Normalizzazione (matematica)

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In matematica per normalizzazione si intende il procedimento di dividere tutti i termini di un'espressione per uno stesso fattore in modo che l'espressione risultante abbia una certa norma uguale a 1.

Normalizzazione in uno spazio vettoriale

In uno spazio vettoriale dotato di prodotto interno e di norma si chiama normalizzazione il procedimento che dato un vettore lo porta ad avere norma unitaria.

Una situazione comune in cui si utilizza questo procedimento è nella costruzione di una base ortonormale (o sistema ortonormale, s.o.n.) dello spazio vettoriale. Supponiamo di essere in uno spazio vettoriale di dimensione n {\displaystyle n} e di conoscere già una base completa di vettori che siano tra loro ortogonali; siamo cioè nel caso in cui gli n {\displaystyle n} vettori componenti dell'insieme

B O   = { b 1 , b 2 , , b n } {\displaystyle B_{O}\ ={\big \{}b_{1},b_{2},\ldots ,b_{n}{\big \}}}

costituiscono una base ortogonale.

Per ottenere una base ortonormale, basta prendere singolarmente ciascuno di questi n {\displaystyle n} vettori e dividerli ciascuno per il valore della propria norma (si noti che si tratta di una divisione per uno scalare, perché la norma di un vettore è uno scalare).

u i = b i b i       i = 1 , 2 , n , {\displaystyle u_{i}={\frac {b_{i}}{\left\|b_{i}\right\|}}\ \ \ i=1,2,\dots n,}

ognuno dei vettori u i {\displaystyle u_{i}} così ottenuti avrà norma unitaria (sarà quindi anche un versore). Inoltre, questi vettori saranno tra loro ortogonali. Pertanto l'insieme

B u   = { u 1 , u 2 , , u n } {\displaystyle B_{u}\ ={\big \{}u_{1},u_{2},\ldots ,u_{n}{\big \}}}

costituisce una base ortonormale dello spazio vettoriale normato.

Probabilità

Lo spazio vettoriale delle funzioni integrabili di variabile reale è dotato di una seminorma; procedendo come sopra, è possibile normalizzare qualunque tra queste funzioni abbia seminorma non nulla.

In particolare, una funzione f {\displaystyle f} di variabile reale, integrabile, sempre positiva (o sempre negativa), con integrale non nullo,

+ f ( x ) d x = a > 0 {\displaystyle \int _{-\infty }^{+\infty }f(x)dx=a>0}

può essere riscalata per a , {\displaystyle a,} dando origine a una funzione di densità di probabilità:

g ( x ) = 1 a f ( x ) 0 {\displaystyle g(x)={\frac {1}{a}}f(x)\geq 0}
+ g ( x ) d x = 1 a + f ( x ) d x = 1. {\displaystyle \int _{-\infty }^{+\infty }g(x)dx={\frac {1}{a}}\int _{-\infty }^{+\infty }f(x)dx=1.}

Questo è un caso particolare di una misura di probabilità ottenuta normalizzando la misura di uno spazio misurabile, con la condizione che lo spazio stesso abbia misura finita e non nulla.

Un esempio nel calcolo delle probabilità è la probabilità condizionata da un evento B, di probabilità non nulla (è certamente finita): questa è ottenuta restringendo lo spazio degli eventi a B e normalizzando la misura.

Applicazioni

Trigonometria

In trigonometria la normalizzazione è un metodo per la risoluzione delle equazioni lineari in seno e coseno, chiamato anche metodo dell'angolo aggiunto. Per risolvere un'equazione del tipo:

a sin x + b cos x + c = 0. {\displaystyle a\sin x+b\cos x+c=0.}

Si dividono entrambi i membri per a 2 + b 2 . {\displaystyle {\sqrt {a^{2}+b^{2}}}.}

Questa quantità è diversa da zero, a meno che sia a {\displaystyle a} che b {\displaystyle b} siano nulli, nel qual caso l'equazione di partenza degenera nel caso banale c = 0. {\displaystyle c=0.}

Si ottiene:

a a 2 + b 2 sin x + b a 2 + b 2 cos x + c a 2 + b 2 = 0. {\displaystyle {\frac {a}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}\sin x+{\frac {b}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}\cos x+{\frac {c}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}=0.}

Notiamo ora che i due coefficienti a a 2 + b 2 {\displaystyle {\frac {a}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}} e b a 2 + b 2 {\displaystyle {\frac {b}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}} sono entrambi, in modulo, minori di 1, e inoltre la somma dei loro quadrati è 1; pertanto essi possono essere considerati come seno e coseno di uno stesso angolo φ {\displaystyle \varphi } . Si ha quindi:

cos φ = a a 2 + b 2 {\displaystyle \cos \varphi ={\frac {a}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}}
sin φ = b a 2 + b 2 . {\displaystyle \sin \varphi ={\frac {b}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}.}

Ora l'equazione iniziale diventa:

cos φ sin x + sin φ cos x + c a 2 + b 2 = 0 , {\displaystyle \cos \varphi \sin x+\sin \varphi \cos x+{\frac {c}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}=0,}

da cui si ottiene

sin ( x + φ ) = c a 2 + b 2 . {\displaystyle \sin(x+\varphi )=-{\frac {c}{\sqrt {a^{2}+b^{2}}}}.}

Da questa equazione si può ora facilmente determinare il valore dell'angolo x + φ {\displaystyle x+\varphi } , e poiché il valore dell'angolo φ {\displaystyle \varphi } è noto, si può facilmente ricavare anche l'angolo incognito x . {\displaystyle x.}

Voci correlate

  • Versore
  • Ortonormalizzazione di Gram-Schmidt
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