Gabriel Cramer nasceu em 1704 na Suíça e se tornou professor de matemática na Universidade de Genebra aos 20 anos. Sua obra mais famosa introduziu sistemas de equações lineares e formulou a Regra de Cramer para obter a inversa de uma matriz usando determinantes. Cramer faleceu em 1752 durante uma viagem para descansar após anos de trabalho excessivo.

1. Gabriel Cramer

3. Gabriel Cramer nasceu em Genebra, na Suíça, a 31 de Julho de 1704, O seu pai era médico e, dos seus dois irmãos, um tornou-se também médico e outro professor de Direito. (daqui pra frente do Tyrone)

4. Com apenas 18 anos obteve o grau de doutor pela Universidade de Genebra com uma tese sobre “a teoria do som”, e aos 20 anos foi nomeado professor de Matemática pela mesma universidade.

5. Mas teve que dividir a materia de matemática na faculdade que lecionava, ele com geometria e mecânica e Calandrini com álgebra e astronomia.

6. Após dois anos, foram convidados a uma viagem, para aumentar o nivel de experiência e aprender mais com outros matemáticos. Cramer o fez, e com isso obteve o titulo único de professor de Matemática onde lecionava.

7. O seu método de ensino foi também inovador: Cramer decidiu, com o consentimento da Academia, dar as aulas em francês em vez de latim (como era habitual na época). Foi ainda membro do Concílio dos Duzentos e depois do Concílio dos Setenta, onde aplicou o seu conhecimento matemático à artilharia, à reconstrução de edifícios e à construção de fortificações. (acaba aqui a do tyrone)

8. A sua obra mais famosa é a “ Introduction à l’analyse des lignes courbes algébriques ”, publicada em 1750. Nela aborda os sistemas de equações lineares com múltiplas incógnitas e formula um teorema que daria origem à conhecida Regra de Cramer, que descreve como obter a inversa de uma matriz recorrendo ao cálculo de determinantes. (começa a fala do Maciel)

9. Regra de Cramer

10. A regra de Cramer é um teorema em álgebra linear, que dá a solução de um sistema de equações lineares em termos de determinantes.

11. Álgebra linear é um ramo da matemática que surgiu do estudo detalhado de sistemas de equações lineares e se utiliza de alguns conceitos e estruturas fundamentais da matemática como: vetores, espaços vetoriais, transformações lineares, sistemas de equações lineares e matrizes.

12. Uma equação linear é uma equação envolvendo apenas somas ou produtos de constantes e variáveis do primeiro grau. (acaba aqui a do Maciel)

13. Aplicações

15. Programação Linear -Em matemática, problemas de Programação Linear (PL) são problemas de optimização nos quais a função objetivo e as restrições são todas lineares. Ex: Semeado com trigo ou cevada ou uma combinação de ambas. O fazendeiro tem uma quantidade limitada de fertilizante F permitido e de inseticida P permitido que podem ser usados, cada um deles sendo necessários em quantidades diferentes por unidade de área para o trigo (F1, P1) e para a cevada (F2, P2). Seja S1 o preço de venda do trigo, e S2 o da cevada. Se chamarmos a área plantada com trigo e cevada de x1 e x2 respectivamente, então o número ideal de km2 de plantação com trigo vs cevada pode ser expresso como um problema de programação linear .

16. Processamento de Imagem É qualquer forma de processamento de dados no qual a entrada e saída são imagens tais como fotografias ou quadros de vídeo. Além de ser um estágio para novos processamentos de dados tais como aprendizagem de máquina ou reconhecimento de padrões.

17. Física matemática Física matemática é um ramo da Física teórica, que estuda desde simetrias até modelos integráveis, em "Campos e partículas". O maior numero de pesquisas neste campo são os modelos do tipo cadeia de spin e as simetrias associadas a estes modelos. Em particular, interessam os modelos com elétrons fortemente correlacionados, devido a sua importância na compreensão da supercondutividade à alta temperatura.

18. Estatística Utiliza-se das teorias probabilísticas para explicar a frequência de fenómenos e para possibilitar a previsão desses fenómenos no futuro. E dentro da Estatística entra o modelo linear generalizado (MLG) é uma flexível generalização da regressão de mínimos quadrados ordinária. Relaciona a distribuição aleatória da variável dependente no experimento (a função de distribuição) com a parte sistemática (não aleatória) (ou preditor linear) através de uma função chamada função de ligação.

19. Término da vida de Cramer

20. O esforço e empenho que Cramer dedicou à preparação da sua “Introduction à l’analyse des lignes courbes algébriques” e ao seu trabalho editorial, somado a todas as suas actividades quotidianas, fragilizaram significativamente a sua saúde. Em 1751, uma queda da sua carruagem deixou-o prostrado, e passou dois meses a recuperar na cama. O esgotamento que o excesso de trabalho lhe provocara levou o seu médico a recomendar-lhe um período de descanso no Sul de França para recuperar a sua saúde. Seguindo o conselho do seu médico, Cramer partiu de Genebra a 21 Dezembro de 1751. Faleceu ainda durante a viagem, em Bagnols-Sur-Cèze, já na França, a 4 de Janeiro de 1752.

21. Considerações finais : Não se desgaste demais com matemática, ou pode morrer por ela . (acaba aqui com o Ômar )