Matemática Computacional

Documentos relacionados
Matrizes. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais. Abril de 2014

Matrizes e sistemas de equações algébricas lineares

Notas de Aulas de Matrizes, Determinantes e Sistemas Lineares

Eduardo. Matemática Matrizes

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica

São tabelas de elementos dispostos ordenadamente em linhas e colunas.

a mnx n = b m

Álgebra Linear e Geometria Analítica

1.3 Matrizes inversas ] [ 0 1] = [ ( 1) ( 1) ] = [1 0

Matrizes - Matemática II /05 1. Matrizes

Capítulo 1 - Cálculo Matricial

Capítulo 1 - Cálculo Matricial

a 11 a a 1n a 21 a a 2n A = a m1 a m2... a mn

Vetores e Geometria Analítica

Geometria Analítica e Álgebra Linear

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Matrizes e Sistemas de Equações Lineares

Notas para o Curso de Algebra Linear Il Dayse Haime Pastore 20 de fevereiro de 2009

é encontrado no cruzamento da linha i com a coluna j, ou seja, o primeiro índice se refere à linha e o segundo à coluna.

1, , ,

n. 1 Matrizes Cayley (1858) As matrizes surgiram para Cayley ligadas às transformações lineares do tipo:

Matemática- 2008/ Se possível, dê exemplos de: (no caso de não ser possível explique porquê)

MATRIZES. Álgebra Linear e Geometria Analítica Prof. Aline Paliga

Fundamentos de Matemática Curso: Informática Biomédica

inteiros positivos). ˆ Uma matriz com m linhas e n colunas diz-se do tipo m n. Se m = n ( matriz quadrada), também se diz que a matriz é de ordem n.

Parte 1 - Matrizes e Sistemas Lineares

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica

Matemática I. Capítulo 3 Matrizes e sistemas de equações lineares

Revisão: Matrizes e Sistemas lineares. Parte 01

Apostila de Matemática 10 Matriz

Exercício Obtenha, em cada caso, o módulo, o argumento e a forma trigonométrica de z: a) z = 1 + i. setor Aula 31. ρ = 1 2 +( 3 ) 2 ρ= 2.

Matrizes - ALGA /05 1. Matrizes

Matemática II /06 - Matrizes 1. Matrizes

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

Matrizes e Sistemas Lineares

6 Matrizes. Matrizes. Aluno Matemática Eletricidade Básica Desenho Técnico A B C D 3 7 4

Aula 07 mtm B MATRIZES

MATRIZES. Conceitos e Operações

Prof a Dr a Ana Paula Marins Chiaradia

MP-208: Filtragem Ótima com Aplicações Aeroespaciais

ficha 1 matrizes e sistemas de equações lineares

ALGA - Eng. Civil e Eng. Topográ ca - ISE / Matrizes 1. Matrizes

Pensamento. "A escada da sabedoria tem os degraus feitos de números." (Blavatsky) Prof. MSc. Herivelto Nunes

Notações e revisão de álgebra linear

MATRIZES E DETERMINANTES. a, com índices duplos, onde

Notas em Álgebra Linear

Matrizes. Curso de linguagem matemática Professor Renato Tião

Esquações Lineares e Matrizes

Maria do Rosário Grossinho, João Paulo Janela Universidade Técnica de Lisboa

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

Produto de Matrizes. Márcio Nascimento

Unidade 1 - O que é Álgebra linear? A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa. 9 de agosto de 2013


Apostila de álgebra linear

Matrizes e Sistemas Lineares. Professor: Juliano de Bem Francisco. Departamento de Matemática Universidade Federal de Santa Catarina.

Modelagem Computacional. Parte 6 2

AULA 8- ÁLGEBRA MATRICIAL VERSÃO: OUTUBRO DE 2016

Unidade 2 - Matrizes. A. Hefez e C. S. Fernandez Resumo elaborado por Paulo Sousa. 9 de agosto de 2013

Determinantes - Parte 02

Aulas práticas de Álgebra Linear

Notas de ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA

Álgebra Linear. Licenciatura em Economia. Maria Joana Soares

Profs. Alexandre Lima e Moraes Junior 1

Inversão de Matrizes

SISTEMAS LINEARES. Solução de um sistema linear: Dizemos que a sequência ou ênupla ordenada de números reais

Álgebra Linear I - Aula 14. Roteiro

MATEMÁTICA. Aula 14 Matrizes. Prof. Anderson

Matrizes e Sistemas Lineares

Capítulo 1. Matrizes e Sistema de Equações Lineares. 1.1 Corpos

Determinantes - Parte 02

Baseado no Capítulo 2 do livro: Material preparado pelo

Produto de Matrizes. Márcio Nascimento

apontamentos Álgebra Linear aulas teóricas Mestrado Integrado em Engenharia Mecânica, 1 o semestre 2012/13

1 Noções preliminares

ficha 2 determinantes

Determinantes. det A = a 11. Se A = a11 a 12 a 21 a 22. é uma matriz 2 2, então. det A = a 11 a 22 a 12 a 21. Exemplo 1. det 3 4. = 1; det 3 4 = 0.

ESPAÇO VETORIAL REAL. b) Em relação à multiplicação: (ab) v = a(bv) (a + b) v = av + bv a (u + v ) = au + av 1u = u, para u, v V e a, b R

Método de eliminação de Gauss

MATRIZES E DETERMINANTES

Produto Misto, Determinante e Volume

Espaços Vetoriais. () Espaços Vetoriais 1 / 17

Conceitos de vetores. Decomposição de vetores

Apostila de Matemática 11 Determinante

4 APLICAÇÕES LINEARES Núcleo e Imagem. Classificação de um Morfismo... 52

Matrizes - Parte 1. Márcio Nascimento

Álgebra Linear Semana 04

Matrizes e Determinantes

Lista de Álgebra Linear Aplicada

Um Curso de Nivelamento. Instituto de Matemática UFF

MATEMÁTICA II. Aula 11. 3º Bimestre. Matrizes Professor Luciano Nóbrega

Equipe de Matemática MATEMÁTICA. Matrizes

Acadêmico(a) Turma: Capítulo 2: MATRIZES

Inversão de Matrizes

Curso Satélite de. Matemática. Sessão n.º 1. Universidade Portucalense

Apontamentos das aulas teóricas de Álgebra Linear

Matemática Matrizes e Determinantes

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

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE CIÊNCIAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUACÃO EM MATEMÁTICA EM REDE NACIONAL

1 Módulo: Fatoração. 1.1 Exemplos

Exercício 1: Matriz identidade. Exercício 3: Exercício 2: Exemplo: Igualdade entre matrizes 13/05/2017. Obtenha a matriz, em que.

Transcrição:

Matemática Computacional Ed. v1.0 i

Copyright 2013 UAB Você tem a liberdade de: Compartilhar copiar, distribuir e transmitir a obra. Remixar criar obras derivadas. Sob as seguintes condições: Atribuição Você deve creditar a obra da forma especificada pelo autor ou licenciante (mas não de maneira que sugira que estes concedem qualquer aval a você ou ao seu uso da obra). Uso não comercial Você não pode usar esta obra para fins comerciais. Compartilhamento pela mesma licença Se você alterar, transformar ou criar em cima desta obra, você poderá distribuir a obra resultante apenas sob a mesma licença, ou sob uma licença similar à presente. Para maiores informações consulte: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/. ii

Sumário 1 Estudo da Álgebra Matricial 1 1.1 Definições básicas.................................... 1 1.2 Tipos especiais de matrizes............................... 3 1.3 Operações com matrizes................................ 4 iii

Prefácio texto Público alvo estudantes Método de Elaboração Financiamento da capes. Contribuição Erros e etc. iv

Capítulo 1 Estudo da Álgebra Matricial Neste capítulo estudaremos as matrizes e algumas operações algebraicas definidas entre elas. Embora somente, neste livro, trabalhemos com números, vetores e matrizes reais, existe o conjunto dos números complexos C, no qual todos estes conceitos são generalizados. 1.1 Definições básicas uma matriz sobre R, ou simplesmente uma matriz real é uma ordenação retangular da forma: a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n... a m1 a m2... a mn onde a i j R para todo i {1,2,...,m} e j {1,2,...,n}. i. Uma matriz também é denota por [a i j m n. ii. As m n-uplas horizontais [ a11, a 12,..., a 1n, [ a21, a 22,..., a 2n,..., [ am1, a m2,..., a mn são as linhas da matriz; iii. As n m-uplas verticais são suas colunas. a 11 a 21. a m1, a 12 a 22. a m2,..., iv. O elemento a i j é chamado de componente i j, ocupa a i-esima linha e a j-esima coluna; v. Uma matriz com m linhas e n colunas é denominada uma matriz m por n, ou matriz m n. a 1n a 2n. a mn 1 / 7

Exemplo 1.1 A matriz 2 3: [ 1 2 3 5 4 0 tem 2 linhas: [ 1 2 3 e tem 3 colunas: [ 1, 5 e [ 2 4 [ 5 4 0 e [ 3 0 Nota As matrizes geralmente são denotadas por letras maiúsculas A,B,..., e suas componentes por letras minúsculas. Sejam as matrizes m n: A e B. Diz-se que A e B são iguais, isto é A B, se têm o mesmo número de linhas e de colunas, e seus elementos correspondentes são iguais. Nota A igualdade de duas matrizes m n é equivalente a um sistema de mn igualdades, uma para cada par de elementos. Exemplo 1.2 Determinemos x, y, z e w tal que [ x + y 2z + w x y z w [ 3 5. 1 4 Solução Desde que é equivalente ao sistema de equações: [ x + y 2z + w x y z w x + y 3 x y 1 2z + w 5 z w 4 [ 3 5 1 4. Então, x 2, y 1, z 3 e w 1. 2 / 7

1.2 Tipos especiais de matrizes Ao manipular as matrizes, notamos que existem algumas que possuem características que as diferenciam de uma matriz qualquer, já seja pela quantidade de lihnas ou colunas, ou pela natureza das componentes. Desde que este tipo de matrizes aparecem com frequência na prática, elas recebem nomes especiais. Consideremos uma matriz com m linhas e n colunas, denotada por A m n. Diz-se que: i. A m n é uma matriz quadrada, se o número de colunas conincide com o número de linhas, isto é n m. Exemplo 1.3 Exemplo 1.4 Exemplo 1.5 Exemplo 1.6 Exemplo 1.7 A 1 1 [ 2, B 2 2 [ 3 5, C 1 4 3 3 1 0 3 4 3 0 5 0 7 Na situação das matrizes quadradas A m m, diz-se que A é uma matriz de ordem m. ii. A m n é um matriz nula, se a i j 0 para todo i {1,...,m} e j {1,...,n}. A 1 2 [ 0 0, B 2 2 [ 0 0 0 0 0 0, C 0 0 3 4 0 0 0 0 0 0 0 0 iii. A m n é um matriz coluna, se ela possui uma única coluna, isto é, n 1. A 2 1 [ 1, B 2 3 1 1 3, C 4 1 1 4 0 0 2 iv. A m n é um matriz linha, se ela que possui uma única linha, isto é, m 1. A 1 2 [ 1 0, B 1 3 [ 0 2 1, C 1 4 [ 1 1 9 3 v. A m n é um matriz diagonal, se ela é uma matriz quadrada, m n, com a i j 0 para i j, isto é, os elementos que não estão na diagonal são nulos. A 2 2 [ 6 0 0 0 9 0 0 1 0, B 0 2 3 3 0 3 0, C 4 4 0 5 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 1 vi. A m n é um matriz identidade, se ela é uma matriz diagonal e a ii 1 3 / 7

Exemplo 1.8 I 2 [ 1 0, I 0 1 3 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0, I 4 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 Exemplo 1.9 vii. A m n é uma matriz triangular superior, se ela é uma matriz quadrada e todos os elementos abaixo da diagonal são nulos, isto é, a i j 0 para i > j. A 2 2 [ 2 3, B 0 1 3 3 1 3 5 7 1 1 1 0 3 4, C 4 4 0 2 4 0 0 0 9 0 0 3 5 0 0 0 4 viii. A m n é uma matriz triangular inferior, se ela é uma matriz quadrada e todos os elementos acima da diagonal são nulos, isto é, a i j 0 para i < j. Exemplo 1.10 Exemplo 1.11 A 2 2 [ 1 0 0 0 1 0 0 2 0, B 1 7 3 3 1 3 0, C 4 4 3 2 0 0 7 1 3 0 1 7 9 8 0 1 4 ix. A m n é uma matriz simétrica, se ela é uma matriz quadrada e a i j a ji para todo i, j {1,...,m}. A 2 2 [ 1 3 5 7 1 1 1 1 3, B 3 2 3 3 1 3 4, C 4 4 3 2 4 6 5 4 3 5 1 4 9 7 6 5 4 1.3 Operações com matrizes De forma natural, quando trabalhamos com matrizes, surge a necessidade de saber operar com elas. Sejam duas matrizes de mesma ordem A m n [ a i j e Bm n [ b i j, a matriz soma, que denotaremos A + B, é uma matriz m n cujos elementos são as somas dos elementos correspondentes de A e B. Isto é A + B [ a i j + b i j m n 4 / 7

Exemplo 1.12 [ [ [ 1 0 7 0 1 2 1 1 5 + 0 1 0 0 1 2 0 0 2 1 3 5 2 4 1 3 7 4 3 2 4 + 0 1 5 3 1 9 5 4 3 7 2 4 12 6 7 Note que a adição de matrizes possui as mesmas propriedades que a adição de números reais. Propriedades Sejam as matrizes A, B, C da mesma ordem m n, temos: i. A + B B + A; ii. A + (B +C) (A + B) +C; iii. A + 0 A, onde 0 denota a matriz nula m n. Seja A m n [ a i j e α um número. A multiplicação por escalar, que denotaremos α A, define uma nova matriz cujos elementos são αa [ αa i j m n Exemplo 1.13 1 [ [ 2 4 6 1 2 3 2 1 3 1 3 9 3 3 3 2 4 9 6 12 5 4 3 15 12 9 Propriedades Dadas matrizes A e B de mesma ordem m n e números α,β e γ, temos: i. α(a + B) αa + αb; ii. (β + γ)a βa + γa; iii. 0A 0, isto é, se multiplicamos o número zero por qualquer matriz A, teremos a matriz nula. iv. β(γa) (βγ)a. Nas aplicações, é conveniente considerar as linhas de uma matriz como colunas de uma nova matriz. Dada um matriz A [ a i j m n, podemos obter uma outra matriz AT [ b i j, cujas linhas n m são as colunas de A, isto é, b i j a ji. A T é denominada a transposta de A. 5 / 7

Exemplo 1.14 3 2 A 9 6 15 1 [ 1 7 B 3 0 2 2 [ A T 3 9 15 2 6 1 2 3 [ B T 1 3 7 0 2 2 C [ 1 5 3 1 C T 5 1 4 3 4 1 Propriedades i. Uma matriz é simétrica se, e somente se ela é igual à sua transposta, isto é A A T ; ii. (A T ) T A; iii. (A + B) T A T + B T ; iv. (αa) T αa T, onde α é qualquer número real. A multiplicação de duas matrizes A m n [ a i j e Bn p [ a i j, é uma matriz m p, que denotaremos AB [ c i j m p, onde c i j n a ik b k j a i1 b 1 j + a i2 b 2 j + + a in b n j. k1 Nota a. Só podemos efetuar o produto de duas matrizes A m n e B l p se o número de colunas da primeira matriz A for igual ao número de linhas da matriz B, isto é n l. Alem disso, a matriz resultante C AB será de ordem m p. b. O elemento c i j, i-ésima linha e j-ésima coluna da matriz produto, é obtida multiplicando os elementos da i-ésima linha da primeira matriz pelos elementos correspondentes da j-ésima coluna da segunda matriz, e somando estes produtos. Exemplo 1.15 1 7 a. Seja A 3 0 2 2 1 7 AB 3 0 2 2 e B [ 1 3. Então 7 1 2 2 [ 1(1) + 7(0) 1(3) + 7( 1) 1 3 3(1) + 0(0) 3(3) + 0( 1) 0 1 2 2 2(1) + ( 2)(0) 2(3) + ( 2)( 1) 1 4 3 9 2 8 6 / 7

b. Seja A [ 4 9 1 3 e B 1 3 0 2 2 2 7 1 AB [ 1 3 0 2. Então, não é possivel efetuar 2 2 4 9 1 3 7 1 devido a que o número de colunas da matriz A é diferente ao número de linhas da matriz B. 1 7 3 c. Seja A 1 0 3 1 3 2 2 2 e B 0 1. Então 7 2 1 0 0 AB 4 3 1(1) + 7(0) + 3(7) 1(3) + 7( 1) + 3(2) 1(1) + 0(0) + 3(7) 1(3) + 0( 1) + 3(2) 2(1) + ( 2)(0) + ( 2)(7) 2(3) + ( 2)( 1) + ( 2)(2) 1(1) + 0(0) + 0(7) 1(3) + 0( 1) + 0(2) 1 7 3 1 0 3 2 2 2 1 0 0 4 2 4 3 1 3 0 1 7 2 22 4 20 3 12 4 1 3 4 2 Propriedades i. Em geral AB BA. Exemplo 1.16 1 2 1 1 3 2 Seja A 2 4 2 e B 1 2 1 3 6 3 3 3 1 1 0 11 22 11 AB 6 12 6 1 2 1 3 3 3 3. Obtemos Além disso observe que BA 0 sem que A 0 ou B 0. 0 0 0 e BA 0 0 0 0 0 0 Desde que as operações sejam possíveis, as seguintes propriedades são validas: i. AI IA A; ii. A(B +C) AB + AC; iii. (A + B)C AC + BC; iv. (AB)C A(BC); v. (AB) T B T A T ; vi. 0A 0 e A0 0. 3 3 7 / 7