Lista de exercícios 3 A Àlgebra de Lie de um Grupo de Lie

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Lista de exercícios 3 A Àlgebra de Lie de um Grupo de Lie"

Transcrição

1 Universidade Federal do Paraná 1 semestre Programa de Pós-Graduação em Matemática Grupos de Lie Prof. Olivier Brahic Lista de exercícios 3 A Àlgebra de Lie de um Grupo de Lie Exercício 1. (Àlgebra do grupo B n (K) ) [solução] a) Determine a álgebra de Lie do grupo de Lie B m (K) das matrizes triangulares superior invertíveis. Deduza a dimensão de B n (K). b) Determine a álgebra de Lie do grupo de Lie B u m(k) das matrizes triangulares superior invertíveis unipotentes (tais que (u I) n = 0 para um certo n N {0}). Exercício 2. (Àlgebra do grupo SL 2 (R) ) [solução] a) Determine a álgebra de Lie sl n (R) do grupo SL n (R). b) Mostre que qualquer matriz em SL 2 (R) é conjugada por um elemento em GL 2 (C) a uma das seguintes matrizes: ( λ 0 ) ( 1 ) x ( 1 ) x ( e iθ 0 ) 0 λ e iθ onde λ R {0} e x, θ R. c) Mostre que qualquer matriz em sl 2 (R) é conjugada por um elemento em GL 2 (R) a uma das seguintes matrizes: ( x ) 0 ( 0 ) t ( iθ 0 ) 0 x iθ onde λ R {0} e x, θ R. d) Deduza das questões precedentes que: exp(sl 2 (R)) = {M SL 2 (R) tr(m) > 2} { I 2 }. e) Será que exp(sl 2 (R)) é conexo? Será que é um subgrupo de SL 2 (R)? Exercício 3. (Ideal derivado em GL n (K)) [solução] Seja G um subgrupo fechado conexo de GL n (K) tal que [g, g] = g. Mostre que G SL n (K). 1

2 Exercício 4. (Grupos de Lie abelianos conexos) [solução] seja G GL n (R) um grupo de Lie abeliano, conexo e comutativo. Notemos exp G : g G a aplicação exponencial. a) Mostre que a álgebra de Lie g de G é abeliana: X, Y g, [X, Y ] = 0. b) Mostre que exp G : (g, +) G é um morsmo de grupo. c) Mostre que exp G é sobrejetora. d) Mostre que ker(exp G ) é um subgrupo discreto de (g, +). e) Deduza que existe um difeomorsmo G R p (S 1 ) q. Exercício 5. (Aplicação adjunta ) [solução] Seja G GL n (R) um subgrupo de Lie. a) Mostre que: Notemos: a aplicação adjunta. g G, X g, gxg 1 g. Ad g : g g, X gxg 1 b) Mostre que Ad g é um automorsmo da álgebra de Lie g. c) Mostre que a aplicação: é um morsmo de grupos. G Aut(g) g Ad g d) Mostre que a aplicação exponencial é sobrejetora de so n (R) para SO n (R). e) Mostre que ker Ad = Z(G) se G é conexo. f) Estude a injetividade de Ad em SO n (R). Dica: pode-se mostrar que se g Z(SO n (R)), então qualquer vetor v R n é autovetor de g. Exercício 6. (Grupos pseudo-algébricos) [solução] Um subgrupo fechado de GL n (C) é dito pseudo-algébrico se: G = P 1 1 ({0}) P 1 l ({0}), onde P 1,..., P l : M n (C) C são polinômios nas partes reais e imaginárias das entradas das matrizes. Notemos H e H >0 os espaços de matrizes hermitianas e hermitianas denidas positivas. 2

3 1. Mostre que O n (R), U n (C), O(p, q), SL n (K) e B u n(k) são pseudo-algébricos. a) Suponhamos agora que G é estpavel por transposição conjugada, ou seja que Ḡ = G. Queremos mostrar que existe d 0 tal que G é homeomorfo a (G U n (C)) R d. Usando a decomposição polar, mostre que qualquer elemento g G pode-se escrever na forma g = Ue H, onde U U n (C) e H H. Mostre que e 2kH G para qualquer k Z. b) Seja b 1 < < b n números reais, e a 1,..., a n números complexos tais que: Mostre que a 1 = = a n = 0. n a i e kb i = 0, k Z. i=1 c) Seja K H tal que e K G H >0. Mostre que e tk H >0 para qualquer t R. d) Mostre que g e e th pertencem em G e conclua. 2. Mostre que se G M n (R) é um subgrupo de Lie fechado tal que G = G, então existe d 0 tal que G seja homeomorfo a (G O n (R)) R d. Resoluçoes: Solução do Ex.1 [enunciado] a) Notemos b n (K) a àlgebra de Lie de B n (K), e consideremos a seguinte aplicação linear: φ : M n (K) K n(n 2)/2 (m i,j ) i,j=1...n (m i,j ) n i>j 1. Note que φ 1 ({0}) é o subespaço de matrizes triangulares. Vamos mostrar que: b n (K) = φ 1 ({0}). Seja M b n (K) então t e tm dena um caminho em B n (K). Pela sua denição, B n (K) = φ 1 ({0}) GL n (K) logo B n (K) é um aberto do subespaço vetorial φ 1 ({0}). Sendo que φ 1 ({0}) é um espaço vetorial, temos a seguinte implicação: e tm φ 1 ({0}) t R = M = d dt e tm φ 1 ({0}) t=0 ou seja, b n (K) φ 1 ({0}). Reciprocamente, é claro que se M é triangular superior, então tm tambem o é, logo e tm tambem o é (o produto de matrizes triangulares superiores é uma matriz triangulares superio) alem de ser invertivel ou seja, e tm B n (K). Segue que φ 1 ({0}) b n (K). 3

4 Conclua-se que b n (K) é o subconjunto das matrizes triangulares supriores (não necessariamente invertíveis). Em particular dim(b n (K)) = n(n + 1)/2. Resumindo: a 1 B n (K) =... M n (R) a 1 a n 0 0 a n a 1 b n (K) =... M n (R) a 1,, a n K 0 a n b) O subgrupo Bm(K) u Bm(K) u consista das matrizes tendo 1 na diagonal. O raciocinho similar mostre que b u n(k) b n (K) consista das matrizes tendo 0 na diagonal. Em particular dim(bn(k)) u = n(n 1)/2. Resumindo: 1 Bn(K) u =... M n (R) b u n(k) =... M n (R) 0 0 Solução do Ex.2 [enunciado] a) Mostra-se que sl n (R) = {M M n (R) tr(m) = 0} por um raciocinho similar ao exercício precedente, usando a formula: det(e tm ) = e tr(tm). b) Seja A SL 2 (R), então A tem dois autovalores λ, µ C. O fato de A ter determinante 1 implica que µ = λ 1. Podemos separar em dois casos: Caso λ R: então A é necessariamente trigonalizável em R pois qualquer base contendo um autovetor de λ trigonaliza A (um outro argumento é o seguinte: o polinômio caracteristico de A tem grau 2 e uma raiz em R, logo a outra raiz também pertence em R, ou seja: ele é scindido em R, o que implica que A é trigonalizável). Alem disso, se λ λ 1, então A tem dois autovalores dinstintos, logo é diagonalizavel. No nal das contas, caso λ R, A é conjugada por um elemento em GL 2 (R) a uma matriz da seguinta forma: ( λ 0 ) ( 1 ) x ( 1 ) x 0 λ

5 Caso λ C R: A sendo uma matriz real, λ tambem é autovalor de A. Sendo que λ λ, A tem dois autovalores dinstintos logo é diagonalizável em C. Temos λ λ = 1 logo λ = 1 e existe θ R tal que λ = e iθ. Segue que A é conjugada por um elemento de GL 2 (C) à: ( e iθ 0 ) 0 e iθ c) Pode-se raciocinar de maneira semelhante à questão b). Seja M sl 2 (R). Então M tem dois autovalores l, m C e o fato de M ter trace 0 implica que m = l. Caso l R: então M é necessariamente trigonalizável em R pois qualquer base contendo um autovetor associado a l trigonaliza M. Alem disso, se l 0, então A tem dois autovalores distintos, logo é diagonalizável. No nal das contas, A é conjugada por uma elemento em GL 2 (R) a uma matriz da forma: ( ) ( ) 0 x l 0 N x := D 0 0 l := 0 l Caso l R, então A sendo uma matriz real, l também é autovalor de A. Sendo que l = l, vemos que l é imaginário puro, logo l = iθ. A matriz A tendo dois autovalores distintos é diagonalizável em C, ou seja: A é conjugada por um elemento de GL 2 (C) à: ( ) iθ 0 C θ := 0 iθ d) Usando a fórmula e P MP 1 P = P e M P 1 segue facilmente da questão c) que qualquer matriz em exp(sl 2 (R)) é conjugada em C a uma matriz da forma: ( ) ( ) ( ) 1 x e Nx = e D l e l 0 := e l e C θ e iθ 0 := 0 e iθ Todas essas matrizes satisfazem tr(a) > 2, alem da matriz e C θ e Cπ = I. Obtemos assim: para θ = π[mod 2π]. Note que exp(sl 2 (R)) {M SL 2 (R) tr(m) > 2} { I 2 }. reciprocamente, seja A {M SL 2 (R) tr(m) > 2} {I 2 }. Se A = I 2 então A = e Cπ. Se tr(a) > 2, então pela questão b) temos: ( ) 1 x ou P AP 1 = = e 0 1 Nx, o que implica que A = e P 1 N xp, onde P 1 N x P sl 2 (R) pois N x sl 2 (R). ( ) λ 0 ou P AP 1 = 0 λ 1 com tr(a) = λ + λ 1 > 2 o que implica que λ > 0 (veja o gráco de λ λ + λ 1 abaixo). Neste caso, A = e P 1 D ln λ P, onde P 1 D ln (λ) P sl 2 (R) pois D ln (λ) sl 2 (R). 5

6 e) A aplicação exp sendo contínua e sl 2 (R) sendo conexo, exp(sl 2 (R)) é conexo. Em particular o subgrupo exp(sl 2 (R)) gerado por exp(sl 2 (R)) contem uma vizinhança conexa de I 2, segue que exp(sl 2 (R)) é a componente conexa de I 2 em SL 2 (R) (pela questão d) da lista 1). O grupo SL 2 (R) sendo conexo (pela questão h) de Exercício 7 da lista 2) segue que: exp(sl2 (R)) = SL 2 (R). Uma consequência da questão d) é que exp(sl 2 (R)) SL ( R) pois SL 2 (R) contem claramente matrizes de trace < 2, alem de I 2. Segue que exp(sl 2 (R)) exp(sl 2 (R)) isso é, exp(sl 2 (R)) não é um subgrupo. Solução do Ex.3 [enunciado] Seja (M i ) i 1...k uma base de g M n (K). Então: tr([m i, M j ]) = tr(m i M j M j M i ) = 0, pois tr(mn) = tr(nm) para quaisquer matrizes M, N M n (K). Segue facilmente da linearidade de det(exp(x)) = e tr(x) que exp(g) SL n (K). Sendo que G é conexo, ele é gerado por exp(g) SL n (K), segue facilmente da multiplicatividade de det que G SL n (K). Solução do Ex.4 [enunciado] a) Para quaisquer s, t R e X, Y g, exponenciais e t X, e s Y pertencem em G logo, pelo fato de G ser abeliano, temos: e tx e sy e tx = e sy. Diferenciando essa expressão em relação a te s obtemos sucessivamente: e tx e sy e tx = e sy ( t, s R) = d dt t=0 X e sy e sy X = 0 ( s R) = X Y Y X = 0. d dt s=0 6

7 b) Dados X, Y g, pela questão a) as matrizes X, Y comutam, o que implica que: e X+Y = e X e Y. Claramente e X = (e X ) 1 (vale para qualquer X M n (R)) logo exp G é um morms de grupos. c) O grupo G sendo connexo, ele é gerado por qualquer vizinhança aberta (em G) da identidade I n. A exponencial exp : gl n (R) GL n (R) é um difeomorsmo local perto do o gl n (R), segue que exp(g) contem uma vizinhança aberta U de I em G. Seja g G, então existem g 1 = e X 1,..., g k = e X k U tais que: g = g 1... g k = e X 1... e X k = e X 1+ +X k d) A aplicação exponencial sendo um morsmo de grupos ker(exp G ) é um subgrupo de (g, +). Em particular, basta mostrar que 0 g é um ponto isolado, o que segue do fato que exp G é injetora numa vizinhança de 0 g. e) Pela sobrejetividade de exp G : g G, obtemos um morsmo de grupos topológicos bijetivo exp G : g / ker(expg ) G simplesmente passando ao quociente: g exp G G π g / ker(expg ) exp G Falta vericar que a inversa exp 1 G também é lissa. Sendo que G é um grupo, basta vericar que exp 1 G é lisa perto da identidade I G, o que segue do fato de exp ser um difeomorsmo local. De fato, seja ln : U G U g uma inversa local (logo lisa) de exp G, onde U g é uma vizinhança de 0 g em g, e U I é uma vizinhança de de I em G respectivamente. É fácil vericar que temos um diagrama comutativo: π U g g / ker(expg ) ln U G exp 1 G UG Em particular exp 1 G UG = π ln logo exp 1 G é lisa perto de I, como composta de aplicações lisas. vimos em d) que ker(exp G ) é um subgrupo fechado de (g, +). Pelo exercício 3 da folha 1, existe uma base {e 1,..., e p, e p+1,..., e p+q } de g, com p + q = dim(g) tal que: ker(exp G ) = Ze p+1 Ze p+q. 7

8 Obtemos identicações sucessivas: G = g / ker(exp G ) = R p+q / Ze p+1 Ze p+q = R p (R/Z R/Z) = R p (S 1 ) q. Solução do Ex.5 [enunciado] a) Dado X g, temos que e tx G para qualquer t R, logo: Mostre que g G, X g, b) Sejam X, Y g, então calculemos que: c) Calculemos que: t R, ge tx g 1 G = d dt t=0 gxg 1 g. Ad g ([X, Y ]) = gxg 1 g. Notemos Ad g : g g, a aplicação adjunta. g(xy Y X)g 1 = gxg 1 gy g 1 gy g 1 gxg 1 = [Ad g (X), Ad g (Y )]. Ad gg (X) = gg X(gg ) 1 = gg Xg 1 g 1 = Ad g Ad g (X). Semelhantemente, mostra-se que Ad g 1 = Ad 1 g. d) Seja A SO n (R), pelo teorema espectral, existe uma matriz ortogonal P O n (R) tal que: A = P M(p, θ 1,..., θ q ) P 1 onde: I p 0 R(θ 1 ) M(p, θ 1,..., θ q ) :=... 0 R(θ q ) ( ) cos θ sin θ e R(θ) := sin θ cos θ Então é fácil ver que M(p, θ 1,..., θ k ) = e m(p,θ 1,...,θ q) onde 0 p 0 r(θ 1 ) m(p, θ 1,..., θ q ) :=... e r(θ) := 0 r(θ q ) Segue que: ( ) 0 θ θ 0 e P m(p,θ 1,...,θ q)p 1 = P e m(p,θ 1,...,θ q) P 1 = P M(p, θ 1,..., θ q )P 1 = A. 8

9 e) Pela denição: g ker Ad gx = Xg X g = e tx g = ge tx X g. logo g comuta com qualquer elemento numa vizinhança U exp(g) da identidade. Caso G é conexo, qualquer h G se escreve na forma h = h 1 h k onde h i U. Segue facilmente que g Z(G). Reciprocamente, se g Z(G), então obtemos: t R, ge tx g 1 = e tx = d dt t=0 gxg 1 = X g ker Ad. f) Caso n = 2, SO 2 (R) é comutativo logo ker Ad = SO 2 (R). Suponha n 2, e seja g ker Ad. Se gm = Mg, então é fácil vericar que g.eλ M EM λ, onde Eλ M = ker(m λi) denota o autoespaço de M associado a λ C. Seja v Rn qualquer. Caso n é impar, existe M SO n (R) tal que ker(m I) = Rv pois, a menos de conjugação, um tal elemento M é da forma M(1, θ 1,...,, θ q ) com θ i 2kπ. Se g comuta com M, então grv = Rv logo v é um autovetor de g. Caso n par, escolhemos dois planos Π 1, Π 2 tais que Π 1 Π 2 = Rv e M 1, M 2 SO n (R) tais que Π i = ker(m i I). Segue facilmente do fato que g comuta com M 1 e M 2 que v é autovetor de g. Logo qualquer vetor de R n é autovetor de g, logo g é uma homotetia. As únicas homotetias que são transformações ortogonais são ±I n. Sendo que det( I n ) = ( 1) n, temos: SO 2 (R) se n = 2, Z(SO n (R)) = {I n } se n é impar, {±I n } se n 4 é par. Solução do Ex.6 [enunciado] 1. A transposição, o determinante, o produto matricial são aplicações polinomiais nas entradas reais e imaginárias de matrizes. Mesma coisa pelas aplicações de coordenadas M re(m i,j ) e M im(m i,j ). Segue imediatamente que as equações: M M = I n, M M = I n, M I p,q M = I p,q, det(m) = 1, induzem uma estrutura pseudo-algébrica em O n (R), U n (C), O(p, q) e SL n (K). Alem disso: B u m(k) = { M M n (K) re(m i>j ) = im(m i>j ) = 0, re(m i,i ) = 1, im(m i,i ) = 0 } logo B u n(k) também é pseudo-algébrico. 9

10 a) Pela decomposição polar em GL n (C) sabemos que qualquer elemento se escreve na forma g = Uh onde U U n (C) e h H >0. Alem disso, a exponencial estabelece um difeomorsmo entre H e H >0. Seguem a existência e unicidade de U U n (C) e H H tais que g = Ue H. Temos ḡ = e H Ū pois H H é hermitiana. Por hipótese ḡ G logo ḡ g = e H Ū Ue H = e 2H G. O fato de G ser um grupo implica que todas as potências inteiras de e 2h pertencem em G. b) Notemos α k := k i=1 a ie kb i. Temos: 0 = α k e kbn a n, logo a n = 0. O resultado segue facilmente por indução. c) Qualquer matriz hermitiana é diagonalizável numa base ortonormal, logo existe P U n (C) tal que P KP 1 = diag(µ 1,..., µ n ) onde µ 1,..., µ n são os autovalores de K. Em particular, µ 1,..., µ n são reais. A aplicação M P 1 MP é um difeomorsmo e um morsmo de grupo de G para P 1 GP. Alem disso, P 1 GP é claramente pseudo-algébrico. Temos P U n (C), logo P 1 H >0 P = H >0, assim: P 1 (G H >0 )P = (P 1 GP ) H >0. Em conclusão, podemos sopor que K é diagonal, nem que tenha de trabalhar com P 1 GP em vez de G. Seja K H tal que e K G H >0. Mostre que e tk H >0 para qualquer t R. Por hipótese, G é pseudo-algébrico. Sejam P 1,..., P l : M n (C) C polinômios tais que Pelo fato que e kh pertence em G, temos: G = P 1 1 ({0}) P 1 l ({0}). P i (e kµ 1,..., e kµn, 0,..., 0) = 0. Nesta equação, o termoe à direita é da forma: n i k=1 a k,i e kb k,i onde b 1,i < < b n,i. Essa expressão sendo nula para qualquer k Z, pela questão precedente, todos os coecientes a k,i são nulos. Segue que: n i k=1 a k,i e tb k,i t R. Logo P i (e tµ 1,..., e tµn, 0,..., 0) = 0, t R, e e tk G Alem disso, e tk H >0 pois tk H. 10

11 d) Pela questão a) temos e 2kH G H >0 para qualquer k Z. Segue pela questão c) que e th G H >0 também. Em particular e H G. Podemos agora concluir. De fato, para qualquer g = Ue H G, sabemos que U e e H partencem em G. Segue que G = (G U n (C)) (G H >0 ). Logo a aplicação exponencial induz um difeomorsmo entre G H >0 e g H, que é um subespaço vetorial de C n2 como interseção de subespaços vetoriais. 2. Caso G M n (R) então G U n (C) = G O n (R) e G = G Ḡ = G. Pode-se adatar a demostração da questão precedente sem diculdades. 11

Lista de exercícios 5 Representações

Lista de exercícios 5 Representações Universidade Federal do Paraná 1 semestre 2017. Programa de Pós-Graduação em Matemática Grupos de Lie Prof. Olivier Brahic Lista de exercícios 5 Representações Na sequência, so consideremos representações

Leia mais

Lista de exercícios 2 Topologia dos Grupos Lineares

Lista de exercícios 2 Topologia dos Grupos Lineares Universidade Federal do Paraná 1 semestre 017. Programa de Pós-Graduação em Matemática Grupos de Lie Prof. Olivier Brahic Lista de exercícios Topologia dos Grupos Lineares Exercício 1. (Centro de SL n

Leia mais

Lista de exercícios 1 Grupos e Topológia

Lista de exercícios 1 Grupos e Topológia Universidade Federal do Paraná 1 semestre 2017. Programa de Pós-Graduação em Matemática Grupos de Lie Prof. Olivier Brahic Lista de exercícios 1 Grupos e Topológia Exercício 1. (Propriedades topológicas

Leia mais

Lista de exercícios 6 Espaços Vetoriais

Lista de exercícios 6 Espaços Vetoriais Universidade Federal do Paraná semestre 016. Algebra Linear, Olivier Brahic Lista de exercícios 6 Espaços Vetoriais Exercícios da Seção 3. Exercício 1: Determine se os seguintes conjuntos formam subespaços

Leia mais

Lista de exercícios 7 Independência Linear.

Lista de exercícios 7 Independência Linear. Universidade Federal do Paraná semestre 6. Algebra Linear Olivier Brahic Lista de exercícios 7 Independência Linear. Exercício : Determine se os seguintes vetores são linearmente independentes em R : (

Leia mais

MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), (a) 8, (b) 5, (c) 0, (d) 3, (e) 4.

MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), (a) 8, (b) 5, (c) 0, (d) 3, (e) 4. MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de 218 Q1. Considere a transformação linear T : P 3 (R) P 2 (R), dada por T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), para todo p(x) P 3 (R), e seja A

Leia mais

1 a Lista de Exercícios de MAT3458 Escola Politécnica 2 o semestre de 2016

1 a Lista de Exercícios de MAT3458 Escola Politécnica 2 o semestre de 2016 1 a Lista de Exercícios de MAT3458 Escola Politécnica o semestre de 16 1 Para que valores de t R a função definida por (x 1, x ), (y 1, y ) = x 1 y 1 + tx y é um produto interno em R? Para cada par de

Leia mais

(c) apenas as afirmações (II) e (III) são necessariamente verdadeiras;

(c) apenas as afirmações (II) e (III) são necessariamente verdadeiras; Q1. Considere o espaço vetorial R 4 munido do seu produto interno usual. Sejam B uma base de R 4, A M 4 (R) uma matriz e T : R 4 R 4 a transformação linear tal que [T ] B = A. Considere as seguintes afirmações:

Leia mais

GAAL - Exame Especial - 12/julho/2013. Questão 1: Considere os pontos A = (1, 2, 3), B = (2, 3, 1), C = (3, 1, 2) e D = (2, 2, 1).

GAAL - Exame Especial - 12/julho/2013. Questão 1: Considere os pontos A = (1, 2, 3), B = (2, 3, 1), C = (3, 1, 2) e D = (2, 2, 1). GAAL - Exame Especial - /julho/3 SOLUÇÕES Questão : Considere os pontos A = (,, 3), B = (, 3, ), C = (3,, ) e D = (,, ) (a) Chame de α o plano que passa pelos pontos A, B e C e de β o plano que passa pelos

Leia mais

3 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 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 mais

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis Diagonalização Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis Nosso objetivo neste capítulo é estudar aquelas transformações lineares de R n para as quais existe pelo menos uma base em que elas são representadas

Leia mais

G4 de Álgebra Linear I

G4 de Álgebra Linear I G4 de Álgebra Linear I 20122 Gabarito 7 de Dezembro de 2012 1 Considere a transformação linear T : R 3 R 3 definida por: T ( v = ( v (1, 1, 2 (0, 1, 1 a Determine a matriz [T ] ε da transformação linear

Leia mais

Tópicos de Álgebra Linear Verão 2019 Lista 4: Formas de Jordan

Tópicos de Álgebra Linear Verão 2019 Lista 4: Formas de Jordan Universidade Federal do Paraná Centro Politécnico ET-DMAT Prof. Maria Eugênia Martin Tópicos de Álgebra Linear Verão 2019 Lista 4: Formas de Jordan Exercício 1. Seja A = (a i j ) uma matriz diagonal sobre

Leia mais

5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2009

5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2009 5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 29 Soluções dos exercícios Devido ao fato de A ser simétrica, existe uma base ortonormal {u,, u n } formada por autovetores de A, então

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais

Álgebra 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 mais

exercícios de álgebra linear 2016

exercícios de álgebra linear 2016 exercícios de álgebra linear 206 maria irene falcão :: maria joana soares Conteúdo Matrizes 2 Sistemas de equações lineares 7 3 Determinantes 3 4 Espaços vetoriais 9 5 Transformações lineares 27 6 Valores

Leia mais

INSTITUTO DE MATEMÁTICA - UFRJ DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA CÁLCULO VETORIAL E GEOMETRIA ANALÍTICA Professor Felipe Acker parte 1 - o plano

INSTITUTO DE MATEMÁTICA - UFRJ DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA CÁLCULO VETORIAL E GEOMETRIA ANALÍTICA Professor Felipe Acker parte 1 - o plano 1 INSTITUTO DE MATEMÁTICA - UFRJ DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA CÁLCULO VETORIAL E GEOMETRIA ANALÍTICA Professor Felipe Acker parte 1 - o plano Exercícios - transformações lineares determinante e

Leia mais

1 Determinantes, traços e o teorema espectral para operadores arbitrários

1 Determinantes, traços e o teorema espectral para operadores arbitrários Álgebra Linear e Aplicações - Lista para Segunda Prova Nestas notas, X, Y,... são espaços vetoriais sobre o mesmo corpo F {R, C}. Você pode supor que todos os espaços têm dimensão finita. (x, y) = (x,

Leia mais

Álgebra Linear II - Poli - Gabarito Prova SUB-tipo 00

Álgebra Linear II - Poli - Gabarito Prova SUB-tipo 00 Álgebra Linear II - Poli - Gabarito Prova SUB-tipo 00 [ ] 4 2 Questão 1. Seja T : R 2 R 2 o operador linear cuja matriz, com respeito à base canônica de R 2, é. 1 3 [ ] 2 0 Seja B uma base de R 2 tal que

Leia mais

Livro: Introdução à Álgebra Linear Autores: Abramo Hefez Cecília de Souza Fernandez. Capítulo 10: Soluções e Respostas

Livro: Introdução à Álgebra Linear Autores: Abramo Hefez Cecília de Souza Fernandez. Capítulo 10: Soluções e Respostas 10 Livro: Introdução à Álgebra Linear Autores: Abramo Hefez Cecília de Souza Fernandez Capítulo 10: Soluções e Respostas 263 264 CAPÍTULO 10. SOLUÇÕES E RESPOSTAS Capítulo 1 2.1* Temos 2 4 6 3 6 0 2A =,

Leia mais

Forma Canônica de Matrizes 2 2

Forma Canônica de Matrizes 2 2 Forma Canônica de Matrizes Slvie Olison Kamphorst Departamento de Matemática - ICE - UFMG Versão. - Novembro 5 a b Seja A c d induzida por A uma matriz real e seja T a transformação operador linear de

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática 1 Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática Lista 4 - MAT 137 -Introdução à Álgebra Linear 2017/II 1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais

Leia mais

Q1. Considere as bases: der 2 e der 3, respectivamente. Seja T :R 2 R 3 a transformação linear Temos que T(1,2) é igual a: [T] BC = 1 0

Q1. Considere as bases: der 2 e der 3, respectivamente. Seja T :R 2 R 3 a transformação linear Temos que T(1,2) é igual a: [T] BC = 1 0 Q. Considere as bases: B = { (,),(, ) }, C = { (,,),(,,),(,,) }, der e der, respectivamente. Seja T :R R a transformação linear cuja matriz em relação às bases B e C é: [T] BC =. Temos que T(,) é igual

Leia mais

CM005 Álgebra Linear Lista 3

CM005 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 mais

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO EXERCÍCIOS INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO MAT-2458 Álgebra Linear para Engenharia II Primeira Lista de Exercícios - Professor: Equipe da Disciplina 1. Em R 3, sejam S 1

Leia mais

Álgebra Linear. Determinantes, Valores e Vectores Próprios. Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia

Álgebra Linear. Determinantes, Valores e Vectores Próprios. Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia Álgebra Linear Determinantes, Valores e Vectores Próprios Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia - 200 - ISA/UTL Álgebra Linear 200/ 2 Conteúdo Determinantes 5 2 Valores e vectores próprios

Leia mais

MAT3458 ÁLGEBRA LINEAR II 2 a Lista de Exercícios 2 o semestre de 2018

MAT3458 ÁLGEBRA LINEAR II 2 a Lista de Exercícios 2 o semestre de 2018 MAT3458 ÁLGEBRA LINEAR II 2 a Lista de Exercícios 2 o semestre de 2018 1. Verdadeiro ou falso? Justifique suas respostas. (i) Existe uma transformação linear T : P 3 (R) M 2 (R) cuja matriz em relação

Leia mais

CM005 Álgebra Linear Lista 2

CM005 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 mais

Aula 19 Operadores ortogonais

Aula 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 mais

23 e 24. Forma Quadrática e Equação do Segundo Grau em R 3. Sumário

23 e 24. Forma Quadrática e Equação do Segundo Grau em R 3. Sumário 23 e 24 Forma Quadrática e Equação do Segundo Grau em R 3 Sumário 23.1 Introdução....................... 2 23.2 Autovalores e Autovetores de uma matriz 3 3.. 2 23.3 Mudança de Coordenadas no Espaço........

Leia mais

Marcelo M. Santos DM-IMECC-UNICAMP msantos/

Marcelo M. Santos DM-IMECC-UNICAMP  msantos/ Universidade Estadual de Maringá - Departamento de Matemática Cálculo Diferencial e Integral: um KIT de Sobrevivência 0 anos c Publicação Eletrônica do KIT http://www.dma.uem.br/kit Identificação de Cônicas

Leia mais

G3 de Álgebra Linear I

G3 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 mais

Provas. As notas da primeira e segunda prova já foram digitadas no Minha UFMG. Caso você não veja sua nota, entre em contato com o professor.

Provas. As notas da primeira e segunda prova já foram digitadas no Minha UFMG. Caso você não veja sua nota, entre em contato com o professor. Provas As notas da primeira e segunda prova já foram digitadas no Minha UFMG. Caso você não veja sua nota, entre em contato com o professor. Terceira prova. Sábado, 15/junho, 10:00-12:00 horas, ICEx. Diagonalização

Leia mais

Apostila Minicurso SEMAT XXVII

Apostila Minicurso SEMAT XXVII Apostila Minicurso SEMAT XXVII Título do Minicurso: Estrutura algébrica dos germes de funções Autores: Amanda Monteiro, Daniel Silva costa Ferreira e Plínio Gabriel Sicuti Orientadora: Prof a. Dr a. Michelle

Leia mais

Lista de exercícios 3 Aritmética Matricial

Lista de exercícios 3 Aritmética Matricial Universidade Federal do Paraná 2 semestre 26. Algebra Linear Olivier Brahic Lista de exercícios 3 Aritmética Matricial Exercício : Se A 3 4 2 2 2 e B 2 3 2 4, calcule: a 2A, c 2A 3B e AB g A B b A + B

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032

ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032 UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICANA Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e Da Natureza Centro Interdisciplinar de Ciências da Natureza ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032 11 a Lista de

Leia mais

Equação Geral do Segundo Grau em R 2

Equação Geral do Segundo Grau em R 2 8 Equação Geral do Segundo Grau em R Sumário 8.1 Introdução....................... 8. Autovalores e autovetores de uma matriz real 8.3 Rotação dos Eixos Coordenados........... 5 8.4 Formas Quadráticas..................

Leia mais

Produto Interno - Mauri C. Nascimento - Depto. de Matemática - FC UNESP Bauru

Produto 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 mais

. (1) Se S é o espaço vetorial gerado pelos vetores 1 e,0,1

. (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 mais

5. Considere os seguintes subconjuntos do espaço vetorial F(R) das funções de R em R:

5. Considere os seguintes subconjuntos do espaço vetorial F(R) das funções de R em R: MAT3457 ÁLGEBRA LINEAR I 3 a Lista de Exercícios 1 o semestre de 2018 1. Verique se V = {(x, y) : x, y R} é um espaço vetorial sobre R com as operações de adição e de multiplicação por escalar dadas por:

Leia mais

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO MAT-458 Álgebra Linear para Engenharia II Terceira Lista de Eercícios - Professor: Equipe da Disciplina EXERCÍCIOS 1. Seja V um espaço vetorial

Leia mais

Lista de exercícios 8 Bases e Dimensão.

Lista de exercícios 8 Bases e Dimensão. Universidade Federal do Paraná semestre 05. Algebra Linear, CM 005 Olivier Brahic Lista de exercícios 8 Bases e Dimensão. Exercício : No exercício da Folha 7, indique se os vetores formam uma base para

Leia mais

Exponencial de uma matriz

Exponencial de uma matriz Exponencial de uma matriz Ulysses Sodré Londrina-PR, 21 de Agosto de 2001; Arquivo: expa.tex Conteúdo 1 Introdução à exponencial de uma matriz 2 2 Polinômio característico, autovalores e autovetores 2

Leia mais

G4 de Álgebra Linear I

G4 de Álgebra Linear I G4 de Álgebra Linear I 27.1 Gabarito 1) Considere a base η de R 3 η = {(1, 1, 1); (1,, 1); (2, 1, )} (1.a) Determine a matriz de mudança de coordenadas da base canônica para a base η. (1.b) Considere o

Leia mais

Autovalores e Autovetores Determinante de. Motivando com Geometria Definição Calculando Diagonalização Teorema Espectral:

Autovalores e Autovetores Determinante de. Motivando com Geometria Definição Calculando Diagonalização Teorema Espectral: Lema (determinante de matriz ) A B A 0 Suponha que M = ou M =, com A e D 0 D C D matrizes quadradas Então det(m) = det(a) det(d) A B Considere M =, com A, B, C e D matrizes C D quadradas De forma geral,

Leia mais

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO MAT-2458 Álgebra Linear para Engenharia II Segunda Lista de Exercícios - Professor: Equipe da Disciplina EXERCÍCIOS 1. Verdadeiro ou falso?

Leia mais

Exercício 1: Encontre o ângulo emtre os vetores v e w em cada um dos seguintes:

Exercício 1: Encontre o ângulo emtre os vetores v e w em cada um dos seguintes: Universidade Federal do Paraná 2 semestre 2016. Algebra Linear Olivier Brahic Lista de exercícios 1 Ortogonalidade Exercícios da Seção 5.1 Exercício 1: Encontre o ângulo emtre os vetores v e w em cada

Leia mais

Lista 8 de Álgebra Linear /01 Produto Interno

Lista 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 mais

Espaço Dual, Transposta e Adjunta (nota da álgebra linear 2)

Espaço Dual, Transposta e Adjunta (nota da álgebra linear 2) Espaço Dual, Transposta e Adjunta nota da álgebra linear 2) Sadao Massago Outubro de 2009 1 Espaço Dual Dado um espaço vetorial V sobre o corpo F, o espaço dual V é o espaço de todas transformações lineares

Leia mais

Capítulo 5. Operadores Auto-adjuntos. Curso: Licenciatura em Matemática. Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo

Capítulo 5. Operadores Auto-adjuntos. Curso: Licenciatura em Matemática. Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Capítulo 5 Operadores Auto-adjuntos Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula 5: Operadores Auto-adjuntos

Leia mais

1 Matrizes Ortogonais

1 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

Conceitos Básicos sobre Representações e Caracteres de Grupos Finitos. Ana Cristina Vieira. Departamento de Matemática - ICEx - UFMG

Conceitos Básicos sobre Representações e Caracteres de Grupos Finitos. Ana Cristina Vieira. Departamento de Matemática - ICEx - UFMG 1 Conceitos Básicos sobre Representações e Caracteres de Grupos Finitos Ana Cristina Vieira Departamento de Matemática - ICEx - UFMG - 2011 1. Representações de Grupos Finitos 1.1. Fatos iniciais Consideremos

Leia mais

Valores e vectores próprios

Valores e vectores próprios ALGA - Eng Civil e EngTopográ ca - ISE - / - Valores e vectores próprios 5 Valores e vectores próprios Neste capítulo, sempre que não haja especi cação em contrário, todas as matrizes envolvidas são quadradas

Leia mais

AUTOVALORES E AUTOVETORES

AUTOVALORES E AUTOVETORES AUTOVALORES E AUTOVETORES Prof a Simone Aparecida Miloca Definição 1 Uma tranformação linear T : V V é chamada de operador linear. Definição Seja T : V V um operador linear. existirem vetores não-nulos

Leia mais

0 1. Assinale a alternativa verdadeira Q1. Seja A = (d) Os autovalores de A 101 são i e i. (c) Os autovalores de A 101 são 1 e 1.

0 1. Assinale a alternativa verdadeira Q1. Seja A = (d) Os autovalores de A 101 são i e i. (c) Os autovalores de A 101 são 1 e 1. Nesta prova, se V é um espaço vetorial, o vetor nulo de V será denotado por 0 V. Se u 1,...,u n forem vetores de V, o subespaço de V gerado por {u 1,...,u n } será denotado por [u 1,...,u n ]. O operador

Leia mais

Lista permanente de exercícios - parte de Grupos. As resoluções se encontram nas notas de aula A1, A2, A3.

Lista permanente de exercícios - parte de Grupos. As resoluções se encontram nas notas de aula A1, A2, A3. Lista permanente de exercícios - parte de Grupos. As resoluções se encontram nas notas de aula A1, A2, A3. 1. Seja x um elemento de ordem 24. Calcule a ordem de x 22, x 201, x 402, x 611 e x 1000. 2. Faça

Leia mais

Álgebras de Lie são espaços vetoriais munidos de uma nova operaçao que em geral não é comutativa nem associativa: [x, y] = xy yx.

Álgebras de Lie são espaços vetoriais munidos de uma nova operaçao que em geral não é comutativa nem associativa: [x, y] = xy yx. 4 Álgebras de Lie Álgebras de Lie são espaços vetoriais munidos de uma nova operaçao que em geral não é comutativa nem associativa: [x, y] = xy yx. 4.1 Álgebras de Lie Simples Definição 4.1 Uma álgebra

Leia mais

(x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ) = (x 1 x 2, y 1 y 2 ); e α (x, y) = (x α, y α ), α R.

(x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ) = (x 1 x 2, y 1 y 2 ); e α (x, y) = (x α, y α ), α R. INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO MAT-2457 Álgebra Linear para Engenharia I Terceira Lista de Exercícios - Professor: Equipe da Disciplina EXERCÍCIOS 1. Considere as retas

Leia mais

Lista de exercícios 12 Similaridade

Lista de exercícios 12 Similaridade Universidade Federal do Paraná Algebra Linear Olivier Brahic Lista de exercícios Similaridade Exercício : Para cada um dos seguintes operadores lineares L em R, determine a matriz A representando L em

Leia mais

obs: i) Salvo menção em contrário, anel = anel comutativo com unidade. ii) O conjunto dos naturais inclui o zero.

obs: i) Salvo menção em contrário, anel = anel comutativo com unidade. ii) O conjunto dos naturais inclui o zero. Lista 1 - Teoria de Anéis - 2013 Professor: Marcelo M.S. Alves Data: 03/09/2013 obs: i) Salvo menção em contrário, anel = anel comutativo com unidade. ii) O conjunto dos naturais inclui o zero. 1. Os conjuntos

Leia mais

4 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2008

4 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2008 4 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 8 Solução de alguns exercícios Devido ao fato de A ser simétrica, existe uma base ortonormal {u,, u n } formada por autovetores de A,

Leia mais

P4 de Álgebra Linear I

P4 de Álgebra Linear I P4 de Álgebra Linear I 2008.2 Data: 28 de Novembro de 2008. Gabarito. 1) (Enunciado da prova tipo A) a) Considere o plano π: x + 2 y + z = 0. Determine a equação cartesiana de um plano ρ tal que a distância

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR - MAT0024

ÁLGEBRA LINEAR - MAT0024 UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICANA Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e Da Natureza Centro Interdisciplinar de Ciências da Natureza ÁLGEBRA LINEAR - MAT0024 11 a Lista de exercícios

Leia mais

5. Seja A uma matriz qualquer. Assinale a afirmativa

5. 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 mais

Álgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017

Álgebra 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 mais

ficha 6 espaços lineares com produto interno

ficha 6 espaços lineares com produto interno Exercícios de Álgebra Linear ficha espaços lineares com produto interno Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico o semestre 011/1 Notação

Leia mais

Matrizes e Linearidade

Matrizes e Linearidade Matrizes e Linearidade 1. Revisitando Matrizes 1.1. Traço, Simetria, Determinante 1.. Inversa. Sistema de Equações Lineares. Equação Característica.1. Autovalor & Autovetor 4. Polinômios Coprimos 5. Função

Leia mais

MAT Álgebra Linear para Engenharia II - Poli 2 ō semestre de ā Lista de Exercícios

MAT Álgebra Linear para Engenharia II - Poli 2 ō semestre de ā Lista de Exercícios MAT 2458 - Álgebra Linear para Engenharia II - Poli 2 ō semestre de 2014 1 ā Lista de Exercícios 1. Verifique se V = {(x, y) x, y R} é um espaço vetorial sobre R com as operações de adição e de multiplicação

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 20

Álgebra Linear I - Aula 20 Álgebra Linear I - Aula 20 1 Matrizes diagonalizáveis Exemplos 2 Forma diagonal de uma matriz diagonalizável 1 Matrizes diagonalizáveis Exemplos Lembramos que matriz quadrada a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a

Leia mais

1 Auto vetores e autovalores

1 Auto vetores e autovalores Auto vetores e autovalores Os autovalores de uma matriz de uma matriz n n são os n números que resumem as propriedades essenciais daquela matriz. Como esses n números realmente caracterizam a matriz sendo

Leia mais

(b) A não será diagonalizável sobre C e A será diagonalizável sobre R se, e

(b) A não será diagonalizável sobre C e A será diagonalizável sobre R se, e Q1. Sejam A M 6 (R) uma matriz real e T : R 6 R 6 o operador linear tal que [T ] can = A, em que can denota a base canônica de R 6. Se o polinômio característico de T for então poderemos afirmar que: p

Leia mais

Lista de exercícios 14 Ortogonalidade

Lista de exercícios 14 Ortogonalidade Universidade Federal do Paraná Algebra Linear Olivier Brahic Lista de exercícios 1 Ortogonalidade Exercícios da Seção 5.1 Exercício 1: Encontre o ângulo emtre os vetores v e w em cada um dos seguintes:

Leia mais

Produto Misto, Determinante e Volume

Produto Misto, Determinante e Volume 15 Produto Misto, Determinante e Volume Sumário 15.1 Produto Misto e Determinante............ 2 15.2 Regra de Cramer.................... 10 15.3 Operações com matrizes............... 12 15.4 Exercícios........................

Leia mais

Dou Mó Valor aos Autovalores

Dou Mó Valor aos Autovalores 1. Definições Preliminares Dou Mó Valor aos Autovalores 21ª Semana Olímpica Maceió, AL Prof. Davi Lopes Nível U Dada uma matriz quadrada A n n de entradas complexas, podemos definir os conceitos a seguir,

Leia mais

ALGA I. Operadores auto-adjuntos (simétricos e hermitianos). Teorema espectral

ALGA I. Operadores auto-adjuntos (simétricos e hermitianos). Teorema espectral Módulo 9 ALGA I. Operadores auto-adjuntos (simétricos e hermitianos). Teorema espectral Contents 9.1 Operadores auto-adjuntos (simétricos e hermitianos) 136 9. Teorema espectral para operadores auto-adjuntos...........

Leia mais

Produto interno e produto vetorial no espaço

Produto interno e produto vetorial no espaço 14 Produto interno e produto vetorial no espaço Sumário 14.1 Produto interno.................... 14. Produto vetorial.................... 5 14..1 Interpretação geométrica da norma do produto vetorial.......................

Leia mais

Slides de apoio: Funções I

Slides de apoio: Funções I Pré-Cálculo ECT2101 Slides de apoio: Funções I Prof. Ronaldo Carlotto Batista 10 de março de 2017 Produto Cartesiano Denição Sejam dois conjuntos não vazios A e B, o produto cartesiano entre A e B é dado

Leia mais

Transformações geométricas planas

Transformações geométricas planas 9 Transformações geométricas planas Sumário 9.1 Introdução....................... 2 9.2 Transformações no plano............... 2 9.3 Transformações lineares................ 5 9.4 Operações com transformações...........

Leia mais

A forma canônica de Jordan

A forma canônica de Jordan A forma canônica de Jordan 1 Matrizes e espaços vetoriais Definição: Sejam A e B matrizes quadradas de orden n sobre um corpo arbitrário X. Dizemos que A é semelhante a B em X (A B) se existe uma matriz

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas - CCE Departamento de Matemática Primeira Lista de MAT641 - Análise no R n

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas - CCE Departamento de Matemática Primeira Lista de MAT641 - Análise no R n Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas - CCE Departamento de Matemática Primeira Lista de MAT641 - Análise no R n 1. Exercícios do livro Análise Real, volume 2, Elon Lages Lima, páginas

Leia mais

GAAL - Terceira Prova - 15/junho/2013. Questão 1: Analise se a afirmação abaixo é falsa ou verdadeira:

GAAL - Terceira Prova - 15/junho/2013. Questão 1: Analise se a afirmação abaixo é falsa ou verdadeira: GAAL - Terceira Prova - /junho/3 SOLUÇÕES Questão : Analise se a afirmação abaio é falsa ou verdadeira: [ A matriz A é diagonalizável SOLUÇÃO: Sabemos que uma matriz n n é diagonalizável se ela possuir

Leia mais

MAT2457 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I Gabarito da 2 a Prova - 1 o semestre de 2015

MAT2457 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I Gabarito da 2 a Prova - 1 o semestre de 2015 MAT27 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I Gabarito da 2 a Prova - 1 o semestre de 201 Nesta prova considera-se fixada uma orientação do espaço e um sistema de coordenadas Σ (O, E) em E 3, em que E é uma base

Leia mais

Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização

Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização Produto Escalar: Sejam u = (u 1,..., u n ) e v = (v 1,..., v n ) dois vetores no R n. O produto escalar, ou produto interno euclidiano, entre esses vetores é

Leia mais

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO LEEC EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO LEEC EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO LEEC EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA Exercícios vários. Considere o conjunto C =, e a operação binária definida por a b = min(a, b). O conjunto C é, relativamente

Leia mais

Dr. Ole Peter Smith Instituto de Matemática e Estatística Universidade Federal de Goiás 1 Vetores em R 2 e R 3

Dr. Ole Peter Smith Instituto de Matemática e Estatística Universidade Federal de Goiás 1 Vetores em R 2 e R 3 Dr Ole Peter Smith olematufgbr Data: 7/5/ urso Engenharia de omputação Disciplina: Álgebra Linear Lista: I Vetores em R e R Dado os vetores a = (,, ) T, b = (,, 4) T e c = (,, ) T Determine o constante

Leia mais

G4 de Álgebra Linear I

G4 de Álgebra Linear I G4 de Álgebra Linear I 013.1 8 de junho de 013. Gabarito (1) Considere o seguinte sistema de equações lineares x y + z = a, x z = 0, a, b R. x + ay + z = b, (a) Mostre que o sistema é possível e determinado

Leia mais

Lista de exercícios 5 Determinantes

Lista de exercícios 5 Determinantes Universidade Federal do Paraná semestre 015. Algebra Linear, CM 005 Olivier Brahic Lista de exercícios 5 Determinantes Exercício 1: Seja A := 3 1 3 3 Encontre os valores dos menores det(m,1 ), det(m, )

Leia mais

Interbits SuperPro Web

Interbits SuperPro Web 1 (Ita 018) Uma progressão aritmética (a 1, a,, a n) satisfaz a propriedade: para cada n, a soma da progressão é igual a n 5n Nessas condições, o determinante da matriz a1 a a a4 a5 a 6 a a a 7 8 9 a)

Leia mais

G3 de Álgebra Linear I

G3 de Álgebra Linear I G3 de Álgebra Linear I 11.1 Gabarito 1) Seja A : R 3 R 3 uma transformação linear cuja matriz na base canônica é 4 [A] = 4. 4 (a) Determine todos os autovalores de A. (b) Determine, se possível, uma forma

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo e motivação

Álgebra Linear I - Aula Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo e motivação Álgebra Linear I - Aula 19 1. Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo e motivação 2. Matriz de uma transformação linear T na base β 1 Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo

Leia mais

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAR

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAR PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAR P. FREITAS Conteúdo. Números complexos. Sistemas de equações; método de eliminação de Gauss 3. Operações com matrizes 3 4. Inversão de matrizes 4 5. Característica e núcleo

Leia mais

Álgebra linear A Primeira lista de exercícios

Álgebra 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 mais

0.1 Matrizes, determinantes e sistemas lineares

0.1 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 mais

Álgebra Linear I - Aula 3. Roteiro

Álgebra Linear I - Aula 3. Roteiro Álgebra Linear I - Aula 3 1. Produto escalar. Ângulos. 2. Desigualdade triangular. Roteiro 1 Produto escalar Considere dois vetores ū = (u 1, u 2, u 3 ) e v = (v 1, v 2, v 3 ) de R 3. O produto escalar

Leia mais

Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza - CCEN Departamento de Matemática - DM

Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza - CCEN Departamento de Matemática - DM Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza - CCEN Departamento de Matemática - DM 3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear Professor: Fágner Dias Araruna

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 2. Roteiro

Álgebra Linear I - Aula 2. Roteiro Álgebra Linear I - Aula 2 1. Produto escalar. Ângulos. 2. Desigualdade triangular. 3. Projeção ortugonal de vetores. Roteiro 1 Produto escalar Considere dois vetores = (u 1, u 2, u 3 ) e v = (v 1, v 2,

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas

Álgebra 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 mais