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Repositório dos algoritmos solicitados na segunda prova da disciplina de Álgebra Linear Computacional.

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

Prova de Implementação - Álgebra Linear Computacional - 2020.2

NO ARQUIVO "run.ipynb", NO PRIMEIRO BLOCO DE COMENTÁRIO ENCONTRA-SE A LISTA DOS ALGORITMOS POR FAZER E JÁ FEITOS

Professor Erito Marques

Repositório dos algoritmos solicitados na segunda prova da disciplina de Álgebra Linear Computacional.

Instruções:

  • As respostas devem ser enviadas no formato jupyter notebook
  • Os trabalhos devem ser feitos em grupo. Não é permitida troca de informações entre os grupos.
  • Fixada a data de entrega, não serão aceitos trabalhos entregues fora dessa data.

1) Implemente um algoritmo que leia uma matriz A e um vetor b (de uma planilha excel) e avalie se:

  • a) A é tridiagonal;
  • b) A é triangular superior;
  • c) A é triangular inferior;
  • d) Traço de A é maior que 4.

2) Implemente um algoritmo que leia uma matriz A (triangular) e um vetor b (de uma planilha excel) e resolva o sistema Ax = b por substituição para frente ou para trás conforme o caso.

3) Implemente um algoritmo que leia uma matriz A e um vetor b (de uma planilha excel) e:

  • a) Avalie se é possível obter o fator de Cholesky;
  • b) Resolva o sistema Ax = b usando a fatoração de Cholesky.

4) Implemente um algoritmo que leia uma matriz A e um vetor b (de uma planilha excel) e:

  • a) Avalie se algum critério é satisfeito para aplicação dos métodos de Gauss-Seidel, Jacobi e SOR.
  • b) Resolva o sistema Ax = b usando os métodos iterativos de Gauss-Seidel, Jacobi e SOR.

5) Implemente um algoritmo que leia uma matriz A (de uma planilha excel) e:

  • a) Calcule a transposta de A;
  • b) Calcule o determinante de A;
  • c) Calcule a matriz adjunta de A;
  • d) Calcule o traço de A;
  • e) Avalie se A é simétrica;
  • f) Avalie se A é ortogonal;
  • g) Calcule a norma de linha, norma de Frobenius e norma coluna de A;
  • h) Avalie se A é positiva definida.

6) Construa um algoritmo que receba dois vetores x e y e uma matriz A positiva definida (de uma planilha excel). Calcule:

  • a) Norma 1, norma 2 e norma infinita de x e y;
  • b) Ângulo entre x e y;
  • c) Norma de x e y induzida por A;
  • d) Produto interno de x e y.

7) Implemente um algoritmo que leia uma matriz A e um vetor b (de uma planilha excel). Encontre a fatoração LU de A.

8) Construa um algoritmo que receba uma matriz A (de uma planilha excel). Calcule:

  • a) O número condição de A;
  • b) Retorne uma mensagem ao usuário sobre sua interpretação.

9) Construa um algoritmo que receba três matrizes: U, sigma e V (de uma planilha excel) e:

  • a) Avalie se o produto das três matrizes representa uma decomposição SVD de alguma matriz X;
  • b) Caso a resposta a pergunta anterior seja negativa, retorne ao usuário uma explicação justificando esse fato.

10) Construa um algoritmo que leia uma planilha em Excel com 4 colunas e calcule a estatística de Benford (para 1 dígito) para cada uma das colunas.