Introdução à Álgebra Linear Profa. Ana Maria Luz

Download Report

Transcript Introdução à Álgebra Linear Profa. Ana Maria Luz

Matemática para Economia III

Aula 4: Matrizes e Operações Matriciais

Definição 1 (Matriz):

Chamamos de Matriz a todo conjunto de “valores”, dispostos em linhas e colunas. Representamos matrizes com letras maiúsculas do nosso alfabeto.

Dada uma matriz A denotaremos cada elemento da matriz A por a ij onde i é o número da linha e j é o número da coluna desse elemento.

A

      

a a

11 21

a m

1

a a a

12 22

m

2

a a a

13 23

m

3

a a

1

n

2

a mn n

     

Exemplo:

uma matriz genérica 3x2 teria a forma:

A

    

a a

11 21

a

31

a a

12 22

a

32    

Matrizes-linha

e

matrizes-coluna (vetores linha e coluna)

são de importância especial e é prática comum denotá-los por letras minúsculas em negrito em vez de letras maiúsculas. Assim um vetor linha 1x

n

arbitrário

a

e um vetor coluna

m

x1 arbitrário

b

podem ser escritos como

a

 [

a

1

a

2 

a n

] ,

b

     

b b

 

b m

1 2      

Tipos de Matrizes Matriz Quadrada

: é matriz cujo número de linhas é igual ao de colunas.

Matriz Transposta

: é a matriz obtida trocando-se a linha pela coluna e vice-versa da matriz original.

A

      1 0 2 3  2 3  4 6 5     

A T

       1 3 5 0  2 4 2 3 6     

Matriz Identidade

: é a matriz quadrada cujos elementos da diagonal principal são iguais a 1 e os demais elementos iguais a zero.

diagonal principal

Matriz Nula:

Chama-se matriz nula a matriz na qual todos os seus elementos são iguais a zero.

0    0 0 0 0 0 0  

Matriz Triangular

: é matriz cujos elementos localizados acima ou abaixo da diagonal principal são iguais a zero.

4 0 0   5 3 2 1 0 6  

Matriz Diagonal

: é a matriz cujos elementos localizados acima e abaixo da diagonal principal são iguais a zero. 2 0 0   0 0 5 0 0 3  

Matriz escalar:

Uma

matriz escalar

é uma matriz diagonal onde todos os elementos da diagonal são iguais ao escalar k.

Matriz Simétrica:

principal são iguais .

Os elementos opostos em relação à diagonal

A

   1 2 2 7 0 4  

A

A T

0 4 3

Matriz Anti-Simétrica:

Os elementos opostos em relação à diagonal principal são simétricos com o sinal trocado.

A

   0  5  2 5 0  1  2 1   0 

A

 

A T

Traço de uma matriz

Se A é uma matriz quadrada então o

traço de A

, denotado por tr(A), é definido pela soma das entradas na diagonal principal de A. O traço de A não é definido se A não é uma matriz quadrada.

Exemplo:

A tr

( 

A

    1 0 2 )   1  3 3 2 (  2 )  4 6 5     ,  6  5

Operações sobre Matrizes Igualdade de matrizes

: Dadas duas matrizes A e B do mesmo tamanho (ou seja, de mesma ordem), dizemos que A = B se somente se os seus elementos são respectivamente iguais. Simbolicamente, sendo A e B matrizes mx n, temos: A = B <=> a ij =b ij

Operações sobre Matrizes Adição e Subtração:

Para adicionarmos ou subtrairmos duas matrizes A e B basta que elas sejam de mesma ordem. Isto é, elas devem ter o mesmo número de linhas e o mesmo número de colunas.

Define-se a adição A + B = C como sendo formada pelos elementos c ij = a ij + b ij Define-se a subtração A - B = C como sendo formada pelos elementos c ij = a ij - b ij Exemplo:

A

   2 3 5  2 1 4  

B

    1 1 6 3 0 2  

A

B

   3 2 11 1 1 2  

Operações sobre Matrizes Multiplicação de matrizes:

Dada duas matrizes A (m x n) e B (n x p), chama-se produto da matriz A pela matriz B que se indica C = A . B a matriz m x p definida por C ij =a i1 .b

1j + a i2 .b

2j + a i3 .b

3j + ... + a in .b

nj

Observações:

• O produto de duas matrizes existe se e somente se o número de colunas da matriz A for igual ao número de linhas da matriz B.

• Se as matrizes A e B são m x n e n x p respectivamente, então o produto C = A . B existe e é uma matriz m x p,

Operações sobre Matrizes

Exemplo (Multiplicação):

A

     2 1 4

C

A

.

B

3 0 5     

e B

   3 2     2 1 4 .

.

3 .

3 3    3 5 .

.

2 0 .

2 2 1 4   2 1 .

.

1 1   4 .

1  3 .

4 0 .

4 5 .

4          12 3 22 14 1 24    

Propriedades

1  2  

A

A

B B

 

C

B

 

A A

 

B

C

 3 

A

M

A

4 

A

A

'  0 aqui M representa a matriz nula (0) e A’=(-A)

Propriedades

1 2 3   

a

.

a

.

a

b

.

A

A b

.

B A

a

.

b

a

.

a

.

.

A A A

 

a

.

B b

.

A

4  1 .

A

A

Onde 1 é matriz identidade de mesma ordem de A, a e b são escalares (o

produto de uma matriz A por um escalar b

é a matriz bA obtida pela multiplicação de cada entrada da matriz A por b).

Propriedades

1 

A

.(

B

.

C

)  (

A

.

B

).

C

2  3  (

A

.(

B

C

) 

A

B

).

C

A

.

B

A

.

C A

.

C

B

.

C

4 

k

(

A

.

B

) 

A

.(

k

.

B

) 

k

.(

A

.

B

) Em geral A.B≠B.A

Propriedades

1 2     

t A

 3 4      

t t

B

t

A

 

A t k

.

A t B t

.

A t

B t

Matrizes em blocos (particionadas)

Uma matriz pode ser subdividida em blocos ou particionada em matrizes menores inserindo cortes horizontais e verticais entre linhas e colunas. Por exemplo, as seguintes são três partições possíveis de uma matriz 3X4 arbitrária.

Multiplicação matricial por colunas e linhas

A partição de matrizes em blocos tem muitas utilidades, uma das quais sendo encontrar uma linha ou coluna específica de um produto matricial A.B sem calcular todo o produto.

j-ésimo vetor coluna de A.B=A.[j-ésimo vetor coluna de B] i-ésimo vetor linha de A.B=[i-ésimo vetor linha de A].B

Exemplo: Sejam

A

   1 2 2 6 4 0   ,

B

     0 4 2  1 7 1    

Multiplicação matricial por colunas e linhas

O segundo vetor coluna de A.B pode ser obtido calculando   1 2 2 6 4 0   .

     1 7 1        1 2 .

.

1 1   2 .(  1 ) 6 .(  1 )   4 .

7 0 .

7       27 4   Segunda coluna de A.B

Segunda coluna de B

Produtos matriciais como combinações lineares

Sejam Dizemos que o produto A

x

coluna

x

de uma matriz A por um vetor é uma

combinação linear

dos vetores colunas de A com coeficientes provenientes do vetor

x

Forma matricial de um sistema linear

Considere o sistema linear com m equações e n incógnitas: Podemos substituir m equações deste sistema por uma única equação matricial:

Forma matricial de um sistema linear

A matriz mx1 à esquerda desta equação pode ser escrita como um produto: Matriz de coeficientes Matriz-coluna de incógnitas Matriz-coluna de constantes Denotando estas matrizes por A, sistema original de m equações e n incógnitas foi substituído pela única equação matricial:

x

e

b

, respectivamente, o A

x

=

b