PLANO DE ENSINO
DISCIPLINA: B-Algebra Linear II
CÓDIGO: MTM 5872 (Equivalencia: MTM 5813 H-Álgebra Linear III - PAM)
Curso: Bacharelado em Matemática e Computação Científica
Nº DE HORAS AULAS SEMANAIS: 06 (teóricas) + 02 (práticas)
TOTAL DE HORAS AULAS: 102 (teóricas) + 28 (práticas)
EMENTA: Autovalores e autovetores. Teoremas de diagonalização. Forma canônica de Jordan. Matrizes positivas-definidas. Computação com matrizes. Introdução à programação linear.
<>1 - AUTOVALORES E AUTOVETORES
1.1 - Definições e propriedades básicas
1.2 - Diagonalização, matrizes semelhantes, Forma triangular de Schur
1.3 - Teorema espectral
1.4 - Forma de Jordan
1.5 - Potências e Exponencial de uma matriz
1.6 - Aplicações: Equações diferenciais e Equações de diferenças
2 - FORMAS QUADRÁTICAS
2.1 - Formas bilineares
2.2 - Formas quadráticas. Pontos de mínimo, de máximo e de sela.
2.3 - Condições necessárias e suficientes para matrizes hermitianas definidas positivas.
2.4 - Matrizes semi definidas e indefinidas. Lei da Inércia de Sylvester.
O problema de autovalores generalizados.
2.5 - Princípio de Minimax para autovalores. O quociente de Rayleigh.
2.6 - Aplicações: Introdução ao método de elementos finitos.
3 - COMPUTAÇÃO COM MATRIZES
3.1 - Norma e número de condição de uma matriz.
3.2 - Computação de autovalores: transformações de Householder,
Forma de Hessemberg e o algoritmo QR.
3.3 - Forma bidiagonal e a decomposição em valores singulares.
3.4 - Métodos iterativos estacionários para sistemas lineares.
3.5 - Aplicações: Discretização de equações diferenciais.
4 - INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO LINEAR
4.1 - Modelos em Programação Linear e desigualdades lineares
4.2 - Método simplex e de Karmakar.
4.3 - Teoria da dualidade.
4.4 - Aplicações: modelos em rede.
II - METODOLOGIA:
* Aulas expositivas
* Resolução de problemas
* Uso do MATLAB para resolver problemas.
III - OBJETIVOS:
Propiciar ao aluno condições de:
1) Obter conhecimento básico sobre a estrutura do problema de autovalores e sua relação com alguns problemas de aplicação;
2) Compreender os principais resultados e teoremas relacionados as matrizes definidas positivas;
3) Resolver, satisfatoriamente, os principais problemas em computação de matrizes por diferentes técnicas.
V - RECUPERAÇÃO: Será feita uma prova de recuperação (R) para os
alunos com freqüência suficiente e com média aritmética das avaliações,
MA, maior ou igual a 3.0 (três). Neste caso, a média da notas será
calculada por
MN = (MA + R)/2. Será
considerado aprovado os alunos MN igual ou superior a 6,0 (seis).
VI - MÉDIA FINAL
Para os alunos reprovados, isto é, aqueles com MN menor que 6,0
(seis), a média final será igual a MN,
ou sja, MF = MN.
VII - BIBLIOGRAFIA:
1. Strang, Gilbert - Linear Algebra and its Applications, 3rd. ed.; San Diego: Harcourt Brace Jovanovich, 1988.
2. Leon, Steven J. - Álgebra Linear com Aplicações, 4. ed.; Rio de Janeiro: LTC, 1999.
3. Lima, Elon L - Álgebra Linear (Coleção Matemática Universitária), 3. ed.; Rio de Janeiro: IMPA, 1998.
4. Noble, Ben and Daniel, James W. – Álgebra Linear Aplicada, 2. ed.; Rio de Janeiro: Prentice Hall, 1986.
5. Lipschutz, Seymour - Álgebra Linear, 3. ed.; São Paulo: Makron Books, 1994.
6. Boldrini, J. L. et al. - Álgebra Linear, 3. ed.; São Paulo: HARBRA, 1984.
7. Anton, Howard e Rorres, Chris – Álgebra Linear com Aplicações, 8. ed.; Porto Alegre: Bookman, 2001.
8. Hoffman, K. e Kunze, R. A., Algebra linear, 2. ed.; Rio de Janeiro: Livros Tecnicos e Cientificos, 1979.
Florianópolis, 02 de Maio de 2006.
Prof. Mário César Zambaldi (Coordenador)