

) 
Si k<0 (k u

). v

=|k u

|.| v

|cos(k u

, v

)=|k||u

|| v

|cos= 
=-k|u

|| v

|cos(-)=-k|u

|| v

|(-cos(-))= 
=k|u

|| v

| cos=k( u

. v

) 
4.- Distributiva del producto escalar con respecto a la suma : u

.( v

+ w

)=u

. v

+u

. w

 
Ejemplo 21: Comprobar estas propiedades con los vectores )5,1,8()1,1,3(),1,6,2(  wyvu

 y k=-2 
6.3 Expresión analítica del producto escalar en la base canónica 
Sea  321 ,, eee

 una base cualquiera del espacio y sean vyu

 dos vectores que podrán 
expresarse como C.L. de la base : 
332211
332211
evevevv
eueueuu




 el producto escalar será 
   
)..(.)..(.)..(.
)..(.)..(.)..(.
)..(.)..(.).....
333323231313
323222221212
313121211111332211332211
eevueevueevu
eevueevueevu
eevueevueevueveveveueueuvu






 
matricialmente lo podemos expresar:  





















3
2
1
332313
322212
312111
321
...
...
...
.
v
v
v
eeeeee
eeeeee
eeeeee
uuuvu




 (expresión 1) 
Observación: la segunda matriz es simétrica, pues el p.e. es conmutativo. 
Esta expresión se puede simplificar mucho si elegimos adecuadamente la base. 
Definición: Un vector u

 se dice que es unitario (normado) si 1u

. 
Normalizar un vector es obtener otro vector a partir de él, que tenga la misma dirección y 
sentido y de módulo 1, para ello lo único que hay que hacer es dividirlo por su módulo 
 
u
u
vVu 


 3 
 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 17/22 - A.G.Onandía 
 
Demostración: 
13 
u
u
u
u
v
u
u
vVu 







, luego ya tenemos la unicidad del módulo. La misma 
dirección y sentido viene dado de que | u

| es un número positivo. 
Definición: Tres vectores u

, v

, w

V
3
 se llaman ortogonales si lo son entre sí es decir vu

 , 
wu

 , v

w

 y si además son de módulo 1 (|u

|=| v

|= w

=1) son ortonormales. 
Definición: Una base cuyos vectores son perpendiculares y de módulo 1 recibe el nombre de base 
ortonormal. 
Expresión analítica del producto escalar en la base canónica 
Un ejemplo de base ortonormal es la base canónica     1,0,0),0,1,0();0,0,1(;;  kji

 . 
Utilizando esta base la 2ª matriz de la expresión 1 se convierte en la matriz identidad, pues 
0..
0..
0..



jkkjkj
ikkiki
ijjiji



 y 1...1  kkjjiikji

. 
El producto escalar en una base ortonormal resulta: 
expresión analítica del producto escalar 
Mientras no se indique lo contrario emplearemos bases ortonormales 
Como consecuencia de la expresión analítica del p.e. tenemos que 
2
3
2
2
2
1. uuuuuu 

 
6.4 Ángulo formado por dos vectores 
De la propia definición u

. v

=|u

|.| v

|cos( u

, v

)  cos( u

, v

)=
vu
vu


.
 
Consecuencias: 
- Dos vectores paralelos de igual sentido  u

. v

=|u

|.| v

| 
- Dos vectores paralelos de distinto sentido  u

. v

=-|u

|.| v

| 
Si tomamos una base ortonormal  
2
3
2
2
2
1
2
3
2
2
2
1
332211 ...,cos
vvvuuu
vuvuvu
vu




 
332211 .... vuvuvuvu 

 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 18/22 - A.G.Onandía 
 
6.5 Cosenos directores 
Son los cosenos de los ángulos que forman el vector u

 con cada uno de los vectores de la base 
canónica 
   


 cosuu
u
u
1.u
001uuu
iu
i.u
)i,ucos(cos 1
1321



 
del mismo modo 
   


 cosuu
u
u
1.u
010uuu
ju
j.u
)j,ucos(cos 2
2321



 
   


 cosuu
u
u
1.u
100uuu
ku
k.u
)k,ucos(cos 3
3321



 
Con esto podemos expresar 
 kjiukujuiuu

 coscoscoscoscoscos  
Y además se verifica que 1coscoscos 222  pues 
1coscoscos
2
2
2
2
3
2
2
2
1222 


u
u
u
uuu


 
Ejemplo 22: Dados los vectores    2,1,10,1,2  vyu

calcular: 
a) El módulo de vyu

 
b) El producto escalar vu

. 
c) el ángulo que forman 
d) el valor de “m” para que el vector  3,2,mw

 sea ortogonal con v

. 
e) Hallar la proyección de vsobreu

y la de v

 sobre u

 
Ejemplo 23: Comprobar que los vectores    3,1,01,3,1 vyu

 son ortogonales y calcular sus 
módulos 
Ejemplo 24: Dados los vectores    3,,42,2, bvyau

 hallar “a” y “b” para que sea perpendiculares 
y además 13v

 . Ejercicios 
 Geometría: Vectores en el espacioMatemáticas 2 
- 19/22 - A.G.Onandía 
 
h 

 
v

 
u

 
7. Producto vectorial. 
Definición 19: El producto vectorial de dos vectores 3, Vvu 

, se denota por vuóvu

 , es 
otro vector que tiene como: 
1. módulo el producto de los módulos de vyu

 por el seno del ángulo que forman i.e. 
 vusenvuvu

, 
2. dirección una perpendicular a vyu

 
3. sentido, el que viene determinado por el avance del sacacorchos que gira de vau

 
por el camino más corto. 
De esta definición puede deducirse que: 
a) si 000

 vuvóu 
b) si vyu

 tienen la misma dirección (i.e. son L.D.) entonces 0

 vu 
c) si queremos hallar un vector ortogonal a vyu

 basta con hallar su producto vectorial. 
Observación: los vectores cuyo producto escalar es cero son perpendiculares 
 Los vectores cuyo producto vectorial es cero son paralelos 
7.1 Interpretación geométrica 
El módulo del producto vectorial de vyu

 
representa geométricamente el área del paralelogramo que 
determinan los vectores vyu

. . 
Demostración: 
 
 ramologparaledeláreaalturaxbaseh.usenvuvu
h


 
Obsevación: a)      
v.u
vu
v,utg
vu
v.u
v,ucos
vu
vu
v,usen 







 


 
b) El área de un triángulo de vértices A, B y C es 
 vu

área del paralelogramo 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 20/22 - A.G.Onandía 
 
 ACABtriángulodelÁrea 
2
1
 
 
7.2 Propiedades 
1. Anticonmutativa: uvvuVvu

 3, 
2. Asociativa de la multiplicación de un escalar (homogénea). 
vkuvukvukRkVvu

 )(,, 3 
3. Distributiva respecto a la adición: wuvuwvuVwvu

 )(,, 3 
Ejemplo 25: Comprobar estas propiedades con los vectores: 2)0,5,1(),1,4,3(),2,3,1(  kywvu

 
7.3 Expresión analítica 
Tomamos el sistema de referencia  kji

,,,0 entonces: 
 
expresión analítica 
 
Demostración: 
filalaporndodesarrolla
vvv
uuu
kji
vuVvu ª1,
321
321
3 


….(Oxford pag268) 
Ejemplo 26: Hallar vu

 . con los vectores    1,2,2,0,1,2  vu

. Sol. (-1,-2,-6) 
Ejemplo 27: Dar un vector ortonormal a    1,3,2,0,1,1  vu

 y calcular el área del paralelogramo 
que determinan. Sol 2u33Áreay
9
35
,
9
3
,
9
3
vu
vu














 
Ejemplo 28: Hallar el área del triángulo determinado por los puntos: A(1,-2,3), B(3,-1,4) y C(6,-2,1) 
 Sol 2u
2
110
 
 
 321321
321
321
3 ,,);,,(, vvvvuuuucon
vvv
uuu
kji
vuVvu



 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 21/22 - A.G.Onandía 
 
u

 
v

 
w

 
 
h 
vu

 
 
8. Producto mixto 
El producto mixto es una combinación del p.v. y el p.e.. 
Definición: Dados tres vectores 3,, Vwvu 

 se define su producto mixto como ).( wvu

 , en 
ocasiones se denota  wvu

,, . 
8.1 Expresión analítica 
En un sistema de referencia  kji

,,,0 podemos poner: 
 
 
 
Expresión analítica 
Comprobación: 
 
321
321
321
21
21
3
31
31
2
32
32
1
21
21
31
31
32
32
321
www
vvv
uuu
ww
vv
u
ww
vv
u
ww
vv
u
ww
vv
,
ww
vv
,
ww
vv
u,u,u)wv.(u












 
Interpretación geométrica 
Sean 3,, Vwvu 

 el módulo del producto mixto  wvu

. es el volumen del paralelepípedo 
construido sobre ellos. 
Demostración: 
Sea  el ángulo formado por wvyu

 i.e  wvu

 , 
  

h
cosuwvwvu área de la base por la altura = 
= área del paralelogramo de la base por la altura = volumen del 
paralelepípedo 
   321321321
321
321
321
3 ,,;,,);,,().(,, wwwwvvvvuuuucon
www
vvv
uuu
wvuVwvu

 
  pedoparalelepidelvolumenwvu 

.
 
 Geometría: Vectores en el espacio Matemáticas 2 
- 22/22 - A.G.Onandía 
 
 
Observación: teniendo en cuenta que Vtetraedro = 1/3 Vprisma triangular 
 Vprisma triangular = 1/2 Vparalelepipedo 
Podemos deducir que el volumen de un tetraedro es 
Vtetraedro=1/3 Vprisma triangular=1/6 Vparalelepipedo=  wvu

.
6
1
 
Ejemplo 29: Dados los vectores      1,2,53,1,1,2,1,1 wyvu

 calcular su producto mixto. Sol -17 
Ejemplo 30: Determinar el volumen del paralelepípedo construido sobre los vectores 
     2,1,32,2,2,2,0,1 wyvu

. Sol 10u3. 
Ejemplo 31: Calcular el volumen del tetraedro cuyos vértices son: A(3,2,5), B(5,-1,4), C(3,-1,-1) y 
D(4,-3,0). Sol 5/2 
Ejercicios