SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 64
Apostila de Exercícios da
Disciplina de Pesquisa
Operacional I
Luís Alberto Duncan Rangel
UFF – EEIMVR – Volta Redonda
Departamento de Engenharia de Produção
SUMÁRIO
2. Revisão de Álgebra Linear – Matrizes:
2.1. Introdução - Notação:
2.2. Matriz qualquer;
2.3. Matriz nula;
2.4. Matriz quadrada;
2.5. Matriz identidade;
2.6. Matriz transposta;
2.7. Operações com Matrizes:
2.7.1. Adição de Matrizes;
2.7.2. Multiplicação de Matriz por um Escalar;
2.7.3. Multiplicação de Matrizes
2.7.4. Determinante de uma Matriz;
2.8. Matriz Singular;
2.9. Matriz Não Singular;
2.10. Matriz inversa
2.11. Utilização do software Excel.
2.11.1 Transposta de uma Matriz;
SUMÁRIO
2.11.2 Soma de matrizes;
2.11.3 Determinante de uma Matriz;
2.11.4 Multiplicação de Matriz por um Escalar;
2.11.5 Multiplicação de Matrizes;
2.11.6 Matriz inversa;
2.12. Exercício sobre matrizes através do Excel;
2.13. Sistemas de equações lineares;
2.13.1 Solução através do produto da inversa da
matriz pelo vetor C;
2.13.2 Solução do sistema por adição das equações;
2.13.3 Solução do sistema por substituição;
2.13.4 Solução do sistema pelo método de Gaus-
SUMÁRIO
2.13.4 Solução do sistema pelo método de Gaus-
Jordan;
2.14. Representação de retas no plano e interseção
de retas no plano;
2.15. Exercícios: Determinação de interseções de
retas no plano;
Pretende-se nesta revisão de álgebra linear, fazer uma
breve apresentação da notação de matrizes, dos tipos de
matrizes e algumas operações com matrizes, tais como,
transformações lineares, que serão muito úteis na resolução
de problemas de programação linear empregando o
algoritmo Simplex.
2.1 Introdução - Notação
algoritmo Simplex.
Para uma revisão completa consultar a seguinte referência
bibliográfica (Kolman, B. Introdução a Álgebra Linear com
Aplicações. 7a ed. Rio de Janeiro, Ed. Prentice-Hall do Brasil,
1998; Lay, D.C. Álgebra Linear e suas Aplicações. 2a ed. Rio
de Janeiro, Ed. LTC S.A., 1999).
Uma matriz é definida como sendo um conjunto de números
complexos ou reais, dispostos ordenadamente, em forma
retangular ou quadrada. Uma matriz pode ser representada
da seguinte forma:
2.1 Introdução - Notação
n
n
aaa
aaa
A
...
...
22221
11211
=
Nesta revisão, considera-se que os elementos da matriz aij ∈
R, isto é, assumam somente valores reais, e que i = {1, 2,
..., m} e j = {1, 2, ..., n}. Em cada elemento da matriz aij, i
representa a i-ésima linha e j representa a j-ésima coluna.
Desta forma, uma matriz A com a notação Amxn informa que
a matriz A possui m linhas e n colunas.
mnmm
n
aaa
A
...
............
...
21
22221
=
Diz-se que B é uma matriz qualquer.
B é uma matriz qualquer de três linhas (m) e
cinco colunas (n).
2.2 Matriz Qualquer
54321
87531
0987653 =xB
Diz-se que C é uma matriz nula de duas linhas (m) e
quatro colunas (n).
Uma matriz é nula quando todos os seus elementos da
matriz são nulos.
2.3 Matriz Nula
0000
0000
0000
42 =xC
Diz-se que D é uma matriz quadrada, quando o número de
linhas (m) e colunas da matriz (n) são iguais.
D é uma matriz quadrada de ordem 4.
2.4 Matriz Quadrada
8642
7531
=D
11852
9630
8642
44 =xD
Uma matriz identidade é uma matriz quadrada e nesta
matriz todo elemento da diagonal principal é igual a 1 e
todos os outros elementos da matriz, fora da diagonal
principal, são zeros. E1 é uma matriz identidade de ordem 3,
e E2 é uma matriz quadrada de ordem 5.
2.5 Matriz Identidade
00001
100
010
001
1 33 =xE
10000
01000
00100
00010
00001
2 55 =xE
Dada uma matriz qualquer F, diz-se que a matriz transposta
desta matriz é uma nova matriz obtida, invertendo-se linhas
por colunas e as colunas por linha de forma ordenada.
Por exemplo, dada a matriz F, a matriz transposta de F é
denotado por FT e tem como resultado:
2.6 Matriz Transposta
09
87
65
43
21
25 =xF
08642
97531
52 =x
T
F
2.7.1 Adição de Matrizes:
A adição de matrizes só pode ser realizada quando o
número de linhas e colunas da primeira matriz (G) for igual
ao número de linhas e colunas, respectivamente, da
segunda matriz (H). Os elementos da matriz resultante (R)
serão obtidos somando-se os elementos de mesma posição
2.7 Operações com Matrizes
serão obtidos somando-se os elementos de mesma posição
da primeira e da segunda matriz. Desta forma, a matriz R
resultante da soma de G com H é:
654
321
32 =xG
654
321
32 =xH
12108
642
32 =xI
2.7.2 Multiplicação de uma Matriz por um Escalar:
A multiplicação de um número por uma matriz terá como
resultado o produto de número por cada elemento da
matriz. Por exemplo, multiplicando o número dois pela
matriz J, obtém-se a matriz K. α =2 (escalar). K = 2 * J:
2.7 Operações com Matrizes
321
103
654
987
321
34 =xJ
206
12108
181614
642
34 =xK
2.7.3 Multiplicação de uma Matriz por uma Matriz:
A operação de multiplicação de duas matrizes só poderá ser
realizada quando o número de colunas da primeira matriz
(n1) for igual ao número de linhas da segunda matriz (m2).
A matriz resultante deste produto terá como dimensão o
número de linhas da primeira matriz (m1) e o número de
2.7 Operações com Matrizes
número de linhas da primeira matriz (m1) e o número de
colunas da segunda matriz (n2). Desta forma, uma matriz
L2x3 multiplicada pela matriz M3x4 terá como resultado a
matriz N2x4. A ordem da operação não pode ser alterada.
N2x4 = L2x3 x M3x4.
2.7.3 Multiplicação de uma Matriz por uma Matriz:
A ordem da operação de multiplicação não pode ser
alterada, pois a operação pode não ser viável.
N = L x M.
2.7 Operações com Matrizes
1201
321
:
8765
4112
210
321
4332 resultadocomoteráMdamultiplicaL xx ==
824110721120621100522110
834211731221631201532211
42
xxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxx
N x
++++++++
++++++++
=
20151312
33252020
42 =xN
2.7.4 Determinante de uma Matriz:
Por definição, o determinante de uma matriz só pode ser
calculado se a matriz for quadrada. O valor obtido é um
valor real que é associado a matriz.
Utiliza-se det M como sendo a notação para representar o
determinante de uma Matriz. Por exemplo, dada uma matriz
2.7 Operações com Matrizes
determinante de uma Matriz. Por exemplo, dada uma matriz
A3x3:
Repete-se as duas primeiras colunas, traça-se três setas
para baixo e três setas para cima de tal forma a interceptar
três elementos da matriz de cada vez:
333231
232221
131211
aaa
aaa
aaa
A =
2.7.4 Determinante de uma Matriz:
Repete-se as duas primeiras colunas, traça-se três setas
para baixo, somando-se os produtos de cada multiplicação,
e três setas para cima, subtraindo os produtos de cada
multiplicação. Assim, por exemplo, dada a matriz A, verifica-
se o calculo do determinante da matriz A, da seguinte
2.7 Operações com Matrizes
se o calculo do determinante da matriz A, da seguinte
forma:
det A = 1x5x9 + 2x6x7 + 4x4x8 – 7x5x4 – 8x6x1 – 9x4x2 =
det A = 45 + 84 + 128 – 140 – 48 – 72 = 257 – 260 =
det A = -3
8
5
2
7
4
1
987
654
421
det =A
987
654
421
=A
Uma Matriz Singular é uma matriz quadrada que apresenta o
determinante igual a zero.
2.8 Matriz Singular
5
2
4
1
654
321
det =B
det B = 1x5x9 + 2x6x7 + 3x4x8 – 7x5x3 – 8x6x1 – 9x4x2 =
det B = 45 + 84 + 96 – 105 – 48 – 72 = 225 – 225 =
det B = 0.
87987
Uma Matriz Não-Singular é uma matriz quadrada que
apresenta o determinante diferente de zero.
2.9 Matriz Não-Singular
1
2
1
1
611
221
det =C
det C = 1x1x5 + 2x6x4 + 2x1x3 – 4x1x2 – 3x6x1 – 5x1x2 =
det C = 5 + 48 + 6 – 8 – 18 – 10 = 59 – 36 =
det C = 23
34534
Dada uma matriz quadrada E, com determinante de E
diferente de zero, o produto da matriz E pela sua inversa E-1,
resulta na matriz identidade I de ordem igual a da matriz E.
Portanto, uma matriz só é inversível se seu determinante for
diferente de zero (matriz não-singular). Só podemos calcular
a matriz inversa de uma matriz quadrada.
2.10 Matriz Inversa
a matriz inversa de uma matriz quadrada.
Existem diferentes formas de se calcular a matriz inversa de
uma matriz, a seguir será empregada o procedimento que
utiliza a seguinte seqüencia de cálculo: Dada uma matriz H e
ao seu lado a matriz identidade I, isto é, “H.I” realizando
transformação lineares para obter na posição de H a matriz
identidade I, com estas transformação lineares, ao seu lado
surge a matriz inversa de H-1, na posição da matriz
identidade.
Assim, dada as matrizes “ H . I”, por transformação linear
obtemos as matrizes “ I . H-1”, se a matriz H for não-singular.
2.10 Matriz Inversa
534
611
221
33 =xH
100
010
001
33 =xI
Por transformação linear (TL), fazendo, L2 = L2 – L1, e
L3 = L3 – 4*L1, temos:
534 100
3
2
1
100534
010611
001221
. 3333
L
L
L
IH xx =
Por TL fazendo: L2 = L2/(-1), temos:
2.10 Matriz Inversa
3
2
1
104350
011410
001221
. 3333
L
L
L
IH xx
−−−
−−=
1001221 L
Por TL fazendo: L1 = L1 - (2)*L2, e L3 = L3 – (-5)*L2, temos:
3
2
1
104350
011410
001221
. 3333
L
L
L
IH xx
−−−
−−=
3
2
1
104350
011410
0211001
. 3333
L
L
L
IH xx
−−−
−−
−
=
Por TL fazendo: L3 = L3/(-23), temos:
2.10 Matriz Inversa
3
2
1
1512300
011410
0211001
. 3333
L
L
L
IH xx
−−
−−
−
=
Por TL fazendo: L1 = L1 - (10)*L3, e L2 = L2 - (-4)*L3, temos:
3
2
1
04348,021739,004348,0100
011410
0211001
. 3333
L
L
L
IH xx
−−
−−
−
=
3
2
1
04348,021739,004348,0100
011410
434783,017391,056522,0001
. 3333
L
L
L
IH xx
−−
−−
−−
=
Como resultado das transformações lineares, obtemos:
Assim, temos “ I x H-1”. Se procedermos a multiplicação de
2.10 Matriz Inversa
3
2
1
04348,021739,004348,0100
17391,013043,0826087,0010
434783,017391,056522,0001
. 3333
L
L
L
IH xx
−−
−−
−−
=
Assim, temos “ I x H-1”. Se procedermos a multiplicação de
matrizes HxH-1, obtemos a matriz identidade I.
I = H x H-1.
534
611
221
33 =xH
04348,021739,004348,0
17391,013043,0826087,0
434783,017391,0565221,0
33
1
−−
−−
−−
=−
xH
100
010
001
33 =xI
Existem diversas funções pré-definidas na planinha Excel que
podem ser utilizadas para auxiliar a Álgebra Linear.
Todas as exposições feitas a seguir consideram-se que
estamos trabalhando com o Excel.
2.11.1 Transposta de Matriz:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.1 Transposta de Matriz:
Seleciona a matriz na planilha Excel que se quer realizar a sua
transposta.
Posiciona o cursor em um local da planilha, fora da área de
edição da matriz, seleciona-se a função Editar, seleciona-se
Colar Especial, seleciona-se a seguir Transpor e tecle Enter.
A operação é realizada.
2.11.1 Transposta de Matriz:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.2 Soma de Matriz:
Após a digitação das matrizes, que queremos realizar a
operação de adição, posiciona o cursor em um local da
planilha, digite “=” na célula, seleciona a primeira célula da
primeira matriz, digite “+”, seleciona a primeira célula da
segunda matriz e tecle Enter.
2.11 Utilização do Software EXCEL
segunda matriz e tecle Enter.
Posicionando o cursor no canto inferior a direta da célula,
mude a forma de seleção do cursor para “+”, e arraste o
cursor o mesmo número de células (colunas) da dimensão
das matrizes. Posicionando o cursor no canto inferior a direta
da última célula, mude a forma de seleção do cursor para “+”
e arraste o cursor para baixo, mesmo numero de células da
dimensão das matrizes e solte o cursor. Lembrando, só
podemos proceder a soma de duas matrizes com a mesma
dimensão, isto é, o mesmo número de linhas e colunas.
2.11.2 Soma de Matriz:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.3 Determinante da Matriz:
Seleciona a matriz que se quer calcular o seu determinante.
Posicionando o cursor em uma local qualquer da planilha
Excel, seleciona a função “fx” da planilha Excel, seleciona a
função “Matriz.Determinante” e tecle Enter. O valor retornado
desta operação é o determinante da matriz selecionada.
2.11 Utilização do Software EXCEL
desta operação é o determinante da matriz selecionada.
Lembrando, só podemos calcular o determinante de matriz
quadrada.
2.11.3 Determinante da Matriz:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar:
Existem dois procedimentos que podem ser utilizados, o
primeiro, após a digitação da matriz, posicione o cursor em
um local da planilha Excel, digite “=”, a constante que você
quer multiplicar a matriz, por exemplo, “2” digite “*” e em
seguida tecle na primeira posição da matriz. Posicionando o
2.11 Utilização do Software EXCEL
seguida tecle na primeira posição da matriz. Posicionando o
cursor no canto inferior a direta da célula, mude a forma de
seleção do cursor para “+” e arraste o cursor o mesmo
número de células (colunas) da dimensão das matrizes.
Posicionando o cursor no canto inferior a direta da última
célula à direita, mude a forma de seleção do cursor para “+”
e arraste o cursor para baixo, mesmo numero de células da
dimensão das matrizes e solte o cursor. O produto da
constante “2” pela matriz será apresentado.
2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar:
O segundo procedimento que pode ser utilizado é o seguinte,
primeiro digite matriz, depois em uma célula qualquer digite a
constante que você quer multiplicar a matriz digitada.
Posicione o cursor em um local da planilha Excel, digite “=”,
selecione a celular onde foi digitado a constante que se quer
2.11 Utilização do Software EXCEL
selecione a celular onde foi digitado a constante que se quer
multiplicar a matriz, em seguida tecle “F4”, irá aparecer
“$Coluna$Linha”. A seleção da célula com a função “F4” fixa
o valor que está na célula. Em seguida, digite “*” e selecione
a primeira célula da matriz que se quer executar o produto.
2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar:
Posicionando o cursor no canto inferior a direta da célula,
mude a forma de seleção do cursor para “+” e arraste o
cursor o mesmo número de células (colunas) da dimensão
das matrizes. Posicionando o cursor no canto inferior a direta
da última célula à direita, mude a forma de seleção do cursor
2.11 Utilização do Software EXCEL
da última célula à direita, mude a forma de seleção do cursor
para “+” e arraste o cursor para baixo, mesmo numero de
células da dimensão das matrizes e solte o cursor. O produto
da constante digitada na célula pela matriz será apresentado.
A diferença destes dois procedimentos é que ao se alterar o
valor que está na célula do segundo procedimento descrito,
por exemplo, alterando o valor de “2” para “10”, e teclando
Enter, o produto do valor de “10” pela matriz será
automaticamente apresentado.
2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.5 Multiplicação de Matrizes:
Após a digitação das duas matrizes que se quer calcular a sua
multiplicação, seleciona-se com o cursor a dimensão da
matriz resultante do produto das duas matrizes, em um local
da planilha Excel.
Seleciona-se a função “fx” da planilha Excel, em seguida,
2.11 Utilização do Software EXCEL
Seleciona-se a função “fx” da planilha Excel, em seguida,
seleciona-se a função “Matriz.Produto” e tecle Enter.
Selecionando através da seta vermelha, a primeira matriz da
caixa aberta pelo Excel. Após a sua seleção acione
novamente a seta vermelha da primeira matriz.
Selecionando a seta vermelha da segunda matriz da caixa
aberta pelo Excel, seleciona a segunda matriz na planilha
Excel, após a sua seleção acione novamente a seta vermelha
da segunda matriz.
2.11.5 Multiplicação de Matrizes:
Em seguida tecle, “SHIFT + CTRL + ENTER” ao mesmo
tempo, sem soltar estas teclas selecionadas.
O produto das duas matrizes será apresentado na planilha
Excel.
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.5 Multiplicação de Matrizes:
2.11 Utilização do Software EXCEL
2.11.6 Matriz Inversa:
Após a digitação da matriz que se quer calcular a sua inversa,
seleciona-se com o cursor a dimensão da matriz inversa, isto
é, a mesma dimensão da matriz que se quer calcular a sua
inversa.
Seleciona a função “fx” da planilha Excel, seleciona a função
2.11 Utilização do Software EXCEL
Seleciona a função “fx” da planilha Excel, seleciona a função
“Matriz.Inversa” e tecle Enter. Selecionando a seta vermelha
da caixa aberta pelo Excel, seleciona a matriz na planilha
Excel, após a sua seleção acione novamente a seta vermelha
da caixa aberta pelo Excel.
Em seguida tecle, “SHIFT + CTRL + ENTER” ao mesmo
tempo sem soltar estas teclas selecionadas. A matriz inversa
será apresentada pelo Excel, se esta matriz for inversível.
Lembrando, só podemos calcular a matriz inversa de uma
matriz em que o seu determinante é diferente de “zero”.
2.11.6 Matriz Inversa:
2.11 Utilização do Software EXCEL
Dada as Matrizes abaixo:
2.12 Exercício sobre Matrizes:
3 5
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
xA
 
 =  
   5 4
1 1 1 1
2 2 2 2
1 2 1 2
1 2 3 1
2 1 2 1
xB
 
 
 
 =
 
 
  
4 4
4 3 2 1
1 2 3 4
1 1 1 2
3 4 2 1
xC
 
 
 =
 
 
 
2K =
3J =
Calcule as operações empregando os recursos da planilha
Excel:
2 1 2 1  










=
524
532
241
33xD










=
313
240
356
33xH










=
100
010
001
33xL
Calcule:
a1) AT; a2) BT; a3) CT;
b1) A1 = K * A; b2) B1 = J * B;
c) A2 = K * AT ; B2 = J * BT (empregue a função “F4”
para fixar os valores de “K” e de “J” para estas
operações);
2.12 Exercício sobre Matrizes:
operações);
d) det. C; e) det. CT; f) E = A x B;
g) F = B x C; h) C-1; i) (CT)-1;
j) Para a matriz D e a matriz identidade L associada a
matriz D, calcule o inverso da matriz D por
transformações lineares ( D . L => L . D-1 ).
k) Para a matriz H e a matriz identidade L associada a
matriz H, calcule o inverso da matriz H por
transformações lineares ( H . L => L . H-1 ).
A equação de uma reta no plano (x,y) é representada pela:
ax + by = c. Quando duas retas pertencem ao mesmo plano
pode-se verificar se há interseção entre estas retas no plano
através da resolução de um sistema de equações lineares. A
representação dessas duas retas na forma de um sistema é
dada por:
2.13 Sistemas de Equações Lineares
1 1 1a x b y c+ =
dada por:
A sua representação na forma matricial é dada por:
1 1 1
2 2 2
a x b y c
a x b y c
+ =

+ =
1 1
1 2
a b
A
a b
 
=  
 
x
X
y
 
=  
 
1
2
c
C
c
 
=  
 
Desta forma, tem-se a matriz A, o vetor coluna X e o vetor
coluna C.
Existem diversas modos de resolver este sistema.
Apresenta-se a seguir algumas maneiras de resolver este
sistema através de exemplos.
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2.13.1 Através do produto da A-1 pelo vetor C
Dado o sistema abaixo, resolva-o pelo produto da A-1 pelo
vetor C:
Verifica-se que os valores da matriz X (ou vetor coluna)
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2 5 10
4 3 12
x y
x y
+ =

+ =
Verifica-se que os valores da matriz X (ou vetor coluna)
podem ser determinados através do seguinte produto:
Calculado a A-1, tem-se:
1 0,214,92 0,357143
0,285714 0,14286
A− − 
=  − 
CA.X = .C.A.XA 1-1 −
= A
.CI.X 1−
= A .CX 1−
= A
=> =>
=>
2.13.1 Através do produto da A-1 pelo vetor C
Calculando o produto de A-1 x C temos a solução do sistema:
2.13 Sistemas de Equações Lineares
0,214,92 0,357143 10 2,142857−     1 0,214,92 0,357143 10 2,142857
. .
0,285714 0,14286 12 1,142857
X A C− −     
= = =     −     
2.13.2 Solução de sistema por adição das equações:
Dado o sistema abaixo, resolva-o por adição:
Multiplica-se a primeira equação por (-2) e adiciona esta
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2 5 10
4 3 12
x y
x y
+ =

+ =
Multiplica-se a primeira equação por (-2) e adiciona esta
equação a segunda equação:
Executando-se a soma temos:
4 10 20
4 3 12
x y
x y
− − = −

+ =
10 20
3 12
y
y
− = −

+ =
2.13.2 Solução de sistema por adição das equações:
Logo tem-se:
determinando o valor de y temos:
2.13 Sistemas de Equações Lineares
7 8y− = −
substituindo este valor na primeira equação temos o valor
de x:
1,142857y =
2,142857x =
2.13.3 Solução de sistema por substituição:
Dado o sistema abaixo, resolva-o por adição:
Retira-se o valor de x da primeira equação e o substituía na
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2 5 10
4 3 12
x y
x y
+ =

+ =
Retira-se o valor de x da primeira equação e o substituía na
segunda equação.
Substituindo x na segunda equação temos:
(10 5 ) / 2x y= −
4.(10 5 ) / 2 3 12y y− + =
2.13.3 Solução do sistema por substituição:
Resolvendo esta equação temos:
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2.(10 5 ) 3 12 20 10 3 12 7 8 1,142857y y y y y y− + = => − + = => − = − => =
Substituindo o valor de y na primeira equação, obtém-se o
valor de
.
2,142857x =
2.13.4 Método de Gaus-Jordan:
Dado o sistema abaixo, resolva-o pelo método de Gaus-
Jordan:
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2 5 10
4 3 12
x y
x y
+ =

+ =
Primeiramente divide-se a primeira equação por 2 para
obter 1 na posição a11 da matriz.
Elimina-se o elemento a21 da segunda equação por
transformação linear. Multiplica-se toda a primeira equação
por (- 4) e adiciona-se a segunda equação.
4 3 12x y+ =
2,5 5
4 3 12
x y
x y
+ =

+ =
2.13.4 Método de Gaus-Jordan:
Temos o seguinte resultado:
Divide-se a segunda equação por (-7).
2.13 Sistemas de Equações Lineares
2,5 5
0 7 8
x y
y
+ =

− = −
Divide-se a segunda equação por (-7).
Elimina-se o elemento a12 da primeira equação por
transformação linear. Multiplica-se toda a segunda equação
(-2,5) e adiciona-se a primeira equação.
2,5 5
0 1,142857
x y
y
+ =

+ =
0 2,142857
0 1,142857
x
y
+ =

+ =
2.14.1 Exemplo 1:
Dado o sistema abaixo resolva-o graficamente:
2.14 Representação de retas no plano e
interseção de retas no plano.
2 5 10
4 3 12
x y
x y
+ =

+ =
Empregando-se o software Winplot, obtém-se o ponto de
interseção das equações no plano, que é a solução do
sistema.
2.14.1 Gráfico:
2.14 Representação de retas no plano e
interseção de retas no plano.
2.14.2 Exemplo 2:
Dado o sistema abaixo resolva-o graficamente:
2.14 Representação de retas no plano e
interseção de retas no plano.
3 2 6
2 5 8
x y
x y
− =

− + =
Empregando-se o software Winplot, obtém-se o ponto de
interseção das equações no plano, que é a solução do
sistema.
2.14.2 Gráfico:
2.14 Representação de retas no plano e
interseção de retas no plano.
Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente:
2.16 Representação de Inequação no Plano
0>=x
2
3
4
y
−4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5
−4
−3
−2
−1
1
x
Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente:
2.16 Representação de Inequação no Plano
0>=y
2
3
4
y
−4 −3 −2 −1 1 2 3 4
−4
−3
−2
−1
1
2
x
Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente:
2.16 Representação de Inequação no Plano
632 >=+ yx 4
5
6
7
y
632 >=+ yx
−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6
−4
−3
−2
−1
1
2
3
x
2.17 Determinação de Região Viável de
Inequações no Plano
0>=x
0>=y 6
7
8
9
10
yx=0
y=0
2x+3y=6
-4x+2y=8
5x+6y=30
(x,y) = (0.00000000000000,4.00000018210949)
(x,y) = (0.00000000000000,1.99999958503024)
(x,y) = (2.99999937754536,0.00000000000000)
(x,y) = (5.99999886095456,0.00000000000000)
(x,y) = (0.35294110754127,4.70588221508255)
632 >=+ yx
824 <=+− yx
3065 <=+ yx
−4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6 7 8
−1
1
2
3
4
5
x
(x,y) = (0.35294110754127,4.70588221508255)
Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente:
a)
3X + 6Y >= 36
5X >= 10
4Y >= 12
2X + 4Y <= 40
2.18 Exercício sobre interseção de
inequações no plano
2X + 4Y <= 40
X >= 0
Y >= 0
b)
2X + 5Y >= 10
8X + 4Y <= 32
X >= 0
Y >= 0
No Software Winplot assinalar “2-dim”, duas dimensões.
Em “Equações” trabalhar com”3-Implícita”.
Digitar as equações.
2.19 Software Winplot
2.19 Software Winplot
2.19 Software Winplot

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Matemática - Vídeo Aula Matrizes
Matemática - Vídeo Aula MatrizesMatemática - Vídeo Aula Matrizes
Matemática - Vídeo Aula MatrizesAulas Apoio
 
Slide: Matrizes, Matemática.
Slide: Matrizes, Matemática.Slide: Matrizes, Matemática.
Slide: Matrizes, Matemática.agendab
 
www.AulasDeMatematicaApoio.com - Matemática - Determinante
www.AulasDeMatematicaApoio.com  - Matemática - Determinantewww.AulasDeMatematicaApoio.com  - Matemática - Determinante
www.AulasDeMatematicaApoio.com - Matemática - DeterminanteAulas De Matemática Apoio
 
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinanteswww.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - DeterminantesAulasEnsinoMedio
 
áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)
áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)
áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)Pedro Povoleri
 
Funçao trig matriz determinante e sistema 2 x2
Funçao trig  matriz determinante e sistema 2 x2Funçao trig  matriz determinante e sistema 2 x2
Funçao trig matriz determinante e sistema 2 x2GabrielaMansur
 
Introdução a Matrizes
Introdução a MatrizesIntrodução a Matrizes
Introdução a MatrizesRIQOLIVER
 
Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2
Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2
Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2Alessandra Nascimento
 
www.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática - Matrizes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática -  Matrizeswww.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática -  Matrizes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática - MatrizesAulasEnsinoMedio
 
1) matrizes 2012 (prevest)
1) matrizes 2012 (prevest)1) matrizes 2012 (prevest)
1) matrizes 2012 (prevest)Márcio Queiroz
 

Mais procurados (20)

Matrizes
MatrizesMatrizes
Matrizes
 
Matriz e Determinante
Matriz e DeterminanteMatriz e Determinante
Matriz e Determinante
 
Matemática - Vídeo Aula Matrizes
Matemática - Vídeo Aula MatrizesMatemática - Vídeo Aula Matrizes
Matemática - Vídeo Aula Matrizes
 
Matrizes
MatrizesMatrizes
Matrizes
 
Slide: Matrizes, Matemática.
Slide: Matrizes, Matemática.Slide: Matrizes, Matemática.
Slide: Matrizes, Matemática.
 
www.AulasDeMatematicaApoio.com - Matemática - Determinante
www.AulasDeMatematicaApoio.com  - Matemática - Determinantewww.AulasDeMatematicaApoio.com  - Matemática - Determinante
www.AulasDeMatematicaApoio.com - Matemática - Determinante
 
Matematica
MatematicaMatematica
Matematica
 
Aula 02 matrizes - parte 1 e 2
Aula 02   matrizes - parte 1 e 2Aula 02   matrizes - parte 1 e 2
Aula 02 matrizes - parte 1 e 2
 
Determinantes 2º ano
Determinantes 2º anoDeterminantes 2º ano
Determinantes 2º ano
 
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinanteswww.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - Determinantes
 
Matrizes ppt
Matrizes pptMatrizes ppt
Matrizes ppt
 
áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)
áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)
áLgebra linear 01 aula 01-matrizes e cálculo determinantes (2)
 
Mat matrizes
Mat matrizesMat matrizes
Mat matrizes
 
10 - Matrizes
10 - Matrizes10 - Matrizes
10 - Matrizes
 
Matrizes
MatrizesMatrizes
Matrizes
 
Funçao trig matriz determinante e sistema 2 x2
Funçao trig  matriz determinante e sistema 2 x2Funçao trig  matriz determinante e sistema 2 x2
Funçao trig matriz determinante e sistema 2 x2
 
Introdução a Matrizes
Introdução a MatrizesIntrodução a Matrizes
Introdução a Matrizes
 
Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2
Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2
Apostila de-algebra-linear-1235013869657841-2
 
www.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática - Matrizes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática -  Matrizeswww.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática -  Matrizes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - Matemática - Matrizes
 
1) matrizes 2012 (prevest)
1) matrizes 2012 (prevest)1) matrizes 2012 (prevest)
1) matrizes 2012 (prevest)
 

Semelhante a 2 0 cap 002

Implementação mód4
Implementação   mód4 Implementação   mód4
Implementação mód4 inechidias
 
Implementação mód4 -
Implementação   mód4 - Implementação   mód4 -
Implementação mód4 - inechidias
 
Implementação mód4
Implementação   mód4 Implementação   mód4
Implementação mód4 inechidias
 
Implementação mód4 - encontro 1-
Implementação   mód4 - encontro 1-Implementação   mód4 - encontro 1-
Implementação mód4 - encontro 1-inechidias
 
Implementação módulo4
Implementação   módulo4 Implementação   módulo4
Implementação módulo4 inechidias
 
Apostila de matrizes ju
Apostila de matrizes juApostila de matrizes ju
Apostila de matrizes juJu Glowacki
 
Matriz aula [modo de compatibilidade]
Matriz aula [modo de compatibilidade]Matriz aula [modo de compatibilidade]
Matriz aula [modo de compatibilidade]Alvaro6601
 
áLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chió
áLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chióáLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chió
áLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chióPedro Povoleri
 
Preparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte I
Preparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte IPreparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte I
Preparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte IMaths Tutoring
 
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs ComplexosImplementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexosinechidias
 
Implementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs Complexos
Implementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs ComplexosImplementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs Complexos
Implementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs Complexosinechidias
 
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinanteswww.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - DeterminantesAulasEnsinoMedio
 
Determinantes de ordem n e suas propriedades
Determinantes de ordem n e suas propriedadesDeterminantes de ordem n e suas propriedades
Determinantes de ordem n e suas propriedadesAna Claudia Annunciação
 

Semelhante a 2 0 cap 002 (20)

Implementação mód4
Implementação   mód4 Implementação   mód4
Implementação mód4
 
Implementação mód4 -
Implementação   mód4 - Implementação   mód4 -
Implementação mód4 -
 
Implementação mód4
Implementação   mód4 Implementação   mód4
Implementação mód4
 
Implementação mód4 - encontro 1-
Implementação   mód4 - encontro 1-Implementação   mód4 - encontro 1-
Implementação mód4 - encontro 1-
 
Implementação módulo4
Implementação   módulo4 Implementação   módulo4
Implementação módulo4
 
Apostila de matrizes ju
Apostila de matrizes juApostila de matrizes ju
Apostila de matrizes ju
 
Apostila álgebra linear
Apostila   álgebra linearApostila   álgebra linear
Apostila álgebra linear
 
Matriz aula [modo de compatibilidade]
Matriz aula [modo de compatibilidade]Matriz aula [modo de compatibilidade]
Matriz aula [modo de compatibilidade]
 
Matrizes 17122016
Matrizes 17122016Matrizes 17122016
Matrizes 17122016
 
Matrizes
MatrizesMatrizes
Matrizes
 
Determinantes.pdf
Determinantes.pdfDeterminantes.pdf
Determinantes.pdf
 
Cap1
Cap1Cap1
Cap1
 
áLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chió
áLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chióáLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chió
áLgebra linear 01 aula 02-propr determinantes-regra de chió
 
Preparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte I
Preparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte IPreparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte I
Preparação exame nacional matemática 9.º ano - Parte I
 
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs ComplexosImplementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
 
Implementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs Complexos
Implementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs ComplexosImplementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs Complexos
Implementação currículo- Módulo IV-Matrizes/Determinantes/Nºs Complexos
 
2 ano matrizes 2010
2 ano   matrizes 20102 ano   matrizes 2010
2 ano matrizes 2010
 
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinanteswww.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática -  Determinantes
www.AulasEnsinoMedio.com.br - - Matemática - Determinantes
 
2º ano matriz
2º ano matriz2º ano matriz
2º ano matriz
 
Determinantes de ordem n e suas propriedades
Determinantes de ordem n e suas propriedadesDeterminantes de ordem n e suas propriedades
Determinantes de ordem n e suas propriedades
 

Mais de luisadr

6 0 cap 006
6 0 cap 0066 0 cap 006
6 0 cap 006luisadr
 
4 0 cap 004
4 0 cap 0044 0 cap 004
4 0 cap 004luisadr
 
3 0 cap 003
3 0 cap 0033 0 cap 003
3 0 cap 003luisadr
 
1 5 programação didática das aulas de po1
1 5 programação didática das aulas de po11 5 programação didática das aulas de po1
1 5 programação didática das aulas de po1luisadr
 
1-1 Capitulo 000
1-1 Capitulo 0001-1 Capitulo 000
1-1 Capitulo 000luisadr
 
(Tarefa semana 7 e 8 planejamento execução)
(Tarefa semana 7 e 8   planejamento execução)(Tarefa semana 7 e 8   planejamento execução)
(Tarefa semana 7 e 8 planejamento execução)luisadr
 
Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1
Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1
Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1luisadr
 
Plano de Aula Duncan AMD CAP 1
Plano de Aula Duncan AMD CAP 1Plano de Aula Duncan AMD CAP 1
Plano de Aula Duncan AMD CAP 1luisadr
 
Preparando plano de aula
Preparando plano de aulaPreparando plano de aula
Preparando plano de aulaluisadr
 
(Publicação dos trabalhos no slideshare tutor luis alberto)
(Publicação dos trabalhos no slideshare   tutor luis alberto)(Publicação dos trabalhos no slideshare   tutor luis alberto)
(Publicação dos trabalhos no slideshare tutor luis alberto)luisadr
 
Projeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VFProjeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VFluisadr
 
Projeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VFProjeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VFluisadr
 

Mais de luisadr (12)

6 0 cap 006
6 0 cap 0066 0 cap 006
6 0 cap 006
 
4 0 cap 004
4 0 cap 0044 0 cap 004
4 0 cap 004
 
3 0 cap 003
3 0 cap 0033 0 cap 003
3 0 cap 003
 
1 5 programação didática das aulas de po1
1 5 programação didática das aulas de po11 5 programação didática das aulas de po1
1 5 programação didática das aulas de po1
 
1-1 Capitulo 000
1-1 Capitulo 0001-1 Capitulo 000
1-1 Capitulo 000
 
(Tarefa semana 7 e 8 planejamento execução)
(Tarefa semana 7 e 8   planejamento execução)(Tarefa semana 7 e 8   planejamento execução)
(Tarefa semana 7 e 8 planejamento execução)
 
Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1
Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1
Plano de Aula Duncan PO1 CAP 1
 
Plano de Aula Duncan AMD CAP 1
Plano de Aula Duncan AMD CAP 1Plano de Aula Duncan AMD CAP 1
Plano de Aula Duncan AMD CAP 1
 
Preparando plano de aula
Preparando plano de aulaPreparando plano de aula
Preparando plano de aula
 
(Publicação dos trabalhos no slideshare tutor luis alberto)
(Publicação dos trabalhos no slideshare   tutor luis alberto)(Publicação dos trabalhos no slideshare   tutor luis alberto)
(Publicação dos trabalhos no slideshare tutor luis alberto)
 
Projeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VFProjeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Execucao - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
 
Projeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VFProjeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
Projeto Planejamento - Luis Alberto - 20 out 2012 - VF
 

2 0 cap 002

  • 1. Apostila de Exercícios da Disciplina de Pesquisa Operacional I Luís Alberto Duncan Rangel UFF – EEIMVR – Volta Redonda Departamento de Engenharia de Produção
  • 2. SUMÁRIO 2. Revisão de Álgebra Linear – Matrizes: 2.1. Introdução - Notação: 2.2. Matriz qualquer; 2.3. Matriz nula; 2.4. Matriz quadrada; 2.5. Matriz identidade; 2.6. Matriz transposta; 2.7. Operações com Matrizes: 2.7.1. Adição de Matrizes; 2.7.2. Multiplicação de Matriz por um Escalar; 2.7.3. Multiplicação de Matrizes 2.7.4. Determinante de uma Matriz;
  • 3. 2.8. Matriz Singular; 2.9. Matriz Não Singular; 2.10. Matriz inversa 2.11. Utilização do software Excel. 2.11.1 Transposta de uma Matriz; SUMÁRIO 2.11.2 Soma de matrizes; 2.11.3 Determinante de uma Matriz; 2.11.4 Multiplicação de Matriz por um Escalar; 2.11.5 Multiplicação de Matrizes; 2.11.6 Matriz inversa; 2.12. Exercício sobre matrizes através do Excel;
  • 4. 2.13. Sistemas de equações lineares; 2.13.1 Solução através do produto da inversa da matriz pelo vetor C; 2.13.2 Solução do sistema por adição das equações; 2.13.3 Solução do sistema por substituição; 2.13.4 Solução do sistema pelo método de Gaus- SUMÁRIO 2.13.4 Solução do sistema pelo método de Gaus- Jordan; 2.14. Representação de retas no plano e interseção de retas no plano; 2.15. Exercícios: Determinação de interseções de retas no plano;
  • 5. Pretende-se nesta revisão de álgebra linear, fazer uma breve apresentação da notação de matrizes, dos tipos de matrizes e algumas operações com matrizes, tais como, transformações lineares, que serão muito úteis na resolução de problemas de programação linear empregando o algoritmo Simplex. 2.1 Introdução - Notação algoritmo Simplex. Para uma revisão completa consultar a seguinte referência bibliográfica (Kolman, B. Introdução a Álgebra Linear com Aplicações. 7a ed. Rio de Janeiro, Ed. Prentice-Hall do Brasil, 1998; Lay, D.C. Álgebra Linear e suas Aplicações. 2a ed. Rio de Janeiro, Ed. LTC S.A., 1999).
  • 6. Uma matriz é definida como sendo um conjunto de números complexos ou reais, dispostos ordenadamente, em forma retangular ou quadrada. Uma matriz pode ser representada da seguinte forma: 2.1 Introdução - Notação n n aaa aaa A ... ... 22221 11211 = Nesta revisão, considera-se que os elementos da matriz aij ∈ R, isto é, assumam somente valores reais, e que i = {1, 2, ..., m} e j = {1, 2, ..., n}. Em cada elemento da matriz aij, i representa a i-ésima linha e j representa a j-ésima coluna. Desta forma, uma matriz A com a notação Amxn informa que a matriz A possui m linhas e n colunas. mnmm n aaa A ... ............ ... 21 22221 =
  • 7. Diz-se que B é uma matriz qualquer. B é uma matriz qualquer de três linhas (m) e cinco colunas (n). 2.2 Matriz Qualquer 54321 87531 0987653 =xB
  • 8. Diz-se que C é uma matriz nula de duas linhas (m) e quatro colunas (n). Uma matriz é nula quando todos os seus elementos da matriz são nulos. 2.3 Matriz Nula 0000 0000 0000 42 =xC
  • 9. Diz-se que D é uma matriz quadrada, quando o número de linhas (m) e colunas da matriz (n) são iguais. D é uma matriz quadrada de ordem 4. 2.4 Matriz Quadrada 8642 7531 =D 11852 9630 8642 44 =xD
  • 10. Uma matriz identidade é uma matriz quadrada e nesta matriz todo elemento da diagonal principal é igual a 1 e todos os outros elementos da matriz, fora da diagonal principal, são zeros. E1 é uma matriz identidade de ordem 3, e E2 é uma matriz quadrada de ordem 5. 2.5 Matriz Identidade 00001 100 010 001 1 33 =xE 10000 01000 00100 00010 00001 2 55 =xE
  • 11. Dada uma matriz qualquer F, diz-se que a matriz transposta desta matriz é uma nova matriz obtida, invertendo-se linhas por colunas e as colunas por linha de forma ordenada. Por exemplo, dada a matriz F, a matriz transposta de F é denotado por FT e tem como resultado: 2.6 Matriz Transposta 09 87 65 43 21 25 =xF 08642 97531 52 =x T F
  • 12. 2.7.1 Adição de Matrizes: A adição de matrizes só pode ser realizada quando o número de linhas e colunas da primeira matriz (G) for igual ao número de linhas e colunas, respectivamente, da segunda matriz (H). Os elementos da matriz resultante (R) serão obtidos somando-se os elementos de mesma posição 2.7 Operações com Matrizes serão obtidos somando-se os elementos de mesma posição da primeira e da segunda matriz. Desta forma, a matriz R resultante da soma de G com H é: 654 321 32 =xG 654 321 32 =xH 12108 642 32 =xI
  • 13. 2.7.2 Multiplicação de uma Matriz por um Escalar: A multiplicação de um número por uma matriz terá como resultado o produto de número por cada elemento da matriz. Por exemplo, multiplicando o número dois pela matriz J, obtém-se a matriz K. α =2 (escalar). K = 2 * J: 2.7 Operações com Matrizes 321 103 654 987 321 34 =xJ 206 12108 181614 642 34 =xK
  • 14. 2.7.3 Multiplicação de uma Matriz por uma Matriz: A operação de multiplicação de duas matrizes só poderá ser realizada quando o número de colunas da primeira matriz (n1) for igual ao número de linhas da segunda matriz (m2). A matriz resultante deste produto terá como dimensão o número de linhas da primeira matriz (m1) e o número de 2.7 Operações com Matrizes número de linhas da primeira matriz (m1) e o número de colunas da segunda matriz (n2). Desta forma, uma matriz L2x3 multiplicada pela matriz M3x4 terá como resultado a matriz N2x4. A ordem da operação não pode ser alterada. N2x4 = L2x3 x M3x4.
  • 15. 2.7.3 Multiplicação de uma Matriz por uma Matriz: A ordem da operação de multiplicação não pode ser alterada, pois a operação pode não ser viável. N = L x M. 2.7 Operações com Matrizes 1201 321 : 8765 4112 210 321 4332 resultadocomoteráMdamultiplicaL xx == 824110721120621100522110 834211731221631201532211 42 xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx N x ++++++++ ++++++++ = 20151312 33252020 42 =xN
  • 16. 2.7.4 Determinante de uma Matriz: Por definição, o determinante de uma matriz só pode ser calculado se a matriz for quadrada. O valor obtido é um valor real que é associado a matriz. Utiliza-se det M como sendo a notação para representar o determinante de uma Matriz. Por exemplo, dada uma matriz 2.7 Operações com Matrizes determinante de uma Matriz. Por exemplo, dada uma matriz A3x3: Repete-se as duas primeiras colunas, traça-se três setas para baixo e três setas para cima de tal forma a interceptar três elementos da matriz de cada vez: 333231 232221 131211 aaa aaa aaa A =
  • 17. 2.7.4 Determinante de uma Matriz: Repete-se as duas primeiras colunas, traça-se três setas para baixo, somando-se os produtos de cada multiplicação, e três setas para cima, subtraindo os produtos de cada multiplicação. Assim, por exemplo, dada a matriz A, verifica- se o calculo do determinante da matriz A, da seguinte 2.7 Operações com Matrizes se o calculo do determinante da matriz A, da seguinte forma: det A = 1x5x9 + 2x6x7 + 4x4x8 – 7x5x4 – 8x6x1 – 9x4x2 = det A = 45 + 84 + 128 – 140 – 48 – 72 = 257 – 260 = det A = -3 8 5 2 7 4 1 987 654 421 det =A 987 654 421 =A
  • 18. Uma Matriz Singular é uma matriz quadrada que apresenta o determinante igual a zero. 2.8 Matriz Singular 5 2 4 1 654 321 det =B det B = 1x5x9 + 2x6x7 + 3x4x8 – 7x5x3 – 8x6x1 – 9x4x2 = det B = 45 + 84 + 96 – 105 – 48 – 72 = 225 – 225 = det B = 0. 87987
  • 19. Uma Matriz Não-Singular é uma matriz quadrada que apresenta o determinante diferente de zero. 2.9 Matriz Não-Singular 1 2 1 1 611 221 det =C det C = 1x1x5 + 2x6x4 + 2x1x3 – 4x1x2 – 3x6x1 – 5x1x2 = det C = 5 + 48 + 6 – 8 – 18 – 10 = 59 – 36 = det C = 23 34534
  • 20. Dada uma matriz quadrada E, com determinante de E diferente de zero, o produto da matriz E pela sua inversa E-1, resulta na matriz identidade I de ordem igual a da matriz E. Portanto, uma matriz só é inversível se seu determinante for diferente de zero (matriz não-singular). Só podemos calcular a matriz inversa de uma matriz quadrada. 2.10 Matriz Inversa a matriz inversa de uma matriz quadrada. Existem diferentes formas de se calcular a matriz inversa de uma matriz, a seguir será empregada o procedimento que utiliza a seguinte seqüencia de cálculo: Dada uma matriz H e ao seu lado a matriz identidade I, isto é, “H.I” realizando transformação lineares para obter na posição de H a matriz identidade I, com estas transformação lineares, ao seu lado surge a matriz inversa de H-1, na posição da matriz identidade.
  • 21. Assim, dada as matrizes “ H . I”, por transformação linear obtemos as matrizes “ I . H-1”, se a matriz H for não-singular. 2.10 Matriz Inversa 534 611 221 33 =xH 100 010 001 33 =xI Por transformação linear (TL), fazendo, L2 = L2 – L1, e L3 = L3 – 4*L1, temos: 534 100 3 2 1 100534 010611 001221 . 3333 L L L IH xx =
  • 22. Por TL fazendo: L2 = L2/(-1), temos: 2.10 Matriz Inversa 3 2 1 104350 011410 001221 . 3333 L L L IH xx −−− −−= 1001221 L Por TL fazendo: L1 = L1 - (2)*L2, e L3 = L3 – (-5)*L2, temos: 3 2 1 104350 011410 001221 . 3333 L L L IH xx −−− −−= 3 2 1 104350 011410 0211001 . 3333 L L L IH xx −−− −− − =
  • 23. Por TL fazendo: L3 = L3/(-23), temos: 2.10 Matriz Inversa 3 2 1 1512300 011410 0211001 . 3333 L L L IH xx −− −− − = Por TL fazendo: L1 = L1 - (10)*L3, e L2 = L2 - (-4)*L3, temos: 3 2 1 04348,021739,004348,0100 011410 0211001 . 3333 L L L IH xx −− −− − = 3 2 1 04348,021739,004348,0100 011410 434783,017391,056522,0001 . 3333 L L L IH xx −− −− −− =
  • 24. Como resultado das transformações lineares, obtemos: Assim, temos “ I x H-1”. Se procedermos a multiplicação de 2.10 Matriz Inversa 3 2 1 04348,021739,004348,0100 17391,013043,0826087,0010 434783,017391,056522,0001 . 3333 L L L IH xx −− −− −− = Assim, temos “ I x H-1”. Se procedermos a multiplicação de matrizes HxH-1, obtemos a matriz identidade I. I = H x H-1. 534 611 221 33 =xH 04348,021739,004348,0 17391,013043,0826087,0 434783,017391,0565221,0 33 1 −− −− −− =− xH 100 010 001 33 =xI
  • 25. Existem diversas funções pré-definidas na planinha Excel que podem ser utilizadas para auxiliar a Álgebra Linear. Todas as exposições feitas a seguir consideram-se que estamos trabalhando com o Excel. 2.11.1 Transposta de Matriz: 2.11 Utilização do Software EXCEL 2.11.1 Transposta de Matriz: Seleciona a matriz na planilha Excel que se quer realizar a sua transposta. Posiciona o cursor em um local da planilha, fora da área de edição da matriz, seleciona-se a função Editar, seleciona-se Colar Especial, seleciona-se a seguir Transpor e tecle Enter. A operação é realizada.
  • 26. 2.11.1 Transposta de Matriz: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 27. 2.11.2 Soma de Matriz: Após a digitação das matrizes, que queremos realizar a operação de adição, posiciona o cursor em um local da planilha, digite “=” na célula, seleciona a primeira célula da primeira matriz, digite “+”, seleciona a primeira célula da segunda matriz e tecle Enter. 2.11 Utilização do Software EXCEL segunda matriz e tecle Enter. Posicionando o cursor no canto inferior a direta da célula, mude a forma de seleção do cursor para “+”, e arraste o cursor o mesmo número de células (colunas) da dimensão das matrizes. Posicionando o cursor no canto inferior a direta da última célula, mude a forma de seleção do cursor para “+” e arraste o cursor para baixo, mesmo numero de células da dimensão das matrizes e solte o cursor. Lembrando, só podemos proceder a soma de duas matrizes com a mesma dimensão, isto é, o mesmo número de linhas e colunas.
  • 28. 2.11.2 Soma de Matriz: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 29. 2.11.3 Determinante da Matriz: Seleciona a matriz que se quer calcular o seu determinante. Posicionando o cursor em uma local qualquer da planilha Excel, seleciona a função “fx” da planilha Excel, seleciona a função “Matriz.Determinante” e tecle Enter. O valor retornado desta operação é o determinante da matriz selecionada. 2.11 Utilização do Software EXCEL desta operação é o determinante da matriz selecionada. Lembrando, só podemos calcular o determinante de matriz quadrada.
  • 30. 2.11.3 Determinante da Matriz: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 31. 2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar: Existem dois procedimentos que podem ser utilizados, o primeiro, após a digitação da matriz, posicione o cursor em um local da planilha Excel, digite “=”, a constante que você quer multiplicar a matriz, por exemplo, “2” digite “*” e em seguida tecle na primeira posição da matriz. Posicionando o 2.11 Utilização do Software EXCEL seguida tecle na primeira posição da matriz. Posicionando o cursor no canto inferior a direta da célula, mude a forma de seleção do cursor para “+” e arraste o cursor o mesmo número de células (colunas) da dimensão das matrizes. Posicionando o cursor no canto inferior a direta da última célula à direita, mude a forma de seleção do cursor para “+” e arraste o cursor para baixo, mesmo numero de células da dimensão das matrizes e solte o cursor. O produto da constante “2” pela matriz será apresentado.
  • 32. 2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 33. 2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar: O segundo procedimento que pode ser utilizado é o seguinte, primeiro digite matriz, depois em uma célula qualquer digite a constante que você quer multiplicar a matriz digitada. Posicione o cursor em um local da planilha Excel, digite “=”, selecione a celular onde foi digitado a constante que se quer 2.11 Utilização do Software EXCEL selecione a celular onde foi digitado a constante que se quer multiplicar a matriz, em seguida tecle “F4”, irá aparecer “$Coluna$Linha”. A seleção da célula com a função “F4” fixa o valor que está na célula. Em seguida, digite “*” e selecione a primeira célula da matriz que se quer executar o produto.
  • 34. 2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar: Posicionando o cursor no canto inferior a direta da célula, mude a forma de seleção do cursor para “+” e arraste o cursor o mesmo número de células (colunas) da dimensão das matrizes. Posicionando o cursor no canto inferior a direta da última célula à direita, mude a forma de seleção do cursor 2.11 Utilização do Software EXCEL da última célula à direita, mude a forma de seleção do cursor para “+” e arraste o cursor para baixo, mesmo numero de células da dimensão das matrizes e solte o cursor. O produto da constante digitada na célula pela matriz será apresentado. A diferença destes dois procedimentos é que ao se alterar o valor que está na célula do segundo procedimento descrito, por exemplo, alterando o valor de “2” para “10”, e teclando Enter, o produto do valor de “10” pela matriz será automaticamente apresentado.
  • 35. 2.11.4 Multiplicação de uma Matriz por um escalar: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 36. 2.11.5 Multiplicação de Matrizes: Após a digitação das duas matrizes que se quer calcular a sua multiplicação, seleciona-se com o cursor a dimensão da matriz resultante do produto das duas matrizes, em um local da planilha Excel. Seleciona-se a função “fx” da planilha Excel, em seguida, 2.11 Utilização do Software EXCEL Seleciona-se a função “fx” da planilha Excel, em seguida, seleciona-se a função “Matriz.Produto” e tecle Enter. Selecionando através da seta vermelha, a primeira matriz da caixa aberta pelo Excel. Após a sua seleção acione novamente a seta vermelha da primeira matriz. Selecionando a seta vermelha da segunda matriz da caixa aberta pelo Excel, seleciona a segunda matriz na planilha Excel, após a sua seleção acione novamente a seta vermelha da segunda matriz.
  • 37. 2.11.5 Multiplicação de Matrizes: Em seguida tecle, “SHIFT + CTRL + ENTER” ao mesmo tempo, sem soltar estas teclas selecionadas. O produto das duas matrizes será apresentado na planilha Excel. 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 38. 2.11.5 Multiplicação de Matrizes: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 39. 2.11.6 Matriz Inversa: Após a digitação da matriz que se quer calcular a sua inversa, seleciona-se com o cursor a dimensão da matriz inversa, isto é, a mesma dimensão da matriz que se quer calcular a sua inversa. Seleciona a função “fx” da planilha Excel, seleciona a função 2.11 Utilização do Software EXCEL Seleciona a função “fx” da planilha Excel, seleciona a função “Matriz.Inversa” e tecle Enter. Selecionando a seta vermelha da caixa aberta pelo Excel, seleciona a matriz na planilha Excel, após a sua seleção acione novamente a seta vermelha da caixa aberta pelo Excel. Em seguida tecle, “SHIFT + CTRL + ENTER” ao mesmo tempo sem soltar estas teclas selecionadas. A matriz inversa será apresentada pelo Excel, se esta matriz for inversível. Lembrando, só podemos calcular a matriz inversa de uma matriz em que o seu determinante é diferente de “zero”.
  • 40. 2.11.6 Matriz Inversa: 2.11 Utilização do Software EXCEL
  • 41. Dada as Matrizes abaixo: 2.12 Exercício sobre Matrizes: 3 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 xA    =      5 4 1 1 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 3 1 2 1 2 1 xB        =        4 4 4 3 2 1 1 2 3 4 1 1 1 2 3 4 2 1 xC      =       2K = 3J = Calcule as operações empregando os recursos da planilha Excel: 2 1 2 1             = 524 532 241 33xD           = 313 240 356 33xH           = 100 010 001 33xL
  • 42. Calcule: a1) AT; a2) BT; a3) CT; b1) A1 = K * A; b2) B1 = J * B; c) A2 = K * AT ; B2 = J * BT (empregue a função “F4” para fixar os valores de “K” e de “J” para estas operações); 2.12 Exercício sobre Matrizes: operações); d) det. C; e) det. CT; f) E = A x B; g) F = B x C; h) C-1; i) (CT)-1; j) Para a matriz D e a matriz identidade L associada a matriz D, calcule o inverso da matriz D por transformações lineares ( D . L => L . D-1 ). k) Para a matriz H e a matriz identidade L associada a matriz H, calcule o inverso da matriz H por transformações lineares ( H . L => L . H-1 ).
  • 43. A equação de uma reta no plano (x,y) é representada pela: ax + by = c. Quando duas retas pertencem ao mesmo plano pode-se verificar se há interseção entre estas retas no plano através da resolução de um sistema de equações lineares. A representação dessas duas retas na forma de um sistema é dada por: 2.13 Sistemas de Equações Lineares 1 1 1a x b y c+ = dada por: A sua representação na forma matricial é dada por: 1 1 1 2 2 2 a x b y c a x b y c + =  + = 1 1 1 2 a b A a b   =     x X y   =     1 2 c C c   =    
  • 44. Desta forma, tem-se a matriz A, o vetor coluna X e o vetor coluna C. Existem diversas modos de resolver este sistema. Apresenta-se a seguir algumas maneiras de resolver este sistema através de exemplos. 2.13 Sistemas de Equações Lineares
  • 45. 2.13.1 Através do produto da A-1 pelo vetor C Dado o sistema abaixo, resolva-o pelo produto da A-1 pelo vetor C: Verifica-se que os valores da matriz X (ou vetor coluna) 2.13 Sistemas de Equações Lineares 2 5 10 4 3 12 x y x y + =  + = Verifica-se que os valores da matriz X (ou vetor coluna) podem ser determinados através do seguinte produto: Calculado a A-1, tem-se: 1 0,214,92 0,357143 0,285714 0,14286 A− −  =  −  CA.X = .C.A.XA 1-1 − = A .CI.X 1− = A .CX 1− = A => => =>
  • 46. 2.13.1 Através do produto da A-1 pelo vetor C Calculando o produto de A-1 x C temos a solução do sistema: 2.13 Sistemas de Equações Lineares 0,214,92 0,357143 10 2,142857−     1 0,214,92 0,357143 10 2,142857 . . 0,285714 0,14286 12 1,142857 X A C− −      = = =     −     
  • 47. 2.13.2 Solução de sistema por adição das equações: Dado o sistema abaixo, resolva-o por adição: Multiplica-se a primeira equação por (-2) e adiciona esta 2.13 Sistemas de Equações Lineares 2 5 10 4 3 12 x y x y + =  + = Multiplica-se a primeira equação por (-2) e adiciona esta equação a segunda equação: Executando-se a soma temos: 4 10 20 4 3 12 x y x y − − = −  + = 10 20 3 12 y y − = −  + =
  • 48. 2.13.2 Solução de sistema por adição das equações: Logo tem-se: determinando o valor de y temos: 2.13 Sistemas de Equações Lineares 7 8y− = − substituindo este valor na primeira equação temos o valor de x: 1,142857y = 2,142857x =
  • 49. 2.13.3 Solução de sistema por substituição: Dado o sistema abaixo, resolva-o por adição: Retira-se o valor de x da primeira equação e o substituía na 2.13 Sistemas de Equações Lineares 2 5 10 4 3 12 x y x y + =  + = Retira-se o valor de x da primeira equação e o substituía na segunda equação. Substituindo x na segunda equação temos: (10 5 ) / 2x y= − 4.(10 5 ) / 2 3 12y y− + =
  • 50. 2.13.3 Solução do sistema por substituição: Resolvendo esta equação temos: 2.13 Sistemas de Equações Lineares 2.(10 5 ) 3 12 20 10 3 12 7 8 1,142857y y y y y y− + = => − + = => − = − => = Substituindo o valor de y na primeira equação, obtém-se o valor de . 2,142857x =
  • 51. 2.13.4 Método de Gaus-Jordan: Dado o sistema abaixo, resolva-o pelo método de Gaus- Jordan: 2.13 Sistemas de Equações Lineares 2 5 10 4 3 12 x y x y + =  + = Primeiramente divide-se a primeira equação por 2 para obter 1 na posição a11 da matriz. Elimina-se o elemento a21 da segunda equação por transformação linear. Multiplica-se toda a primeira equação por (- 4) e adiciona-se a segunda equação. 4 3 12x y+ = 2,5 5 4 3 12 x y x y + =  + =
  • 52. 2.13.4 Método de Gaus-Jordan: Temos o seguinte resultado: Divide-se a segunda equação por (-7). 2.13 Sistemas de Equações Lineares 2,5 5 0 7 8 x y y + =  − = − Divide-se a segunda equação por (-7). Elimina-se o elemento a12 da primeira equação por transformação linear. Multiplica-se toda a segunda equação (-2,5) e adiciona-se a primeira equação. 2,5 5 0 1,142857 x y y + =  + = 0 2,142857 0 1,142857 x y + =  + =
  • 53. 2.14.1 Exemplo 1: Dado o sistema abaixo resolva-o graficamente: 2.14 Representação de retas no plano e interseção de retas no plano. 2 5 10 4 3 12 x y x y + =  + = Empregando-se o software Winplot, obtém-se o ponto de interseção das equações no plano, que é a solução do sistema.
  • 54. 2.14.1 Gráfico: 2.14 Representação de retas no plano e interseção de retas no plano.
  • 55. 2.14.2 Exemplo 2: Dado o sistema abaixo resolva-o graficamente: 2.14 Representação de retas no plano e interseção de retas no plano. 3 2 6 2 5 8 x y x y − =  − + = Empregando-se o software Winplot, obtém-se o ponto de interseção das equações no plano, que é a solução do sistema.
  • 56. 2.14.2 Gráfico: 2.14 Representação de retas no plano e interseção de retas no plano.
  • 57. Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente: 2.16 Representação de Inequação no Plano 0>=x 2 3 4 y −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 −4 −3 −2 −1 1 x
  • 58. Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente: 2.16 Representação de Inequação no Plano 0>=y 2 3 4 y −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 1 2 x
  • 59. Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente: 2.16 Representação de Inequação no Plano 632 >=+ yx 4 5 6 7 y 632 >=+ yx −6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6 −4 −3 −2 −1 1 2 3 x
  • 60. 2.17 Determinação de Região Viável de Inequações no Plano 0>=x 0>=y 6 7 8 9 10 yx=0 y=0 2x+3y=6 -4x+2y=8 5x+6y=30 (x,y) = (0.00000000000000,4.00000018210949) (x,y) = (0.00000000000000,1.99999958503024) (x,y) = (2.99999937754536,0.00000000000000) (x,y) = (5.99999886095456,0.00000000000000) (x,y) = (0.35294110754127,4.70588221508255) 632 >=+ yx 824 <=+− yx 3065 <=+ yx −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6 7 8 −1 1 2 3 4 5 x (x,y) = (0.35294110754127,4.70588221508255)
  • 61. Dado as inequações abaixo, represente-a graficamente: a) 3X + 6Y >= 36 5X >= 10 4Y >= 12 2X + 4Y <= 40 2.18 Exercício sobre interseção de inequações no plano 2X + 4Y <= 40 X >= 0 Y >= 0 b) 2X + 5Y >= 10 8X + 4Y <= 32 X >= 0 Y >= 0
  • 62. No Software Winplot assinalar “2-dim”, duas dimensões. Em “Equações” trabalhar com”3-Implícita”. Digitar as equações. 2.19 Software Winplot