Qual A Matriz C De Ordem 2 Tal Que

LINEARES ISABEL C. C. LEITE SALVADOR – BA 2008 Prof.ª Isabel Cristina C. Leite 1 Álgebra Linear MATRIZES Uma matriz é um agrupamento retangular de números. Matriz de ordem m por n é um retângulo de m x n números dispostos em m linhas e n colunas. a11 a A =  21  M  am1 a1n  L a2 n   M   L amn  L a12 a22 M am 2 A matriz na qual m ≠ n é retangular se representa por A(m,n) e se diz de ordem m por n (ou m x n). • A matriz na…

pag.01 2– OBJETIVO pag.01 3- INTRODUÇÃO pag.01 4 – DESENVOLVIMENTO pag.02 4.1– MATRIZ pag.02 4.2- DETERMINANTES pag.09 5- CONCLUSÃO pag.18 REFERÊNCIAS 1- RESUMO Falaremos neste trabalho o que é matrizes e determinantes, suas funções e alguns exemplos de utilização no dia a dia. 2- OBJETIVO A proposta é explicar o que é…

denomina-se matriz diferença (A-B) a matriz obtida subtraindo-se os elementos correspondentes de A e B. Exercícios sobre operações com matrizes 1) Escreva a matriz A = (aij) do tipo 3x4 sabendo que aij = 2i – 3j. 2) Dada a matriz , calcule a11 + a21 – a13 + 2a22. 3) Dada a matriz C = , calcule 3a31 – 5a42. 4) Considere o sistema a) Escreva sob forma de matriz os valores numéricos que aparecem no sistema. b) Escreva sob forma de matriz apenas os coeficientes das incógnitas. …

t c) ( A + B) ⋅ B t d) B t ⋅ A 2. Assinale a(s) proposição(ões) CORRETA(S). Justifique sua resposta. a. Se K = (k ij ) i ≥ j, é uma matriz quadrada de ordem 2 dada por k ij = 2 2i + j para i< j k ij = i 2 + 1 e para então K é uma matriz inversível. b. Se A e B são matrizes tais que A⋅B é a matriz nula, então A é a matriz nula ou B é a matriz nula. c. Sejam as matrizes M e P, respectivamente, de ordens 5x7 e 7x5. Se R = M⋅P , então a…

Sejam A, B e C matrizes inversíveis de mesma ordem, encontre a expressão da matriz X , nos itens abaixo: a) ABt X = C b) AB + CX = I c) (CB)-1 AX = I d) (AB)t XC = I 2) Encontre a matriz LRFE de cada uma das seguintes matrizes: ⎛1 4 0 0 ⎞ ⎜ ⎟ A = ⎜ 2 2 1 0⎟ ; B = ⎜ 0 0 0 1⎟ ⎝ ⎠ ⎛1 - 1 0 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜- 2 2 0⎟ ; C = ⎜ 0 1 0⎟ ⎝ ⎠ ⎛1 - 3 2 - 1 ⎞ ⎜ ⎜ 2 -1 2 - 2⎟ ; D = ⎟ ⎝ ⎠ ⎛0 1 3⎞ ⎜ ⎟ ⎜ 2 1 - 4⎟ ; F = ⎜2 3 3 ⎟ ⎝ ⎠ ⎛3 0 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜0 0⎟ ⎜ 0 2⎟ ⎝…

1.1 Uma matriz real A, m × n (m por n), ´ uma tabela retanca e gular com mn n´meros reais dispostos em m linhas e n colunas: u   a11 a12 · · · a1n   a  21 a22 · · · a2n  A= . . .  . .   . . . . am1 am2 · · · amn A i-´sima linha de A ´ e e [ ai1 ai2 · · · ain ] para i ∈ {1, . . . , m} e a j-´sima coluna de A ´ e e   a1j  a2j     .   .  . amj para j ∈ {1, . . . , n}. Usa-se tamb´m a nota¸˜o A = (aij )m×n ou simplesmente A = (aij ) para e ca indicar a matriz A de…

Fundamentos de Álgebra Linear Matriz Podemos dizer que uma matriz é uma tabela com colunas (vertical) e linhas (horizontal). Então chamamos de matriz toda tabela m x n sendo que m e n podem assumir qualquer valor natural menos o zero. Sendo que m é o número de linhas e n o número de colunas. Para representar uma matriz devemos colocar as linhas e colunas entre parênteses, chaves ou entre duas barras duplas, veja alguns exemplos: Observe que em cada matriz dos…

vU: F(u+v)=F(u)+F(v). Para qualquer kR e qualquer vU: F(kv)=k.F(v). Definição alternativa1: Sejam V e W espaços vetoriais. F:VW é uma aplicação linear se, para quaisquer u,vU e quaisquer a,bR se tem que F(au+bv) = aF(u) + bF(v) Definição alternativa 2: Sejam V e W espaços vetoriais. F:V W é uma aplicação linear se, para quaisquer u,v U e qualquer b R se tem que F(u+bv) = F(u) + bF(v) Graficamente temos algo como: Observações importantes: Uma aplicação linear também recebe o nome de…

matrizes de ordem 2 e 3 assista ao vídeo a seguir: http://www.youtube.com/watch?v=SUbr6zypkLA Resumo A toda matriz quadrada está associado um número ao qual damos o nome de determinante. Dentre as várias aplicações dos determinantes na Matemática, temos:  resolução de alguns tipos de sistemas de equações lineares;  cálculo da área de um triângulo situado no plano cartesiano, quando são conhecidas as coordenadas dos seus vértices (geometria analítica);[1] Determinante de 1ª ordem Dada…

Compreender o conceito de vetor. 2. Utilizar o cálculo com matrizes na resolução de sistemas lineares 3. Compreender o conceito de espaços vetoriais 4. Aplicar o conceito de Transformação Linear na resolução de problemas 5. Calcular Autovalores e Autovetores CONTEÚDO PROGRAMÁTICO: Unidade I - SISTEMAS LINEARES 1.1 Matrizes e Determinantes 1.2 Discussão e Resolução de Sistemas Lineares 1.3 Métodos da Substituição, Regra de Cramer, Escalonamento e Matriz inversa Unidade II -…