Coluna? - LAC Concursos

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Professor Luiz Antonio de Carvalho
MATRIZES
PROBABILIDADES
Professora Rosana Relva
Números Inteiros e Racionais
Introdução
[email protected]
1
MATRIZES
MATRIZES
O
crescente
uso
dos
computadores tem feito com
que a teoria das matrizes seja
cada vez mais aplicada.
3
MATRIZES
MATRIZES
O que vocês
acham?
5
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2
MATRIZES
MATRIZES
Onde podemos
usar Matrizes
além dos
estudos de
matemática?
4
MATRIZES
MATRIZES
Podemos usar em
áreas como Economia,
Engenharia,
Matemática, Física,
dentre outras, Ciência
da Computação.
6
1
Professor Luiz Antonio de Carvalho
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Os desenhos feitos em
computadores, os
programas são
utilizado por
matrizes!!!
As Matrizes funcionam
como um código de
números, que
possibilitam montar as
imagens, desenho
geométricos e outros
desenhos em 2D e 3D.
7
8
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Vejamos um exemplo:
Na segunda guerra Mundial
as matrizes foram utilizadas
para se enviar mensagens
A tabela a seguir
representa as notas de
três alunos em uma
etapa:
9
10
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Quím. Ing. Lit.
Química Inglês Literatura
Espanhol
1
A 8 7 9 8
2
B 6 6 7 6
3
C 4 8 5 9
A
8
7
9
8
B
6
6
7
6
C
4
8
5
9
=
Então!!!
1 2
11
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Esp.
3 4
12
2
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MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Se quisermos saber a nota do
aluno B em Literatura, basta
procurar o número que fica na
segunda linha e na terceira
coluna da tabela.
A 8 7 9 8
B 6 6 7 6
=
Linha
C 4 8 5 9
13
14
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Em tabelas assim dispostas, os números
são os elementos. As linhas são
enumeradas de cima para baixo e as
colunas, da esquerda para direita:
1ª Linha
2ª Linha
3ª Linha
1
2

0
4
3
0
7 
 3
5 
Em tabelas assim dispostas, os números são os
elementos. As linhas são enumeradas de cima
para baixo e as colunas, da esquerda para
direita:
1
2

0
4
3
0
7 
 3
5 
3ª coluna
2ª coluna
1ª coluna
15
16
TREINE..........
MATRIZES
Observe a matriz e responda
a) De que tipo ou ordem é?
3x3
b) Quais são os números da 1ª
10, 0, 1
c) E os da 3ª coluna?
1, 1/5,
3
d) Quem é o elemento a 22 ?
-3
17
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1 
 10 0


 2  3 1 5
 0,3 1,4
3 

linha?
MATRIZES
MATRIZES
CLASSIFICAÇÃO
Matriz Quadrada:
número de linhas igual
ao números de colunas
nº de Linha = coluna
2x2
18
3
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MATRIZES
MATRIZES
Matriz quadrada.
Matriz quadrada.
A   8
Matriz quadrada de
ordem 1.

0
B

 9
2
Matriz quadrada
7

1 de ordem 2.

0

C  1

8

3

3 
 Matriz quadrada
3
9  de ordem 3.

7

5 2 

8
19
20
MATRIZES
MATRIZES
Matriz Coluna.
Matriz Linha.
É aquela que possui somente uma coluna.
É aquela que possui uma linha.
O número de colunas é independente.
A   5 1 2 1x 3
 1
9 
 
B 3
 
7
 0 
0 
A  1 
8 
B  0 3 1  71x 4
21
22
MATRIZES
Matriz Oposta.
Exemplo:
para
encontrar a matriz oposta de
uma matriz qualquer basta trocar os
sinais dos elementos.
0  2
3
A

1  4 5 
 3
A  
 1
23
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2
4  5 
0
MATRIZES
Matriz nula
0
A
0
B  0
0
0
0
0
0 2 x 3
01x 4
0
24
4
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MATRIZES
MATRIZES
Exemplos:
Matriz Retangular
≠
Matriz Retangular :
número de linhas é
diferente do
números de
colunas
9

1
B
0

2
3
4 
5  é uma matriz do tipo 4x2.
 3

0 

C  3 5

2
3  é uma matriz do
8  tipo 1x4.
25
26
A transposta da matriz A
trocaremos os elementos de
linhas por colunas .
MATRIZES
Matriz Transposta
t
A
A transposta da matriz A por
exemplo, é indicada por
.
4
A  1
8
 5
0 ,
7 
1
0
8
.
7
28
MATRIZES
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 5
0 ,
7 
 4
At  
 5
27
29
4
A  1
8
MATRIZES
Matriz
Matriz
Transposta
Transposta
30
5
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MATRIZES
MATRIZES
At
Matriz
Transposta
31
32
MATRIZES
MATRIZES
Matriz diagonal
At
Para que uma matriz tenha
diagonal ela deverá ser uma matriz
quadrada,
então
uma
matriz
diagonal é uma matriz quadrada
onde os elementos que não
pertencem à diagonal principal são
obrigatoriamente iguais a zero.
33
34
MATRIZES
Matriz diagonal
Diagonal secundária
58 0
A  0  8
0 0
0
0
0 
Diagonal principal
35
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MATRIZES
Agora é com você
Classifique a matriz abaixo:
A  0
Essa matriz
é... Nula?
Quadrada?
Linha?
Coluna?
36
6
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MATRIZES
Sim, é nula
A  0
Sim, é quadrada
Sim, é linha
Sim, é coluna
37
Matriz Simétrica
Observe a matriz A seguinte e a sua
t
transposta A :
2
A  3
5
5
2

4
8  e A t  3
5
8  9 
3
5
4
8 
8  9 
3
Comparando, vemos que A = A t .
Quando isso acontece, dizemos que
A é simétrica.
38
MATRIZES
Construção de Matrizes
Dada uma matriz A denotaremos cada
elemento da matriz A por aij onde i é o
número da linha e j é o número da coluna
dessa Matriz A .
3x2
39
40
MATRIZES
É a letra ‘’
i ’’ (1ª linha)
É a letra ‘’
41
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j ’’ (1ª coluna)
42
7
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MATRIZES
É a letra ‘’
i ’’ ( 1ª linha)
MATRIZES
É a letra ‘’
43
MATRIZES
44
MATRIZES
Continuando
45
MATRIZES
Continuando
j2 ’’ (1ª coluna)
46
MATRIZES
MATRIZES
Matriz Identidade
ou
47
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48
8
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MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Matriz Identidade
Obs: A matriz identidade é o elemento
neutro da multiplicação ou seja:
ou
A.I=I.A=A
Diagonal Principal
49
50
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Igualdade de Matrizes
Igualdade de Matrizes
Considere as
mesmo tipo:
matrizes
de
A = (aij) e B = (bij).
51
Se cada elemento de A for igual
ao elemento correspondente (que
ocupa a mesma posição) de B, as
matrizes A e B são ditas iguais.
52
MATRIZES
MATRIZES
MATRIZES
Como exemplo, veja as matrizes A e B
do tipo 3x2.
Adição
Define-se a adição A + B = C como
sendo formada pelos elementos cij =
aij + bij.
Dizemos que A = B.
53
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54
9
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MATRIZES
MATRIZES
Adição
5  6 1 0 
 2 1
3  (1)  2  (3) 4  2 =


55
56
MATRIZES
MATRIZES
Subtração
Subtração
Define-se a subtração A - B = C como
sendo formada pelos elementos
cij= aij – bij
 1 5
 3 2


A   2 3 B   2 5 
 1 4
 0  1
 1 5
 3 2
A   2 3  B   2 5 
 1 4
 0  1
57
MATRIZES
Subtração
 1 5  3 2 
( A  B)   2 3   2 5 
 1 4  0  1
59
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58
MATRIZES
MATRIZES
Subtração
1
( A  B)   2
 1
5  3
3   2
4  0
2
5 
 1
52 
 1 3

( A  B)   2  (2) 3  5 
 1  0
4  (1)
60
10
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MATRIZES
Subtração
 2 3 
A  B   4  2
  1 5 
MATRIZES
Produto de número por uma Matriz
 2 1 4
A

0 3 5 
6 3 12
3 A  

0 9 15
61
MATRIZES
Multiplicação
Dada duas matrizes A do tipo mxn
e B do tipo n x p, chama-se
produto da matriz A pela matriz B
que se indica C = A . B
62
MATRIZES
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.
63
MATRIZES
64
MATRIZES
Dadas as matrizes
Observações:
Se as matrizes A e B são do
tipo m x n e n x p
respectivamente,
então
o
produto C = A . B existe e é
uma matriz do tipo m x p
65
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2
A  1
4
3
0 e B 
5
3
2

1
4
 2.3  3.2 2.1  3.4
AB  1.3  0.2 1.1  0.4 
 4.3  5.2 4.1  5.4
66
11
Professor Luiz Antonio de Carvalho
MATRIZES
 2.3  3.2 2.1  3.4
AB  1.3  0.2 1.1  0.4 
 4.3  5.2 4.1  5.4
12 14 
A.B   3
1 
 22 24
67
EXERCÍCIOS
68
MATRIZES
MATRIZES
CESGRANRIO – No produto de matrizes
 0 2   a b  1 0

x
  

 5  1  c d   0 1 
O valor de bc-ad é igual a
a) 0
b) 1/50 c) -1/20
d) -1/5
69
71
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e) 1/10
70
MATRIZES
 0 2   a b 1 0

x
  

 5  1  c d   0 1 
 0.a  2c 0.b  2.d   1

  
 5.a  1.c 5.b  1.d   0
 0 2   a b 1 0

x
  

 5  1  c d   0 1 
MATRIZES
0

1 
 0 2   a b 1 0

x
  

5

1
c
d
0
1

 
 

 0.a  2c 0.b  2.d   1

  
 5.a  1.c 5.b  1.d   0
2d   1 0 
 2c

  

 5a  c 5b  d   0 1 
0

1 
72
12
Professor Luiz Antonio de Carvalho
MATRIZES
MATRIZES
 0 2   a b 1 0

x
  

5

1
c
d
0
1

 
 

 0.a  2c 0.b  2.d   1

  
 5.a  1.c 5.b  1.d   0
2d   1 0 
 2c

  

5
a

c
5
b

d
0
1

 

0

1 
2d   1 0 
 2c

  

5
a

c
5
b

d
0
1

 

Logo teremos..............
73
74
MATRIZES
2d   1 0 
 2c

  

5
a

c
5
b

d
0
1

 

5a-c=0
2c=1
5a=c
c =1/2
5a=1/2
5b-d=1
2d=0
d =0
a =1/10
Logo .........
bc - ad = 1 . 1  1 .0  1
5 2 10
10
5b-0=1
5b=1
b =1/5
75
76
MATRIZES
ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
ESAF - Sejam as matrizes e seja xij o
elemento genérico de uma matriz X tal que
X =(A.B)t , isto é, a matriz X é a matriz
transposta do produto entre as matrizes A e
B. Assim, a razão entre x31 e x12 é igual a:
a) 2
b) 1/2
c) 3
d) 1/3
e) 1
Não esquecer transposta
77
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(A.B)t =Bt . At
Vamos transpor
78
13
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MATRIZES
ÁLGEBRA
LINEAR
1

 1 2 3
3
t
t
.......................B  
A  
4
 4 6 3

5

ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
1

2
3

4 
1

1
2
3


3
.......................B t  
A t  
4
 4 6 3


5
(A.B)t =Bt . At
x 31
3ª linha de B
80
ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
x12
1ª linha de B
ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
1

2
3

4 
=1.2+1.6=2+6=8
2ª coluna de A
LOGO A RAZÃO ENTRE
X 31 16

2
X12
8
LETRA A
81
ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
ESAF – Genericamente, qualquer elemento de uma
matriz M pode ser representado por mij onde “i”
representa a linha e “j” representa a coluna que
esse elemento se localiza. Uma matriz X = xij de
terceira ordem, é a resultante da soma das
matrizes A = (aij) e B = (bij). Sabendo-se que (aij)
= i2 e que (bij) = (i-j)2, então o produto dos
elementos x31 e x13, é igual a:
a) 16
b) 18
c) 26
d) 65
e) 169
83
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=4.1+3.4=4+12=16
1ª coluna de A
79
1

 1 2 3
3
t
t
.......................B  
A  
4
 4 6 3

5
t
t
t

(A.B) =B . A
1

2
3

4 
82
ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
x13  a13  b13
x13  12  1  3 
2
x13  1  4
x13  5
84
14
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ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
ÁLGEBRA
MATRIZES
LINEAR
x 31  a 31  b 31
x 31  3 2  3  1
2
x 31 .x13  13.5  65
x 31  9  4
x 31  13
LETRA D
85
86
“A alegria está na luta, na tentativa,
no sofrimento envolvido. Não na
vitória propriamente dita”.
87
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88
15
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