Trabalho De Autovalores E Autovetores

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 Transformações e Operadores Lineares. Produto Interno 67 Transformações e Operadores Lineares 67 Transformações Lineares, Autovetores e Autovalores 67 3.1 Preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.2 Transformações Lineares . . . . . . . .

. . . . . . . . . . 9.3 Reta de regressão . . . . . . . . . . . 9.4 Interpolação polinomial . . . . . . . . 9.5 Ajuste polinomial . . . . . . . . . . . 9.6 Aproximação polinomial de funções . 9.7 Aproximação trigonométrica . . . . . 10 Autovalores e autovetores QR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

............................................................................ 36 2.11. Traço de uma matriz ....................................................................................................................... 38 2.12. Autovalores e autovetores ........................................................................................................... 39 2.12.1. Definição ...........................................................................................................

OBJETIVO Este trabalho teve por objetivo aplicar a técnica multivariada de análise de componentes principais em seis bandas de composição da imagem LandSat TM, quais sejam, TM-1 0,45 a 0,52 μm, TM-2 0,52 a 0,62 μm, TM-3 0,63 a 0,69 μm, TM-4 0,76 a 0,90 μm, TM-5 1,55 a 1,75 μm e TM-6 2,08 a 2,35 μm. É objetivo do presente trabalho avaliar a possibilidade de redução da dimensão dos dados e da remoção de redundâncias espectrais. METODOLOGIA Para a execução do trabalho foi…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 33 34 38 42 44 44 45 8 Autovalores e Autovetores 49 8.1 Defini¸c˜ao, Exemplos e Generalidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 8.2 Polinˆ omio Caracter´ıstico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 9…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 21 22 23 26 29 33 33 34 38 42 44 44 45 8 Autovalores e Autovetores 49 8.1 Defini¸˜o, Exemplos e Generalidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 ca 8.2 Polinˆmio Caracter´ o ıstico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 9…

agrupamentos Os casos (A) e (B) produzem bons dendogramas. No caso (C) alguns métodos podem falhar para detectar os pontos intermediários. Em (D), (E) e (F) a maioria dos métodos terão problemas (Manly, 1986) 5.1.5 Aplicações de Cluster em Trabalhos Ecológicos O método de agrupamento é amplamente utilizado em estudos ecológicos sendo encontrado facilmente na literatura especializada. Por isto, serão citados apenas alguns exemplos. Ivmev-Cook e Poctor (1966) utilizaram dados…

............................................................................ 36 2.11. Traço de uma matriz ....................................................................................................................... 38 2.12. Autovalores e autovetores ........................................................................................................... 39 2.12.1. Definição ...........................................................................................................

M´todos Computacionais para C´lculo de Autovalores e a Felipe Figueredo Rocha1 1 PPGMAE - Programa de P´s-Gradua¸˜o em Matem´tica Aplicada e Estat´ o ca a ıstica Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal,2 de julho 2011 Felipe (UFRN) Autovalores - M´todos e MAE-0001 2011 1 / 31 T´picos o 1 2 Introdu¸˜o ca M´todo da Potˆncia e e M´todo das Potˆncias Inversas e e M´todo das Potˆncias com deslocamento e e Algumas defini¸˜es importantes co O m´todo QR e…

numa base ortonormal para R3 . Lista 3.2 Pesquise sobre a interpreta¸˜o geom´trica do Processo de Gram-Schmidt. ca e Corol´rio 3.3.1 Todo espa¸o vetorial V de dimens˜o finita, com produto interno, tem uma a c a base ortonormal. 2 Ao se lidar com trabalhos num´ricos, descobriu-se que o processo de Gram-Schmidt descrito e no teorema anterior d´ frequentemente resultados muito pouco exatos, pois os vetores calcua lados podem estar longe de serem ortogonais. Um processo melhorado, chamado de…