Teorema de Laplace

 

O Teorema de Laplace, também conhecido como expansão de Laplace, é uma técnica usada para calcular o determinante de matrizes de ordem maior (geralmente matrizes n×nn \times n com n3n \geq 3). Esse teorema permite calcular o determinante de uma matriz AA de ordem n×nn \times n expandindo-o em termos dos determinantes de matrizes menores.


Teorema de Laplace (Expansão por Cofatores)

Seja A=[aij]A = [a_{ij}] uma matriz quadrada de ordem n×nn \times n, e AijA_{ij} a submatriz obtida ao remover a ii-ésima linha e a jj-ésima coluna de AA. O determinante de AA pode ser calculado pela expansão por cofatores ao longo de uma linha ou coluna.

A expansão de Laplace é dada pela fórmula:

det(A)=j=1n(1)i+jaijdet(Aij)\text{det}(A) = \sum_{j=1}^{n} (-1)^{i+j} a_{ij} \cdot \text{det}(A_{ij})

ou

det(A)=i=1n(1)i+jaijdet(Aij)\text{det}(A) = \sum_{i=1}^{n} (-1)^{i+j} a_{ij} \cdot \text{det}(A_{ij})

onde:

  • aija_{ij} são os elementos da matriz AA,
  • AijA_{ij} é a submatriz obtida removendo a ii-ésima linha e a jj-ésima coluna de AA,
  • (1)i+j(-1)^{i+j} é o cofator associado ao elemento aija_{ij}.

Expansão ao Longo de uma Linha ou Coluna:

O determinante de AA pode ser expandido ao longo de qualquer linha ou coluna de AA. A escolha de linha ou coluna pode tornar os cálculos mais fáceis dependendo dos valores que ela contém. A fórmula acima pode ser usada tanto expandindo ao longo de uma linha quanto de uma coluna.


Exemplo Prático:

Vamos calcular o determinante de uma matriz 3×33 \times 3 utilizando o Teorema de Laplace.

Considere a matriz AA:

A=[123456789]A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix}

Vamos expandir o determinante ao longo da primeira linha:

det(A)=1det[5689]2det[4679]+3det[4578]\text{det}(A) = 1 \cdot \text{det}\begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 8 & 9 \end{bmatrix} - 2 \cdot \text{det}\begin{bmatrix} 4 & 6 \\ 7 & 9 \end{bmatrix} + 3 \cdot \text{det}\begin{bmatrix} 4 & 5 \\ 7 & 8 \end{bmatrix}

Agora, vamos calcular os determinantes das matrizes 2×22 \times 2:

  1. det[5689]=(5×9)(6×8)=4548=3\text{det}\begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 8 & 9 \end{bmatrix} = (5 \times 9) - (6 \times 8) = 45 - 48 = -3
  2. det[4679]=(4×9)(6×7)=3642=6\text{det}\begin{bmatrix} 4 & 6 \\ 7 & 9 \end{bmatrix} = (4 \times 9) - (6 \times 7) = 36 - 42 = -6
  3. det[4578]=(4×8)(5×7)=3235=3\text{det}\begin{bmatrix} 4 & 5 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = (4 \times 8) - (5 \times 7) = 32 - 35 = -3

Substituindo esses valores de volta na expansão:

det(A)=1(3)2(6)+3(3)\text{det}(A) = 1 \cdot (-3) - 2 \cdot (-6) + 3 \cdot (-3) det(A)=3+129=0\text{det}(A) = -3 + 12 - 9 = 0

Portanto, o determinante da matriz AA é 0, o que implica que AA é uma matriz singular (não invertível).


Propriedades Importantes da Expansão de Laplace

  1. Qualquer linha ou coluna pode ser escolhida: O Teorema de Laplace permite a expansão ao longo de qualquer linha ou coluna da matriz. A escolha de uma linha ou coluna com muitos zeros pode simplificar os cálculos.

  2. Cofatores: O valor (1)i+j(-1)^{i+j} é o cofator do elemento aija_{ij}, e ele alterna entre +1+1 e 1-1 dependendo das posições da linha e coluna (isso é necessário para manter a propriedade antissimetria do determinante).

  3. Determinante de Matrizes de Ordem Maior: A expansão de Laplace é uma técnica recursiva, pois ela reduz o cálculo do determinante de uma matriz n×nn \times n para o cálculo de determinantes de submatrizes (n1)×(n1)(n-1) \times (n-1). Isso continua até chegar a matrizes de ordem 2×22 \times 2, cujos determinantes são fáceis de calcular.

  4. Eficiência: Embora o Teorema de Laplace seja útil, sua complexidade aumenta muito à medida que a ordem da matriz cresce. Para matrizes de ordem maior, técnicas mais eficientes, como a decomposição LU, são frequentemente usadas.


Conclusão

O Teorema de Laplace é uma ferramenta poderosa para calcular determinantes, especialmente em matrizes de ordem maior. Sua principal vantagem é a capacidade de expandir o determinante ao longo de qualquer linha ou coluna da matriz, tornando-o um método versátil, embora não necessariamente o mais eficiente para matrizes grandes.

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