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ALGEBRA LINEAR (exercicios), Exercícios de Geometria Analítica e Álgebra Linear

Exercicios de ALGEBRA LINEAR Exercicios teorias e Pontos importantes

Tipologia: Exercícios

2020

Compartilhado em 06/02/2020

usuário desconhecido
usuário desconhecido 🇧🇷

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n. 3 ESCALONAMENTO: cálculo de matrizes inversas
Escalonamento: Método de eliminação de Gauss
A eliminação de Gauss é um método, segundo o qual é
permitido efetuar 3 tipos de operações, sem que o
determinante se altere:
1) trocar linhas de lugar;
[1 1 1
2 −1 1
5 2 4 1
3
6 ] {𝐿2 𝐿3 [111
524
2 −1 1 1
6
3 ]
2) multiplicar uma linha por um número qualquer não-
nulo;
[1 1 1
5 2 4
2 −1 1 1
6
3 ] {𝐿3=4 𝐿3 [1 1 1
5 2 4
8 −4 4 1
6
12 ]
3) somar a uma linha, outra linha multiplicada por um
número qualquer não nulo.
[1 1 1
5 2 4
8 −4 4 1
6
12 ] {𝐿2=5 𝐿3 8 𝐿2 [1 1 1
0 36 12
8 −4 4 1
12
12 ]
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Baixe ALGEBRA LINEAR (exercicios) e outras Exercícios em PDF para Geometria Analítica e Álgebra Linear, somente na Docsity!

n. 3 – ESCALONAMENTO: cálculo de matrizes inversas

Escalonamento: Método de eliminação de Gauss

A eliminação de Gauss é um método , segundo o qual é

permitido efetuar 3 tipos de operações, sem que o

determinante se altere:

1) trocar linhas de lugar;

[

] {𝐿2 ↔ 𝐿3 [

]

2) multiplicar uma linha por um número qualquer não-

nulo;

[

] {𝐿3 = 4 𝐿3 [

]

3) somar a uma linha, outra linha multiplicada por um

número qualquer não nulo.

[

] {𝐿2 = 5 𝐿3 − 8 𝐿2 [

]

Obs.: começar sempre pela primeira coluna e ir zerando os

elementos abaixo do primeiro elemento da coluna.

Uma matriz é denominada escalonada, ou forma escada,

quando o número de zeros no lado esquerdo do primeiro

elemento não nulo da linha, aumenta a cada linha.

Nesse caso, a quarta linha não aumentou o número de

zeros por terem esgotado as colunas, mas ainda assim é uma

matriz escalonada.

Exercício – Escalone as matrizes a seguir:

a. 𝐴 = [

]

b. 𝐵 = [

]

[

] → 𝑳𝟑 = −𝟕 𝑳𝟐 + 𝟑 𝑳𝟑 [

]

Cálculo de matriz inversa: Eliminação de Gauss-Jordan

Este procedimento consiste em converter a matriz aumentada,

numa matriz escalonada, aplicando as operações elementares.

Exemplo

Dada uma determinada matriz:

 Primeiro construímos a matriz aumentada. A matriz

aumentada consiste em dois blocos, separados por uma

linha tracejada. O bloco do lado esquerdo é a matriz que foi

dada, o bloco do lado direito é a matriz identidade.

[

]

 Agora, devemos operar com as linhas de modo que

consigamos transformar o bloco do lado esquerdo em uma

matriz identidade:

[

]

 depois de feitas as operações com as linhas da matriz para

obter a matriz unidade, no lado esquerdo do bloco, a matriz

que resultar no bloco do lado direito, será a matriz inversa

de A:

[

]

Exercício: Utilizando o escalonamento, obtenha as matrizes

inversas de:

a. 𝐷 = [

] R: 𝐷−^1 = [

]

b. 𝐾 = [

] R: 𝐾−^1 =

[

6 ]

c. 𝐽 = [

] R: 𝐽−^1 =

[

5 ]

Portanto, a matriz inversa de 𝐷 = [
] é 𝐷−^1 = [
]

b. 𝐾 = [

]

𝐾 = [
]
[
] → 𝐿 1 ↔ 𝐿 2
[
3 2 − 1 | 0 0 1 ]

[

3 2 − 1 | 0 0 1 ]

[

3 2 − 1 | 0 0 1 ]
[
3 2 − 1 | 0 0 1 ]
→ 𝐿^2 =^ 𝐿^2 −^2 𝐿^1
[
0 8 − 10 | 0 3 1 ]
[
0 8 − 10 | 0 3 1 ]
→ 𝐿^1 =^2 𝐿^2 +^ 𝐿^1
[
0 0 6 | − 8 − 13 1 ]
[
0 0 6 | − 8 − 13 1 ]

→ 𝐿^1 =^6 𝐿^1 +^ 𝐿^3 𝐿 2 = 3 𝐿 2 + 𝐿 3

[

6 0 0 | 4 5 1

0 3 0 | − 5 − 7 1

0 0 6 | − 8 − 13 1 ]

[

6 0 0 | 4 5 1

0 3 0 | − 5 − 7 1

0 0 6 | − 8 − 13 1 ]

{

[

1 0 0 |

2 3

5 6

1 6

0 1 0 | −

5 3 −

7 3

1 3

0 0 1 | − 4 3 − 13 6

1 6 ]

Portanto, a matriz inversa de 𝐾 = [
] é 𝐾−^1 =
[

2 3

5 6

1 6

5

3 −^

7 3

1 3

4

3 −^

13 6

1

6 ]

c. 𝐽 = [

]

[
] →^
[
0 1 − 6 | − 3 0 1 ]
[
0 1 − 6 | − 3 0 1 ]
[
0 0 − 5 | − 1 − 1 1 ]
[
0 0 − 5 | − 1 − 1 1 ]
[
0 0 − 5 | − 1 − 1 1 ]
[
0 0 − 5 | − 1 − 1 1 ]
[
0 0 − 5 | − 1 − 1 1 ]

[

1 0 0 0 | 1 4 − 1 8 0 0

0 1 0 0 | 0 0

1 2 −

1 2 0 0 1 0 |

1 4

3 8 0 0

0 0 0 1 | 0 0 1 2

1 2 ]

Portanto, a matriz inversa de 𝑀 = [
] é 𝑀−^1 =
[

1

4 −^

1

1

2 −^

1 2 1 4

3

1 2

1

2 ]

SISTEMAS ESCALONADOS. Disponível em: Acesso em: 12 ago. 2016.

Referências Bibliográficas
BOLDRINI, J. L. et al. Álgebra linear. São Paulo: Harper & Row, 1980.
CALLIOLI, C. A. et al. Álgebra linear e aplicações. São Paulo: Atual, 1990.