Calculadora de Autovalores e Autovetores
Calcule autovalores e autovetores de matrizes 2x2 e 3x3 com soluções detalhadas passo a passo, derivação do polinômio característico, visualização interativa e análise de propriedades da matriz.
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Calculadora de Autovalores e Autovetores
Bem-vindo à Calculadora de Autovalores e Autovetores, uma ferramenta abrangente para calcular autovalores e autovetores de matrizes 2×2 e 3×3. Esta calculadora fornece soluções detalhadas passo a passo, deriva o polinômio característico, analisa as propriedades da matriz e visualiza a geometria da transformação. Ideal para estudantes, professores, engenheiros e pesquisadores que trabalham com álgebra linear.
O Que São Autovalores e Autovetores?
Na álgebra linear, autovalores (ou valores próprios) e autovetores (ou vetores próprios) são propriedades fundamentais de matrizes quadradas que revelam como a matriz transforma vetores. Um autovetor é um vetor não nulo que, quando a matriz atua sobre ele, muda apenas de escala (não de direção). O fator de escala é o autovalor correspondente.
Onde:
- A é uma matriz quadrada (n×n)
- v é um autovetor (vetor não nulo)
- λ (lambda) é o autovalor (escalar)
Geometricamente, os autovetores apontam em direções que permanecem inalteradas (apenas escalonadas) sob a transformação linear representada pela matriz. Isso os torna incrivelmente úteis para entender o comportamento de sistemas complexos.
Como Calcular Autovalores
Encontrar autovalores envolve resolver a equação característica:
O processo passo a passo:
- Forme a matriz (A - λI): Subtraia λ vezes a matriz identidade de A
- Calcule o determinante: Encontre det(A - λI), o que fornece o polinômio característico
- Resolva o polinômio: Defina o determinante igual a zero e resolva para λ
- As soluções são autovalores: Cada raiz do polinômio característico é um autovalor
Exemplo: Matriz 2×2
Para uma matriz 2×2, o polinômio característico é sempre quadrático:
Como Calcular Autovetores
Para cada autovalor λ, encontre o autovetor correspondente resolvendo:
Este é um sistema homogêneo de equações lineares. O autovetor v é qualquer vetor não nulo no espaço nulo (núcleo) de (A - λI). Observe que os autovetores não são únicos; qualquer múltiplo escalar de um autovetor também é um autovetor para o mesmo autovalor.
Como Usar Esta Calculadora
- Selecione o tamanho da matriz: Escolha matriz 2×2 ou 3×3
- Insira os elementos da matriz: Insira valores (números inteiros, decimais ou frações como 1/2)
- Clique em Calcular: A calculadora calculará os autovalores e autovetores
- Revise os resultados: Examine autovalores, autovetores, propriedades da matriz e visualização
- Estude os passos: Siga a solução detalhada passo a passo para entender o processo
Aplicações de Autovalores e Autovetores
Análise de Componentes Principais (PCA)
Na ciência de dados, os autovetores da matriz de covariância definem os componentes principais para redução de dimensionalidade.
Mecânica Quântica
Grandezas observáveis correspondem a autovalores de operadores Hermitianos; autovetores representam estados quânticos.
Análise de Vibração
As frequências naturais de sistemas mecânicos são autovalores; as formas modais são autovetores.
Google PageRank
O algoritmo PageRank utiliza o autovetor dominante da matriz de links da web para classificar as páginas.
Equações Diferenciais
Sistemas de EDOs lineares são resolvidos usando autovalores e autovetores da matriz de coeficientes.
Compressão de Imagem
Eigenfaces e decomposição em valores singulares utilizam autovetores para representação eficiente de imagens.
Propriedades Principais dos Autovalores
- A soma dos autovalores é igual ao traço: λ₁ + λ₂ + ... + λₙ = traço(A)
- O produto dos autovalores é igual ao determinante: λ₁ × λ₂ × ... × λₙ = det(A)
- Matrizes simétricas têm autovalores reais: Todos os autovalores de uma matriz simétrica são números reais
- Autovalores complexos vêm em pares conjugados: Para matrizes reais, autovalores complexos ocorrem como a ± bi
- Autovalor zero indica singularidade: Uma matriz é singular (não inversível) se e somente se tiver zero como autovalor
Definitividade da Matriz
Para matrizes simétricas, os autovalores determinam a definitividade:
- Definida positiva: Todos os autovalores > 0
- Semidefinida positiva: Todos os autovalores ≥ 0
- Definida negativa: Todos os autovalores < 0
- Semidefinida negativa: Todos os autovalores ≤ 0
- Indefinida: Mistura de autovalores positivos e negativos
Perguntas Frequentes
O que são autovalores e autovetores?
Autovalores e autovetores são conceitos fundamentais na álgebra linear. Para uma matriz quadrada A, um autovetor v é um vetor não nulo que, quando multiplicado por A, resulta em um múltiplo escalar de si mesmo: Av = λv. O escalar λ é chamado de autovalor. Geometricamente, os autovetores apontam em direções que permanecem inalteradas (apenas escalonadas) sob a transformação linear representada pela matriz.
Como encontrar autovalores?
Para encontrar autovalores: 1) Forme a matriz (A - λI) onde I é a matriz identidade. 2) Defina o determinante det(A - λI) = 0, o que fornece o polinômio característico. 3) Resolva esta equação polinomial para λ. As soluções são os autovalores da matriz A.
Como encontrar autovetores?
Para cada autovalor λ, encontre o autovetor resolvendo o sistema homogêneo (A - λI)v = 0. Isso significa encontrar vetores no espaço nulo de (A - λI). A solução fornece a direção do autovetor; qualquer múltiplo escalar não nulo também é um autovetor para o mesmo autovalor.
O que é o polinômio característico?
O polinômio característico de uma matriz A é det(A - λI), onde λ é uma variável e I é a matriz identidade. Para uma matriz 2×2, isso resulta em um polinômio quadrático; para uma matriz 3×3, um polinômio cúbico. As raízes deste polinômio são os autovalores de A.
Para que servem os autovalores?
Autovalores e autovetores têm inúmeras aplicações: resolução de sistemas de equações diferenciais, Análise de Componentes Principais (PCA) em ciência de dados, algoritmo PageRank do Google, mecânica quântica (observáveis e estados), análise de vibração em engenharia, análise de estabilidade de sistemas dinâmicos e compressão de imagem.
Os autovalores podem ser números complexos?
Sim, autovalores podem ser números complexos, especialmente para matrizes não simétricas. No entanto, matrizes simétricas sempre têm autovalores reais. Autovalores complexos sempre ocorrem em pares conjugados para matrizes com entradas reais. Autovalores complexos geralmente indicam componentes rotacionais na transformação.
Recursos Adicionais
- Autovalores e Autovetores - Wikipedia
- Autovalores e Autovetores - Khan Academy
- Polinômio Característico - Wikipedia
Cite este conteúdo, página ou ferramenta como:
"Calculadora de Autovalores e Autovetores" em https://MiniWebtool.com/br/calculadora-de-autovalores-e-autovetores/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
pela equipe miniwebtool. Atualizado: 22 de jan de 2026
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