SOMA DOS TERMOS DA PA (Sn da PA)

SOMA DOS TERMOS DA PA

Considere uma P.A. qualquer de razão r.

(a₁, a₂, a₃, a₄, a₅, ...)

A soma dos n primeiros termos dessa P.A. será dada por:

Onde,

a₁ → é o primeiro termo da P.A.
a_n → é último termo a ser somado na P.A.
n → é o número de termos a serem somados na P.A.

Exemplo 1. Calcule a soma dos 20 primeiros termos da P.A. abaixo:
(5, 8, 11, 14, 17, ...)

Solução: Note que para a utilização da fórmula da soma dos termos é necessário conhecer o valor de a₁ e a₂₀. Temos que

a₁ = 5;   r = 8 – 5 = 3;   n = 20;

Precisamos determinar qual é o 20º termo dessa P.A., ou a₂₀. Para isso, iremos utilizar a fórmula do termo geral.

Agora, podemos utilizar a fórmula da soma dos n primeiros termos da P.A.

Exemplo 2. Calcule a soma dos 50 primeiros números naturais ímpares.

Solução: (1, 3, 5, 7, ...) é a sequência dos números ímpares. É fácil ver que a₁ = 1 e r = 2. Precisamos determinar o 50º termo dessa sequência (a₅₀). Para isso, iremos utilizar a fórmula do termo geral.

a₅₀ = 1 + (50 - 1)∙2 = 1 + 49∙2 = 99

Agora podemos utilizar a fórmula da soma dos n primeiros termos da P.A.

Exemplo 3. O primeiro termo de uma P.A. vale 0,7 e a soma de seus vinte primeiros termos é igual a 71. Determine o vigésimo termo dessa P.A.

Solução: Temos que

a₁ = 0,7   S₂₀ = 71     a₂₀ = ?

Para solução desse problema devemos utilizar a fórmula da soma dos n primeiros termos de uma P.A.

Tudo sobre Matrizes e suas construções!!!!

Elementos básicos para a construção de matrizes:

Aqui tomaremos o conjunto N dos números naturais, como:

                                                                  N={1,2,3,4,5,6,7,...}

O produto cartesiano N×N indicará o conjunto de todos os pares ordenados da forma (a,b), onde a e b são números naturais, isto é:

                                                     N×N={(a,b): a e b são números naturais }

Uma relação importante em N×N é:

S_mn={(i,j): 1<i<m, 1<j<n}

Definição de matriz:

Uma matriz real (ou complexa) é uma função que a cada par ordenado (i,j) no conjunto S_mn associa um número real (ou complexo).

Uma forma comum e prática para representar uma matriz definida na forma acima é através de uma tabela contendo m×n números reais (ou complexos). Identificaremos a matriz abaixo com a letra A.

a(1,1)	a(1,2)	...	a(1,n)
a(2,1)	a(2,2)	...	a(2,n)
...	...	...	...
a(m,1)	a(m,2)	...	a(m,n)

Definições básicas sobre matrizes

1. Ordem: Se a matriz A tem m linhas e n colunas, dizemos que a ordem da matriz é m×n.
2. Posição de um elemento: Na tabela acima a posição de cada elemento a_ij=a(i,j) é indicada pelo par ordenado (i,j).
3. Notação para a matriz: Indicamos uma matriz A pelos seus elementos, na forma: A=[a(i,j)].
4. Diagonal principal: A diagonal principal da matriz é indicada pelos elementos da forma a(i,j) onde i=j.
5. Matriz quadrada é a matriz que tem o número de linhas igual ao número de colunas, i.e., m=n.
6. A diagonal secundária de uma matriz quadrada de ordem n é indicada pelos n elementos:

a(1,n), a(2,n-1), a(3,n-2), a(4,n-3), a(5,n-4), ..., a(n-1,2), a(n,1)

7. Matriz diagonal é a que tem elementos nulos fora da diagonal principal.
8. Matriz real é aquela que tem números reais como elementos.
9. Matriz complexa é aquela que tem números complexos como elementos.
10. Matriz nula é aquela que possui todos os elementos iguais a zero.
11. Matriz identidade, denotada por Id, tem os elementos da diagonal principal iguais a 1 e zero fora da diagonal principal.
12. Matriz diagonal é aquela que tem todos os elementos nulos fora da diagonal principal. Alguns elementos da diagonal principal podem ser nulos.

Exemplos de matrizes:

Matriz 4x4 de números reais:

12	-6	7	18
-23	-24	0	0
0	0	5	0
0	0	0	9

Matriz 4x4 de números complexos:

12	-6+i	7	i
-i	-24	0	0
0	0	5+i	5-i
0	0	0	9

Matriz nula com duas linhas e duas colunas:

0	0
0	0

Matriz nula com três linhas e duas colunas:

0	0
0	0
0	0

Matriz identidade com três linhas e três colunas:

1	0	0
0	1	0
0	0	1

Matriz diagonal com quatro linhas e quatro colunas:

23	0	0	0
0	-56	0	0
0	0	0	0
0	0	0	100

Matrizes iguais:

Duas matrizes A=[a(i,j)] e B=[b(i,j)], de mesma ordem m×n, são iguais se todos os seus correspondentes elementos são iguais, isto é:

a(i,j) = b(i,j)

para todo par ordenado (i,j) em S_mn.

Exercício: Determinar os valores de x e y para que sejam iguais as matrizes abaixo, isto é:

1 2 3 4

=

x-1 y-1 x+y x2

Soma de matrizes e suas propriedades

A soma (adição) de duas matrizes A=[a(i,j)] e B=[b(i,j)] de mesma ordem m×n, é uma outra matriz C=[c(i,j)], definida por:

c(i,j) = a(i,j) + b(i,j)

para todo par ordenado (i,j) em S_mn.

Exemplo: A soma das matrizes A e B é a terceira matriz indicada abaixo.

-23 10 7 9

+

10 5 8 9

=

-13 15 15 18

Propriedades da soma de matrizes:

A1: Associativa: Para quaisquer matrizes A, B e C, de mesma ordem m×n, vale a igualdade:

(A + B) + C = A + (B + C)

A2: Comutativa: Para quaisquer matrizes A e B, de mesma ordem m×n, vale a igualdade:

A + B = B + A

A3: Elemento neutro: Existe uma matriz nula 0 que somada com qualquer outra matriz A de mesma ordem, fornecerá a própria matriz A, isto é:

0 + A = A

A4: Elemento oposto: Para cada matriz A, existe uma matriz -A, denominada a oposta de A, cuja soma entre ambas fornecerá a matriz nula de mesma ordem, isto é:

A + (-A) = 0

Multiplicação de escalar por matriz e suas propriedades:

Seja k um escalar e A=[a(i,j)] uma matriz. Definimos a multiplicação do escalar k pela matriz A, como uma outra matriz C=k.A, definida por:

c(i,j) = k. a(i,j)

para todo par ordenado (i,j) em S_mn.

Exemplo: A multiplicação do escalar -4 pela matriz A, definida por:

-4

-2 10 7 9

=

-8 -40 28 36

Propriedades da multiplicação de escalar por matriz:

E1: Multiplicação pelo escalar 1: A multiplicação do escalar 1 por qualquer matriz A, fornecerá a própria matriz A, isto é:

1.A = A

E2: Multiplicação pelo escalar zero: A multiplicação do escalar 0 por qualquer matriz A, fornecerá a matriz nula, isto é:

0.A = 0

E3: Distributividade das matrizes: Para quaisquer matrizes A e B de mesma ordem e para qualquer escalar k, tem-se:

k (A+B) = k A + k B

E4: Distributividade dos escalares: Para qualquer matriz A e para quaisquer escalares p e q, tem-se:

(p + q) A = p A + q A

Multiplicação de matrizes:

Seja a matriz A=[a(i,j)] de ordem m×n e a matriz B=(b(k,l)) de ordem nxr. Definimos o produto das matrizes A e B como uma outra matriz C=A.B, definida por:

c(u,v) = a(u,1) b(1,v) + a(u,2) b(2,v) + ... + a(u,m) b(m,v)

para todo par (u,v) em S_mr.

Para obter o elemento da 2a. linha e 3a. coluna da matriz produto C=A.B, isto é, o elemento c(2,3), devemos:

1. multiplicar os primeiros elementos da 2a. linha e 3a. coluna;
2. multiplicar os segundos elementos da 2a. linha e 3a. coluna;
3. multiplicar os terceiros elementos da 2a. linha e 3a. coluna;
4. multiplicar os quartos elementos da 2a. linha e 3a. coluna;
5. somar os quatro produtos obtidos anteriormente.

Assim:

c₂₃ = a₂₁ b₁₃ + a₂₂ b₂₃ + a₂₃ b₃₃ + a₂₄ b₄₃

Podemos visualizar esta operação através das matrizes seguintes. Basta observar a linha em azul na primeira matriz, a coluna em azul na segunda matriz e o elemento em azul na terceira matriz.

a11 a12 a13 a14 a21 a22 a23 a24 a31 a32 a33 a34 a41 a42 a43 a44

×

b11 b12 b13 b14 b21 b22 b23 b24 b31 b32 b33 b34 b41 b42 b43 b44

=

c11 c12 c13 c14 c21 c22 c23 c24 c31 c32 c33 c34 c41 c42 c43 c44

Observação: Somente podemos multiplicar duas matrizes se o número de colunas da primeira for igual ao número de linhas da segunda.

Propriedades da multiplicação de matrizes:

Para todas as matrizes A, B e C que podem ser multiplicadas, temos algumas propriedades:

M1: Nem sempre vale a comutatividade: Em geral, A×B é diferente de B×A, como é o caso do produto que segue, onde A está cor vermelha e B em cor preta:

1 2 3 2 4 6 3 6 9

×

1 2 3 5 7 9

M2: Distributividade da soma à direita

A (B+C) = A B + A C

M3: Distributividade da soma à esquerda

(A + B) C = A C + B C

M4: Associatividade

A (B C) = (A B) C

M5: Nulidade do produto: Pode acontecer que o produto de duas matrizes seja a matriz nula, isto é: AB=0, embora nem A nem B sejam matrizes nulas, como é o caso do produto:

0 1 0 0

×

0 2 0 0

=

0 0 0 0

M6: Nem sempre vale o cancelamento: Se ocorrer a igualdade AC=BC, então nem sempre será verdadeiro que A=B, pois existem exemplos de matrizes como as apresentadas abaixo, tal que:

0 1 0 0

×

0 5 0 0

=

0 2 0 0

×

0 5 0 0

mas as matrizes A e B são diferentes.

Matrizes com propriedades especiais:

1. Uma matriz A é nilpotente de índice k natural, se:

A^k = 0

2. Uma matriz A é periódica de índice k natural, se:

A^k+1= A

3. Uma matriz A é idempotente, se:

A² = A

4. As matrizes A e B são comutativas, se:

A B = B A

5. As matrizes A e B são anti-comutativas, se:

A B = - B A

6. A matriz identidade I_d multiplicada por toda matriz A, fornecerá a própria matriz A, quando o produto fizer sentido.

I_d A = A

7. A matriz A será a inversa da matriz B, se:

A B = I_d  e  B A = I_d

A transposta de uma matriz e suas propriedades;

Dada uma matriz A=[a(i,j)] de ordem m×n, definimos a transposta da matriz A como a matriz

A^t = [a(j,i)]

e segue que as linhas de A se transformam nas colunas de A^t.

Propriedades das matrizes transpostas

T1: A transposta da transposta da matriz é a própria matriz.

(A^t)^t = A

T2: A transposta da multiplicação de um escalar por uma matriz é igual ao próprio escalar multiplicado pela transposta da matriz.

(kA)^t = k (A^t)

T3: A transposta da soma de duas matrizes é a soma das transpostas dessas matrizes.

(A + B)^t = A^t + B^t

T4: A transposta do produto de duas matrizes é igual ao produto das transpostas das matrizes na ordem trocada.

(A B)^t = B^t A^t

Matrizes simétricas e anti-simétricas e suas propriedades:

Uma matriz A é simétrica se é uma matriz quadrada tal que:

A^t = A

Uma matriz A é anti-simétrica se é uma matriz quadrada tal que:

A^t = -A

Propriedades das matrizes simétricas e anti-simétricas

S1: Se A é uma matriz simétrica de ordem n, então para todo escalar k, a matriz k.A é simétrica.

S2: Se A é uma matriz quadrada de ordem n, então a matriz B=A+A^t é simétrica.

S3: Se A é uma matriz quadrada de ordem n, então a matriz B=A-A^t é anti-simétrica.

S4: Se A é uma matriz quadrada de ordem n, então A sempre pode ser decomposta como a soma de uma matriz simétrica S com uma matriz anti-simétrica T, isto é, A=S+T, e neste caso:

S =(1/2)(A + A^t)  e  T =(1/2)(A - A^t)