SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  6
Télécharger pour lire hors ligne
60
ELEMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR
CAPÍTULO 8
MATRIZ DE UMA TRANSFORMAÇÃO LINEAR
O objetivo deste capítulo é, dado uma transformação linear WV:T → , definir uma
matriz que represente a transformação linear. Assim, ao invés de trabalharmos com a expressão da
transformação, passaremos a trabalhar com sua representação matricial.
Sejam U e V dois espaços vetoriais, sobre o mesmo corpo dos ℜ, de dimensão n e m,
respectivamente. Consideremos uma transformação linear VU:T → . Dadas as bases
}u,...,u,u{B n21= de U e }v,...,v,v{C m21= de V, então, os vetores )u(T),...,u(T),u(T n21
estão em V. Logo, se escrevem como combinação linear da base C. Assim:







+++=
+++=
+++=
mmn2n21n1n
m2m2221122
m1m2211111
va...vava)u(T
....................................................
va...vava)u(T
va...vava)u(T
Definição: A matriz mxn sobre ℜ, formada pelos escalares das combinações lineares acima, ou
seja,














=
mn2m1m
n22221
n11211
a...aa
............
a...aa
a...aa
P , é chamada matriz da transformação linear T em
relação às bases B e C, cuja notação será B
C]T[P = .
OBS: Note que, cada coluna da matriz P são as coordenadas dos vetores )u(T),...,u(T),u(T n21
em relação a base C, ou seja:














=
1m
21
11
1
a
...
a
a
)]u(T[ ,














=
2m
22
12
2
a
...
a
a
)]u(T[ ,...,














=
mn
n2
n1
n
a
...
a
a
)]u(T[
Exemplo (1): Seja )z2x,yx()z,y,x(T +−= uma transformação linear. Determine a matriz de T
em relação a base canônica do ℜ3
e a base )}1,1(),1,1{(C −= do ℜ2
.
61
Solução: Seja )}1,0,0(),0,1,0(),0,0,1{(B = a base canônica do ℜ3
. Aplicando a transformação nos
vetores da base B teremos:





=
−=
=
)2,0()1,0,0(T
)0,1()0,1,0(T
)1,1()0,0,1(T
. Escrevendo cada vetor como combinação linear da base C teremos:





−+=
−+=−
−+=
)1,1(f)1,1(e)2,0(
)1,1(d)1,1(c)0,1(
)1,1(b)1,1(a)1,1(
⇒





−−=
−−−=−
−+=
)1,1(1)1,1(1)2,0(
)1,1(
2
1
)1,1(
2
1
)0,1(
)1,1(0)1,1(1)1,1(
. Portanto, a matriz da
transformação é 







−−
−
=





==
10
11
fdb
eca
]T[P
2
1
2
1
B
C .
Definição: Seja U um espaço vetorial sobre ℜ e B1 e B2 duas de suas bases. Seja Id o operador
identidade de U. As coordenadas de um vetor Uu ∈ , em relação as bases B1 e B2, estão
relacionadas por: 2
1
21 B
B
BB ]u[]Id[]u[ ⋅= . Onde, 1
2
B
B
]Id[ é a matriz de mudança da base B1
para a base B2.
Teorema (1): Seja VU:T → uma transformação linear. Sejam B e C, bases de U e V,
respectivamente. Então: B
B
CC ]u[]T[)]u(T[ ⋅= .
Exemplo (2): Seja 2
t)yx(t)yx2()yx()y,x(T ++++−= . Sejam as bases )}0,2(),2,1{(B = do ℜ2
e }t2,t1,2{C 2
−+−= do P2(ℜ). Verificar o teorema (2) para )1,1(u −= .
Solução: Vamos determinar B]u[ que são as coordenadas do vetor um em relação a base B.
Fazendo: )0,2(b)2,1(a)1,1( +=− ⇒



=−
+=
a21
b2a1
⇒ 






−
=
4
3
2
1
B]u[ .
Determinando C)]u(T[ que são as coordenadas do vetor )u(T em relação a base C.
Então: 22
tt)22()t2()t1()2(t2)1,1(T γ−β+γ+β+α−=−γ++β+−α=+=− ⇒





=γ
=β
=γ+β+α−
0
1
222
⇒









−
=
0
1)]u(T[
2
1
C .
Determinando B
C]T[ que é a matriz de T em relação as bases B e C, teremos:
62




−+++−=++=
−+++−=++−=
)t2(f)t1(e)2(dt2t42)0,2(T
)t2(c)t1(b)2(at3t41)2,1(T
22
22
⇒










−−
−−
=
23
44
1
]T[
2
1
B
C .
Verificando o teorema (2), fazemos:









−
=






−
⋅










−−
−−
=
0
1
23
44
1
)]u(T[
2
1
4
3
2
12
1
C
Teorema (3): Sejam VU:SeVU:T →→ duas transformações lineares. Sejam B e C bases de U
e V, respectivamente. Então B
C
B
C
B
C ]S[]T[]ST[ +=+ .
Teorema (4): Sejam WV:SeVU:T →→ duas transformações lineares. Sejam B, C e D, bases
de U, V e W, respectivamente. Então: B
C
C
D
B
D ]T[]S[]TS[ ⋅=o .
Exemplo (3): Sejam )y2,yx()y,x(Se)zx,yx()z,y,x(T +=−+= duas transformações lineares.
Sejam )}1,1,1(),1,2,2(),1,0,1{(B −= , )}2,0(),1,1{(C = e )}2,1(),1,0{(D −= . Verificar
o teorema (4).
Solução: Determinando )z2x2,zyx2()zx,yx(S))z,y,x(T(S)z,y,x)(TS( −−+=−+==o .
Vamos calcular a matriz B
D]TS[ o .





−+==−
−+==
−+==
)2,1(f)1,0(e)0,0()1,1,1)(TS(
)2,1(d)1,0(c)2,5()1,2,2)(TS(
)2,1(b)1,0(a)0,1()1,0,1)(TS(
o
o
o
⇒ 





−−
=
051
0122
]TS[ B
Do
Calculando a matriz B
C]T[ :





+==−
+==
+==
)2,0(f)1,1(e)0,0()1,1,1(T
)2,0(d)1,1(c)1,4()1,2,2(T
)2,0(b)1,1(a)0,1()1,0,1(T
⇒ 





−−
=
0
041
]T[
2
3
2
1
B
C
Calculando a matriz C
D]S[ :



−+==
−+==
)2,1(d)1,0(c)4,2()2,0(S
)2,1(b)1,0(a)2,2()1,1(S
⇒ 





−−
=
22
86
]S[ C
D
Verificando o teorema (4), temos:






−−
=





−−
⋅





−−
=
051
0122
0
041
22
86
]TS[
2
3
2
1
B
Do
63
Proposição (1): Se VU:T → é um isomorfismo e B e C são bases de U e V, respectivamente,
então ( ) 1B
C
C
B
1
]T[]T[
−−
= .
Proposição (2): Seja VU:T → uma transformação linear. Sejam B e C bases de U e V,
respectivamente. Então T é um isomorfismo (ou seja, T é inversível) se, e somente
se, ( ) 0]T[det B
C ≠ .
Proposição (3): Seja VU:T → uma transformação linear. Sejam B e C bases de U e D e E bases
de V. Então: B
C
C
E
E
D
B
D ]Id[]T[]Id[]T[ ⋅⋅= .
Teorema (5): Seja VV:T → um operador linear. Sejam B e C bases de V. Seja, ainda, B
C]M[P =
a matriz de mudança da base B para a base C. Então: P]T[P]T[ B
1
C ⋅⋅= −
.
OBS: A matriz B
BB ]T[]T[ = .
Exemplo (4): Determine o operador linear do ℜ2
cuja matriz em relação a base )}5,0(),2,1{(B = é






−12
13
.
Solução: Temos que 





−
==
12
13
]T[]T[ B
BB . Esta matriz é formada pelos escalares da combinação
linear dos vetores, ou seja, T foi aplicada nos vetores da base B e esses vetores foram
escritos como combinação linear da própria base B. Então:



−=−=
=+=
)3,1()5,0(1)2,1(1)5,0(T
)16,3()5,0(2)2,1(3)2,1(T
. Determinando a expressão da T, fazemos:
)5,0(b)2,1(a)y,x( += ⇒




+−
=
=
5
yx2
b
xa
⇒ )5,0(T
5
yx2
)2,1(Tx)y,x(T ⋅




 +−
+⋅= ⇒
)3,1(
5
yx2
)16,3(x)y,x(T −⋅




 +−
+⋅= ⇒ 




 −+
=
5
y3x86
,
5
yx13
)y,x(T
64
Exercícios Propostos
1) Consideremos as transformações lineares 3232
:Ge:F ℜ→ℜℜ→ℜ , tais que a matriz de
F+G em relação as bases canônicas do ℜ2
e do ℜ3
seja










33
10
12
e que )y2,yx,x()y,x(F −= .
Determine a matriz de G em relação as bases canônicas do ℜ2
e do ℜ3
. Quem é )y,x(G ?
Resp:










−=
13
21
11
]G[ e )yx3,y2x,yx()y,x(G ++−+=
2) Seja ℜ→ℜ)(P:F 2 a transformação linear definida por ( ) ∫
−
=
1
1
dt)t(p)t(pF . Determine a matriz
de F em relação as bases )(Pde}t1,t1,1{B 2
2
ℜ+−+= de ℜ−= de}2{C . Resp:










−
−
−
=
3
1
B
C 1
1
]F[
3) Seja )(M:T 2x2
3
ℜ→ℜ a transformação linear, cuja matriz em relação as bases canônicas do
ℜ3
e do )(M 2x2 ℜ é














100
110
011
001
. Determine as coordenadas do vetor )u(T em relação a base
canônica do )(M 2x2 ℜ , onde )3,1,2(u −= . Quem é )z,y,x(T ?
Resp:














=
3
2
1
2
)]u(T[ e 





+
+
=
zzy
yxx
)z,y,x(T
4) Seja F o operador linear do ℜ2
, cuja matriz em relação a base )}4,1(),0,1{(B = é 





=
15
11
]F[ B
B .
Determine a matriz de F em relação a base canônica do ℜ2
. Resp: 





−
−
=
420
16
]F[ C
C
5) Seja










−
−
−−
=
0031
0112
1211
]T[ B
C a matriz de uma transformação linear )(P)(M:T 22x2 ℜ→ℜ .
Sejam B e C as bases canônicas de )(Pe)(M 22x2 ℜℜ , respectivamente. Sabendo que as
65
coordenadas do vetor )(Mu 2x2 ℜ∈ em relação a base B é














−
3
1
1
2
, determine as coordenadas do
vetor )u(T em relação a base C. Que é )(P)(M:T 22x2 ℜ→ℜ ?
Resp:










=
5
2
2
)]u(T[ C e 2
t)b3a(t)cba2()dc2ba(
dc
ba
T −+−++−+−=






Contenu connexe

Tendances

Tendances (19)

Am1 2012-12-19-t3-resolução
Am1 2012-12-19-t3-resoluçãoAm1 2012-12-19-t3-resolução
Am1 2012-12-19-t3-resolução
 
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangenteExercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
 
Algebra Linear cap 04
Algebra Linear cap 04Algebra Linear cap 04
Algebra Linear cap 04
 
Revisão de geometria analitica
Revisão de geometria analiticaRevisão de geometria analitica
Revisão de geometria analitica
 
Calculo a diva fleming solucionário
Calculo a   diva fleming solucionárioCalculo a   diva fleming solucionário
Calculo a diva fleming solucionário
 
Aula espaço vetorial
Aula espaço vetorialAula espaço vetorial
Aula espaço vetorial
 
exercicios de calculo
exercicios de calculoexercicios de calculo
exercicios de calculo
 
Algebra
AlgebraAlgebra
Algebra
 
Ita2006 3dia
Ita2006 3diaIta2006 3dia
Ita2006 3dia
 
Geometria analítica: Notas de Aula
Geometria analítica: Notas de AulaGeometria analítica: Notas de Aula
Geometria analítica: Notas de Aula
 
Respostas do-livro-geometria-analitica-alfredo-steinbruch-e-paulo-winterle
Respostas do-livro-geometria-analitica-alfredo-steinbruch-e-paulo-winterleRespostas do-livro-geometria-analitica-alfredo-steinbruch-e-paulo-winterle
Respostas do-livro-geometria-analitica-alfredo-steinbruch-e-paulo-winterle
 
Alguns procedimentos de cálculo mental aula 6
Alguns procedimentos de cálculo mental aula 6Alguns procedimentos de cálculo mental aula 6
Alguns procedimentos de cálculo mental aula 6
 
Algebra Linear cap 05
Algebra Linear cap  05Algebra Linear cap  05
Algebra Linear cap 05
 
AV1 MA14 Gabarito
AV1 MA14 GabaritoAV1 MA14 Gabarito
AV1 MA14 Gabarito
 
Lista 01 gabarito
Lista 01   gabaritoLista 01   gabarito
Lista 01 gabarito
 
Lista 4 - Resolução
Lista 4 - ResoluçãoLista 4 - Resolução
Lista 4 - Resolução
 
4ªtarefa
4ªtarefa 4ªtarefa
4ªtarefa
 
Gabarito av2 ma14_2016
Gabarito av2 ma14_2016Gabarito av2 ma14_2016
Gabarito av2 ma14_2016
 
Lista efomm math aleph
Lista efomm math alephLista efomm math aleph
Lista efomm math aleph
 

Similaire à Algebra Linear cap 08

Algebra Linear cap 06
Algebra Linear cap  06Algebra Linear cap  06
Algebra Linear cap 06Andrei Bastos
 
Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018
Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018
Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018Arthur Lima
 
Prova de edo
Prova de edoProva de edo
Prova de edoMolequita
 
Exercitandoaula6
Exercitandoaula6Exercitandoaula6
Exercitandoaula6AlexGrift
 
Ita2012 3dia
Ita2012 3diaIta2012 3dia
Ita2012 3diacavip
 
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6Bowman Guimaraes
 
Algebra Linear cap 07
Algebra Linear cap 07Algebra Linear cap 07
Algebra Linear cap 07Andrei Bastos
 
Matemática - Estudo da reta
Matemática - Estudo da retaMatemática - Estudo da reta
Matemática - Estudo da retaDanielle Siqueira
 
ResoluExame, Matemática A, 2011_2011
ResoluExame, Matemática A, 2011_2011ResoluExame, Matemática A, 2011_2011
ResoluExame, Matemática A, 2011_2011David Azevedo
 
Ita2008 3dia
Ita2008 3diaIta2008 3dia
Ita2008 3diacavip
 
L mat02(estudo.com)
L mat02(estudo.com)L mat02(estudo.com)
L mat02(estudo.com)Arthur Prata
 
Algebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidosAlgebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidosRodolfo Sena da Penha
 
Exercitandoaula4
Exercitandoaula4Exercitandoaula4
Exercitandoaula4AlexGrift
 

Similaire à Algebra Linear cap 08 (20)

áLgebra linear
áLgebra linearáLgebra linear
áLgebra linear
 
Funcoesvetorias
FuncoesvetoriasFuncoesvetorias
Funcoesvetorias
 
Algebra Linear cap 06
Algebra Linear cap  06Algebra Linear cap  06
Algebra Linear cap 06
 
1939 d (2)
1939 d (2)1939 d (2)
1939 d (2)
 
Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018
Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018
Cesgranrio petrobras engenheiro petroleo 2018
 
Prova de edo
Prova de edoProva de edo
Prova de edo
 
Exercitandoaula6
Exercitandoaula6Exercitandoaula6
Exercitandoaula6
 
Ita2012 3dia
Ita2012 3diaIta2012 3dia
Ita2012 3dia
 
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
 
Algebra Linear cap 07
Algebra Linear cap 07Algebra Linear cap 07
Algebra Linear cap 07
 
Capitulo4 tl06
Capitulo4 tl06Capitulo4 tl06
Capitulo4 tl06
 
Fuvest2016 2fase 3dia
Fuvest2016 2fase 3diaFuvest2016 2fase 3dia
Fuvest2016 2fase 3dia
 
Matemática - Estudo da reta
Matemática - Estudo da retaMatemática - Estudo da reta
Matemática - Estudo da reta
 
Geometria analitica
Geometria analiticaGeometria analitica
Geometria analitica
 
ResoluExame, Matemática A, 2011_2011
ResoluExame, Matemática A, 2011_2011ResoluExame, Matemática A, 2011_2011
ResoluExame, Matemática A, 2011_2011
 
Ita2008 3dia
Ita2008 3diaIta2008 3dia
Ita2008 3dia
 
L mat02(estudo.com)
L mat02(estudo.com)L mat02(estudo.com)
L mat02(estudo.com)
 
Algebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidosAlgebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidos
 
Exercitandoaula4
Exercitandoaula4Exercitandoaula4
Exercitandoaula4
 
Equações diferenciais ordinárias
Equações diferenciais ordináriasEquações diferenciais ordinárias
Equações diferenciais ordinárias
 

Plus de Andrei Bastos

Lógica de programação em ppt
Lógica de programação em pptLógica de programação em ppt
Lógica de programação em pptAndrei Bastos
 
Geometria analitica exercicios resolvidos
Geometria analitica exercicios resolvidosGeometria analitica exercicios resolvidos
Geometria analitica exercicios resolvidosAndrei Bastos
 
Apostila vetores e geometria analitica
Apostila vetores e geometria analiticaApostila vetores e geometria analitica
Apostila vetores e geometria analiticaAndrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 08
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  08GEOMETRIA ANALÍTICA cap  08
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 08Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 07
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  07GEOMETRIA ANALÍTICA cap  07
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 07Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 05
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  05GEOMETRIA ANALÍTICA cap  05
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 05Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 04
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  04GEOMETRIA ANALÍTICA cap  04
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 04Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 01
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  01GEOMETRIA ANALÍTICA cap  01
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 01Andrei Bastos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10Andrei Bastos
 
Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03Andrei Bastos
 
Algebra Linear cap 02
Algebra Linear cap 02Algebra Linear cap 02
Algebra Linear cap 02Andrei Bastos
 
Algebra Linear cap 01
Algebra Linear cap 01Algebra Linear cap 01
Algebra Linear cap 01Andrei Bastos
 
Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09Andrei Bastos
 
Java Comunicação Serial
Java Comunicação SerialJava Comunicação Serial
Java Comunicação SerialAndrei Bastos
 
Provas Discursivas UFES 2010
Provas Discursivas UFES 2010Provas Discursivas UFES 2010
Provas Discursivas UFES 2010Andrei Bastos
 
C a linguagem de programação
C   a linguagem de programaçãoC   a linguagem de programação
C a linguagem de programaçãoAndrei Bastos
 

Plus de Andrei Bastos (20)

Lógica de programação em ppt
Lógica de programação em pptLógica de programação em ppt
Lógica de programação em ppt
 
Geometria analitica exercicios resolvidos
Geometria analitica exercicios resolvidosGeometria analitica exercicios resolvidos
Geometria analitica exercicios resolvidos
 
Apostila vetores e geometria analitica
Apostila vetores e geometria analiticaApostila vetores e geometria analitica
Apostila vetores e geometria analitica
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 09
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 08
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  08GEOMETRIA ANALÍTICA cap  08
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 08
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 07
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  07GEOMETRIA ANALÍTICA cap  07
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 07
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 05
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  05GEOMETRIA ANALÍTICA cap  05
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 05
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 04
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  04GEOMETRIA ANALÍTICA cap  04
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 04
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 01
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  01GEOMETRIA ANALÍTICA cap  01
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 01
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 10
 
Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03
 
Algebra Linear cap 02
Algebra Linear cap 02Algebra Linear cap 02
Algebra Linear cap 02
 
Algebra Linear cap 01
Algebra Linear cap 01Algebra Linear cap 01
Algebra Linear cap 01
 
Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09
 
Java Comunicação Serial
Java Comunicação SerialJava Comunicação Serial
Java Comunicação Serial
 
Provas Discursivas UFES 2010
Provas Discursivas UFES 2010Provas Discursivas UFES 2010
Provas Discursivas UFES 2010
 
C a linguagem de programação
C   a linguagem de programaçãoC   a linguagem de programação
C a linguagem de programação
 

Algebra Linear cap 08

  • 1. 60 ELEMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR CAPÍTULO 8 MATRIZ DE UMA TRANSFORMAÇÃO LINEAR O objetivo deste capítulo é, dado uma transformação linear WV:T → , definir uma matriz que represente a transformação linear. Assim, ao invés de trabalharmos com a expressão da transformação, passaremos a trabalhar com sua representação matricial. Sejam U e V dois espaços vetoriais, sobre o mesmo corpo dos ℜ, de dimensão n e m, respectivamente. Consideremos uma transformação linear VU:T → . Dadas as bases }u,...,u,u{B n21= de U e }v,...,v,v{C m21= de V, então, os vetores )u(T),...,u(T),u(T n21 estão em V. Logo, se escrevem como combinação linear da base C. Assim:        +++= +++= +++= mmn2n21n1n m2m2221122 m1m2211111 va...vava)u(T .................................................... va...vava)u(T va...vava)u(T Definição: A matriz mxn sobre ℜ, formada pelos escalares das combinações lineares acima, ou seja,               = mn2m1m n22221 n11211 a...aa ............ a...aa a...aa P , é chamada matriz da transformação linear T em relação às bases B e C, cuja notação será B C]T[P = . OBS: Note que, cada coluna da matriz P são as coordenadas dos vetores )u(T),...,u(T),u(T n21 em relação a base C, ou seja:               = 1m 21 11 1 a ... a a )]u(T[ ,               = 2m 22 12 2 a ... a a )]u(T[ ,...,               = mn n2 n1 n a ... a a )]u(T[ Exemplo (1): Seja )z2x,yx()z,y,x(T +−= uma transformação linear. Determine a matriz de T em relação a base canônica do ℜ3 e a base )}1,1(),1,1{(C −= do ℜ2 .
  • 2. 61 Solução: Seja )}1,0,0(),0,1,0(),0,0,1{(B = a base canônica do ℜ3 . Aplicando a transformação nos vetores da base B teremos:      = −= = )2,0()1,0,0(T )0,1()0,1,0(T )1,1()0,0,1(T . Escrevendo cada vetor como combinação linear da base C teremos:      −+= −+=− −+= )1,1(f)1,1(e)2,0( )1,1(d)1,1(c)0,1( )1,1(b)1,1(a)1,1( ⇒      −−= −−−=− −+= )1,1(1)1,1(1)2,0( )1,1( 2 1 )1,1( 2 1 )0,1( )1,1(0)1,1(1)1,1( . Portanto, a matriz da transformação é         −− − =      == 10 11 fdb eca ]T[P 2 1 2 1 B C . Definição: Seja U um espaço vetorial sobre ℜ e B1 e B2 duas de suas bases. Seja Id o operador identidade de U. As coordenadas de um vetor Uu ∈ , em relação as bases B1 e B2, estão relacionadas por: 2 1 21 B B BB ]u[]Id[]u[ ⋅= . Onde, 1 2 B B ]Id[ é a matriz de mudança da base B1 para a base B2. Teorema (1): Seja VU:T → uma transformação linear. Sejam B e C, bases de U e V, respectivamente. Então: B B CC ]u[]T[)]u(T[ ⋅= . Exemplo (2): Seja 2 t)yx(t)yx2()yx()y,x(T ++++−= . Sejam as bases )}0,2(),2,1{(B = do ℜ2 e }t2,t1,2{C 2 −+−= do P2(ℜ). Verificar o teorema (2) para )1,1(u −= . Solução: Vamos determinar B]u[ que são as coordenadas do vetor um em relação a base B. Fazendo: )0,2(b)2,1(a)1,1( +=− ⇒    =− += a21 b2a1 ⇒        − = 4 3 2 1 B]u[ . Determinando C)]u(T[ que são as coordenadas do vetor )u(T em relação a base C. Então: 22 tt)22()t2()t1()2(t2)1,1(T γ−β+γ+β+α−=−γ++β+−α=+=− ⇒      =γ =β =γ+β+α− 0 1 222 ⇒          − = 0 1)]u(T[ 2 1 C . Determinando B C]T[ que é a matriz de T em relação as bases B e C, teremos:
  • 3. 62     −+++−=++= −+++−=++−= )t2(f)t1(e)2(dt2t42)0,2(T )t2(c)t1(b)2(at3t41)2,1(T 22 22 ⇒           −− −− = 23 44 1 ]T[ 2 1 B C . Verificando o teorema (2), fazemos:          − =       − ⋅           −− −− = 0 1 23 44 1 )]u(T[ 2 1 4 3 2 12 1 C Teorema (3): Sejam VU:SeVU:T →→ duas transformações lineares. Sejam B e C bases de U e V, respectivamente. Então B C B C B C ]S[]T[]ST[ +=+ . Teorema (4): Sejam WV:SeVU:T →→ duas transformações lineares. Sejam B, C e D, bases de U, V e W, respectivamente. Então: B C C D B D ]T[]S[]TS[ ⋅=o . Exemplo (3): Sejam )y2,yx()y,x(Se)zx,yx()z,y,x(T +=−+= duas transformações lineares. Sejam )}1,1,1(),1,2,2(),1,0,1{(B −= , )}2,0(),1,1{(C = e )}2,1(),1,0{(D −= . Verificar o teorema (4). Solução: Determinando )z2x2,zyx2()zx,yx(S))z,y,x(T(S)z,y,x)(TS( −−+=−+==o . Vamos calcular a matriz B D]TS[ o .      −+==− −+== −+== )2,1(f)1,0(e)0,0()1,1,1)(TS( )2,1(d)1,0(c)2,5()1,2,2)(TS( )2,1(b)1,0(a)0,1()1,0,1)(TS( o o o ⇒       −− = 051 0122 ]TS[ B Do Calculando a matriz B C]T[ :      +==− +== +== )2,0(f)1,1(e)0,0()1,1,1(T )2,0(d)1,1(c)1,4()1,2,2(T )2,0(b)1,1(a)0,1()1,0,1(T ⇒       −− = 0 041 ]T[ 2 3 2 1 B C Calculando a matriz C D]S[ :    −+== −+== )2,1(d)1,0(c)4,2()2,0(S )2,1(b)1,0(a)2,2()1,1(S ⇒       −− = 22 86 ]S[ C D Verificando o teorema (4), temos:       −− =      −− ⋅      −− = 051 0122 0 041 22 86 ]TS[ 2 3 2 1 B Do
  • 4. 63 Proposição (1): Se VU:T → é um isomorfismo e B e C são bases de U e V, respectivamente, então ( ) 1B C C B 1 ]T[]T[ −− = . Proposição (2): Seja VU:T → uma transformação linear. Sejam B e C bases de U e V, respectivamente. Então T é um isomorfismo (ou seja, T é inversível) se, e somente se, ( ) 0]T[det B C ≠ . Proposição (3): Seja VU:T → uma transformação linear. Sejam B e C bases de U e D e E bases de V. Então: B C C E E D B D ]Id[]T[]Id[]T[ ⋅⋅= . Teorema (5): Seja VV:T → um operador linear. Sejam B e C bases de V. Seja, ainda, B C]M[P = a matriz de mudança da base B para a base C. Então: P]T[P]T[ B 1 C ⋅⋅= − . OBS: A matriz B BB ]T[]T[ = . Exemplo (4): Determine o operador linear do ℜ2 cuja matriz em relação a base )}5,0(),2,1{(B = é       −12 13 . Solução: Temos que       − == 12 13 ]T[]T[ B BB . Esta matriz é formada pelos escalares da combinação linear dos vetores, ou seja, T foi aplicada nos vetores da base B e esses vetores foram escritos como combinação linear da própria base B. Então:    −=−= =+= )3,1()5,0(1)2,1(1)5,0(T )16,3()5,0(2)2,1(3)2,1(T . Determinando a expressão da T, fazemos: )5,0(b)2,1(a)y,x( += ⇒     +− = = 5 yx2 b xa ⇒ )5,0(T 5 yx2 )2,1(Tx)y,x(T ⋅      +− +⋅= ⇒ )3,1( 5 yx2 )16,3(x)y,x(T −⋅      +− +⋅= ⇒       −+ = 5 y3x86 , 5 yx13 )y,x(T
  • 5. 64 Exercícios Propostos 1) Consideremos as transformações lineares 3232 :Ge:F ℜ→ℜℜ→ℜ , tais que a matriz de F+G em relação as bases canônicas do ℜ2 e do ℜ3 seja           33 10 12 e que )y2,yx,x()y,x(F −= . Determine a matriz de G em relação as bases canônicas do ℜ2 e do ℜ3 . Quem é )y,x(G ? Resp:           −= 13 21 11 ]G[ e )yx3,y2x,yx()y,x(G ++−+= 2) Seja ℜ→ℜ)(P:F 2 a transformação linear definida por ( ) ∫ − = 1 1 dt)t(p)t(pF . Determine a matriz de F em relação as bases )(Pde}t1,t1,1{B 2 2 ℜ+−+= de ℜ−= de}2{C . Resp:           − − − = 3 1 B C 1 1 ]F[ 3) Seja )(M:T 2x2 3 ℜ→ℜ a transformação linear, cuja matriz em relação as bases canônicas do ℜ3 e do )(M 2x2 ℜ é               100 110 011 001 . Determine as coordenadas do vetor )u(T em relação a base canônica do )(M 2x2 ℜ , onde )3,1,2(u −= . Quem é )z,y,x(T ? Resp:               = 3 2 1 2 )]u(T[ e       + + = zzy yxx )z,y,x(T 4) Seja F o operador linear do ℜ2 , cuja matriz em relação a base )}4,1(),0,1{(B = é       = 15 11 ]F[ B B . Determine a matriz de F em relação a base canônica do ℜ2 . Resp:       − − = 420 16 ]F[ C C 5) Seja           − − −− = 0031 0112 1211 ]T[ B C a matriz de uma transformação linear )(P)(M:T 22x2 ℜ→ℜ . Sejam B e C as bases canônicas de )(Pe)(M 22x2 ℜℜ , respectivamente. Sabendo que as
  • 6. 65 coordenadas do vetor )(Mu 2x2 ℜ∈ em relação a base B é               − 3 1 1 2 , determine as coordenadas do vetor )u(T em relação a base C. Que é )(P)(M:T 22x2 ℜ→ℜ ? Resp:           = 5 2 2 )]u(T[ C e 2 t)b3a(t)cba2()dc2ba( dc ba T −+−++−+−=     