Calculadora de Decomposição LU de Matriz
Calcule a decomposição LU de qualquer matriz quadrada com pivotamento parcial. Obtenha as matrizes triangular inferior (L), triangular superior (U) e de permutação (P) com eliminação gaussiana passo a passo e verificação.
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Calculadora de Decomposição LU de Matriz
Bem-vindo à Calculadora de Decomposição LU de Matriz, uma ferramenta abrangente de álgebra linear que fatora qualquer matriz quadrada no produto de uma matriz triangular inferior (L) e uma matriz triangular superior (U) usando a eliminação gaussiana com pivoteamento parcial. Obtenha a eliminação detalhada passo a passo, animação interativa da decomposição e verificação automática. Ideal para estudantes, engenheiros e qualquer pessoa que trabalhe com sistemas de equações lineares.
O Que é Decomposição LU?
A decomposição LU (também chamada de fatoração LU) expressa uma matriz quadrada \(A\) como o produto de duas matrizes triangulares:
Onde:
- L (Triangular inferior): possui 1s na diagonal e entradas não nulas apenas abaixo da diagonal. Essas entradas são os multiplicadores usados durante a eliminação gaussiana.
- U (Triangular superior): possui entradas não nulas apenas na diagonal e acima dela. Esta é a forma escalonada da matriz.
Quando o pivoteamento parcial é usado (para evitar pivôs nulos e melhorar a estabilidade numérica), a fatoração torna-se:
Onde \(P\) é uma matriz de permutação que registra as trocas de linhas realizadas durante a eliminação.
Como Usar Esta Calculadora
- Insira sua matriz: Insira uma matriz quadrada com linhas em linhas separadas ou separadas por ponto e vírgula. Os elementos podem ser separados por espaços, vírgulas ou tabulações. Suporta até 8×8.
- Defina a precisão decimal: Escolha quantas casas decimais (2-10) deseja exibir nos resultados.
- Clique em Decompor: A calculadora realiza a fatoração LU com pivoteamento parcial e exibe os resultados.
- Revise os resultados: Examine as matrizes L, U e P, a animação da decomposição e os detalhes da eliminação passo a passo.
Resolvendo Sistemas Lineares com Decomposição LU
A decomposição LU é particularmente poderosa para resolver sistemas de equações lineares \(Ax = b\). Uma vez que você tenha \(PA = LU\), a resolução torna-se um processo de duas etapas:
Passo 1: Substituição Progressiva
Resolva \(Ly = Pb\) para \(y\). Como \(L\) é triangular inferior, isso é direto — comece pela equação do topo e siga para baixo:
Passo 2: Substituição Regressiva
Resolva \(Ux = y\) para \(x\). Como \(U\) é triangular superior, comece pela equação de baixo e siga para cima:
Computando o Determinante
O determinante de \(A\) pode ser calculado eficientemente a partir dos fatores LU:
Onde \(s\) é o número de trocas de linhas (pivôs) e \(U_{ii}\) são os elementos da diagonal de \(U\). Como \(\det(L) = 1\) (todos os elementos da diagonal são 1) e \(\det(P) = (-1)^s\), a fórmula deriva de \(\det(P)\det(A) = \det(L)\det(U)\).
Por Que Pivoteamento Parcial?
Sem pivoteamento, a decomposição LU falha se qualquer elemento pivô for zero. Mesmo quando os pivôs não são nulos, mas são pequenos, o resultado calculado pode sofrer graves erros numéricos. O pivoteamento parcial seleciona o maior pivô disponível em cada coluna, o que:
- Evita a divisão por zero
- Minimiza o crescimento de erros de arredondamento
- Garante que os multiplicadores em L satisfaçam \(|L_{ij}| \leq 1\)
- Assegura que toda matriz não singular possa ser decomposta
Aplicações da Decomposição LU
| Campo | Aplicação |
|---|---|
| Engenharia | Resolução de grandes sistemas em análise de elementos finitos, simulação de circuitos, mecânica estrutural |
| Computação Científica | Solução numérica de equações diferenciais, inversão de matrizes, estimativa de número de condição |
| Estatística | Análise de regressão, fatoração de matriz de covariância, estimativa de máxima verossimilhança |
| Computação Gráfica | Pipelines de transformação, simulações físicas, cálculos de iluminação |
| Aprendizado de Máquina | Treinamento de modelos lineares, processos gaussianos, métodos de kernel |
| Economia | Modelos de insumo-produto, análise de equilíbrio, problemas de otimização |
LU vs Outras Decomposições
- LU vs QR: LU é mais rápido (\(O(\frac{2}{3}n^3)\) vs \(O(\frac{4}{3}n^3)\)), mas menos estável numericamente. QR é preferido para problemas de mínimos quadrados.
- LU vs Cholesky: Cholesky (\(A = LL^T\)) funciona apenas para matrizes simétricas definidas positivas, mas é duas vezes mais rápida e mais estável que a LU geral.
- LU vs Eliminação Gaussiana: LU é a eliminação gaussiana, mas a forma fatorada L e U pode ser reutilizada para resolver múltiplos termos independentes de forma eficiente.
Perguntas Frequentes
O que é decomposição LU?
A decomposição LU (também chamada de fatoração LU) é um método que fatora uma matriz quadrada A no produto de uma matriz triangular inferior L e uma matriz triangular superior U, de modo que A = LU (ou PA = LU com pivoteamento parcial). A matriz L tem 1s na diagonal e armazena os multiplicadores de eliminação, enquanto U é o resultado da eliminação gaussiana.
Por que o pivoteamento parcial é necessário na decomposição LU?
O pivoteamento parcial troca linhas para colocar o maior valor absoluto na posição do pivô. Isso evita a divisão por zero quando um elemento pivô é zero e reduz erros numéricos causados pela divisão por números pequenos. Com o pivoteamento parcial, a fatoração torna-se PA = LU, onde P é uma matriz de permutação que registra as trocas de linhas.
Quais são as aplicações da decomposição LU?
A decomposição LU é usada para resolver sistemas de equações lineares (Ax = b) de forma eficiente, computar determinantes de matrizes, encontrar matrizes inversas e analisar a estabilidade numérica. É especialmente eficiente ao resolver múltiplos sistemas com a mesma matriz de coeficientes, mas diferentes termos independentes, pois a fatoração só precisa ser feita uma vez.
Como resolver Ax = b usando a decomposição LU?
Após computar PA = LU, resolver Ax = b torna-se: primeiro resolva Ly = Pb usando substituição progressiva (fácil porque L é triangular inferior), depois resolva Ux = y usando substituição regressiva (fácil porque U é triangular superior). Este processo de duas etapas é muito mais rápido que a eliminação gaussiana ao resolver múltiplos sistemas.
Toda matriz quadrada pode ser decomposta em LU?
Nem toda matriz quadrada possui uma decomposição LU sem pivoteamento. Uma matriz possui fatoração LU se, e somente se, todos os seus menores principais líderes forem diferentes de zero. No entanto, com pivoteamento parcial (PA = LU), toda matriz quadrada não singular pode ser decomposta. Matrizes singulares podem falhar se um pivô zero for encontrado.
Recursos Adicionais
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pela equipe miniwebtool. Atualizado em: 18 de fev de 2026
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