Decomposição Matricial: uma incitação ao estudo de Álgebra Linear
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32719 |
Resumo: | In this work, we carry out a study of the different methods of matrix decomposition, a fundamental theme in Linear Algebra as it provides computational ease and analytical simplicity. In practice it is unfeasible that most matrix calculations are done by: matrix inversion, linear system resolution and least squares method. Thus, decomposing matrices reveals their structures and characteristics, helping to interpret their meaning. The choice of methods to develop the work was the familiarity acquired during the courses of Linear Algebra and the need to do a scientific initiation within the Tutorial Education Program (PET). The objective was to study different methods of matrix decomposition, develop knowledge in content beyond those covered in graduation and present results through examples, whether studied or unpublished. First we study some basic concepts and later we introduce some fundamental matrix decomposition methods, such as: LU, LDU, Cholesky, Schur and QR. Therefore, this bibliographical research had as main references \cite{Hamilton}, \cite{Anton}, \cite{Vera}, \cite{Book}, \cite{Semat},\cite{Semap2020}, \cite {exampleSchur} and \cite{exampleSchur2}. The results achieved were the development of contents beyond what is seen in graduation, the presentation of studied and unpublished examples and the dissemination of an area that has attracted more and more researchers in Mathematics, Computer Science and Engineering. It is hoped that this work will serve as a basis for further research and contribute to the knowledge of the topic in initial training in Mathematics. |
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Decomposição Matricial: uma incitação ao estudo de Álgebra LinearMatrix Decomposition: An Incitement to Study Linear AlgebraÁlgebra linearLinear algebraFacilidade analíticaAnalytical facilityDecomposição matricialMatrix decompositionCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICAIn this work, we carry out a study of the different methods of matrix decomposition, a fundamental theme in Linear Algebra as it provides computational ease and analytical simplicity. In practice it is unfeasible that most matrix calculations are done by: matrix inversion, linear system resolution and least squares method. Thus, decomposing matrices reveals their structures and characteristics, helping to interpret their meaning. The choice of methods to develop the work was the familiarity acquired during the courses of Linear Algebra and the need to do a scientific initiation within the Tutorial Education Program (PET). The objective was to study different methods of matrix decomposition, develop knowledge in content beyond those covered in graduation and present results through examples, whether studied or unpublished. First we study some basic concepts and later we introduce some fundamental matrix decomposition methods, such as: LU, LDU, Cholesky, Schur and QR. Therefore, this bibliographical research had as main references \cite{Hamilton}, \cite{Anton}, \cite{Vera}, \cite{Book}, \cite{Semat},\cite{Semap2020}, \cite {exampleSchur} and \cite{exampleSchur2}. The results achieved were the development of contents beyond what is seen in graduation, the presentation of studied and unpublished examples and the dissemination of an area that has attracted more and more researchers in Mathematics, Computer Science and Engineering. It is hoped that this work will serve as a basis for further research and contribute to the knowledge of the topic in initial training in Mathematics.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Neste trabalho, realizamos um estudo dos diferentes métodos de decomposição de matrizes, tema este fundamental na Álgebra Linear por proporcionar uma facilidade computacional e simplicidade analítica. Na prática é inviável que a maioria dos cálculos de matrizes sejam feitos por: inversão de matriz, resolução de sistema linear e método dos mínimos quadrados. Assim, decompor matrizes revela suas estruturas e características, ajudando a interpretar o seu significado. A escolha dos métodos para desenvolver o trabalho foi a familiaridade adquirida durante as disciplinas de Álgebra Linear e a necessidade de se fazer uma iniciação científica dentro do Programa de Educação Tutorial (PET). O objetivo foi estudar diferentes métodos de decomposição matricial, desenvolver conhecimentos em conteúdos, além dos abordados na graduação e apresentar resultados por meio de exemplos, sejam eles estudados ou inéditos. Primeiro estudamos alguns conceitos básicos e posteriormente, introduzimos alguns métodos fundamentais de decomposição de matriz, como: LU, LDU, Cholesky, Schur e QR. Sendo assim, essa pesquisa de caráter bibliográfico teve como principais referências \cite{Hamilton}, \cite{Anton}, \cite{Vera}, \cite{Livro}, \cite{Semat},\cite{Semap2020}, \cite{exemploSchur} e \cite{exemploSchur2}. Os resultados alcançados foram o desenvolvimento de conteúdos além dos vistos na graduação, a apresentação de exemplos estudados e inéditos e a divulgação de uma área que tem atraído cada vez mais pesquisadores da Matemática, Ciência da Computação e Engenharia. Espera-se que este trabalho sirva de base para novas pesquisas e contribua para o conhecimento do tema na formação inicial em Matemática.Universidade Federal de UberlândiaBrasilMatemáticaBorges, Patrícia Santos doshttp://lattes.cnpq.br/9673972640536344Vieira, Marcelo Gonçalves Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/5289198432083125Carneiro, Evaneide Alveshttp://lattes.cnpq.br/7748150619501176Melo, Roberta Agnes Mendes2021-09-10T15:05:44Z2021-09-10T15:05:44Z2021-06-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMELO, Roberta Agnes Mendes. Decomposição Matricial: uma incitação ao estudo de Álgebra Linear. 2021. 89 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática) - Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2021.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32719porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-09-11T06:25:03Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/32719Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-09-11T06:25:03Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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In this work, we carry out a study of the different methods of matrix decomposition, a fundamental theme in Linear Algebra as it provides computational ease and analytical simplicity. In practice it is unfeasible that most matrix calculations are done by: matrix inversion, linear system resolution and least squares method. Thus, decomposing matrices reveals their structures and characteristics, helping to interpret their meaning. The choice of methods to develop the work was the familiarity acquired during the courses of Linear Algebra and the need to do a scientific initiation within the Tutorial Education Program (PET). The objective was to study different methods of matrix decomposition, develop knowledge in content beyond those covered in graduation and present results through examples, whether studied or unpublished. First we study some basic concepts and later we introduce some fundamental matrix decomposition methods, such as: LU, LDU, Cholesky, Schur and QR. Therefore, this bibliographical research had as main references \cite{Hamilton}, \cite{Anton}, \cite{Vera}, \cite{Book}, \cite{Semat},\cite{Semap2020}, \cite {exampleSchur} and \cite{exampleSchur2}. The results achieved were the development of contents beyond what is seen in graduation, the presentation of studied and unpublished examples and the dissemination of an area that has attracted more and more researchers in Mathematics, Computer Science and Engineering. It is hoped that this work will serve as a basis for further research and contribute to the knowledge of the topic in initial training in Mathematics. |
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