Teoria Espectral em Espaços de Hilbert
|
|
- Zilda Guimarães Ferretti
- 5 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Teoria Espectral em Espaços de Hilbert Departamento de Análise Instituto de Matemática e Estatística Universidade Federal Fluminense 22 de setembro de 2016
2 Espaços Vetoriais de Dimensão Finita Sejam V um espaço vetorial (real ou complexo) de dimensão finita e T : V V um operador linear. Proposição T é diagonalizável se, e somente se, V admite uma base formada por autovetores de T. Neste caso, a matriz de T nesta base é uma matriz diagonal. Proposição Se V é um espaço euclidiano, então T é auto-adjunto se, e somente se, existe uma base ortonormal de V formada por autovetores de T.
3 Espaços Euclidianos Seja E um espaço vetorial sobre K (real ou complexo). Um produto interno em E é uma aplicação que satisfaz, : E E K (P1) x 1 + x 2, y = x 1, y + x 2, y x 1, x 2, y E (P2) λx, y = λ x, y x, y E, λ C (P3) x, y = y, x x, y E (P4) x, x > 0 x 0 O par (E,, ) é chamado de espaço euclidiano.
4 Exemplos Exemplo 1 R n é um espaço euclidiano com n x, y = x j y j j=0 onde x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) R n. Exemplo 2 C n é um espaço euclidiano com n x, y = x j y j j=0 onde x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) C n.
5 Exemplos Exemplo 3 l 2 = {(x n ) n C ; n=0 x n 2 < } é um espaço euclidiano com onde x = (x n ) n, y = (y n ) n l 2. x, y = x j y j n=0 Exemplo 4 L 2 (X, Σ, µ) é um espaço euclidiano com f, g = f gdµ onde f, g L 2 (X, Σ, µ). X
6 Espaços Normados Uma norma em E é uma função : E R que satisfaz (N1) x 0 x E (N2) λx = λ x x E λ C (N3) x + y x + y x, y E (N4) x = 0 x = 0 O par (E, ) é chamado de espaço normado. Todo espaço euclidiano é um espaço normado! x = x, x, x E
7 Espaços de Hilbert Um espaço de Hilbert é um espaço de Banach com a norma induzida pelo produto interno. Os espaços R n ; C n ; l 2 = {(x n ) n C ; n=0 x n 2 < }; L 2 (X, Σ, µ). são espaços de Hilbert com seus respectivos produtos internos.
8 Ortogonalidade Sejam E um espaço com produto interno e A um subconjunto de E. Denominamos o subconjunto de complemento ortogonal. Teorema A = {y E ; x, y = 0 para todo x A} Sejam H um espaço de Hilbert e M um subespaço fechado de H. Então (a) H = M M (x H x = p + q com p M e q M ); (b) Os operadores P(x) = p e Q(x) = q são projeções (lineares, contínuos e P 2 = P e Q 2 = Q). x p = dist(x, M) = inf x y ; y M p é chamado de projeção ortogonal de x sobre M; P é chamado de projeção ortogonal de H sobre M.
9 Conjuntos Ortonormais Seja E um espaço com produto interno. Um conjunto S E é dito ortonormal quando para todos x, y S, { 0, x y, x, y = 1, x = y. Um conjunto ortonormal S tal que S = {0} é chamado de sistema ortonormal completo. Exemplos A base canônica {e 1,..., e n } de K n ; A base canônica {e n ; n N} de l 2. Todo conjunto ortonormal em um espaço com produto interno é linearmente independente.
10 Conjuntos Ortonormais Proposição Sejam H um espaço de Hilbert e {x 1,..., x n } um conjunto ortonomal finito em H. (a) Se M = [x 1,..., x n ] e x H, então x n x, x i x i = dist(x, M). i=1 (b) Para todo x H, n i=1 x, x i 2 x 2. Desigualdade de Bessel Seja S = {x i ; i I } um conjunto ortonormal no espaço de Hilbert H. Então, para todo x H, x, x i 2 x 2, i J onde J = {i I ; x, x i 0}.
11 Conjuntos Ortonormais Teorema Seja S = {x i ; i I } um conjunto ortonormal no espaço de Hilbert H. As seguintes afirmações são equivalentes: (a) Para cada x H, x = i I x, x i x i. (b) S é um sistema ortonormal completo. (c) [S] = H. (d) Para cada x H, x 2 = i I x, x i 2. (Identidade de Parseval) (e) Para todos x, y H, x, y = i I x, x i y, x i.
12 Processo de Ortogonalização Sejam E um espaço com produto interno e (x n ) n uma sequência de vetores linearmente independentes em E. Processo de Ortogonalização de Gram-Schmidt Existe uma sequência ortonormal (e n ) n em E tal que para todo n N, [x 1,..., x n ] = [e 1,..., e n ]. Corolário Existe uma sequência ortonormal (e n ) n em E tal que [x n ; n N] = [e n ; n N].
13 Processo de Ortogonalização Teorema Um espaço de Hilbert H de dimensão infinita é separável se, e somente se, existe em H um sistema ortonormal completo enumerável. Teorema de Riesz-Fischer Todo espaço de Hilbert separável de dimensão infinita é isometricamente isomorfo a l 2. Teorema Todo espaço de Hilbert contém sistemas ortonormais completos.
14 Teoria Espectral Sejam V um espaço vetorial e T : V V um operador linear. λ K é um autovalor det existe x V,v 0; T (x) = λx; V λ = {x V ; T (x) = λx} é dito autoespaço associado ao autovalor λ. Sabemos que quando V tem dimensão finita: λ é autovalor de T ker(t λi ) {0} T λi não é injetora T λi não é bijetora (T λi ) 1 não existe
15 Espectro de Operadores Contínuos Sejam E um espaço normado e T L(E, E). λ não é autovalor (T λi ) 1 é linear e injetora (T λi ) é sobrejetora? (T λi ) 1 é contínua? λ é um valor regular de T quando (T λi ) é bijetora e sua inversa é contínua. ρ(t ) é o conjunto dos valores regulares de T chamado de conjunto resolvente de T. σ(t ) = K ρ(t ) é chamado de espectro de T. E um espaço de Banach ρ(t ) = {λ K ; (T λi ) é bijetora}
16 Espectro de Operadores Contínuos Exemplo O operador T L(l 2, l 2 ) definido por T ((a n ) n ) = (0, a 1, a 2,...) para todo (a n ) n l 2 não possui autovalores. Além disso, T é injetora porém não é bijetora. Portanto 0 σ(t ) e não é autovalor. Teorema Sejam E um espaço de Banach e T L(E, E). Então o espectro de T é um compacto de K. Além disso, σ(t ) {λ K ; λ T }.
17 Operadores Compactos Um operador T : E F entre espaços normados é dito compacto quando satisfaz uma (e, portanto, todas) das afirmações a seguir: T (B E ) é compacto em F ; T (A) é compacto em F para todo limitado A em E; Para toda sequência limitada (x n ) n em E, a sequência (T (x n )) n tem subsequência convergente em F. Operadores Integrais são compactos! K : [a, b] [c, d] C uma função contínua e T : C[a, b] C[c, d] definido por T (f )(t) = b a K(s, t)f (s) ds para todo t [c, d]. K é chamada de núcleo do operador integral T.
18 Teoria Espectral de Operadores Compactos Proposição Sejam E um espaço de Banach, T : E E um operador compacto e λ 0. Então (a) V λ = ker(t λi ) tem dimensão finita. (b) (T λi )(E) é fechado em E. (c) (T λi ) é injetora se, e somente se, é sobrejetora. Teorema Espectral para Operadores Compactos O espectro de um operador compacto T : E E em um espaço de Banach E é enumerável, podendo ser finito, e o único ponto de acumulação possível é o zero.
19 Operadores Autoadjuntos Sejam H um espaço de Hilbert (complexo) e T L(H, H). Dizemos T é autoadjunto quando satisfaz para todos x, y H. Proposição T (x), y = x, T (y) Sejam H um espaço de Hilbert e T L(H, H) um operador autoadjunto. Então T = sup{ T (x), x ; x = 1}.
20 Teoria Espectral de Operadores Autoadjuntos Proposição Sejam H um espaço de Hilbert e T L(H, H) um operador autoadjunto. Então: (a) Os autovalores de T são números reais. (b) Se λ e µ são autovalores distintos de T, então V λ V µ. Teorema Seja H um espaço de Hilbert. O espectro σ(t ) de um operador autoadjunto T L(H, H) é real.
21 Teoria Espectral de Operadores Autoadjuntos Proposição Sejam H um espaço de Hilbert e T L(H, H) um operador não-nulo, compacto e autoadjunto. Então T ou T é um autovalor de T associado ao qual existe um autovetor x H tal que x = 1 e T (x), x = T. Corolário Sejam H um espaço de Hilbert e T L(H, H) um operado compacto e autoadjunto. Então: (a) σ(t ). (b) Se σ(t ) = {0}, então T = 0.
22 Teoria Espectral de Operadores Autoadjuntos Decomposição Espectral de Operadores Compactos e Autoadjuntos Sejam H um espaço de Hilbert e T L(H, H) um operador compacto e autoadjunto. Então H admite um sistema ortonormal completo formado por autovetores de T. Mais ainda, existem sequências (finitas ou infinitas) de autovalores (λ n ) n de T e de vetores (v n ) n tais que cada v n é autovetor associado a λ n e T (x) = n λ n x, v n v n.
23 Referências Bibliografia G. Botelho, D. Pellegrino & E. Teixeira, Fundamentos de Análise Funcional, Textos Universitários, SBM, 2012 J.B. Conway, A Course in Functional Analysis, Graduate texts in mathematics 96, Springer, 1990.
24 OBRIGADO!!!
Quinta lista de Exercícios - Análise Funcional, período Professor: João Marcos do Ó. { 0 se j = 1 y j = (j 1) 1 x j 1 se j 2.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA NATUREZA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA Quinta lista de Exercícios - Análise Funcional, período 2009.2. Professor:
Leia maisDiagonalização de Operadores. Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V são linearmente independentes.
Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V são linearmente independentes. Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V
Leia maisMAT3458 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 maisConjunto Ortogonal de Vetores
Processo de Ortogonalização de Gram-Schmidt Seja V um espaço vetorial de dimensão finita, com produto interno,. Seja B = {v 1, v 2,..., v n } uma base qualquer de V. Sejam Processo de Ortogonalização de
Leia mais0 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(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 mais2 Álgebra Linear (revisão)
Teoria de Controle (sinopse) 2 Álgebra Linear (revisão) J. A. M. Felippe de Souza Neste capítulo vamos citar os principais tópicos de Álgebra Linear que são necessários serem revistos para o acompanhamento
Leia maisO TEOREMA ESPECTRAL PARA OPERADORES AUTO-ADJUNTOS
O TEOEMA ESPECTAL PAA OPEADOES AUTO-ADJUNTOS Mariane Pigossi, oberto de A. Prado, Depto. de Matemática e Computação, FCT, UNESP, 19060-900, Presidente Prudente, SP E-mail: marianepigossi@gmail.com, robertoprado@fct.unesp.br
Leia mais0.1 Matrizes, determinantes e sistemas lineares
SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ PARFOR MATEMÁTICA Lista de Exercícios para a Prova Substituta de Álgebra Linear 0.1 Matrizes, determinantes e sistemas lineares 1. Descreva explicitamente
Leia 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 maisTópicos de Análise Funcional
Tópicos de Análise Funcional Curso ministrado pelo Prof. Dr. Paulo D. Cordaro Notas de aula de Pedro H. Pontes 8 de maio de 2017 Introdução Estas são simples notas de aula da disciplina de pós-graduação
Leia maisAutovetor e Autovalor de um Operador Linear
Autovetor e Autovalor de um Operador Linear Definição Seja T : V V um operador linear. Um vetor v V, v 0, é dito um autovetor de T se existe um número real λ tal que T (v) = λv. O número real λ acima é
Leia maisNoções de Álgebra Linear
Noções de Álgebra Linear 1. Espaços vetoriais lineares 1.1. Coordenadas 2. Operadores lineares 3. Subespaços fundamentais 4. Espaços normados 5. Espaços métricos 6. Espaços de Banach 7. Espaços de Hilbert
Leia mais5. Seja A uma matriz qualquer. Assinale a afirmativa
UFRJ Instituto de Matemática Disciplina: Algebra Linear II - MAE 125 Professor: Bruno, Gregório, Luiz Carlos, Mario, Milton, Monique e Umberto Data: 12 de julho de 2013 Terceira Prova 1. Considere no espaço
Leia maisTeoria espectral de operadores lineares limitados
Capítulo 8 Teoria espectral de operadores lineares limitados A teoria espectral é um dos ramos principais da análise funcional moderna e suas aplicações. Essencialmente consiste no inverso de certos operadores,
Leia maisMAT Álgebra Linear para Engenharia II
MAT2458 - Álgebra Linear para Engenharia II Prova de Recuperação - 05/02/2014 Nome: Professor: NUSP: Turma: INSTRUÇÕES (1) A prova tem início às 7:30 e duração de 2 horas. (2) Não é permitido deixar a
Leia maisO fluxo espectral de caminhos de operadores de Fredholm autoadjuntos. Jeovanny de Jesus Muentes Acevedo
O fluxo espectral de caminhos de operadores de Fredholm autoadjuntos em espaços de Hilbert Jeovanny de Jesus Muentes Acevedo Dissertação apresentada ao Instituto de Matemática e Estatística da Universidade
Leia maisUniversidade 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 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 maisMAT Álgebra Linear para Engenharia II
MAT2458 - Álgebra Linear para Engenharia II Prova Substitutiva - 04/12/2013 Nome: Professor: NUSP: Turma: INSTRUÇÕES (1) A prova tem início às 7:30 e duração de 2 horas. (2) Não é permitido deixar a sala
Leia maisCM005 Álgebra Linear Lista 3
CM005 Álgebra Linear Lista 3 Alberto Ramos Seja T : V V uma transformação linear. Se temos que T v = λv, v 0, para λ K. Dizemos que λ é um autovalor de T e v autovetor de T associado a λ. Observe que λ
Leia mais(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 maisQ1. 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 maisNotas de Aulas 3(Segunda Avaliação)-Produto Interno II Prof. Carlos Alberto S Soares
Notas de Aulas 3(Segunda Avaliação)-Produto Interno II Prof. Carlos Alberto S Soares Neste capítulo, estaremos generalizando a noção de projeção ortogonal já desenvolvida em cursos anteriores. Definição
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 maisMAT Cálculo Avançado - Notas de Aula
bola fechada de centro a e raio r: B r [a] = {p X d(p, a) r} MAT5711 - Cálculo Avançado - Notas de Aula 2 de março de 2010 1 ESPAÇOS MÉTRICOS Definição 11 Um espaço métrico é um par (X, d), onde X é um
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 mais(d) v é um autovetor de T se, e somente se, T 2 = T ; (e) v é um autovetor de T se, e somente se, T (v) = v.
Q1. Seja V um espaço vetorial real de dimensão finita munido de um produto interno. Sejam T : V V um operador linear simétrico e W um subespaço de V tal que T (w) W, para todo w W. Suponha que W V e que
Leia maisÁlgebra linear A Primeira lista de exercícios
Álgebra linear A Primeira lista de exercícios Prof. Edivaldo L. dos Santos (1) Verifique, em cada um dos itens abaixo, se o conjunto V com as operações indicadas é um espaço vetorial sobre R. {[ ] a b
Leia mais(I) T tem pelo menos um autovalor real; (II) T é diagonalizável; (III) no espaço vetorial real R n, o conjunto {u, v} é linearmente independente.
Q1. Sejam n um inteiro positivo, T : C n C n um operador linear e seja A = [T ] can a matriz que representa T em relação à base canônica do espaço vetorial complexo C n. Suponha que a matriz A tenha entradas
Leia maisCM005 Álgebra Linear Lista 2
CM005 Álgebra Linear Lista 2 Alberto Ramos 1. Seja M M n (R) uma matriz. Mostre que se {v 1,..., v p } R n é linearmente dependente, então {Mv 1,..., Mv p } é também linearmente dependente. Agora suponha
Leia maisUniversidade 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(a) (1,5) Obtenha os autovalores e autovetores de L. (b) (1,0) A matriz de L em relação à base canônica de M 2 2 é diagonalizável? Explique.
Nome do(a) estudante(a): ALI0001(PRO11-0A) Prova IV 8/06/016 Prof. Helder G. G. de Lima ˆ Identifique-se em todas as folhas. ˆ Mantenha o celular e os demais equipamentos eletrônicos desligados durante
Leia maisTeoremas de Traço e os Operadores Irregulares
Teoremas de Traço e os Operadores Irregulares Ewerton Ribeiro Torres Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-graduação do Instituto de Matemática, da Universidade Federal do Rio de Janeiro,
Leia maisÁlgebra Linear Teoria de Matrizes
Álgebra Linear Teoria de Matrizes 1. Sistemas Lineares 1.1. Coordenadas em espaços lineares: independência linear, base, dimensão, singularidade, combinação linear 1.2. Espaço imagem (colunas) - Espaço
Leia maisÁlgebra Linear I - Aula Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas
Álgebra Linear I - Aula 22 1. Matrizes 2 2 ortogonais e simétricas. 2. Projeções ortogonais. 3. Matrizes ortogonais e simétricas 3 3. Roteiro 1 Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas 2 2 Propriedade
Leia maisO 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 mais1 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 maisCompacidade de conjuntos e operadores lineares
Compacidade de conjuntos e operadores lineares Roberto Imbuzeiro Oliveira 13 de Janeiro de 2010 No que segue, F = R ou C e (X, X ), (Y, Y ) são Banach sobre F. Recordamos que um operador linear T : X Y
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 mais1 Álgebra linear matricial
MTM510019 Métodos Computacionais de Otimização 2018.2 1 Álgebra linear matricial Revisão Um vetor x R n será representado por um vetor coluna x 1 x 2 x =., x n enquanto o transposto de x corresponde a
Leia maisÁlgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula. Petronio Pulino = Q
Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula Petronio Pulino 1 3 4 3 1 0 4 0 1 = Q 4 1 6 Qt Q t Q = 1 1 1 PULINUS Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula Petronio Pulino Departamento de Matemática
Leia maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 06 horas
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Geometria Analítica e Álgebra Linear CÓDIGO: MAT 135 DURAÇÃO
Leia maisRepresentações de Schur e de Schmidt de um Operador Bilinear Compacto
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA Doutorado) MARCUS VINÍCIUS DE ANDRADE NEVES Representações de Schur e de Schmidt
Leia maisINSTITUTO 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 maisFUNDAMENTOS DE SISTEMAS LINEARES PARTE 1
FUNDAMENTOS DE SISTEMAS LINEARES PARTE 1 Prof. Iury V. de Bessa Departamento de Eletricidade Faculdade de Tecnologia Universidade Federal do Amazonas Revisão O que é um corpo (campo)? O que é um espaço
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 - MAT32 12 a Lista de exercícios
Leia maisApontamentos III. Espaços euclidianos. Álgebra Linear aulas teóricas. Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico
Apontamentos III Espaços euclidianos Álgebra Linear aulas teóricas 1 o semestre 2017/18 Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico Índice Índice i 1 Espaços euclidianos 1 1.1
Leia maisÁlgebra Linear 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 maisPLANO DE ENSINO E APRENDIZAGEM
SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE LICENCIATURA PLENA EM MATEMÁTICA PARFOR PLANO E APRENDIZAGEM I IDENTIFICAÇÃO: PROFESSOR (A) DA DISCIPLINA:
Leia maisMAT2458 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 maisUniversidade 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 mais1 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 maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 06 horas
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Geometria Analítica e Álgebra Linear CÓDIGO: MAT 135 DURAÇÃO
Leia 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 mais(d) p(λ) = λ(λ + 1) (b) 4 (c) 1 (d) Seja A uma matriz n n. Assinale a alternativa FALSA:
UFRJ Instituto de Matemática Disciplina: Algebra Linear II - MAE 125 Professor: Bruno Costa, Luiz Carlos Guimarães, Mário de Oliveira, Milton Ramirez, Monique Carmona, Nilson Bernardes e Nilson Roberty
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 maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 06 horas
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Geometria Analítica e Álgebra Linear CÓDIGO: MAT 135 DURAÇÃO
Leia maisProvas. 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 maisINSTITUTO 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 maisCARGA HORÁRIA SEMANAL: 04 horas. SEMESTRE LETIVO: 2014/I PERÍODO: Março a Julho de 2014 PROFESSORA: Dylene Agda Souza de Barros PRÉ-REQUISITOS
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA DISCIPLINA: Álgebra Linear II CÓDIGO: MAT 337 DURAÇÃO EM SEMANAS: 17 CARGA
Leia maisParte 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. (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 mais1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações lineares: x y z
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO E DO DESPORTO UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA 657- - VIÇOSA - MG BRASIL a LISTA DE EXERCÍCIOS DE MAT 8 I SEMESTRE DE Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações
Leia maisProva de seleção ao Mestrado e/ou Programa de Verão. Programas: ICMC-USP, UFAL, UFRJ
Prova de seleção ao Mestrado e/ou Programa de Verão Programas: ICMC-USP, UFAL, UFRJ Nome: Identidade (Passaporte): Assinatura: Instruções (i) O tempo destinado a esta prova é de 5 horas. (ii) 25 porcento
Leia maisAUTOVALORES 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 maisOperadores em espaços normados
Capítulo 7 Operadores em espaços normados Neste capítulo vamos introduzir uma série de operadores em espaços normados os quais são muito úteis, nomeadamente, na resolução de equações envolvendo operadores.
Leia maisFaremos aqui uma introdução aos espaços de Banach e as diferentes topologías que se podem definir nelas.
Capítulo 2 Espaços de Banach Faremos aqui uma introdução aos espaços de Banach e as diferentes topologías que se podem definir nelas. 2.1 Espaços métricos O conceito de espaço métrico é um dos conceitos
Leia maisNoções (básicas) de Topologia Geral, espaços métricos, espaços normados e espaços com produto interno. André Arbex Hallack
Noções (básicas) de Topologia Geral, espaços métricos, espaços normados e espaços com produto interno André Arbex Hallack Setembro/2011 Introdução O presente texto surgiu para dar suporte a um Seminário
Leia maisÁlgebra Linear II - Poli - Prova 2
Álgebra Linear II - Poli - Prova 4 Q. Seja U um espaço vetorial com dim(u =. Considere as seguintes afirmações: (I existe uma transformação linear T : U U tal que dim(ker T + dim(im T = 5; (II se T : U
Leia mais3 Espaços com Produto Interno
3 Espaços com Produto Interno 3.1 Produtos Internos em Espaços Vetoriais Seja V um espaço vetorial. Um produto interno em V é uma função, : V V R que satisfaz P1) = v, u para todos u, v V ; P2) u, v +
Leia maisGAAL - 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 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 maisMAT ÁLGEBRAS DE OPERADORES 2 SEMESTRE DE 2017 LISTA DE PROBLEMAS
MAT 5818 - ÁLGEBRAS DE OPERADORES 2 SEMESTRE DE 2017 LISTA DE PROBLEMAS 1) Mostre que M n (C) munida da norma ((a jk )) 1 j,k n = k=1 2) Defina na álgebra C[X] dos polinômios complexos na variável X a
Leia maisUniversidade Federal Fluminense - GAN
Solimá Gomes Pimentel Universidade Federal Fluminense IM - GAN Solimá Gomes Pimentel, ****- Matemática para Economia III/Solimá Gomes Pimentel 2pt, ; 31cm Inclui Bibliografia. 1. Matemática para Economia
Leia mais3 a LISTA DE EXERCÍCIOS
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA DEARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR I rofs: Enaldo Vergasta e Glória Márcia a LISTA DE EXERCÍCIOS Sejam u (x, y, z e v (x, y, z vetores do R Verifique se cada uma das
Leia maisNotas de Aula. Análise Funcional
Notas de Aula Análise Funcional Rodney Josué Biezuner 1 Departamento de Matemática Instituto de Ciências Exatas (ICEx) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Notas de aula do curso Análise Funcional
Leia maisDou 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 maisMCTB Álgebra Linear Avançada I Claudia Correa Exercícios sobre transformações lineares. Os Exercícios 3 e 4 são os exercícios bônus dessa lista.
MCTB002-13 Álgebra Linear Avançada I Claudia Correa Exercícios sobre transformações lineares Os Exercícios 3 e 4 são os exercícios bônus dessa lista. Definição 1. Dados conjuntos X e Y, uma função ϕ :
Leia maisNota: Turma: MA 327 Álgebra Linear. Segunda Prova. Primeiro Semestre de T o t a l
Turma: Nota: MA 327 Álgebra Linear Primeiro Semestre de 2006 Segunda Prova Nome: RA: Questões Pontos Questão 1 Questão 2 Questão 3 Questão 4 Questão 5 T o t a l Questão 1. A matriz de mudança da base ordenada
Leia maisUniversidade Federal de Itajubá
Universidade Federal de Itajubá Programa de Pós-Graduação em Física e Matemática Aplicada O Teorema de Mercer para uma Classe de Operadores sobre um Espaço de Krein Adriana Martins da Silva Castro Orientador:
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 maisRevisão de Álgebra Linear
Introdução: Revisão de Álgebra Linear Antonio Elias Fabris Instituto de Matemática e Estatística Universidade de São Paulo Map 2121 Aplicações de Álgebra Linear Antonio Elias Fabris (IME-USP) Revisão de
Leia maisFísica Matemática II: Notas de aula
Física Matemática II: Notas de aula Rafael Sussumu Y. Miada Nessas notas, faremos uma introdução à teoria dos espaços métricos e normados, e aos operadores lineares em espaços normados. Os resultados obtidos
Leia maisÁLGEBRA LINEAR AULA 9 ESPAÇOS VETORIAIS EUCLIDIANOS
ÁLGEBRA LINEAR AULA 9 ESPAÇOS VETORIAIS EUCLIDIANOS Luís Felipe Kiesow de Macedo Universidade Federal de Pelotas - UFPel 1 / 11 1 Produto Interno 2 Módulo de um Vetor 3 Ângulo Entre Dois Vetores - Vetores
Leia maisResolução das objetivas 3ª Prova de Álgebra Linear II da UFRJ, período
www.engenhariafacil.weebly.com Resolução das objetivas 3ª Prova de Álgebra Linear II da UFRJ, período 4. OBS: Todas as alternativas corretas são as letras A. ) Devemos utilizar o teorema que diz: (Im(A
Leia maisTopologia do espaço Euclidiano
Capítulo 1 Topologia do espaço Euclidiano 1 O espaço vetorial R n iguais a R: Seja n N. O espaço euclidiano n dimensional é o produto cartesiano de n fatores R n = R R R }{{} n cópias Os pontos de R n
Leia maisINSTITUTO 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 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 maisO TEOREMA ESPECTRAL E AS FORMAS QUADRÁTICAS NO PLANO: CLASSIFICAÇÃO DAS CÔNICAS
O TEOREMA ESPECTRAL E AS FORMAS QUADRÁTICAS NO PLANO: CLASSIFICAÇÃO DAS CÔNICAS Eduardo Corrêa Pedrosa (monitor) Profª. Drª. Ana Maria Luz Fassarella do Amaral (orientadora) GANP001 Motivação Este projeto
Leia maisÁlgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017
º Sábado - Matrizes - //7 Plano e Programa de Ensino Matrizes Exemplos Ordem de Uma Matriz Exemplos Representação 7 Matriz Genérica m x n 8 Matriz Linha 9 Exemplos Matriz Coluna Exemplos Diagonal de Uma
Leia maisNota: Turma: MA 327 Álgebra Linear. Terceira Prova. Boa Prova! Primeiro Semestre de T o t a l
Turma: Nota: MA 327 Álgebra Linear Primeiro Semestre de 26 Terceira Prova Nome: RA: Questões Pontos Questão 1 Questão 2 Questão 3 Questão 4 Questão 5 T o t a l Boa Prova! Questão 1. 2. Pontos) Seja U um
Leia maisG4 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 maisLeandro F. Aurichi de novembro de Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo, São Carlos, SP
Espaços Métricos Leandro F. Aurichi 1 30 de novembro de 2010 1 Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo, São Carlos, SP 2 Sumário 1 Conceitos básicos 5 1.1 Métricas...........................................
Leia maisOS TEOREMAS DE JORDAN-HÖLDER E KRULL-SCHMIDT (SEGUNDA VERSÃO)
! #" $ %$!&'%($$ OS TEOREMAS DE JORDAN-HÖLDER E KRULL-SCHMIDT (SEGUNDA VERSÃO) Neste texto apresentaremos dois teoremas de estrutura para módulos que são artinianos e noetherianos simultaneamente. Seja
Leia maisComeçamos relembrando o conceito de base de um espaço vetorial. x = λ 1 x λ r x r. (1.1)
CAPÍTULO 1 Espaços Normados Em princípio, os espaços que consideraremos neste texto são espaços de funções. Isso significa que quase todos os nossos exemplos serão espaços vetoriais de dimensão infinita.
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 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 maisPLANO DE TRABALHO PARA O BOLSISTA PROJETO DE PESQUISA ANÁLISE FUNCIONAL
PLANO DE TRABALHO PARA O BOLSISTA E PROJETO DE PESQUISA INICIAÇÃO AO ESTUDO DA ANÁLISE FUNCIONAL 1 1 IDENTIFICAÇÃO DO PROJETO 1. TÍTULO DO PROJETO: Iniciação ao Estudo da Análise Funcional 2. LOCAL DE
Leia maisTeorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais
Teorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais Reginaldo J Santos Departamento de Matemática-ICEx Universidade Federal de Minas Gerais http://wwwmatufmgbr/~regi 16 de novembro
Leia mais