Álgebra Linear
Artigos Científicos: Álgebra Linear. Pesquise 861.000+ trabalhos acadêmicosPor: Maiaraalves • 2/4/2014 • 2.915 Palavras (12 Páginas) • 253 Visualizações
Curso: ENGENHARIA MECÂNICA
Disciplina: Álgebra Linear
ETAPA 1: MATRIZES
PASSO 1: Álgebra linear, Boldrini
PASSO 2/3: As principais matrizes que nosso grupo escolheu, foram as Matrizes Diagonais, Matrizes Escalares, Matrizes em Linha e Matriz em Coluna.
PASSO 4:
Matriz Diagonal, é a matriz quadrada que tem os elementos aij = 0.
a11 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 ann
Matriz Escalar, é toda matriz diagonal que tem seus elementos aij iguais i=j.
3 0 0
0 3 0
0 0 3
Matriz Linha, toda matriz de ordem 1 por n, ou seja i = 1;j = n, as matrizes em linha são denominadas de vetor-linha.
a1 a2 a3 ... an
Matriz Coluna, a matriz coluna é o inverso da matriz linha onde a ordem é i=n;j=1, as matrizes em coluna são denominadas de vetor-coluna.
a1
a2
a3
...
an
ETAPA 2: MATRIZES E DETERMINANTES
PASSO 1: Um determinante de uma matriz quadrada é a soma algébrica dos produtos que se obtém efetuando as permutações dos índices do termo principal, a ordem de um determinante é conforme a ordem da matriz que ele corresponde, assim, se a matriz é de ordem três, seu determinante será de ordem três.
PASSO 2:
2 3 5 2 3 2 7
5 1 2 5 1 3 5
6 2 1 6 2
- - -/+ + +
D = +(2+36+50) –(15+8+30) D = 2 x 5 - 7 x 3
D = (2+36+50-15-8-30) D = 10 – 21
D = 35 D = -11
PASSO 3: Das diversas propriedades dos determinantes destacamos essas que dizem que, o determinante de uma matriz A não se altera quando se trocam as linhas pelas colunas.
Ex:
2 5
3 7 = 2x7 – 3x5 = 14 -15 = -1
2 3
5 7 = 2x7 – 5x3 = 14-15 = -1
Destacamos também a que se diz que se todos os elementos de uma linha ou coluna de uma matriz forem nulos, o determinante é nulo.
Ex:
0 0 0
det A= 5 4 1 = 0x 4 1 -0 x 5 1 +0 x 5 4 = 0-0+0 = 0
3 2 7 2 7 3 7 3 2
Destacamos também o que se diz que se uma matriz A tem duas linhas ou duas colunas iguais, seu determinante também é nulo.
Ex:
det A = 5 5 2 = 5x 3 1 = -5x 3 1 = +2x 3 3
3 3 1 4 6 4 6 4 4
4 4 6
det A = 5(3x6 – 1x4) – 5(3x6 – 1x4) + 2(3x4 – 3x4)
det A = 5(18 – 4) – 5(18 – 4) + 2(12 – 12)
det A = 5 x 14 – 5 x 14 + 2 x 0
det A = 70 – 70 + 0
det A = 0
ETAPA 3: SISTEMAS DE EQUAÇÕES LINEARES
PASSO 1/2: Equação linear é uma equação da forma a1x1+a 2x2+a3x3+anxn = b
onde x1, x2, x3, ..., xn são variáveis, a1, a 2, a3, ..., na são respectivos coeficientes das variáveis , e b é o termo independente, oque constitui sua solução são os valores de suas variáveis que a transformam uma equação linear em identidade, esses valores são as raízes da equação; sistema de equação linear nada mais é, do que simplesmente um conjunto de equações lineares, no qual o valor das variáveis das equações lineares que a transforma em identidade, continuam sendo sua solução, essas valores nesse caso são chamadas de raízes de sistemas de equações lineares.
PASSO 3: Os métodos para resolução dos sistemas lineares que conhecemos no PLT, são o método de Gauss-Jordan e o método da matriz inversa, no método Gauss-Jordan, sua solução é transformar em sistema equivalente um sistema de equação linear até sua solução; na matriz inversa consideramos que seja o sistema de n equações lineares com n variáveis, o sistema pode ser escrito sob a forma matricial, ou utilizando a notação abreviada Ax = B, admitindo a existência da matriz A-¹ e pré-multiplicando os membros da igualdade por A-¹ temos A-¹ AX = A-¹B, mas: A-¹ A = I, logo: IX = A-¹B, mas: IX = X, logo: X = A-¹B. A solução é bastante simples basta multiplicar a matriz inversa A-¹ da matriz A dos coeficientes das variáveis pela matriz-coluna B dos termos independentes.
PASSO 4: Quando falamos de matriz ampliada de um sistema de n equações lineares e n variáveis para a solução, quando se transforma no número 1, por meio de operações adequadas cada elemento aij , para i = j (a11, a22, ...), e em zeros os demais elementos das colunas em que se situam esses elementos aij diz-se que a matriz inicial foi transformada numa matriz em forma de escada. A matriz ampliada do sistema será designada por A e a matriz em forma de escada por B. já a matriz dos coeficientes das variáveis é transformada
...