Álgebra Linear – Transformações Lineares (exercício 9)
Seja 𝑇:𝒳→𝒴 um operador linear cuja inversa existe(inversível). Se o conjunto $$\{𝑥_{1},…,𝑥_{𝑛} \}$$ é um
Álgebra
Álgebra Linear – Uma demonstração do Teorema do Núcleo e da Imagem
Para a demonstração, assume-se o conhecimento sobre classes equivalência em álgebra linear. Teorema: Sejam dois
Álgebra Linear Computacional – Produto Matricial
Definição: $$A_{m\times p}$$ e $$B_{p\times n}$$ são duas matrizes. O produto é definido como a
Álgebra Linear – Matrizes – SVD (exercício 2)
Questão Seja $$A\in\mathbb{M(R)}_{m\times n}$$, e seja a sua decomposição SVD $$A=U\Sigma V^{T}$$, onde $$U=[u_{1}|…|u_{m}]$$, $$V=[v_{1}|…|v_{n}]]$$
Álgebra Linear – Matrizes – Autovalores (exercício 4)
Questão Seja A uma matriz quadrada e ε > 0. Prove que as seguintes afirmações
Álgebra Linear – Matrizes – Autovalores (exercício 3)
Questão Sejam $$d\in\mathbb{R^{n}}$$ com todos os seus valores distintos,$$ v\in\mathbb{R^{n}}$$ com todos os elementos não
Álgebra Linear – Matrizes – SVD (exercício 1)
Questão Seja $$A\in M_{m\times n}(\mathbb{R})$$. Prove que $$\sigma_{1}=sup_{x,y}\frac{y^{T}Ax}{||y||_{2}||x||_{2}}$$, para $$x\in\mathbb{R^{n}} e $$y\in\mathbb{R^{m}}$$, onde $$sigma_{1}$$ é
Álgebra Linear – Matrizes – Autovalores (exercício 2)
Questão Seja H uma matriz hermitiana. Prove que: (a) Se $$H = A + iB$$,
Álgebra Linear – Matrizes – Autovalores (exercício 1)
Seja A uma matriz hermitiana de ordem $$n$$, com coeficientes complexos. Defina $$r(x)=x^{*}Ax$$. Prove que
Álgebra Linear – Ortogonalidade da Matriz de Householder
Questão Prove que a matriz de Householder, $$H=I-\frac{2}{|u|^{2}}\cdot u\otimes u^{T}$$, é uma matriz ortogonal. Observação: