Resolvendo O Sistema X Y Z 0 2x Y 2z 1

Sumário 1 Escalonamento 1 1.1 Pré-requisitos 1.2 Sistema Linear e forma matricial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.3 Forma escalonada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.4 Método de eliminação de Gauss (escalonamento) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.5 A matriz inversa e…

da população rural no ano de 1980, que é de 36%. Como você pode perceber, as matrizes estão mais próximas de nós do que imaginamos. Manual de Matemática Capítulo 1 MATRIZES Introdução As matrizes foram criadas no século XIX pelo matemático e astrônomo inglês Arthur Cayley. Elas são utilizadas para resolver sistemas lineares, também tendo grande aplicação na Física. Quando presenciamos numa festividade um painel humano, conjunto de pessoas em que cada uma tem uma placa…

Introdução 5 Etapa 3 6 Passo 1 6 Passo 2 8 Passo 3 11 Etapa 4 13 Etapa 5 16 Passo 1 16 Passo 2 17 Passo 3 18 Passo 4 18 Etapa 6 19 Referências Bibliográfica 25 INTRODUÇÃO Este trabalho é uma parte do ATPS de Álgebra Linear, Etapas 3, 4, 5 e 6, nele estaremos abordando os temas Sistemas de Equações Lineares, Regra de Cramer e Gauss-Jordan. Etapa 3 Passo 1 Sistemas de Equações lineares Equações lineares – definição Chamamos de equação linear,…

Ensino Médio 1) Resolvendo o sistema de equações lineares: 3x - y + 2z = 7 x+y-z=3 2x - 3y + z = - 1 x-y+z=1 x + 2y - z = 2, x + 3y - 3z = 4 encontramos x + y + z igual a: a) 1. 5) O sistema de equações b) 3. c) 5. d) 6. e) 8. pode ser classificado quando ao número de soluções como: a) possível e determinado. 2) Escalone, resolva e classifique, se possível, cada sistema dado: 3x - y  2z  7 2x  y  2z  2   a) 2x - 3y  z  - 1 b) x  2y  z  3 x  2y - z  2 x -…

RESOLUÇÃO 1) Atribuir outros pontos para este plano. Sendo assim temos: A(1, 2, 1), B(0, 0, 1) e C(0, 0, 5). Os pontos B e C, são pontos que pertencem ao plano y0z e x=0. 2) Achar os vetores: AB = B-A = (-1, -2, 0) e AC= C-A = (-1, -2, 4) 3) Verificar se são linearmente independentes: AB= a x AC → (-1, -2, 0) = a x (-1, -2, 4). Neste caso, a = 1, a = 1 e a = 0. São linearmente independentes. 4) Verificar a norma: AB x AC = det . Não pode ser nulo, pois, são linearmente…

ÍNDICE CAPÍTULO 01 - SISTEMAS DE EQUAÇÕES LINEARES 1.1- INTRODUÇÃO 03 1.2 - SISTEMA ESCALONADO 03 1.3 - RESOLVENDO UM SISTEMA ESCALONADO NO EXCEL OU STARCALC 03 1.4 - SISTEMAS EQUIVALENTES 04 1.5 - ESCALONANDO UM SISTEMA NO EXCEL OU STARCALC 05 EXERCÍCIOS 06 1.6 - SISTEMAS POSSÍVEIS E IMPOSSÍVEIS 06 1.7 - GRAU DE LIBERDADE 07 EXERCÍCIOS 07 CAPÍTULO 02 – MATRIZES 2.1 - INTRODUÇÃO 08 2.2 – LEI DE FORMAÇÃO 08 EXERCÍCIOS 09 2.2 - ALGUNS TIPOS DE MATRIZES 09 EXERCÍCIOS 09…

Sumário 1 Pré-requisitos 1 2 Sistema Linear e forma matricial 1 3 Forma escalonada 3 4 Método de eliminação de Gauss (escalonamento) 5 5 A matriz inversa e escalonamento (Gauss-Jordan) 10 6 O posto da matriz e grau de liberdade. 13 7 Calculando o determinante por escalonamento 14 Neste texto, veremos os métodos de Gauss e Gauss-Jordan, conhecidos como método de escalonamento. O método de escalonamento é um dos métodos mais importantes para diversos cálculos relacionados com o…

Geometria Analítica – Sistema de Eq. Lineares Definições Equação Linear Uma equação que pode ser colocada na forma a1x1+a2x2+a3x3+...+anxn= b, onde x1, x2, x3,...,xn são as incógnitas e b, a1, a2, a3, ... ,an são constantes, é chamada de equação linear. A constante ai é o coeficiente de xi e b é o termo independente da equação. Exemplo: 1. 2x1 + 3x2  x3 + 5x4 = 6; 2. 5x1  3x2  4x3 + x4 + 5x5  3x6 = 3. 1 Geometria Analítica – Sistema de Eq. Lineares Definições Solução de uma…

⃗⃗⃗⃗⃗ 𝐴𝐶 = 𝐶 − 𝐴 = (−3, −1, −6). ⃗⃗⃗⃗⃗ + ℎ𝐴𝐶 ⃗⃗⃗⃗⃗ ; 𝑡, ℎ ∈ 𝑅 → 𝑃 = (1,5,3) + 𝑡(3,2,2) + ℎ(−3, −1, −6); 𝑡, ℎ ∈ 𝑅 P= A + 𝑡𝐴𝐵 Equações paramétricas Sejam os vetores u = (a1,b1,c1) e v = (a2, b2, c2) paralelos ao plano π e P0 = (x0, y0, z0) um ponto do plano π, a equação vetorial de π é: 𝜋: (x, y, z) = (x0, y0, z0) + t (a1,b1,c1) + h (a2, b2, c2); t e h ϵ R, daí pela condição de igualdade temos: x = x 0 + t a 1 + h a2 y = y0 + tb1 + h b2 ; t e h ϵ R z = z0 + tc1 + h c2 Estas são as

Centro Universitário Anhanguera - Santo André Álgebra Linear ATPS 1° semestre Elcio Rogerio 1107277558 Jefferson Bezerra 1158393892 Leis Adeilton 1158386997 Marcilio Batista 1191423344 Engenharia de Processos Produção Professor Orientador: Ângelo Crubellati Santo André …