In algebra lineare, il vettore nullo (o elemento zero) di uno spazio vettoriale è l'elemento neutro dell'operazione di addizione definita nello spazio, cioè quel vettore che lascia invariato qualunque vettore dello spazio a cui venga sommato. Tale vettore esiste sempre (per assioma) in qualunque spazio vettoriale, ed è possibile dimostrare che è anche unico.

Definizione

Sia V {\displaystyle V} uno spazio vettoriale definito sul campo K {\displaystyle {\mathcal {K}}} . Dagli assiomi che definiscono lo spazio, esiste un elemento 0 V {\displaystyle \mathbf {0} \in V} tale che, se : V × V V {\displaystyle :V\times V\to V} rappresenta l'operazione di somma tra vettori, allora:

v 0 = v  per ogni  v V {\displaystyle \mathbf {v} \mathbf {0} =\mathbf {v} \quad \quad {\mbox{ per ogni }}\mathbf {v} \in V}

Questo è il vettore nullo. Tramite il vettore nullo si definisce (e si dimostra che è unico) l'opposto di un qualunque vettore v V {\displaystyle \mathbf {v} \in V} ; esso è il vettore v {\displaystyle -\mathbf {v} } tale che:

v ( v ) = 0 {\displaystyle \mathbf {v} (-\mathbf {v} )=\mathbf {0} } .

(si richiede per assioma che v V v V {\displaystyle \mathbf {v} \in V\Rightarrow -\mathbf {v} \in V} ).

Da questi due assiomi segue che il vettore nullo è opposto di se stesso, in quanto per definizione

0 0 = 0  da cui  0 = 0 {\displaystyle \mathbf {0} \mathbf {0} =\mathbf {0} \quad {\mbox{ da cui }}-\mathbf {0} =\mathbf {0} } .

Unicità

Il vettore nullo è univocamente determinato dalla propria definizione.

Siano infatti n , n {\displaystyle \mathbf {n} ,\mathbf {n} ^{\prime }} due vettori per cui valga la definizione di vettore nullo. Allora

n = n n = n {\displaystyle \mathbf {n} ^{\prime }=\mathbf {n} ^{\prime } \mathbf {n} =\mathbf {n} } .

Proprietà

Proprietà generali

Si indichi con 0 {\displaystyle 0} l'elemento neutro della somma di K {\displaystyle {\mathcal {K}}} ; il vettore nullo gode delle seguenti proprietà:

  • 0 v = 0   v V {\displaystyle 0\mathbf {v} =\mathbf {0} \ \forall \mathbf {v} \in V} .

Per le proprietà di campo di cui gode K {\displaystyle {\mathcal {K}}} , 0 ammette opposto e questo è 0, sicché 0 0 = 0 {\displaystyle 0 0=0} :

0 v = ( 0 0 ) v = 0 v 0 v {\displaystyle 0\mathbf {v} =(0 0)\mathbf {v} =0\mathbf {v} 0\mathbf {v} }

(distributività del prodotto per uno scalare). Per gli assiomi di spazio vettoriale, esiste l'opposto di 0 v {\displaystyle 0\mathbf {v} } :

0 v 0 v = 0 v ( 0 v 0 v ) {\displaystyle -0\mathbf {v} 0\mathbf {v} =-0\mathbf {v} (0\mathbf {v} 0\mathbf {v} )}

Il primo membro è il vettore nullo, per definizione, mentre al secondo membro si applica l'associatività della somma, ottenendo:

0 = 0 0 v = 0 v {\displaystyle \mathbf {0} =\mathbf {0} 0\mathbf {v} =0\mathbf {v} } .
  • λ 0 = 0   λ K {\displaystyle \lambda \mathbf {0} =\mathbf {0} \ \forall \lambda \in {\mathcal {K}}}

L'opposto del vettore nullo è il vettore nullo, sicché 0 0 = 0 {\displaystyle \mathbf {0} \mathbf {0} =\mathbf {0} } :

λ 0 = λ ( 0 0 ) = λ 0 λ 0 {\displaystyle \lambda \mathbf {0} =\lambda (\mathbf {0} \mathbf {0} )=\lambda \mathbf {0} \lambda \mathbf {0} }

(distributività del prodotto per uno scalare). Per gli assiomi di spazio vettoriale, esiste l'opposto di λ 0 {\displaystyle \lambda \mathbf {0} } :

λ 0 λ 0 = λ 0 ( λ 0 λ 0 ) {\displaystyle -\lambda \mathbf {0} \lambda \mathbf {0} =-\lambda \mathbf {0} (\lambda \mathbf {0} \lambda \mathbf {0} )}

Il primo membro è il vettore nullo, per definizione, mentre al secondo membro si applica l'associatività della somma, ottenendo:

0 = 0 λ 0 = λ 0 {\displaystyle \mathbf {0} =\mathbf {0} \lambda \mathbf {0} =\lambda \mathbf {0} } .
  • λ v = 0 λ = 0 v = 0 {\displaystyle \lambda \mathbf {v} =\mathbf {0} \Leftrightarrow \lambda =0\vee \mathbf {v} =\mathbf {0} }

L'implicazione a sinistra {\displaystyle \Leftarrow } segue dalle prime due proprietà. Per quanto riguarda l'implicazione a destra, si supponga che:

λ v = 0 {\displaystyle \lambda \mathbf {v} =\mathbf {0} }

Allora, o λ = 0 {\displaystyle \lambda =0} , nel qual caso non c'è nulla da dimostrare, o λ 0 {\displaystyle \lambda \neq 0} , nel qual caso esso ammette inverso per le proprietà di K {\displaystyle {\mathcal {K}}} , cioè esiste λ 1 {\displaystyle \lambda ^{-1}} tale che λ 1 λ = 1 {\displaystyle \lambda ^{-1}\lambda =1} , dove 1 è l'elemento neutro della moltiplicazione in K {\displaystyle {\mathcal {K}}} . Per gli assiomi di spazio vettoriale, 1 v = v {\displaystyle 1\mathbf {v} =\mathbf {v} } sicché:

λ 1 λ v = λ 1 0 {\displaystyle \lambda ^{-1}\lambda \mathbf {v} =\lambda ^{-1}\mathbf {0} }
v = 0 {\displaystyle \mathbf {v} =\mathbf {0} } .
  • Un insieme di vettori che includa il vettore nullo è necessariamente linearmente dipendente; questo vale anche qualora l'insieme consti del solo vettore nullo. Data infatti una combinazione lineare di un simile sistema di vettori, è sufficiente porre tutti i coefficienti uguali a zero tranne quello che moltiplica il vettore nullo, e il risultato sarà zero.
  • Per ogni base fissata { e 1 , , e n } {\displaystyle \{\mathbf {e} _{1},\ldots ,\mathbf {e} _{n}\}} dello spazio finito-dimensionale V {\displaystyle V} , il vettore delle coordinate del vettore nullo è il vettore ( 0 , 0 , , 0 ) T {\displaystyle (0,0,\cdots ,0)^{T}} .

Valga la scrittura in coordinate

0 = c 1 e 1 c n e n {\displaystyle \mathbf {0} =c_{1}\mathbf {e} _{1} \ldots c_{n}\mathbf {e} _{n}}

Allora, poiché 0 0 = 0 {\displaystyle \mathbf {0} \mathbf {0} =\mathbf {0} } :

0 0 = ( c 1 c 1 ) e 1 ( c n c n ) e n = c 1 e 1 c n e n {\displaystyle \mathbf {0} \mathbf {0} =(c_{1} c_{1})\mathbf {e} _{1} \ldots (c_{n} c_{n})\mathbf {e} _{n}=c_{1}\mathbf {e} _{1} \ldots c_{n}\mathbf {e} _{n}}

da cui, essendo i vettori di base linearmente indipendenti:

{ c 1 c 1 = c 1 c n c n = c n {\displaystyle {\begin{cases}c_{1} c_{1}=c_{1}\\\vdots \\c_{n} c_{n}=c_{n}\end{cases}}}

per cui c 1 = = c n = 0 {\displaystyle c_{1}=\ldots =c_{n}=0} .

  • Il vettore nullo deve necessariamente appartenere a qualunque sottoinsieme non vuoto di uno spazio vettoriale in cui sia garantita l'esistenza dell'opposto e la chiusura rispetto a combinazioni lineari (un tale sottoinsieme è detto sottospazio vettoriale, e si dimostra essere a sua volta uno spazio vettoriale). In particolare, l'insieme costituito dal solo vettore nullo è uno spazio vettoriale (nonché lo spazio vettoriale di minima cardinalità possibile): esso è un sottospazio di qualunque spazio vettoriale, e la sua dimensione è per definizione 0.

Proprietà in spazi più strutturati

  • Se in V {\displaystyle V} è definito un prodotto scalare o hermitiano non degenere ( | ) : V × V K {\displaystyle (\cdot |\cdot ):V\times V\to {\mathcal {K}}} , allora
( v | x ) = 0 x V v = 0 {\displaystyle (\mathbf {v} |\mathbf {x} )=0\;\;\forall \mathbf {x} \in V\quad \iff \quad \mathbf {v} =\mathbf {0} } .

Questo segue dall'isomorfismo tra un qualunque spazio vettoriale e il suo spazio duale (l'insieme dei funzionali lineari definiti su di esso). In questo senso, al vettore nullo corrisponde tramite isomorfismo il funzionale nullo.

  • Se ( V , ) {\displaystyle (V,\|\cdot \|)} è uno spazio normato, allora per definizione
v = 0 v = 0 {\displaystyle \|\mathbf {v} \|=0\quad \iff \quad \mathbf {v} =\mathbf {0} } ;

(questo non vale negli spazi seminormati).

  • Negli spazi tridimensionali su cui è definito il prodotto vettoriale il vettore nullo ha la proprietà di annullare sempre il prodotto; inoltre, il prodotto tra due vettori non nulli è il vettore nullo se e solo se questi due vettori sono proporzionali.

Esempi particolari

Nello spazio R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} (o C n {\displaystyle \mathbb {C} ^{n}} ) il vettore nullo rappresenta l'origine degli assi coordinati.

Negli spazi di funzioni (con somma e moltiplicazione per scalare definiti puntualmente) il vettore nullo è la funzione nulla, cioè la funzione che manda il proprio dominio in { 0 } {\displaystyle \{0\}} .

Nello spazio M m , n ( K ) {\displaystyle M_{m,n}({\mathcal {K}})} delle matrici m × n {\displaystyle m\times n} a coefficienti nel campo K {\displaystyle {\mathcal {K}}} , il vettore nullo è la matrice i cui elementi sono tutti zero.

Note

Bibliografia

  • S. Lang, Algebra lineare, Torino, Bollati Boringhieri, 2009 [1970], ISBN 978-88-339-5035-8..

Voci correlate

  • Spazio vettoriale
  • Vettore (matematica)

Collegamenti esterni

  • (EN) Eric W. Weisstein, Zero Vector, su MathWorld, Wolfram Research.

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