Regra de Cramer

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Regra de Cramer para os inteiros.

A regra de Cramer é um teorema em álgebra linear, que dá a solução de um sistema de equações lineares em termos de determinantes. Recebe este nome em homenagem a Gabriel Cramer (1704 - 1752).

Se A \vec x= \vec b é um sistema de n equações e n incógnitas. (Onde A é a matriz de coeficientes do sistema, \vec x é o vetor coluna das incógnitas e \vec b é o vetor coluna dos termos independentes)

Então \forall j, 1 \leq j \leq n , a solução do sistema x_j é dada por:

x_j = {\left| A_j \right| \over \left| A \right|} = {det (A_j) \over det(A)}

Em que Aj é a matriz que se obtém da matriz A substituindo a coluna j pela coluna dos termos independentes b.

Demonstração[editar | editar código-fonte]

Sejam:

\vec x = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix}; A = \begin{bmatrix} a_{11} & \cdots & a_{1n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{n1} & \cdots & a_{nn}\end{bmatrix}; \vec b = \begin{pmatrix} b_1 \\ b_2 \\ b_3 \end{pmatrix}
A_j = \begin{bmatrix} a_{11} & \cdots & a_{1j-1} & b_1 & a_{1j+1} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & \ddots & & & & & \vdots \\ \vdots & & \ddots & & & & \vdots \\ \vdots & & & \ddots & & & \vdots \\ \vdots & & & & \ddots & & \vdots \\ \vdots & & & & & \ddots & a_{n-1n} \\ a_{n1} & \cdots & a_{nj-1} & b_n & a_{nj+1} & \cdots  & a_{nn}\end{bmatrix}

Usando as propriedades da multiplicação de matrizes:

A \vec x = \vec b \Leftrightarrow A^{-1} A \vec x = A^{-1} \vec b \Leftrightarrow I \vec x = A^{-1} \vec b \Leftrightarrow \vec x = A^{-1} \vec b

então:

\vec x = A^{-1} \vec b = \frac{(\operatorname{Adj} A)}{\left| A \right|} \vec b

Sejam:

A^{-1} \vec b = p_{jk}
(\operatorname{Adj}A) = \frac{A^\prime_{pl}}{A^\prime_{pl}} = A_{lp}

Portanto:

A^{-1} \vec b = p_{jk} = \sum_{i=1}^n \frac{A^\prime_{ji}}{\left| A \right|} b_{ik} = \frac{\sum_{i=1}^n A_{ij} b_i }{\left| A \right|} =_{\rm (1)} {\left| A_j \right| \over \left| A \right|}

(1) Recordando a definição de determinante, o somatório definido acumula a multiplicação do elemento adjunto o cofator da posição ij, com o elemento i-ésimo do vetor B (que é precisamente o elemento i-ésimo da coluna j, na matriz A_j

Exemplo[editar | editar código-fonte]

Um bom exemplo é a resolução de um simples sistema de equações 2x2:

Dado

3x+1y = 9\,
2x+3y = 13\,

que em forma matricial é:

\begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 3 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 9 \\ 13 \end{bmatrix}

x e y podem ser resultados usando a regra de Cramer

x = \frac { \begin{vmatrix} 9 & 1 \\ 13 & 3 \end{vmatrix} } { \begin{vmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 3 \end{vmatrix} } = { 9*3 - 1*13 \over 3*3 - 1*2} = 2
y = \frac { \begin{vmatrix} 3 & 9 \\ 2 & 13 \end{vmatrix} } { \begin{vmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 3 \end{vmatrix} } = { 3*13 - 9*2 \over 3*3 - 1*2} = 3

Referências[editar | editar código-fonte]

  • Callioli, Carlos A.. Álgebra Linear e Aplicações. [S.l.]: Atual, 2003. 352 pp. ISBN 8570562977.
  • Boldrini. Álgebra Linear. 3ª. ed. [S.l.]: Harbra, 1986. 412 pp. ISBN 9788529402024.
  • Leon, Stevan J.. Álgebra Linear e Suas Aplicações. 8ª. ed. [S.l.]: LTC, 2011. 504 pp. ISBN 8521611560.

Ligações externas[editar | editar código-fonte]