Álgebra Linear. Prof. Ronaldo Carlotto Batista. 20 de março de 2019
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- David Sá
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1 Álgebra Linear ECT2202 Prof. Ronaldo Carlotto Batista 20 de março de 2019
2 AVISO O propósito fundamental destes slides é servir como um guia para as aulas. Portanto eles não devem ser entendidos como referência de texto didático. O assunto aqui apresentado pode ser encontrado em detalhes nos livros indicados como bibliograa do curso
3 Vetores Geométricos No curso de VGA o conceito de vetor foi introduzido como um segmento orientado de reta no espaço euclidiano, tendo as seguintes propriedades: 1 Módulo ou Magnitude 2 Direção 3 Sentido
4 Vetores Geométricos No curso de VGA o conceito de vetor foi introduzido como um segmento orientado de reta no espaço euclidiano, tendo as seguintes propriedades: 1 Módulo ou Magnitude 2 Direção 3 Sentido Esses vetores têm invariância por translação e podem ser transportados a qualquer ponto do espaço mantendo suas propriedades.
5 Vetores Geométricos Em VGA, representávamos um vetor no R 3 da seguinte forma: com a, b, c R. v = (a, b, c) = aî + bĵ + c ˆk, Em AL, podemos representar o mesmo tipo de vetor como uma matriz linha ou coluna: v = (a, b, c) = a b c.
6 Denição de Espaço Vetorial Veremos que vetores são mais genéricos que os vetores geométricos, então daqui em diante omitiremos as setas para identicá-los. Um espaço vetorial real é um conjunto V não vazio com duas operações: 1 Soma: V V + V 2 Multiplicação por escalar: R V V tais que, para quaisquer vetores u, v, w V e escalares α, β R as seguintes propriedade são satisfeitas: 1 (u + v) + w = u + (v + w) 2 u + v = v + u 3 um vetor nulo o V, tal que u + o = u 4 um vetor u V, tal que u u = o 5 α (u + v) = αu + αv 6 (α + β) u = αy + βu 7 (αβ) u = α (βu) 8 1u = u
7 Exemplos de Espaço Vetorial Verique que V = { u = (u 1, u 2 ) u 1, u 2 R}com soma dada por (u 1, u 2 ) + (v 1, v 2 ) = (u 1 + v 1, u 2 + v 2 ) e a multiplicação por um escalar a R por é um EV. a (u 1, u 2 ) = (au 1, au 2 )
8 Exemplos de Espaço Vetorial Mostre que V = {u = (u 1, u 2 ) u 1, u 2 R}com soma dada por ) (u 1, u 2 ) + (v 1, v 2 ) = ((u 1 + v 1 ) 2, (u 2 + v 2 ) 2 e a multiplicação por um escalar α R por α (u 1, u 2 ) = (αu 1, αu 2 ) não é EV.
9 Exemplos de Espaço Vetorial Verique que V = ( a11 a 12 a 21 a 22 { ( a11 a A = 12 a 21 a 22 ) ( b11 b + 12 b 21 b 22 )} com soma dada por ) ( ) a11 + b = 11 a 12 + b 12 a 21 + b 21 a 22 + b 22 e multiplicação por escalar α ( ) ( a11 a α 12 αa11 αa = 12 a 21 a 22 αa 21 αa 22 ) é um EV.
10 Exemplos de Espaço Vetorial Espaço R n : V = {(a 1, a 2,..., a n )} com soma e multiplicação por escalar usuais. Espaço Complexo C n : V = {(a 1, a 2,..., a n ), a i C} com soma e multiplicação por escalar α C segundo as regras usuais dos complexos. Espaço dos Polinômios: sejam P n (R) os polinômios reais até ordem n, com n 0 e inteiro; o conjunto de todos polinômios com as operações usuais de soma de polinômios e multiplicação por escalar é um EV.
11 Subespaços Vetoriais Seja V um espaço vetorial real, W V é um subespaço de W se 1 o V 2 u, v W, u + v W 3 α R, u W, αu W Os subespaços {o} e V são subespaços ditos triviais de V.
12 Subespaços Vetoriais Seja V um espaço vetorial real, W V é um subespaço de W se 1 o V 2 u, v W, u + v W 3 α R, u W, αu W Os subespaços {o} e V são subespaços ditos triviais de V. Exemplos: Ex.1: Verique se W = { (x, y, z) R 3 z + y = 0 } é subespaço de R 3.
13 Subespaços Vetoriais Ex.2: Seja v V = R 2. Mostre que W = {αv} é um subespaço de V.
14 Subespaços Vetoriais Ex.2: Seja v V = R 2. Mostre que W = {αv} é um subespaço de V. Ex.3: Seja V = {A 2x2 }, onde A 2x2 são matrizes reais. Mostre que W = {T 2x2 }, onde T 2x2 são matrizes triangulares superiores é subespaço de V.
15 Subespaços Vetoriais Ex.2: Seja v V = R 2. Mostre que W = {αv} é um subespaço de V. Ex.3: Seja V = {A 2x2 }, onde A 2x2 são matrizes reais. Mostre que W = {T 2x2 }, onde T 2x2 são matrizes triangulares superiores é subespaço de V. Ex.4: Mostre que W = {B n n b 11 0} não é subespaço do espaço de matrizes A n n.
16 Subespaços Vetoriais Teorema 1) Se W 1 e W 2 são subespaços de V, então W 1 W 2 também é subespaço de V.
17 Subespaços Vetoriais Teorema 1) Se W 1 e W 2 são subespaços de V, então W 1 W 2 também é subespaço de V. Teorema 2) Se W 1 e W 2 são subespaços de V, então W 1 + W 2 = {v V v = w 1 + w 2 w 1 W 1 e w 2 W 2 } também é subespaço de V.
18 Subespaços Vetoriais Teorema 1) Se W 1 e W 2 são subespaços de V, então W 1 W 2 também é subespaço de V. Teorema 2) Se W 1 e W 2 são subespaços de V, então W 1 + W 2 = {v V v = w 1 + w 2 w 1 W 1 e w 2 W 2 } também é subespaço de V. Teorema 3) Se W 1 e W 2 são subespaços de V, então W 1 W 2 = {v V v W 1 e v W 2 } também é subespaço de V.
19 Combinação Linear Denições Sejam vetores v i V com escalares α i, com i = 1...n. O vetor u = n α i v i i=1 é uma combinação linear dos vetores v i.
20 Combinação Linear Denições Sejam vetores v i V com escalares α i, com i = 1...n. O vetor u = n α i v i i=1 é uma combinação linear dos vetores v i. Teorema O conjunto W = { n i=1 α iv i v i V, α i R} é um subespaço de V.
21 Combinação Linear Denições Sejam vetores v i V com escalares α i, com i = 1...n. O vetor u = n α i v i i=1 é uma combinação linear dos vetores v i. Teorema O conjunto W = { n i=1 α iv i v i V, α i R} é um subespaço de V. O conjunto W também é denotado por [v 1, v 2,..., v n ] (ou simplesmente [v i ]) é chamado de subespaço gerado pelos vetores v i.
22 Combinação Linear Ex.1: Seja v um vetor não nulo de um espaço V. Mostre que W = {αv} é uma combinação linear e um subespaço de V.
23 Combinação Linear Ex.1: Seja v um vetor não nulo de um espaço V. Mostre que W = {αv} é uma combinação linear e um subespaço de V. Ex.2: Sejam v 1 e v 2 vetores não nulos de um espaço V. Mostre que W = [v 1, v 2 ] é uma combinação linear e um subespaço de V.
24 Combinação Linear Ex.1: Seja v um vetor não nulo de um espaço V. Mostre que W = {αv} é uma combinação linear e um subespaço de V. Ex.2: Sejam v 1 e v 2 vetores não nulos de um espaço V. Mostre que W = [v 1, v 2 ] é uma combinação linear e um subespaço de V. Ex.3: Seja V = R 3, mostre que, dados v 1 = (1, 0, 0), v 2 = (0, 1, 0) e v 3 = (1, 1, 0), [v 1, v 2 ] e [v 1, v 2, v 3 ] geram o mesmo subespaço de V. Mostre também que v 3 é CL dos outros.
25 Dependência Linear Um problema usual em AL é denir um conjunto mínimo de vetores capazes de descrever todos os outros vetores de um espaço. Denição Sejam v i V, o conjunto {v i }, com i = 1...n., é dito linearmente independente (LI) se e somente implica que todos α i = 0. n α i v i = o i=1
26 Dependência Linear Um problema usual em AL é denir um conjunto mínimo de vetores capazes de descrever todos os outros vetores de um espaço. Denição Sejam v i V, o conjunto {v i }, com i = 1...n., é dito linearmente independente (LI) se e somente implica que todos α i = 0. n α i v i = o i=1 Caso algum α i 0 o conjunto {v i } é dito linearmente dependente (LD).
27 Dependência Linear Seja V = R 3, mostre que, dados v 1 = (1, 0, 0), v 2 = (0, 1, 0) e v 3 = (1, 1, 0). Mostre que os conjuntos {v 1, v 2 }, {v 1, v 3 }, {v 2, v 3 } são LI e o conjuto {v 1, v 2, v 3 } é LD.
28 Dependência Linear Seja V = R 3, mostre que, dados v 1 = (1, 0, 0), v 2 = (0, 1, 0) e v 3 = (1, 1, 0). Mostre que os conjuntos {v 1, v 2 }, {v 1, v 3 }, {v 2, v 3 } são LI e o conjuto {v 1, v 2, v 3 } é LD. Teorema {v i } é LD se e somente se um dos vetores for combinação linear dos outros.
29 Base de um EV Denição Um conjunto {v i } de vetores de V será uma base de V se: i){v i } é LI ii) [v i ] = V
30 Base de um EV Denição Um conjunto {v i } de vetores de V será uma base de V se: i){v i } é LI ii) [v i ] = V Ex.1: Mostre que {(1, 0), (0, 1)} é uma base de R 2.
31 Base de um EV Denição Um conjunto {v i } de vetores de V será uma base de V se: i){v i } é LI ii) [v i ] = V Ex.1: Mostre que {(1, 0), (0, 1)} é uma base de R 2. Ex.2: Determine uma base para o espaço das matrizes reais M 2 2 (R).
32 Base de um EV Teorema Seja {v i } uma base de V, com i = 1...n. Qualquer outro conjunto {v j } com j = 1...m e m > n é LD.
33 Base de um EV Teorema Seja {v i } uma base de V, com i = 1...n. Qualquer outro conjunto {v j } com j = 1...m e m > n é LD. Ex.: Considerando vetores do R 2, mostre que para qualquer (a, b), {(1, 0), (0, 1), (a, b)} é LD.
34 Dimensão de um EV Como vimos, uma base de um EV tem um número invariante de vetores, em função disso podemos denir a dimensão de um EV (nitamente gerado): Denição Seja {v 1, v 2,..., v n } uma base qualquer de V, a dimensão de V é o número de vetores da base, n.
35 Dimensão de um EV Como vimos, uma base de um EV tem um número invariante de vetores, em função disso podemos denir a dimensão de um EV (nitamente gerado): Denição Seja {v 1, v 2,..., v n } uma base qualquer de V, a dimensão de V é o número de vetores da base, n. Ex.1: Determine a dimensão de R 2.
36 Dimensão de um EV Como vimos, uma base de um EV tem um número invariante de vetores, em função disso podemos denir a dimensão de um EV (nitamente gerado): Denição Seja {v 1, v 2,..., v n } uma base qualquer de V, a dimensão de V é o número de vetores da base, n. Ex.1: Determine a dimensão de R 2. Ex.2: Determine a dimensão de M 2 2 (R).
37 Dimensão de um EV Teorema Seja {v 1, v 2,..., v r } um conjunto LI de um espaço com dim (V ) = n, com r < n. Sempre podemos introduzir ao conjunto (n r) vetores de forma que o novo conjunto seja uma base de V.
38 Dimensão de um EV Teorema Seja {v 1, v 2,..., v r } um conjunto LI de um espaço com dim (V ) = n, com r < n. Sempre podemos introduzir ao conjunto (n r) vetores de forma que o novo conjunto seja uma base de V. Ex.1: Seja o conjuto W = {(1, 0, 0, 0), (0, 1, 0, 0)} de vetores do R 4. Determine vetores que precisam ser adicionados ao conjunto para que tenhamos uma base do R 4.
39 Dimensão da soma de Subespaços Teorema Sejam U e W subespaços de V, então dim (U) dim (V ), dim (W ) dim (V ) e dim (U + W ) = dim (U) + dim (W ) dim (U W )
40 Dimensão da soma de Subespaços Teorema Sejam U e W subespaços de V, então dim (U) dim (V ), dim (W ) dim (V ) e dim (U + W ) = dim (U) + dim (W ) dim (U W ) Ex.1:...
41 Coordenadas de uma Base Teorema Dada uma base {v i } de um espaço V, todo u V pode ser expresso como uma única CL dessa base. Denição Sejam B = {v i } uma base de um espaço V e u = α 1 v 1 + α 2 v α n v n V. O conjunto ordenado {α i } são as coordenadas de u na base B, que são denotadas por α 1 α 2 u B =... α n
42 Dimensão de um EV Ex.1: Determine as coordenadas de (2, 3) nas bases {(1, 0), (0, 1)} e {(0, 1), (1, 0)}.
43 Dimensão de um EV Ex.1: Determine as coordenadas de (2, 3) nas bases {(1, 0), (0, 1)} e {(0, 1), (1, 0)}. Ex.2: Determine as coordenadas de (2, 3) na base {(1, 2), ( 1, 3)}
44 Dimensão de um EV Ex.1: Determine as coordenadas de (2, 3) nas bases {(1, 0), (0, 1)} e {(0, 1), (1, 0)}. Ex.2: Determine as coordenadas de (2, 3) na base {(1, 2), ( 1, 3)} ( ) 2 3 Ex.3: Determine as coordenadas de na base 1 2 {( ) ( ) ( ) ( )} ,,,
45 Mudança de Base Sejam B = {u i } e C = {w i } duas bases ordenadas de um mesmo espaço V. Um vetor r de V pode então ser expresso nas formas: r B = x 1.. x n e r C = y 1.. y n
46 Mudança de Base Podemos expressar os vetores da base C em termos da base B: w 1 = a 11 u 1 + a 12 u a 1n u n. =.. w n = a n1 u 1 + a n1 u a nn u n Substituindo essa expressão na expansão de r C, chegamos ao seguinte sistema: x 1 = a 11 y 1 + a 12 y a 1n y n. =. x n = a n1 y 1 + a n2 y a nn y n
47 Mudança de Base O resultado pode ser reexpresso de forma mais compacta. Para um dado vetor r : r = x i u i = y i w i, i i mas w i = j a ij u j, então e r = i y i a ij u j = j j x j = a ij y i. i ( ) a ij y i u j i
48 Mudança de Base Ex: Sejam B = {(2, 1), (3, 4)} e C = {(1, 0), (0, 1)} duas bases do R 2. Determine a matriz de mudança de base de B para C e depois de C para B.
49 Mudança de Base Ex: Sejam B = {(2, 1), (3, 4)} e C = {(1, 0), (0, 1)} duas bases do R 2. Determine a matriz de mudança de base de B para C e depois de C para B. Note que se A é a matriz de mudança de uma base B para uma base C, r B = Ar C, então a mudança de C para B é: r C = A 1 r B.
50 Mudança de Base Ex: Mostre que a matriz ( cosθ senθ A = senθ cosθ ) representa uma rotação rígida de um ângulo θ da base canônica em R 2. Encontre as coordenadas de um vetor na base rotacionada e a matriz da transformação inversa.
51 Denição de Transformação Linear (TL) Denição Sejam dois espaços vetoriais V e W, uma TL é uma função F : V W que satisfaz as condições: 1 F (u + v) = F (u) + F (v), para quaisquer u, v V. 2 F (αu) = αf (u), para quaisquer u V e α R.
52 Denição de Transformação Linear (TL) Denição Sejam dois espaços vetoriais V e W, uma TL é uma função F : V W que satisfaz as condições: 1 F (u + v) = F (u) + F (v), para quaisquer u, v V. 2 F (αu) = αf (u), para quaisquer u V e α R. Ex.1 Para quais valor de α e β F : R R, tal que x αx + β, é uma TL?
53 Transformação Linear Ex.2 Mostre que F : R 3 R, tal que x y z (α, β, γ) x y z é uma TL.
54 Transformação Linear Ex.2 Mostre que F : R 3 R, tal que x y z (α, β, γ) x y z é uma TL. Ex.3 Mostre que F : R R, tal que x (αx + β) 2 não é uma TL.
55 Transformação Linear Ex.2 Mostre que F : R 3 R, tal que x y z (α, β, γ) x y z é uma TL. Ex.3 Mostre que F : R R, tal que x (αx + β) 2 não é uma TL. Ex.4 Mostre que D : P n (R) P n (R), tal que D (p (x)) = dp dx é uma TL.
56 Propriedades de uma TL 1 F (o) = o 2 F ( v) = F (v) 3 F (v 1 v 2 ) = F (v 1 ) F (v 2 ) 4 F ( i a iv i ) = i a if (v i )
57 Núcleo e Imagem Denição Sejam os espaços V e W e F : V W uma TL. O núcleo dessa TL é dado por Ker (F ) = {v V F (v) = o}.
58 Núcleo e Imagem Denição Sejam os espaços V e W e F : V W uma TL. O núcleo dessa TL é dado por Ker (F ) = {v V F (v) = o}. Denição Sejam os espaços V e W e F : V W uma TL. A imagem dessa TL é dada por Im (F ) = {F (v) v V }.
59 Núcleo e Imagem Propriedades: 1 Ker (F ) é subespaço de V. 2 Im (F ) é subespaço de W. 3 F é injetora se e somente se Ker (F ) = {o}
60 Núcleo e Imagem Ex.1 Determine o núcleo e imagem da TL F : R 2 R, (x, y) x + y.
61 Núcleo e Imagem Ex.1 Determine o núcleo e imagem da TL F : R 2 R, (x, y) x + y. Ex.2 Determine o núcleo e imagem da TL F : R 3 R 3, (x, y, z) (x, 2y, 0).
62 Teorema Núcleo e Imagem Teorema Seja a TL F : U V com U e V de dimensão nita, então dimu = dimker (F ) + dimim (F ).
63 Teorema Núcleo e Imagem Teorema Seja a TL F : U V com U e V de dimensão nita, então dimu = dimker (F ) + dimim (F ). Pontos da demonstração: B 1 = {u 1,..., u r } é base de Ker (F ). B 2 = {u 1,..., u r, v 1,..., v s } é base de U. B = {F (v 1 ),..., F (v s )} é base de Im (F ).
64 Núcleo e Imagem Ex.1 Verique o Teo. NI para as seguintes TLs: F : R 2 R, (x, y) x + y F : R 3 R 3, (x, y, z) (x, 2y, 0) F : R 3 R 3, (x, y, z) (αx, βy, γz), com α, β, γ 0.
65 Isomorsmo Denição Isomorsmo entre dois espaços U e V é uma TL F : U V bijetora....
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