CLASSIFICAÇÃO DAS ÁLGEBRAS DE LIE TRIDIMENSIONAIS
|
|
- Silvana Padilha Mascarenhas
- 5 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 CLASSIFICAÇÃO DAS ÁLGEBRAS DE LIE TRIDIMENSIONAIS 7 José Paulo Rodrigues da Silveira, Fernando Pereira de Sousa Universidade Federal de Mato Grosso do Sul UFMS, Campus de Três Lagoas. Bolsista do Grupo PET Conexões de Saberes Matemática/CPTL/UFMS. josepapt@hotmail.com RESUMO O trabalho apresenta resultados de um estudo sobre Estruturas Algébricas com ênfase em elementos da Teoria De Lie que foi desenvolvido como parte das atividades de pesquisa e apresentações de seminários, vinculado às disciplinas de Álgebra e Álgebra Linear, com o objetivo de um futuro aprofundamento na teoria de álgebras não comutativas. Durante o desenvolvimento do presente trabalho, foram estudados alguns conceitos de Álgebra Linear, relacionados com Espaços Vetoriais, além de alguns conceitos de álgebra, no que diz respeito a Grupos, Aneis, Corpos e Ideais. Em seguida, foram estudados as definições, proposições e teoremas necessários para a abordagem das Álgebras de Lie Solúveis e Nilpotentes, bem como a classificação de álgebras de Lie Tridimensionais. Palavras - chave: Lie, Álgebras, Solúvel, Nilpotente, Tridimensional. CLASSIFICATION OF Lie ALGEBRA DIMENSIONAL ABSTRACT The paper presents results of a study on " Algebraic Structures with an emphasis on elements of Lie Theory " that was developed as part of research activities and seminar presentations, linked to the disciplines of Algebra and Linear Algebra, with a view to a future deepening in algebra theory does not commutative. During the development of this work, we studied some concepts of linear algebra, vector spaces related, and some algebra concepts, with regard to groups, rings, Bodies and ideals. Then, the settings were studied, and theorems propositions required for the approach of Lie algebras soluble and nilpotent as well as the classification of Lie algebras dimensional Keywords: Lie, Álgebra, Soluble, Nilpotent, Three-dimensional.
2 INTRODUÇÃO 8 Para uma melhor compreensão quanto á classificação das álgebras de Lie tridimensionais é necessário um conhecimento básico sobre: Lie: Definição 1: Uma álgebra de Lie é um espaço vetorial a munido da operação colchete de O colchete de Lie satisfaz às condições: 1. O colchete de Lie é bilinear, isto é, a a a (X, Y) [X, Y] [ax + by, Z] = a[x, Z] + b[y, Z] [Z, ax + by] = a[z, X] + b[z, Y], 2. O colchete de Lie é antissimétrico, isto é, [X, X] = 0, X a. 3. A identidade de Jacobi é satisfeita X, Y, Z a: a, b R e X, Y, Z a. [X, [Y, Z]] + [Y, [Z, X]] + [Z, [X, Y]] = 0 Definição 2: Seja B um subconjunto de a, chamamos de centralizador de B em a, ao conjunto z(b) = {X a/[x, Y] = 0, Y B}. Definição 3: Se a é uma álgebra de Lie, então o centro de a será denotado por: c(a) = {X a/[x, Y] = 0, Y a}. Definição 4: Seja a uma álgebra de Lie. Dizemos que a é uma álgebra derivada de a se: a = < {[X, Y]/X, Y a} >. ÁLGEBRAS DE LIE TRIDIMENSIONAIS Seja a uma álgebra de Lie tridimensional e seja a sua álgebra derivada. Classificaremos esta álgebra através das dimensões da álgebra derivada a. Teorema. Seja a uma álgebra de Lie tridimensional e tal que sua álgebra derivada a é nula. Então, a é abeliana.
3 9 Demonstração: Suponhamos que dim (a ) = 0, isto é, a = {0}. Neste caso, tem-se que a é uma álgebra abeliana. Agora, analisaremos o caso em que dim (a ) = 1. Este caso se dividirá em duas etapas, a primeira considerando a c(a) e outra considerando que a não está contido em c(a). Para a c(a) temos o seguinte resultado sobre classificação de álgebras de Lie tridimensionais: Teorema. Seja a uma álgebra de Lie tridimensional cuja álgebra derivada a é unidimensional. Suponha que a c(a). Então, existe uma base {X, Y, Z} de a tal que [Y, Z] = X, [X, Y] = 0 e[x, Z] = 0. Demonstração: Sejam {X} e {X, Y 1, Z} bases de a e a, respectivamente. Como a c(a), temos que para qualquer U a tem-se que [U, W] = 0, W a. Como {X} é base de a temos [X, W] = 0, W a, e, em [X, Y 1 ] = 0 e [X, Z] = 0, pois Y 1, Z a. Já que [Y 1, Z] a, segue que [Y 1, Z] = ax, a 0. Verifiquemos que a é realmente não nulo. Caso contrário, [Y 1, Z] = 0. Como [X, Y 1 ] = 0 = [X, Z] temos que U, V a, vale [U, V] = [ax + by 1 + cz, αx + βy 1 + γz] = 0. Concluímos então que dim(a ) = 0, contradizendo a hipótese. Definamos Y = 1 a Y 1. Então, {X, Y, Z} também é uma base de a e [X, Y] = 0 = [X, Z] e [Y, Z] = 1 [Y a 1, Z] = 1 ax = X. a seguir. Agora, para analisar o caso em que a não está contido em c(a) precisamos dos dois lemas a Lema: Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que a é unidimensional. Suponha que a possua uma subálgebra bidimensional b que não é abeliana. Então, b é um ideal de a. Lema. Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que a é unidimensional. Se a não está contido em c(a), então existe uma subálgebra bidimensional de a que não é abeliana.
4 10 Veremos a seguir, uma classificação das álgebras de Lie de dimensão três, cuja álgebra derivada a é unidimensional e não está contida em c(a). Teorema. Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que a é unidimensional. Se a não está contido em c(a), então existe uma base {X, Y, Z} de a tal que [X, Y] = X, [X, Z] = 0 e [Y, Z] = 0. Demonstração: Pelo lema anterior, temos que a possui uma subálgebra bidimensional não abeliana b. Seja {X, Y} a base canônica de b com [X, Y] = X. Pelos lemas anteriores, temos que b é um ideal de a. Logo, a = b z(b), onde z(b) é o centralizador de b em a. Completemos a base {X, Y} de b para obtermos a base {X, Y, Z} de a. Como a = b z(b) e {X, Y} gera b, temos que Z z(b). Decorre daí que [Z, X] = 0 e [Z, Y] = 0. À seguir, apresentaremos o caso em que a álgebra derivada a é bidimensional: Lema: Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que a é bidimensional. Suponha que a possui uma subálgebra não abeliana bidimensional b. Então, o ideal a é diferente de b. Demonstração: Suponhamos por absurdo que a = b. Tomemos uma base {X, Y} de b com [X, Y] = Y. Como b é ideal, temos que a = b z(b) e, daí, a =[ b z(b), b z(b)], a = [b, b] + [b, z(b)] + [z(b), b] + [z(b), z(b)] a = [b, b] + [z(b), z(b)]. Como dim(b) = 2 e a = b z(b), temos que dim(z(b)) = 1. Daí, concluímos que z(b) é abeliano e, portanto, [z(b), z(b)] = 0. Assim, da igualdade a = [b, b] + [z(b), z(b)], temos que a = b. Como b = [ b, b] é gerado por Y, temos que a é unidimensional, o que contradiz a hipótese. Definição: A aplicação ad abaixo é chamada de representação adjunta da álgebra de Lie a ad(x): a a X ad(x) Lema. Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que sua álgebra derivada a é bidimensional. Então, ad(z): a a é um isomorfismo Z a, Z a.
5 O resultado a seguir classifica as álgebras de Lie Tridimensionais, cuja álgebra derivada é bidimensional. 11 Teorema. Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que sua álgebra derivada a é bidimensional. Então, existe uma base {X, Y, Z} de a e escalares α, β, γ, δ tais que [X, Y] = α β 0, [Z, X] = αx + βy, [Z, Y] = γx + δy, e W = ( ) é uma matriz invertível. γ δ Demonstração: Por intermédio do lema anterior, como a é abeliana, tomemos uma base {X, Y} de a com [X, Y] = 0 e estendamos esta base a uma base {X, Y, Z} de a. Ainda pelo lema anterior, {[X, Z], [Y, Z]} também é uma base de a, assim [X, Z] = αx + βy e, do mesmo modo, [Y, Z] = γx + δy, uma vez que {X, Y} também é base de a. Como ad(z) é um isomorfismo, temos que U = ( α γ β δ ) é invertível, pois é a matriz do isomorfismo ad(z). Assim, como a transposta de uma matriz invertível também é invertível, U T = W = ( α γ β δ ) é invertível. Definição. Duas matrizes A e B são chamadas cogradientes se existe uma matriz invertível N e um número real p 0 tal que B = pn T AN. Usaremos a notação A~B para denotar que A é cogradientes a B. Proposição. A relação A é cogradientes a B (A~B) é uma relação de equivalência. A proposição a seguir nos mostra que no conjunto das matrizes simétricas e invertíveis só existem duas classes de equivalência de matrizes cogradientes. Proposição. Se A é uma matriz 3 3 real, simétrica e invertível, então A é cogradientes a ( 0 1 0) ou a ( 0 1 0). Demonstração: Seja A uma matriz real, simétrica e invertível. Pelo teorema espectral, temos que existe uma matriz ortogonal N tal que N T NA é uma matriz diagonal, ou seja,
6 α 0 0 N T AN = ( 0 β 0), com α, β, γ R. 0 0 γ 12 Como A é invertível e det (A) 0, temos que det(n T AN) = αβγ 0. Multiplicando N T NA por γ 1, obtemos: ( α γ 0 β γ 0 0 α 0 0 B= ( 0 β 0). Mostraremos que a matriz B é cogradiente a: 0). Tomando α = γ α, e β = γ β, temos que A é cogradientes a α e β C = ( 0 1 0) ou a D = ( 0 1 0). x 0 0 De fato, para mostrar isto, seja N = ( 0 y 0). 0 0 z Para simplificarmos a notação, troquemos α por α e β por β. Dessa forma, N T BN = x 2 α 0 0 ( 0 y 2 β 0 ). 0 0 z² Para concluir a demonstração, consideraremos todas as possibilidades para os sinais de Se α > 0 e β > 0, tomamos a matriz N tal que x = 1 α, y = 1 β N T BN = ( 0 1 0) = C, ou seja, B~C. Se α < 0 e β > 0, tomamos a matriz N tal que x = 1 α, y = N T BN = ( 0 1 0) = D, ou seja, B~D. Se α > 0 e β < 0, tomamos a matriz N tal que x = 1 α, y = 1 β β e z = 1. Daí, N T BN = ( 0 1 0), ou seja, B é cogradientes a E = ( 0 1 0) Agora, observe que se tomarmos N = ( 1 0 0), teremos que e z = 1. Daí, e z = 1. Daí,
7 Dessa forma, E~D ( 1) ( 1 0 0) ( 0 1 0) ( 1 0 0) = ( 0 1 0). 13 Se α < 0 e β < 0, tomamos a matriz N tal que x = 1 α, y = 1 β e z = 1. Daí, N T BN = ( ), ou seja, B~F = ( ). Agora, tomemos N = ( 0 1 0) Notemos que: Daí, temos que F~D ( 1) ( 0 1 0) ( ) ( 0 1 0) = ( 0 1 0) Com o teorema a seguir, encerraremos as classificações das álgebras de Lie tridimensionais: Teorema: Seja a uma álgebra de Lie tridimensional tal que sua álgebra derivada a também é tridimensional, ou seja, a = a. Então, existem exatamente duas classes de álgebras de Lie tridimensionais distintas. Uma com colchetes entre os elementos da base dados por [Y, Z] = X; [Z, X] = Y e [X, Y] = Z e a outra com colchetes dados por [Y, Z] = X; [Z, X] = Y e [X, Y] = Z. Demonstração: Seja {X 1, X 2, X 3 } uma base de a. Não é difícil demonstrar que [X 2, X 3 ] = Y 1 ; [X 3, X 1 ] = Y 2 e [X 1, X 2 ] = Y 3 geram a e, portanto, constituem uma base de a. Como a = a, temos que {Y 1, Y 2, Y 3 } também é uma base de a. Denotaremos por α 11 α 21 α 31 A = ( α 12 α 13 α 22 α 23 α 32 ) α 33 A matriz mudança de base de {X 1, X 2, X 3 } para a base {Y 1, Y 2, Y 3 }. Sabemos que A é invertível e mostremos, através da identidade de Jacobi, que a matriz A é simétrica. Com efeito, pela identidade de Jacobi, temos que [X 1, [X 2, X 3 ]] + [X 3 [X 1, X 2 ]] + [X 2, [X 3, X 1 ]] = 0, mas [X 1, [X 2, X 3 ]] + [X 3 [X 1, X 2 ]] + [X 2, [X 3, X 1 ]] = [X 1, Y 1 ] + [X 3, Y 3 ] + [X 2, Y 2 ]
8 = [X 1, α 11 X 1 + α 12 X 2 + α 13 X 3 ] + [X 3, α 31 X 1 + α 32 X 2 + α 33 X 3 ] + [X 2, α 21 X 1 + α 21 X 2 + α 23 X 3 ] = α 12 [X 1, X 2 ] + α 13 [X 1, X 3 ] + α 31 [X 3, X 1 ] + α 32 [X 3, X 2 ] + α 21 [X 2, X 1 ] + α 23 [X 2, X 3 ] =(α 12 α 21 ) [X 1, X 2 ]+(α 31 α 13 ) [X 3, X 1 ] + (α 23 α 32 ) [X 2, X 3 ] Como {Y 1, Y 2, Y 3 } é linearmente independente, a identidade de Jacobi nos diz que α 12 α 21 = α 31 α 13 = α 23 α 32 = 0, e assim, α 12 = α 21, α 31 = α 13 e α 23 = α 32, mostrando que a matriz A é simétrica. e a matriz Consideremos agora uma outra base de a que denotaremos por {X, 1 X, 2 X }. 3 Temos que X 1 = β 11 X 1 + β 12 X 2 + β 13 X 3 X 2 = β 21 X 1 + β 22 X 2 + β 23 X 3 X 3 = β 31 X 1 + β 32 X 2 + β 33 X 3 β 11 β 12 β 13 B = ( β 21 β 22 β 23 ) é invertível. β 31 β 32 β 33 Definamos Y 1 = [X, 2 X ], 3 Y 2 = [X, 3 X ], 1 Y 3 = [X, 1 X ]. 2 Para qualquer permutação cíclica (i, j, k) de (1,2,3) temos que Y i = [X j, X ] k = [β j1 X 1 + β j2 X 2 + β j3 X 3, β k1 X 1 + β k2 X 2 + β k3 X 3 ] 14 = (β j2 β k3 β j3 β k2 )Y 1 + (β j3 β k1 β j1 β k3 )Y 2 + (β j1 β k2 β j2 β k1 )Y 3 = γ i1 Y 1 + γ i2 Y 2 + γ i3 Y 3. Assim, γ 11 γ 12 γ 13 ( γ 21 γ 31 γ 22 γ 32 γ 23 ) = (B T ) 1 det(b T ) que é a matriz adjunta de B T. γ 33 A matriz mudança de base de {X 1, X 2, X 3 } para a base {Y 1, Y 2, Y 3 } é A e a matriz mudança de base de {X, 1 X, 2 X } 3 para {X 1, X 2, X 3 } é (B T ) 1. Portanto, se A é a matriz (α ) ij tal que Y i = α i1 X 1 + α i2 X 2 + α i3 X 3 tem-se que onde A = det(b T ) (B T ) 1 AB 1 Logo A e A são matrizes simétricas e cogradientes. Daí, A (ou A ) é cogradientes a C ou a D C = ( 0 1 0) e D = ( 0 1 0).
9 15 Observemos que no caso da matriz C obtemos a primeira classe de álgebras do enunciado. Analogamente, para a matriz D obtemos a segunda classe de álgebras. Exemplo. Um exemplo de álgebra de Lie tridimensional cuja álgebra derivada a = a é a álgebra sl(2, R) = {A M(n n, R)/ tr(a) = 0}. De fato, os elementos de sl(2, R) são da forma ( a c álgebra derivada. b ). Vamos analisar agora a sua a sl(2, R) = {[X, Y] / X, Y sl(2, R)} Seja X = ( a 1 b 1 ) e Y = ( a 2 b 2 ), então c 1 a 1 a 2 c 2 [X, Y] = ( a 1 b 1 c 1 a 1 ) ( a 2 b 2 c 2 a 2 ) ( a 2 b 2 c 2 a 2 ) ( a 1 b 1 c 1 a 1 ) =( b 1c 2 b 2 c 1 2a 2 b 1 2c 1 a 2 2a 1 c 2 b 1 c 2 + b 2 c 1 ). Assim, concluímos que sl(2, R) possui dimensão 3, pois a primeira e a quarta entrada da matriz acima são múltiplos. Portanto, sl(2, R) = sl(2, R). O objetivo deste estudo é o aprofundamento na teoria de álgebras não comutativas. METODOLOGIA O trabalho é resultado de uma pesquisa teórica desenvolvida nos anos de 2014 e 2015, embasada no livro Estruturas Algébricas com ênfase em elementos da Teoria de Lie, desenvolvido através de discussões do tema com o orientador e apresentações de seminários como parte das atividades do programa PET Conexões de Saberes Matemática UFMS/CPTL no estudo da Teoria De Lie. O trabalho incluiu uma etapa de leitura e resoluções de exercícios, desenvolvimento das atividades propostas e a tabulação dos resultados obtidos. O estudo e as atividades desenvolvidas foram avaliados através da apresentação de seminários de discussão. RESULTADOS Foram obtidos resultados importantes para a classificação de Álgebras de Lie Tridimensionais, o que permitiu fazer aprofundamentos no tema que serão temas a serem apresentados no TCC do curso de graduação do aluno e em apresentações de trabalhos de pesquisas futuras.
10 CONCLUSÃO 16 Através do trabalho foram obtidos resultados que permitem um aprofundamento em estudos sobre a Teoria de Lie, bem como uma iniciação em conteúdos aprofundados da Álgebra não comutativa, possibilitando assim um maior conhecimento sobre áreas diversas de matemática. BIBLIOGRAFIA BARROS, C.J.B; SANTANA A.J. Estruturas Algébricas Com Ênfase em Elementos da Teoria de Lie. Maringá: Eduem, COELHO, F. U.; LOURENÇO, M. L. Um Curso de Álgebra Linear. 2ª ed. São Paulo: Edusp, HEFEZ A.; VILLELA, M. L. T. Introdução à Álgebra Linear. 1a ed. Rio de Janeiro: SBM, 2012.
O TEOREMA ESPECTRAL PARA OPERADORES SIMÉTRICOS. Marco Antonio Travassos 1, Fernando Pereira Sousa 2
31 O TEOREMA ESPECTRAL PARA OPERADORES SIMÉTRICOS Marco Antonio Travassos 1, Fernando Pereira Sousa 2 1 Aluno do Curso de Matemática CPTL/UFMS, bolsista do Grupo PET Matemática/CPTL/UFMS; 2 Professor do
Leia maisIntrodução à Álgebra de Lie
Introdução à Álgebra de Lie Wilian Francisco de Araujo Universidade Tecnológica Federal do Paraná e-mail: wilianfrancisco@gmail.com Estou certo, absolutamente certo de que... essas teorias será reconhecido
Leia maisCapítulo 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 mais1 Noções preliminares
Álgebras, subálgebras e endomorfirsmos Ana Cristina - MAT/UFMG Durante este texto, vamos considerar F um corpo de característica zero. Iniciaremos com algumas definições da teoria de anéis que serão importantes
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 maisA 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 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 maisCapítulo 6: Transformações Lineares e Matrizes
6 Livro: Introdução à Álgebra Linear Autores: Abramo Hefez Cecília de Souza Fernandez Capítulo 6: Transformações Lineares e Matrizes Sumário 1 Matriz de uma Transformação Linear....... 151 2 Operações
Leia maisNotações e revisão de álgebra linear
Notações e revisão de álgebra linear Marina Andretta ICMC-USP 17 de agosto de 2016 Baseado no livro Introduction to Linear Optimization, de D. Bertsimas e J. N. Tsitsiklis. Marina Andretta (ICMC-USP) sme0211
Leia maisApostila 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 maisÉ um espaço vetorial L sobre um corpo K munido com uma operação binária bilinear que satisfaz: (i) (ii)
Artur Amorim É um espaço vetorial L sobre um corpo K munido com uma operação binária bilinear que satisfaz: (i) (ii) (i) (ii) (iii) (iv) (v) IR 3 munido com o produto vetorial ^ é uma álgebra de Lie gl(v)
Leia maisMAT Resumo Teórico e Lista de
MAT 0132 - Resumo Teórico e Lista de Exercícios April 10, 2005 1 Vetores Geométricos Livres 1.1 Construção dos Vetores 1.2 Adição de Vetores 1.3 Multiplicação de um Vetor por um Número Real 2 Espaços Vetoriais
Leia maisUnidade 5 - Subespaços vetoriais. A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa. 10 de agosto de 2013
MA33 - Introdução à Álgebra Linear Unidade 5 - Subespaços vetoriais A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa PROFMAT - SBM 10 de agosto de 2013 Às vezes, é necessário detectar, dentro
Leia maisÁLGEBRA 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 - MAT003 10 a Lista de
Leia maisÁlgebras 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 maisAulas práticas de Álgebra Linear
Ficha 3 Aulas práticas de Álgebra Linear Licenciatura em Engenharia Naval e Oceânica Mestrado Integrado em Engenharia Mecânica 1 o semestre 2018/19 Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática,
Leia maisUnidade 7 - Bases e dimensão. A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa. 10 de agosto de 2013
MA33 - Introdução à Álgebra Linear Unidade 7 - Bases e dimensão A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa PROFMAT - SBM 10 de agosto de 2013 Nesta unidade introduziremos dois conceitos
Leia maisCapítulo 6. Operadores Ortogonais. Curso: Licenciatura em Matemática. Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo
Capítulo 6 Operadores Ortogonais Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula 6: Operadores Ortogonais
Leia maisÁlgebra Linear Exercícios Resolvidos
Álgebra Linear Exercícios Resolvidos Agosto de 001 Sumário 1 Exercícios Resolvidos Uma Revisão 5 Mais Exercícios Resolvidos Sobre Transformações Lineares 13 3 4 SUMA RIO Capítulo 1 Exercícios Resolvidos
Leia maisOPERADORES LINEARES ESPECIAIS: CARACTERIZAÇÃO EM ESPAÇOS DE DIMENSÃO DOIS*
OPERADORES LINEARES ESPECIAIS: CARACTERIZAÇÃO EM ESPAÇOS DE DIMENSÃO DOIS* FABIANA BARBOSA DA SILVA, ALINE MOTA DE MESQUITA ASSIS, JOSÉ EDER SALVADOR DE VASCONCELOS Resumo: o objetivo deste artigo é apresentar
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 maisMAT 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 maisIntroduzir os conceitos de base e dimensão de um espaço vetorial. distinguir entre espaços vetoriais de dimensão fnita e infinita;
META Introduzir os conceitos de base e dimensão de um espaço vetorial. OBJETIVOS Ao fim da aula os alunos deverão ser capazes de: distinguir entre espaços vetoriais de dimensão fnita e infinita; determinar
Leia maisPolinômio Mínimo e Operadores Nilpotentes
Capítulo 9 Polinômio Mínimo e Operadores Nilpotentes Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula
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.
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 maisGeneralizações do Teorema de Wedderburn-Malcev e PI-álgebras. Silvia Gonçalves Santos
Generalizações do Teorema de Wedderburn-Malcev e PI-álgebras Silvia Gonçalves Santos Definição 1 Seja R um anel com unidade. O radical de Jacobson de R, denotado por J(R), é o ideal (à esquerda) dado pela
Leia maisO Plano no Espaço. Sumário
17 Sumário 17.1 Introdução....................... 2 17.2 Equações paramétricas do plano no espaço..... 2 17.3 Equação cartesiana do plano............. 15 17.4 Exercícios........................ 21 1 Unidade
Leia maisTópicos de Matemática Elementar
Revisão Básica de Prof. Dr. José Carlos de Souza Junior Universidade Federal de Alfenas 26 de novembro de 2014 Revisão de Definição 1 (Espaço Vetorial) Um conjunto V é um espaço vetorial sobre R, se em
Leia maisMaterial Teórico - Módulo: Vetores em R 2 e R 3. Operações Envolvendo Vetores. Terceiro Ano - Médio
Material Teórico - Módulo: Vetores em R 2 e R 3 Operações Envolvendo Vetores Terceiro Ano - Médio Autor: Prof. Angelo Papa Neto Revisor: Prof. Antonio Caminha M. Neto 1 Adição de vetores Na aula anterior
Leia maisNotas de Aulas de Matrizes, Determinantes e Sistemas Lineares
FATEC Notas de Aulas de Matrizes, Determinantes e Sistemas Lineares Prof Dr Ânderson Da Silva Vieira 2017 Sumário Introdução 2 1 Matrizes 3 11 Introdução 3 12 Tipos especiais de Matrizes 3 13 Operações
Leia maisCapítulo 8: Determinantes
8 Livro: Introdução à Álgebra Linear Autores: Abramo Hefez Cecília de Souza Fernandez Capítulo 8: Determinantes Sumário 1 Propriedades dos Determinantes 211 11 Propriedades Características 211 12 Propriedades
Leia maisInterbits 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 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 maisMAT2457 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I 1 a Prova - 1 o semestre de y + az = a (a 2)x + y + 3z = 0 (a 1)y = 1 a
MAT457 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I 1 a Prova - 1 o semestre de 018 Questão 1. Se a R, é correto afirmar que o sistema linear y + az = a (a x + y + 3z = 0 (a 1y = 1 a é: (a possível e indeterminado
Leia maisEspaços Euclidianos. Espaços R n. O conjunto R n é definido como o conjunto de todas as n-uplas ordenadas de números reais:
Espaços Euclidianos Espaços R n O conjunto R n é definido como o conjunto de todas as n-uplas ordenadas de números reais: R n = {(x 1,..., x n ) : x 1,..., x n R}. R 1 é simplesmente o conjunto R dos números
Leia maisUnidade 4 - Matrizes elementares, resolução de sistemas. A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa. 10 de agosto de 2013
MA33 - Introdução à Álgebra Linear Unidade 4 - Matrizes elementares, resolução de sistemas A Hefez e C S Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa PROFMAT - SBM 10 de agosto de 2013 Nesta unidade, veremos
Leia maisRelatos de Experiência
Relatos de Experiência Revista Elementos 2ª edição ano 2012 17-26 Revista De Grupos a Álgebras de Lie: um passeio entre as estruturas algébricas Antonio Carlos Tamarozzi Universidade Federal de Mato Grosso
Leia maisÁLGEBRA 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 10 a Lista de exercícios
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 maisCapítulo 2. Ortogonalidade e Processo de Gram-Schmidt. Curso: Licenciatura em Matemática
Capítulo 2 Ortogonalidade e Processo de Gram-Schmidt Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves de Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula
Leia maisMatrizes e sistemas de equações algébricas lineares
Capítulo 1 Matrizes e sistemas de equações algébricas lineares ALGA 2007/2008 Mest Int Eng Biomédica Matrizes e sistemas de equações algébricas lineares 1 / 37 Definições Equação linear Uma equação (algébrica)
Leia maisSeja f um endomorfismo de um espaço vectorial E de dimensão finita.
6. Valores e Vectores Próprios 6.1 Definição, exemplos e propriedades Definição Seja f um endomorfismo de um espaço vectorial E, com E de dimensão finita, e seja B uma base arbitrária de E. Chamamos polinómio
Leia maisParte II. Análise funcional II
Parte II Análise funcional II 12 Capítulo 5 Produto de Operadores. Operadores inversos Neste capítulo vamos introduzir a noção de produto de operadores assim como a de operador invertível. Para tal precisamos
Leia maisé encontrado no cruzamento da linha i com a coluna j, ou seja, o primeiro índice se refere à linha e o segundo à coluna.
Ministério da Educação Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica Instituto Federal De Santa Catarina Campus São José Professora: ELENIRA OLIVEIRA VILELA COMPONENTE CURRICULAR: ALG ÁLG. LINEAR MATRIZES
Leia maisGeometria anaĺıtica e álgebra linear
Geometria anaĺıtica e álgebra linear Francisco Dutenhefner Departamento de Matematica ICEx UFMG 22/08/13 1 / 24 Determinante: teorema principal Teorema: Se A é uma matriz quadrada, então o sistema linear
Leia mais5. 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 maisUFPB - CCEN - DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA 1 a LISTA DE EXERCÍCIOS PERÍODO
UFPB - CCEN - DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA a LISTA DE EXERCÍCIOS PERÍODO 0 Os exercícios 0 8 trazem um espaço vetorial V e um seu subconjunto W Sempre que W for um subespaço
Leia mais7 temos que e u =
Capítulo 1 Complementos de Álgebra Linear 11 Introdução Seja A = [a ij ] uma matriz quadrada de ordem n e pensemos na transformação linear R n! R n que a cada cada vector u R n faz corresponder um vector
Leia maisGabriel Eurípedes de Jesus Farias. GEOMETRIA HIPERBÓLICA PLANA O Modelo Projetivo
Gabriel Eurípedes de Jesus Farias GEOMETRIA HIPERBÓLICA PLANA O Modelo Projetivo Texto referente ao Minicurso de Geometria Hiperbólica do III Simpósio Nacional do PICME. Orientador: Prof. Dr. Heleno da
Leia maisUm Estudo Sobre Espaços Vetoriais Simpléticos
Um Estudo Sobre Espaços Vetoriais Simpléticos Fabiano Borges da Silva Lívia T. Minami Borges 28 de novembro de 2015 Resumo O presente artigo estuda de maneira detalhada espaços vetoriais que possuem uma
Leia maisConceitos 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 maisÁlgebra Linear e Geometria Anaĺıtica
Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica 2016/17 MIEI+MIEB+MIEMN Slides da 4 a Semana de aulas Cláudio Fernandes (FCT/UNL) Departamento de Matemática 1 / 27 Programa 1 Matrizes 2 Sistemas de Equações Lineares
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 maisIdeais em anéis de grupo
Ideais em anéis de grupo Allysson Gomes Dutra 19 de julho de 2014 Resumo: A proposta deste trabalho é apresentar algumas construções de ideais em um anel de grupos RG se utilizando de subgrupos normais
Leia maisCapítulo 7. Operadores Normais. Curso: Licenciatura em Matemática. Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo
Capítulo 7 Operadores Normais Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula 7: Operadores Normais Meta
Leia maisUnidade 2 - Matrizes. A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa. 9 de agosto de 2013
MA33 - Introdução à Álgebra Linear Unidade 2 - Matrizes A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa PROFMAT - SBM 9 de agosto de 2013 O dono de uma pequena frota de quatro táxis, movidos
Leia maisFUNCIONAIS LINEARES: ESPAÇO DUAL E ANULADORES
FUNCIONAIS LINEARES: ESPAÇO DUAL E ANULADORES Eduardo de Souza Böer - eduardoboer04@gmail.com Universidade Federal de Santa Maria, Campus Camobi, 97105-900-Santa Maria, RS, Brasil Saradia Sturza Della
Leia mais= f(0) D2 f 0 (x, x) + o( x 2 )
6 a aula, 26-04-2007 Formas Quadráticas Suponhamos que 0 é um ponto crítico duma função suave f : U R definida sobre um aberto U R n. O desenvolvimento de Taylor de segunda ordem da função f em 0 permite-nos
Leia maisCampos hamiltonianos e primeiro grupo de cohomologia de De Rham.
Campos hamiltonianos e primeiro grupo de cohomologia de De Rham. Ronaldo J. S. Ferreira e Fabiano B. da Silva 18 de novembro de 2015 Resumo Neste trabalho vamos explorar quando um campo vetorial simplético
Leia maisÁlgebra 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 maisProduto 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 mais1. Não temos um espaço vetorial, pois a seguinte propriedade (a + b) v = a v + b v não vale. De fato:
Sumário No que se segue, C, R, Q, Z, N denotam respectivamente, o conjunto dos números complexos, reais, racionais, inteiros e naturais. Denotaremos por I (ou id) End(V ) a função identidade do espaço
Leia maisexercícios 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 maisUniversidade Federal de Goiás Câmpus Catalão Aluno: Bruno Castilho Rosa Orientador: Igor Lima Seminário Semanal de Álgebra
Universidade Federal de Goiás Câmpus Catalão Aluno: Bruno Castilho Rosa Orientador: Igor Lima Seminário Semanal de Álgebra Notas de aula 1. Título: Subgrupos finitos de. 2. Breve descrição da aula A aula
Leia mais13 AULA. Relações de Equivalência LIVRO. META: Introduzir o conceito de relações de equivalência e suas propriedades.
2 LIVRO Relações de Equivalência META: Introduzir o conceito de relações de equivalência e suas propriedades. OBJETIVOS: Ao fim da aula os alunos deverão ser capazes de: Identificar se uma dada relação
Leia maisMAT2457 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I 3 a Prova - 1 o semestre de (a) 3; (b) 2; (c) 0; (d) 1; (e) 2.
MAT2457 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA I 3 a Prova - 1 o semestre de 2018 Questão 1. Seja U = [(2, 1, 1), (1, 0, 2)], subespaço vetorial de R 3 e ax + by + z = 0 uma equação de U, isto é U = { (x, y, z)
Leia mais1. Conhecendo-se somente os produtos AB e AC, calcule A = X 2 = 2X. 3. Mostre que se A e B são matrizes que comutam com a matriz M = 1 0
Lista de exercícios. AL. 1 sem. 2015 Prof. Fabiano Borges da Silva 1 Matrizes Notações: 0 para matriz nula; I para matriz identidade; 1. Conhecendo-se somente os produtos AB e AC calcule A(B + C) B t A
Leia maisUMA INTRODUÇÃO À EXTENSÕES DE CORPOS FINITAS E ALGÉBRICAS
UNIVERSIDADE ESTADUAL DA PARAÍBA CAMPUS VI - POETA PINTO DO MONTEIRO CENTRO DE CIÊNCIAS HUMANAS E EXATAS CURSO DE LICENCIATURA PLENA EM MATEMÁTICA JÚLIO FERNANDES DA SILVA UMA INTRODUÇÃO À EXTENSÕES DE
Leia maisÁlgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Matrizes e Sistemas de Equações Lineares
universidade de aveiro departamento de matemática Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica Agrupamento IV (ECT, EET, EI) Capítulo 1 Matrizes e Sistemas de Equações Lineares Geometria anaĺıtica em R 3 [1 01]
Leia maisEliana Carla Rodrigues, Jhone Caldeira. Universidade Federal de Goiás, CEP , Brasil
Eliana Carla Rodrigues, Jhone Caldeira Universidade Federal de Goiás, CEP 74001-970, Brasil elianacarlarodri@gmail.com, jhone@mat.ufg.br Uma Introdução às Álgebras de Lie e suas Representações Palavras-chave:
Leia maisCapítulo 1. Matrizes e Sistema de Equações Lineares. 1.1 Corpos
Capítulo 1 Matrizes e Sistema de Equações Lineares Neste capítulo apresentaremos as principais de nições e resultados sobre matrizes e sistemas de equações lineares que serão necessárias para o desenvolvimento
Leia maisÁLGEBRA LINEAR. Exame Final
UNIVERSIDADE DE AVEIRO DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR Exame Final 9/0/00 DURAÇÃO: 3 horas Nome: N o Aluno: Observação: Declaro que desisto: (Justifique sempre as suas respostas) Folha. (4,0
Leia maisÁlgebra Linear 1 ō Teste - 16/ 11/ 02 Cursos: Eng. Ambiente, Eng. Biológica, Eng. Química, Lic. Química
Código do Teste: 105 Álgebra Linear 1 ō Teste - 16/ 11/ 02 Cursos: Eng. Ambiente, Eng. Biológica, Eng. Química, Lic. Química 1. Para as matrizes A = ( 1 0 3 1 ) B = ( 5 4 1 0 2 1 3 1 ) C = 1 1 1 0 5 1
Leia maisEquação da reta. No R 2 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ CÁLCULO II - PROJETO NEWTON AULA 05
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ CÁLCULO II - PROJETO NEWTON AULA 05 Assunto:Equações da reta no R 2 e no R 3, equações do plano, funções de uma variável real a valores em R n Palavras-chaves: Equação da reta,
Leia maisMatrizes 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 maisProblema do isomorfismo para álgebras envolventes universais de álgebras de Lie
UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS MESTRADO EM MATEMÃTICA Problema do isomorfismo para álgebras envolventes universais de álgebras de Lie Danilo Vilela Avelar Belo Horizonte - MG 2014 Danilo Vilela Avelar
Leia maisValores e vectores próprios
Valores e vectores próprios Álgebra Linear C (Engenharia Biológica) 0 de Dezembro de 006 Conteúdo Motivação e definições Propriedades 4 3 Matrizes diagonalizáveis 5 Motivação e definições Considere a matriz
Leia maisResolução do 1 o Teste - A (6 de Novembro de 2004)
ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA Ano Lectivo de 2004/2005 Resolução do 1 o Teste - A (6 de Novembro de 2004) 1 Considere o subconjunto
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 maisParte 1 - Matrizes e Sistemas Lineares
Parte 1 - Matrizes e Sistemas Lineares Matrizes: Uma matriz de tipo m n é uma tabela com mn elementos, denominados entradas, e formada por m linhas e n colunas. A matriz identidade de ordem 2, por exemplo,
Leia maisSistemas de Equações Lineares e Matrizes
Sistemas de Equações Lineares e Matrizes. Quais das seguintes equações são lineares em x, y, z: (a) 2x + 2y 5z = x + xy z = 2 (c) x + y 2 + z = 2 2. A parábola y = ax 2 + bx + c passa pelos pontos (x,
Leia maisÁlgebra Linear 1 o Teste
Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática 1 o Semestre 2008-2009 6/Janeiro/2008 Prova de Recuperação Álgebra Linear 1 o Teste MEMec, MEAer Nome: Número: Curso: Sala: A prova que vai realizar
Leia maisALGA I. Bases, coordenadas e dimensão
Módulo 5 ALGA I. Bases, coordenadas e dimensão Contents 5.1 Bases, coordenadas e dimensão............. 58 5.2 Cálculos com coordenadas. Problemas......... 65 5.3 Mudanças de base e de coordenadas..........
Leia maisAlgebra Linear S ergio Lu ıs Zani
Álgebra Linear Sérgio Luís Zani 2 Sumário 1 Espaços Vetoriais 7 1.1 Introdução e Exemplos.......................... 7 1.2 Propriedades............................... 12 1.3 Exercícios.................................
Leia mais(x 1 + iy 1 ) + (x 2 + iy 2 ) = x 1 + x 2 + i(y 1 + y 2 ) a(x + iy) = ax + i(ay)
Espaços Vetoriais Definição. Um espaço vetorial sobre R é um conjunto V no qual se tem definida uma adição e uma multiplicação de seus elementos por escalares (isto é, por números reais), ou seja, dados
Leia maisAnéis quocientes k[x]/i
META: Determinar as possíveis estruturas definidas sobre o conjunto das classes residuais do quociente entre o anel de polinômios e seus ideais. OBJETIVOS: Ao final da aula o aluno deverá ser capaz de:
Leia maisuma breve introdução a estruturas algébricas de módulos sobre anéis - generalizando o conceito de espaço vetorial
V Bienal da SBM Sociedade Brasileira de Matemática UFPB - Universidade Federal da Paraíba 18 a 22 de outubro de 2010 uma breve introdução a estruturas algébricas de módulos sobre anéis - generalizando
Leia maisÁLGEBRA LINEAR. Base e Dimensão de um Espaço Vetorial. Prof. Susie C. Keller
ÁLGEBRA LINEAR Base e Dimensão de um Espaço Vetorial Prof. Susie C. Keller Base de um Espaço Vetorial Um conjunto B = {v 1,..., v n } V é uma base do espaço vetorial V se: I) B é LI II) B gera V Base de
Leia maisO espaço das Ordens de um Corpo
O espaço das Ordens de um Corpo Clotilzio Moreira dos Santos Resumo O objetivo deste trabalho é exibir corpos com infinitas ordens e exibir uma estrutura topológica ao conjunto das ordens de um corpo.
Leia maisUnidade 14 - Operadores lineares e mudança de base nos espaços euclidianos bi e tri-dimensionais
MA33 - Introdução à Álgebra Linear Unidade 14 - Operadores lineares e mudança de base nos espaços euclidianos bi e tri-dimensionais A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa PROFMAT -
Leia mais4 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 maisLista 8 de Análise Funcional - Doutorado 2018
Lista 8 de Análise Funcional - Doutorado 2018 Professor Marcos Leandro 17 de Junho de 2018 1. Sejam M um subespaço de um espaço de Hilbert H e f M. Mostre que f admite uma única extensão para H preservando
Leia maisConjuntos Abelianos Maximais
Conjuntos Abelianos Maximais (Dedicado para meu filho Demetrius) por José Ivan da Silva Ramos (Doutor em Álgebra e membro efetivo do Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas da Universidade Federal do
Leia maisSistemas de equações lineares com três variáveis
18 Sistemas de equações lineares com três variáveis Sumário 18.1 Introdução....................... 18. Sistemas de duas equações lineares........... 18. Sistemas de três equações lineares........... 8
Leia maisUm Curso de Nivelamento. Instituto de Matemática UFF
Introdução à Álgebra Linear Um Curso de Nivelamento Jorge Delgado Depto. de Matemática Aplicada Katia Frensel Depto. de Geometria Instituto de Matemática UFF Março de 2005 J. Delgado - K. Frensel ii Instituto
Leia maisdeterminantes rita simões departamento de matemática - ua
determinantes rita simões (ritasimoes@ua.pt) departamento de matemática - ua 204-205 determinante de uma matriz sejam l,..., l n as linhas de uma matriz do tipo n n; para cada n N, existe uma única função
Leia mais5 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 mais4 APLICAÇÕES LINEARES Núcleo e Imagem. Classificação de um Morfismo... 52
Tópicos de Álgebra Linear Isabel Maria Teixeira de Matos Secção de Matemática Departamento de Engenharia de Electrónica e Telecomunicações e de Computadores (DEETC-ISEL) 1 de Dezembro de 2007 Conteúdo
Leia maisALGA I. Representação matricial das aplicações lineares
Módulo 6 ALGA I Representação matricial das aplicações lineares Contents 61 Matriz de uma aplicação linear 76 62 Cálculo do núcleo e imagem 77 63 Matriz da composta 78 64 GL(n Pontos de vista passivo e
Leia mais