Álgebra Linear I

Início · Capítulo 3 · Matrizes e sistemas lineares

A matriz de uma transformação linear e mudança de base

18 cards nesta seção
  1. Motivação 3.1Por que uma transformação linear tem matriz
  2. Definição 3.2Matriz de uma transformação linear
  3. Proposição 3.3\([T(v)]_C = [T]_{CB}\,[v]_B\)
  4. Exemplo 3.4A matriz da derivada em duas bases
  5. Exemplo 3.5A matriz da identidade
  6. Exemplo 3.6Matriz de uma transformação \(\mathcal{M}_{2\times2}(\R)\to\Pol{3}\)
  7. Teorema 3.7A matriz da composta é o produto das matrizes
  8. Nota 3.8Por que o produto de matrizes é definido assim
  9. Proposição 3.9\(\Lin(V,W)\iso\Mat{m}{n}\)
  10. Corolário 3.10\(T\) é isomorfismo se e somente se a sua matriz é invertível
  11. Exemplo 3.11Rotações e as fórmulas de adição
  12. Definição 3.12Matriz de mudança de base
  13. Proposição 3.13Mudança de coordenadas
  14. Teorema 3.14Mudança de base de um operador: \([T]_{B'B'} = P^{-1}[T]_{BB}P\)
  15. Definição 3.15Matrizes semelhantes
  16. Corolário 3.16Matrizes semelhantes representam o mesmo operador
  17. Exemplo 3.17Mudança de base em \(\Pol{2}\): um exemplo completo
  18. Nota 3.18Quando a matriz de um operador é diagonal
Motivação 3.1

Por que uma transformação linear tem matriz

Dois fatos sobre bases:

  • Se \(B = (v_1,\ldots,v_n)\) é base de \(V\), a aplicação de coordenadas \(\varphi_B(v) = [v]_B\) é um isomorfismo \(V\to\R^n\) (Proposição 2.67).

  • Uma transformação linear fica determinada pelos valores que assume numa base (Proposição 1.52) — e esses valores podem ser prescritos livremente (Proposição 1.53).

A segunda observação é o que torna possível a definição de matriz de uma transformação linear (Definição 3.2); a primeira é o que a torna útil.

Definição 3.2

Matriz de uma transformação linear

Sejam \(T:V\to W\) linear, \(B = (v_1,\ldots,v_n)\) base de \(V\) e \(C = (w_1,\ldots,w_m)\) base de \(W\). A matriz de \(T\) nas bases \(B\) e \(C\) é a matriz \([T]_{CB}\in\Mat{m}{n}\) cuja \(j\)-ésima coluna é \([T(v_j)]_C\). Em fórmula: os números \(a_{ij}\) definidos por \[T(v_j) = a_{1j}w_1+a_{2j}w_2+\cdots+a_{mj}w_m\qquad (j=1,\ldots,n)\] são as entradas de \([T]_{CB} = (a_{ij})\).

figura

O quadrado que define a matriz de \(T\). As duas setas verticais são as bases (Proposição 2.67); a de cima é a transformação que interessa; a de baixo é uma matriz. Dizer “a matriz de \(T\)” é dizer que existe uma única seta de baixo que faz o quadrado comutar.

Duas armadilhas de notação. (i) A base do contradomínio vem primeiro no símbolo \([T]_{CB}\), na mesma ordem em que aparece na fórmula \([T(v)]_C = [T]_{CB}[v]_B\) (Proposição 3.3) — o \(B\) fica encostado no \([v]_B\). (ii) Os índices de \(a_{ij}\) estão “trocados” em relação à expressão de \(T(v_j)\), e isso é proposital, para que a fórmula do produto de matrizes saia certa.

Em movimento: Nonsquare matrices as transformations between dimensions — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Proposição 3.3

\([T(v)]_C = [T]_{CB}\,[v]_B\)

Com a notação da Definição 3.2, vale \[[T(v)]_C = [T]_{CB}\,[v]_B\qquad\text{para todo } v\in V,\] e \([T]_{CB}\) é a única matriz com essa propriedade.

figura

Como se monta a matriz, na prática. Uma coluna de cada vez, e cada coluna é uma conta de coordenadas na base de chegada. Os erros de sinal ou de transposição vêm, em geral, de esquecer que a conta é feita em \(C\), não em \(B\).

A leitura da unicidade: multiplicar por \(e_j\) lê a \(j\)-ésima coluna. É a razão de a definição ser “por colunas”.

Demonstração

Escreva \(v = \sum_j x_jv_j\), isto é, \([v]_B = (x_1,\ldots,x_n)\). Pela linearidade de \(T\) e de \([\ \cdot\ ]_C\), \[[T(v)]_C = \Big[\sum_j x_jT(v_j)\Big]_C = \sum_j x_j\,[T(v_j)]_C = \sum_j x_j\cdot(\text{$j$-ésima coluna de } [T]_{CB}) = [T]_{CB}\,[v]_B,\] onde a última igualdade é a definição de produto matriz-vetor.

Unicidade: se \(M\) satisfaz \([T(v)]_C = M[v]_B\) para todo \(v\), tome \(v = v_j\). Como \([v_j]_B = e_j\), o produto \(Me_j\) é a \(j\)-ésima coluna de \(M\); logo essa coluna é \([T(v_j)]_C\), e \(M = [T]_{CB}\).

Exemplo 3.4

A matriz da derivada em duas bases

A derivada em \(\Pol{3}\). Com \(B = C = (1,x,x^2,x^3)\), temos \(D(1)=0\), \(D(x)=1\), \(D(x^2)=2x\), \(D(x^3)=3x^2\), logo \[[D]_{BB} = \begin{pmatrix}0&1&0&0\\ 0&0&2&0\\ 0&0&0&3\\ 0&0&0&0\end{pmatrix}.\] Agora troque a base para \(B' = \big(1,\ x,\ \tfrac{x^2}{2},\ \tfrac{x^3}{6}\big)\): como \(D\big(\tfrac{x^k}{k!}\big) = \tfrac{x^{k-1}}{(k-1)!}\), a matriz vira \[[D]_{B'B'} = \begin{pmatrix}0&1&0&0\\ 0&0&1&0\\ 0&0&0&1\\ 0&0&0&0\end{pmatrix}.\] O mesmo operador, duas matrizes. A segunda é claramente mais simples — e escolher bem a base para simplificar a matriz é, em uma frase, o assunto de metade do curso.

Em movimento: Abstract vector spaces — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Exemplo 3.5

A matriz da identidade

A identidade. \([\,\mathrm{Id}\,]_{BB} = I_n\) para qualquer base \(B\). Mas \([\,\mathrm{Id}\,]_{CB}\) com \(C\neq B\) não é a identidade — é a matriz de mudança de base (Definição 3.12).

Exemplo 3.6

Matriz de uma transformação \(\mathcal{M}_{2\times2}(\R)\to\Pol{3}\)

Uma transformação entre espaços diferentes. Seja \(T:\mathcal{M}_{2\times2}(\R)\to \Pol{3}\), \[\begin{pmatrix}a&b\\ c&d\end{pmatrix}\longmapsto (a+d)+(a+b+c)x+(b+c+d)x^2+ax^3.\] Nas bases \(\widetilde E = (E_{11},E_{12},E_{21},E_{22})\) e \(\widetilde F = (1,x,x^2,x^3)\), cada coluna sai avaliando \(T\) numa \(E_{ij}\): \(T(E_{11}) = 1+x+x^3\), \(T(E_{12}) = x+x^2\), \(T(E_{21}) = x+x^2\), \(T(E_{22}) = 1+x^2\), e portanto \[[T]_{\widetilde F\widetilde E} = \begin{pmatrix} 1&0&0&1\\ 1&1&1&0\\ 0&1&1&1\\ 1&0&0&0\end{pmatrix}.\] Repare que as colunas \(2\) e \(3\) são iguais: já se lê daí que \(T\) não é injetora, e que \(E_{12}-E_{21}\in \Nuc(T)\).

É um primeiro exemplo de “ler a transformação na matriz”.

Teorema 3.7

A matriz da composta é o produto das matrizes

Sejam \(T:V\to W\) e \(S:W\to U\) lineares, e \(B\), \(C\), \(D\) bases de \(V\), \(W\), \(U\). Então \[[\,S\circ T\,]_{DB} = [S]_{DC}\,[T]_{CB}.\]

Demonstração

Para todo \(v\in V\), aplicando duas vezes a Proposição 3.3, \[[(S\circ T)(v)]_D = [\,S(T(v))\,]_D = [S]_{DC}\,[T(v)]_C = [S]_{DC}[T]_{CB}\,[v]_B.\] Pela unicidade na Proposição 3.3, \([S\circ T]_{DB} = [S]_{DC}[T]_{CB}\).

Em movimento: Matrix multiplication as composition — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Nota 3.8

Por que o produto de matrizes é definido assim

O Teorema 3.7 não é um fato sobre matrizes: é a razão de o produto de matrizes ser definido daquele jeito estranho, com linhas contra colunas. A definição de produto foi escolhida para que a composição de transformações lineares corresponda a ele. O produto de matrizes não é uma convenção arbitrária.

figura

Dois quadrados colados. Percorrer o caminho de cima e descer é o mesmo que descer e percorrer o de baixo — e é só isso que o teorema diz. A seta verde de baixo é o produto de matrizes; a de cima é a composição.

Em movimento: Matrix multiplication as composition — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Proposição 3.9

\(\Lin(V,W)\iso\Mat{m}{n}\)

A aplicação \(\Psi(T) = [T]_{CB}\) é um isomorfismo \(\Lin(V,W)\to\Mat{m}{n}\). Em particular, \(\dim\Lin(V,W) = mn\).

Demonstração

Linear: \((T+\lambda S)(v_j) = T(v_j)+\lambda S(v_j)\), e \([\ \cdot\ ]_C\) é linear; logo as colunas se somam.

Injetora: se \([T]_{CB} = 0\), então \(T(v_j) = 0\) para todo \(j\); como os \(v_j\) geram \(V\), \(T = 0\).

Sobrejetora: dada \(M = (a_{ij})\), defina \(T\) prescrevendo \(T(v_j) = \sum_i a_{ij}w_i\) — o que é legítimo, porque uma transformação linear pode ser definida livremente numa base (Proposição 1.53, transportada pelo isomorfismo de coordenadas da Proposição 2.67). Por construção \([T]_{CB} = M\).

Logo \(\dim\Lin(V,W) = \dim\Mat{m}{n} = mn\).

Corolário 3.10

\(T\) é isomorfismo se e somente se a sua matriz é invertível

\(T:V\to W\) é isomorfismo se e somente se \([T]_{CB}\) é invertível; e nesse caso \([T^{-1}]_{BC} = \big([T]_{CB}\big)^{-1}\).

Demonstração

Se \(T\) é isomorfismo, de \(T^{-1}\circ T = \mathrm{Id}_V\) e \(T\circ T^{-1} = \mathrm{Id}_W\) e do Teorema 3.7 vem \[[T^{-1}]_{BC}[T]_{CB} = I_n\qquad\text{e}\qquad [T]_{CB}[T^{-1}]_{BC} = I_m,\] o que já dá tudo. Reciprocamente, se \([T]_{CB}\) é invertível, seja \(S\) a transformação com \([S]_{BC} = ([T]_{CB})^{-1}\), que existe pela Proposição 3.9; então \([S\circ T]_{BB} = I\) e \([T\circ S]_{CC} = I\), e pela injetividade de \(\Psi\) concluímos \(S\circ T = \mathrm{Id}\) e \(T\circ S = \mathrm{Id}\).

Exemplo 3.11

Rotações e as fórmulas de adição

Rotações, e as fórmulas de adição de graça. Seja \(T_\theta:\R^2\to\R^2\) a rotação de ângulo \(\theta\). Na base canônica, \[[T_\theta] = \begin{pmatrix}\cos\theta & -\sen\theta\\ \sen\theta & \cos\theta\end{pmatrix},\] porque a primeira coluna é a imagem de \(e_1\) e a segunda a de \(e_2\). Como \(T_\theta\circ T_\varphi = T_{\theta+\varphi}\), o Teorema 3.7 dá \[\begin{pmatrix}\cos\theta & -\sen\theta\\ \sen\theta & \cos\theta\end{pmatrix} \begin{pmatrix}\cos\varphi & -\sen\varphi\\ \sen\varphi & \cos\varphi\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}\cos(\theta+\varphi) & -\sen(\theta+\varphi)\\ \sen(\theta+\varphi) & \cos(\theta+\varphi)\end{pmatrix},\] e comparando a primeira coluna dos dois lados saem \[\cos(\theta+\varphi) = \cos\theta\cos\varphi-\sen\theta\sen\varphi,\qquad \sen(\theta+\varphi) = \sen\theta\cos\varphi+\cos\theta\sen\varphi.\]

Definição 3.12

Matriz de mudança de base

Sejam \(B\) e \(B'\) bases de \(V\). A matriz de mudança de base de \(B'\) para \(B\) é \[[I]_{BB'} := [\,\mathrm{Id}_V\,]_{BB'},\] isto é, a matriz cuja \(j\)-ésima coluna é \([v'_j]_B\), onde \(B' = (v'_1,\ldots,v'_n)\).

É o caso particular \(T = \mathrm{Id}\) da Definição 3.2; por isso a mudança de base não exige nenhuma ideia nova.

Em movimento: Change of basis — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Proposição 3.13

Mudança de coordenadas

Para todo \(v\in V\) vale \([v]_B = [I]_{BB'}\,[v]_{B'}\). Além disso \([I]_{BB'}\) é invertível, com \(([I]_{BB'})^{-1} = [I]_{B'B}\).

A matriz \([I]_{BB'}\) não muda o vetor: ela muda a descrição do vetor. E cuidado com a direção: as colunas de \([I]_{BB'}\) são os vetores de \(B'\) escritos em \(B\), e ela converte coordenadas de \(B'\) em coordenadas de \(B\). É invertido em relação ao que a intuição sugere. Em resumo: colunas de \(B'\) em \(B\); converte \(B'\) em \(B\).

Demonstração

A primeira afirmação é a Proposição 3.3 aplicada a \(T = \mathrm{Id}\). A segunda é o Corolário 3.10 aplicado a \(T=\mathrm{Id}\), que é isomorfismo.

Em movimento: Change of basis — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Teorema 3.14

Mudança de base de um operador: \([T]_{B'B'} = P^{-1}[T]_{BB}P\)

Seja \(T:V\to V\) linear e sejam \(B\), \(B'\) bases de \(V\). Pondo \(P = [I]_{BB'}\), vale \[[T]_{B'B'} = P^{-1}\,[T]_{BB}\,P.\]

figura

A mudança de base como um desvio. Os quatro cantos são o mesmo \(\R^n\), com dicionários diferentes; a fórmula \(P^{-1}[T]_BP\) só diz que dá no mesmo traduzir, agir e destraduzir. Desenhado assim, ninguém erra a ordem dos fatores nem qual é a inversa.

Demonstração

Escreva \(T = \mathrm{Id}\circ T\circ\mathrm{Id}\) e aplique o Teorema 3.7 duas vezes, escolhendo as bases de modo a atravessar \(B\): \[[T]_{B'B'} = [\,\mathrm{Id}\,]_{B'B}\,[T]_{BB}\,[\,\mathrm{Id}\,]_{BB'} = [I]_{B'B}\,[T]_{BB}\,[I]_{BB'} = P^{-1}[T]_{BB}P.\]

Em movimento: Change of basis — 3Blue1Brown (vídeo e texto, em inglês).

Definição 3.15

Matrizes semelhantes

Duas matrizes \(A,A'\in\Mat{n}{n}\) são semelhantes (ou conjugadas) quando existe \(P\) invertível com \(A' = P^{-1}AP\).

Corolário 3.16

Matrizes semelhantes representam o mesmo operador

Duas matrizes representam o mesmo operador \(T:V\to V\) em bases diferentes se e somente se são semelhantes.

Demonstração

Uma direção é o Teorema 3.14. Reciprocamente, se \(A' = P^{-1}AP\) e \(A = [T]_{BB}\), seja \(B'\) a base cujos vetores têm por coordenadas em \(B\) as colunas de \(P\); ela é base porque \(P\) é invertível (Corolário 3.10), e por construção \([I]_{BB'} = P\), donde \([T]_{B'B'} = A'\).

Exemplo 3.17

Mudança de base em \(\Pol{2}\): um exemplo completo

Em \(\Pol{2}\), sejam \[B = (1,\ t,\ t^2)\qquad\text{e}\qquad B' = (1+t,\ t+t^2,\ 1+t^2).\]

(i) \(B'\) é base e a matriz de mudança. As coordenadas dos vetores de \(B'\) na base \(B\) são \((1,1,0)\), \((0,1,1)\) e \((1,0,1)\), logo \[P = [I]_{BB'} = \begin{pmatrix}1&0&1\\ 1&1&0\\ 0&1&1\end{pmatrix}.\] Esses três vetores são LI — de \(a(1,1,0)+b(0,1,1)+c(1,0,1) = 0\) vem \(a+c=0\), \(a+b=0\) e \(b+c=0\), donde \(a=b=c=0\) —, logo \(B'\) é base pelo item (b) do Corolário 2.81. A matriz \(P\) é invertível pela Proposição 3.13, e um cálculo direto dá \[P^{-1} = [I]_{B'B} = \frac12\begin{pmatrix}1&1&-1\\ -1&1&1\\ 1&-1&1\end{pmatrix}.\]

(ii) Coordenadas. Para \(p = 1+2t+3t^2\), temos \([p]_B = (1,2,3)\) e \[[p]_{B'} = P^{-1}[p]_B = \tfrac12(1+2-3,\ -1+2+3,\ 1-2+3) = (0,\,2,\,1),\] o que se confere: \(2(t+t^2)+(1+t^2) = 1+2t+3t^2\).

(iii) Um operador nas duas bases. Tome \(D(p) = p'\). Então \[[D]_{BB} = \begin{pmatrix}0&1&0\\ 0&0&2\\ 0&0&0\end{pmatrix},\qquad [D]_{B'B'} = P^{-1}[D]_{BB}P = \frac12\begin{pmatrix}1&3&2\\ -1&1&2\\ 1&-1&-2\end{pmatrix}.\] Confira uma coluna diretamente, que é o que convence: \(D(1+t) = 1\), e \(1 = \tfrac12(1+t)-\tfrac12(t+t^2)+\tfrac12(1+t^2)\), isto é \([D(1+t)]_{B'} = \tfrac12(1,-1,1)\) — que é exatamente a primeira coluna.

Nota 3.18

Quando a matriz de um operador é diagonal

A pergunta que fica. Pela Definição 3.2, a matriz \([T]_{BB}\) é diagonal exatamente quando \[T(v_j) = c_j\,v_j\qquad\text{para todo } j,\] isto é, quando cada vetor da base é levado por \(T\) em um múltiplo de si mesmo. Duas perguntas se impõem:

  1. dado \(T\), existe uma base assim?

  2. quando existe, como achá-la?

São as perguntas da diagonalização (Definição 8.22). Por ora, note que a resposta a (1) é às vezes: a rotação de \(90^\circ\) em \(\R^2\) não leva reta nenhuma nela mesma, logo não há base em que sua matriz seja diagonal.

figura

Todas as matrizes de um mesmo operador, em todas as bases possíveis, formam uma caixa — a classe de semelhança. Escolher a base é escolher um elemento dessa caixa, e a pergunta natural é se existe um elemento diagonal.