• Home
  • Chat IA
  • Guru IA
  • Tutores
  • Central de ajuda
Home
Chat IA
Guru IA
Tutores

·

Engenharia de Produção ·

Álgebra 2

Envie sua pergunta para a IA e receba a resposta na hora

Recomendado para você

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espaços Vetoriais e Subespaços

2

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espaços Vetoriais e Subespaços

Álgebra 2

UFAM

Cronograma de Aulas - Espaços Vetoriais e Produto Interno

1

Cronograma de Aulas - Espaços Vetoriais e Produto Interno

Álgebra 2

UFAM

Algebra Linear - Transformacoes Lineares - Exercicios e Definições

42

Algebra Linear - Transformacoes Lineares - Exercicios e Definições

Álgebra 2

UFAM

Projeção Ortogonal em Espaços Vetoriais - Definições e Exemplos

7

Projeção Ortogonal em Espaços Vetoriais - Definições e Exemplos

Álgebra 2

UFAM

Lista de Exercicios - Algebra Linear II - Transformacoes Lineares

3

Lista de Exercicios - Algebra Linear II - Transformacoes Lineares

Álgebra 2

UFAM

Lista de Exercícios Álgebra Linear II - UFAM - Vetores, Subespaços e Dependência Linear

2

Lista de Exercícios Álgebra Linear II - UFAM - Vetores, Subespaços e Dependência Linear

Álgebra 2

UFAM

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espacos Vetoriais e Subespacos

1

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espacos Vetoriais e Subespacos

Álgebra 2

UFAM

Exercícios Resolvidos sobre Ortogonalidade e Gram-Schmidt em Álgebra Linear

3

Exercícios Resolvidos sobre Ortogonalidade e Gram-Schmidt em Álgebra Linear

Álgebra 2

UFAM

Normas Espaços Vetoriais Produto Interno Cauchy-Schwarz Projeção Ortogonal e Ângulos

6

Normas Espaços Vetoriais Produto Interno Cauchy-Schwarz Projeção Ortogonal e Ângulos

Álgebra 2

UFAM

Algebra Linear - Lista de Exercicios sobre Autovalores e Autovetores

2

Algebra Linear - Lista de Exercicios sobre Autovalores e Autovetores

Álgebra 2

UFAM

Texto de pré-visualização

Atividade Teste Raimundo Raylton de Araújo Brito 22152034 Obs o atraso na entrega se deu por problema no link de convite para o Classroom 1 Prova de que o conjunto de matrizes Mm x n é um espaço vetorial Enunciado Prove que o conjunto das matrizes Mm n com entradas em R munido com as operações usuais de adição e multiplicação por escalar é um espaço vetorial sobre o corpo R Solução Definimos o conjunto Mm n R como o conjunto de todas as matrizes A aijmn onde aij R para todo 1 i m e 1 j n Para que esse conjunto seja considerado um espaço vetorial sobre o corpo R é necessário verificar as seguintes propriedades 1 Fechamento sob adição Sejam A e B duas matrizes em Mm n R A soma de A e B resulta em uma nova matriz C onde cada elemento cij é dado por cij aij bij para todos 1 i m e 1 j n Como a soma de números reais é um número real temos que a soma de duas matrizes também resulta em uma matriz com entradas reais o que demonstra o fechamento sob adição 2 Fechamento sob multiplicação por escalar Seja α um número real escalar e A uma matriz em Mm n R A multiplicação de A por α resulta em uma matriz B onde cada elemento bij é dado por bij α aij para todos 1 i m e 1 j n Como o produto de dois números reais é um número real isso garante que o resultado é uma matriz com entradas reais provando o fechamento sob multiplicação por escalar 3 Existência do elemento neutro aditivo matriz nula A matriz nula 0mn que tem todos os seus elementos iguais a zero atua como o elemento neutro aditivo Para qualquer matriz A aijmn temos que A 0mn A pois somar zero a qualquer elemento aij não altera o valor de aij Logo a matriz nula é o elemento neutro para a adição de matrizes 4 Existência do inverso aditivo Para cada matriz A aijmn em Mm n R o inverso aditivo de A é dado pela matriz A onde cada elemento é aij Assim somar A e A resulta na matriz nula pois aij aij 0 para todos os elementos Portanto o inverso aditivo de A existe em Mm n R 5 Associatividade da adição Sejam A B e C três matrizes em Mm n R A operação de adição de matrizes é associativa o que significa que A B C A B C Isso é verificado para todos os elementos individuais das matrizes de forma que aij bij cij aij bij cij para todos 1 i m e 1 j n 6 Comutatividade da adição A operação de adição de matrizes também é comutativa ou seja A B B A Isso é fácil de verificar observando que para todos os elementos aij bij bij aij que é a comutatividade da adição de números reais 7 Distributividade sobre adição de matrizes Seja α um número real e A B duas matrizes em Mm n R A multiplicação por escalar é distributiva em relação à adição de matrizes o que significa que αA B αA αB Para cada elemento da matriz temos αaij bij αaij αbij o que prova a propriedade 8 Distributividade sobre adição de escalares Sejam α e β dois números reais e A uma matriz em Mm n R A multiplicação por escalar também é distributiva em relação à adição de escalares ou seja α βA αA βA Para cada elemento da matriz temos α βaij αaij βaij 9 Compatibilidade da multiplicação por escalares Sejam α e β números reais e A uma matriz em Mm n R A multiplicação por escalares é compatível o que significa que αβA αβA Para cada elemento da matriz temos αβaij αβaij o que prova a propriedade 10 Existência do elemento neutro multiplicativo Para qualquer matriz A em Mm n R o escalar 1 atua como o elemento neutro multiplicativo ou seja 1 A A Isso é facilmente verificado para cada elemento da matriz pois 1 aij aij Conclusão Como todas as propriedades necessárias foram verificadas podemos concluir que Mm n R munido das operações usuais de adição de matrizes e multiplicação por escalar é de fato um espaço vetorial sobre o corpo R 2 Prova de que α 0 0 em um espaço vetorial Enunciado Mostre que em um espaço vetorial V sobre o corpo R com elemento neutro 0 vale que α 0 0 α R Solução Seja V um espaço vetorial sobre o corpo R e seja 0 V o elemento neutro aditivo isto é para qualquer vetor v V temos v 0 v Queremos provar que para qualquer α R a seguinte relação é válida α 0 0 Passo 1 Uso da identidade 0 0 0 Sabemos que o elemento neutro aditivo 0 satisfaz a propriedade 0 0 0 Multiplicamos ambos os lados desta equação por α utilizando a propriedade distributiva da multiplicação por escalar sobre a adição de vetores Assim temos α 0 α 0 0 α 0 α 0 Passo 2 Subtração de ambos os lados da equação Agora subtraímos α 0 de ambos os lados da equação obtida no passo anterior Isso nos dá α 0 α 0 α 0 α 0 α 0 o que resulta em 0 α 0 Conclusão Portanto mostramos que para qualquer α R a relação α 0 0 é válida conforme solicitado

Envie sua pergunta para a IA e receba a resposta na hora

Recomendado para você

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espaços Vetoriais e Subespaços

2

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espaços Vetoriais e Subespaços

Álgebra 2

UFAM

Cronograma de Aulas - Espaços Vetoriais e Produto Interno

1

Cronograma de Aulas - Espaços Vetoriais e Produto Interno

Álgebra 2

UFAM

Algebra Linear - Transformacoes Lineares - Exercicios e Definições

42

Algebra Linear - Transformacoes Lineares - Exercicios e Definições

Álgebra 2

UFAM

Projeção Ortogonal em Espaços Vetoriais - Definições e Exemplos

7

Projeção Ortogonal em Espaços Vetoriais - Definições e Exemplos

Álgebra 2

UFAM

Lista de Exercicios - Algebra Linear II - Transformacoes Lineares

3

Lista de Exercicios - Algebra Linear II - Transformacoes Lineares

Álgebra 2

UFAM

Lista de Exercícios Álgebra Linear II - UFAM - Vetores, Subespaços e Dependência Linear

2

Lista de Exercícios Álgebra Linear II - UFAM - Vetores, Subespaços e Dependência Linear

Álgebra 2

UFAM

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espacos Vetoriais e Subespacos

1

Lista de Exercicios Algebra Linear II - Espacos Vetoriais e Subespacos

Álgebra 2

UFAM

Exercícios Resolvidos sobre Ortogonalidade e Gram-Schmidt em Álgebra Linear

3

Exercícios Resolvidos sobre Ortogonalidade e Gram-Schmidt em Álgebra Linear

Álgebra 2

UFAM

Normas Espaços Vetoriais Produto Interno Cauchy-Schwarz Projeção Ortogonal e Ângulos

6

Normas Espaços Vetoriais Produto Interno Cauchy-Schwarz Projeção Ortogonal e Ângulos

Álgebra 2

UFAM

Algebra Linear - Lista de Exercicios sobre Autovalores e Autovetores

2

Algebra Linear - Lista de Exercicios sobre Autovalores e Autovetores

Álgebra 2

UFAM

Texto de pré-visualização

Atividade Teste Raimundo Raylton de Araújo Brito 22152034 Obs o atraso na entrega se deu por problema no link de convite para o Classroom 1 Prova de que o conjunto de matrizes Mm x n é um espaço vetorial Enunciado Prove que o conjunto das matrizes Mm n com entradas em R munido com as operações usuais de adição e multiplicação por escalar é um espaço vetorial sobre o corpo R Solução Definimos o conjunto Mm n R como o conjunto de todas as matrizes A aijmn onde aij R para todo 1 i m e 1 j n Para que esse conjunto seja considerado um espaço vetorial sobre o corpo R é necessário verificar as seguintes propriedades 1 Fechamento sob adição Sejam A e B duas matrizes em Mm n R A soma de A e B resulta em uma nova matriz C onde cada elemento cij é dado por cij aij bij para todos 1 i m e 1 j n Como a soma de números reais é um número real temos que a soma de duas matrizes também resulta em uma matriz com entradas reais o que demonstra o fechamento sob adição 2 Fechamento sob multiplicação por escalar Seja α um número real escalar e A uma matriz em Mm n R A multiplicação de A por α resulta em uma matriz B onde cada elemento bij é dado por bij α aij para todos 1 i m e 1 j n Como o produto de dois números reais é um número real isso garante que o resultado é uma matriz com entradas reais provando o fechamento sob multiplicação por escalar 3 Existência do elemento neutro aditivo matriz nula A matriz nula 0mn que tem todos os seus elementos iguais a zero atua como o elemento neutro aditivo Para qualquer matriz A aijmn temos que A 0mn A pois somar zero a qualquer elemento aij não altera o valor de aij Logo a matriz nula é o elemento neutro para a adição de matrizes 4 Existência do inverso aditivo Para cada matriz A aijmn em Mm n R o inverso aditivo de A é dado pela matriz A onde cada elemento é aij Assim somar A e A resulta na matriz nula pois aij aij 0 para todos os elementos Portanto o inverso aditivo de A existe em Mm n R 5 Associatividade da adição Sejam A B e C três matrizes em Mm n R A operação de adição de matrizes é associativa o que significa que A B C A B C Isso é verificado para todos os elementos individuais das matrizes de forma que aij bij cij aij bij cij para todos 1 i m e 1 j n 6 Comutatividade da adição A operação de adição de matrizes também é comutativa ou seja A B B A Isso é fácil de verificar observando que para todos os elementos aij bij bij aij que é a comutatividade da adição de números reais 7 Distributividade sobre adição de matrizes Seja α um número real e A B duas matrizes em Mm n R A multiplicação por escalar é distributiva em relação à adição de matrizes o que significa que αA B αA αB Para cada elemento da matriz temos αaij bij αaij αbij o que prova a propriedade 8 Distributividade sobre adição de escalares Sejam α e β dois números reais e A uma matriz em Mm n R A multiplicação por escalar também é distributiva em relação à adição de escalares ou seja α βA αA βA Para cada elemento da matriz temos α βaij αaij βaij 9 Compatibilidade da multiplicação por escalares Sejam α e β números reais e A uma matriz em Mm n R A multiplicação por escalares é compatível o que significa que αβA αβA Para cada elemento da matriz temos αβaij αβaij o que prova a propriedade 10 Existência do elemento neutro multiplicativo Para qualquer matriz A em Mm n R o escalar 1 atua como o elemento neutro multiplicativo ou seja 1 A A Isso é facilmente verificado para cada elemento da matriz pois 1 aij aij Conclusão Como todas as propriedades necessárias foram verificadas podemos concluir que Mm n R munido das operações usuais de adição de matrizes e multiplicação por escalar é de fato um espaço vetorial sobre o corpo R 2 Prova de que α 0 0 em um espaço vetorial Enunciado Mostre que em um espaço vetorial V sobre o corpo R com elemento neutro 0 vale que α 0 0 α R Solução Seja V um espaço vetorial sobre o corpo R e seja 0 V o elemento neutro aditivo isto é para qualquer vetor v V temos v 0 v Queremos provar que para qualquer α R a seguinte relação é válida α 0 0 Passo 1 Uso da identidade 0 0 0 Sabemos que o elemento neutro aditivo 0 satisfaz a propriedade 0 0 0 Multiplicamos ambos os lados desta equação por α utilizando a propriedade distributiva da multiplicação por escalar sobre a adição de vetores Assim temos α 0 α 0 0 α 0 α 0 Passo 2 Subtração de ambos os lados da equação Agora subtraímos α 0 de ambos os lados da equação obtida no passo anterior Isso nos dá α 0 α 0 α 0 α 0 α 0 o que resulta em 0 α 0 Conclusão Portanto mostramos que para qualquer α R a relação α 0 0 é válida conforme solicitado

Sua Nova Sala de Aula

Sua Nova Sala de Aula

Empresa

Central de ajuda Contato Blog

Legal

Termos de uso Política de privacidade Política de cookies Código de honra

Baixe o app

4,8
(35.000 avaliações)
© 2025 Meu Guru®