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16
2018/Sem_02 NOTAS DE AULA Geometria Analítica e Álgebra Linear Sistemas Lineares Professor: Luiz Fernando Nunes, Dr.

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2018/Sem_02

NOTAS DE AULA

Geometria Analítica e

Álgebra Linear

Sistemas Lineares

Professor: Luiz Fernando Nunes, Dr.

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Geometria Analítica e Álgebra Linear

Geometria Analítica e Álgebra Linear

ii

Índice 2 Sistemas de Equações Lineares ................................................................................ 1

2.1 Definições Gerais .............................................................................................. 1 2.2 Interpretação Geométrica de Sistemas de Equações 2x2 .................................. 2 2.3 Interpretação Geométrica de Sistemas de Equações 3x3 .................................. 3 2.4 O Método do Escalonamento ............................................................................ 3

2.5 O Método de Cramer ........................................................................................ 8 2.6 Comparação entre o Método do Escalonamento e o Método de Cramer ....... 10 2.7 Sistemas Homogêneos .................................................................................... 10 2.8 Montando uma dieta alimentar com sistemas lineares ................................... 11 2.9 Exercícios propostos ....................................................................................... 12

Referências Bibliográficas. ........................................................................................... 13

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Prof. Nunes 1

Geometria Analítica e Álgebra Linear

2 Sistemas de Equações Lineares

2.1 Definições Gerais

2.1.1 Forma Algébrica de um Sistema de Equações Lineares com m equações e n

incógnitas

mnmnmm

nn

nn

bxaxaxa

bxaxaxa

bxaxaxa

2211

22222121

11212111

2.1.2 Forma Matricial

A x b

mnmm

n

n

aaa

aaa

aaa

21

22221

11211

nx

x

x

2

1

mb

b

b

2

1

.

Onde:

A matriz dos coeficientes;

x vetor das incógnitas (ou vetor solução);

b vetor dos termos independentes.

2.1.3 Matriz Aumentada ou Matriz Completa do Sistema

B [ A b ]

mmnmm

n

n

baaa

baaa

baaa

21

222221

111211

.

Definições:

Diz-se que um sistema de equações lineares é incompatível (ou sistema impossível –

S.I.), se não admite nenhuma solução.

Um sistema de equações lineares que admite uma única solução é chamado de

compatível determinado (ou sistema possível determinado – S.P.D.).

Se um sistema de equações lineares tem mais de uma solução (infinitas soluções) ele

recebe o nome de compatível indeterminado (ou sistema possível indeterminado – S.P.I.)

Discutir um sistema de equações lineares S significa efetuar um estudo visando

classificá-lo de acordo com as definições anteriores.

Resolver um sistema de equações lineares significa determinar todas as suas soluções.

O conjunto dessas soluções recebe o nome de conjunto solução do sistema.

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Prof. Nunes 2

Geometria Analítica e Álgebra Linear

2.2 Interpretação Geométrica de Sistemas de Equações 2x2 Nesta seção são apresentados três exemplos que ilustram a interpretação geométrica

para a solução de sistemas de equações lineares de duas equações com duas incógnitas:

Exemplos:

1) Resolver e interpretar geometricamente a solução do sistema:

63

52

yx

yxSolução: x = 3 e y = -1

Como o sistema tem solução única, esta é representada pela intersecção das retas cujas

equações gerais são: 52 yx e 63 yx .

2) Resolver e interpretar geometricamente a solução do sistema:

1536

52

yx

yx Solução: S.P.I.

y

yx2

5

2

1

Como o sistema tem infinitas soluções, estas são representadas pela intersecção das

retas cujas equações gerais são: 52 yx e 1536 yx (retas coincidentes).

3) Resolver e interpretar geometricamente a solução do sistema:

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Prof. Nunes 3

Geometria Analítica e Álgebra Linear

1036

52

yx

yx Solução: S.I. (Sistema Impossível)

O sistema não tem solução. De fato, as retas cujas equações gerais são: 52 yx e

1036 yx são paralelas (não coincidentes).

2.3 Interpretação Geométrica de Sistemas de Equações 3x3 Dado um sistema de equações com três equações com três incógnitas:

3333232131

2323222121

1313212111

bxaxaxa

bxaxaxa

bxaxaxa

cada equação representa um plano no espaço tridimensional. Desta forma os planos

1 , 2 e 3 são os planos definidos pelas equações do sistema. Assim, as soluções do

referido sistema pertencem à interseção 321 desses planos.

Se pelo menos dois desses planos são paralelos, ou se dois deles intersectam o terceiro

segundo retas paralelas, a interseção 321 é vazia e o sistema é impossível.

Se os três planos se intersectam em uma reta r, isto é, se r 321 , o sistema

é indeterminado e qualquer ponto da reta r é uma solução do sistema.

O sistema é determinado (solução única), quando os três planos se encontram em um

único ponto.

Existem ao todo, oito posições relativas possíveis para os planos 1 , 2 e 3 . Quatro

dessas posições correspondem aos sistemas impossíveis e nas outras quatro, o sistema tem

solução.

2.4 O Método do Escalonamento

Definição:

Diz-se que uma matriz é escalonada quando o primeiro elemento não-nulo de cada

uma das suas linhas situa-se à esquerda do primeiro elemento não-nulo da linha seguinte.

Além disso, as linhas que tiverem todos os seus elementos iguais a zero devem estar abaixo

das demais.

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Prof. Nunes 4

Geometria Analítica e Álgebra Linear

Definição:

Diz-se que um sistema de equações lineares é um sistema escalonado, quando a matriz

aumentada associada a este sistema é uma matriz escalonada.

O Método do Escalonamento para resolver ou discutir um sistema de equações

lineares S consiste em se obter um sistema de equações lineares escalonado equivalente a S

(equivalente no sentido de possuir as mesmas soluções que este).

Partindo do sistema S pode-se chegar a este sistema escalonado equivalente por meio

de uma seqüência de operações elementares, que são as seguintes:

1) Trocar a ordem das equações do sistema;

2) Multiplicar uma equação por uma constante diferente de zero;

3) Substituir uma equação do sistema por sua soma com outra equação multiplicada por uma

constante diferente de zero.

Desta forma, se um sistema de equações foi escalonado e, retiradas as equações do

tipo 0 = 0, então restam p equações com n incógnitas.

Se a última das equações restantes é do tipo:

000000 1321 ppnn xxxxx , então o sistema de

equações é impossível – S.I. (não admite soluções);

Caso contrário, sobram duas alternativas:

(i) Se p = n o sistema é possível determinado – S.P.D .(admite solução única);

(ii) Se p < n, então o sistema é possível indeterminado – S.P.I. (admite infinitas soluções).

Observação:

Para se escalonar um sistema S é mais prático efetuar o escalonamento da matriz

aumentada associada ao sistema. Uma vez concluído o escalonamento dessa matriz

aumentada, associamos a ela o novo sistema que é equivalente ao sistema original S.

Exemplos:

1) Discutir e resolver o sistema:

13

022

1

zyx

zyx

zyx

Resolução:

1113

0212

1111

133

122

3

2

LLL

LLL

2220

2030

1111

223

1LL

22203

2010

1111

233 2LLL

3

2200

3

2010

1111

cujo sistema equivalente é

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Prof. Nunes 5

Geometria Analítica e Álgebra Linear

3

22

3

2

1

z

y

zyx

Como o número de equações restantes é igual ao número

de incógnitas, o sistema é possível e determinado (S.P.D.). Resolvendo este sistema de baixo

para cima, obtemos 3

1z ,

3

2y e finalmente 0x . Desta forma, a solução pode ser dada

pela única tripla ordenada

3

1

3

20 ,,,, zyx .

Resposta:

3

1

3

20 ,,,, zyx

2) Discutir e resolver o sistema:

37

032

12

yx

zyx

zyx

Resolução:

3071

0312

1121

133

122 2

LLL

LLL

2150

2150

1121

233 LLL

0000

2150

1121

cujo sistema equivalente é

25

12

zy

zyx Como o número de equações

restantes é menor que o número de incógnitas, o sistema é possível mas indeterminado

(S.P.I.). Desta forma, para cada valor de z , pode-se encontrar zy5

1

5

2 e

zx5

7

5

1 . Assim, a solução pode ser dada por uma tripla ordenada

zzzzyx ,,,,

5

1

5

2

5

7

5

1, sendo z .

Resposta:

zzzzyx ,,,,

5

1

5

2

5

7

5

1

3) Discutir e resolver o sistema:

022

42

1

zyx

zyx

zyx

Resolução:

0221

4112

1111

133

122 2

LLL

LLL

1110

2110

1111

233 LLL

1000

2110

1111

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Prof. Nunes 6

Geometria Analítica e Álgebra Linear

cujo sistema equivalente é

1000

20

1

zyx

zyx

zyx

Como esta última equação não

possui solução, o sistema é impossível (S.I.).

Resposta: S.I.

4) Determinar o valor de a para que o sistema linear S admita uma única solução e determiná-

la:

ay

yx

yx

S

3

22

1

Resolução:

a30

212

111

122 2LLL

a30

010

111

233 3LLL

a00

010

111

que é uma matriz

ampliada de um sistema que somente será possível se a = 0. Assim, o sistema equivalente é

0

1

y

yx

Desta forma, a solução pode ser dada pelo único par ordenado 01,, yx

Resposta: a = 0, 01,, yx

5) Discutir o sistema de acordo com os parâmetros a e b:

bazyx

zx

zyx

24

1376

9342

Resolução:

ba24

13706

9342

133

122

2

3

LLL

LLL

18660

142120

9342

ba

222

1LL

18660

7160

9342

ba

233 LLL

11500

7160

9342

ba

cujo sistema equivalente é:

115

76

9342

bza

zy

zyx

...

...

..

DPSba

IPSba

ISba

qualquere5Se

11e5Se

11e5Se

Resposta:

...

...

..

DPSba

IPSba

ISba

qualquere5Se

11e5Se

11e5Se

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Geometria Analítica e Álgebra Linear

6) Discutir o sistema de acordo com os parâmetros a e b:

2

22

44

222

4

bzyx

abazyx

azayx

Resolução:

2

22

414

222

41

b

aba

aa

133

122

4

2

LLL

LLL

222

22

22

444150

2)22(100

41

baa

abaaa

aa

13310

15LLL

10

1015104300

2)22(100

41

222

22

22

babaaa

abaaa

aa

33 2LL

222

22

22

23286200

2)22(100

41

babaaa

abaaa

aa

I) Para 1e40430862 22 aaaaaa S.P.D.

II) Para 01662123204 22 bbbba

...2ou8 IPSbb

..2e8 ISbb

III) Para 023223201 22 bbbba

...2

1ou2 IPSbb

..2

1e2 ISbb

Resposta: A discussão se divide em 3 casos:

I) Para ...1e4 DPSaa

II) Para a = 4:

...2ou8 IPSbb

..2e8 ISbb

III) Para a = 1

...2

1ou2 IPSbb

..2

1e2 ISbb

7) Utilizando o método do escalonamento, discuta o sistema de equações lineares

seguinte, em função do parâmetro k.

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Prof. Nunes 8

Geometria Analítica e Álgebra Linear

kzykx

kzkyx

kkzyx 2

Resolução:

)()1()1(0

)()1()1(0

11

11

11

11

32

2

222

122

133

kkkk

kkkk

kk

kk

kk

kk

kzykx

kzkyx

kkzyxLLL

kLLL

1

00)1(0

2

10202

)()2(00

)()1()1(0

11

232

22

322

2

2

233

k

kkkkk

k

kkkkk

kkkk

kkkk

kkLLL

Resposta:

Sistema Possível e Determinado (S.P.D.) para 1k e 2k

Sistema Impossível (S.I.) para 1k ou 2k

2.5 O Método de Cramer O método de Cramer se aplica para sistemas de equações lineares onde a matriz dos

coeficientes das incógnitas é quadrada.

Forma Algébrica de um Sistema de Equações Lineares com m equações e n incógnitas

nnnnnn

nn

nn

bxaxaxa

bxaxaxa

bxaxaxa

2211

22222121

11212111

Forma Matricial

A x b

nnnn

n

n

aaa

aaa

aaa

21

22221

11211

nx

x

x

2

1

nb

b

b

2

1

.

Onde:

A matriz dos coeficientes;

x vetor das incógnitas (ou vetor solução);

b vetor dos termos independentes.

Chamamos de D ao determinante de A, isto é AD det e iD ao determinante da

matriz obtida de A, substituindo a i-ésima coluna de A pela coluna dos termos independentes.

Assim, se 0D , então D

Dx i

i .

Neste caso ( 0D ) a solução será única, pois 1 A e

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Prof. Nunes 9

Geometria Analítica e Álgebra Linear

bxA bAxAA 11 bAxAA 11 bAxI 1 bAx 1

Exemplo:

1) Utilizando o Método de Cramer, resolver o seguinte sistema de equações lineares:

12

4

6

321

321

321

xxx

xxx

xxx

04

112

111

111

det

D 4

iii

D

D

Dx

14

4

4

111

114

116

det

1

x

34

12

4

112

141

161

det

2

x

24

8

4

112

411

611

det

3

x

Observação Importante:

Se 0.......21 nDDDD o sistema não é necessariamente SPI !!!

Assim, aplicar o Método de Cramer apenas para os casos em que 0D .

Exemplo:

1) Utilizando o Método de Cramer, resolver o seguinte sistema de equações lineares:

4963

2642

132

321

321

321

xxx

xxx

xxx

0

463

242

121

det

943

622

311

det

964

642

321

det

963

642

321

det

D isto é:

0321 DDDD

Mas escalonando o sistema obtemos:

4963

2642

1321

133

122

3

2

LLL

LLL

1000

0000

1321

32 LL

0000

1000

1321

cujo sistema

equivalente é:

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Prof. Nunes 10

Geometria Analítica e Álgebra Linear

1000

132

321

321

xxx

xxx que é impossível (SI) !!!

2.6 Comparação entre o Método do Escalonamento e o Método de

Cramer

Suponha um computador capaz de efetuar 1.000.000 de operações de multiplicação e

divisão por segundo. Então seriam exigidos os seguintes tempos para a resolução de sistemas

de equações lineares cujas matrizes dos coeficientes das incógnitas têm o formato: 1010,

1515 e 2020, respectivamente.

Escalonamento Cramer

1010 0,8 milésimos de seg. 1 min. e 8 seg.

1515 2,5 milésimos de seg. 1 ano, 1 mês e 16 dias

2020 6 milésimos de seg. 2 milhões, 754 mil, 140 anos

Fonte: Revista do Professor de Matemática n.23, 1993.

2.7 Sistemas Homogêneos

0

0

0

2211

2222121

1212111

nmnmm

nn

nn

xaxaxa

xaxaxa

xaxaxa

Sistemas Homogêneos de Equações Lineares com m equações e n incógnitas são

sistemas de equações lineares onde os termos independentes são todos nulos. Este tipo de

sistema é sempre possível, pois admite a solução 0321 nxxxx .

Desta forma, se um sistema homogêneo de equações foi escalonado e, retiradas as

equações do tipo 0 = 0, então restam p equações com n incógnitas.

(i) Se p = n o sistema é possível determinado – S.P.D. (admite solução única), e esta solução é

0321 nxxxx , conhecida por solução trivial;

(ii) Se p < n, então o sistema é possível indeterminado – S.P.I. (admite infinitas soluções).

Exemplo:

1) Ache todos os valores de k para que sistema homogêneo de equações lineares que segue

admita solução diferente da solução trivial:

02

02

0

kzkyx

zkyx

zkykx

Observação: Solução trivial é aquela em que todas as incógnitas são iguais à zero.

Resolução:

0

21

12

1

det

k

k

kk

0)252(02520

1

2

21

12

1223

kkkkkk

k

k

kk

kk

k

kk

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Prof. Nunes 11

Geometria Analítica e Álgebra Linear

2

1ou2,0 kkk

Resposta: 2

1ou2,0 kkk

2.8 Montando uma dieta alimentar com sistemas lineares

Neste exemplo, apresentado por FILHO, 2006, temos uma interessante aplicação dos

sistemas lineares.

A tabela que segue traz os principais nutrientes presentes em alguns alimentos:

Arroz

(50g)

Feijão

(30g)

Frango

(80g)

Suco

(200ml)

Pão

(50g)

Margarina

(14g)

VDR

Energia(Kcal) 190 100 150 120 130 45 2000

Carboidratos(g) 37 16 8 30 28 0 300

Proteínas(g) 3 7 13 1 4 0 75

Gorduras Totais(g) 0 0 6 0 1,5 5 55

Para montar uma dieta é necessário determinar as quantidades 654321 e,,,, xxxxxx

(em porções) de cada alimento, necessárias para compor os VDR (Valores Diários de

Referência). Isto corresponde a resolver o sistema linear:

5555,16

7541373

300283081637

200045130120150100190

653

54321

54321

654321

xxx

xxxxx

xxxxx

xxxxxx

Escalonando este sistema, podemos obter o seguinte sistema equivalente:

60,1145,024,1

16,983,025,0

05,868,107,0

19,017,033,0

654

653

652

651

xxx

xxx

xxx

xxx

Assim, este sistema é do tipo possível indeterminado – S.P.I. (admite infinitas

soluções). Os valores de 4321 e,, xxxx podem ser colocados em função de 65 e xx . Temos

então:

654

653

652

651

45,024,160,11

83,025,016,9

68,107,005,8

17,033,019,0

xxx

xxx

xxx

xxx

Assim, se fizermos, por exemplo: 55 x e 66 x , podemos obter:

81,01 x ; 71,12 x ; 91,23 x e 64,24 x ,

O que corresponde, aproximadamente, a 40g de arroz, 50g de feijão, 230g de frango,

520ml de suco, 250g de pão e 84g de margarina.

Observação:

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Prof. Nunes 12

Geometria Analítica e Álgebra Linear

Evidentemente a dieta aqui proposta tem caráter didático; apenas médicos ou nutricionistas

podem prescrever dietas alimentares.

2.9 Exercícios propostos

1) Determine o valor de m para que o sistema seja indeterminado:

043

054

03

zy

mzyx

zymx

Dica: Ao invés de escalonar, impor a condição: 0

430

54

31

det

m

m

Resposta: m = 2 ou m =3

26

2) Discuta o sistema em função dos parâmetros a e b

bzyx

zyx

azyx

4

123

532

Resposta:

...

...

..

DPSba

IPSba

ISba

qualquere3Se

4e3Se

4e3Se

3) Dado o sistema linear

5 2 2

64

31253

wzy

wzyx

wzyx

a) Discuta a solução do sistema.

b) Acrescente a equação 2z + kw = 9 neste sistema e encontre um valor de k que o torne

incompatível.

Resposta: a) S.P.I. b) 1k

4) Resolver os sistemas de equações lineares, reduzindo-os à forma escalonada.

a)

934

12

42

zyx

zyx

zyx

Resposta: O sistema é S.P.I. Assim, para cada z , temos: 3

57 zx

e

3

5 zy

, ou, a

solução é a tripla

z

zz,

3

5,

3

57.

b)

034

23

32

zyx

zyx

zyx

Resposta: Sistema Impossível.

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c)

0245

02

03

zyx

zyx

zyx

Resposta: Após o escalonamento restam 3 equações com 3 incógnitas, logo o sistema é

S.P.D., e a solução é: x = y = z = 0.

d)

122

32

2

zyx

zyx

zyx

Resposta: x = 4, y = 1 e z =3

5) Discutir os sistemas abaixo, reduzindo-o à forma escalonada.

a)

23

332

1

zayx

azyx

zyx

Resposta:

...2e3Se

...2Se

..3Se

DPSaa

IPSa

ISa

6) Utilizando o método do escalonamento, discuta o sistema de equações lineares

seguinte, em função dos parâmetros a e b.

bzyax

azyx

azayx

)1(3

1

2

Dica: Antes de discutir, escalone o sistema até a forma:

)1(00

)2()21()2(0

111

aba

aaa

a

Resposta:

I) Sistema Possível e Determinado (S.P.D.) para 0a e 2a

II) Sistema Possível e Indeterminado (S.P.I.) para 0a e 1b

Sistema Impossível (S.I.) para 0a e 1b

III) Sistema Possível e Indeterminado (S.P.I.) para 2a e 3b

Sistema Impossível (S.I.) para 2a e 3b

Referências Bibliográficas. 1. BOLDRINI, José Luiz et al. Álgebra Linear. 3.a Edição. São Paulo: Harper & Row do

Brasil, 1980.

2. CALLIOLI, Carlos A. et al. Álgebra Linear e Aplicações. 6.a Edição. São Paulo: Atual,

1990.

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3. FILHO, Adalberto A.D. Montando uma dieta alimentar com sistemas lineares. Revista

do Professor de Matemática, n. 59 – Sociedade Brasileira de Matemática, 2006.

4. LIMA, Elon L., et al. A Matemática do Ensino Médio. 3.a Edição. Rio de Janeiro:

Coleção do Professor de Matemática – Sociedade Brasileira de Matemática, 2001.

5. POOLE, David. Álgebra Linear. São Paulo: Thomson Learning, 2006.

6. STEINBRUCH, Alfredo e WINTERLE, Paulo. Álgebra Linear. 2.a Edição. São Paulo:

Pearson Education do Brasil, 2010.

7. STEINBRUCH, Alfredo e WINTERLE, Paulo. Geometria Analítica. 2.a Edição. São

Paulo: Pearson Education do Brasil, 2010.