Posto matricial

O posto (português brasileiro) ou característica (português europeu) de uma matriz (em inglês, "matrix rank") é o número de linhas não-nulas da matriz em causa, quando escrita na forma escalonada por linhas. Equivalentemente, corresponde ao número de linhas ou colunas linearmente independentes da matriz. A característica de uma matriz tem várias implicações[quais?] em relação à independência linear e a dimensão de um espaço vetorial.

O posto de uma matriz pode ser encontrado através dos menores da matriz ou forma escalonada reduzida por linhas.

Forma Escalonada Reduzida por Linhas

Nesta forma, é necessário que as matrizes tenham todo o elemento de uma linha que antecede o pivô como nulo. O pivô de uma matriz é quando a linha m {\displaystyle m} e a coluna n {\displaystyle n} tem o mesmo valor, ou seja, m = n {\displaystyle m=n} . [1]Seja uma matriz A {\displaystyle A} com dimensões 3 × 4 {\displaystyle 3\times 4} :

A = ( a 11 a 12 a 13 a 14 a 21 a 22 a 23 a 24 a 31 a 32 a 33 a 34 ) {\displaystyle A={\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}&a_{24}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}&a_{34}\\\end{pmatrix}}}

Reduzindo à Forma Escalonada Reduzida por Linhas soma elementos da segunda linha com os elementos da primeira linha multiplicados por a 21 a 11 {\displaystyle {\frac {-a_{21}}{a_{11}}}} . Resultando:

A = ( a 11 a 12 a 13 a 14 0 a 22 a 12 × a 21 a 11 a 23 a 13 × a 21 a 11 a 24 a 14 × a 21 a 11 a 31 a 32 a 33 a 34 ) {\displaystyle A'={\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\0&a_{22}-{\frac {a_{12}\times a_{21}}{a_{11}}}&a_{23}-{\frac {a_{13}\times a_{21}}{a_{11}}}&a_{24}-{\frac {a_{14}\times a_{21}}{a_{11}}}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}&a_{34}\\\end{pmatrix}}}

Repetindo o mesmo processo de com a terceira linha, resulta-se:

A = ( a 11 a 12 a 13 a 14 0 a 22 a 12 × a 21 a 11 a 23 a 13 × a 21 a 11 a 24 a 14 × a 21 a 11 0 a 32 a 12 × a 31 a 11 a 33 a 13 × a 31 a 11 a 34 a 14 × a 31 a 11 ) {\displaystyle A'={\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\0&a_{22}-{\frac {a_{12}\times a_{21}}{a_{11}}}&a_{23}-{\frac {a_{13}\times a_{21}}{a_{11}}}&a_{24}-{\frac {a_{14}\times a_{21}}{a_{11}}}\\0&a_{32}-{\frac {a_{12}\times a_{31}}{a_{11}}}&a_{33}-{\frac {a_{13}\times a_{31}}{a_{11}}}&a_{34}-{\frac {a_{14}\times a_{31}}{a_{11}}}\\\end{pmatrix}}}

Repetindo o mesmo processo transformando a 32 a 12 × a 31 a 11 {\displaystyle a_{32}-{\frac {a_{12}\times a_{31}}{a_{11}}}} em 0, seja a matriz E {\displaystyle E} a matriz escalonada, tem-se:

E = ( a 11 a 12 a 13 a 14 0 e 22 e 23 e 24 0 0 e 33 e 34 ) {\displaystyle E={\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\0&e_{22}&e_{23}&e_{24}\\0&0&e_{33}&e_{34}\end{pmatrix}}} .

O posto será o número de linhas que tem elementos diferente de 0 após o escalonamento. Se a matriz for quadrada, e o posto for igual ao número de linhas, então a matriz tem Posto Cheio (full rank). Resultando em uma matriz linearmente independente, e um dos pré-requisitos para a inversão de matriz.

Caso não seja possível por esse método, é recomendado utilizar outros métodos, como através do método de menor.

Característica de uma matriz

De acordo com o teorema de Kronecker, a característica de uma matriz B é c se e somente se:

  • Existe pelo menos uma submatriz c × c {\displaystyle c\times c} cujo determinante é diferente de zero.
  • Toda submatriz quadrada de ordem superior a c tem determinante zero.

Um menor de uma matriz é o determinante de uma de suas submatrizes. Logo, B tem a característica c quando pelo menos uma de suas submatrizes tem um determinante c não nulo (seu menor) e todo menor de ordem superior é igual a zero.

Se c for não nulo, então c é o maior inteiro não-negativo tal que B possui pelo menos uma submatriz c × c {\displaystyle c\times c} com determinante diferente de zero. De acordo com a definição,

  • c a r ( B ) m {\displaystyle \mathrm {car} (B)\leqslant m}
  • c a r ( B ) n {\displaystyle \mathrm {car} (B)\leqslant n}

onde m é o número de linhas e n o número de colunas de B.

Literatura

  • Horn, Roger A. and Johnson, Charles R. Matrix Analysis. Cambridge University Press, 1985. ISBN 0-521-38632-2.
  • Kaw, Autar K. Two Chapters from the book Introduction to Matrix Algebra: 1. Vectors [1] and System of Equations [2]
  • Mike Brookes: Matrix Reference Manual. [3]
  • Boldrini; Costa; Figueiredo; Wetzler Álgebra Linear, 3a edição, Editora Habra.

Ver também

  • Álgebra linear
  • v
  • d
  • e
Tópicos relacionados com álgebra linear
Conceitos básicos
Matrizes
Álgebra linear numérica
  • Portal da matemática
Ícone de esboço Este artigo sobre matemática é um esboço. Você pode ajudar a Wikipédia expandindo-o.
  • v
  • d
  • e
  1. Boldrini, José Luiz; Costa, S. I. R.; Figueiredo, V. L.; Wetzler, H. G. (1984). Álgebra Linear 3ª ed. ed. São Paulo: Editora Habra. pp. e  !CS1 manut: Texto extra (link)