Matriz aumentada

Na álgebra linear, uma matriz aumentada é uma matriz obtida anexando as colunas de duas matrizes fornecidas, geralmente com o objetivo de executar as mesmas operações de linha elementares em cada uma das matrizes fornecidas.

Dadas as matrizes A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} , onde

A = [ 1 3 2 2 0 1 5 2 2 ] , B = [ 4 3 1 ] , {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&3&2\\2&0&1\\5&2&2\end{bmatrix}},\quad B={\begin{bmatrix}4\\3\\1\end{bmatrix}},}

a matriz aumentada ( A | B ) {\displaystyle (A|B)} é escrita como

( A | B ) = [ 1 3 2 4 2 0 1 3 5 2 2 1 ] . {\displaystyle (A|B)=\left[{\begin{array}{ccc|c}1&3&2&4\\2&0&1&3\\5&2&2&1\end{array}}\right].}

Isso é útil ao resolver sistemas de equações lineares.

Para um determinado número de incógnitas, o número de soluções para um sistema de equações lineares depende apenas do posto da matriz que representa o sistema e do posto da matriz aumentada correspondente. Especificamente, de acordo com o teorema de Rouché-Capelli, qualquer sistema de equações lineares é inconsistente (não possui soluções) se o posto da matriz aumentada for maior que o posto da matriz do coeficiente; se, por outro lado, os postos dessas duas matrizes forem iguais, o sistema deverá ter pelo menos uma solução. A solução é única se e somente se o posto for igual ao número de variáveis. Caso contrário, a solução geral terá k {\displaystyle k} parâmetros livres, onde k {\displaystyle k} é a diferença entre o número de variáveis e o posto; portanto, nesse caso, há uma infinidade de soluções.

Uma matriz aumentada também pode ser usada para encontrar a inversa de uma matriz combinando-a com a matriz identidade.

Encontrando a matriz inversa

Seja C {\displaystyle C} a matriz quadrada 2 × 2 {\displaystyle 2\times 2}

C = [ 1 3 5 0 ] . {\displaystyle C={\begin{bmatrix}1&3\\-5&0\end{bmatrix}}.}

Para encontrar o inverso de C {\displaystyle C} , criamos ( C | I ) {\displaystyle (C|I)} onde I {\displaystyle I} é a matriz identidade 2 × 2 {\displaystyle 2\times 2} . Em seguida, reduzimos a parte de ( C | I ) {\displaystyle (C|I)} correspondente a C {\displaystyle C} à matriz identidade usando apenas operações de linha elementares em ( C | I ) {\displaystyle (C|I)} .

( C | I ) = [ 1 3 1 0 5 0 0 1 ] {\displaystyle (C|I)=\left[{\begin{array}{cc|cc}1&3&1&0\\-5&0&0&1\end{array}}\right]}
( I | C 1 ) = [ 1 0 0 1 5 0 1 1 3 1 15 ] {\displaystyle (I|C^{-1})=\left[{\begin{array}{cc|cc}1&0&0&-{\frac {1}{5}}\\0&1&{\frac {1}{3}}&{\frac {1}{15}}\end{array}}\right]} ,

a parte direita é o inverso da matriz C {\displaystyle C} original.

Seja U {\displaystyle U} a matriz quadrada 3 × 3 {\displaystyle 3\times 3}

U = [ 1 3 2 1 3 4 2 5 6 ] . {\displaystyle U=\left[{\begin{array}{ccc}1&3&2\\1&3&4\\2&5&6\end{array}}\right].}

Para encontrar o inverso de U {\displaystyle U} , criamos ( U | I ) {\displaystyle (U|I)} e usamos operações elementares para escalonar a matriz

( U | I ) = [ 1 3 2 1 0 0 1 3 4 0 1 0 2 5 6 0 0 1 ] . {\displaystyle (U|I)=\left[{\begin{array}{ccc|ccc}1&3&2&1&0&0\\1&3&4&0&1&0\\2&5&6&0&0&1\end{array}}\right].}

( I | U 1 ) = [ 1 0 0 1 4 3 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 2 1 2 0 ] {\displaystyle (I|U^{-1})=\left[{\begin{array}{ccc|ccc}1&0&0&-1&-4&3\\0&1&0&1&1&-1\\0&0&1&-{\frac {1}{2}}&{\frac {1}{2}}&0\end{array}}\right]}

onde U 1 {\displaystyle U^{-1}} está a direita da matriz identidade.

Existência e número de soluções

Considere o sistema de equações

x + y + 2 z = 3 x + y + z = 1 2 x + 2 y + 2 z = 2. {\displaystyle {\begin{aligned}x+y+2z&=3\\x+y+z&=1\\2x+2y+2z&=2.\end{aligned}}}

A matriz dos coeficientes é

A = [ 1 1 2 1 1 1 2 2 2 ] , {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&1&2\\1&1&1\\2&2&2\\\end{bmatrix}},}

e a matriz aumentada é

( A | B ) = [ 1 1 2 3 1 1 1 1 2 2 2 2 ] . {\displaystyle (A|B)=\left[{\begin{array}{ccc|c}1&1&2&3\\1&1&1&1\\2&2&2&2\end{array}}\right].}

Como ambas têm o mesmo posto, ou seja, 2, existe pelo menos uma solução; e como seu posto é menor que o número de incógnitas, sendo a última 3, há um número infinito de soluções.

Por outro lado, considere o sistema

x + y + 2 z = 3 x + y + z = 1 2 x + 2 y + 2 z = 5. {\displaystyle {\begin{aligned}x+y+2z&=3\\x+y+z&=1\\2x+2y+2z&=5.\end{aligned}}}

A matriz dos coeficientes é

A = [ 1 1 2 1 1 1 2 2 2 ] , {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&1&2\\1&1&1\\2&2&2\\\end{bmatrix}},}

e a matriz aumentada é

( A | B ) = [ 1 1 2 3 1 1 1 1 2 2 2 5 ] . {\displaystyle (A|B)=\left[{\begin{array}{ccc|c}1&1&2&3\\1&1&1&1\\2&2&2&5\end{array}}\right].}

Neste exemplo, a matriz dos coeficientes possui posto 2, enquanto a matriz aumentada possui posto 3; então esse sistema de equações não tem solução. De fato, um aumento no número de linhas linearmente independentes tornou o sistema de equações inconsistente.

Solução de um sistema linear

Como usado na álgebra linear, uma matriz aumentada é usada para representar os coeficientes e o vetor de solução de cada conjunto de equações.

Para o conjunto de equações

x + 2 y + 3 z = 0 3 x + 4 y + 7 z = 2 6 x + 5 y + 9 z = 11 {\displaystyle {\begin{aligned}x+2y+3z&=0\\3x+4y+7z&=2\\6x+5y+9z&=11\end{aligned}}}

os coeficientes e termos constantes dão as matrizes

A = [ 1 2 3 3 4 7 6 5 9 ] , B = [ 0 2 11 ] , {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&2&3\\3&4&7\\6&5&9\end{bmatrix}},\quad B={\begin{bmatrix}0\\2\\11\end{bmatrix}},}

e, portanto, resulta na matriz aumentada

( A | B ) = [ 1 2 3 0 3 4 7 2 6 5 9 11 ] {\displaystyle (A|B)=\left[{\begin{array}{ccc|c}1&2&3&0\\3&4&7&2\\6&5&9&11\end{array}}\right]} .

Observe que o posto da matriz dos coeficientes, que é 3, é igual ao posto da matriz aumentada; portanto, existe pelo menos uma solução; e como esse posto é igual ao número de incógnitas, existe exatamente uma solução.

Para obter a solução, operações de linha podem ser executadas na matriz aumentada para obter a matriz identidade no lado esquerdo, produzindo

[ 1 0 0 4 0 1 0 1 0 0 1 2 ] , {\displaystyle \left[{\begin{array}{ccc|c}1&0&0&4\\0&1&0&1\\0&0&1&-2\\\end{array}}\right],}

então a solução do sistema é ( x , y , z ) = ( 4 , 1 , 2 ) {\displaystyle (x,y,z)=(4,1,-2)} .

Referências

  • Marvin Marcus e Henryk Minc, A survey of matrix theory and matrix inequalities, Dover Publications, 1992, ISBN 0-486-67102-X. Pg. 31.
  • Seymour Lipschutz e Marc Lipson, Matemática Discreta - 2.ed., Grupo A - Bookman, 2000, ISBN 8577803279. Pg. 110
  • v
  • d
  • e
Classes de matriz
Elementos explicitamente restritos
Constante
Condições sobre
autovalores e autovetores
Satisfazendo condições
sobre produtos ou inversas
Com aplicações específicas
Usada em estatística
  • Bernoulli
  • Centro
  • Correlação
  • Covariância
  • Dispersão
  • Duplamente estocástica
  • Informação de Fisher
  • Projeção
  • Precisão
  • Estocástica
  • Transição
Usada em teoria dos grafos
Usada em ciência e engenharia
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