Resolva O Sistema Linear Ax B

Sum´rio a 1 Conceitos B´sicos a 1.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . ca 1.2 Espa¸o Vetorial . . . . . . . . c 1.3 Processo de Gram-Schmidt . 1.4 Proje¸˜o Ortogonal . . . . . . ca 1.5 Auto-Valores e Auto-Vetores 1.6 Exerc´ ıcios Complementares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Cálculo Numérico Neide Maria Bertoldi Franco Sum´rio a 1 Conceitos B´sicos a 1.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . ca 1.2 Espa¸o Vetorial . . . . . . . . c 1.3 Processo de Gram-Schmidt . 1.4 Proje¸˜o Ortogonal . . . . . . ca 1.5 Auto-Valores e Auto-Vetores 1.6 Exerc´ ıcios Complementares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Cálculo Numérico José Alberto Cuminato ICMC/USP Sum´rio a 1 Conceitos B´sicos a 1.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . ca 1.2 Espa¸o Vetorial . . . . . . . . c 1.3 Processo de Gram-Schmidt . 1.4 Proje¸˜o Ortogonal . . . . . . ca 1.5 Auto-Valores e Auto-Vetores 1.6 Exerc´ ıcios Complementares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Cálculo Numérico José Alberto Cuminato ICMC/USP Sum´rio a 1 Conceitos B´sicos a 1.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . ca 1.2 Espa¸o Vetorial . . . . . . . . c 1.3 Processo de Gram-Schmidt . 1.4 Proje¸˜o Ortogonal . . . . . . ca 1.5 Auto-Valores e Auto-Vetores 1.6 Exerc´ ıcios Complementares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Sum´rio a 1 Conceitos B´sicos a 1.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . ca 1.2 Espa¸o Vetorial . . . . . . . . c 1.3 Processo de Gram-Schmidt . 1.4 Proje¸˜o Ortogonal . . . . . . ca 1.5 Auto-Valores e Auto-Vetores 1.6 Exerc´ ıcios Complementares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Sum´rio a 1 Conceitos B´sicos a 1.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . ca 1.2 Espa¸o Vetorial . . . . . . . . c 1.3 Processo de Gram-Schmidt . 1.4 Proje¸˜o Ortogonal . . . . . . ca 1.5 Auto-Valores e Auto-Vetores 1.6 Exerc´ ıcios Complementares . 1 1 2 15 18 22 30 32 32 32 37 40 42 43 44 46 48 51 55 55 61 68 71 74 77 77 79 82 83 86 91 94 97 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Caderno de Atividades: GEOMETRIA ANALÍTICA E ÁLGEBRA LINEAR Prof. Carlos Vidigal Profª. Érika Vidigal 1 GEOMETRIA ANALÍTICA E ÁLGEBRA LINEAR Carga Horária Semestral: 80 Carga Horária Semanal: 4 FINALIDADE: Aplicar e desenvolver o raciocínio analítico na resolução de problemas da Geometria Analítica; Conhecer a Geometria Analítica no espaço através dos vetores no R2 e R3 e estabelecer as relações com a Geometria Analítica no plano; Fortalecer o relacionamento da…

Álgebra linear e suas aplicações Tradução da 4a edição norte-americana Gilbert Strang Massachusetts Institute of Technology Tradução All Tasks Revisão Técnica Germano Abud de Rezende Mestre em Matemática pelo IMECC/Unicamp. Professor Assistente da UFU. Austrália • Brasil • Japão • Coreia • México • Cingapura • Espanha • Reino Unido • Estados Unidos Sumário Capítulo 1 MATRIZES E ELIMINAÇÃO DE GAUSS 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Introdução 1 Geometria das equações…

Álgebra linear e suas aplicações Tradução da 4a edição norte-americana Gilbert Strang Massachusetts Institute of Technology Tradução All Tasks Revisão Técnica Germano Abud de Rezende Mestre em Matemática pelo IMECC/Unicamp. Professor Assistente da UFU. Austrália • Brasil • Japão • Coreia • México • Cingapura • Espanha • Reino Unido • Estados Unidos Sumário Capítulo 1 MATRIZES E ELIMINAÇÃO DE GAUSS 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Capítulo 2 ESPAÇOS…

Álgebra Linear Prof.: Denilson Paulo Álgebra Linear - Prof a Ana Paula AULA1 Data: ____/_____/____ MATRIZES Definição: Conjunto de números dispostos numa forma retangular (ou quadrada). Exemplo: 1 A 4 B 3x2 8 2 1 3x1 7 C 0 1 D 3 E 5 1 0 4 0 3 2 34 2 0, 6 2, 7 1 A matriz A é retangular 3x2, ou seja, possui 3 linhas e 2 colunas. A matriz B é uma matriz-coluna 3x1, ou seja, possui 3 linhas e 1 coluna. A matriz C é uma matriz quadrada ___x___, ou…