Vetores e Geometria Analítica
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1 Vetores e Geometria Analítica ECT2102 Prof. Ronaldo Carlotto Batista 23 de fevereiro de 2016
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 no livro Álgebra Linear com Aplicações, Anton & Rorres, Capítulos 1 e 2
3 Sistemas Lineares Uma equação algébrica linear nas variáveis x i é uma equação do tipo: a i x i = b, (1) onde vamos assumir a i e b como constantes reais. i
4 Sistemas Lineares Uma equação algébrica linear nas variáveis x i é uma equação do tipo: a i x i = b, (1) onde vamos assumir a i e b como constantes reais. i Um sistema de equações (algébricas) lineares é um conjunto de equações do tipo (1). Por exemplo, um sistema linear genérico com n incógnitas e m equações tem a forma: a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2... a m1 x 1 + a m2 x a mn x n = b m. (2) Note que os coecientes a recebem um segundo índice. O primeiro está associado ao número de equações (m) e o segundo os número de incógnitas (n).
5 Sistemas Lineares Um sistema linear é dito homogêneo se, para qualquer índice i, temos b i = 0. Neste caso, o sistema sempre possui a solução x i = 0, para todo i, a qual é chamada de solução trivial. Se ao menos um b i é diferente de zero, o sistema é dito não homogêneo.
6 Sistemas Lineares Em relação às soluções, um sistema linear pode apresentar: Uma única solução, neste caso é dito possível e determinado. Várias soluções, neste caso é dito possível e indeterminado. Nenhuma solução, neste caso é dito impossível ou inconsistente.
7 Sistemas Lineares Sistemas lineares aparecem em inúmeras áreas da matemática, engenharia, ciências exatas e sociais. Exemplo 1: Quando 100 sacas de trigo são distribuídas entre 100 pessoas, de modo que cada homem receba 3 sacas, cada mulher 2 e cada criança 1 2 saca, qual é o número de homens, mulheres e crianças que participaram da distribuição?
8 Sistemas Lineares Sistemas lineares aparecem em inúmeras áreas da matemática, engenharia, ciências exatas e sociais. Exemplo 1: Quando 100 sacas de trigo são distribuídas entre 100 pessoas, de modo que cada homem receba 3 sacas, cada mulher 2 e cada criança 1 saca, qual é o número de homens, mulheres e 2 crianças que participaram da distribuição? Exemplo 2: Determine, caso exista, o ponto em comum das funções reais f 1 (x) = 1 + 2x e f 2 (x) = 2 + 2x.
9 Sistemas Lineares Sistemas lineares aparecem em inúmeras áreas da matemática, engenharia, ciências exatas e sociais. Exemplo 1: Quando 100 sacas de trigo são distribuídas entre 100 pessoas, de modo que cada homem receba 3 sacas, cada mulher 2 e cada criança 1 saca, qual é o número de homens, mulheres e 2 crianças que participaram da distribuição? Exemplo 2: Determine, caso exista, o ponto em comum das funções reais f 1 (x) = 1 + 2x e f 2 (x) = 2 + 2x. Exemplo 3: Determine, caso exista, o ponto em comum das funções reais f 1 (x) = 1 + 2x e f 2 (x) = 2 + 3x.
10 Sistemas Lineares Para resolver um sistema linear, podemos efetuar as seguintes operações algébricas: 1 Multiplicar as equações por constante não nula. 2 Somar equações. Note também que a ordem em que as equações são expressas não é relevante para encontrar as soluções. Desta forma também podemos reordenar as equações livremente.
11 Sistemas Lineares - Notação Matricial Neste curso, vamos identicar uma matriz como um coleção de elementos numéricos listada em uma tabela de até duas dimensões. Alguns exemplos são: ( ) b 11 b 12 a11 a A = 12, B = b 21 b 22, C = a 21 a 22 b 31 b 32 c 11 c 21 c 31 c 41. Em geral, uma matriz m n tem a forma: a 11 a a 1n a 21 a a 2n A m n =.. a m1 a m2... a mn. Seus elementos são indexados por a ij, onde i = 1, 2, 3...m é o índice de linha e j = 1, 2, 3...n é o índice de coluna.
12 Sistemas Lineares - Notação Matricial Veja que podemos expressar os coecientes do sistema linear (2) em forma de matriz, que é chamada de matriz aumentada do sistema: a 11 a a 1n b 1 a 21 a a 2n b 2... a m1 a m2... a mn b m É extremamente útil perceber que as operações algébricas efetuadas em um sistema linear podem ser representadas como operações realizadas na matriz aumentada.
13 Sistemas Lineares - Notação Matricial Exemplo 1 Escreva a matriz aumentada do sistema e resolva-o. x + y = 9 2x + 3y = 1
14 Sistemas Lineares - Notação Matricial Exemplo 1 Escreva a matriz aumentada do sistema e resolva-o. x + y = 9 2x + 3y = 1 Exemplo 2 Escreva a matriz aumentada do sistema e resolva-o. x + y + 2z = 9 2x + 4y 3z = 1 3x + 6y 5z = 0
15 Sistemas Lineares - Eliminação Gauss-Jordan No exemplo anterior, a solução foi expressa pela seguinte matriz, em forma escalonada reduzida por linhas: O método de eliminação de Gauss-Jordan é um algorítimo capaz de expressar as possíveis soluções de um sistema na forma de uma matriz escalonada.
16 Sistemas Lineares - Gauss-Jordan O algorítmo é o seguinte: 1 Caso necessário, permute as linhas para que o elemento a 11 seja não nulo. Caso exista uma ou mais colunas nulas, faça o processo para a primeira coluna não nula. 2 Multiplique a primeira linha por uma constante de forma a obter a 11 = 1. Este elemento é identicado como um pivô. 3 Some múltiplos da primeira linha às demais linhas de forma a conseguir todos a i1 = 0. 4 Desconsiderando a primeira linha, repita o processo para as demais linhas, gerando novos pivôs. 5 Some múltiplos de uma linha às outras de forma que todos os elementos acima dos pivôs sejam anulados.
17 Sistemas Lineares - Gauss-Jordan Exemplo 1: Utilizando o processo de eliminação de Gauss-Jordan, expresse a matriz abaixo em forma escalonada reduzida por linha e interprete o resultado como solução de um sistema linear
18 Sistemas Lineares - Gauss-Jordan Exemplo 1: Utilizando o processo de eliminação de Gauss-Jordan, expresse a matriz abaixo em forma escalonada reduzida por linha e interprete o resultado como solução de um sistema linear Exemplo 2: Resolva o seguinte sistema usado o método de Gauss-Jordan. x 1 + 3x 2 2x 3 + 2x 5 = 0 2x 1 + 6x 2 5x 3 2x 4 + 4x 5 3x 6 = 1 5x x x 6 = 5 2x 1 + 6x 2 + 8x 4 + 4x x 6 = 6
19 Sistemas Lineares - Gauss-Jordan A solução do sistema do exemplo 2 pode ser representada pela seguinte matriz escalonada reduzida por linhas:
20 Sistemas Lineares Homogêneos Um sistema homogêneo sempre tem ao menos uma solução, a trivial. Portanto, um sistema homogêneo é sempre possível, ou com uma única solução (a trivial), ou com várias de soluções. Caso o sistema tenha mais incógnitas que equações, ele apresentará uma innidade de soluções.
21 Sistemas Lineares Homogêneos Um sistema homogêneo sempre tem ao menos uma solução, a trivial. Portanto, um sistema homogêneo é sempre possível, ou com uma única solução (a trivial), ou com várias de soluções. Caso o sistema tenha mais incógnitas que equações, ele apresentará uma innidade de soluções. Exemplo 1: Resolva o seguinte sistema homogêneo usando método de Gauss-Jordan. x 1 + 3x 2 2x 3 + 2x 5 = 0 2x 1 + 6x 2 5x 3 2x 4 + 4x 5 3x 6 = 0 5x x x 6 = 0 2x 1 + 6x 2 + 8x 4 + 4x x 6 = 0
22 Igualdade de Matrizes Duas matrizes A e B, de mesmo tamanho, m n, são ditas iguais quando todos seus elementos são iguais, isto é, a ij = b ij para todos os índices i = 1, 2, 3..., m e j = 1, 2, 3...n. Por exemplo, as matrizes A = são iguais somente se x = 2. e B = x
23 Operações matriciais 1 Soma: Seja C = A + B, com A e B de mesmas dimensões, a soma entre as matrizes A e B. Os elementos de C são dados por c ij = a ij + b ij. 2 Multiplicação por escalar: Seja B = c A, com A uma matriz e c uma constante real. Os elementos de B são dados por: b ij = c a ij. 3 Multiplicação de matrizes: Sejam A m r e B r n, a matriz C m n = AB representa a multiplicação entre A e B e seus elementos são dados por r c ij = a ik b kj k=1
24 Matriz Transposta, Identidade e Traço Matriz Transposta: seja A m n, sua matriz transposta é denominada A T n m seus elementos são dados por: a T ij = a ji.
25 Matriz Transposta, Identidade e Traço Matriz Transposta: seja A m n, sua matriz transposta é denominada A T n m seus elementos são dados por: a T ij = a ji. Matriz Identidade, I, é uma matriz quadrada com todos elemetentos nulos, exceto os de sua diagonal, que são todos iguais a 1. Por exemplo, podemos representar uma matriz identidade 8 8 por: I = diag (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1). Os elementos da Identidade podem ser representados com o Delta de Kronecker: { 1, se i = j δ ij = 0, se i j
26 Operações matriciais Traço de Matriz: seja uma matriz quadrada A ij n n, seu traço é dado por n tr (A) = a kk. k=1
27 Operações matriciais Traço de Matriz: seja uma matriz quadrada A ij n n, seu traço é dado por n tr (A) = a kk. k=1 Ex. 1: Determine, caso possível, as multiplicações AB e BA das matrizes dadas abaixo. A = e B = ( )
28 Operações matriciais Traço de Matriz: seja uma matriz quadrada A ij n n, seu traço é dado por n tr (A) = a kk. k=1 Ex. 1: Determine, caso possível, as multiplicações AB e BA das matrizes dadas abaixo. A = e B = ( ) Ex.2 Seja uma matriz A n n e I n, determine AI e IA.
29 Propriedades Algébricas
30 Matriz Inversa Seja uma matriz quadrada A, denotamos, caso exista, sua matriz inversa por A 1, que é tal que: AA 1 = A 1 A = I. Quando A 1 existe dizemos que a matriz A é invertível, do contrário dizemos que A é não invertível ou singular.
31 Matriz Inversa Seja uma matriz quadrada A, denotamos, caso exista, sua matriz inversa por A 1, que é tal que: AA 1 = A 1 A = I. Quando A 1 existe dizemos que a matriz A é invertível, do contrário dizemos que A é não invertível ou singular. Exemplo: Sejam as matrizes ( 2 5 A = 1 3 ) e B = ( ). Verique se uma é a inversa da outra.
32 Matriz Inversa Podemos usar o conceito de matriz inversa para resolvermos um sistema linear. Consideremos, por exemplo, um sistema do tipo ax + by = k 1 cx + dy = k 2. Note que ele pode expresso na forma de multiplicação matricial: ( ) ( ) ( ) a b x k1 =. c d y Chamando ( ) a b A =, c d a solução do sistema é dada por: ( ) ( ) x = A 1 k1 y k 2 k 2
33 Matriz Inversa, caso 2 2 A inversa de uma matriz 2 2 ( a b A = c d ), é dada por A 1 = ( 1 d b det (A) c a ), onde det (A) = ad bc é o determinante da matriz A.
34 Matriz Inversa Teorema Se A e B são matrizes invertíveis de mesmo tamanho, então a matriz AB é invertível e (AB) 1 = B 1 A 1. Denição Potências de uma matriz quadrada: A 0 = I, A n = AA...A n fatores A n = ( A 1) n
35 Matriz Inversa Teorema Se A é uma matriz não singular, então: ( i) A 1 é invertível e A 1) 1 = A, ii) A n é invertível e (A n ) 1 = A n = ( A 1) n, iii) ka é invertível e (ka) 1 = k 1 A 1 ( ). iv) A T 1 = ( A 1)T.
36 Matrizes Elementares Denição Uma matriz que pode ser obtida atravéz de uma única operação elementar sobre a matriz identidade é dita uma Matriz Elementar.
37 Matrizes Elementares Denição Uma matriz que pode ser obtida atravéz de uma única operação elementar sobre a matriz identidade é dita uma Matriz Elementar. Teorema Qualquer matriz elementar é invertível e sua inversa é também uma matriz elementar.
38 Matrizes Elementares Denição Uma matriz que pode ser obtida atravéz de uma única operação elementar sobre a matriz identidade é dita uma Matriz Elementar. Teorema Qualquer matriz elementar é invertível e sua inversa é também uma matriz elementar. Fato As operações elementares podem ser representadas por multiplicações de matrizes elementares.
39 Encontrando matrizes inversas com operações elementares Se uma matriz A é não singular, vale a seguinte equação: AA 1 = I, a qual pode ser operada multiplicada por n matrizes elementares até que (E n... E 2 E 1 A) A 1 = IA 1, com o que a inversa é dada por A 1 = (E n... E 2 E 1 ) I.
40 Matrizes Elementares e a Inversa Exemplo 1: Usando operações elementares, determine a inversa de ( ) 2 5 A =. 1 3
41 Matrizes Elementares e a Inversa Exemplo 1: Usando operações elementares, determine a inversa de ( ) 2 5 A =. 1 3 Exemplo 2: Usando operações elementares, determine a inversa de A =
42 Determinantes Denição O determinante de uma matriz 2 2, ( a11 a A = 12 a 21 a 22 ), é dado por det (A) = a 11 a 22 a 21 a 12.
43 Determinantes Denição Expansão de Laplace: Seja A uma matriz n n, seu determinante é dado por: n det (A) = a ij C ij, onde i/j=1 C ij = ( 1) i+j M ij é o cofator do elemento a ij e M ij é o menor da matriz A, dado pelo determinante da matriz obtida com a eliminação da linha i e da coluna j de A.
44 Determinantes Denição Expansão de Laplace: Seja A uma matriz n n, seu determinante é dado por: n det (A) = a ij C ij, onde i/j=1 C ij = ( 1) i+j M ij é o cofator do elemento a ij e M ij é o menor da matriz A, dado pelo determinante da matriz obtida com a eliminação da linha i e da coluna j de A. Exemplo: Encontre a expressão geral para o determinante de uma matriz 3 3 utilizando os cofatores da primeira linha.
45 Determinantes Teorema Se A é uma matriz n n triangular superior ou inferior, seu determinante é dado por det (A) = n a kk. k=1
46 Propriedades do Determiante A seguir listamos algumas propriedade úteis dos determinantes. i) Se B é o resultado da multiplicação de uma linha de A por uma constante k, então det (B) = kdet (A). ii) Se B é o resulta de uma permutação das linhas ou colunas de A, então det (B) = det (A). iii) Se B é o resultado da soma de um múltiplo ou de linha ou coluna de A a outra linha ou coluna de A, então det (B) = det (A). iv) det (A) = det ( A T ). v) Se B = ka, então det (B) = k n det (A). vi) Se A e B diferem por uma única linha e C = A + B, então det (C) = det (A) + det (B). vii) det (AB) = det (A) det (B). viii) Se A é não singular det ( A 1) = 1 det(a).
47 Determinantes e redução por linhas Usando as propriedades do determinante, podemos operar uma matriz até encontrar sua forma triangular superior ou inferior, e assim determinar facilmente seu determinante.
48 Determinantes e redução por linhas Usando as propriedades do determinante, podemos operar uma matriz até encontrar sua forma triangular superior ou inferior, e assim determinar facilmente seu determinante. Exemplo: Utilizando a redução por linhas, encontre o determinante da matriz: A =
49 Determinantes e operações com linhas/colunas Outra possibilidade é operar somar múltiplos de linhas/colunas à outras linhas/colunas a m de conseguir uma matriz com simples expansão em cofatores.
50 Determinantes e operações com linhas/colunas Outra possibilidade é operar somar múltiplos de linhas/colunas à outras linhas/colunas a m de conseguir uma matriz com simples expansão em cofatores. Exemplo: Encontre o determinante da matriz A =
51 Determinante, Matriz Adjunta e Matriz Inversa Teorema Uma matriz quadrada A é invertível se e somente se det (A) 0.
52 Determinante, Matriz Adjunta e Matriz Inversa Teorema Uma matriz quadrada A é invertível se e somente se det (A) 0. Denição Seja A uma matriz n n, os elementos de sua matriz adjunta, denotada por adj (A), são dados pela transposta da matriz de cofatores de C ij de A.
53 Determinante, Matriz Adjunta e Matriz Inversa Teorema Uma matriz quadrada A é invertível se e somente se det (A) 0. Denição Seja A uma matriz n n, os elementos de sua matriz adjunta, denotada por adj (A), são dados pela transposta da matriz de cofatores de C ij de A. Teorema Se A é uma matriz invertível, então A 1 = 1 adj (A) det (A)
54 Regra de Cramer Teorema Seja um sitema linear, Ax = b, com n equações e n incógnitas, tal que a matriz dos coecientes das incógnitas, A, tenha det (A) 0 e sejam as matrizes A j obtidas pela substituição de sua coluna j pelo vetor de coecientes livres, b, então a solução do sistema é dada por: x j = det (A j) det (A).
55 Regra de Cramer Teorema Seja um sitema linear, Ax = b, com n equações e n incógnitas, tal que a matriz dos coecientes das incógnitas, A, tenha det (A) 0 e sejam as matrizes A j obtidas pela substituição de sua coluna j pelo vetor de coecientes livres, b, então a solução do sistema é dada por: x j = det (A j) det (A). Exemplo: Usando a regra de Cramer, encontre a solução do sistema. x 1 + 2x 3 = 6 3x 1 + 4x 2 + 6x 3 = 30 x 1 2x 2 + 3x 3 = 8
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