Matriz escalar - Matoridade

Nesta página você encontrará o que é uma matriz escalar e vários exemplos de matrizes escalares para que seja perfeitamente compreendido. Além disso, você poderá ver todas as propriedades das matrizes escalares e as vantagens de fazer operações com elas. Por fim, explicamos como calcular o determinante de uma matriz escalar e como inverter este tipo de matriz.

O que é uma matriz escalar?

Uma matriz escalar é uma matriz diagonal na qual todos os valores da diagonal principal são iguais.

Esta é a definição de matriz escalar, mas tenho certeza que é melhor compreendida com exemplos: 😉

Exemplos de matrizes escalares

Exemplo de uma matriz escalar de ordem 2×2

exemplo de uma matriz escalar de dimensão 2x2

Exemplo de uma matriz escalar 3×3

exemplo de uma matriz escalar de dimensão 3x3

Exemplo de uma matriz escalar de tamanho 4×4

exemplo de uma matriz escalar de dimensão 4x4

Propriedades de matrizes escalares

A matriz escalar também é uma matriz diagonal, então você verá que ela herda muitas características desta classe de matrizes:

Todas as matrizes escalares também são matrizes simétricas .

Uma matriz escalar é uma matriz triangular superior e uma matriz triangular inferior .

A matriz identidade é uma matriz escalar.

Qualquer matriz escalar pode ser obtida a partir do produto de uma matriz identidade e um número escalar.

$4 \cdot \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 1 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 4 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 4 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}$

A matriz zero também é uma matriz escalar.

Os autovalores (ou autovalores) de uma matriz escalar são os elementos de sua diagonal principal. Portanto, seus autovalores serão sempre iguais e se repetirão tantas vezes quanto a dimensão da matriz.

$\begin{pmatrix} 8 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 8 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 8 \end{pmatrix} \longrightarrow \ \lambda = 8 \ ; \ \lambda = 8 \ ; \ \lambda = 8$

O adjunto de uma matriz escalar é outra matriz escalar. E mais, os valores da diagonal principal da matriz anexa serão sempre os da matriz original elevada à ordem da matriz – 1 .

$\displaystyle A=\begin{pmatrix} 5 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 5 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 5 \end{pmatrix} \longrightarrow \text{Adj}(A)=\begin{pmatrix} 5^{3-1} & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 5^{3-1} & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 5^{3-1} \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 25 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 25 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 25 \end{pmatrix}$

Operações com matrizes escalares

Uma das razões pelas quais as matrizes escalares são tão amplamente utilizadas na álgebra linear é a facilidade com que permitem realizar cálculos. É por isso que eles são tão importantes na matemática.

Então vamos ver porque é tão fácil fazer cálculos com este tipo de matriz quadrada:

Adição e subtração de matrizes escalares

Adicionar (e subtrair) duas matrizes escalares é muito simples: basta adicionar (ou subtrair) os números nas diagonais principais. Por exemplo:

$\displaystyle \begin{pmatrix} 4 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 4 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 4 \end{pmatrix} +\begin{pmatrix} 3 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 3 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 7& 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 7 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 7 \end{pmatrix}$

Multiplicação de matrizes escalares

Semelhante à adição e subtração, para resolver uma multiplicação ou produto matricial entre duas matrizes escalares, basta multiplicar os elementos das diagonais entre elas. Por exemplo:

$\displaystyle \begin{pmatrix} 2 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 2 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 2 \end{pmatrix} \cdot\begin{pmatrix} 6 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 6 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 6 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 12 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 12 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 12 \end{pmatrix}$

Poder das matrizes escalares

Calcular a potência de uma matriz escalar também é muito simples: é necessário elevar cada elemento da diagonal ao expoente. Por exemplo:

 *** QuickLaTeX cannot compile formula:
\displaystyle\left. \begin{pmatrix} 2 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 2 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}\right.^4=\begin{pmatrix} 2^ 4 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 2^

*** Error message:
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Missing { inserted.
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\begin{pmatrix} on input line 9 ended by \end{document}.
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Missing \cr inserted.
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You can't use `\end' in internal vertical mode.
leading text: \end{document}
\begin{pmatrix} on input line 9 ended by \end{document}.
leading text: \end{document}
Missing } inserted.
leading text: \end{document}
Missing \right. inserted.
leading text: \end{document}

& 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 2^4 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 16 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 16 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 e 16 \end{matriz}

$<div class="adsb30" style=" margin:px; text-align:"></div> <h2 class="wp-block-heading"> Déterminant d’une matrice scalaire</h2> <p> Calculer le <strong>déterminant d’une matrice scalaire</strong> revient à résoudre le déterminant d’une matrice diagonale : le résultat est le produit des éléments sur la diagonale principale.” title=”Rendered by QuickLaTeX.com” height=”106″ width=”582″ style=”vertical-align: -4px;”></p> <p> \displaystyle \text{det}(A)= \prod_{i =1}^n a_i</p> <p class=$ $Regardez l'exercice résolu suivant dans lequel on trouve le déterminant d'une matrice scalaire en multipliant les éléments de sa diagonale principale :$

\displaystyle \begin{vmatrix} 7 e 0 e 0 \\[1.1ex] 0 e 7 e 0 \\[1.1ex] 0 e 0 e 7 \end{vmatrix} = 7 \cdot 7 \cdot 7 = \bm {343}

$En fait, puisque tous les éléments de la diagonale principale d'une matrice scalaire sont toujours égaux, pour trouver le résultat du déterminant, il suffit d'augmenter le numéro de la diagonale principale du nombre de fois qu'elle est répétée. Par conséquent, l'exercice précédent peut également être résolu de la manière suivante :$

\displaystyle \begin{vmatrix} 7 e 0 e 0 \\[1.1ex] 0 e 7 e 0 \\[1.1ex] 0 e 0 e 7 \end{vmatrix} = 7^3= \bm{343}

$Démontrer ce théorème est très simple : il suffit de calculer le déterminant d'une matrice scalaire par blocs (ou cofacteurs). Vous trouverez ci-dessous la <strong>démonstration</strong> de la formule utilisant une matrice scalaire générique :” title=”Rendered by QuickLaTeX.com” height=”62″ width=”1060″ style=”vertical-align: -4px;”></p> <p> \begin{aligned} \begin{vmatrix} a & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & a & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & a \end{vmatrix}& = a \cdot \begin{ vmatrix} a & 0 \\[1.1ex] 0 & a \end{vmatrix} – 0 \cdot \begin{vmatrix} 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & a \end{vmatrix} + 0 \cdot \ start{vmatrix} 0 & a \\[1.1ex] 0 & 0 \end{vmatrix} \\[2ex] & =a \cdot (a\cdot a) – 0 \cdot 0 + 0 \cdot 0 \\[ 2ex] & = a \cdot a \cdot a \\[2ex] & = a^3 \end{aligned}</p> <p class=$ $Dans ce cas ça donne$

a ^ 3

$car la matrice est d'ordre 3, mais il faut toujours l'élever à l'ordre de la matrice. <div class="adsb30" style=" margin:12px; text-align:center"> <div id="ezoic-pub-ad-placeholder-118"></div> </div> <h2 class="wp-block-heading"> Inverser une matrice scalaire</h2> <p> Une matrice scalaire <strong>est inversible si, et seulement si, tous les éléments de la diagonale principale sont différents de 0</strong> . Dans ce cas on dit que la matrice scalaire est une matrice régulière. De plus, l’inverse d’une matrice scalaire sera toujours une autre matrice scalaire avec les <strong>inverses</strong> de la diagonale principale :” title=”Rendered by QuickLaTeX.com” height=”174″ width=”1250″ style=”vertical-align: -5px;”></p> <p> \displaystyle A= \begin{pmatrix} 9 e 0 e 0 \\[1.1ex] 0 e 9 e 0 \\[1.1ex] 0 e 0 e 9 \end{pmatrix} \ \longrightarrow \ A^{-1 }=\begin{pmatrix} \frac{1}{9} & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & \frac{1}{9} & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & \frac{ 1}{9} \end{matriz}</p> <p class=$ $D'autre part, de la caractéristique précédente, on peut déduire que le déterminant d'une matrice scalaire inversée est le résultat de la multiplication des inverses de la diagonale principale :$

\displaystyle B= \begin{pmatrix} 2 & 0 & 0 \\[1.1ex] 0 & 2 & 0 \\[1.1ex] 0 & 0 & 2 \end{pmatrix} \displaystyle\left| B^{-1}\right|=\cfrac{1}{2} \cdot \cfrac{1}{2} \cdot \cfrac{1}{2}=\cfrac{1}{8} = $ 0,125