Introdução à Álgebra Linear - Jair Donadelli

Introdução à Álgebra Linear - Jair DonadelliProgramaçãoReferências bibliográficasVideosAvaliaçãoLista de temas para os trabalhos Listas para entregaLinksSlidesExercícios

Programação

SemanaTemaSubtemaAtividades Teórico/Práticas (links para as atividades no moodle)
21-25/9Sistemas lineares e matrizesSistemas de Equações Lineares; Matrizes; Operações com Matrizes e suas propriedades. Ref.Bib.: Cap 2 de [1]
  • Videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica
  • Video 1 (matrizes, 21 min);
  • Video 2 (matrizes, até os 15:40 min);
  • Padlet (matrizes)
  • Matrizes no Wolphram
  • Exercícios para fixação dos conteúdos das semanas 1 e 2, com respostas;
  • Problemas no LatexBase.
  • 28/9-2/10Sistemas lineares e matrizesMatriz escalonada. Matrizes elementares. Resolução de Sistemas Lineares. Ref.Bib.: Cap 2 de [1]
  • videoaulas;
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Videos da Khan Academy (método de Gauss);
  • Problemas no LatexBase.
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 5-9/10Espaços vetoriaisVetores. Espaços e Subespaços vetoriais.Ref.Bib.: Caps 1 e 2 de [2]
  • videoaulas
  • videos: Vetores e espaço vetorial (20 min), Vetores, o que são eles afinal? (10 min)
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Problemas no LatexBase.
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 12-16/10Espaços vetoriaisCombinação Linear. Dependência e independência linear; Bases e dimensão. Ref.Bib.: Caps 3, 4 e 5 de [2]
  • videoaulas
  • video 3brown1blue: Combinações lineares, subespaços gerados, e bases (10 min)
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Problemas no LatexBase.
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 19-23/10Espaços vetoriaisCoordenadas; Mudança de base; Espaço linha de uma matriz. Ref.Bib.: Caps 5 e 6 de [2]; seção 3.8, 3.11 e 3.12 de [4]
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 26-30/10Produto internocomprimento e ângulo; ortogonalidade; bases ortogonais. Cap 12 de [2].
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • Problemas no LatexBase.
  • 02-06/11Transformações LinearesTransformações lineares; Imagem e Núcleo; Isomorfismo. Seções 8.1, 8.3 e 8.4 de [2]
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • Avaliação.
  • 09-13/11Transformações LinearesMatriz de transformação lineares. Espaço vetorial de TLs. Seções 8.2, 8.5 8.6 de [2]
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 16-20/11DeterminantesDefinição axiomática, propriedades, existência, unicidade. Seção 6.2 de [1]
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 23-27/11Autovalores e autovetoresRepresentação de transfomações por matrizes diagonais. Subespaços invariantes. Autovalor e autovetor. Polinômio Característico. Cap 9 de [2].
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 30/11-4/12DiagonalizaçãoDiagonalização de operadores.Cap 10 de [2], seção 12.9 de [2].
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Exercícios para fixação dos conteúdos
  • 07-11/12DiagonalizaçãoDiagonalização de operadores simétricos, operadores autoadjuntos e diagonalização ortogonal. Cap 10 de [2], seções 12.7 a 12.9 de [2] seção 7.2 de [1].
  • videoaulas
  • Leitura da referência bibliográfica;
  • Problemas no LatexBase.
  • Avaliação
  • 14-18/12   

     

    Referências bibliográficas

    [1] Curso Álgebra Linear, Marco Cabral e Paulo Goldfeld, UFRJ, 2013 (link direto para pdf)

    [2] Álgebra Linear, Sérgio Luís Zani, USP 2010.

    [3] Álgebra Linear, Gregorio Malajovich, UFRJ 2010.

    [4] Álgebra Linear, Antonio Cândido Faleiros, UFABC 2016

    [5] Linear Algebra, Jim Hefferon

    [6] Álgebra Linear Um Livro Colaborativo

    Videos

    [A] 3Blue1Brown, A essência da álgebra linear

    [B] Álgebra Linear e Geometria, Matemática Universitária,Renan Lima,ITA.

    [C] Univesp: Licenciatura em Matemática, Engenharia

    [D] Khan Academy, Álgebra Linear

    [E] Álgebra Linear UFRJ 2018 - aulas completas

    [F] Álgebra Linear 1, Escola Politécnica da USP

    [G] IMPA, Programa de Iniciação Científica: Introdução à Álgebra Linear (2018)

    Avaliação

    50% Provas + 30% Listas + 15% Trabalhos + 5% Participações

    Não haverá avaliação síncrona. É esperado uma conduta ética por parte do aluno. Aqui e aqui se tem uma boa referência do que é esperado.

    Conceito final:

    NotaConceito
    (85,100]A
    (65, 85]B
    [45,65]C
    [0,45)R

    As provas serão 3 e individuais.

    As listas serão feitas em grupo de 2 alunos e com correção por pares. Na avaliação das listas cada grupo será avaliado pelas resoluções submetidas e pela correção realizada.

    O trabalho, em grupo de 2 alunos, será a produção de material sobre alguma aplicação ou resultado bacana de AL. Consiste de um texto introdutório (latex é obrigatório) + video de 10-15 mins.

    Lista de temas para os trabalhos

    (em inglês significa referência em inglês, me disponho a ajudar na tradução):

    1. Genética a propagação de uma característica herdada em sucessivas gerações calculando potências de uma matriz.
    2. Caos uma transformação do quadrado unitário do plano xy sobre si mesmo para descrever o conceito de aplicação caótica.
    3. Criptografia um método para codificar e decodificar mensagens e como a eliminação gaussiana pode ser utilizada para quebrar o código de um oponente.
    4. Crescimento populacional o crescimento ao longo do tempo de uma população dividida em faixas etárias.
    5. Modelo de mínimos quadrados para a audição humana aplica o método de mínimos quadrados a um modelo para a audição humana.
    6. Aplicações lineares e valores singulares - a decomposição em valores singulares, plicações à mineração de dados e pseudo-inversa.
    7. Grafos - Equação do calor em grafos, Digrafos e o Google
    8. Formas quadráticas e otimização restrita
    9. Equiangular lines - Qual é o maior número de linhas em de modo que o ângulo entre cada duas delas seja o mesmo?
    10. The End of the Small Coins - Uma loja processava pedidos, de repente todas as moedas com valores abaixo de 1 Euro foram retiradas de circulação e os preços tiveram que ser arredondados, para cima ou para baixo, para inteiros. Como a loja pode arredondar os preços para que o preço total de cada ordem não é afetada por muito?
    11. How Google Converted Language Translation Into a Problem of Vector Space Mathematics (artigo, esse tema é mais complicado e pode ser feito por um grupo maior)

    Contam como participação as interações nos canais eletrônicos de acordo com o seguinte critério

     critérionota
    Participação reativaApenas participa dos fóruns respondendo sem muito aprofundamento, coerência teórica, sem autoria, sem trocas de ideias e diálogos, não traz questões para o debate, não compartilha material.
    Participação colaborativaParticipa dos fóruns respondendo perguntas com coerência, autoria, diálogo com os pares (coautoria), traz poucas questões para o debate e material compartilhado.
    Participação interativaO aluno participa dos fóruns com aprofundamento, coerência, autoria, diálogo como os pares (coautoria), traz questões para o debate e compartulha material com os pares.

     

    Listas para entrega

    Lista 1 para 26/10

    Lista 2 para 26/11

    Links

    [i] Plataformas digitais, Biblioteca UFABC

    [ii] immersive linear algebra, J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller

    [iii] Interactive Linear Algebra,Dan Margalit, Joseph Rabinoff

    [iv] Como ler e estudar matemática?,Ricardo Bianconi

    [v] A Linear Algebraic Approach to Kalman Filtering(precisa de IP autorizado)

    [vi] Motivating the concept of eigenvectors via cryptography

    [vii] The $25,000,000,000 eigenvector. The linear algebra behind Google

    [viii] Thomas Yuster [pdf, em inglês], Uma demonstração simples de que a forma reduzida escalonada por linhas de uma matrix é única

    [ix] Matrizes no Wolfram alpha

    [x] Why study finite-dimensional vector spaces in the abstract if they are all isomorphic to Rn?

    Slides

    Exercícios