MAT-27 Lista-09 Outubro/2011

Documentos relacionados
(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.

(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.

1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações lineares: x y z

Equação Geral do Segundo Grau em R 2

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

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.

Álgebra Linear I - Aula 20

Parte I. Álgebra Linear. Sistemas Dinâmicos Lineares. Autovalores, autovetores. Autovalores, autovetores. Autovalores e Autovetores.

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

Algebra Linear. 1. Revisitando autovalores e autovetores. 2. Forma Diagonal e Forma de Jordan. 2.1 Autovalores distintos. 2.2 Autovalores complexos

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis

Álgebra Linear Diagonalização de Operadores

Lista de Exercícios III. junho de 2005

Álgebra Linear (MAT-27) Ronaldo Rodrigues Pelá. 21 de outubro de 2011

Cálculo Diferencial e Integral 2 Formas Quadráticas

Geovan Tavares, Hélio Lopes e Sinésio Pesco PUC-Rio Departamento de Matemática Laboratório Matmidia

Autovetor e Autovalor de um Operador Linear

6 Valores e Vectores Próprios de Transformações Lineares

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

7. Sejam U, W subespaços vetoriais de um espaço vetorial V sobre um corpo K. Prove que U W é um subespaço vetorial de V se e somente se U W ou W U.

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

Aula 19 Operadores ortogonais

ÁLGEBRA LINEAR. Valores Próprios (Autovalores) e Vetores Próprios (Autovetores) Prof. Susie C. Keller

MA71B - Geometria Analítica e Álgebra Linear Prof a Dr a Diane Rizzotto Rossetto. LISTA 1 - Matrizes e Sistemas Lineares

Matrizes hermitianas e unitárias

Álgebra Linear I - Aula 19

Capítulo 4 - Valores e Vectores Próprios

GEOMETRIA ANALÍTICA 2017

Lista de Álgebra Linear Aplicada

Álgebra Linear I - Aula 21

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS (UFMG) ADÉLIO DANIEL DE SOUSA FREITAS

Segunda prova de Álgebra Linear - 01/07/2011 Prof. - Juliana Coelho

FORMA CANÔNICA DE JORDAN

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

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

MA71B - Geometria Analítica e Álgebra Linear Prof a Dr a Diane Rizzotto Rossetto. LISTA 1 - Matrizes e Sistemas Lineares

ficha 1 matrizes e sistemas de equações lineares

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Cónicas e Quádricas

1 Determinantes, traços e o teorema espectral para operadores arbitrários

Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula. Petronio Pulino = Q

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINAS GERAIS CONSELHO DE GRADUAÇÃO

Sistemas de Equações Lineares e Matrizes

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

UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS INSTITUTO DE MATEMÁTICA Aluno(a): Professor(a): Curso:

1 Matrizes Ortogonais

Retratos de Fase de Sistemas Lineares Homogêneos 2 2

0.1 Matrizes, determinantes e sistemas lineares

Sistemas lineares e matrizes, C = e C =

Separe em grupos de folhas diferentes as resoluções dos grupos I e II das resoluções dos grupos III e IV GRUPO I (50 PONTOS)

linearmente independentes se e somente se: Exercícios 13. Determine o vetor X, tal que 3X-2V = 15(X - U).

Álgebra Linear - Prof. a Cecilia Chirenti. Lista 3 - Matrizes

x 1 3x 2 2x 3 = 0 2 x 1 + x 2 x 3 6x 4 = 2 6 x x 2 3x 4 + x 5 = 1 ( f ) x 1 + 2x 2 3x 3 = 6 2x 1 x 2 + 4x 3 = 2 4x 1 + 3x 2 2x 3 = 4

Exercícios de Geometria Analítica - CM045

Revisão: Matrizes e Sistemas lineares. Parte 01

PLANO DE ENSINO E APRENDIZAGEM

1. Encontre os autovalores e autovetores das transformações lineares dadas: 2. Encontre os autovalores e autovetores correspondentes das matrizes 2

Aula 1 Autovetores e Autovalores de Matrizes Aula 2 Autovetores e Autovalores de Matrizes Casos Especiais 17

EXAME DE ÁLGEBRA LINEAR (Semestre Alternativo, Alameda) GRUPO I

Lista 6: transformações lineares.

Sumário. VII Geometria Analítica Jorge Delgado Katia Frensel Lhaylla Crissaff

. Repare que ao multiplicar os vetores (-1,1) e

MATRIZES POSITIVAS DEFINIDAS

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

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A

1. 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

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA Centro de Ciências Exatas Departamento de Matemática

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

FOLHAS DE PROBLEMAS DE MATEMÁTICA II CURSO DE ERGONOMIA PEDRO FREITAS

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS LINEARES PARTE 1

A primeira coisa a fazer é saber quais são as equações das curvas quando elas já se encontram na melhor

Trabalhos e Exercícios 1 de Álgebra Linear

{ } Questão 1. Considere as seguintes afirmações sobre o conjunto U = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} Questão 2. Seja o conjunto = { : 0 e 2 2

Matrizes e Linearidade

I Lista de Álgebra Linear /02 Matrizes-Determinantes e Sistemas Prof. Iva Zuchi Siple

Autovalores e Autovetores

Ga no plano 1. GA no plano. Prof. Fernando Carneiro Rio de Janeiro, Outubro de u v = aa + bb.

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO E DO DESPORTO UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA

III) Os vetores (m, 1, m) e (1, m, 1) são L.D. se, somente se, m = 1

7 a lista de exercícios - GA Período de Prof. Fernando Carneiro

- identificar operadores ortogonais e unitários e conhecer as suas propriedades;

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

Lista de Exercícios de Cálculo 3 Primeira Semana

Lista de exercícios 5 Determinantes

Álgebra Linear - Exercícios resolvidos

UFSC Matrizes. Prof. BAIANO

Universidade Federal de Uberlândia Faculdade de Matemática

Universidade Estadual de Montes Claros Departamento de Ciências Exatas Curso de Licenciatura em Matemática. Notas de Aulas de

LISTA DE EXERCÍCIOS 2017

Álgebra Linear Teoria de Matrizes

Transformações geométricas planas

GEOMETRIA ANALÍTICA E CÁLCULO VETORIAL GEOMETRIA ANALÍTICA BÁSICA. 03/01/ GGM - UFF Dirce Uesu Pesco

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

Análise Dinâmica de Sistemas Mecânicos e Controle

Ficha de Exercícios nº 3

CM005 Algebra Linear Lista 1

MAT Poli Cônicas - Parte I

Transcrição:

MAT-27 Lista-09 Outubro/2011 1. Determinar, se possível, uma matriz M M 2 (R) de maneira que M 1 AM seja diagonal nos seguintes casos: [ ] 2 4 (a) 3 13 [ ] 3 2 2 1 2. Achar uma matriz diagonal semelhante à seguinte matriz: 3 1 1 6 1 2 2 1 0 3. Estudar quanto à possibilidade de diagonalização as matrizes: 1 2 2 (a) 2 1 2 2 2 3 1 0 0 m 2 0 n 0 2 1 4 2 2 4 1 2 2 2 2 1 4 2 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4. Seja A L(R 3 ) o operador linear cuja mariz relativa à base canônica é: (a) Achar os valores próprios de A. (a ij ) = 2 2 0 2 1 0 0 0 2 Achar uma matriz ortonormal do R 3 em relação à qual a matriz de A é diagonal. Achar uma matriz M ortogonal tal que M T (a ij )M é a matriz diagonal obtida no item anterior. 5. Seja A L(R 3 ) definida por (a) Achar os valores próprios de A. A(x, y, z) = (x + y + z, x + y + z, x + y + z) Achar uma base ortonormal B do R 3 tal que (A) B é diagonal. 1

Qual a matriz de mudança da base canônica do R 3 para B? 6. Calcular A p nos seguintes casos: [ ] 2 4 (a) 3 13 0 7 6 1 4 0 0 2 2 0 1 5 9 2 1 6 8 0 0 0 3 0 0 1 2 1 4 2 2 4 1 2 2 2 2 1 4 2 2 4 1 7. Calcule e A usando as matrizes do exercício anterior. 8. Ache todas as possíveis formas canônicas de Jordan de um operador linear T cujo polinômio característico é p T (t) = (t + 1) 2 (t 2) 3. 9. Ache a forma canônica de Jordan das seguintes matrizes: 2 1 0 (a) 1 1 1 0 1 2 2 1 0 1 1 3 1 3 0 1 2 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 4 1 3 2 1 2 1 0 1 1 3 1 3 4 1 8 2 7 5 4 10. Seja A uma forma canônica de Jordan com r blocos de Jordan. Mostre que A admite exatamente r vetores próprios linearmente independentes. 11. Ache a forma canônica de Jordan para o operador diferencial derivada D : P 3 (C) P 3 (C). 12. Identifique as seguintes curvas de segundo grau: (a) 2xy + 3x y + 1 = 0 4x 2 24xy + 11y 2 + 56x 58y + 95 = 0 6x 2 4xy + 9y 2 4x 32y 6 = 0 16x 2 24xy + 9y 2 19x 17y + 11 = 0 (e) 4x 2 20xy + 25y 2 + 4x 10y + 1 = 0 (f) x 2 + y 2 + xy x + 1 = 0 2

13. Discutir, em termos de valores de λ, as cônicas de equação: (a) λx 2 2xy + λy 2 2x + 2y + 3 = 0 x 2 2xy + λy 2 + 2x = 4 14. Resolva as relações de recorrência com as respectivas condições iniciais: (a) x 0 = 0, x 1 = 5, x n = 3x n 1 + 4x n 2 para n 2; x 0 = 0, x 1 = 1, x n = 4x n 1 3x n 2 para n 2; y 1 = 1, y 2 = 6, y n = 4y n 1 4x n 2 para n 3; a 0 = 4, a 1 = 1, a n = a n 1 a n 2 4 para n 2; (e) b 0 = 0, b 1 = 1, b n = 2b n 1 + 2b n 2 para n 2; 15. Você tem um suprimento de três tipos de ladrilhos: dois tipos de ladrilhos 1 2 e outro tipo de ladrilho 1 1, como mostra a figura abaixo: Seja t n o número de maneiras diferentes de se recobrir um retângulo 1 n com esses ladrilhos. Por exemplo, a figura abaixo mostra que t 3 = 5: (a) Determine t 1,... t 5. Será que t 0 faz algum sentido? Se sim, qual? Determinar uma relação de recorrência de segunda ordem para t n. Usando t 1 e t 2 como condições iniciais, resolva a relação de recorrência da parte. Confira a sua resposta com os dados da parte (a). 16. Você tem um suprimento de dominós 1 2 com os quais você irá recobrir um retângulo 2 n. Seja d n o número de diferentes maneiras de se recobrir o retângulo. Por exemplo, a figura abaixo mostra que d 3 = 3. 3

(a) Determine d 1,... d 5. Será que d 0 faz algum sentido? Se sim, qual? Determinar uma relação de recorrência de segunda ordem para d n. Usando d 1 e d 2 como condições iniciais, resolva a relação de recorrência da parte. Confira a sua resposta com os dados da parte (a). 17. Seja X uma matriz não singular com colunas X 1, X 2,..., X n. Seja Y uma matriz com colunas X 2, X 3..., X n, O. Mostre que as matrizes A = X 1 Y e B = Y X 1 têm posto n 1 e 0 como o único autovalor. 18. Sejam A e B matrizes reais n n. Assuma que existam n + 1 reais diferentes t 0, t 1,..., t n tal que as matrizes C i = A + t i B i = 0, 1,..., n são nilpotentes (C n i 19. Sejam A, B M n (C) tais que: = 0). Mostre que tanto A como B são nilpotentes. A 2 B + BA 2 = 2ABA. Mostre que existe um inteiro positivo k tal que (AB BA) k = 0. 20. Dada uma matriz A M n (R) simétrica e uma matriz C M n (R) não singular, mostre que C T AC possui o mesmo número de autovalores positivos, nulos e negativos que A. 21. Para quais valores de s e t as matrizes seguintes possuem todos os autovalores positivos? s 4 4 t 3 0 A = 4 s 4 B = 3 t 4 4 4 s 0 4 t 22. Dê uma razão imediata para o motivo de cada uma dessas afirmações serem verdadeiras: (a) Toda matriz positiva definida é invertível. A única matriz de projeção positiva definida é I. OBS.: Uma matriz P é chamada de projeção quando for simétrica e P 2 = P. Uma matriz diagonal com elementos diagonais positivos é positiva definida. Uma matriz simétrica com um determinante positivo pode não ser positiva definida. 23. Há alguma solução (x, y, z) R 3 para 2x 2 + 2y 2 + 2z 2 2xy 2yz + 2xz = 15? 4

Respostas: [ ] 1 4 1. (a) 3 1 2. Não existe. 3. (a) É diagonalizável pois o valor próprio 1(duplo) tem multiplicidade gométrica 2. É diagonalizável para todos os valores de m e n. É diagonalizável pois há 2 valores próprios duplos 3 e 3 com multiplicidade gométrica 2. É diagonalizável pois o valor próprio 2(triplo) tem multiplicidade gométrica 3. 4. 5. 6. (a) A p = 1 13 [ 12 + 14 p 4 14 p 4 3 14 p 3 12 14 p + 1 [ ] e 7. (a) e A = 1 14 + 12e 4e 14 4e 13 3e 14 3e 12e 14 + e ] 8. 1 0 0 0 0 0 0 2 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 0 0 0 0 2 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0 9. (a) 10. 2 1 0 0 0 2 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 5

11. 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 12. (a) Hipérbole Hipérbole Duas retas (e) (f) 13. (a) 14. (a) λ = 1 : parábola λ < 1 : hipérbole λ = 3 : um ponto 2 λ > 1 : λ > 3 : vazio 2 λ < 3: elipse 2 (e) 15. (a) 16. (a) 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 6