Matriz de coeficientes

Na álgebra linear, uma matriz de coeficientes é uma matriz que consiste nos coeficientes das variáveis em um conjunto de equações lineares. A matriz é usada na resolução de sistemas de equações lineares.

Matriz de coeficientes

Em geral, um sistema com m {\displaystyle m} equações lineares e n {\displaystyle n} incógnitas pode ser escrito como

a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1 n x n = b 1 {\displaystyle a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+\cdots +a_{1n}x_{n}=b_{1}\,}
a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2 n x n = b 2 {\displaystyle a_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+\cdots +a_{2n}x_{n}=b_{2}\,}
{\displaystyle \vdots \,}
a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + + a m n x n = b m {\displaystyle a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_{2}+\cdots +a_{mn}x_{n}=b_{m}\,}

onde x 1 ,   x 2 , . . . , x n {\displaystyle x_{1},\ x_{2},...,x_{n}} são as incógnitas e os números a 11 ,   a 12 , . . . ,   a m n {\displaystyle a_{11},\ a_{12},...,\ a_{mn}} são os coeficientes do sistema. A matriz de coeficientes é a matriz m x n {\displaystyle m\mathrm {x} n} com o coeficiente a i j {\displaystyle a_{ij}} como a (i, j)-ésima entrada:[1][2]

[ a 11 a 12 a 1 n a 21 a 22 a 2 n a m 1 a m 2 a m n ] {\displaystyle {\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn}\end{bmatrix}}}

Então, o conjunto de equações acima pode ser expresso de forma mais sucinta como

A x = b {\displaystyle Ax=b}

onde A {\displaystyle A} é a matriz de coeficientes e b {\displaystyle b} é o vetor coluna de termos constantes.[3]

Relação de suas propriedades com as propriedades do sistema de equações

Ver artigo principal: Teorema de Rouché-Capelli‎

Pelo teorema de Rouché-Capelli, o sistema de equações é inconsistente, o que significa que não tem soluções, se o posto da matriz aumentada (a matriz de coeficientes aumentada com uma coluna adicional consistindo do vetor b {\displaystyle b} ) for maior que o posto da matriz de coeficientes. Se, por outro lado, os postos dessas duas matrizes são iguais, o sistema deve ter pelo menos uma solução. A solução é única se e somente se o posto p {\displaystyle p} for igual ao número n {\displaystyle n} de variáveis. Caso contrário, a solução geral tem n p {\displaystyle n-p} parâmetros livres; portanto, em tal caso, há uma infinidade de soluções, que podem ser encontradas impondo valores arbitrários em n p {\displaystyle n-p} das variáveis e resolvendo o sistema resultante para sua solução única; diferentes escolhas de quais variáveis corrigir, e diferentes valores fixos delas, fornecem diferentes soluções de sistema.

Equações dinâmicas

Uma matriz de equações de diferenças de primeira ordem com termo constante pode ser escrita como

y t + 1 = A y t + c , {\displaystyle y_{t+1}=Ay_{t}+c,}

onde A {\displaystyle A} é n x n {\displaystyle n\mathrm {x} n} e y {\displaystyle y} e c {\displaystyle c} são n x 1 {\displaystyle n\mathrm {x} 1} . Este sistema converge para seu nível de estado estacionário de y {\displaystyle y} se e somente se os valores absolutos de todos os n {\displaystyle n} autovalores de A {\displaystyle A} forem menores que 1.

Uma matriz de equações diferenciais de primeira ordem com termo constante pode ser escrita como

d y d t = A y ( t ) + c . {\displaystyle {\frac {dy}{dt}}=Ay(t)+c.}

Este sistema é estável se e somente se todos os n {\displaystyle n} autovalores de A {\displaystyle A} tiverem partes reais negativas.

Referências

  1. Liebler, Robert A. (dezembro de 2002). Basic Matrix Algebra with Algorithms and Applications. [S.l.]: CRC Press. pp. 7–8. Consultado em 13 de maio de 2016 
  2. «CoefficientMatrix | Wolfram Function Repository». resources.wolframcloud.com. Consultado em 22 de setembro de 2020 
  3. Weisstein, Eric W. «Matrix Equation». mathworld.wolfram.com (em inglês). Consultado em 22 de setembro de 2020 
  • 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
Termos relacionados
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