SlideShare uma empresa Scribd logo
Qual o subespaço gerado pelo vetor
(1, 0, 0) , ou seja, [ (1, 0, 0) ]   ?
{ ( 1, 0, 0 ) , ( 0,1, 0 ) , ( 0, 0,1) }
                                                      3
é um conjunto de Geradores para R
Porque todo vetor ( x, y, z ) ∈ R
                                            3


        Pode ser escrito da forma:
    ( x, y, z ) = x ( 1,0,0 ) + y ( 0,1,0 ) + z ( 0,0,1)
Assim, escrevemos:
           R =  ( 1,0,0 ) , ( 0,1,0 ) , ( 0,0,1) 
             3
                                                 
(1, 0) = e1 Vetor canônico, gerador da
                  reta horizontal
   (0,1) = e2     Vetor canônico, gerador da
                  reta vertical
( 5,0) = 5 ⋅ (1,0)
                      ∈ [ e1 ]           ∈ [ e1 , e2 ]
(−1,0) = −1 ⋅ (1,0)
( 0, −3) = −3 ⋅ (0,1)
(0, 2) = 2 ⋅ (0, 2)
                         ∈ [ e2 ]
                          (2,3) = 2 ⋅ (1, 0) + 3 ⋅ (0,1)
                                  123 123
                                     ∈[ e1 ]     ∈[ e2 ]
( a, b)
                                    R = [ e1 , e2 ]
 e2 = ( 0 ,1)                         2
                e1 = (1, 0 )

                               pois ∀ (a, b)∈ R       2


                          (a, b) = a (1,0) + b (0,1)
R = [ e1 , e2 , (2,0)] pois ∀ (a, b)∈ R
 2                                                        2


 (a, b) = a (1,0) + b (0,1) + 0.(2,0)
E por que estes 2 conjuntos
têm quantidades diferentes de
 geradores, se são geradores
     do mesmo espaço?
Os elementos chamados geradores ou
 sistemas de geradores de V podem
 ser um conjunto L.I ou L.D.

R = [ e1 , e2 ]
  2                       { e1 , e2 }   Conj. L.I

R = [ e1 , e2 , (2,0)] { e1 , e2 , (2,0)} Conj. L.D
  2
Dependência e não dependência Linear
                           y           u
y                                          r    r
                                           v = αu
                u
    v
                               v
o       y           x
                           o                        x
                                      r r
                    u +v
                                      u +v
            v                      Depende
                                       r   r
                                   de u e v
                     u
        o                          x
Um ponto representa o vetor nulo.
     Vetor qualquer
 Um único vetor diferente do vetor
nulo é sempre L.I
 Dois vetores são L.D quando um
é múltiplo por um escalar do outro
    u                  u = (1, 0)
            v                     v = 2u
                       v = (2, 0)
y
                      Três vetores no plano são
                      sempre L.D, ou seja, um
        u +v          terceiro vetor sempre pode
    v                 ser escrito como comb.
                      Linear dos outros dois.
         u
o                       x
    Um conj. que contém um subconj. L.D é
    L.D.
             
                                        
                                         
              (1, 0),244 , (0,3) 
                 14  4
                           (2, 0)
                               3
             elementos deum conj . L. D
                                        
                                         
De um conjunto L.D podemos extrair um
subconjunto. L.I
 Se um conjunto é L.I, todos os seus
subconjuntos são L.I
 Um conjunto que possui o vetor nulo é sempre
L.D.
- conjunto ordenado:
- formado por um conjunto de vetores L.I.
- gera V.



Proposição: De um conjunto de geradores
de um espaço ou subespaço vetorial V é
sempre possível extrair uma base.
Processo prático para determinar uma
    base de um subespaço do ¡ .
                                n


Consiste em escalonar a matriz cujas linhas
são os vetores geradores do subespaço.
As linhas que não “zerarem” correspondem
 aos vetores geradores que forem LI.

Determinar uma base para o seguinte
                         2
subespaço do espaço do R :
         W =  ( 1,1) , ( 1,0 ) , ( 0, − 1) 
                                           
1 1                         1 1 
A =  1 0  uuuuuuuuuuuuur
          
             L2 ↔ L2 − L1u
                         u
                                   0 −1
                                                 L2 → − Lu
                                               uuuuuuuuuu2
                                                           r
     0 − 1
                                 0 −1
                                       
    1 1                            1 0
                                     0 1  B = { ( 1,1) , (0,1)}
                L1 → L1 − Lu
                uuuuuuuuuuuuu
                            r
    0 1                    2

              L3 → L3 + Lu                   ( BASE )
                uuuuuuuuuuuuur2
                                     0 0
     0 − 1
                                       
Portanto, os vetores (1,1) e (1,0)
(correspondentes às linhas que não se
anularam na matriz escalonada) formam a
base para W.
Dimensão
Proposição: Seja V um espaço vetorial
finitamente gerado. Então, qualquer base
de V tem o mesmo número de elementos
(cardinalidade).
A este número de elementos dá-se o
nome de Dimensão de V.
    Portanto, se V é finitamente gerado,
        podemos dizer que ele tem
              dimensão finita.
Resultados importantes
Seja V um espaço de dimensão finita n. Então:
 Qualquer conjunto com mais de n elementos
em V é LD.
 Qualquer conjunto L.I de V pode ser completado
para formar uma base de V.
 Qualquer conjunto L.I de V tem no máximo n
elementos.
 Qualquer conjunto L.I com n elementos é uma
base de V.
Dimensão da Soma de 2 Subespaços


Seja V um espaço vetorial de dimensão
finita e U, W subespaços de V. Então

dim ( U + W ) = dim U + dim W − dim ( U ∩ W )
Determine um conjunto de geradores, a
 base e a dimensão para os seguintes
 subespaços:
a ) U = { ( x, y, z ) ∈ R ; x − y − z = 0}
                       3


b) V = { ( x, y, z ) ∈ R ; x − 2 y = 0}
                       3


c) U + V
d )U ∩ V
( x, y , z ) ∈ V ⇔
                                    x− y−z =0
Ou seja,     x= y+z
Assim, um genérico vetor de U é da forma:
                  ( y + z, y, z )

               y (1,1, 0) + z (1, 0,1)
Assim:
           U = [ (1,1, 0) , (1, 0,1) ]
U=[(1,1,0),(1,0,1)].

(1,1, 0) não é múltiplo de (1, 0,1)
O conjunto { (1,1, 0), (1, 0,1)} é L.I

   Logo constitui uma base para o
   subespaço U
         Assim dim(U ) = 2
( x, y , z ) ∈ V ⇔
                                  x − 2y = 0

Ou seja,    x = 2 y e z é qualquer.
 Assim, um genérico vetor de V é da forma:

  (2 y, y, z ) = y (2,1, 0) + z (0, 0,1)

           V = [ (2,1, 0) , (0, 0,1)]
V = [ (2,1, 0) , (0, 0,1) ]

(2,1, 0) não é múltiplo de (0, 0,1)
O conjunto { (2,1, 0), (0, 0,1)} é L.I

   Logo constitui uma base para o
   subespaço V
         Assim dim(V ) = 2
Um conjunto de geradores para U+V è
dado pela uniao dos dois conjuntos, i.e.,:
        U = [ (1,1, 0) , (1, 0,1) ]
       V = [ (2,1, 0) , (0, 0,1)]
 U + V = [(1,1, 0) , (1, 0,1), (2,1, 0), (0, 0,1)]
 Para extrair uma base usaremos o processo
 prático de determinação de uma base.
U + W =  ( 1,1,0 ) , ( 1,0,1) , ( 2,1,0 ) , ( 0,0,1) 
                                                              
1   1 0                                1 1          0
1        L2 → L2 − L1                  0 −1          
                                                       1
    0 1                                
2   1 0  L3 → L3 − 2 L1                0 −1         0
                                                     
0   0 1                                0 0          1
               L2 → − L2

  1 1 0                                       1     0  1
 0 1 −1          L1 → L1 − L2                 0         
                                                      1 −1
        
 0 −1 0          L3 → L3 + L2                 0     0 0
                                                        
 0 0 1                                        0     0  1
U + W =  ( 1,1,0 ) , ( 1,0,1) , ( 2,1,0 ) , ( 0,0,1) 
                                                      
        { (1,1, 0), (1, 0,1), (0, 0,1)}
Constituem uma base para                    U +W
1   0  1          Ou ainda
0       
     1 −1

0   0 0       { (1, 0,1), (0,1, −1), (0, 0,1)}
        
0   0  1            (Vetores restantes)
                 dim (U + V ) = 3
Precisamos encontrar um conjunto de vetores que
satisfaça a ambas as condições:
     x − y − z = 0
     
     x − 2 y = 0 ⇒ x = 2 y
 Substituindo na 1ª equação temos:
   2y − y − z = 0 ⇒ y − z = 0 ⇒ y = z
          (2 y, y, y ) = y (2,1,1)
 U ∩ V = [ (2,1,1) ] ⇒ dim(U ∩ V ) =1
Portanto, utilizando a relação podemos
coomprovar a dimensão do espaço soma.


 dim(U + W ) = dim U + dim W − dim (U ∩ W )



    dim ( U + V ) = 2 + 2 − 1 = 3
{ ( 1, 0, 0 ) , ( 0,1, 0 ) , ( 0, 0,1) }
                                                        3
 é um conjunto de Geradores para R
    R =  ( 1,0,0 ) , ( 0,1,0 ) , ( 0,0,1) 
      3
                                          
 e é linearmente independente (L.I)
  Logo       { ( 1, 0, 0 ) , ( 0,1, 0 ) , ( 0, 0,1) }
   É uma base de R3

Como possui 3 elementos, Dim R3 = 3
O vetor u = (1, −3,5)pode ser escrito da
seguinte forma:
u = 1(1, 0, 0) − 3(0,1, 0) + 5(0, 0,1)
 Portanto, dizemos que o vetor u é
 uma combinação linear dos vetores

    (1, 0, 0) , (0,1, 0), (0, 0,1)
com os escalares 1, -3, 5 (coord. do vetor)
r                 r r       r
     v = ( 1,-3,5 ) = 1i - 3j + 5k
r
i = ( 1,0,0 )
                               5k
r                                          P
j = ( 0,1,0 )                     r
                          k       v
r                                      j       -3j
k = ( 0,0,1 )            i o
    r r r
      {
β = i , j, k    }   1i
                              [ v] β   = (1, −3,5)
Se mudássemos a base de referência
               r r r
                {
           β = i , j, k  }
                    ou
 β = { (1, 0, 0), (0,1, 0), (0, 0,1)}
 As coordenadas dos vetores
 continuariam a mesma?
V =R      3


 Encontre as coordenadas do vetor
                v = ( 1, − 3,5 )



Na base   B = { ( 1,1,1) , ( 1,0,1) , ( 1,0, − 1) }
            '
B = { ( 1,1,1) , ( 1,0,1) , ( 1,0, − 1) }
           '




Por definição, às coordenadas de v na
base B´ é dado pelos coeficientes a,b e c
abaixo:


    ( 1, − 3,5) = a ( 1,1,1) + b ( 1,0,1) + c ( 1,0, − 1)
( 1, − 3,5) = a ( 1,1,1) + b ( 1,0,1) + c ( 1,0, − 1)
                       ⇓
a +b + c = 1

a        = −3                 ⇒           a = −3
a +b −c = 5

b + c = 4
          ⇒ 2b = 12 ⇒ b = 6
b − c = 8
                                           ⇓
                c = −2   ⇐    6+c = 4
As coordenadas de v são -3,6 e -2
                                            −3
A matriz das coordenadas                   6
de v na base B´ é            [ v] B   '   = 
                                            −2 
                                            
As coordenadas de v dependem da
base B escolhida e da ordem dos de
seus elementos.
Bibliografia Básica
ANTON, H.; RORRES, C.: Álgebra Linear com
Aplicações. Bookman, 8ª ed.
Porto Alegre: RS, 2001.
CALLIOLI, C. A.; DOMINGUES,
HYGINO H.; COSTA, Roberto C. F.
Álgebra Linear e Aplicações. Atual, 7ª
ed. São Paulo: SP, 2000.
HOFFMAN, K.;KUNZE,R.: Álgebra Linear. LTC
editora, 1979
Aula espaço vetorial

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Função do 2º grau
Função do 2º grauFunção do 2º grau
Função do 2º grau
leilamaluf
 
Radiciaçâo
RadiciaçâoRadiciaçâo
Algebra
AlgebraAlgebra
Algebra
Sam Santos
 
Geometria analítica distancia entre dois pontos
Geometria analítica distancia entre dois pontosGeometria analítica distancia entre dois pontos
Geometria analítica distancia entre dois pontos
Camila Oliveira
 
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangenteExercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Diego Oliveira
 
Aula 01 limites e continuidade
Aula 01   limites e continuidadeAula 01   limites e continuidade
Função.quadratica
Função.quadraticaFunção.quadratica
Função.quadratica
vaniaphcristina
 
Estudo da reta
Estudo da retaEstudo da reta
Estudo da reta
Antonio Carneiro
 
Poliedros
PoliedrosPoliedros
Exercícios Resolvidos: Teorema de Rolle
Exercícios Resolvidos: Teorema de RolleExercícios Resolvidos: Teorema de Rolle
Exercícios Resolvidos: Teorema de Rolle
Diego Oliveira
 
Inequações
InequaçõesInequações
Inequações
leilamaluf
 
Razões trigonométricas no triângulo retângulo
Razões trigonométricas no triângulo retânguloRazões trigonométricas no triângulo retângulo
Razões trigonométricas no triângulo retângulo
Sandra Barreto
 
Funções
FunçõesFunções
Funções
Gabriele Veleda
 
Mat coordenadas polares, cilíndricas e esféricas
Mat coordenadas polares, cilíndricas e esféricasMat coordenadas polares, cilíndricas e esféricas
Mat coordenadas polares, cilíndricas e esféricas
trigono_metria
 
Hidrostática hidrodinâmica
Hidrostática hidrodinâmicaHidrostática hidrodinâmica
Hidrostática hidrodinâmica
Moises Souza
 
Equação da reta
Equação da retaEquação da reta
Equação da reta
Goretti Silva
 
Tabela de identidades trigonometricas
Tabela de identidades trigonometricasTabela de identidades trigonometricas
Tabela de identidades trigonometricas
Rodrigo Sócrate
 
Conjuntos numéricos
Conjuntos numéricosConjuntos numéricos
Conjuntos numéricos
Alexandre Cirqueira
 
Limite de função de duas variáveis
Limite de função de duas variáveisLimite de função de duas variáveis
Limite de função de duas variáveis
Rodrigo Thiago Passos Silva
 
Produto cartesiano - Relação - Função
Produto cartesiano - Relação - FunçãoProduto cartesiano - Relação - Função
Produto cartesiano - Relação - Função
sralkmim
 

Mais procurados (20)

Função do 2º grau
Função do 2º grauFunção do 2º grau
Função do 2º grau
 
Radiciaçâo
RadiciaçâoRadiciaçâo
Radiciaçâo
 
Algebra
AlgebraAlgebra
Algebra
 
Geometria analítica distancia entre dois pontos
Geometria analítica distancia entre dois pontosGeometria analítica distancia entre dois pontos
Geometria analítica distancia entre dois pontos
 
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangenteExercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
 
Aula 01 limites e continuidade
Aula 01   limites e continuidadeAula 01   limites e continuidade
Aula 01 limites e continuidade
 
Função.quadratica
Função.quadraticaFunção.quadratica
Função.quadratica
 
Estudo da reta
Estudo da retaEstudo da reta
Estudo da reta
 
Poliedros
PoliedrosPoliedros
Poliedros
 
Exercícios Resolvidos: Teorema de Rolle
Exercícios Resolvidos: Teorema de RolleExercícios Resolvidos: Teorema de Rolle
Exercícios Resolvidos: Teorema de Rolle
 
Inequações
InequaçõesInequações
Inequações
 
Razões trigonométricas no triângulo retângulo
Razões trigonométricas no triângulo retânguloRazões trigonométricas no triângulo retângulo
Razões trigonométricas no triângulo retângulo
 
Funções
FunçõesFunções
Funções
 
Mat coordenadas polares, cilíndricas e esféricas
Mat coordenadas polares, cilíndricas e esféricasMat coordenadas polares, cilíndricas e esféricas
Mat coordenadas polares, cilíndricas e esféricas
 
Hidrostática hidrodinâmica
Hidrostática hidrodinâmicaHidrostática hidrodinâmica
Hidrostática hidrodinâmica
 
Equação da reta
Equação da retaEquação da reta
Equação da reta
 
Tabela de identidades trigonometricas
Tabela de identidades trigonometricasTabela de identidades trigonometricas
Tabela de identidades trigonometricas
 
Conjuntos numéricos
Conjuntos numéricosConjuntos numéricos
Conjuntos numéricos
 
Limite de função de duas variáveis
Limite de função de duas variáveisLimite de função de duas variáveis
Limite de função de duas variáveis
 
Produto cartesiano - Relação - Função
Produto cartesiano - Relação - FunçãoProduto cartesiano - Relação - Função
Produto cartesiano - Relação - Função
 

Semelhante a Aula espaço vetorial

1928 d
1928 d1928 d
áLgebra linear
áLgebra linearáLgebra linear
áLgebra linear
Izabelly Karine
 
Algebra Linear cap 04
Algebra Linear cap 04Algebra Linear cap 04
Algebra Linear cap 04
Andrei Bastos
 
Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03
Andrei Bastos
 
Aula 4 espaços vetoriais
Aula 4   espaços vetoriaisAula 4   espaços vetoriais
Aula 4 espaços vetoriais
Fernanda Paola Butarelli
 
Aula 21 vetores
Aula 21   vetoresAula 21   vetores
Transformação linear
Transformação linearTransformação linear
Transformação linear
ramos_unicap
 
1939 d (2)
1939 d (2)1939 d (2)
1939 d (2)
Tuane Paixão
 
1943 d
1943 d1943 d
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
Andrei Bastos
 
Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09
Andrei Bastos
 
Vetor resumo
Vetor resumoVetor resumo
Vetor resumo
Luciano Rebouças
 
Vetores
VetoresVetores
Vetores
Jupira Silva
 
Ga retas
Ga retasGa retas
Ga retas
Wallisson Silva
 
Vetores-no-R2-e-no-R32.pdf
Vetores-no-R2-e-no-R32.pdfVetores-no-R2-e-no-R32.pdf
Vetores-no-R2-e-no-R32.pdf
silvania81
 
Algebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidosAlgebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidos
Rodolfo Sena da Penha
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
Andrei Bastos
 
Apostila de cálculo 3
Apostila de cálculo 3Apostila de cálculo 3
Apostila de cálculo 3
Metal Frio Solutions
 
Função
FunçãoFunção
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
Andrei Bastos
 

Semelhante a Aula espaço vetorial (20)

1928 d
1928 d1928 d
1928 d
 
áLgebra linear
áLgebra linearáLgebra linear
áLgebra linear
 
Algebra Linear cap 04
Algebra Linear cap 04Algebra Linear cap 04
Algebra Linear cap 04
 
Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03Algebra Linear cap 03
Algebra Linear cap 03
 
Aula 4 espaços vetoriais
Aula 4   espaços vetoriaisAula 4   espaços vetoriais
Aula 4 espaços vetoriais
 
Aula 21 vetores
Aula 21   vetoresAula 21   vetores
Aula 21 vetores
 
Transformação linear
Transformação linearTransformação linear
Transformação linear
 
1939 d (2)
1939 d (2)1939 d (2)
1939 d (2)
 
1943 d
1943 d1943 d
1943 d
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03GEOMETRIA ANALÍTICA cap  03
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 03
 
Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09Algebra Linear cap 09
Algebra Linear cap 09
 
Vetor resumo
Vetor resumoVetor resumo
Vetor resumo
 
Vetores
VetoresVetores
Vetores
 
Ga retas
Ga retasGa retas
Ga retas
 
Vetores-no-R2-e-no-R32.pdf
Vetores-no-R2-e-no-R32.pdfVetores-no-R2-e-no-R32.pdf
Vetores-no-R2-e-no-R32.pdf
 
Algebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidosAlgebra linear exercicios_resolvidos
Algebra linear exercicios_resolvidos
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06GEOMETRIA ANALÍTICA cap  06
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 06
 
Apostila de cálculo 3
Apostila de cálculo 3Apostila de cálculo 3
Apostila de cálculo 3
 
Função
FunçãoFunção
Função
 
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
GEOMETRIA ANALÍTICA cap 02
 

Mais de Tuane Paixão

Lista 2 (1)
Lista 2 (1)Lista 2 (1)
Lista 2 (1)
Tuane Paixão
 
Lista 1 (1)
Lista 1 (1)Lista 1 (1)
Lista 1 (1)
Tuane Paixão
 
Aula01 pra
Aula01 praAula01 pra
Aula01 pra
Tuane Paixão
 
Aula desenho de projeto de edificações
Aula desenho de projeto de edificaçõesAula desenho de projeto de edificações
Aula desenho de projeto de edificações
Tuane Paixão
 
Perspectiva (2010.ii)
Perspectiva   (2010.ii)Perspectiva   (2010.ii)
Perspectiva (2010.ii)
Tuane Paixão
 
Simbologia
SimbologiaSimbologia
Simbologia
Tuane Paixão
 
Peças para sketch up
Peças para sketch upPeças para sketch up
Peças para sketch up
Tuane Paixão
 
Estudo do plano poliedros (2008.ii)
Estudo do plano   poliedros (2008.ii)Estudo do plano   poliedros (2008.ii)
Estudo do plano poliedros (2008.ii)
Tuane Paixão
 
Desmaq2
Desmaq2Desmaq2
Desmaq2
Tuane Paixão
 
Desenho técnico (2010.ii)
Desenho técnico   (2010.ii)Desenho técnico   (2010.ii)
Desenho técnico (2010.ii)
Tuane Paixão
 
Aulas no ca dian 2010
Aulas no ca dian   2010Aulas no ca dian   2010
Aulas no ca dian 2010
Tuane Paixão
 
Planta do condomínio
Planta do condomínioPlanta do condomínio
Planta do condomínio
Tuane Paixão
 
Coeficiente de variação
Coeficiente de variaçãoCoeficiente de variação
Coeficiente de variação
Tuane Paixão
 
Coeficiente de variação cópia
Coeficiente de variação   cópiaCoeficiente de variação   cópia
Coeficiente de variação cópia
Tuane Paixão
 
Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]
Tuane Paixão
 
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1]   cópiaAula de distribuição de probabilidade[1]   cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
Tuane Paixão
 
Estatistica[1]
Estatistica[1]Estatistica[1]
Estatistica[1]
Tuane Paixão
 
Hidrodinamica (1)
Hidrodinamica (1)Hidrodinamica (1)
Hidrodinamica (1)
Tuane Paixão
 
Trabalho instrumentação ii (4)
Trabalho instrumentação ii (4)Trabalho instrumentação ii (4)
Trabalho instrumentação ii (4)
Tuane Paixão
 

Mais de Tuane Paixão (20)

Lista 2 (1)
Lista 2 (1)Lista 2 (1)
Lista 2 (1)
 
Lista 1 (1)
Lista 1 (1)Lista 1 (1)
Lista 1 (1)
 
Aula01 pra
Aula01 praAula01 pra
Aula01 pra
 
Aula desenho de projeto de edificações
Aula desenho de projeto de edificaçõesAula desenho de projeto de edificações
Aula desenho de projeto de edificações
 
Perspectiva (2010.ii)
Perspectiva   (2010.ii)Perspectiva   (2010.ii)
Perspectiva (2010.ii)
 
Simbologia
SimbologiaSimbologia
Simbologia
 
Peças para sketch up
Peças para sketch upPeças para sketch up
Peças para sketch up
 
Exercicio 09 06
Exercicio 09 06Exercicio 09 06
Exercicio 09 06
 
Estudo do plano poliedros (2008.ii)
Estudo do plano   poliedros (2008.ii)Estudo do plano   poliedros (2008.ii)
Estudo do plano poliedros (2008.ii)
 
Desmaq2
Desmaq2Desmaq2
Desmaq2
 
Desenho técnico (2010.ii)
Desenho técnico   (2010.ii)Desenho técnico   (2010.ii)
Desenho técnico (2010.ii)
 
Aulas no ca dian 2010
Aulas no ca dian   2010Aulas no ca dian   2010
Aulas no ca dian 2010
 
Planta do condomínio
Planta do condomínioPlanta do condomínio
Planta do condomínio
 
Coeficiente de variação
Coeficiente de variaçãoCoeficiente de variação
Coeficiente de variação
 
Coeficiente de variação cópia
Coeficiente de variação   cópiaCoeficiente de variação   cópia
Coeficiente de variação cópia
 
Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]
 
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1]   cópiaAula de distribuição de probabilidade[1]   cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
 
Estatistica[1]
Estatistica[1]Estatistica[1]
Estatistica[1]
 
Hidrodinamica (1)
Hidrodinamica (1)Hidrodinamica (1)
Hidrodinamica (1)
 
Trabalho instrumentação ii (4)
Trabalho instrumentação ii (4)Trabalho instrumentação ii (4)
Trabalho instrumentação ii (4)
 

Aula espaço vetorial

  • 1. Qual o subespaço gerado pelo vetor (1, 0, 0) , ou seja, [ (1, 0, 0) ] ?
  • 2. { ( 1, 0, 0 ) , ( 0,1, 0 ) , ( 0, 0,1) } 3 é um conjunto de Geradores para R Porque todo vetor ( x, y, z ) ∈ R 3 Pode ser escrito da forma: ( x, y, z ) = x ( 1,0,0 ) + y ( 0,1,0 ) + z ( 0,0,1) Assim, escrevemos: R =  ( 1,0,0 ) , ( 0,1,0 ) , ( 0,0,1)  3  
  • 3. (1, 0) = e1 Vetor canônico, gerador da reta horizontal (0,1) = e2 Vetor canônico, gerador da reta vertical ( 5,0) = 5 ⋅ (1,0) ∈ [ e1 ] ∈ [ e1 , e2 ] (−1,0) = −1 ⋅ (1,0) ( 0, −3) = −3 ⋅ (0,1) (0, 2) = 2 ⋅ (0, 2) ∈ [ e2 ] (2,3) = 2 ⋅ (1, 0) + 3 ⋅ (0,1) 123 123 ∈[ e1 ] ∈[ e2 ]
  • 4. ( a, b) R = [ e1 , e2 ] e2 = ( 0 ,1) 2 e1 = (1, 0 ) pois ∀ (a, b)∈ R 2 (a, b) = a (1,0) + b (0,1) R = [ e1 , e2 , (2,0)] pois ∀ (a, b)∈ R 2 2 (a, b) = a (1,0) + b (0,1) + 0.(2,0)
  • 5. E por que estes 2 conjuntos têm quantidades diferentes de geradores, se são geradores do mesmo espaço?
  • 6. Os elementos chamados geradores ou sistemas de geradores de V podem ser um conjunto L.I ou L.D. R = [ e1 , e2 ] 2 { e1 , e2 } Conj. L.I R = [ e1 , e2 , (2,0)] { e1 , e2 , (2,0)} Conj. L.D 2
  • 7. Dependência e não dependência Linear y u y r r v = αu u v v o y x o x r r u +v u +v v Depende r r de u e v u o x
  • 8. Um ponto representa o vetor nulo. Vetor qualquer  Um único vetor diferente do vetor nulo é sempre L.I  Dois vetores são L.D quando um é múltiplo por um escalar do outro u u = (1, 0) v v = 2u v = (2, 0)
  • 9. y Três vetores no plano são sempre L.D, ou seja, um u +v terceiro vetor sempre pode v ser escrito como comb. Linear dos outros dois. u o x Um conj. que contém um subconj. L.D é L.D.      (1, 0),244 , (0,3)  14 4 (2, 0) 3 elementos deum conj . L. D   
  • 10. De um conjunto L.D podemos extrair um subconjunto. L.I  Se um conjunto é L.I, todos os seus subconjuntos são L.I  Um conjunto que possui o vetor nulo é sempre L.D.
  • 11. - conjunto ordenado: - formado por um conjunto de vetores L.I. - gera V. Proposição: De um conjunto de geradores de um espaço ou subespaço vetorial V é sempre possível extrair uma base.
  • 12. Processo prático para determinar uma base de um subespaço do ¡ . n Consiste em escalonar a matriz cujas linhas são os vetores geradores do subespaço. As linhas que não “zerarem” correspondem aos vetores geradores que forem LI. Determinar uma base para o seguinte 2 subespaço do espaço do R : W =  ( 1,1) , ( 1,0 ) , ( 0, − 1)   
  • 13. 1 1  1 1  A =  1 0  uuuuuuuuuuuuur   L2 ↔ L2 − L1u u  0 −1 L2 → − Lu   uuuuuuuuuu2 r  0 − 1    0 −1   1 1   1 0  0 1  B = { ( 1,1) , (0,1)} L1 → L1 − Lu uuuuuuuuuuuuu r 0 1  2   L3 → L3 + Lu   ( BASE ) uuuuuuuuuuuuur2  0 0  0 − 1     Portanto, os vetores (1,1) e (1,0) (correspondentes às linhas que não se anularam na matriz escalonada) formam a base para W.
  • 14. Dimensão Proposição: Seja V um espaço vetorial finitamente gerado. Então, qualquer base de V tem o mesmo número de elementos (cardinalidade). A este número de elementos dá-se o nome de Dimensão de V. Portanto, se V é finitamente gerado, podemos dizer que ele tem dimensão finita.
  • 15. Resultados importantes Seja V um espaço de dimensão finita n. Então:  Qualquer conjunto com mais de n elementos em V é LD.  Qualquer conjunto L.I de V pode ser completado para formar uma base de V.  Qualquer conjunto L.I de V tem no máximo n elementos.  Qualquer conjunto L.I com n elementos é uma base de V.
  • 16. Dimensão da Soma de 2 Subespaços Seja V um espaço vetorial de dimensão finita e U, W subespaços de V. Então dim ( U + W ) = dim U + dim W − dim ( U ∩ W )
  • 17. Determine um conjunto de geradores, a base e a dimensão para os seguintes subespaços: a ) U = { ( x, y, z ) ∈ R ; x − y − z = 0} 3 b) V = { ( x, y, z ) ∈ R ; x − 2 y = 0} 3 c) U + V d )U ∩ V
  • 18. ( x, y , z ) ∈ V ⇔ x− y−z =0 Ou seja, x= y+z Assim, um genérico vetor de U é da forma: ( y + z, y, z ) y (1,1, 0) + z (1, 0,1) Assim: U = [ (1,1, 0) , (1, 0,1) ]
  • 19. U=[(1,1,0),(1,0,1)]. (1,1, 0) não é múltiplo de (1, 0,1) O conjunto { (1,1, 0), (1, 0,1)} é L.I Logo constitui uma base para o subespaço U Assim dim(U ) = 2
  • 20. ( x, y , z ) ∈ V ⇔ x − 2y = 0 Ou seja, x = 2 y e z é qualquer. Assim, um genérico vetor de V é da forma: (2 y, y, z ) = y (2,1, 0) + z (0, 0,1) V = [ (2,1, 0) , (0, 0,1)]
  • 21. V = [ (2,1, 0) , (0, 0,1) ] (2,1, 0) não é múltiplo de (0, 0,1) O conjunto { (2,1, 0), (0, 0,1)} é L.I Logo constitui uma base para o subespaço V Assim dim(V ) = 2
  • 22. Um conjunto de geradores para U+V è dado pela uniao dos dois conjuntos, i.e.,: U = [ (1,1, 0) , (1, 0,1) ] V = [ (2,1, 0) , (0, 0,1)] U + V = [(1,1, 0) , (1, 0,1), (2,1, 0), (0, 0,1)] Para extrair uma base usaremos o processo prático de determinação de uma base.
  • 23. U + W =  ( 1,1,0 ) , ( 1,0,1) , ( 2,1,0 ) , ( 0,0,1)    1 1 0 1 1 0 1  L2 → L2 − L1 0 −1  1  0 1  2 1 0  L3 → L3 − 2 L1 0 −1 0     0 0 1 0 0 1 L2 → − L2  1 1 0 1 0 1 0 1 −1 L1 → L1 − L2 0   1 −1   0 −1 0  L3 → L3 + L2 0 0 0     0 0 1 0 0 1
  • 24. U + W =  ( 1,1,0 ) , ( 1,0,1) , ( 2,1,0 ) , ( 0,0,1)    { (1,1, 0), (1, 0,1), (0, 0,1)} Constituem uma base para U +W 1 0 1 Ou ainda 0  1 −1  0 0 0 { (1, 0,1), (0,1, −1), (0, 0,1)}   0 0 1 (Vetores restantes) dim (U + V ) = 3
  • 25. Precisamos encontrar um conjunto de vetores que satisfaça a ambas as condições: x − y − z = 0  x − 2 y = 0 ⇒ x = 2 y Substituindo na 1ª equação temos: 2y − y − z = 0 ⇒ y − z = 0 ⇒ y = z (2 y, y, y ) = y (2,1,1) U ∩ V = [ (2,1,1) ] ⇒ dim(U ∩ V ) =1
  • 26. Portanto, utilizando a relação podemos coomprovar a dimensão do espaço soma. dim(U + W ) = dim U + dim W − dim (U ∩ W ) dim ( U + V ) = 2 + 2 − 1 = 3
  • 27.
  • 28. { ( 1, 0, 0 ) , ( 0,1, 0 ) , ( 0, 0,1) } 3 é um conjunto de Geradores para R R =  ( 1,0,0 ) , ( 0,1,0 ) , ( 0,0,1)  3   e é linearmente independente (L.I) Logo { ( 1, 0, 0 ) , ( 0,1, 0 ) , ( 0, 0,1) } É uma base de R3 Como possui 3 elementos, Dim R3 = 3
  • 29. O vetor u = (1, −3,5)pode ser escrito da seguinte forma: u = 1(1, 0, 0) − 3(0,1, 0) + 5(0, 0,1) Portanto, dizemos que o vetor u é uma combinação linear dos vetores (1, 0, 0) , (0,1, 0), (0, 0,1) com os escalares 1, -3, 5 (coord. do vetor)
  • 30. r r r r v = ( 1,-3,5 ) = 1i - 3j + 5k r i = ( 1,0,0 ) 5k r P j = ( 0,1,0 ) r k v r j -3j k = ( 0,0,1 ) i o r r r { β = i , j, k } 1i [ v] β = (1, −3,5)
  • 31. Se mudássemos a base de referência r r r { β = i , j, k } ou β = { (1, 0, 0), (0,1, 0), (0, 0,1)} As coordenadas dos vetores continuariam a mesma?
  • 32. V =R 3 Encontre as coordenadas do vetor v = ( 1, − 3,5 ) Na base B = { ( 1,1,1) , ( 1,0,1) , ( 1,0, − 1) } '
  • 33. B = { ( 1,1,1) , ( 1,0,1) , ( 1,0, − 1) } ' Por definição, às coordenadas de v na base B´ é dado pelos coeficientes a,b e c abaixo: ( 1, − 3,5) = a ( 1,1,1) + b ( 1,0,1) + c ( 1,0, − 1)
  • 34. ( 1, − 3,5) = a ( 1,1,1) + b ( 1,0,1) + c ( 1,0, − 1) ⇓ a +b + c = 1  a = −3 ⇒ a = −3 a +b −c = 5 
  • 35. b + c = 4  ⇒ 2b = 12 ⇒ b = 6 b − c = 8 ⇓ c = −2 ⇐ 6+c = 4 As coordenadas de v são -3,6 e -2  −3 A matriz das coordenadas 6 de v na base B´ é [ v] B ' =   −2   
  • 36. As coordenadas de v dependem da base B escolhida e da ordem dos de seus elementos.
  • 37. Bibliografia Básica ANTON, H.; RORRES, C.: Álgebra Linear com Aplicações. Bookman, 8ª ed. Porto Alegre: RS, 2001. CALLIOLI, C. A.; DOMINGUES, HYGINO H.; COSTA, Roberto C. F. Álgebra Linear e Aplicações. Atual, 7ª ed. São Paulo: SP, 2000. HOFFMAN, K.;KUNZE,R.: Álgebra Linear. LTC editora, 1979

Notas do Editor

  1. Câmera documentos.
  2. S1 e S2 são subconjuntos de V; elementos da Comb. Linear de e1;elementos da Comb. Linear de e1,e2.
  3. R dois é gerado pelos vetores e1 e e2, E vem a seguinte pergunta: Se acrescentarmos mais vetores aos conjuntos estes novo conjunto serão
  4. Introduzir o conceito intuitivo de base para um espaço vetorial.
  5. Câmera documentos
  6. Mostrar na câmera documentos. Para o caso n=1, n=2 e etc.
  7. Explicitar o caso para n=3
  8. Convencionamos o conjunto vazio como L.I.
  9. Posto: n. de linhas não nulas ; hiper – link para slide 15
  10. Posto: n. de linhas não nulas ; hiper – link para slide 15
  11. Esse conjunto de geradores nem sempre é o minimal.
  12. Hiper – link para o slide 19
  13. Esse conjunto de geradores nem sempre é o minimal.
  14. Hiper-link para slide 15; falar sobre os tipos de subespaços.
  15. Câmara documento: Um exemplo fácil mostrando esta diferença.
  16. Rorres contém interessantes aplicações: Hoffman, Kunze - parte teórica bem abordada;