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Algebra linear

Gabriel da Silva Oliveira algebra linear Profissionalizante Portugiesisch

Algebra linear

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Algebra linear

  1. Espaços Vetoriais

    • Conjunto de vetores com as mesma características . Somente os planos e retas que passam pela origem são espaços vetoriais
    • Um vetor pode ser uma função, um polinômio, uma matriz, R2,R3,Rn.
      • Espaços de polinômios de função e do Rn são parecidos
    • Precisa basicamente ser :
      • Além do mais precisa responder a 4 axiomas de soma e quatro de multiplicação
      • não vazio
      • Aberto pra soma
      • Aberto para multiplicação por escalar
      • essas características podem ser alteradas, então basicamente ele vai pedir para verificar se os vetores pertencem ao conjunto
        • Como na questão 1 da prova:
          • a) basta multiplicar pelo vetor nulo, seguindo as regras de multiplicação
          • b) simétrico aditivo basta multiplicar por -1
          • c) nesta bata realizar as operações utilizando as regras, e usar propriedades de distributividade
          • Criar vetores pertencentes ao conjunto para realizar as operações
    • Subespaço vetorial
      • Espaço vetorial menor que herda as características do espaço
    • Sistemas Linearmente Dependente e Independente
      • L.I
        • Vetor único é L.I
      • L.D
        • Vetor nulo é sempre LD mesmo que sozinho
        • Todo conjunto que tem o vetor nulo
        • Quando um vetor é a combinar dos outros dois, então o conjunto é LD
          • Como por exemplo: {cos²,sen²,1} é LD pois, cos²+sen²=1
        • Todo conjunto de 3 vetores no R² é LD, da mesma forma todo conjunto com n+1 vetores em Rn é LD
      • Basicamente temos 3 métodos para descobrir se um conjunto é LI ou LD
        • Teorema 1.18
          • Se uma matriz (A)  tiver as colunas formadas por um vetor, e det (A)=0 Então o conjunto é LD e se det(A) diferente de 0 é L.I
        • Definição 1.8
          • Em um conjunto se a combinação linear tiver alfas com mais de uma solução, o conjunto é L.D. Se todas as soluções forem 0, o conjunto é L.I
          • Pode ser usado nas funções e polinomios também,
        • Wroskiano
          • Aqui é utilizado para um conjunto de funções. Monta-se uma matriz (A) com as derivadas das funções, depois aplica-se o determinante. Se det(A)=0,então o conjunto é L.D, se det(A) for diferente de 0 então é L.I
    • BASE
      • Base é um conjunto capaz de gerar todo o conjunto e precisa ser L.I 
      • Matriz M2x2
        • [10],[01],[00],[00]   [00] [00] [10] [01]
        • Dimensão n²
      • PARA DESCOBRIR A DIMENSÃO DE UMA MATRIZ TRIANGULAR SUPERIOR
        • (n+1)*n/2 n=tamanho da matriz
        • P2
          • Dimensão 3
            • (1,x,x²)
          • Pn dimensão n+1
            • Pois pode ser transformado em R³
              • Ex: x²-2x pode ser escrito como (1,-2,0)
        • R2 dimensão 2
        • R3 dimensão 3
        • Rn dimensão n
      • As coordenadas de um vetor depende de sua base
        • EX: (3,2)
          • NA BASE {(1,0) , (0,1)}
            • 2*(1,0)+3*(0,1)
          • Na BASE {(1,0),(1,1)}
            • (2,3)=a(1,0)+b(1,1)
              • B=3
              • A=-1
      • DEVE SER LI E GERAR O CONJUNTO
        • Ex: Para saber que um conjunto é base de outro, primeiro defino se é L.i depois vejo se pra qualquer vetor do conjunto pode ser escrito como a combinação linear deste conjutno

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Profissionalizante algebra linear Mindmap am Algebra linear, erstellt von Gabriel da Silva Oliveira am 29/08/2023.
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