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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 $$U=[u_{1}|…|u_{m}]$$, $$V=[v_{1}|…|v_{n}]]$$ e $$\sigma = diag(\sigma_{1},…,\sigma_{r})$$, com $$r=min\{m,n\}$$. Prove as seguintes afirmações: a) $$Av_{i}=\sigma_{i}u_{i}$$, para $$1\leq i \leq r$$, b) $$A^{T}u_{i}=\sigma_{i}v_{i}$$, para $$1\leq i \leq r$$, c) $$A^{T}Av_{i}=\sigma_{i}^{2}u_{i}$$, para $$1\leq i \leq r$$ d) $$AA^{T}u_{i}=\sigma_{i}^{2}v_{i}$$, para $$1\leq Leia mais…

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Álgebra Linear – Matrizes – Autovalores (exercício 4)

Questão Seja A uma matriz quadrada e ε > 0. Prove que as seguintes afirmações são equivalentes: a) $$\lambda$$ é autovalor de $$A+B$$, para alguma matriz $$B$$, com $$||B||_{2}\leq\epsilon$$. b) Existe $$||v||_{2}=1$$ tal que $$||A-\lambda I||_{2}\leq\epsilon$$. c) $$||(A-\lambda I)^{-1}||_{2}\leq 1/\epsilon$$. Demonstração: (a) implica (b): Por hipótese, existe $$u$$ tal que Leia mais…

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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 nulos e $$a\in\mathbb{R}$$, e defina $$A=\left(\begin{array}{rrr} D&v\\ v^{T}&a \end{array}\right)$$, com $$D=diag(d_{1},…,d_{n}$$. Se $$\lambda\in\Lambda(A)$$, prove que: a) $$D-\lambda I$$ é não singular; b) $$\sum^{n}_{i=1}\frac{v_{i}^{2}}{d_{i}-\lambda}=a-\lambda$$. Demonstração: 1) Cálculo do determinante de $$A$$. Pela definição, $$det(A)=\sum_{\sigma}a_{1i_{1}}\cdot …\cdot a_{n+1 Leia mais…

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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}$$ é o maior valor singular da SVD. Demonstração: Pelo teorema da SVD, $$A=U\Sigma V^{T}$$Redução da expressão: \[y^{T}Ax=y^{T}U\Sigma V^{T}x=(U^{T}y)^{T}\Sigma (V^{T}x)\]. Poremos $$u=U^{T}y$$ e $$v=V^{T}x$$. Por hipótese do teorema da existência da SVD, as matrizes $$U$$ e $$V$$ Leia mais…

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Álgebra Linear – Matrizes – Autovalores (exercício 1)

Seja A uma matriz hermitiana de ordem $$n$$, com coeficientes complexos. Defina $$r(x)=x^{*}Ax$$. Prove que $$max_{||x||=1}\{r(x)\}=max\{\Lambda(A)\}$$. Prove o resultado análogo para o mínimo. Observação: $$\Lambda(A)$$ é o conjunto de todos os autovalores em módulo da matriz $$A$$. Solução: Pelo teorema espectral, decompomos a matriz na forma $$A=UDU^{*}$$, onde $$D$$ é Leia mais…

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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: O produto exterior é igual à matriz produto de coordenadas do vetor $$u$$, isto é, $$u\otimes u^{T}=[u_{i}u_{j}]$$, onde $$u=(u_{1},…,u_{n})\neq 0$$. Demonstração: Definição da matriz de Householder: $$H=\left\{\begin{array}{rc} 1-\alpha\cdot u_{i}^{2},&\mbox{se}\quad i=j,\\ -\alpha\cdot u_{i}u_{j}, &\mbox{se}\quad i\neq j. Leia mais…

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Álgebra Linear – Sistemas Lineares Homogêneos(Teorema)

Teorema: Seja uma matriz $$A\in\mathcal{M}({\mathbb{R}})_{m\times n}$$, com $$m<n$$. Então o sistema linear $$Ax=0$$ admite uma solução não trivial (não nula). Demonstração: Passo 1 Por indução, faremos para $$n=1$$. Neste caso, existe apenas a equação $$b_{1 1}x_{1}+…+b_{1 n}x_{n}=0$$. Isolando $$x_{n}$$, obtemos \[x_{n}=\frac{-1}{b_{1 n}}\cdot (b_{1 1}x_{1}+…+b_{1 n-1}x_{n-1})\]. Atribuindo valores específicos, por exemplo: Leia mais…

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Álgebra Linear – Transformações Lineares (exercício 8)

Questões anteriores Exercício Seja $$\varphi$$ um operador linear, sobre o espaço vetorial $$V$$, tal que $$\varphi^{2}=I_{d}$$ (identidade). Mostre que $$V=U\oplus W$$,com $$U=\{v\in V;\varphi(v)=v\}$$, e $$W=\{v\in  V;\varphi(v)=-v\}$$. Solução: $$U$$ e $$W$$ são subespaços vetoriais de $$V$$ porque $$\varphi^{2}=I_{d}$$. Com efeito, tivéssemos $$v\in W$$, $$\varphi(\varphi(v))=\varphi(-v)=v$$. Do contrário, ter-se-ia $$\varphi(-v)=-v$$, fazendo com que Leia mais…

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Álgebra Linear – Operador Adjunto (exercícios 2)

Questões Anteriores Exercício Seja $$f^{*}:\mathbb{R}\longrightarrow E$$ a adjunta do funcional linear $$f: E\longrightarrow \mathbb{R}$$. Prove que $$v=f^{*}(1)$$ é vetor de $$E$$ que corresponde a $$f$$ pelo isomorfismo do teorema da representação de Riesz. Prove ainda que $$f(f^{*}(1))=|v|^{2}$$ e $$f^{*}(f(w))=<w;v>v$$, para todo $$w\in E$$. Solução: Da propriedade adjunta, $$f(w)\cdot 1 = Leia mais…

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