Vetorial Matricial

∈ Mm×n (IR) e p(λ) = det(A − λI) = (−1)λn +bn−1 λn−1 +. . . + b1 λ + b0 . Sabese que A satisfaz a equação matricial p(A) = (−1)An + bn−1 An−1 + . . . + b1 A + b0 I = 0. (a) Qual é a condição sobre os coeficientes bi para que A seja inversível? (b) Supondo que A é inversível e baseando-se na equação p(A) = 0, descreva um processo para calcular A−1 usando apenas a soma e multiplicação matricial. 17. Prove que o sistema x + 2y + 3z − 3t = a 2x − 5y − 3z + 12t = b 7x + y + 8z + 5t = c admite…

como fugir da matemática, pois ela é à base dessa incrível máquina e dessa vasta área de estudos. O que é Álgebra Linear? A álgebra linear é o ramo da matemática que estuda os espaços vetoriais, ou espaços lineares, além de funções lineares que associam vetores entre dois espaços vetoriais. Espaços vetoriais são uma representação do espaço R3cotidiano e de senso comum onde vivemos, com dimensões tais como largura, altura e profundidade. Sob diversos aspectos diferentes é…

DA REPRESENTAÇÃO DIGITAL EMENTA Mídias digitais no desenvolvimento de atividades de criação e produção em design. Digitalização, processamento e reprodução de imagens. Formatos, estrutura e resolução. Manipulação de imagens bitmap e vetorial relacionada aos fundamentos da editoração e modelagem digital em design. JUSTIFICATIVA Possibilitar ao aluno a compreensão do uso das mídias digitais, em atividades de criação de moda, aperfeiçoará o processo de…

24 25 2 ESPAÇOS VETORIAIS 2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Intersecção de dois Subespaços Vetoriais . . . . . . 2.4 Combinação Linear . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Dependência e Independência Linear . . . . . . . . 2.6 Subespaços Gerados . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7 Soma de Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8 Base e Dimensão de um Espaço Vetorial . . . .…

24 25 2 ESPAÇOS VETORIAIS 2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Intersecção de dois Subespaços Vetoriais . . . . . . 2.4 Combinação Linear . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Dependência e Independência Linear . . . . . . . . 2.6 Subespaços Gerados . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7 Soma de Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8 Base e Dimensão de um Espaço Vetorial . . . .…

24 25 2 ESPAÇOS VETORIAIS 2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Intersecção de dois Subespaços Vetoriais . . . . . . 2.4 Combinação Linear . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Dependência e Independência Linear . . . . . . . . 2.6 Subespaços Gerados . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7 Soma de Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8 Base e Dimensão de um Espaço Vetorial . . . .…

exatamente igual ao número de colunas de A, como indicado na figura abaixo. Exemplos: Multiplicação matricial por colunas e linhas Se a1 , a 2 ,…, a m denotam as matrizes-linhas de A e b1 , b 2 ,…, b n denotam as matrizescolunas de B, então C = AB = A [b1 b 2 … b n ] = [ Ab1 Ab 2 … Ab n ] (2.3) ou ⎡ a1 ⎤ ⎡ a1 B ⎤ ⎢a ⎥ ⎢a B ⎥ 2 (2.4) C = AB = ⎢ ⎥ B = ⎢ 2 ⎥ . ⎢M ⎥ ⎢M ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎣a m ⎦ ⎣a m B ⎦ Produto matricial como combinações lineares Seja A = [ aij ] uma matriz m × n e seja x um…

Q 200 250 400 Leis e regulamentos federais e estaduais exigem que estes poluentes sejam eliminados. O custo diário para remover cada quilo de poluente é dado (em dólares) pela tabela B. Que informações os coeficientes do produto matricial AB fornecem ao fabricante? TABELA B Poluentes Fábrica X Fábrica Y Dióxido de Enxofre 8 12 Óxido Nítrico 7 9 Partículas em supensão 15 10 Polı́grafo de Algebra Linear Pá gina 4 PROPRIEDADES DAS…

24 25 2 ESPAÇOS VETORIAIS 2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Intersecção de dois Subespaços Vetoriais . . . . . . 2.4 Combinação Linear . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Dependência e Independência Linear . . . . . . . . 2.6 Subespaços Gerados . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7 Soma de Subespaços . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8 Base e Dimensão de um Espaço Vetorial . . . .…

da palavra na memória • Máquinas vetoriais: otimizam a ULA para processamento de vetores de ponto-flutuante 19 Processamento Paralelo Taxonomia de Flynn (1972) • SISD - único processador executa uma única seqüência de instrução sobre dados armazenados em uma única memória. • SIMD - vários elementos de processamento. Cada um tem uma memória de dados. Cada instrução é executada sobre um conjunto de dados diferente. Processadores vetoriais e matriciais. • MISD - seqüência…