SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 11
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
SISTEMAS LINEARES
( AULA 3 )
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
ESFORÇO COMPUTACIONAL
O ESFORÇO COMPUTACIONAL ENVOLVIDO NO MÉTODO TRADICIONAL
(TEOREMA DE LAPLACE) DE CÁLCULO DE DETERMINANTES É MUITO
GRANDE
EXEMPLIFICANDO
O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 4 EXIGE
QUE CALCULEMOS O DETERMINANTE DE 4 MATRIZES DE ORDEM 3.
O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 5 EXIGE
QUE CALCULEMOS O DETERMINANTE DE 5 MATRIZES DE ORDEM 4 E
PORTANTO 20 MATRIZES DE ORDEM 3.
O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 6 EXIGE
QUE CALCULEMOS O DETERMIANTE DE 6 MATRIZES DE ORDEM 5 E
PORTANTO 120 MATRIZES DE ORDEM 3.
O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 7 EXIGE
QUE CALCULEMOS O DETERMINANTE DE 7 MATRIZES DE ORDEM 6 E
PORTANTO 720 MATRIZES DE ORDEM 3.
E ASSIM SUCESSIVAMENTE . . .
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
SENDO Mn E An RESPECTIVAMENTE O NÚMERO DE MULTIPLICAÇÕES
E ADIÇÕES NECESSÁRIAS PARA O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE
UMA MATRIZ QUADRADA DE ORDEM n PELO MÉTODO DE LAPLACE,
TEMOS :
1 n n-1
A = 0 e A = n - 1 + n . A
1 n n-1
M = 0 e M = n + n . M
E O NÚMERO TOTAL DE OPERAÇÕES É DADO POR :
n n n
Δ = M + A
PARA CALCULAR MANUALMENTE O DETERMINANTE DE UMA MATRIZ
SUPONDO QUE O TEMPO MÉDIO PARA CADA OPERAÇÃO SEJA DE
5 SEGUNDOS TEMOS:
6
: Δ = 1.955 Tn = 6 3→ horas;
: Δ = 109.599 → T 152 horas(n 6= 8 dias); ;8
: Δ = 9.234.099 → Tn = 534 dia10 s;10
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
VAMOS AGORA CALCULAR O ESFORÇO COMPUTACIONAL ENVOLVIDO
NO CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ QUADRADA DE
ORDEM n COM O AUXÍLIO DE UM COMPUTADOR
18
n
Δ 6,191n = .: 1020 ;
► 1984: UTILIZANDO UM COMPUTADOR IBM370 (MODELO 158) O
TEMPO PARA REALIZAR UMA ADIÇÃO ERA DE 0,9 . 10 – 6
SEGUNDOS E O TEMPO PARA UMA MULTIPLICAÇÃO ERA DE
1,9 . 10 – 6
SEGUNDOS. CONSIDERANDO UM TEMPO MÉDIO DE
1,4 . 10 – 6
SEGUNDOS:
;T 275.000 anos
► 2007: A INTEL VENCE A BARREIRA DOS 2 TeraFlops (2 TRILHÕES DE
OPERAÇÕES DE PONTO FLUTUANTE POR SEGUNDO)
;T 36 dias
► 2008: O ROADRUNNER ENCABEÇA A LISTA TOP500. TRATA-SE DE
UM CLUSTER COM 122400 PROCESSADORES TRABALHANDO
COM 3200 MHz (12,8 GigaFlops)
1;T hora( 66 minutos)
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
O NÚMERO DE OPERAÇÕES ENVOLVIDAS NA RESOLUÇÃO DE UM
SISTEMA LINEAR QUADRADO DE ORDEM n, PELA REGRA DE CRAMER
(QUE UTILIZA MATRIZES) É DADO POR:
( )n n
S = n +1 . Δ + n
ASSIM, PARA UM SISTEMA DE ORDEM 20, TEMOS:
20
n
S = 1,3 .→ 1n 0 0= 2
EM 1984 UM IBM370 (MODELO 158) DEMORARIA 15 MILHÕES DE ANOS
PARA CALCULAR ESTE SISTEMA.
JÁ O NÚMERO DE OPERAÇÕES ENVOLVIDAS NA RESOLUÇÃO DE UM
SISTEMA LINEAR QUADRADO DE ORDEM n, PELA MÉTODO DE GAUSS
É DADO POR: 3 2
n
4 n + 9 n - 7 n
G =
6
ASSIM, PARA UM SISTEMA DE ORDEM 20, TEMOS:
n
Gn = =→ 520 .910
EM 1984 UM IBM370 (MODELO 158) DEMORARIA 0,02 SEGUNDOS PARA
CALCULAR ESTE SISTEMA.
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
INVERSÃO DE MATRIZES POR GAUSS-JORDAN
O PROCESSO APRESENTADO ANTERIORMENTE PARA INVERTER UMA
MATRIZ QUADRADA DE ORDEM n, NÃO É VIÁVEL SOB O PONTO DE
VISTA COMPUTACIONAL, TENDO EM CONTA QUE SERIA NECESSÁRIO
RESOLVER n SISTEMAS LINEARES CADA UM DELES COM n EQUAÇÕES
A n INCÓGNITAS.
ASSIM SENDO, VAMOS APRESENTAR UM OUTRO MÉTODO QUE REDUZ
SENSIVELMENTE O ESFORÇO COMPUTACIONAL ENVOLVIDO.
O MÉTODO
CONSIDEREMOS A MATRIZ:
( ) ( )i j n
A = a ∈ M R
SE A MATRIZ A É INVERSÍVEL ENTÃO EXISTE UMA MATRIZ:
( ) ( )i j n
X = x ∈ M R
TAL QUE:
n
A . X = I = X . A
A MATRIZ X SE DENOMINA MATRIZ INVERSA DE A E É REPRESENTADA
POR A - 1
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
11 12 1n
21 22 2n
n1 n2 nn
a a . . . a
a a . . . a
. . . . . .
a a . . . a
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
11 12 1n
21 22 2n
n1 n2 nn
x x . . . x
x x . . . x
. . . . . .
x x . . . x
. =
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
1 0 . . . 0
0 1 . . . 0
. . . . . .
0 0 . . . 1
A X I n
NOTEMOS AGORA QUE AO MULTIPLICAR A MATRIZ A PELA j-ÉSIMA
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
11 12 1n
21 22 2n
n1 n2 nn
a a . . . a
a a . . . a
. . . . . .
a a . . . a
( )1≤ j ≤ n COLUNA DA MATRIZ X OBTEMOS A j-ÉSIMA COLUNA DA
MATRIZ I n , OU SEJA:
.
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷ ÷
 
i j
2 j
n j
x
x
.
.
x
=
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
0
.
1
.
0








11 1j 1n nj
j j1 1j jn nj
n1 ij nn nj
a x + . .. + a x = 0
..... .... .........
S = a x + ... + a x = 0
..... .... .........
a x + . .. + a x = 0
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
ASSIM PARA DETERMINAR OS ELEMENTOS DA j-ÉSIMA COLUNA DA
MATRIZ A DEVEMOS RESOLVER O SISTEMA SJ , OU SEJA DEVEMOS
RESOLVER UM SISTEMA COM n EQUAÇÕES A n INCÓGNITAS.
ORA, COMO:
1≤ j ≤ n
( ) ( )M Mc j n c j
A I → I X
COLUNA j DE I n
OPERAÇÕES
ELEMENTARES
COLUNA j DE X
GAUSS-JORDAN :
CONCLUÍMOS QUE PARA OBTER TODOS OS ELEMENTOS DA MATRIZ X
DEVEMOS RESOLVER n SISTEMAS CADA UM DELES COM n EQUAÇÕES
A n INCÓGNITAS.
PORÉM, COMO TODOS ESTES SISTEMAS POSSUEM A MESMA MATRIZ
DE COEFICIENTES (MATRIZ A), PODEMOS UTILIZAR O ARTIFÍCIO:
GAUSS-JORDAN : ( ) ( )n
M Mn
A I → I X
MATRIZ I n
OPERAÇÕES
ELEMENTARES
MATRIZ A - 1
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
EXEMPLO
DETERMINE SE POSSÍVEL A INVERSA DA MATRIZ:
 
 ÷
 ÷
 ÷
 
1 4 3
A = 2 5 4
1 -3 -2
SOLUÇÃO
INICIALMENTE CONSTRUÍMOS A MATRIZ: ( )M 3
A I
 
 ÷
 ÷
 ÷
 
1 4 3 1 0 0
2 5 4 0 1 0
1 - 3 - 2 0 0 1
A IDÉIA AGORA É APLICAR SOBRE ESTA MATRIZ UMA SEQÜÊNCIA DE
OPERAÇÕES ELEMENTARES COM O OBJETIVO DE TRANSFORMAR A
MATRIZ A EM UMA MATRIZ IDENTIDADE DE ORDEM 3:
 
 ÷
 ÷
 ÷
 
1 4 3 1 0 0
2 5 4 0 1 0
1 - 3 - 2 0 0 1
OPERAÇÕES
→
ELEMENTARES
 
 ÷
 ÷
 ÷
 
1 0 0 2 -1 1
0 1 0 8 - 5 2
0 0 1 - 11 7 - 3
A I 3 I 3 A - 1
RECOMENDAÇÃO
CONVÉM AGORA VERIFICAR QUE DE FATO A . A – 1
= I 3 A FIM DE
EVITAR ERROS DE CÁLCULO
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
CÁLCULO DE DETERMINANTES POR GAUSS
O PROCESSO SE BASEIA EM DOIS TEOREMAS:
TEOREMA I
O DETERMINANTE DE UMA MATRIZ QUADRADA:
► TROCA DE SINAL QUANDO SE APLICA SOBRE A MATRIZ UMA
OPERAÇÃO DO TIPO E i j
► RESULTA MULTIPLICADO POR α QUANDO SE APLICA SOBRE A
MATRIZ UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i ( α)
► NÃO SE ALTERA QUANDO SE APLICA SOBRE A MATRIZ UMA
OPERAÇÃO DO TIPO E i j (α)
TEOREMA II
O DETERMINANTE DE UMA MATRIZ TRIANGULAR É IGUAL AO
PRODUTO DOS ELEMENTOS DA DIAGONAL PRINCIPAL
SISTEMAS LINEARES
( 1ª AULA)
EXEMPLO
CALCULE O DETERMINE DA MATRIZ:
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
2 4 - 1 2
1 2 - 1 2
A =
3 - 1 1 1
1 1 1 1
ROTEIRO DA SOLUÇÃO
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷
 
2 4 - 1 2
1 2 - 1 2
3 - 1 1 1
1 1 1 1
1
2
3
4
 
 ÷
 ÷
 ÷
 ÷ ÷
 
0
0 0
0 0 0
K *
K
K
*
K
* *
*
*
→
OPERAÇÕES
ELEMENTARES
ASSIM O DETERMINANTE DA MATRIZ A É DADO POR: 1 2 3 4
K . K . K . K
CUIDADO:
► TROCAR O SINAL DO PRODUTO K1 . K 2 . K 3 . K 4 TODA VEZ QUE FOR
UTILIZADA UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i j
NÃO SE ESQUEÇA DE:
► DIVIDIR O PRODUTO K1 . K 2 . K 3 . K 4 POR α TODA VEZ QUE FOR
UTILIZADA UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i ( α)
RESPOSTA: - 18

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

07 logaritmo funçao
07 logaritmo funçao07 logaritmo funçao
07 logaritmo funçao
Helen Milene
 
Resolução de sistemas lineares
Resolução de sistemas linearesResolução de sistemas lineares
Resolução de sistemas lineares
karinsimonato
 
Doc matematica _250829635
Doc matematica _250829635Doc matematica _250829635
Doc matematica _250829635
Joel Augusto
 
controlabilidade e observabilidade
controlabilidade e observabilidadecontrolabilidade e observabilidade
controlabilidade e observabilidade
Jefferson Pedro
 

Mais procurados (20)

"Somos Físicos" Logarítmos
"Somos Físicos" Logarítmos"Somos Físicos" Logarítmos
"Somos Físicos" Logarítmos
 
Integrais multiplas
Integrais multiplasIntegrais multiplas
Integrais multiplas
 
Métodos Para Resolver Sistemas de Equações Lineares
Métodos Para Resolver Sistemas de Equações LinearesMétodos Para Resolver Sistemas de Equações Lineares
Métodos Para Resolver Sistemas de Equações Lineares
 
Semigroups strongly continuous
Semigroups strongly continuousSemigroups strongly continuous
Semigroups strongly continuous
 
Introduçao as derivadas
Introduçao as derivadasIntroduçao as derivadas
Introduçao as derivadas
 
Teste Derivadas
Teste DerivadasTeste Derivadas
Teste Derivadas
 
07 logaritmo funçao
07 logaritmo funçao07 logaritmo funçao
07 logaritmo funçao
 
Resolução de sistemas lineares
Resolução de sistemas linearesResolução de sistemas lineares
Resolução de sistemas lineares
 
Introdução à cadeias de markov
Introdução à cadeias de markovIntrodução à cadeias de markov
Introdução à cadeias de markov
 
Reguladores Auto-ajustáveis (SELF-TUNING REGULATORS)
Reguladores Auto-ajustáveis (SELF-TUNING REGULATORS)Reguladores Auto-ajustáveis (SELF-TUNING REGULATORS)
Reguladores Auto-ajustáveis (SELF-TUNING REGULATORS)
 
Conceitos e simulação de cadeias de markov
Conceitos e simulação de cadeias de markovConceitos e simulação de cadeias de markov
Conceitos e simulação de cadeias de markov
 
P2 calculo i_ (7)
P2 calculo i_ (7)P2 calculo i_ (7)
P2 calculo i_ (7)
 
Os Teoremas de Euler e Wilson
Os Teoremas de Euler e WilsonOs Teoremas de Euler e Wilson
Os Teoremas de Euler e Wilson
 
Aula 19: O operador momento angular
Aula 19: O operador momento angularAula 19: O operador momento angular
Aula 19: O operador momento angular
 
Doc matematica _250829635
Doc matematica _250829635Doc matematica _250829635
Doc matematica _250829635
 
controlabilidade e observabilidade
controlabilidade e observabilidadecontrolabilidade e observabilidade
controlabilidade e observabilidade
 
Cap9 - exemplos resolvidos em matlab
Cap9 - exemplos resolvidos em matlabCap9 - exemplos resolvidos em matlab
Cap9 - exemplos resolvidos em matlab
 
Prova 1 2015-1 (d1)
Prova 1 2015-1 (d1)Prova 1 2015-1 (d1)
Prova 1 2015-1 (d1)
 
Sist cont i_conf2_2014
Sist cont i_conf2_2014Sist cont i_conf2_2014
Sist cont i_conf2_2014
 
P2 calculo i_ (9)
P2 calculo i_ (9)P2 calculo i_ (9)
P2 calculo i_ (9)
 

Semelhante a Sistema Lineares

Algebra linear apostila i prof inacio
Algebra linear apostila i   prof inacioAlgebra linear apostila i   prof inacio
Algebra linear apostila i prof inacio
Eng Amb
 
Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747
Peterson Silva
 
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs ComplexosImplementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
Implementação Currículo - módulo4 - Matrizes/Nºs Complexos
inechidias
 
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
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
 

Semelhante a Sistema Lineares (20)

Sequencias e-series
Sequencias e-seriesSequencias e-series
Sequencias e-series
 
Rodrigo de lima (uff) edo - parte 1edo
Rodrigo de lima (uff)   edo - parte 1edoRodrigo de lima (uff)   edo - parte 1edo
Rodrigo de lima (uff) edo - parte 1edo
 
Gustavo relatorio
Gustavo relatorioGustavo relatorio
Gustavo relatorio
 
Apostila álgebra linear
Apostila   álgebra linearApostila   álgebra linear
Apostila álgebra linear
 
Desenvolvimento análise de sistemas lineares
Desenvolvimento análise de sistemas linearesDesenvolvimento análise de sistemas lineares
Desenvolvimento análise de sistemas lineares
 
Equaçoes literais
Equaçoes literaisEquaçoes literais
Equaçoes literais
 
Aula Oral 06
Aula Oral 06Aula Oral 06
Aula Oral 06
 
Resumo Matemática 3º Ciclo
Resumo Matemática 3º CicloResumo Matemática 3º Ciclo
Resumo Matemática 3º Ciclo
 
Algebra linear apostila i prof inacio
Algebra linear apostila i   prof inacioAlgebra linear apostila i   prof inacio
Algebra linear apostila i prof inacio
 
Aplicacao da Formula Luderiana Racional para Raiz Cubica
Aplicacao da Formula Luderiana Racional para Raiz CubicaAplicacao da Formula Luderiana Racional para Raiz Cubica
Aplicacao da Formula Luderiana Racional para Raiz Cubica
 
Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747
 
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
 
sistema.ppt
sistema.pptsistema.ppt
sistema.ppt
 
Análise de sinais e sistemas
Análise de sinais e sistemasAnálise de sinais e sistemas
Análise de sinais e sistemas
 
01. Matrizes_Determinantes_SistemasLineares.pptx
01. Matrizes_Determinantes_SistemasLineares.pptx01. Matrizes_Determinantes_SistemasLineares.pptx
01. Matrizes_Determinantes_SistemasLineares.pptx
 
Implementação mód4 - encontro 1-
Implementação   mód4 - encontro 1-Implementação   mód4 - encontro 1-
Implementação mód4 - encontro 1-
 
Implementação módulo4
Implementação   módulo4 Implementação   módulo4
Implementação módulo4
 
Mini-Curso: Campos de gauge clássicos: Maxwell e Chern-Simons
Mini-Curso: Campos de gauge clássicos: Maxwell e Chern-SimonsMini-Curso: Campos de gauge clássicos: Maxwell e Chern-Simons
Mini-Curso: Campos de gauge clássicos: Maxwell e Chern-Simons
 
Objeto
ObjetoObjeto
Objeto
 

Último

Regulamento do Festival de Teatro Negro - FESTIAFRO 2024 - 10ª edição - CEI...
Regulamento do Festival de Teatro Negro -  FESTIAFRO 2024 - 10ª edição -  CEI...Regulamento do Festival de Teatro Negro -  FESTIAFRO 2024 - 10ª edição -  CEI...
Regulamento do Festival de Teatro Negro - FESTIAFRO 2024 - 10ª edição - CEI...
Eró Cunha
 
atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...
atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...
atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...
WelitaDiaz1
 
Gramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdf
Gramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdfGramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdf
Gramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdf
Kelly Mendes
 

Último (20)

QUESTÃO 4 Os estudos das competências pessoais é de extrema importância, pr...
QUESTÃO 4   Os estudos das competências pessoais é de extrema importância, pr...QUESTÃO 4   Os estudos das competências pessoais é de extrema importância, pr...
QUESTÃO 4 Os estudos das competências pessoais é de extrema importância, pr...
 
As teorias de Lamarck e Darwin para alunos de 8ano.ppt
As teorias de Lamarck e Darwin para alunos de 8ano.pptAs teorias de Lamarck e Darwin para alunos de 8ano.ppt
As teorias de Lamarck e Darwin para alunos de 8ano.ppt
 
Testes de avaliação português 6º ano .pdf
Testes de avaliação português 6º ano .pdfTestes de avaliação português 6º ano .pdf
Testes de avaliação português 6º ano .pdf
 
Tema de redação - A prática do catfish e seus perigos.pdf
Tema de redação - A prática do catfish e seus perigos.pdfTema de redação - A prática do catfish e seus perigos.pdf
Tema de redação - A prática do catfish e seus perigos.pdf
 
EB1 Cumeada Co(n)Vida à Leitura - Livros à Solta_Serta.pptx
EB1 Cumeada Co(n)Vida à Leitura - Livros à Solta_Serta.pptxEB1 Cumeada Co(n)Vida à Leitura - Livros à Solta_Serta.pptx
EB1 Cumeada Co(n)Vida à Leitura - Livros à Solta_Serta.pptx
 
Regulamento do Festival de Teatro Negro - FESTIAFRO 2024 - 10ª edição - CEI...
Regulamento do Festival de Teatro Negro -  FESTIAFRO 2024 - 10ª edição -  CEI...Regulamento do Festival de Teatro Negro -  FESTIAFRO 2024 - 10ª edição -  CEI...
Regulamento do Festival de Teatro Negro - FESTIAFRO 2024 - 10ª edição - CEI...
 
APRENDA COMO USAR CONJUNÇÕES COORDENATIVAS
APRENDA COMO USAR CONJUNÇÕES COORDENATIVASAPRENDA COMO USAR CONJUNÇÕES COORDENATIVAS
APRENDA COMO USAR CONJUNÇÕES COORDENATIVAS
 
atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...
atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...
atividade para 3ª serie do ensino medi sobrw biotecnologia( transgenicos, clo...
 
Slides Lição 7, CPAD, O Perigo Da Murmuração, 2Tr24.pptx
Slides Lição 7, CPAD, O Perigo Da Murmuração, 2Tr24.pptxSlides Lição 7, CPAD, O Perigo Da Murmuração, 2Tr24.pptx
Slides Lição 7, CPAD, O Perigo Da Murmuração, 2Tr24.pptx
 
Química-ensino médio ESTEQUIOMETRIA.pptx
Química-ensino médio ESTEQUIOMETRIA.pptxQuímica-ensino médio ESTEQUIOMETRIA.pptx
Química-ensino médio ESTEQUIOMETRIA.pptx
 
Apostila-Letramento-e-alfabetização-2.pdf
Apostila-Letramento-e-alfabetização-2.pdfApostila-Letramento-e-alfabetização-2.pdf
Apostila-Letramento-e-alfabetização-2.pdf
 
Periodo da escravidAo O Brasil tem seu corpo na América e sua alma na África
Periodo da escravidAo O Brasil tem seu corpo na América e sua alma na ÁfricaPeriodo da escravidAo O Brasil tem seu corpo na América e sua alma na África
Periodo da escravidAo O Brasil tem seu corpo na América e sua alma na África
 
EBPAL_Serta_Caminhos do Lixo final 9ºD (1).pptx
EBPAL_Serta_Caminhos do Lixo final 9ºD (1).pptxEBPAL_Serta_Caminhos do Lixo final 9ºD (1).pptx
EBPAL_Serta_Caminhos do Lixo final 9ºD (1).pptx
 
FUNDAMENTOS DA PSICOPEDAGOGIA - material
FUNDAMENTOS DA PSICOPEDAGOGIA - materialFUNDAMENTOS DA PSICOPEDAGOGIA - material
FUNDAMENTOS DA PSICOPEDAGOGIA - material
 
Acróstico - Maio Laranja
Acróstico  - Maio Laranja Acróstico  - Maio Laranja
Acróstico - Maio Laranja
 
Gramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdf
Gramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdfGramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdf
Gramática - Texto - análise e construção de sentido - Moderna.pdf
 
"Nós Propomos! Escola Secundária em Pedrógão Grande"
"Nós Propomos! Escola Secundária em Pedrógão Grande""Nós Propomos! Escola Secundária em Pedrógão Grande"
"Nós Propomos! Escola Secundária em Pedrógão Grande"
 
Nós Propomos! Canil/Gatil na Sertã - Amigos dos Animais
Nós Propomos! Canil/Gatil na Sertã - Amigos dos AnimaisNós Propomos! Canil/Gatil na Sertã - Amigos dos Animais
Nós Propomos! Canil/Gatil na Sertã - Amigos dos Animais
 
Sequência didática Carona 1º Encontro.pptx
Sequência didática Carona 1º Encontro.pptxSequência didática Carona 1º Encontro.pptx
Sequência didática Carona 1º Encontro.pptx
 
Peça de teatro infantil: A cigarra e as formigas
Peça de teatro infantil: A cigarra e as formigasPeça de teatro infantil: A cigarra e as formigas
Peça de teatro infantil: A cigarra e as formigas
 

Sistema Lineares

  • 1. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) SISTEMAS LINEARES ( AULA 3 )
  • 2. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) ESFORÇO COMPUTACIONAL O ESFORÇO COMPUTACIONAL ENVOLVIDO NO MÉTODO TRADICIONAL (TEOREMA DE LAPLACE) DE CÁLCULO DE DETERMINANTES É MUITO GRANDE EXEMPLIFICANDO O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 4 EXIGE QUE CALCULEMOS O DETERMINANTE DE 4 MATRIZES DE ORDEM 3. O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 5 EXIGE QUE CALCULEMOS O DETERMINANTE DE 5 MATRIZES DE ORDEM 4 E PORTANTO 20 MATRIZES DE ORDEM 3. O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 6 EXIGE QUE CALCULEMOS O DETERMIANTE DE 6 MATRIZES DE ORDEM 5 E PORTANTO 120 MATRIZES DE ORDEM 3. O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ DE ORDEM 7 EXIGE QUE CALCULEMOS O DETERMINANTE DE 7 MATRIZES DE ORDEM 6 E PORTANTO 720 MATRIZES DE ORDEM 3. E ASSIM SUCESSIVAMENTE . . .
  • 3. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) SENDO Mn E An RESPECTIVAMENTE O NÚMERO DE MULTIPLICAÇÕES E ADIÇÕES NECESSÁRIAS PARA O CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ QUADRADA DE ORDEM n PELO MÉTODO DE LAPLACE, TEMOS : 1 n n-1 A = 0 e A = n - 1 + n . A 1 n n-1 M = 0 e M = n + n . M E O NÚMERO TOTAL DE OPERAÇÕES É DADO POR : n n n Δ = M + A PARA CALCULAR MANUALMENTE O DETERMINANTE DE UMA MATRIZ SUPONDO QUE O TEMPO MÉDIO PARA CADA OPERAÇÃO SEJA DE 5 SEGUNDOS TEMOS: 6 : Δ = 1.955 Tn = 6 3→ horas; : Δ = 109.599 → T 152 horas(n 6= 8 dias); ;8 : Δ = 9.234.099 → Tn = 534 dia10 s;10
  • 4. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) VAMOS AGORA CALCULAR O ESFORÇO COMPUTACIONAL ENVOLVIDO NO CÁLCULO DO DETERMINANTE DE UMA MATRIZ QUADRADA DE ORDEM n COM O AUXÍLIO DE UM COMPUTADOR 18 n Δ 6,191n = .: 1020 ; ► 1984: UTILIZANDO UM COMPUTADOR IBM370 (MODELO 158) O TEMPO PARA REALIZAR UMA ADIÇÃO ERA DE 0,9 . 10 – 6 SEGUNDOS E O TEMPO PARA UMA MULTIPLICAÇÃO ERA DE 1,9 . 10 – 6 SEGUNDOS. CONSIDERANDO UM TEMPO MÉDIO DE 1,4 . 10 – 6 SEGUNDOS: ;T 275.000 anos ► 2007: A INTEL VENCE A BARREIRA DOS 2 TeraFlops (2 TRILHÕES DE OPERAÇÕES DE PONTO FLUTUANTE POR SEGUNDO) ;T 36 dias ► 2008: O ROADRUNNER ENCABEÇA A LISTA TOP500. TRATA-SE DE UM CLUSTER COM 122400 PROCESSADORES TRABALHANDO COM 3200 MHz (12,8 GigaFlops) 1;T hora( 66 minutos)
  • 5. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) O NÚMERO DE OPERAÇÕES ENVOLVIDAS NA RESOLUÇÃO DE UM SISTEMA LINEAR QUADRADO DE ORDEM n, PELA REGRA DE CRAMER (QUE UTILIZA MATRIZES) É DADO POR: ( )n n S = n +1 . Δ + n ASSIM, PARA UM SISTEMA DE ORDEM 20, TEMOS: 20 n S = 1,3 .→ 1n 0 0= 2 EM 1984 UM IBM370 (MODELO 158) DEMORARIA 15 MILHÕES DE ANOS PARA CALCULAR ESTE SISTEMA. JÁ O NÚMERO DE OPERAÇÕES ENVOLVIDAS NA RESOLUÇÃO DE UM SISTEMA LINEAR QUADRADO DE ORDEM n, PELA MÉTODO DE GAUSS É DADO POR: 3 2 n 4 n + 9 n - 7 n G = 6 ASSIM, PARA UM SISTEMA DE ORDEM 20, TEMOS: n Gn = =→ 520 .910 EM 1984 UM IBM370 (MODELO 158) DEMORARIA 0,02 SEGUNDOS PARA CALCULAR ESTE SISTEMA.
  • 6. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) INVERSÃO DE MATRIZES POR GAUSS-JORDAN O PROCESSO APRESENTADO ANTERIORMENTE PARA INVERTER UMA MATRIZ QUADRADA DE ORDEM n, NÃO É VIÁVEL SOB O PONTO DE VISTA COMPUTACIONAL, TENDO EM CONTA QUE SERIA NECESSÁRIO RESOLVER n SISTEMAS LINEARES CADA UM DELES COM n EQUAÇÕES A n INCÓGNITAS. ASSIM SENDO, VAMOS APRESENTAR UM OUTRO MÉTODO QUE REDUZ SENSIVELMENTE O ESFORÇO COMPUTACIONAL ENVOLVIDO. O MÉTODO CONSIDEREMOS A MATRIZ: ( ) ( )i j n A = a ∈ M R SE A MATRIZ A É INVERSÍVEL ENTÃO EXISTE UMA MATRIZ: ( ) ( )i j n X = x ∈ M R TAL QUE: n A . X = I = X . A A MATRIZ X SE DENOMINA MATRIZ INVERSA DE A E É REPRESENTADA POR A - 1
  • 7. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA)    ÷  ÷  ÷  ÷   11 12 1n 21 22 2n n1 n2 nn a a . . . a a a . . . a . . . . . . a a . . . a    ÷  ÷  ÷  ÷   11 12 1n 21 22 2n n1 n2 nn x x . . . x x x . . . x . . . . . . x x . . . x . =    ÷  ÷  ÷  ÷   1 0 . . . 0 0 1 . . . 0 . . . . . . 0 0 . . . 1 A X I n NOTEMOS AGORA QUE AO MULTIPLICAR A MATRIZ A PELA j-ÉSIMA    ÷  ÷  ÷  ÷   11 12 1n 21 22 2n n1 n2 nn a a . . . a a a . . . a . . . . . . a a . . . a ( )1≤ j ≤ n COLUNA DA MATRIZ X OBTEMOS A j-ÉSIMA COLUNA DA MATRIZ I n , OU SEJA: .    ÷  ÷  ÷  ÷  ÷  ÷ ÷   i j 2 j n j x x . . x =    ÷  ÷  ÷  ÷  ÷  ÷   0 . 1 . 0         11 1j 1n nj j j1 1j jn nj n1 ij nn nj a x + . .. + a x = 0 ..... .... ......... S = a x + ... + a x = 0 ..... .... ......... a x + . .. + a x = 0
  • 8. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) ASSIM PARA DETERMINAR OS ELEMENTOS DA j-ÉSIMA COLUNA DA MATRIZ A DEVEMOS RESOLVER O SISTEMA SJ , OU SEJA DEVEMOS RESOLVER UM SISTEMA COM n EQUAÇÕES A n INCÓGNITAS. ORA, COMO: 1≤ j ≤ n ( ) ( )M Mc j n c j A I → I X COLUNA j DE I n OPERAÇÕES ELEMENTARES COLUNA j DE X GAUSS-JORDAN : CONCLUÍMOS QUE PARA OBTER TODOS OS ELEMENTOS DA MATRIZ X DEVEMOS RESOLVER n SISTEMAS CADA UM DELES COM n EQUAÇÕES A n INCÓGNITAS. PORÉM, COMO TODOS ESTES SISTEMAS POSSUEM A MESMA MATRIZ DE COEFICIENTES (MATRIZ A), PODEMOS UTILIZAR O ARTIFÍCIO: GAUSS-JORDAN : ( ) ( )n M Mn A I → I X MATRIZ I n OPERAÇÕES ELEMENTARES MATRIZ A - 1
  • 9. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) EXEMPLO DETERMINE SE POSSÍVEL A INVERSA DA MATRIZ:    ÷  ÷  ÷   1 4 3 A = 2 5 4 1 -3 -2 SOLUÇÃO INICIALMENTE CONSTRUÍMOS A MATRIZ: ( )M 3 A I    ÷  ÷  ÷   1 4 3 1 0 0 2 5 4 0 1 0 1 - 3 - 2 0 0 1 A IDÉIA AGORA É APLICAR SOBRE ESTA MATRIZ UMA SEQÜÊNCIA DE OPERAÇÕES ELEMENTARES COM O OBJETIVO DE TRANSFORMAR A MATRIZ A EM UMA MATRIZ IDENTIDADE DE ORDEM 3:    ÷  ÷  ÷   1 4 3 1 0 0 2 5 4 0 1 0 1 - 3 - 2 0 0 1 OPERAÇÕES → ELEMENTARES    ÷  ÷  ÷   1 0 0 2 -1 1 0 1 0 8 - 5 2 0 0 1 - 11 7 - 3 A I 3 I 3 A - 1 RECOMENDAÇÃO CONVÉM AGORA VERIFICAR QUE DE FATO A . A – 1 = I 3 A FIM DE EVITAR ERROS DE CÁLCULO
  • 10. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) CÁLCULO DE DETERMINANTES POR GAUSS O PROCESSO SE BASEIA EM DOIS TEOREMAS: TEOREMA I O DETERMINANTE DE UMA MATRIZ QUADRADA: ► TROCA DE SINAL QUANDO SE APLICA SOBRE A MATRIZ UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i j ► RESULTA MULTIPLICADO POR α QUANDO SE APLICA SOBRE A MATRIZ UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i ( α) ► NÃO SE ALTERA QUANDO SE APLICA SOBRE A MATRIZ UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i j (α) TEOREMA II O DETERMINANTE DE UMA MATRIZ TRIANGULAR É IGUAL AO PRODUTO DOS ELEMENTOS DA DIAGONAL PRINCIPAL
  • 11. SISTEMAS LINEARES ( 1ª AULA) EXEMPLO CALCULE O DETERMINE DA MATRIZ:    ÷  ÷  ÷  ÷   2 4 - 1 2 1 2 - 1 2 A = 3 - 1 1 1 1 1 1 1 ROTEIRO DA SOLUÇÃO    ÷  ÷  ÷  ÷   2 4 - 1 2 1 2 - 1 2 3 - 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4    ÷  ÷  ÷  ÷ ÷   0 0 0 0 0 0 K * K K * K * * * * → OPERAÇÕES ELEMENTARES ASSIM O DETERMINANTE DA MATRIZ A É DADO POR: 1 2 3 4 K . K . K . K CUIDADO: ► TROCAR O SINAL DO PRODUTO K1 . K 2 . K 3 . K 4 TODA VEZ QUE FOR UTILIZADA UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i j NÃO SE ESQUEÇA DE: ► DIVIDIR O PRODUTO K1 . K 2 . K 3 . K 4 POR α TODA VEZ QUE FOR UTILIZADA UMA OPERAÇÃO DO TIPO E i ( α) RESPOSTA: - 18