Matriz P Xi

Autovetores 6.1 Introdu¸˜o ca Neste cap´ ıtulo, apresentaremos alguns dos m´todos utilizados para a solu¸˜o do problema do e ca autovalor, i.e., o sistema de n equa¸˜es lineares co Ax = λx (6.1) para o qual procuramos um vetor solu¸˜o x tal que xi = 0 para pelo menos algum i, ou seja, uma ca solu¸˜o n˜o-trivial. Para que tal seja poss´ ca a ıvel, ´ necess´rio que e a det(A − λI) = 0 (6.2) a qual ´ uma equa¸˜o polinomial de grau n na vari´vel λ, chamada de equa¸˜o caracter´stica…

a2n    A= . . . .  −→ Matriz dos coeficientes . . .   . . . . .    x=     b=  an1 an2 · · · ann  x1 x2   .  −→ Vetor das variáveis (ou incógnitas) .  . xn  b1 b2   .  −→ Vetor dos termos independentes .  . bn É comum também representar o por:  a11 a12 · · · a1n  a21 a22 · · · a2n  [A | b] =  . . . . . . .  . . . . . an1 an2 ··· ann sistema Ax = b pela sua matriz aumentada, isto é,…

podemos inferir que tudo o que se deteriora com o tempo, ou que ´e pass´ıvel de furto, n˜ ao pode ser tesouro no c´eu. Ao contr´ario, o que ´e atemporal e ` a prova de furtos, tem chances de ser um tesouro no c´eu. Como por exemplo, cada uma das p´erolas a seguir: anm = ( −1 ) j n−1 m−1 2 k n−1 anm m 1 m + 2 m + 3 m + · · · + nm = ( m−1 ) = ( −1 ) 2 anm µ2n−1 m−1 = ( −1 ) n a j + 1 (m−j) j=0 j (−1)k a(m−j) = k=0 m j (1 − k +…

0 0 0 0 10.0 0.0 0.0 int int 6.0 0 0 0 0.0 -20 5.0 int int Tabela de indentificação das barras: Seções: b p := 0.2m b v := 0.15m hp := 0.4m hv := 0.4m 2 Av := b v hv = 0.06 m 2 Ap := b p  hp = 0.08 m  int  int   int  int  nó 3 nó 4 nó 5 nó 6 x y z 13  14 15  nó 1  16  1 gdl_Est :=  4 7   10 17 18  nó 2   5 6   8 9  11 12  2 3 nó 3 nó 4 nó 5 nó 6 b p  hp Ip1 := 3 -3 = 1.067  10 12 hp  bp Ip2 := 4 m 3 -4 = 2.667  10 12 4 m 3 Iv…

de consumo (plano de consumo, cesta de bens). Neste caso, xi ≥ 0 e´ a quantidade consumida do bem i (good, commodity) (quantidades negativas s˜ao consideradas insumos na teoria da firma). 2.1.2 O Conjunto Or¸cament´ario Tamb´em conhecido como conjunto de oportunidades, e´ um subconjunto B ⊂ X que corresponde a` s alternativas fact´ıveis para o agente. Conjunto or¸cament´ario competitivo Considere o B definido por B ≡ {x ∈ X|px ≤ y} onde p e´ o vetor de prec¸os dos bens, x o vetor de…

inferir que tudo o que se deteriora com o tempo, ou que ´ pass´ de furto, n˜o pode ser tesouro no c´u. Ao contr´rio, o que ´ e ıvel a e a e atemporal e ` prova de furtos, tem chances de ser um tesouro no c´u. a e Como por exemplo, cada uma das p´rolas a seguir: e anm = ( −1 ) j n −1 m− 1 2 k n −1 anm m 1 m + 2 m + 3 m + · · · + nm = ( m− 1 ) = ( −1 ) 2 anm n−1 µ2m−1 = ( −1 ) n a j + 1 (m−j) j =0 j a(m−j) = k=0 (−1)k m j …

----------- 1.2 1.3 - Transformação linear de coordenadas ----------------------------------------------- 1.3 1.4 - Ortogonalidade-------------------------------------------------------------------------- 1.7 1.5 - Significado dos elementos da matriz de transformação--------------------------- 1.8 1.6 - Índices livres e índices mudos -------------------------------------------------------1.10 1.7 - Ortogonalidade em notação indicial…

Definição da Estrutura do Sistema de Controle Multimalha de Processos Multivariáveis. 8. Controle Avançado de Processos – Estratégias Clássicas de Controle. 9. Controle de Coluna de Destilação. 10. Controle Preditivo Multivariável: DMC - Controle por Matriz Dinâmica. 11. Sintonia Ótima de Controladores Industriais OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS 12. Otimização de Processos Químicos sem restrições 13. Otimização de Processos Químicos com restrições 14. Otimização de Processos Químicos…

Sistema Linear é dada por:  a11 a12 L a1n   x1   b1  a       21 a 22 L a 2 n  ⋅  x 2  =  b2  ou A ⋅ X = B  M M O M   M   M        a m1 a m 2 K a mn   x n  bm  Onde: A é a Matriz dos coeficientes; X é a Matriz das incógnitas; B é a Matriz dos termos independentes A solução do sistema é uma n-upla de números ( x1 , x 2 , L , x n ) que satisfaz simultaneamente as m equações. Para resolver sistemas lineares, podem-se considerar os métodos,…

está próxima a um valor x0. Calcula-se g(x0). Se g(x0) = x0, ter-se-á chegado à raiz. O provável é que isso não ocorra e que g(x0) ¹ x0 . Nesse caso, g(x0) = x1 passa a ser o próximo valor a ser testado como raiz. O processo se repete fazendo-se xi+1 = g(xi). Em determinadas condições, a seqüência x0 , x1 , x2 ... converge para a raiz r. Vejamos um exemplo numérico. Calcular a raiz de f(x) = ex + x –2 = 0 Fazendo a transformação ex = 2 – x , e fazendo os gráficos dessas duas…