Escolha Uma Matriz De Ordem 2x2 E Calcule O Seu Determinante Escolha Uma Matriz De

a c Base e Coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.6 2.4 Defini¸˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 ca Posto (ra ) de uma matriz como um Conjunto de Vetores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Conjuntos Convexos e Combina¸˜o Convexa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 ca 2.4.1 2.4.2 Combina¸˜o Convexa . . . . . . . . . . . . . . . .

conjunto das matrizes tamb´em est´a definida uma adi¸c˜ao dotada tamb´em das propriedades associativa, comutativa, admite elemento neutro, a matriz nula, e toda matriz tem uma oposta. Como vemos o comportamento do conjunto dos vetores e o das matrizes quanto `a adi¸c˜ao ´e o mesmo. Mas n˜ ao param por a´ı as coincidˆencias. Pode-se tamb´em multiplicar uma matriz por um n´ umero real. Essa multiplica¸c˜ao apresenta as mesmas propriedades que as destacadas para o caso de vetor, ou seja,…

entre um objeto e o conjunto é a relação de pertinência: quando um objeto x é um dos elementos que compõem o conjunto A, dizemos que x pertence a A. Nos conjuntos, a ordem e a quantidade de vezes que os elementos estão listados na coleção não é relevante. Em contraste, uma coleção de elementos na qual a mutiplicidade, mas não a ordem é relevante, é chamada multiconjunto. Dizemos que dois conjuntos são iguais se e somente se cada elemento de um é também elemento do outro. No estudo de…

⁄ n não é definido para p ⁄ n ≤ 0 a ∈ Rpoditivos ap ⁄ n nem sempre é real se n for par ap ⁄ n = n√ap se n for impar Todas as propriedades da potenciação com expoente inteiro são válidas também para potenciação com expoente racional. Calcule: a) 23(1⁄2)2 b) √24 c) (4√2)3 Solução 23(1⁄2)2 = 23 ⋅ (2-1)2 = 23 ⋅ 2-2 = 23-2 = 21 = 2 6 √24= 2⋅3√22⋅2 = 3√22 = 3√4 (4√2)3 = 4√23 = 4√8 Função Exponencial Toda relação de dependência, em que uma incógnita depende do

3.1 Crit´rios de Parada . . . . . . . e 3.3.2 Ordem de Convergˆncia do MIL e 3.4 M´todo Iterativo Linear Modificado . . e 3.5 M´todo de Newton - MN . . . . . . . . e 3.5.1 O Algoritmo de Newton . . . . . 3.5.2 Interpreta¸˜o Geom´trica . . . . ca e 3.5.3 Condi¸˜es de Convergˆncia . . . co e 3.5.4 Ordem de Convergˆncia . . . . . e 3.6 M´todo da Secante - MS . . . . . . . . . e 3.6.1 Interpreta¸˜o Geom´trica do MS ca e 3.6.2 Ordem de Convergˆncia . . . . . e 3.7 Exerc´ ıcios

3.1 Crit´rios de Parada . . . . . . . e 3.3.2 Ordem de Convergˆncia do MIL e 3.4 M´todo Iterativo Linear Modificado . . e 3.5 M´todo de Newton - MN . . . . . . . . e 3.5.1 O Algoritmo de Newton . . . . . 3.5.2 Interpreta¸˜o Geom´trica . . . . ca e 3.5.3 Condi¸˜es de Convergˆncia . . . co e 3.5.4 Ordem de Convergˆncia . . . . . e 3.6 M´todo da Secante - MS . . . . . . . . . e 3.6.1 Interpreta¸˜o Geom´trica do MS ca e 3.6.2 Ordem de Convergˆncia . . . . . e 3.7 Exerc´ ıcios

............................................................................ Regra de Cramer ............................................................................................................................................... Método da Matriz Inversa ................................................................................................................................... Escalonamento (ou Eliminação) de Gauss ...................................................................

. . 14 2.1.2 M´etodo de Elimina¸c˜ ao de Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.3 Fatora¸c˜ ao LU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.4 C´ alculo da Matriz Inversa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 M´etodos Iterativos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.1 M´etodo de Jacobi . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . e 3.3.1 Crit´rios de Parada . . . . . . . e 3.3.2 Ordem de Convergˆncia do MIL e 3.4 M´todo Iterativo Linear Modificado . . e 3.5 M´todo de Newton - MN . . . . . . . . e 3.5.1 O Algoritmo de Newton . . . . . 3.5.2 Interpreta¸˜o Geom´trica . . . . ca e 3.5.3 Condi¸˜es de Convergˆncia . . . co e 3.5.4 Ordem de Convergˆncia . . . . . e 3.6 M´todo da Secante - MS . . . . . . . . . e 3.6.1 Interpreta¸˜o Geom´trica do MS ca e 3.6.2 Ordem de Convergˆncia . . . . . e 3.7 Exerc´ ıcios Propostos .

o que se pretende dizer por de forma efectiva, consideremos o problema do cálculo do determinante. Como é sabido, o determinante de uma matriz quadrada A = (aij )n i,j=1 é dado pela expressão det (A) = ±a1i1 · · · anin , onde a soma é efectuada sobre todas as n! permutações (i1 , . . . , in ) dos números 1, 2, . . . , n. Esta fórmula teórica só permite o cálculo efectivo do determinante se a dimensão da matriz for muito pequena. Por exemplo, se n = 25 o número de permutações possíveis…