Álgebra Linear. Laura Goulart. 10 de Outubro de 2016 UESB. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
|
|
- Walter Caiado
- 5 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Álgebra Linear Laura Goulart UESB 10 de Outubro de 2016 Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
2 O que é álgebra linear? A álgebra linear é um ramo da matemática que surgiu do estudo detalhado de sistemas lineares de equações; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
3 O que é álgebra linear? A álgebra linear é um ramo da matemática que surgiu do estudo detalhado de sistemas lineares de equações; A álgebra linear trabalha com conjuntos formados por vetores de n coordenadas, matrizes e polinômios. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
4 O que é álgebra linear? A álgebra linear é um ramo da matemática que surgiu do estudo detalhado de sistemas lineares de equações; A álgebra linear trabalha com conjuntos formados por vetores de n coordenadas, matrizes e polinômios. A álgebra linear é uma disciplina de natureza abstrata e de revelância em problemas que envolvem atividades diárias. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
5 Computação gráca Em computação gráca, os objetos grácos no écran do computador são manipulados através da multiplicação de matrizes que representam transformações geométricas como: reexões, contrações, rotações, projeções, translações, etc. Enquanto muitas destas transformaçõoes são lineares, como por exemplo as reexões, contrações e projeções, as translações e rotações fora da origem não são lineares. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
6 Criação de uma esfera em 3 dimensões através de matrizes Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
7 Cálculo para descobrir o ponto certo para a aplicação de sombras aos objetos em 3D. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
8 Mudança de cores e tons de uma imagem para edição de fotos, vídeos e animações. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
9 Conclusão das Aplicações em Computação Gráca Lembre-se, quando for assistir aquele lme de animação no cinema, pense no quanto a álgebra linear foram importantes para a realização desse trabalho, pois o computador sem a aplicação da matemática seria apenas uma caixa com alguns leds que piscam. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
10 Cadeias de Markov Os registros meteorológicos de uma localidade especíca podem ser usados para estimar a probabilidade de que vá chover em um certo dia a partir da informação de que choveu ou não no dia anterior. A teoria das cadeias de Markov pode utilizar tais dados para prever, com muita antecedência, a probabilidade de um dia chuvoso na localidade. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
11 Criptograa A criptograa é uma maneira ecaz de enviar dados sigilosos. Com o desenvolvimento da tecnologia e a inserção das redes públicas no cotidiano, é de extrema importância encontrar uma forma de codicar e decodicar mensagens de forma rápida e segura seja para enviar um ou para realizar transações comerciais. Em virtude das aplicações de segurança, a Álgebra Linear torna-se indispensável na área da computação, pois, aliada a Teoria dos Números, serve de estrutura para o desenvolvimento de programas capazes de manter o sigilo das mensagens e informações transmitidas ao longo das redes públicas. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
12 Tomograa Computadorizada A construção de uma imagem pelo aparelho de Tomograa Computadorizada requer encontrar soluções aproximadas de sistemas muito grandes de equações lineares. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
13 Deformação e Morsmos O processo de deformação e morsmo está presente em nosso cotidiano em programas de televisão, novelas e até mesmo em lmes. É utilizado para transformar uma imagem em outra, como o processo de transformação de um homem em lobisomem, de um animal em um humano, entre outros. Uma aplicação bastante interessante e de grande importância é na busca de crianças desaparecidas a algum tempo, onde é feita uma previsão de como esta seria hoje com o passar dos anos. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
14 Aplicações em Física A formulação mais usual da mecânica quântica é feita em linguagem de álgebra linear. Outras áreas da física que utilizam álgebra linear são a mecânica clássica, mecânica dos meios contínuos, física estatística, eletromagnetismo, relatividade restrita, relatividade geral, e por aí vai. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
15 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
16 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
17 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
18 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
19 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
20 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Um modelo de Mínimos Quadrados para a audição humana; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
21 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Um modelo de Mínimos Quadrados para a audição humana; Problema de Aloação de Tarefas; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
22 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Um modelo de Mínimos Quadrados para a audição humana; Problema de Aloação de Tarefas; Teoria do Caos; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
23 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Um modelo de Mínimos Quadrados para a audição humana; Problema de Aloação de Tarefas; Teoria do Caos; Modelos Econômicos de Leontief; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
24 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Um modelo de Mínimos Quadrados para a audição humana; Problema de Aloação de Tarefas; Teoria do Caos; Modelos Econômicos de Leontief; Programação Linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
25 Outras aplicações Essas foram algumas das inúmeras aplicações de Álgebra Linear. Poderíamos ter citados outras como: Jogos de Estratégias; Administração de Florestas; Redes Elétricas; Distribuição de Temperatura de Equilíbrio; Um modelo de Mínimos Quadrados para a audição humana; Problema de Aloação de Tarefas; Teoria do Caos; Modelos Econômicos de Leontief; Programação Linear; Crescimento Populacional por Faixa Etária. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
26 Informações importantes Disciplina: Álgebra Linear(DCEN 0772) Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
27 Informações importantes Disciplina: Álgebra Linear(DCEN 0772) Carga Horária Total: 75 horas (5 aulas por semana) Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
28 Informações importantes Disciplina: Álgebra Linear(DCEN 0772) Carga Horária Total: 75 horas (5 aulas por semana) Número Máximo de Faltas: 19 horas Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
29 Informações importantes Disciplina: Álgebra Linear(DCEN 0772) Carga Horária Total: 75 horas (5 aulas por semana) Número Máximo de Faltas: 19 horas Profa. Laura Goulart Graduada em Matemática pela UNESP-Rio Preto (NÃO SOU ENGENHEIRA!!!!) Mestre em Matemática Pura pela UFBA. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
30 Informações importantes Disciplina: Álgebra Linear(DCEN 0772) Carga Horária Total: 75 horas (5 aulas por semana) Número Máximo de Faltas: 19 horas Profa. Laura Goulart Graduada em Matemática pela UNESP-Rio Preto (NÃO SOU ENGENHEIRA!!!!) Mestre em Matemática Pura pela UFBA. prof _ lauragou@hotmail.com Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
31 Informações importantes Disciplina: Álgebra Linear(DCEN 0772) Carga Horária Total: 75 horas (5 aulas por semana) Número Máximo de Faltas: 19 horas Profa. Laura Goulart Graduada em Matemática pela UNESP-Rio Preto (NÃO SOU ENGENHEIRA!!!!) Mestre em Matemática Pura pela UFBA. prof _ lauragou@hotmail.com Portal da professora: lauragoulart.webnode.com Apostilas, listas de exercícios, curso de extensão, notas de aula, notas das avaliações e cronogramas. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
32 Normas de Boa Convivência Seja humilde e educado. Gentileza gera gentileza. Não use palavras de baixo calão. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
33 Normas de Boa Convivência Seja humilde e educado. Gentileza gera gentileza. Não use palavras de baixo calão. Comparecer pontualmente as aulas. Os alunos que chegam atrasados perdem uma parte da matéria e, normalmente, tende a ter diculdade em entendê-la posteriormente. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
34 Normas de Boa Convivência Seja humilde e educado. Gentileza gera gentileza. Não use palavras de baixo calão. Comparecer pontualmente as aulas. Os alunos que chegam atrasados perdem uma parte da matéria e, normalmente, tende a ter diculdade em entendê-la posteriormente. O aluno que não estiver matriculado não poderá realizar as avaliações. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
35 Normas de Boa Convivência Seja humilde e educado. Gentileza gera gentileza. Não use palavras de baixo calão. Comparecer pontualmente as aulas. Os alunos que chegam atrasados perdem uma parte da matéria e, normalmente, tende a ter diculdade em entendê-la posteriormente. O aluno que não estiver matriculado não poderá realizar as avaliações. Não perturbar a professora com questões inconvenientes tais como:?faça a prova com carinho? ou ainda,?corrija a prova com carinho?. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
36 Normas de Boa Convivência Seja humilde e educado. Gentileza gera gentileza. Não use palavras de baixo calão. Comparecer pontualmente as aulas. Os alunos que chegam atrasados perdem uma parte da matéria e, normalmente, tende a ter diculdade em entendê-la posteriormente. O aluno que não estiver matriculado não poderá realizar as avaliações. Não perturbar a professora com questões inconvenientes tais como:?faça a prova com carinho? ou ainda,?corrija a prova com carinho?. A professora não atende aluno em casa, ou por celular, ou no facebook, ou no whatzap. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
37 Normas de Boa Convivência Após 20 minutos do início de uma avaliação ou após a saída de um aluno da sala de aula, não será permitido a entrada de alunos e não será permitido a ausência de alunos durante a realização das avaliações. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
38 Normas de Boa Convivência Após 20 minutos do início de uma avaliação ou após a saída de um aluno da sala de aula, não será permitido a entrada de alunos e não será permitido a ausência de alunos durante a realização das avaliações. É proibido qualquer tipo de consulta ou usar algum equipamento eletrônico nas avaliações. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
39 Normas de Boa Convivência Após 20 minutos do início de uma avaliação ou após a saída de um aluno da sala de aula, não será permitido a entrada de alunos e não será permitido a ausência de alunos durante a realização das avaliações. É proibido qualquer tipo de consulta ou usar algum equipamento eletrônico nas avaliações.?será atribuída nota zero ao aluno que deixar de submeter-se à avaliação prevista na data xada, como ao aluno que usar meios ilícitos ou não autorizados pelos professor...? Artigo 128 Ÿ 1 do Regime da UESB. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
40 Normas de Boa Convivência Após 20 minutos do início de uma avaliação ou após a saída de um aluno da sala de aula, não será permitido a entrada de alunos e não será permitido a ausência de alunos durante a realização das avaliações. É proibido qualquer tipo de consulta ou usar algum equipamento eletrônico nas avaliações.?será atribuída nota zero ao aluno que deixar de submeter-se à avaliação prevista na data xada, como ao aluno que usar meios ilícitos ou não autorizados pelos professor...? Artigo 128 Ÿ 1 do Regime da UESB. Ao aluno que não comparecer à avaliação poderá solicitar a segunda chamada no DCEN num prazo de 72 horas, nos casos previstos na Resolução do CONSEPE no. 06/97. Não é permitido a segunda chamada da Prova Final. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
41 Normas de Boa Convivência Após correção de uma avaliação, será marcada uma aula para a vista desta no qual o aluno assinará na avaliação conrmando que a viu. Após a vista da avaliação, a mesma será devolvida para a professora para qualquer eventual consulta. O aluno que discordar do resultado apresentado após a vista da avaliação, poderá solicitar a revisão da nota junto a DCEN até 7 dias úteis após a data de publicação da nota no Sistema Acadêmico(SAGRES). Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
42 Avaliações I Unidade: Uma avaliação escrita (90 % ) e uma atividade em trio (10 % ) Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
43 Avaliações I Unidade: Uma avaliação escrita (90 % ) e uma atividade em trio (10 % ) II e III Unidade: Uma avaliação escritas(100 % ) por unidade. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
44 Avaliações I Unidade: Uma avaliação escrita (90 % ) e uma atividade em trio (10 % ) II e III Unidade: Uma avaliação escritas(100 % ) por unidade. Não existe Prova Substitutiva. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
45 Avaliações I Unidade: Uma avaliação escrita (90 % ) e uma atividade em trio (10 % ) II e III Unidade: Uma avaliação escritas(100 % ) por unidade. Não existe Prova Substitutiva. As listas sugeridas no site não são pontuadas, tendo como único objetivo a xação do conteúdo dado. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
46 Avaliações I Unidade: Uma avaliação escrita (90 % ) e uma atividade em trio (10 % ) II e III Unidade: Uma avaliação escritas(100 % ) por unidade. Não existe Prova Substitutiva. As listas sugeridas no site não são pontuadas, tendo como único objetivo a xação do conteúdo dado. A correção das avaliações é feita por meio de um barema(ie, é uma tabela por meio da qual são estabelecidos critérios e graduações da pontuação a ser conferida a cada item da questão). Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
47 Aprovação/Reprovação Médias: Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
48 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
49 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
50 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
51 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Tiver pelo menos 75 % de frequência e Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
52 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Tiver pelo menos 75 % de frequência e MP 7, 0 ou Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
53 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Tiver pelo menos 75 % de frequência e MP 7, 0 ou MF 5, 0. Reprovação: O aluno será reprovado se: Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
54 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Tiver pelo menos 75 % de frequência e MP 7, 0 ou MF 5, 0. Reprovação: O aluno será reprovado se: Tiver mais do 25 % de faltas ou Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
55 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Tiver pelo menos 75 % de frequência e MP 7, 0 ou MF 5, 0. Reprovação: O aluno será reprovado se: Tiver mais do 25 % de faltas ou MP < 2, 8 ou Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
56 Aprovação/Reprovação Médias: P1 + P2 + P3 Média Parcial: MP = 3 MP 7 + Final 3 Média Final: MF = 10 Aprovação: O aluno será aprovado se: Tiver pelo menos 75 % de frequência e MP 7, 0 ou MF 5, 0. Reprovação: O aluno será reprovado se: Tiver mais do 25 % de faltas ou MP < 2, 8 ou MF < 5, 0. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
57 Cálculo para Prova Final Final 50 MP 7 3 Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
58 Estudando Matemática Estude a teoria e resolva muitos exercícios. Não se aprende matemática fazendo um ou dois exemplos e nem estudando na véspera da prova. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
59 Estudando Matemática Estude a teoria e resolva muitos exercícios. Não se aprende matemática fazendo um ou dois exemplos e nem estudando na véspera da prova. Não faça só exercícios propostos nas listas, busque mais em outras fontes. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
60 Estudando Matemática Estude a teoria e resolva muitos exercícios. Não se aprende matemática fazendo um ou dois exemplos e nem estudando na véspera da prova. Não faça só exercícios propostos nas listas, busque mais em outras fontes. Se acostume com a notação utilizada no decorrer do curso. A matemática possui uma linguagem própria, por isso, aprende-a!!! Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
61 Estudando Matemática Estude a teoria e resolva muitos exercícios. Não se aprende matemática fazendo um ou dois exemplos e nem estudando na véspera da prova. Não faça só exercícios propostos nas listas, busque mais em outras fontes. Se acostume com a notação utilizada no decorrer do curso. A matemática possui uma linguagem própria, por isso, aprende-a!!! As três Regras de Ouro para se dar bem em Matemática: Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
62 Estudando Matemática Estude a teoria e resolva muitos exercícios. Não se aprende matemática fazendo um ou dois exemplos e nem estudando na véspera da prova. Não faça só exercícios propostos nas listas, busque mais em outras fontes. Se acostume com a notação utilizada no decorrer do curso. A matemática possui uma linguagem própria, por isso, aprende-a!!! As três Regras de Ouro para se dar bem em Matemática: Regra 1: Estude a teoria e faça muitos exercícios; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
63 Estudando Matemática Estude a teoria e resolva muitos exercícios. Não se aprende matemática fazendo um ou dois exemplos e nem estudando na véspera da prova. Não faça só exercícios propostos nas listas, busque mais em outras fontes. Se acostume com a notação utilizada no decorrer do curso. A matemática possui uma linguagem própria, por isso, aprende-a!!! As três Regras de Ouro para se dar bem em Matemática: Regra 1: Estude a teoria e faça muitos exercícios; Regra 2: Se a regra 1 não for suciente, estude mais teoria e faça ainda mais exercícios; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
64 Estudando Matemática Regra 3: Se as regras 1 e 2 não tiverem o efeito desejado, estude mais a teoria e faça um número monstruosamente grande de exercícios. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
65 Pré-requisitos Para acompanhar essa disciplina é necessário que você esteja bem treinado nos conteúdos de matrizes, determinantes e sistemas lineares. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
66 Erros Matemáticos Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
67 Divisão por zero 0 5 = 0 e 5 0 NÃO EXISTE Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
68 Divisão por zero Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
69 Ementa Revisão de matrizes; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
70 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
71 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
72 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
73 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
74 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
75 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
76 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Operadores autoadjuntos Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
77 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Operadores autoadjuntos Autovalores e autovetores; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
78 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Operadores autoadjuntos Autovalores e autovetores; Forma canônica de Jordan. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
79 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Operadores autoadjuntos Autovalores e autovetores; Forma canônica de Jordan. Formas bilineares. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
80 Ementa Revisão de matrizes; Escalonamento de matrizes; Espaços Vetoriais e subespaços; Base e dimensão; Produto interno; Transformações lineares; Operadores autoadjuntos Autovalores e autovetores; Forma canônica de Jordan. Formas bilineares. Curvas e superfícies de segundo grau Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
81 Objetivos Especícos Desenvolver a capacidade lógica para resolução de problemas, e de tomada de decisões. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
82 Objetivos Especícos Desenvolver a capacidade lógica para resolução de problemas, e de tomada de decisões. Dar condições e a maturidade necessária ao aluno para desenvolver-se no seu curso de Engenharia. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
83 Objetivos Especícos Desenvolver a capacidade lógica para resolução de problemas, e de tomada de decisões. Dar condições e a maturidade necessária ao aluno para desenvolver-se no seu curso de Engenharia. Fornecer as noções básicas de Álgebra Linear, enfatizando suas aplicações às Engenharias. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
84 Objetivos Especícos Desenvolver a capacidade lógica para resolução de problemas, e de tomada de decisões. Dar condições e a maturidade necessária ao aluno para desenvolver-se no seu curso de Engenharia. Fornecer as noções básicas de Álgebra Linear, enfatizando suas aplicações às Engenharias. Estudar os espaços vetoriais, ambiente onde se desenvolve a Álgebra Linear e as transformações lineares, funções que preservam as operações dos espaços vetoriais. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
85 Objetivos Especícos Desenvolver a capacidade lógica para resolução de problemas, e de tomada de decisões. Dar condições e a maturidade necessária ao aluno para desenvolver-se no seu curso de Engenharia. Fornecer as noções básicas de Álgebra Linear, enfatizando suas aplicações às Engenharias. Estudar os espaços vetoriais, ambiente onde se desenvolve a Álgebra Linear e as transformações lineares, funções que preservam as operações dos espaços vetoriais. Apresentar a álgebra vetorial como uma introdução para compreender os métodos mais abstratos da Álgebra Linear e adquirir aptidão para o emprego dos vetores em Física. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
86 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
87 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
88 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
89 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
90 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Saber encontrar uma base ortonormal através do processo de Gram-Schmidit; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
91 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Saber encontrar uma base ortonormal através do processo de Gram-Schmidit; Identicar as transformações lineares; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
92 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Saber encontrar uma base ortonormal através do processo de Gram-Schmidit; Identicar as transformações lineares; Encontrar imagem e núcleo de uma transformação linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
93 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Saber encontrar uma base ortonormal através do processo de Gram-Schmidit; Identicar as transformações lineares; Encontrar imagem e núcleo de uma transformação linear; Encontrar uma matriz de uma transformação linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
94 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Saber encontrar uma base ortonormal através do processo de Gram-Schmidit; Identicar as transformações lineares; Encontrar imagem e núcleo de uma transformação linear; Encontrar uma matriz de uma transformação linear; Achar os autovalores e autovetores de um operador linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
95 Objetivos Especícos Aprender escalonar matrizes para obtermos a matriz inversar; Identicar conjuntos que são espaços vetoriais e subespaços; Encontrar base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Identicar um produto interno e saber calcular norma e ângulos entre vetores; Saber encontrar uma base ortonormal através do processo de Gram-Schmidit; Identicar as transformações lineares; Encontrar imagem e núcleo de uma transformação linear; Encontrar uma matriz de uma transformação linear; Achar os autovalores e autovetores de um operador linear; Encontrar a forma canônica de Jordan. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
96 Conteúdo Revisão de matrizes; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
97 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
98 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
99 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
100 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
101 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Subespaços gerados; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
102 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Subespaços gerados; Vetores l.d. e l.i. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
103 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Subespaços gerados; Vetores l.d. e l.i. Base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
104 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Subespaços gerados; Vetores l.d. e l.i. Base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Matriz mudança de base Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
105 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Subespaços gerados; Vetores l.d. e l.i. Base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Matriz mudança de base Produto interno. Norma e ângulos; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
106 Conteúdo Revisão de matrizes; Escolamento de matrizes; Determinação da matriz inversa usando escalonamento; Espaços vetoriais; Subespaços vetoriais; Subespaços gerados; Vetores l.d. e l.i. Base e dimensão de espaços vetoriais e subespaços; Matriz mudança de base Produto interno. Norma e ângulos; Complemento ortogonal. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
107 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
108 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
109 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
110 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
111 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
112 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
113 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
114 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Espaço das transformações lineares; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
115 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Espaço das transformações lineares; Adjunta de uma transformação linear; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
116 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Espaço das transformações lineares; Adjunta de uma transformação linear; Operadores autoadjuntos, isometrias e espaços hermitianos. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
117 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Espaço das transformações lineares; Adjunta de uma transformação linear; Operadores autoadjuntos, isometrias e espaços hermitianos. Formas bilineares Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
118 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Espaço das transformações lineares; Adjunta de uma transformação linear; Operadores autoadjuntos, isometrias e espaços hermitianos. Formas bilineares Matriz de uma forma bilinear. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
119 Conteúdos Vetores ortogonais e ortonormais; Processo de ortogonalização de Gram-Schmidt; Transformações lineares; Imagem e núcleo de uma transformação linear; Teorema de núcleo e imagem; Isomorsmo; Matriz de uma transformação linear; Espaço das transformações lineares; Adjunta de uma transformação linear; Operadores autoadjuntos, isometrias e espaços hermitianos. Formas bilineares Matriz de uma forma bilinear. Formas bilineares simétricas e anti-simétricas. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
120 Conteúdos Autovalores e autovetores; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
121 Conteúdos Autovalores e autovetores; Diagonalização de operadores lineares; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
122 Conteúdos Autovalores e autovetores; Diagonalização de operadores lineares; Forma canônica de Jordan. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
123 Conteúdos Autovalores e autovetores; Diagonalização de operadores lineares; Forma canônica de Jordan. Diagonalização de operadores autoadjuntos. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
124 Conteúdos Autovalores e autovetores; Diagonalização de operadores lineares; Forma canônica de Jordan. Diagonalização de operadores autoadjuntos. Curvas de segundo grau. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
125 Conteúdos Autovalores e autovetores; Diagonalização de operadores lineares; Forma canônica de Jordan. Diagonalização de operadores autoadjuntos. Curvas de segundo grau. Superfícies de segundo grau. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
126 Metodologia Exposição participativa com xação através de exemplos; Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
127 Metodologia Exposição participativa com xação através de exemplos; Ao nal de cada aula, o aluno deverá fazer os exercícios sugeridos nas listas em casa. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
128 Bibliograa Básica Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 10 de Outubro de / 34
Álgebra Linear. Laura Goulart. 5 de Julho de 2018 UESB. Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 5 de Julho de / 1
Álgebra Linear Laura Goulart UESB 5 de Julho de 2018 Laura Goulart (UESB) Álgebra Linear 5 de Julho de 2018 1 / 1 O que é álgebra linear? A álgebra linear é um ramo da matemática que surgiu do estudo detalhado
Leia maisAplicações de Álgebra Linear
Aplicações de Álgebra Linear Laura Goulart UESB 4 de Março de 2014 Laura Goulart (UESB) Aplicações de Álgebra Linear 4 de Março de 2014 1 / 12 Computação gráca Em computação gráca, os objetos grácos no
Leia maisCálculo. Laura Goulart. 18 de Outubro de 2018 UESB. Laura Goulart (UESB) Cálculo 18 de Outubro de / 18
Cálculo Laura Goulart UESB 18 de Outubro de 2018 Laura Goulart (UESB) Cálculo 18 de Outubro de 2018 1 / 18 Ementa 1 Álgebra de matrizes; Laura Goulart (UESB) Cálculo 18 de Outubro de 2018 2 / 18 Ementa
Leia maisTópicos de Álgebra. Laura Goulart. 12 de Dezembro de 2017 UESB. Laura Goulart (UESB) Tópicos de Álgebra 12 de Dezembro de / 17
Tópicos de Álgebra Laura Goulart UESB 12 de Dezembro de 2017 Laura Goulart (UESB) Tópicos de Álgebra 12 de Dezembro de 2017 1 / 17 Ementa Introdução(Números inteiros) Laura Goulart (UESB) Tópicos de Álgebra
Leia maisGeometria Analítica. Laura Goulart. 23 de Maio de 2016 UESB. Laura Goulart (UESB) Geometria Analítica 23 de Maio de / 21
Geometria Analítica Laura Goulart UESB 23 de Maio de 2016 Laura Goulart (UESB) Geometria Analítica 23 de Maio de 2016 1 / 21 O que é Geometria Analítica? Estudo da geometria através dos princípios da álgebra
Leia maisCálculo Diferencial e Integral III
Cálculo Diferencial e Integral III Laura Goulart UESB 10 de Dezembro de 2017 Laura Goulart (UESB) Cálculo Diferencial e Integral III 10 de Dezembro de 2017 1 / 24 Ementa Integrais de linha e superfície
Leia maisApresentação do Curso
Apresentação do Curso Laura Goulart UESB 7 de Outubro de 2016 Laura Goulart (UESB) Apresentação do Curso 7 de Outubro de 2016 1 / 24 O que é Cálculo Numérico O cálculo numérico procura resolver, por meio
Leia maisApresentação do Curso
Apresentação do Curso Laura Goulart UESB 14 de Novembro de 2018 Laura Goulart (UESB) Apresentação do Curso 14 de Novembro de 2018 1 / 25 O que é Cálculo Numérico O cálculo numérico procura resolver, por
Leia mais0.1 Matrizes, determinantes e sistemas lineares
SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ PARFOR MATEMÁTICA Lista de Exercícios para a Prova Substituta de Álgebra Linear 0.1 Matrizes, determinantes e sistemas lineares 1. Descreva explicitamente
Leia maisPLANO DE ENSINO E APRENDIZAGEM
SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE LICENCIATURA PLENA EM MATEMÁTICA PARFOR PLANO E APRENDIZAGEM I IDENTIFICAÇÃO: PROFESSOR (A) DA DISCIPLINA:
Leia maisPLANO DE ENSINO e APRENDIZAGEM Álgebra Linear
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ PLANO NACIONAL DE FORMAÇÃO DE PROFESSORES DA EDUCAÇÃO BÁSICA PARFOR CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA PLANO DE ENSINO e APRENDIZAGEM Álgebra Linear I IDENTIFICAÇÃO 1.1. Disciplina:
Leia maisMinistério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Câmpus Medianeira PLANO DE ENSINO. CURSO Engenharia Elétrica MATRIZ 548
Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Câmpus Medianeira PLANO DE ENSINO CURSO Engenharia Elétrica MATRIZ 548 FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Processo N 00/11, aprovado pela Resolução n.
Leia maisUniversidade Federal da Paraíba Departamento de Matemática. Álgebra Linear e Geometria Analítica
Departamento de Matemática Álgebra Linear e Geometria Analítica João Pessoa, 16 de março de 2013 AGENDA Primeira prova: 31 de janeiro de 2013 - Sistemas de Equações Lineares e Espaços Vetoriais Segunda
Leia maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 06 horas
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Geometria Analítica e Álgebra Linear CÓDIGO: MAT 135 DURAÇÃO
Leia maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 06 horas
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Geometria Analítica e Álgebra Linear CÓDIGO: MAT 135 DURAÇÃO
Leia maisMINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINAS GERAIS CONSELHO DE GRADUAÇÃO
DISCIPLINA: GEOMETRIA ANALÍTICA E ÁLGEBRA VETORIAL CÓDIGO: 2DB.004 VALIDADE: Início: 01/2013 Término: Eixo: Matemática Carga Horária: Total: 75 horas/ 90 horas-aula Semanal: 06 aulas Créditos: 6 Modalidade:
Leia maisPLANO DE ENSINO CURSO ENGENHARIA AMBIENTAL MATRIZ 519
Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Medianeira PLANO DE ENSINO CURSO ENGENHARIA AMBIENTAL MATRIZ 519 FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Resolução 075/09 COEPP, de 21 de agosto de
Leia maisLista 8 de Álgebra Linear /01 Produto Interno
Lista 8 de Álgebra Linear - / Produto Interno. Sejam u = (x x e v = (y y. Mostre que temos um produto interno em R nos seguintes casos: (a u v = x y + x y. (b u v = x y x y x y + x y.. Sejam u = (x y z
Leia maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 06 horas
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Geometria Analítica e Álgebra Linear CÓDIGO: MAT 135 DURAÇÃO
Leia maisCM005 Álgebra Linear Lista 3
CM005 Álgebra Linear Lista 3 Alberto Ramos Seja T : V V uma transformação linear. Se temos que T v = λv, v 0, para λ K. Dizemos que λ é um autovalor de T e v autovetor de T associado a λ. Observe que λ
Leia maisMinistério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Curitiba PLANO DE ENSINO
Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Curitiba PLANO DE ENSINO CURSOS Bacharelados e Licenciaturas MATRIZ SA (Informação do Sistema Acadêmico) FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Resolução
Leia maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 04 horas. SEMESTRE LETIVO: 2014/I PERÍODO: Março a Julho de 2014 PROFESSORA: Dylene Agda Souza de Barros PRÉ-REQUISITOS
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Álgebra Linear II CÓDIGO: MAT 337 DURAÇÃO EM SEMANAS: 17 CARGA
Leia maisTransformações Lineares. Diagonalização de Operadores.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA MAT 137 Introdução à Álgebra Linear PLANO DE ENSINO 2017/II (sujeito a alterações durante o semestre letivo)
Leia maisPlano de Ensino. Identificação. Câmpus de Bauru. Curso
Curso 2103 - Bacharelado em Ciência da Computação 1605 - Física 1505 - Licenciatura em Matemática 1701 - Bacharelado em Meteorologia 2803 - Bacharelado em Sistemas de Informação Ênfase Identificação Disciplina
Leia maisÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA
ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA Álgebra Linear e Geometria Analítica Prof. Aline Paliga EMENTA Vetores Dependência Linear Bases Produto Escalar Produto Vetorial Produto Misto Coordenadas Cartesianas
Leia maisAUTOVALORES E AUTOVETORES: CONCEITOS E UMA APLICAÇÃO A UM SISTEMA DINÂMICO
AUTOVALORES E AUTOVETORES: CONCEITOS E UMA APLICAÇÃO A UM SISTEMA DINÂMICO Patrícia Eduarda de Lima 1, Luciane de Fátima Rodrigues de Souza 2* 1 Departamento de Exatas, Faculdades Integradas Regionais
Leia maisPROGRAMA DE DISCIPLINA
PROGRAMA DE DISCIPLINA Disciplina: ÁLGEBRA LINEAR E CÁLCULO VETORIAL Código da Disciplina: NDC152 Curso: Engenharia Civil Semestre de oferta da disciplina: 2 Faculdade responsável: NÚCLEO DE DISCIPLINAS
Leia mais(a) (1,5) Obtenha os autovalores e autovetores de L. (b) (1,0) A matriz de L em relação à base canônica de M 2 2 é diagonalizável? Explique.
Nome do(a) estudante(a): ALI0001(PRO11-0A) Prova IV 8/06/016 Prof. Helder G. G. de Lima ˆ Identifique-se em todas as folhas. ˆ Mantenha o celular e os demais equipamentos eletrônicos desligados durante
Leia maisConjunto Ortogonal de Vetores
Processo de Ortogonalização de Gram-Schmidt Seja V um espaço vetorial de dimensão finita, com produto interno,. Seja B = {v 1, v 2,..., v n } uma base qualquer de V. Sejam Processo de Ortogonalização de
Leia maisTransformações Lineares. Diagonalização de Operadores.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA MAT 137 Introdução à Álgebra Linear PLANO DE ENSINO 2018/I (sujeito a alterações durante o semestre letivo)
Leia mais- identificar operadores ortogonais e unitários e conhecer as suas propriedades;
DISCIPLINA: ELEMENTOS DE MATEMÁTICA AVANÇADA UNIDADE 3: ÁLGEBRA LINEAR. OPERADORES OBJETIVOS: Ao final desta unidade você deverá: - identificar operadores ortogonais e unitários e conhecer as suas propriedades;
Leia maisMinistério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Curitiba PLANO DE ENSINO
Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Curitiba PLANO DE ENSINO CURSOS Bacharelados e Licenciaturas MATRIZ SA (Informação do Sistema Acadêmico) FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Resolução
Leia maisPlano de Ensino. Identificação. Câmpus de Bauru. Curso
Curso 1503 1504 1505 - Licenciatura em Matemática 1603 1604 1605 - Física 1701 - Bacharelado em Meteorologia 2103 - Bacharelado em Ciência da Computação Ênfase Identificação Disciplina 0005009A - Álgebra
Leia maisPlanejamento e Cronograma de Álgebra Linear ECT 2202 Turma 2, Prof. Ronaldo Batista
Planejamento e Cronograma de Álgebra Linear ECT 2202 Turma 2, 2019.1 Prof. Ronaldo Batista Datas 13/fev 15/fev 20/fev 22/fev 27/fev 01/mar Conteúdos/Atividades Apresentação do Curso EV-TL I EV-TL II EV-TL
Leia maisÁlgebra Linear /2 Turma EM1 (unificada)
Álgebra Linear 2 2013/2 Turma EM1 (unificada) Planejamento preliminar (última revisão: 3/4/2013) Os exercícios correspondentes a cada aula serão discutidos na aula seguinte e não valem nota Este planejamento
Leia maisÁlgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017
º Sábado - Matrizes - //7. Plano e Programa de Ensino. Definição de Matrizes. Exemplos. Definição de Ordem de Uma Matriz. Exemplos. Representação Matriz Genérica m x n 8. Matriz Linha 9. Exemplos. Matriz
Leia maisInstituto de Economia UFRJ Prof: Ary Álgebra Linear 2017/1 PROGRAMA
Instituto de Economia UFRJ Prof: Ary Álgebra Linear 2017/1 PROGRAMA EMENTA: Vetores. Matrizes. Determinantes. Sistemas Lineares Transformações Lineares. Produto Vetorial. Produto Escalar. Espaços vetoriais.
Leia maisProduto Interno - Mauri C. Nascimento - Depto. de Matemática - FC UNESP Bauru
1 Produto Interno - Mauri C. Nascimento - Depto. de Matemática - FC UNESP Bauru Neste capítulo vamos considerar espaços vetoriais sobre K, onde K = R ou K = C, ou seja, os espaços vetoriais podem ser reais
Leia maisÁLGEBRA LINEAR AULA 9 ESPAÇOS VETORIAIS EUCLIDIANOS
ÁLGEBRA LINEAR AULA 9 ESPAÇOS VETORIAIS EUCLIDIANOS Luís Felipe Kiesow de Macedo Universidade Federal de Pelotas - UFPel 1 / 11 1 Produto Interno 2 Módulo de um Vetor 3 Ângulo Entre Dois Vetores - Vetores
Leia mais5. Seja A uma matriz qualquer. Assinale a afirmativa
UFRJ Instituto de Matemática Disciplina: Algebra Linear II - MAE 125 Professor: Bruno, Gregório, Luiz Carlos, Mario, Milton, Monique e Umberto Data: 12 de julho de 2013 Terceira Prova 1. Considere no espaço
Leia maisGeovan Tavares, Hélio Lopes e Sinésio Pesco PUC-Rio Departamento de Matemática Laboratório Matmidia
Álgebra Linear Computacional Geovan Tavares, Hélio Lopes e Sinésio Pesco PUC-Rio Departamento de Matemática Laboratório Matmidia http://www.matmidia.mat.puc-rio.br 1 Álgebra Linear Computacional - Parte
Leia maisÁlgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017
º Sábado - Matrizes - //7. Plano e Programa de Ensino. Matrizes. Exemplos. Ordem de Uma Matriz. Exemplos. Representação 7. Matriz Genérica m x n 8. Matriz Linha 9. Exemplos. Matriz Coluna. Exemplos. Diagonal
Leia maisMAE125 Álgebra Linear /1 Turmas EQN/QIN
MAE25 Álgebra Linear 2 205/ Turmas EQN/QIN Planejamento (última revisão: 0 de junho de 205) Os exercícios correspondentes a cada aula serão cobrados oralmente na semana seguinte à aula e valem nota Todas
Leia maisCYNTHIA FEIJO SEGATTO 25/10/2017 (2017/2) 05/11/2018 (2019/1)
Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Matemática Pura e Aplicada Dados de identificação Disciplina: ÁLGEBRA LINEAR I - A Período Letivo: 019/1 Período de Início de Validade : 017/ Professor
Leia maisPeríodo Letivo: 2019/1 Período de Início de Validade : 2017/2. Carga Horária: 60h CH Autônoma: 0h CH Coletiva: 60h CH Individual: 0h
Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Matemática Pura e Aplicada Dados de identificação Disciplina: ÁLGEBRA LINEAR I - A Período Letivo: 2019/1 Período de Início de Validade : 2017/2 Professor
Leia maisElementos de Matemática Avançada
Elementos de Matemática Avançada Prof. Dr. Arturo R. Samana Semestre: 2012.2 Conteúdo - Objetivos da Disciplina - Ementa curricular - Critérios de avaliação - Conteúdo programático - Programação Objetivos
Leia maisInstituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 18/Nov/2003 ÁLGEBRA LINEAR A
Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Última actualização: 18/Nov/2003 ÁLGEBRA LINEAR A REVISÃO DA PARTE III Parte III - (a) Ortogonalidade Conceitos: produto
Leia maisÁlgebra Linear I - Aula 22
Álgebra Linear I - Aula 1. Bases Ortonormais.. Matrizes Ortogonais. 3. Exemplos. 1 Bases Ortonormais Lembre que uma base β é ortogonal se está formada por vetores ortogonais entre si: para todo par de
Leia maisÁlgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Espaços Vetoriais Reais
universidade de aveiro departamento de matemática Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica Agrupamento IV (ECT, EET, EI) Capítulo 4 Espaços Vetoriais Reais Definição de espaço vetorial real [4 01] O conjunto
Leia maisMAE125 Álgebra Linear /2 Turmas EQN/QIN
MAE25 Álgebra Linear 2 205/2 Turmas EQN/QIN Planejamento (última revisão: 26 de outubro de 205) Os exercícios correspondentes a cada aula serão cobrados oralmente na aula seguinte e valem nota Todas as
Leia mais10 a Lista de Exercícios
Álgebra Linear Licenciaturas: Eng. Biológica, Eng. Ambiente, Eng. Química, Química 1 ō ano 2004/05 10 a Lista de Exercícios Problema 1. Decida quais das expressões seguintes definem um produto interno.
Leia maisÁlgebra Linear /2 Turma 11852
Álgebra Linear 2 202/2 Turma 852 Planejamento (última revisão: 26/0/202) Os exercícios correspondentes a cada aula serão cobrados oralmente na aula seguinte e valem nota Todas as referências e exercícios
Leia maisÁlgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017
º Sábado - Matrizes - //7 Plano e Programa de Ensino Matrizes Exemplos Ordem de Uma Matriz Exemplos Representação 7 Matriz Genérica m x n 8 Matriz Linha 9 Exemplos Matriz Coluna Exemplos Diagonal de Uma
Leia mais. Repare que ao multiplicar os vetores (-1,1) e
Álgebra Linear II P1-2014.2 Obs: Todas as alternativas corretas são as representadas pela letra A. 1 AUTOVETORES/ AUTOVALORES Essa questão poderia ser resolvida por um sistema bem chatinho. Mas, faz mais
Leia maisPlano de Ensino. Identificação. Câmpus de Bauru
Curso 2902 / 2903B - Bacharelado em Química Ambiental Tecnológica 2802 - Bacharelado em Sistemas de Informação Ênfase Identificação Disciplina 0007101A - Geometria Analítica e Álgebra Linear Docente(s)
Leia maisMAT Álgebra Linear para Engenharia II
MAT2458 - Álgebra Linear para Engenharia II Prova Substitutiva - 04/12/2013 Nome: Professor: NUSP: Turma: INSTRUÇÕES (1) A prova tem início às 7:30 e duração de 2 horas. (2) Não é permitido deixar a sala
Leia maisGeometria Analítica e Álgebra Linear
AULA 1 - Matrizes Prof. Dr. Hércules A. Oliveira UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa Departamento Acadêmico de Matemática Ementa 1. Matrizes 2. Determinantes 3. Sistemas de
Leia maisApontamentos III. Espaços euclidianos. Álgebra Linear aulas teóricas. Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico
Apontamentos III Espaços euclidianos Álgebra Linear aulas teóricas 1 o semestre 2017/18 Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico Índice Índice i 1 Espaços euclidianos 1 1.1
Leia maisÁlgebra Linear I - Aula Forma diagonal de uma matriz diagonalizável
Álgebra Linear I - Aula 18 1 Forma diagonal de uma matriz diagonalizável 2 Matrizes ortogonais Roteiro 1 Forma diagonal de uma matriz diagonalizável Sejam A uma transformação linear diagonalizável, β =
Leia maisCM005 Álgebra Linear Lista 2
CM005 Álgebra Linear Lista 2 Alberto Ramos 1. Seja M M n (R) uma matriz. Mostre que se {v 1,..., v p } R n é linearmente dependente, então {Mv 1,..., Mv p } é também linearmente dependente. Agora suponha
Leia maisPLANO DE ENSINO CURSO Bacharelados e licenciaturas do Campus Curitiba da UTFPR. MATRIZ (SA) FUNDAMENTAÇÃO LEGAL
Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Câmpus Curitiba PLANO DE ENSINO CURSO Bacharelados e licenciaturas do Campus Curitiba da UTFPR. MATRIZ (SA) FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Resolução
Leia maisÁlgebra Linear I - Aula Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas
Álgebra Linear I - Aula 22 1. Matrizes 2 2 ortogonais e simétricas. 2. Projeções ortogonais. 3. Matrizes ortogonais e simétricas 3 3. Roteiro 1 Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas 2 2 Propriedade
Leia maisPrograma da Disciplina
INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E tecnologia PARAÍBA Ministério da Educação Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba - Campus Cajazeiras Diretoria de Ensino / Coord. do Curso
Leia maisÁLGEBRA LINEAR. Valores Próprios (Autovalores) e Vetores Próprios (Autovetores) Prof. Susie C. Keller
ÁLGEBRA LINEAR Valores Próprios (Autovalores) e Vetores Próprios (Autovetores) Prof. Susie C. Keller Autovalores e Autovetores de um Operador Linear Seja T:V V um operador linear. Um vetor v V, v 0, é
Leia maisLista de exercícios para entregar
Lista de exercícios para entregar Nos problemas abaixo apresenta-se um conjunto com as operações de adição e multiplicação por escalar nele definidas. Verificar quais deles são espaços vetoriais. Para
Leia mais1 Autovetor e Autovalor 9. 2 Matrizes Ortogonais e Transformações Lineares Planas e Espaciais 55
Capítulo LINE LINE Autovetor e Autovalor 9 Matrizes Ortogonais e Transformações Lineares Planas e Espaciais 55 Matrizes Simétricas, o Teorema Espectral e Operadores Auto-adjuntos 8 4 Formas Bilineares,
Leia maisÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA
ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA Álgebra Linear e Geometria Analítica Prof. Aline Paliga EMENTA Vetores Dependência Linear Bases Produto Escalar Produto Vetorial Produto Misto Coordenadas Cartesianas
Leia maisMINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO
MINISÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOAS PRÓ-REIORIA DE GRADUAÇÃO PLANO DE ENSINO Ano Semestre Letivo 2015 2 1. Identificação Código 1.1 Disciplina: Álgebra Linear e Geometria Analítica (Reoferta)
Leia maisMINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO
ANEXO 1 - Plano de Ensino MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO PLANO DE ENSINO Ano Semestre letivo 2016 02 1. Identificação Código 1.1 Disciplina: Modelos Matemáticos
Leia maisMINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO PLANO DE ENSINO Ano Semestre letivo 2015 2º 1. Identificação Código 1.1 Disciplina: Modelos Matemáticos em Economia 0760.003
Leia maisTeoria Espectral em Espaços de Hilbert
Teoria Espectral em Espaços de Hilbert Departamento de Análise Instituto de Matemática e Estatística Universidade Federal Fluminense 22 de setembro de 2016 Espaços Vetoriais de Dimensão Finita Sejam V
Leia maisAnálise Dinâmica de Sistemas Mecânicos e Controle
Análise Dinâmica de Sistemas Mecânicos e Controle Unidade 3 Espaço de Estados: álgebra e resolução das equações dinâmicas Prof. Thiago da Silva Castro thiago.castro@ifsudestemg.edu.br Para trabalhar no
Leia maisAula 19 Operadores ortogonais
Operadores ortogonais MÓDULO 3 AULA 19 Aula 19 Operadores ortogonais Objetivos Compreender o conceito e as propriedades apresentadas sobre operadores ortogonais. Aplicar os conceitos apresentados em exemplos
Leia maisCIDADES DE CHARQUEADAS, JAUARÃO E PELOTAS INSTRUÇÕES GERAIS. a c d
CIDADES DE CHARQUEADAS, JAUARÃO E PELOTAS INSTRUÇÕES GERAIS 1 - Este caderno de prova é constituído por 40 (quarent questões objetivas. 2 - A prova terá duração máxima de 04 (quatro) horas. 3 - Para cada
Leia maisMAT-27 Lista-09 Outubro/2011
MAT-27 Lista-09 Outubro/2011 1. Determinar, se possível, uma matriz M M 2 (R) de maneira que M 1 AM seja diagonal nos seguintes casos: [ ] 2 4 (a) 3 13 [ ] 3 2 2 1 2. Achar uma matriz diagonal semelhante
Leia mais1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações lineares: x y z
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO E DO DESPORTO UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA 657- - VIÇOSA - MG BRASIL a LISTA DE EXERCÍCIOS DE MAT 8 I SEMESTRE DE Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações
Leia maisPerg 1 3 Val C Perg 2 2 Val B Perg 3 2 Val D Perg 4 3 Val A
Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática 1 o semestre 15/16 Nome: Número: Curso: Sala: 3 o TESTE DE ÁLGEBRA LINEAR LEE, LEGI, LEIC-T, LERC 19 de dezembro de 2015 (9:00) Teste 301 (soluções)
Leia maisPLANO DE ENSINO CURSO Bacharelados e licenciaturas do Campus Curitiba da UTFPR. MATRIZ (SA) FUNDAMENTAÇÃO LEGAL
Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Câmpus Curitiba PLANO DE ENSINO CURSO Bacharelados e licenciaturas do Campus Curitiba da UTFPR. MATRIZ (SA) FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Resolução
Leia maisÁlgebra linear A Primeira lista de exercícios
Álgebra linear A Primeira lista de exercícios Prof. Edivaldo L. dos Santos (1) Verifique, em cada um dos itens abaixo, se o conjunto V com as operações indicadas é um espaço vetorial sobre R. {[ ] a b
Leia maisUnidade 22 - Teorema espectral para operadores simétricos, reconhecimento de cônicas. A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa
MA33 - Introdução à Álgebra Linear Unidade 22 - Teorema espectral para operadores simétricos, reconhecimento de cônicas A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa PROFMAT - SBM 10 de agosto
Leia mais3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão e B =
3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2008. (a) Ache os auto-valores e auto-vetores de A = 3 4 2 0 2 0 0 0 e B = 0 0 2 0 2 0 2 0 0 (b) Mostre que λ + λ 2 + λ 3 é igual ao
Leia maisÁlgebra Linear I - Aula Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais
Álgebra Linear I - Aula 19 1. Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais. 2. Matrizes ortogonais 2 2. 3. Rotações em R 3. Roteiro 1 Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais 1.1 Bases ortogonais Lembre que
Leia maisG3 de Álgebra Linear I
G3 de Álgebra Linear I 2.2 Gabarito ) Considere a matriz 4 N = 4. 4 Observe que os vetores (,, ) e (,, ) são dois autovetores de N. a) Determine uma forma diagonal D de N. b) Determine uma matriz P tal
Leia maisRevisão de Álgebra Linear
Introdução: Revisão de Álgebra Linear Antonio Elias Fabris Instituto de Matemática e Estatística Universidade de São Paulo Map 2121 Aplicações de Álgebra Linear Antonio Elias Fabris (IME-USP) Revisão de
Leia maisAlgebra Linear. 1. Revisitando autovalores e autovetores. 2. Forma Diagonal e Forma de Jordan. 2.1 Autovalores distintos. 2.2 Autovalores complexos
Algebra Linear 1. Revisitando autovalores e autovetores 2. Forma Diagonal e Forma de Jordan 2.1 Autovalores distintos 2.2 Autovalores complexos 2.3 Nem todos autovalores distintos 3. Autovalores e autovetores
Leia maisPlano de Ensino. Identificação. Câmpus de Bauru. Curso Licenciatura em Matemática. Ênfase
Curso 1503 - Licenciatura em Matemática Ênfase Identificação Disciplina 0006311A - Álgebra Linear e Geometria Analítica Docente(s) Julio Ricardo Sambrano, Nair Cristina Margarido Brondino Unidade Faculdade
Leia maisTeorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais
Teorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais Reginaldo J Santos Departamento de Matemática-ICEx Universidade Federal de Minas Gerais http://wwwmatufmgbr/~regi 16 de novembro
Leia maisCONTEÚDOS PARA BANCA MATEMÁTICA II. EDITAL Mestres e Doutores
CONTEÚDOS PARA BANCA MATEMÁTICA II EDITAL 07-2010 Mestres e Doutores 1- Trigonometria: identidades trigonométricas e funções circulares; a) Defina função periódica e encontre o período das funções circulares,
Leia maisMAT Álgebra Linear para Engenharia II
MAT2458 - Álgebra Linear para Engenharia II Prova de Recuperação - 05/02/2014 Nome: Professor: NUSP: Turma: INSTRUÇÕES (1) A prova tem início às 7:30 e duração de 2 horas. (2) Não é permitido deixar a
Leia maisPlano de Ensino. Identificação. Câmpus de Bauru. Curso Engenharia de Produção. Ênfase
Curso 4402 - Engenharia de Produção Ênfase Identificação Disciplina 0002001EP2 - Geometria Analítica e Álgebra Linear Docente(s) Tatiana Miguel Rodrigues de Souza Unidade Faculdade de Ciências Departamento
Leia maisPlano de Ensino. Identificação. Câmpus de Bauru. Curso Licenciatura em Matemática. Ênfase
Curso 1503 - Licenciatura em Matemática Ênfase Identificação Disciplina 0006311A - Álgebra Linear e Geometria Analítica Docente(s) Julio Ricardo Sambrano, Nair Cristina Margarido Brondino Unidade Faculdade
Leia maisG3 de Álgebra Linear I
G de Álgebra Linear I 7 Gabarito ) Considere a transformação linear T : R R cuja matriz na base canônica E = {(,, ), (,, ), (,, )} é [T] E = a) Determine os autovalores de T e seus autovetores correspondentes
Leia maisUniversidade Federal de Alagoas UFAL Centro de Tecnologia - CTEC Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil - PPGEC
Universidade Federal de Alagoas UFAL Centro de Tecnologia - CTEC Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil - PPGEC Introdução à Mecânica do Contínuo Tensores Professor: Márcio André Araújo Cavalcante
Leia maisPLANO DE ENSINO / PLANO DE TRABALHO. TURMA: 5º semestre EMENTA. Vetores. Espaços Vetoriais. Transformações Lineares. Autovalores e Autovetores.
PLANO DE ENSINO / PLANO DE TRABALHO IDENTIFICAÇÃO EIXO TECNOLÓGICO: Licenciatura em Matemática CURSO: Matemática FORMA/GRAU:( )integrado ( )subsequente ( ) concomitante ( ) bacharelado (X) licenciatura
Leia maisÁlgebra Linear. Curso: Engenharia Electrotécnica e de Computadores 1 ō ano/1 ō S 2006/07
Álgebra Linear Curso: Engenharia Electrotécnica e de Computadores 1 ō ano/1 ō S 006/07 5 a Lista: Ortogonalidade Nos exercícios em que n~ao é especificado o produto interno, considere o produto interno
Leia mais1 a Lista de Exercícios MAT 3211 Álgebra Linear Prof. Vyacheslav Futorny
1 a Lista de Exercícios MAT 3211 Álgebra Linear - 213 - Prof. Vyacheslav Futorny 1 a parte: Resolução de sistemas de equações lineares, matrizes inversíveis 1. Para cada um dos seguintes sistemas de equações
Leia mais. (1) Se S é o espaço vetorial gerado pelos vetores 1 e,0,1
QUESTÕES ANPEC ÁLGEBRA LINEAR QUESTÃO 0 Assinale V (verdadeiro) ou F (falso): (0) Os vetores (,, ) (,,) e (, 0,) formam uma base de,, o espaço vetorial gerado por,, e,, passa pela origem na direção de,,
Leia maisFÍSICA-MATEMÁTICA RUDI GAELZER (INSTITUTO DE FÍSICA - UFRGS)
FÍSICA-MATEMÁTICA RUDI GAELZER (INSTITUTO DE FÍSICA - UFRGS) Apostila preparada para as disciplinas de Física- Matemática ministradas para os Cursos de Bacharelado em Física do Instituto de Física da Universidade
Leia mais1 Matrizes Ortogonais
Álgebra Linear I - Aula 19-2005.1 Roteiro 1 Matrizes Ortogonais 1.1 Bases ortogonais Lembre que uma base β é ortogonal se está formada por vetores ortogonais entre si: para todo par de vetores distintos
Leia mais