Calculadora de independencia lineal

Comprueba si tres vectores son linealmente independientes mediante el rango de una matriz.

Comprobar tres vectores
Introduce tres vectores de igual dimensión con componentes separadas por comas.

Acerca de la independencia lineal

Un conjunto de vectores es linealmente independiente cuando los únicos coeficientes que hacen que su combinación lineal sea el vector cero son todos cero. Para tres vectores v1, v2 y v3, la independencia significa que c1v1 + c2v2 + c3v3 = 0 obliga a que c1 = c2 = c3 = 0. Si alguna elección de coeficientes no todos nulos también produce el vector cero, el conjunto es linealmente dependiente. En términos prácticos, un vector dependiente no añade una dirección nueva porque puede expresarse como combinación de los demás. Esta calculadora coloca los tres vectores de entrada en una matriz y utiliza eliminación de Gauss para hallar su rango. Las operaciones elementales por filas revelan el número de pivotes sin alterar las relaciones lineales entre los vectores. Cuando el rango coincide con el número de vectores, cada uno aporta un pivote nuevo y el conjunto es independiente. Si el rango es menor que tres, al menos un vector es redundante y el conjunto es dependiente. Los vectores deben tener la misma dimensión para que sus componentes ocupen posiciones de coordenadas coherentes. La dimensión impone un límite inmediato. Tres vectores en un espacio bidimensional deben ser dependientes porque la matriz correspondiente tiene rango máximo dos. En tres dimensiones o más, tres vectores pueden ser independientes, pero no necesariamente lo son. Los vectores de la base estándar (1, 0, 0), (0, 1, 0) y (0, 0, 1) son independientes. En cambio, (1, 2, 3) y (2, 4, 6) apuntan sobre la misma recta, por lo que cualquier conjunto que contenga ambos ya tiene una relación directa de múltiplo escalar. La independencia lineal determina si las coordenadas son únicas, si una matriz puede ser invertible y si las ecuaciones contienen información redundante. Es fundamental para resolver sistemas, construir bases, analizar transformaciones, ajustar modelos y separar señales. Para interpretar la salida, compara el rango indicado con el número de vectores introducidos. Un rango completo de tres confirma independencia; cualquier rango menor confirma dependencia. Se admiten entradas decimales, aunque los valores extremadamente cercanos a cero se tratan como cero numérico para evitar pivotes falsos por redondeo de coma flotante.

Ejemplos

Compara conjuntos de rango completo y conjuntos con vectores redundantes.

VectoresClasificaciónMotivo
(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)Independientes; rango 3Cada vector aporta una dirección de coordenadas distinta.
(1, 2, 3), (2, 4, 6), (0, 1, 0)Dependientes; rango 2El segundo vector es el doble del primero.
(1, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 1)Independientes; rango 3La reducción por filas produce tres pivotes.

Cómo usar la calculadora

  1. Introduce el Vector 1 separando sus componentes con comas.
  2. Introduce el Vector 2 con el mismo número de componentes.
  3. Introduce un Vector 3 de igual dimensión.
  4. Selecciona Comprobar independencia y compara el rango de la matriz con tres.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa ser linealmente independiente?

Significa que ningún vector del conjunto puede obtenerse como combinación lineal de los demás. De forma equivalente, solo los coeficientes todos nulos producen el vector cero.

¿Por qué el rango determina la independencia?

El rango cuenta las filas o columnas independientes representadas por los pivotes. Un rango igual al número de vectores significa que ninguno es redundante.

¿Pueden ser independientes tres vectores 2D?

No. Un espacio vectorial bidimensional admite como máximo dos vectores independientes. Cualquier tercer vector pertenece al espacio generado por las dos primeras direcciones independientes.

¿Los vectores ortogonales siempre son independientes?

Un conjunto de vectores no nulos y mutuamente ortogonales siempre es independiente. Se excluyen los vectores cero porque cualquier conjunto que contenga uno es dependiente.

¿El orden de los vectores afecta la respuesta?

No. Reordenarlos puede cambiar los pasos de eliminación, pero no el rango final. La clasificación de independencia permanece igual.