Aula 05 Parte 02

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RACIOCÍNIO LÓGICO QUANTITATIVO PARA AFRFB

PROFESSOR: GUILHERME NEVES

Prof. Guilherme Neves

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1

1.

Matrizes .................................................................................................................................................. 2

2.

Classificação das Matrizes ............................................................................................................... 2

3.

Igualdade de Matrizes ...................................................................................................................... 4

4.

Adição de Matrizes ............................................................................................................................. 5

5.

Matriz Oposta ....................................................................................................................................... 6

6.

Produto de número real por matriz ........................................................................................... 10

7.

Produto de Matrizes ......................................................................................................................... 11

8.

Matriz Transposta ............................................................................................................................. 20

9.

Determinantes ................................................................................................................................... 22

10.

Propriedades dos determinantes ............................................................................................. 25

11.

Teorema de Binet ........................................................................................................................... 37

12.

Matriz Inversa ................................................................................................................................. 39

13.

Sistemas Lineares .......................................................................................................................... 42

14.

Classificação dos sistemas lineares ........................................................................................ 43

15.

Sistema Linear Homogêneo ....................................................................................................... 46

16.

Teorema de Cramer ...................................................................................................................... 46

Questões ESAF 2012/2013 .............................................................................................................................. 60

17.

Relação das questões comentadas nesta aula ................................................................... 65

18.

Gabaritos ........................................................................................................................................... 74

Aula 5 - Parte 2

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2

1. Matrizes

A ideia de matriz do tipo

× é a de uma tabela retangular formada por

números reais distribuídos em linhas e colunas.

Adotamos a convenção que linha é horizontal, coluna é vertical e fila se refere
à linha ou coluna (horizontal ou vertical).

Vejamos alguns exemplos:

1 −4

7 √3

0 2

é

3 × 2 (3 ℎ 2

)

1 0 −2 é

1 × 3 (1 ℎ 3

)

!1 0

0 1"

é

2 × 2 (2 ℎ 2

)

3 é

1 × 1 (1 ℎ 1

)

#

1

2

0

−5

% é

4 × 1 (4 ℎ 1

)

Em uma matriz qualquer, cada elemento é indicado por

&'

. Este elemento

&'

é

o cruzamento da linha i com a coluna j. Por exemplo, o elemento

()

é

elemento que fica no cruzamento da segunda linha com a terceira coluna.

Convencionamos que as linhas são numeradas de cima para baixo e as colunas
da esquerda para a direita. Além disso, podemos utilizar colchetes, parêntesis
ou barras duplas para representar matrizes. Por exemplo:

**

*(

(*

((

)*

)(

= ,

**

*(

(*

((

)*

)(

- = .

**

*(

(*

((

)*

)(

.

Uma matriz M do tipo m x n (m linhas e n colunas) pode ser indicada por
/ = (

&'

)

0×1

2. Classificação das Matrizes

Existem diversas classificações das matrizes. Veremos as principais e mais
conhecidas. Deixaremos de lado definições de matrizes nilpotente, ortogonais,
anti-simétricas, periódicas, etc.

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3

- Matriz Retangular é aquela cujo número de linhas é diferente do
número de colunas.

1 −4

7 √3

0 2

- Matriz Quadrada é aquela cujo número de linhas é igual ao número
de colunas. Quando uma matriz quadrada é formada por

2 linhas e 2

colunas dizemos que ela é uma matriz quadrada de ordem

2.

!5 3

0 2"

é

3

2 2ª

Os elementos 5 e 2 forma a diagonal principal e os elementos 3 e 0 formam a
diagonal secundária.

,

1 3 5

7 4 −2

6 2 1

- é

3

3 3ª

Os números 1, 4 e 1 formam a diagonal principal e os números 5,4 e 6 formam
a diagonal secundária.

- Matriz Linha é a matriz que possui apenas uma linha.

1 0 −2

- Matriz Coluna é a matriz que possui apenas uma coluna.

#

1

2

0

−5

%

- Matriz diagonal é a matriz quadrada cujos elementos que não
pertencem à diagonal principal são iguais a 0.

1 0 0

0 5 0

0 0 √5

- Matriz identidade é a matriz diagonal cujos elementos da diagonal
principal são todos iguais a 1. Denotamos por

6

2

a matriz identidade de

ordem n.

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4

Percebam as condições para que uma matriz seja denominada de identidade:
deve ser uma matriz quadrada, todos os elementos fora da diagonal principal
devem ser iguais a 0 e todos os elementos da diagonal principal são iguais a 1.

7

)

=

1 0 0

0 1 0

0 0 1

7

(

= 81 0

0 19

7

:

= #

1 0 0 0

0 1 0 0

0

0

0

0

1 0

0 1

%

- Matriz Nula é aquela que tem todos os elementos iguais a 0.

80 0 0

0 0 09

Exemplo 1.

Construa a matriz

; = (

&'

)

)×)

definida por

&'

=

(

+ 2=

Resolução

Tem-se uma matriz quadrada de terceira ordem. A matriz tem a seguinte
representação:

; = ,

**

*(

*)

(*

((

()

)*

)(

))

-

Sabemos que

&'

=

(

+ 2=.

**

= 1

(

+ 2 ∙ 1 = 3,

*(

= 1

(

+ 2 ∙ 2 = 5,

*)

= 1

(

+ 2 ∙ 3 = 7

(*

= 2

(

+ 2 ∙ 1 = 6,

((

= 2

(

+ 2 ∙ 2 = 8,

()

= 2

(

+ 2 ∙ 3 = 10

)*

= 3

(

+ 2 ∙ 1 = 11,

)(

= 3

(

+ 2 ∙ 2 = 13,

*)

= 3

(

+ 2 ∙ 3 = 15

Portanto,

; = ,

3

5

7

6

8 10

11 13 15

-

3. Igualdade de Matrizes

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5

Duas matrizes

; = (

&'

)

0×1

e

A = (B

&'

)

0×1

são iguais quando todos os

&'

forem

iguais aos

B

&'

para todo i e para todo j. Ou seja, para que duas matrizes sejam

iguais, elas devem ser do mesmo tipo (ter o mesmo número linhas e o mesmo
número de colunas) e todos os elementos correspondentes (com mesmo
índice) devem ser iguais.

Exemplo:

C1 √4 −(−3)

0 4

(

√25

D = 81 2 3

0 16 59

81 0

0 19 ≠ ,

1 0 0

0 1 0

0 0 1

-

81 −2

3 4 9 ≠ 8

1 2

3 49

4. Adição de Matrizes

Para começo de conversa, só podemos somar matrizes do mesmo tipo, ou
seja, para que seja possível somar matrizes, elas devem ter o mesmo número
de linhas e o mesmo número de colunas. Esta é a condição de existência da
soma de duas ou mais matrizes.

Então vamos considerar duas matrizes A e B do mesmo tipo: m x n. Sejam

; = (

&'

)

0×1

e

A = (B

&'

)

0×1

, chama-se soma

; + A a matriz C do tipo m x n tal

que

&'

=

&'

+ B

&'

.

Vamos parar de falar em símbolos e vamos traduzir:

i)

Só podemos somar matrizes do mesmo tipo, ou seja, as matrizes

obrigatoriamente devem ter o mesmo número de linhas e o mesmo número de
colunas.
ii)

O resultado (a soma) será uma matriz do mesmo tipo das matrizes

originais.
iii)

Para determinar os elementos da matriz soma, devemos somar os

elementos correspondentes das matrizes originais.

Exemplos:

8 1 0 2

−3 5 39 + 8

2 4 7

4 6 99 = 8

1 + 2 0 + 4 2 + 7

−3 + 4 5 + 6 3 + 99 = 8

3 4

9

1 11 129

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6

3 −2

−4 1

5

6

+

−3 2

4 −1

−5 −6

=

0 0

0 0

0 0

Observe que, assim como os números reais, a adição entre matrizes também é
associativa e comutativa. Isto quer dizer que, se A,B e C são matrizes do
mesmo tipo, então:

(; + A) + G = ; + (A + G)

; + A = A + ;

5. Matriz Oposta

Observe novamente o exemplo que foi feito acima:

3 −2

−4 1

5

6

+

−3 2

4 −1

−5 −6

=

0 0

0 0

0 0

A matriz

3 −2

−4 1

5

6

é a matriz oposta da matriz

−3 2

4 −1

−5 −6

e reciprocamente, a

matriz

−3 2

4 −1

−5 −6

é a matriz oposta da matriz

3 −2

−4 1

5

6

porque a soma das duas

matrizes é uma matriz nula, ou seja, com todos os elementos iguais a 0.

Dada uma matriz A, sua matriz oposta é indicada por

– ;.

Se é dada a matriz A, para determinar a sua oposta deve-se multiplicar todos
os elementos por

−1, ou seja, trocar os sinais de todos os elementos.

Desta forma, a matriz oposta da matriz

; = !−5 0

1 2"

é a matriz

−; = ! 5

0

−1 −2"

.

1.

(AFC 2002/ESAF) De forma generalizada, qualquer elemento de uma

matriz M pode ser representado por m

ij

, onde i representa a linha e j a coluna

em que esse elemento se localiza. Uma matriz S = s

ij

, de terceira ordem, é a

matriz resultante da soma entre as matrizes A = (a

ij

) e B = (b

ij

), ou seja,

S =

A + B. Sabendo-se que (a

ij

) = i

2

+ j

2

e que bij = (i + j)

2

, então a soma dos

elementos da primeira linha da matriz S é igual a:
a) 17
b) 29
c) 34
d) 46
e) 58

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7

Resolução

Vamos construir as matrizes A e B.

; =

**

*(

*)

(*

((

()

)*

)(

))

=

1

(

+ 1

(

1

(

+ 2

(

1

(

+ 3

(

2

(

+ 1

(

2

(

+ 2

(

2

(

+ 3

(

3

(

+ 1

(

3

(

+ 2

(

3

(

+ 3

(

=

2

5 10

5

8 13

10 13 18

A =

B

**

B

*(

B

*)

B

(*

B

((

B

()

B

)*

B

)(

B

))

= #

(1 + 1)

(

(1 + 2)

(

(1 + 3)

(

(2 + 1)

(

(2 + 2)

(

(2 + 3)

(

(3 + 1)

(

(3 + 2)

(

(3 + 3)

(

% =

4

9 16

9 16 25

16 25 36

I = ; + A =

2

5 10

5

8 13

10 13 18

+

4

9 16

9 16 25

16 25 36

=

6 14 26

14 24 38

26 38 54

A soma dos elementos da primeira linha é igual a 6 + 14 + 26 = 46.

Obviamente não precisaríamos construir as matrizes completamente, apenas o
fizemos para fins didáticos.

Letra D

2.

(SERPRO 2001/ESAF) Genericamente, qualquer elemento de uma matriz

M pode ser representado por m

ij

, onde i representa a linha e j a coluna em que

esse elemento se localiza. Uma matriz S = s

ij

, de terceira ordem, é a matriz

resultante da soma entre as matrizes A = (a

ij

) e B = (b

ij

), ou seja,

S = A + B.

Sabendo-se que (a

ij

) = i

2

+ j

2

e que bij = (i + j)

2

, então a razão entre os

elementos s

31

e s

13

é igual a:


a) 1/5
b) 2/5
c) 3/5
d) 4/5
e) 1

Resolução

Questão praticamente idêntica! As matrizes utilizadas são idênticas!

Se você nos permite, vamos dar um Ctrl+C / Ctrl+V...

Vamos construir as matrizes A e B.

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8

; =

**

*(

*)

(*

((

()

)*

)(

))

=

1

(

+ 1

(

1

(

+ 2

(

1

(

+ 3

(

2

(

+ 1

(

2

(

+ 2

(

2

(

+ 3

(

3

(

+ 1

(

3

(

+ 2

(

3

(

+ 3

(

=

2

5 10

5

8 13

10 13 18

A =

B

**

B

*(

B

*)

B

(*

B

((

B

()

B

)*

B

)(

B

))

= #

(1 + 1)

(

(1 + 2)

(

(1 + 3)

(

(2 + 1)

(

(2 + 2)

(

(2 + 3)

(

(3 + 1)

(

(3 + 2)

(

(3 + 3)

(

% =

4

9 16

9 16 25

16 25 36

I = ; + A =

2

5 10

5

8 13

10 13 18

+

4

9 16

9 16 25

16 25 36

=

6 14

JK

14 24 38

JK

38 54

Queremos calcular a razão entre os elementos s

31

(terceira linha e primeira

coluna) e s

13

(primeira linha e terceira coluna).

Colocamos estes números em vermelho.

)*
*)

=

26

26 = 1

Letra E

3.

(AFC-CGU 2003/2004 – ESAF) Genericamente, qualquer elemento de

uma matriz M pode ser representado por

&'

, onde “i” representa a linha e “j”

a coluna em que esse elemento se localiza. Uma matriz

L = M

&'

, de terceira

ordem, é a matriz resultante da soma das matrizes

; = N

&'

O e A = NB

&'

O.

Sabendo que

&'

=

(

e que

B

&'

= ( − =)

(

, então o produto dos elementos

M

)*

M

*)

é igual a:

a) 16
b) 18
c) 26
d) 65
e) 169

Resolução

Não vamos mais construir a matriz completamente. Estamos interessados nos
elementos

M

)*

M

*)

.

M

)*

=

)*

+ B

)*

= 3

(

+ (3 − 1)

(

= 9 + 4 = 13

M

*)

=

*)

+ B

*)

= 1

(

+ (1 − 3)

(

= 1 + 4 = 5

O produto dos elementos

M

)*

M

*)

é igual a

13 ∙ 5 = 65.

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Letra D

4.

(MPOG 2003/ESAF) Genericamente, qualquer elemento de uma matriz M

pode ser representado por

&'

, onde “i” representa a linha e “j” a coluna em

que esse elemento se localiza. Uma matriz

L = M

&'

, de terceira ordem, é a

matriz resultante da soma das matrizes

; = N

&'

O e A = NB

&'

O. Sabendo que

&'

=

(

− =

(

e que

B

&'

= ( + =)

(

, então a soma dos elementos

M

)*

M

*)

é igual a:

a) 20
b) 24
c) 32
d) 64
e) 108

Resolução

A resolução é praticamente idêntica à da questão anterior.

M

)*

=

)*

+ B

)*

= 3

(

− 1

(

+ (3 + 1)

(

= 9 − 1 + 16 = 24

M

*)

=

*)

+ B

*)

= 1

(

− 3

(

+ (1 + 3)

(

= 1 − 9 + 16 = 8

A soma dos elementos

M

)*

M

*)

é igual a

24 + 8 = 32.

Letra C

5.

(AFC – SFC 2000/ESAF) A matriz

I =

&'

, de terceira ordem, é a matriz

resultante da soma das matrizes

; = N

&'

O e A = NB

&'

O. Sabendo-se que

&'

=

(

+

=

(

e que

B

&'

= 2 =, então a soma dos elementos

)*

*)

é igual a:


a) 12
b) 14
c) 16
d) 24
e) 32

Resolução

Outra questão idêntica!!

)*

=

)*

+ B

)*

= 3

(

+ 1

(

+ 2 ∙ 3 ∙ 1 = 9 + 1 + 6 = 16

*)

=

*)

+ B

*)

= 1

(

+ 3

(

+ 2 ∙ 1 ∙ 3 = 1 + 9 + 6 = 16

A soma dos elementos

)*

*)

é igual a

16 + 16 = 32.

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Letra E

6. Produto de número real por matriz

Para multiplicar uma matriz

; por um número real P basta multiplicar todos os

elementos de A por

P.

Exemplos:

3 ∙

1 −2 4

5 3 8

0 2 6

=

3 −6 12

15 9 24

0

6 18

−2 ∙ !−5 4 1

0 −3 2" = !

10 −8 −2

0

6 −4"

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7. Produto de Matrizes

Para começo de conversa, nem sempre é possível multiplicar duas matrizes.
Para que exista o produto de uma matriz A por uma matriz B é necessário e
suficiente que o número de colunas de A seja igual ao número de linhas de B.
Desta maneira, se a primeira matriz do produto é do tipo m x n, então a
segunda matriz deve ser do tipo n x p.

Pois bem, considere então uma matriz

;

0×1

e uma matriz

A

1×Q

. Ao efetuar o

produto da matriz A pela matriz B, o resultado será uma matriz do tipo m x p.
Ou seja, o produto é uma matriz que tem o número de linhas de A e o número
de colunas de B.

Resumindo, para verificar se é possível multiplicar duas matrizes, coloque o
tipo da primeira matriz à esquerda e o tipo da segunda matriz à direita. O
produto existirá se os “números do meio” coincidirem e o resultado será uma
matriz do tipo m x p, onde m e p são os números das extremidades.

Por exemplo, será que é possível multiplicar uma matriz do tipo 2 x 4 por uma
matriz 4 x 1?

º

1

º

− 2

2 × 4 4 × 1

Os números do meio coincidiram?

Sim!

Então o produto existe! E o resultado é uma matriz de que tipo? Basta olhar os
números das extremidades: será uma matriz do tipo 2 x 1.

Vejamos outro exemplo: será que é possível multiplicar uma matriz 4 x 1 por
uma matriz 2 x 4?

º

1

º

− 2

4 × 1 2 × 4

Os números do meio coincidiram?

Não!!

Portanto, o produto entre essas duas matrizes não existe.

Observe que existe o produto de uma matriz do tipo 2 x 4 por uma matriz 4 x
1, mas não existe o produto de uma matriz do tipo 4 x 1 por uma matriz do
tipo 2 x 4.

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Bom, já sabemos verificar se podemos ou não multiplicar duas matrizes e já
sabemos identificar o tipo da matriz produto.

Falta ainda o principal: aprender a multiplicar.

Existe um processo muito fácil para multiplicar matrizes. É o seguinte:

Desenhe uma cruz bem grande... Assim:

É óbvio que você só vai desenhar esta cruz depois de verificar se é possível
multiplicar as matrizes, pois se não for possível, nem perca o seu tempo.

Bom, e o que fazer com esta cruz? No “terceiro quadrante” (lembra dos
quadrantes do plano cartesiano?) você escreverá a primeira matriz e o no
primeiro quadrante você escreverá a segunda matriz.

- Beleza até agora?

1ª matriz

2ª matriz

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- Beleza não, professor! Chega de delongas e coloca umas matrizes aí para
ficar claro.

- Ok!

Exemplo 2. Dadas as matrizes

; = 81 3 −2 5

4 2 −1 09

e

A = R

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

S,

determine, se existir, as matrizes

; ∙ A e A ∙ ;.

Resolução

A matriz A possui 2 linhas e 4 colunas, portanto é do tipo 2 x 4.

A matriz B possui 4 linhas e 3 colunas, portanto é do tipo 4 x 3.

Será que existe o produto

; ∙ A?

1º

− 2º

2 × 4 4 × 3

Os números do meio coincidem! É possível multiplicar. O resultado será uma
matriz do tipo

2 × 3.

Será que existe o produto

A ∙ ;?

1º

− 2º

4 × 3 2 × 4

Os números do meio não coincidem, portanto não existe a matriz

A ∙ ;.

Bom, vamos agora calcular a matriz

; ∙ A que já sabemos ser do tipo 2 x 3.

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14

Vamos desenhar a cruz e colocar a matriz A no terceiro quadrante e a matriz B
no primeiro quadrante.

O resultado do produto das matrizes ficará localizado no quarto quadrante.

Sabemos que o resultado é uma matriz do tipo 2 x 3, ou seja, terá 2 linhas e
três colunas.

1ª matriz

2ª matriz

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

RESULTADO

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

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15

Bom, e agora, como descobrimos cada uma destes números?

Vejamos por exemplo o elemento que está na primeira linha e segunda coluna
(a bolinha vermelha abaixo).

Observe que esta bolinha vermelha é fruto do “cruzamento” entre a primeira
linha da matriz da esquerda com a segunda coluna da matriz de cima.

Então faremos o seguinte. Multiplicaremos os elementos correspondentes
destas duas filas e somaremos os resultados. Assim:

i)

O primeiro elemento fila da esquerda é 1 e o primeiro elemento da fila
de cima é 2. Multiplicamos

1 × 2 = 2.

ii)

O segundo elemento da fila da esquerda é 3 e o segundo elemento da
fila de cima é 5. Multiplicamos

3 × 5 = 15.

iii)

O terceiro elemento da fila da esquerda é

−2 e o terceiro elemento da

fila de cima é

−3. Multiplicamos −2 × (−3) = +6

iv)

O quarto elemento da fila da esquerda é 5 e o quarto elemento da fila
de cima é 1. Multiplicamos

5 × 1 = 5.

v)

Devemos somar estes resultados obtidos:

2 + 15 + 6 + 5 = 28.

Pronto! O número a ser colocado no lugar da bolinha vermelha é 28!!

Será sempre assim... Multiplicando linha por coluna...

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

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16

Vamos descobrir agora o elemento que está na primeira linha e na primeira
coluna.

Devemos multiplicar os elementos correspondentes e somar os resultados.
Vamos fazer um pouquinho mais rápido. Será assim: 1º x 1º + 2º x 2º + 3º x
3º + 4º x 4º.

1 × 1 + 3 × 0 + (−2) × 3 + 5 × 4 = 1 + 0 − 6 + 20 = 15

Pronto! O número a ser colocado no lugar da bolinha vermelha é igual a 15.

Vamos calcular o elemento da primeira linha e terceira coluna. Vamos então
multiplicar a fila da esquerda pela fila de cima. Lembre-se: multiplicamos os
elementos correspondentes (primeiro com primeiro, segundo com segundo, ...)
e somamos os resultados.

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

28

28

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

15

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17

1 × 3 + 3 × 6 + (−2) × (−4) + 5 × 2 = 3 + 18 + 8 + 10 = 39

Vamos agora determinar o elemento que está na segunda linha e na primeira
coluna.

Efetue o mesmo processo. Multiplicamos os elementos correspondentes das
duas filas e somamos os resultados.

4 × 1 + 2 × 0 + (−1) × 3 + 0 × 4 = 4 + 0 − 3 + 0 = 1

Vamos calcular o número que está na segunda linha e na segunda coluna
(bolinha vermelha). Multiplicando a fila da esquerda pela fila de cima,
elemento a elemento.

4 × 2 + 2 × 5 + (−1) × (−3) + 0 × 1 = 8 + 10 + 3 + 0 = 21

Vamos calcular o número que está na segunda linha e terceira coluna (bolinha
azul). Multiplicamos a fila da esquerda pela fila de cima, elemento a elemento.

39

28

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

15

39

28

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

15

1

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18

4 × 3 + 2 × 6 + (−1) × (−4) + 0 × 2 = 12 + 12 + 4 + 0 = 28

Terminamos!

Desta forma, o produto da matriz

; = 81 3 −2 5

4 2 −1 09

pela

A = R

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

Sé a

matriz

G = 815 28 39

1 21 289

.

Ufa! Trabalhoso, não?

Este mecanismo é bom porque faz com que as pessoas não confundam quais
as linhas e quais as colunas que devem ser multiplicadas.

6.

(LIQUIGAS 2007/CETRO) Se A= (a

ij

)3x3 é a matriz definida por a

ij

= i + j

e B=(b

ij

)3x3 é a matriz definida por b

ij

= 2i –j, então o elemento localizado

na terceira linha e segunda coluna da matriz A.B é
(A) 28.
(B) 34.
(C) 31.
(D) 22.
(E) 44.

Resolução

O problema pede apenas um elemento do produto AB. Vamos determinar os
elementos das matrizes A e B. Lembrando que i é a linha e j é a coluna do
elemento.

; =

**

*(

*)

(*

((

()

)*

)(

))

=

1 + 1 1 + 2 1 + 3

2 + 1 2 + 2 2 + 3

3 + 1 3 + 2 3 + 3

=

2 3 4

3 4 5

4 5 6

39

28

1 3 −2 5

4 2 −1 0

1 2

3

0 5

6

3

4

−3

1

−4

2

15

1

21 28

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A =

B

**

B

*(

B

*)

B

(*

B

((

B

()

B

)*

B

)(

B

))

=

2 ∙ 1 − 1 2 ∙ 1 − 2 2 ∙ 1 − 3

2 ∙ 2 − 1 2 ∙ 2 − 2 2 ∙ 2 − 3

2 ∙ 3 − 1 2 ∙ 3 − 2 2 ∙ 3 − 3

=

1 0 −1

3 2 1

5 4 3

Estamos multiplicando uma matriz do tipo 3 x 3 por outra matriz do tipo 3 x 3.
O produto existe (porque os números do meio coincidem) e o resultado será
uma matriz do tipo 3 x 3 (números das extremidades).












Queremos calcular o elemento localizado na terceira linha e na segunda
coluna.

Vamos multiplicar a fila da esquerda pela fila de cima.

4 × 0 + 5 × 2 + 6 × 4 = 0 + 10 + 24 = 34

Letra B

Vale a pena notar que a multiplicação de matrizes não é uma operação
comutativa, ou seja, para duas matrizes quaisquer A e B é falso dizer
que necessariamente

U ∙ V = V ∙ U.

Note também que, se estivermos trabalhando com números reais, é
sempre verdade que se

W ∙ X = Y, Z2[ã] W = Y ]^ X = Y. Isto não é verdade

quando estivermos trabalhando com matrizes. Ou seja, é possível
encontrar matrizes não nulas cujo produto é a matriz nula.

Experimente multiplicar, por exemplo, a matriz

8_ Y

Y Y9

pela matriz

8Y Y

Y _9

e verifique que o resultado é a matriz

8Y Y

Y Y9

.

2 3 4

3 4 5

4 5 6

1 0 −1

3 2 1

5 4 3

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8. Matriz Transposta

Considere uma matriz qualquer

; = (

&'

)

0×1

. Chama-se transposta da matriz A

a matriz

;

`

do tipo n x m que se obtém trocando as linhas pelas colunas. Ou

seja, as colunas da transposta são ordenadamente iguais às linhas de da
matriz original.

Exemplos:

; = 8

_ J a

b c d

9 ⇒ ;

`

= ,

_

b

J

c

a

d

-

; = ,

b c d

f Z g

h i j

- ⇒ ;

`

= ,

b

f

h

c

Z

i

d

g

j

-

Propriedades

i)

(U

[

)

[

= U

Ou seja, a transposta da matriz transposta de A é a própria matriz A.

; = ,

b c d

f Z g

h i j

- ⇒ ;

`

= ,

b

f

h

c

Z

i

d

g

j

- ⇒ (U

[

)

[

= ,

b c d

f Z g

h i j

-

ii)

Se A e B são matrizes do mesmo tipo, ou seja, com o mesmo
número de linhas e o mesmo número de colunas, então
(U + V)

[

= U

[

+ V

[

.

Isto quer dizer que tanto faz:

Somar duas matrizes e depois calcular a transposta do resultado.

Calcular as transpostas das matrizes e depois somar o resultado.

iii) Se

k é um número real qualquer e U é uma matriz, então

(k ∙ U)

[

= k ∙ U

[

Isto quer dizer que tanto faz:

Multiplicar uma matriz por um número real e depois calcular a transposta do

resultado.

Calcular a transposta da matriz e, em seguida, multiplicar por um número

real.

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iv)

Se A e B são matrizes que podem ser multiplicadas, então

V

[

e

U

[

também podem ser multiplicadas e

(UV)

[

= V

[

U

[

Isto quer dizer que tanto faz:

Multiplicar a matriz A pela matriz B e, em seguida, calcular a transposta.
Calcular a transposta de B, calcular a transposta de A e multiplicar

(nesta ordem).

7.

(MPU 2004/ESAF) Sejam as matrizes

; =

1 4

2 6

3 3

e

A = !1 3 4 5

1 2 3 4"

e seja

M

&'

o elemento genérico de uma matriz X tal que

L = (;A)

`

, isto é, a matriz X é

a matriz transposta do produto entre as matrizes A e B. Assim, a razão entre
M

)*

e

M

*(

é igual a:

a) 2
b) ½
c) 3
d) 1/3
e) 1

Resolução

Vamos multiplicar as matrizes. Devemos multiplicar uma matriz do tipo 3 x 2
(3 linhas e 2 colunas) por uma matriz do tipo 2 x 4. O produto existe, porque
os números do meio coincidem e o resultado é uma matriz do tipo 3 x 4
(números das extremidades).

Observe que não precisamos calcular todos os elementos do produto.

O nosso objetivo é calcular a matriz transposta deste resultado. A matriz
transposta será:

B

l

=

m ℎ

P

1 4

2 6

3 3

1 3 4 5

1 2 3 4

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nB l =

m

Po

Queremos calcular a razão entre

M

)*

e

M

*(

. Ou seja, a razão entre o elemento

que está situado na terceira linha e primeira coluna (elemento c) e o elemento
que está situado na primeira linha e segunda coluna (elemento e).

Portanto, queremos calcular c/e.

Vamos voltar ao produto das matrizes.

= 1 ∙ 4 + 4 ∙ 3 = 16

= 2 ∙ 1 + 6 ∙ 1 = 8

Portanto,

=

16

8 = 2

Letra A

9. Determinantes

O nosso intuito é fazer com que o candidato se sinta seguro para fechar as
provas de Raciocínio Lógico. Portanto, definiremos determinantes visando às
provas de concursos. Na realidade, os assuntos da presente aula (matrizes,
determinantes e sistemas lineares) são tópicos da “alfabetização” para uma
cadeira universitária denominada álgebra linear. Livros universitários de
Álgebra Linear, como o de Bernard Kolman, definem determinantes
genericamente sem fazer referências à ordem da matriz utilizando conceitos de
permutações pares e ímpares, etc.

B

l

=

m ℎ

P

1 4

2 6

3 3

1 3 4 5

1 2 3 4

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Não seguiremos esta linha. Definiremos determinantes de matrizes quadradas
de ordem 1, 2 e 3. Verificaremos diversas propriedades e teoremas de forma
que em eventuais casos que precisemos calcular determinantes de ordem
maior que 3, o possamos fazer sem maiores esforços.

Pois bem, para começar, devemos frisar que

apenas matrizes quadradas

admitem o cálculo de determinantes.

O determinante da matriz A é denotado por

det ;.

i)

Se a matriz quadrada é de ordem 1, então o determinante da matriz é o

único elemento da matriz.

Exemplo: Considere a matriz

; = 2 . O determinante da matriz A é o número

2.

det ; = 2


ii)

Se a matriz quadrada é de ordem 2, então o determinante é o produto

dos elementos da diagonal principal menos o produto dos elementos da
diagonal secundária.

; = !

B" ⇒ det; = s Bs = − B


Observe que indicamos o determinante de uma matriz A com barras verticais
ao lado dos elementos da matriz.

Exemplo: Calcule o determinante da matriz

; = !2 −3

5 4 "

.

Resolução

s2 −3

5 4 s = 2 ∙ 4 − (−3) ∙ 5 = 8 + 15 = 23

iii) Se a matriz é de ordem 3, o determinante é calculado com o auxílio da
regra de Sarrus.

; =

**

*(

*)

(*

((

()

)*

)(

))

Devemos repetir as duas primeiras colunas.

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Multiplicamos os elementos na direção da diagonal principal de acordo com as
flechas e somamos os 3 resultados.

Multiplicamos os elementos na direção da diagonal secundária e

trocamos os

sinais dos produto e somamos os resultados.

Em seguida somamos os dois resultados obtidos.

Vejamos um exemplo:

Exemplo 3. Calcule o determinante da matriz

; =

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

.

Resolução

det ; = t

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

t

Devemos repetir as duas primeiras colunas.

det ; = t

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

t

−2 1

5 2

1 4

Multiplicamos os elementos no sentido da diagonal principal.




−2 ∙ 2 ∙ (−1) + 1 ∙ 3 ∙ 1 + 0 ∙ 5 ∙ 4 = 7

det ; = t

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

t

−2 1

5 2

1 4

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25

Multiplicamos os elementos na direção da diagonal secundária e

trocamos os

sinais dos produtos e somamos os resultados.






−(1) ∙ (5) ∙ (−1) − (−2) ∙ (3) ∙ (4) − (0) ∙ (2) ∙ (1) = 5 + 24 − 0 = 29


Devemos somar os dois resultados obtidos.

det ; = 7 + 29 = 36

10. Propriedades dos determinantes

Vejamos algumas propriedades dos determinantes:

i) Se os elementos de uma fila qualquer (linha ou coluna) de uma
matriz M de ordem n forem todos nulos, então det M = 0.

Exemplo.

/ = #

2

√37 25

0

0

0

cos 57

x

−1,37 15

%

O determinante da matriz M é igual a 0, pois a matriz possui uma fila
composta por zeros.

ii) Se uma Matriz M tem duas filas paralelas (duas linhas ou duas
colunas) formadas por elementos respectivamente iguais, então det M
= 0.

Exemplo:

/ = #

25 √37 25

1

2

1

15 −1,37 15

%

det ; = t

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

t

−2 1

5 2

1 4

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Como a primeira coluna é igual à terceira coluna, então o determinante da
matriz é igual a 0.

iii) Se uma matriz M tem duas filas paralelas (duas linhas ou duas
colunas) formadas por elementos respectivamente proporcionais,
então det M = 0.

Exemplo:

/ = #

4 √37 12

3

2

9

1 −1,37 3

%

Observe a primeira e a terceira coluna. Elas são proporcionais e a constante de
proporcionalidade é igual a 3 (ou seja, a terceira coluna foi produzida
multiplicando a primeira coluna por 3). Assim, o determinante da matriz é
igual a 0.

iv) Se uma matriz quadrada M tem uma linha (ou coluna) que é
combinação linear de outras linhas (ou colunas), então det M = 0.

Deixe-me falar numa linguagem bem coloquial para explicar o que é
combinação linear.

Imagine que você vai “construir” uma matriz de terceira ordem.

/ =

2 5

3 2

1 7

Você construiu a primeira coluna e a segunda coluna. E você resolveu ser um
pouco mais criativo para construir a última coluna. E o que você fez? Você
multiplicou a primeira coluna por 2 e multiplicou a segunda coluna por 3 e
somou os dois resultados. O que você obteve?

/ =

2 5 2 ∙ 2 + 5 ∙ 3

3 2 3 ∙ 2 + 2 ∙ 3

1 7 1 ∙ 2 + 7 ∙ 3

=

2 5 19

3 2 12

1 7 23

Pronto! A terceira coluna é uma combinação linear das duas primeiras colunas.
Ou seja, você deve multiplicar uma fila por um certo número A e outra fila por
qualquer outro número B. Somando os dois resultados, você obtém uma
combinação linear das duas filas.

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Pense bem, uma coisa é criar a matriz e saber que uma fila é combinação
linear das outras duas. Imagine que o quesito fosse assim:

Calcule o determinante da matriz

/ =

2 5 19

3 2 12

1 7 23

Obviamente a pessoa que criou a questão sabe que a terceira coluna é
combinação linear das outras duas e, portanto, o determinante é zero.

A dificuldade é “perceber” na hora da prova isso. Não será você o criador das
questões!!

Veja só outro exemplo.

Calcule o determinante da matriz:

/ =

16 3 2

24 2 4

15 5 1

Se você tiver um excelente olho e perceber que

Primeira coluna = (Segunda coluna) x 2 + (Terceira coluna) x 5

Você poderá concluir que o determinante é zero. Caso contrário, terás que usar
a regra de Sarrus (o que é bem provável que aconteça. Não perca seu tempo
tentando achar alguma regra. Faça as contas que em muitos casos é mais
rápido!)

v) Se

U é uma matriz quadrada de ordem n e U

[

é a sua transposta,

então

yz{ U = yz{ U

[

.

vi) Se multiplicarmos uma fila qualquer de uma matriz A de ordem n
por um número real

k, o determinante da nova matriz será o produto

do determinante de A pelo número

k.

Exemplo: Já vimos que o determinante da matriz

; =

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

é igual a 36.

Vamos multiplicar uma fila qualquer por

−2, digamos a segunda coluna.

;

*

=

−2 −2 0

5 −4 3

1 −8 −1

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Para calcular o determinante desta nova matriz, basta multiplicar o
determinante da matriz original por

−2.

Desta forma,

det ;

*

= −2 ∙ det ; = −2 ∙ 36 = −72.

vii) Se uma matriz quadrada A de ordem n for multiplicada por uma
constante k, então o seu determinante será

yz{(k ∙ U) = k

2

∙ yz{ (U)

Na verdade, esta propriedade vii é uma decorrência da propriedade vi. Isto
porque multiplicar uma matriz de ordem n por uma constante k é o mesmo
que multiplicar as n linhas por k (ou as n colunas).

Ao multiplicar a primeira linha por k, multiplicamos o determinante por k.

Ao multiplicar a segunda linha por k, multiplicamos o determinante por k.

Ao multiplicar a terceira linha por k, multiplicamos o determinante por k.

Se a matriz é de ordem n, então terá n linhas.

Então,

det(P ∙ ;) = P ∙ P ∙ P ∙ ⋯ ∙ P

}~~~•~~~€

1 •‚`xƒ„…

∙ det ; = P

1

∙ det ;


viii) Considere uma matriz quadrada de ordem maior ou igual a 2. Se
trocarmos a posição de duas filas paralelas (ou duas linhas ou duas
colunas), então o determinante da matriz troca de sinal.

Exemplo: Já vimos que o determinante da matriz

; =

−2 1 0

5 2 3

1 4 −1

é igual a 36.

Se trocarmos a posição da primeira linha com a terceira linha, o determinante
da matriz troca de sinal.

;

(

=

1 4 −1

5 2 3

−2 1 0


O determinante desta matriz é igual a

−36.


ix) O determinante de qualquer matriz identidade é igual a 1.

8.

(MPOG 2008 ESAF) Uma matriz X de quinta ordem possui determinante

igual a 10. A matriz B é obtida multiplicando-se todos os elementos da matriz
X por 10. Desse modo, o determinante da matriz B é igual a:

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29

a) 10

-6

b) 10

5

c) 10

10

d) 10

6

e) 10

3

Resolução

Quando multiplicamos uma fila (linha ou coluna) de uma matriz por um
número real “a”, o determinante da matriz também será multiplicado por “a”.
Nessa questão, quando multiplicamos todos os elementos da matriz X por 10,
o que aconteceu?

Multiplicamos a primeira linha por 10, assim o determinante será

multiplicado por 10.

Multiplicamos a segunda linha por 10, assim o determinante será

multiplicado por 10.

Multiplicamos a terceira linha por 10, assim o determinante será

multiplicado por 10.

Multiplicamos a quarta linha por 10, assim o determinante será

multiplicado por 10.

Multiplicamos a quinta linha por 10, assim o determinante será

multiplicado por 10.


Assim, o determinante da matriz X, que é igual a 10, será igual a:

det(10L) = 10 ∙ 10 ∙ 10 ∙ 10 ∙ 10 ∙ det(M) = 10

∙ 10 = 10


É válido o seguinte teorema: se uma matriz quadrada A de ordem n for
multiplicada por uma constante k, então o seu determinante será

det(P ∙ ;) = P

1

∙ det (;)


Assim, como a matriz do problema é de 5ª ordem e foi multiplicada por 10,

det(10 ∙ ;) = 10

∙ det(;) = 10

∙ 10 = 10

Letra D

9. (ATA – MF 2009/ESAF) Seja uma matriz quadrada 4 por 4. Se
multiplicarmos os elementos da segunda linha da matriz por 2 e dividirmos os
elementos da terceira linha da matriz por –3, o determinante da matriz fica

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30

a) Multiplicado por –1.
b) Multiplicado por –16/81.
c) Multiplicado por 2/3.
d) Multiplicado por 16/81.
e) Multiplicado por –2/3.

Resolução

Vamos relembrar uma das propriedades.

vi) Se multiplicarmos uma fila qualquer de uma matriz A de ordem n
por um número real

k, o determinante da nova matriz será o produto

do determinante de A pelo número

k.

Ora, se multiplicarmos os elementos da segunda linha da matriz por 2, o
determinante será multiplicado por 2. Se dividirmos os elementos da terceira
linha da matriz por –3, o determinante será dividido por -3. Assim, juntando
tudo, o determinante será multiplicado por –2/3.

Letra E

10. (MPOG 2002 ESAF) A transposta de uma matriz qualquer é aquela que
se obtém trocando linhas por colunas. Sabendo-se que uma matriz quadrada
de segunda ordem possui determinante igual a 2, então o determinante do
dobro de sua matriz transposta é igual a:

a) –2
b)–1/2
c)4
d) 8

e) 10

Resolução

O determinante da matriz transposta é igual ao determinante da matriz
original. Assim, o determinante não será alterado. Porém, quando
multiplicamos uma matriz de segunda ordem por 2 (já que queremos o
determinante do dobro da matriz), o determinante será:

det (2 ∙ ;

ˆ

) = 2

1

∙ det(;

ˆ

) = 2

(

∙ det(;) = 4 ∙ 2 = 8

Letra D

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31

11. (BNB 2002 VUNESP) Dadas as matrizes





=





=

3

2

c

2

3

b

1

5

a

B

e

6

4

2

2

3

5

c

b

a

A

, de determinantes não nulos, para quaisquer

valores de “a”, “b” e “c”, temos

A) det(A) = det(B)
B) det(B) = 2.det(A)
C) det(A) = 2.det(B)
D) det(A) = –2.det(B)
E) det(A) = – det(B)

Quais foram as transformações sofridas por A para “chegar” na matriz B?

Observe que a primeira linha de A é igual à primeira coluna de B. A segunda
linha de A é igual à segunda coluna de B.

Vamos construir a matriz transposta de A.

A transposta de uma matriz qualquer é aquela que se obtém trocando linhas
por colunas.

;

`

=

5 2

B 3 4

2 6


Observe agora a matriz B.





=

3

2

c

2

3

b

1

5

a

B

A terceira coluna da matriz transposta de A é igual ao dobro da terceira coluna

de B. Dessa forma, o determinante da transposta de A é o dobro do

determinante da matriz B.

det (;

ˆ

) = 2 ∙ det(A)


Como o determinante de A e de sua transposta são iguais,

det (;) = 2 ∙ det(A)

Letra C

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32

12. (AFC/STN 2005 ESAF) Considere duas matrizes quadradas de terceira
ordem, A e B. A primeira, a segunda e a terceira colunas da matriz B são
iguais, respectivamente, à terceira, à segunda e à primeira colunas da matriz
A. Sabendo-se que o determinante de A é igual a x

3

, então o produto entre os

determinantes das matrizes A e B é igual a:
a) –x

-6

b) –x

6

c) x

3

d) –1
e) 1

Resolução

Considere a matriz A:

; =

B

l

m ℎ


A primeira, a segunda e a terceira colunas da matriz B são iguais,
respectivamente, à terceira, à segunda e à primeira colunas da matriz A.

A =

B

l

ℎ m


Observe que as segundas colunas das matrizes são iguais. Apenas
permutamos a primeira com a terceira coluna.

Quando permutamos (trocamos de lugar) duas filas (linhas ou colunas), o
determinante troca de sinal.

Como o determinante de A é igual a x

3

, então o determinante de B será igual a

–x

3

.


O produto entre os determinantes das matrizes

A e B é igual a

det(;) ∙ det(A) = M

)

∙ (−M

)

) = −M

Letra B

13. (MPOG 2005 ESAF) O menor complementar de um elemento genérico x

ij

de uma matriz X é o determinante que se obtém suprimindo a linha e a coluna
em que esse elemento se localiza. Uma matriz Y = y

ij

, de terceira ordem, é a

matriz resultante da soma das matrizes A = (a

ij

) e B = (b

ij

). Sabendo-se que

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33

(a

ij

) = (i+j)

2

e que b

ij

= i

2

, então o menor complementar do elemento y

23

é

igual a:

a) 0
b) -8
c) -80
d) 8
e) 80

Resolução

Vamos construir as matrizes A e B.

; =

**

*(

*)

(*

((

()

)*

)(

))

= #

(1 + 1)

(

(1 + 2)

(

(1 + 3)

(

(2 + 1)

(

(2 + 2)

(

(2 + 3)

(

(3 + 1)

(

(3 + 2)

(

(3 + 3)

(

% =

4

9 16

9 16 25

16 25 36

A =

B

**

B

*(

B

*)

B

(*

B

((

B

()

B

)*

B

)(

B

))

=

1

(

1

(

1

(

2

(

2

(

2

(

3

(

3

(

3

(

=

1 1 1

4 4 4

9 9 9

‰ = ; + A =

4

9 16

9 16 25

16 25 36

+

1 1 1

4 4 4

9 9 9

=

5 10 17

13 20 29

25 34 45


Se quisermos calcular o menor complementar do elemento y

23

, devemos

suprimir a segunda linha e a terceira coluna de Y.

s 5 10

25 34s = 5 ∙ 34 − 10 ∙ 25 = 170 − 250 = −80


Lembre-se que para calcular o determinante de uma matriz de segunda ordem
devemos calcular a diferença entre o produto dos elementos da diagonal
principal e o produto dos elementos da diagonal secundária.

Letra C

14. (ANA 2009/ESAF) O determinante da matriz

; =

2

1

0

B

4 +

2 + B

é:

a) 2bc + c - a
b) 2b - c
c) a + b + c
d) 6 + a + b + c

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34

e) 0

Resolução

Resolveremos esta questão de duas maneiras: a primeira usando a força bruta
do braço e a segunda utilizando algumas propriedades dos determinantes.

Um determinante de terceira ordem pode ser calculado com o auxílio da regra
de Sarrus.

Devemos repetir as duas primeiras colunas.

; = t

2

1

0

B

4 +

2 + B

t

2

1

B

4 +

2 + B

Multiplicamos os elementos na direção da diagonal principal de acordo com as
flechas.

Obtemos

2 ∙ B ∙ + 1 ∙ ∙ (4 + ) + 0 ∙ ∙ (2 + B) = 2B + 4 +

Vamos multiplicar os elementos que estão na direção da diagonal secundária e
trocar o sinal do resultado.

Obtemos

−1 ∙ ∙ − 2 ∙ ∙ (2 + B) − 0 ∙ B ∙ (4 + ) = − − 4 − 2B

Para calcular o determinante da matriz A, devemos somar os dois resultados
obtidos:

; = 2B + 4 +

− 4 − 2B = 0

Vamos voltar ao quesito:

(ANA 2009/ESAF) O determinante da matriz

A =

2

1

0

B

4 +

2 + B

é:

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35

a) 2bc + c - a
b) 2b - c
c) a + b + c
d) 6 + a + b + c
e) 0

Ora, perceba que multiplicando a primeira linha por 2 e somando com a
segunda linha, obtemos a terceira linha.

Assim, a terceira linha é combinação linear das outras duas e o determinante é
zero.

Letra E

15.

(Gestor Fazendário – MG 2005/ESAF) Considere duas matrizes de

segunda ordem, A e B, sendo que

A = 2

*/:

∙ ;. Sabendo que o determinante de

A é igual a

2

•*/(

, então o determinante da matriz B é igual a:

a) 2

1/2

b) 2
c) 2

-1/4

d) 2

-1/2

e) 1

Resolução

As matrizes são de segunda ordem.

Se uma matriz quadrada A de ordem n for multiplicada por uma constante k,
então o seu determinante será

det(P ∙ ;) = P

1

∙ det (;)

Como a matriz A é de segunda ordem, então

= 2.

Estamos multiplicando a matriz A por

2

*/:

, portanto,

P = 2

*/:

.

detN2

*/:

∙ ;O = N2

*/:

O

(

∙ det (;)

detN2

*/:

∙ ;O = N2

*/:

O

(

∙ 2

•*/(

det A = 2

(×*:

∙ 2

•*/(

= 2

*/(

∙ 2

•*/(

= 2

*

(Ž8•

*

(9

= 2

= 1

Letra E

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36

16.

(AFC-STN 2000/ESAF) Uma matriz quadrada X de terceira ordem

possui determinante igual a 3. Sabendo-se que a matriz Z é a transposta da
matriz X, então a matriz

‰ = 3• tem determinante igual a:


a) 1/3
b) 3
c) 9
d) 27
e) 81

Resolução

A matriz é de terceira ordem, logo

= 3.


Estamos multiplicando a matriz Z por 3, logo

P = 3.


Sabemos também que

• = L

`

e sabemos que o determinante de uma matriz é

igual ao determinante da sua transposta.

det(P ∙ •) = P

1

∙ det (•)

det(3 ∙ •) = 3

)

∙ det(•) = 27 ∙ det L

`


Sabemos que

3 ∙ • = ‰ 3 det L

`

= det L .

det ‰ = 27 ∙

L

Como

det L = 3,

det ‰ = 27 ∙ 3 = 81

Letra E

17. (AFC-CGU 2008 ESAF) Qualquer elemento de uma matriz X pode ser
representado por xij , onde i representa a linha e j a coluna em que esse
elemento se localiza. A partir de uma matriz A (aij), de terceira ordem,
constrói-se a matriz B (bij), também de terceira ordem, dada por:

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37

Sabendo-se que o determinante da matriz A é igual a 100, então o
determinante da matriz B é igual a:

a) 50

b) -50

c) 0
d) -100
e) 100

Resolução

A matriz A é dada por:

; =

b

__

b

_J

b

_a

b

J_

b

JJ

b

Ja

b

a_

b

aJ

b

aa

A matriz B é dada por:

A =

B

**

B

*(

B

*)

B

(*

B

((

B

()

B

)*

B

)(

B

))

=

b

a_

b

aJ

b

aa

b

J_

b

JJ

b

Ja

b

__

b

_J

b

_a



A matriz B foi construída a partir da matriz A a partir do seguinte processo:

Repetimos a segunda linha.
Trocamos a primeira linha com a terceira linha

Vimos na propriedade viii que se trocarmos a posição de duas filas
paralelas (ou duas linhas ou duas colunas), então o determinante da
matriz troca de sinal.

Como o determinante da matriz A é igual a 100, então o determinante da
matriz B é igual a

−100.

Letra D

11.

Teorema de Binet

Se

; e A são matrizes quadradas de ordem n, então:

det(;A) = det ; ∙ det A

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38

Isto quer dizer que tanto faz:

Calcular o produto AB e calcular o determinante do produto.
Calcular o determinante de A, calcular o determinante de B e multiplicar

os resultados.

18. (MPU 2004/ESAF) Considere as matrizes

L =

1 2 3

2 4 6

5 3 7

;

‰ =

2 3

2 B 6

5 3

onde os elementos a,b e c são números naturais diferentes de zero. Então, o
determinante do produto das matrizes X e Y é igual a:

a) 0
b)
c)

+ B +

d)

+ B

e)

+

Resolução

Queremos calcular

(L‰).

Pelo Teorema de Binet, sabemos que

det(L‰) = det L ∙ det ‰

Dê uma olhada na matriz X.

L =

1 2 3

2 4 6

5 3 7

Percebeu que a segunda linha é igual a primeira linha multiplicada por 2?

Se uma matriz M tem duas filas paralelas (duas linhas ou duas
colunas) formadas por elementos respectivamente proporcionais,
então det M = 0.

Podemos concluir que o determinante da matriz X é igual a 0.

det(L‰) = det L ∙ det ‰

det(L‰) = 0∙ det ‰ = 0

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39

Letra A

12.

Matriz Inversa

Considere uma matriz quadrada de ordem n. Vamos chamar esta matriz de A.
Dizemos que a matriz A é inversível se existir uma matriz B tal que

; ∙ A = A ∙

; = 7

1

.

Lembre-se que

7

1

é a matriz identidade de ordem n.

Esta matriz B é chamada matriz inversa de A e é denotada por

;

•*

.

Exemplo: A inversa da matriz

; = !5 6

4 5"

é a matriz

;

•*

= ! 5 −6

−4 5 "

porque

!5 6

4 5" ∙ !

5 −6

−4 5 " = !

1 0

0 1"

.

Para verificar basta fazer:


= 5 ∙ 5 + 6 ∙ (−4) = 25 − 24 = 1

B = 5 ∙ (−6) + 6 ∙ 5 = −30 + 30 = 0

= 4 ∙ 5 + 5 ∙ (−4) = 20 − 20 = 0

= 4 ∙ (−6) + 5 ∙ 5 = −24 + 25 = 1

Ora, sabemos que

; ∙ ;

•*

= 7

1

.

Vamos aplicar o teorema de Binet.

det(; ∙ ;

•*

) =

7

1

det ; ∙ det ;

•*

=

7

1

Lembre-se que o determinante da matriz identidade é igual a 1, portanto:

5 6

4 5

5 −6

−4 5

B

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40

det ; ∙ det ;

•*

= 1

Este fato é muito importante. Pois se for dado o determinante de uma matriz,
podemos automaticamente calcular o determinante da sua inversa e
reciprocamente.

Se a matriz A não admite inversa, a matriz A é chamada de matriz singular.

Uma matriz quadrada não é inversível quando o seu determinante é igual a 0.

Por exemplo, a matriz

! 5 2

10 4"

é uma matriz singular, isto é, não admite

inversa. Isto pode ser verificado calculando o seu determinante.

s 5 2

10 4s = 5 ∙ 4 − 2 ∙ 10 = 20 − 20 = 0

Bom, podemos concluir que se o determinante da matriz quadrada é diferente
de zero, então a matriz é inversível. E como calculamos a matriz inversa?

Neste curso, ficaremos restritos ao cálculo de matrizes inversas de ordem 2.

Considere uma matriz quadrada de ordem 2 com determinante diferente de 0.

; = !

B"

A inversa da matriz A é calculada da seguinte forma:

;

•*

=

1

det ; ∙ !

−B

"

Ou seja, trocamos de posição os elementos da diagonal principal e mudamos o
sinal dos elementos da diagonal secundária. Depois dividimos todos os
elementos pelo determinante da matriz original.

Exemplo 4. Determine, se existir, a inversa da matriz

; = !4 6

5 8"

.

Resolução

O primeiro passo é calcular o determinante da matriz A.

det ; = 4 ∙ 8 − 5 ∙ 6 = 2


Vamos trocar a posição dos elementos da diagonal principal e trocar o sinal
dos elementos da diagonal secundária.

! 8 −6

−5 4 "

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41

O próximo passo é dividir todos os elementos pelo determinante da matriz
original que é igual a 2.

;

•*

= ’ 4

−3

−5/2 2 “

19. (Oficial de Chancelaria – MRE 2002/ESAF) Dada a matriz

!1 1

M 1"

e

sabendo que o determinante de sua matriz inversa é igual a 1/2, então o valor
de

M é igual a:

a)

−1

b) 0
c) 1/2
d) 1
e) 2

Resolução

Sabemos que

det ; ∙ det ;

•*

= 1. O problema já forneceu o determinante da

inversa que é igual a 1/2.

det ; ∙

1

2 = 1

det ; = 2

Ora, temos em mãos o determinante da matriz original.

s1 1

M 1s = 2

1 ∙ 1 − 1 ∙ M = 2

1 − M = 2

−M = 1

M = −1

Letra A

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42

13.

Sistemas Lineares

Equação linear nas incógnitas

M, ”, , … é toda equação do tipo

M + B” + + ⋯ = P.

Os números reais

, B, , … (os números que multiplicam as incógnitas) são

chamados de coeficientes e o número

P é o termo independente da equação.

É importante notar que os expoentes das incógnitas devem ser todos iguais a
1 para que a equação seja considerada linear.

São equações lineares:

2M + 3” = −5

−4M + 6” + 7 = 0

Não são equações lineares:

2M

)

− 5”

(

= 8

√M + 6” = 0

2M + 3M” = 7

É importante também notar que não é permitido o produto de duas incógnitas
em algum dos termos da equação.

Vejamos alguns fatos que aprenderemos nas aulas de lógica.

Veremos que uma sentença do tipo

3M + 2” = 12 não é uma proposição lógica.

Isto porque não podemos determinar o seu valor lógico sem que sejam
fornecidos os valores das incógnitas.

Se alguém nos disser que

M = 2 ” = 3, então a sentença 3M + 2” = 12 tornar-se-

á verdadeira porque

3 ∙ 2 + 2 ∙ 3 = 12; ao passo que se M = 3 ” = 0, a sentença

3M + 2” = 12 será classificada como falsa porque 3 ∙ 3 + 2 ∙ 0 ≠ 12.

Pois bem, já que

M = 2 ” = 3 torna a sentença 3M + 2” = 12 verdadeira, dizemos

que a sequência (2,3) é uma solução da equação linear.

Falamos em equações lineares. E o que vem a ser um sistema linear?

Nada mais nada menos que um conjunto de equações lineares!

Por exemplo:

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43

–2M + 5” = 9

M − 3” = −1

Aqui, dizemos que uma sequência de números é uma solução do sistema
linear, se a sequência for solução de todas as equações lineares que compõem
o sistema.

Por exemplo: A sequência

(2,1) é solução do sistema linear acima, porque:

—2 ∙ 2 + 5 ∙ 1 = 9

2 − 3 ∙ 1 = −1

14.

Classificação dos sistemas lineares

Se um sistema linear admitir pelo menos uma solução, diremos que o sistema
é possível (alguns dizem que o sistema é compatível). Se o sistema não
admitir soluções, ou seja, não existir uma sequência que satisfaça todas as
equações do sistema, diremos que o sistema é impossível ou incompatível.

Se o sistema é possível, ainda podemos fazer uma subclassificação: se o
sistema admitir apenas uma solução, dizemos que o sistema é possível e
determinado; se o sistema admitir infinitas soluções, dizemos que o sistema é
possível e indeterminado.

Sistema linear

Possível

(admite solução)

Determinado

(a solução é única)

Indeterminado

(existem infinitas

soluções)

Impossível

(não admite solução)

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44

Para quem nunca estudou este assunto, parece um pouco estranho que um
sistema linear não possua soluções (impossível) ou que possua infinitas
soluções (possível e indeterminado).

Vamos ver alguns exemplos:

Exemplo 5. Resolva o sistema linear

– M − 2” = 5

3M + ” = 29

.

Resolução

Vamos isolar a incógnita

M na primeira equação.

M = 2” + 5

Vamos agora substituir esta expressão na segunda equação

3M + ” = 29

3 ∙ (2” + 5) + ” = 29

6” + 15 + ” = 29

7” = 14

” = 2

Como

M = 2” + 5, então:

M = 2 ∙ 2 + 5 = 9

Portanto, o sistema admite apenas uma solução:

M = 9 ” = 2. O sistema é

possível e determinado.

Exemplo 6. Resolva o sistema linear

– M − 2” = 5

3M − 6” = 10

.

Resolução

Vamos isolar a incógnita

M na primeira equação.

M = 2” + 5

Vamos agora substituir esta expressão na segunda equação.

3M − 6” = 10

3 ∙ (2” + 5) − 6” = 10

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45

6” + 15 − 6” = 10

0” = −5

Ora, devemos encontrar um número que multiplicado por zero seja igual a

−5.

Mas sabemos que qualquer número multiplicado por 0 obrigatoriamente tem
como resultado o número 0. Desta forma, não existe um número

” tal que

0” = −5.

O sistema é impossível.

Exemplo 7.

Resolva o sistema linear

– M − 2” = 5

3M − 6” = 15

Resolução

Vamos isolar a incógnita

M na primeira equação.

M = 2” + 5

Vamos agora substituir esta expressão na segunda equação.

3M − 6” = 15

3 ∙ (2” + 5) − 6” = 15

6” + 15 − 6” = 15

6” − 6” = 15 − 15

0” = 0

Devemos pensar em um número que multiplicado por 0 seja igual a 0. Ora,
qualquer número real serve!! Pense em um número qualquer, digamos

” = 1.

Neste caso,

0 ∙ 1 = 0.

E já que

M = 2” + 5, então

M = 2 ∙ 1 + 5

M = 7

Portanto

M = 7 ” = 1 é uma solução do sistema.

Vamos colocar

” = 5. Já que M = 2” + 5, então

M = 2 ∙ 5 + 5

M = 15

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46

Portanto,

M = 15 ” = 5 é outra solução do sistema. Na verdade, você pode

escolher o valor que quiser para a incógnita

”, substituir o valor na equação

M = 2” + 5 e calcular o valor correspondente de M.

O sistema admite infinitas soluções e, portanto, é possível e
indeterminado.

15.

Sistema Linear Homogêneo

Um sistema linear é dito homogêneo se o termo independente de todas as
equações é igual a 0.

Exemplos:

–2M + 5” = 0

M − 3” = 0

˜

M + 2” − 3 = 0

2M − 5” + = 0

M − 6” + 8 = 0

É fácil perceber que todo sistema linear é possível. Basta substituir todas as
incógnitas por 0. Esta solução em que todas as incógnitas são iguais a 0
é chamada de solução trivial. Se houver, as outras soluções são
chamadas de não-triviais.

Desta forma, todo sistema linear homogêneo é possível. Em breve
aprenderemos a classificá-lo em determinado ou indeterminado.

16.

Teorema de Cramer

O bem conhecido teorema de Cramer, publicado em 1750 por Gabriel Cramer
(1704-1752) provavelmente era conhecido por Maclaurin desde 1729. Isso
ocorre com muita frequência na Matemática. Uma pessoa descobre algum fato
e outra, vários anos depois, leva o crédito. Bom, deixemos a História da
Matemática de lado (quem se interessar, depois de passar no concurso,
pode comprar o livro História da Matemática de Carl B. Boyer).

Vamos lá. Considere um sistema linear em que o número de incógnitas é igual
ao número de equações.

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47

Como o nosso intuito é fechar as provas de concurso, vamos ficar restritos aos
sistemas com 2 equações e 2 incógnitas e aos sistemas com 3 equações e 3
incógnitas.

– M + B” = P

*

M + ” = P

(

˜

M + B” +

= P

*

M + ” + l = P

(

mM + ℎ” + = P

)

Estamos considerando que as incógnitas são as letras

M, ”, .

Vamos considerar alguns determinantes especiais que podem ser calculados
com os coeficientes e com os termos independentes.

Chamaremos de

™ o determinante da matriz formada pelos coeficientes das

incógnitas.

No caso do sistema de segunda ordem:

™ = s

Bs

No caso do sistema de terceira ordem:

™ = t

B

l

m ℎ

t

Chamaremos de

š

o determinante da matriz obtida da matriz dos coeficientes,

substituindo a coluna do

M pelos termos independentes. No caso,

substituiremos a primeira coluna (a do

M) pelos termos independentes

(

P

*

, P

(

, …).

Chamaremos de

o determinante da matriz obtida da matriz dos coeficientes,

substituindo a coluna do

” pelos termos independentes. No caso,

substituiremos a segunda coluna (a do

”) pelos termos independentes

(

P

*

, P

(

, …).

Chamaremos de

œ

o determinante da matriz obtida da matriz dos coeficientes,

substituindo a coluna do

pelos termos independentes. No caso,

substituiremos a terceira coluna (a do

”) pelos termos independentes (P

*

, P

(

, …).

É óbvio que

œ

só existe em sistemas de terceira ordem.

No caso de sistemas de segunda ordem, temos:

š

= •P

*

B

P

(

• ™

= •

P

*

P

(

No caso de sistemas de terceira ordem, temos:

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48

š

= t

P

*

B

P

(

l

P

)

t , ™

= t

P

*

P

(

l

m P

)

t ™

œ

= t

B P

*

P

(

m ℎ P

)

t

Vamos ver alguns exemplos numéricos.

Considere o sistema

– M − 2” = 5

3M + ” = 29

.

Temos os seguintes determinantes relacionados a este sistema:

™ é o determinante da matriz formada pelos coeficientes das incógnitas.

™ = s1 −2

3 1 s = 1 ∙ 1 − (−2) ∙ 3 = 1 + 6

™ = 7

š

é o determinante da matriz obtida da matriz dos coeficientes, substituindo a

coluna do

M pelos termos independentes. No caso, substituiremos a primeira

coluna (a do

M) pelos termos independentes.

š

= s 5 −2

29 1 s = 5 ∙ 1 − (−2) ∙ 29 = 5 + 58

š

= 63

Analogamente, temos:

= s1 5

3 29s = 1 ∙ 29 − 5 ∙ 3 = 29 − 15

= 14

O Teorema de Cramer afirma que se um sistema linear tem o número de
equações igual ao de incógnitas e se

™ ≠ 0 o sistema será possível e

determinado (apresenta solução única) e:

M =

š

™ ,

” =

™ , …

No nosso exemplo:

M =

š

™ =

63

7 = 9

” =

™ =

14

7 = 2

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49

Já tínhamos resolvido este sistema pelo método da substituição anteriormente.

Obviamente, o Teorema de Cramer tem mais valor teórico que valor prático.
Principalmente ao trabalhar com sistemas de ordem maior ou igual a 3.

O que nos interessa é que o Teorema de Cramer afirma que se

ž ≠ Y,

então

o

sistema

é

possível

e

determinado.

Isso

é

IMPORTANTÍSSIMO!!! Tem cheiro de ESAF no ar...

E o que acontece se

™ = 0 ??

Há duas possibilidades.

Se todos os outros determinantes associados ao sistema forem iguais a 0, ou
seja,

š

= ™

= ⋯ = 0

então o sistema é possível e indeterminado.

Se pelo menos um dos outros determinantes associados ao sistema for
diferente de 0, então o sistema é impossível.

Resumindo:

Se você estiver trabalhando em um sistema de equações com número de
equações igual ao de incógnitas, então ele pode ser:

Possível e determinado, se

™ ≠ 0.

Possível e indeterminado, se

™ = ™

š

= ™

= ⋯ = 0

Impossível, se

™ = 0 e existir algum ™

&

≠ 0.

Na verdade, o resuminho acima está incompleto. É que pode haver casos em
que todos os determinantes são nulos e o sistema ser impossível. São casos
excepcionais, raros de acontecerem. Só que, para efeito de concurso, podemos
simplesmente ignorar esta exceção, pois nunca foi cobrado. Certo?

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50

E se o sistema for homogêneo?

Ora, já vimos que um sistema linear homogêneo sempre admite solução.
Portanto temos duas possibilidades: ser possível e determinado ou ser possível
e indeterminado.

Basta calcular o valor de

™.

O sistema é possível e determinado se

™ ≠ 0.

O sistema é possível e indeterminado se

™ = 0.

20. (LIQUIGAS 2007/CETRO) Para que o sistema abaixo seja possível e
determinado, o valor de a deverá ser:

ax + 3y = 7
x +2y = 1

(A) a = 3.
(B) a = 3/2.
(C) a

≠ 3/2.

(D) a

≠ 5/2.

(E) a

≠2/5.


Resolução

Para que o sistema seja possível e determinado o determinante da
matriz dos coeficientes das variáveis deve ser diferente de zero.

™ ≠ 0

Sistema linear

Possível

(admite solução)

Determinado

(a solução é única)

Indeterminado

(existem infinitas

soluções)

Impossível

(não admite solução)

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51

s

3

1 2s ≠ 0

2 ∙ − 3 ∙ 1 ≠ 0

2 ≠ 3

3

2

Letra C

21. (Técnico MPU Administrativa 2004 ESAF) Um sistema de equações
lineares é chamado “possível” ou “compatível” quando admite pelo menos
uma solução; é chamado de “determinado” quando a solução for única, e é
chamado de “indeterminado” quando houver infinitas soluções.

=

+

=

+

4

2

0

3

mb

a

mb

ma

Assim, sobre o sistema formado pelas equações em que a e b são as
incógnitas, é correto afirmar que

a) se m≠0 e a=2, qualquer valor de b satisfaz o sistema.
b) se m=0, o sistema é impossível.
c) se m=6, o sistema é indeterminado.
d) se m≠0 e a≠2, qualquer valor de b satisfaz o sistema.
e) se m≠0 e m≠6, o sistema é possível e determinado.

Resolução

Para que o sistema seja possível e determinado, o determinante da matriz dos
coeficientes deve ser diferente de 0.

s

3

2

s ≠ 0

(

− 6 ≠ 0

−(−6) ± (−6)

(

− 4 ∙ 1 ∙ 0

2 ∙ 1

6 ± 6

2


Assim, m≠6 e m≠0 fazem com o que o sistema seja possível e determinado.

Letra E

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52

Vamos terminar de discutir o sistema.

Vamos supor que

™ = 0, ou seja, = 6 ou = 0.

i)

= 6


O sistema ficará assim:

—6 + 18B = 0

2 + 6B = 4


Neste caso:

š

= s0 18

4 6 s = 0 ∙ 6 − 18 ∙ 4 = −72 ≠ 0

š

≠ 0


Se

¡ = K, então ž = Y Z ž

W

≠ Y, portanto o sistema é impossível.

ii)

= 0


O sistema ficará assim:

—0 + 0B = 0

2 + 0B = 4


Da segunda equação, tem-se:

2 + 0B = 4

2 + 0 = 4

= 2

Vamos substituir este valor na segunda equação:

2 + 0B = 4

2 ∙ 2 + 0B = 4

4 + 0B = 4

0B = 0


Portanto, o número b é tal que multiplicado por 0 é igual a 0. Ora, qualquer
número multiplicado por 0 é igual a 0. Concluímos que se

= 0, então = 2 e

B pode ser qualquer número real. Portanto, há infinitas soluções para o sistema
e ele é possível e indeterminado.

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53

22. (TFC-CGU 2008 ESAF) Considerando o sistema de equações lineares

=

+

=

q

px

x

x

x

2

1

2

1

2

2

,

pode-se corretamente afirmar que:

a) se p = -2 e q ≠ 4, então o sistema é impossível.
b) se p ≠ -2 e q = 4, então o sistema é possível e indeterminado.
c) se p = -2, então o sistema é possível e determinado.
d) se p = -2 e q ≠ 4, então o sistema é possível e indeterminado.
e) se p = 2 e q = 4, então o sistema é impossível.

Resolução

Para que o sistema seja possível e determinado, o determinante da matriz dos
coeficientes das variáveis deve ser diferente de 0.

•1 −1

2

• ≠ 0

1 ∙ − 2 ∙ (−1) ≠ 0

≠ −2


Para que o sistema seja possível e indeterminado esse determinante deve ser
igual a 0, ou seja, p=-2 ; e, além disso, o determinante de qualquer uma das
variáveis deve ser igual a 0.

•1 2

2 3• = 0

3 − 4 = 0

3 = 4


Assim, o sistema é possível e indeterminado se

= −2 e 3 = 4.


Até agora não encontramos alternativas...

Para que o sistema seja impossível, o determinante dos coeficientes deve ser
igual a 0, ou seja,

= −2; e o determinante de qualquer uma das variáveis

deve ser diferente de 0, ou seja, q

≠4.


Letra A

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54

23. (Analista MPU Administrativa 2004 ESAF) Com relação ao sistema

=

+

=

0

2

0

a

x

y

ax

de incógnitas x e y, é correto afirmar que o sistema

a) tem solução não trivial para uma infinidade de valores de a.
b) tem solução não trivial para dois e somente dois valores distintos de a.
c) tem solução não trivial para um único valor real de a.
d) tem somente a solução trivial para todo valor de a.
e) é impossível para qualquer valor real de a.

Resolução

Da segunda equação já concluímos que

M = −2 .


Vamos substituir este valor na primeira equação.

M − ” = 0

∙ (−2 ) − ” = 0

−2

(

− ” = 0

” = −2

(


Portanto, o sistema possui solução não-trivial para uma infinidade de valores
de .

Letra A

24. (TFC 2000/ESAF) Um sistema de equações lineares é chamado “possível”
ou “compatível” quando admite, pelo menos, uma solução, e é chamado de
“determinado” quando a solução for única e de “indeterminado” quando houver
infinitas soluções. A partir do sistema formado pelas equações,

M − ” = 2 e

2M + ¢” = , pode-se afirmar que se ¢ = −2 e = 4, então o sistema é:
a) impossível e determinado.
b) impossível ou determinado.
c) impossível e indeterminado.
d) possível e determinado.
e) possível e indeterminado.

Resolução

A primeira equação já está pronta. Na segunda equação vamos substituir

¢ por

−2 e por 4.

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55

Teremos o seguinte sistema:

– M − ” = 2

2M − 2” = 4


Vamos calcular os determinantes associados a este sistema.

™ = s1 −1

2 −2s = 1 ∙ (−2) − (−1) ∙ 2 = −2 + 2 = 0

™ = 0

š

= s2 −1

4 −2s = 2 ∙ (−2) − (−1) ∙ 4 = −4 + 4 = 0

š

= 0

= s1 2

2 4s = 1 ∙ 4 − 2 ∙ 2 = 4 − 4 = 0

= 0


Como

™ = ™

š

= ™

= 0, então os sistema é possível e indeterminado.


Poderíamos tirar esta conclusão tentando resolver o sistema.

Da primeira equação, concluímos que

M = ” + 2. Vamos substituir esta

expressão na segunda equação.

2M − 2” = 4

2 ∙ (” + 2) − 2” = 4

2” + 4 − 2” = 4

2” − 2” = 4 − 4

0” = 0


Devemos encontrar um número que multiplicado por 0 seja igual a 0. Ora,
qualquer número multiplicado por 0 é igual a 0, portanto, o sistema admite
infinitas soluções sendo possível e indeterminado.

Letra E

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56

25. (AFRFB 2009/ESAF) Com relação ao sistema,

£

M + ” + = 1

2M − ”

3 + 2 =

+ 1

2M + ” = 1

Onde

3 + 2 ≠ 0 e 2M + ” ≠ 0, pode-se, com certeza, afirmar que:

a) é impossível.
b) é indeterminado.
c) possui determinante igual a 4.
d) possui apenas a solução trivial.
e) é homogêneo

Resolução

Esta é mais uma questão que a ESAF copia da coleção Fundamentos de
Matemática Elementar. Na prova do AFRFB 2009 foram três questões
copiadas: uma questão sobre permutações circulares (anulada), uma questão
sobre divisão de polinômios. Eles também copiaram a primeira questão da
prova da SUSEP 2010.

Bom, quando você vai copiar alguma questão, você tem que saber copiar. Não
basta copiar o enunciado e colocar algum trecho da solução nas alternativas.

O enunciado do livro é o seguinte:

Resolva o sistema pela regra de Cramer:

£

M + ” + = 1

2M − ”

3 + 2 =

+ 1

2M + ” = 1

O primeiro passo é destrinchar as igualdades do segundo conjunto de
equações.

2M − ”

3 + 2 = 1 ⇔ 2M − ” = 3 + 2 ⇔ 2M − ” − 3 = 2

+ 1

2M + ” = 1 ⇔ + 1 = 2M + ” ⇔ −2M − ” + = −1

Temos o seguinte sistema:

˜

M + ” + = 1

2M − ” − 3 = 2

−2M − ” + = −1

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57

Vamos calcular o valor dos determinantes associados ao sistema:

™ = t

1

1

1

2 −1 −3

−2 −1 1

t

1

1

2 −1

−2 −1

™ = 1 ∙ (−1) ∙ 1 + 1 ∙ (−3) ∙ (−2) + 1 ∙ 2 ∙ (−1) − 1 ∙ 2 ∙ 2 − 1 ∙ (−3) ∙ (−1) − 1 ∙ (−1) ∙ (−2)

™ = −1 + 6 − 2 − 2 − 3 − 2

™ = −4

š

= t

1

1

1

2 −1 −3

−1 −1 1

t

1

1

2 −1

−1 −1

š

= 1 ∙ (−1) ∙ 1 + 1 ∙ (−3) ∙ (−1) + 1 ∙ 2 ∙ (−1) − 1 ∙ 2 ∙ 1 − 1 ∙ (−3) ∙ (−1) − 1 ∙ (−1) ∙ (−1)

š

= −1 + 3 − 2 − 2 − 3 − 1

š

= −6

= t

1

1

1

2

2 −3

−2 −1 1

t

1

1

2

2

−2 −1

= 1 ∙ 2 ∙ 1 + 1 ∙ (−3) ∙ (−2) + 1 ∙ 2 ∙ (−1) − 1 ∙ 2 ∙ 1 − 1 ∙ (−3) ∙ (−1) − 1 ∙ 2 ∙ (−2)

= 2 + 6 − 2 − 2 − 3 + 4

= 5

œ

= t

1

1

1

2 −1 2

−2 −1 −1

t

1

1

2 −1

−2 −1

œ

= 1 ∙ (−1) ∙ (−1) + 1 ∙ 2 ∙ (−2) + 1 ∙ 2 ∙ (−1) − 1 ∙ 2 ∙ (−1) − 1 ∙ 2 ∙ (−1) − 1 ∙ (−1) ∙ (−2)

œ

= 1 − 4 − 2 + 2 + 2 − 2

œ

= −3

A solução do sistema é dada por:

M =

š

™ =

−6

−4 =

3

2

” =

™ =

5

−4 = −

5

4

=

œ

™ =

−3

−4 =

3

4

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58

O sistema admite uma única solução e é possível e determinado.

Vamos analisar cada uma das alternativas de per si.

a) é impossível

(falso, pois o sistema é possível e determinado).

b) é indeterminado

(falso, pois o sistema é possível e determinado).

c) possui determinante igual a 4

(falso, pois nenhum dos

determinantes associados ao sistema é igual a 4).

d) possui apenas a solução trivial

(falso, pois a solução trivial é o terno

(0,0,0) que é solução dos sistemas lineares homogêneos).

e) é homogêneo

(falso, pois sistema linear homogêneo é aquele que

tem todos os termos independentes iguais a 0).

E agora?

Bom, a ESAF considerou que a resposta correta é a letra C. Inclusive a questão
não foi anulada!!! E por que isso aconteceu?

Como comentamos no início da resolução, a ESAF copiou esta questão do livro
Fundamentos de Matemática Elementar (volume 4, página 138).

Na resolução deste sistema no referido livro aconteceu o seguinte.

No início da resolução nós colocamos assim:

O primeiro passo é destrinchar as igualdades do segundo conjunto de
equações.

2M − ”

3 + 2 = 1 ⇔ 2M − ” = 3 + 2 ⇔ 2M − ” − 3 = 2

+ 1

2M + ” = 1 ⇔ + 1 = 2M + ” ⇔ −2M − ” + = −1

O problema que aconteceu foi o seguinte. Os autores do livro multiplicaram a
segunda equação por

(−1).

Então, no lugar de colocar

−2M − ” + = −1, eles utilizaram

2M + ” − = 1

E o sistema obtido é o seguinte:

˜

M + ” + = 1

2M − ” − 3 = 2

2M + ” − = 1

Desta forma, multiplicamos a terceira linha por

(−1).

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59

Vimos na teoria dos determinantes que se multiplicamos uma fila qualquer por
um número

P, então o determinante da matriz será multiplicado por P.

Como multiplicamos a terceira linha por

(−1), todos os determinantes serão

multiplicados por

−1. Os determinantes associados a este novo sistema serão:

™ = 4

š

= 6

= −5

œ

= 3

A solução do sistema é dada por:

M =

š

™ =

6

4 =

3

2

” =

™ =

−5

4 = −

5

4

=

œ

™ =

3

4

Como pode ser visto, a solução do sistema é a mesma que a obtida
anteriormente. Só que como multiplicamos a terceira linha por

(−1), os sinais

de todos os determinantes foram trocados.

Neste caso, um dos determinantes é igual a 4.

O problema é que a ESAF não soube nem copiar a questão do livro.

Dependendo da maneira como o sistema é “arrumado”, o determinante da
matriz dos coeficientes pode ser

4 ou −4.

Não podemos afirmar com certeza que o determinante é igual a 4.

A questão deveria ser ANULADA.

Todos sabem que não adianta brigar com a banca na hora da prova. Deixe
para brigar nos recursos. E é óbvio que você só brigará nos recursos SE errar a
questão.

Vamos analisar as alternativas novamente.

a) é impossível Esta aqui não tem como ser a resposta de jeito algum, já
que

™ ≠ 0.

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60


b) é indeterminado. Esta aqui não tem como ser a resposta de jeito algum,
já que

™ ≠ 0.

c) possui determinante igual a 4 (???????)

d) possui apenas a solução trivial. Esta aqui não tem como ser a resposta de
jeito algum, já que encontramos solução não - trivial.

e) é homogêneo esta aqui não tem como ser a resposta de jeito algum, já
que o sistema não é homogêneo.

Montando o sistema linear, dá para ver que não é impossível, nem
indeterminado, nem homogêneo, nem tem solução trivial.

Sobre o determinante, a questão foi totalmente lacônica. Há inúmeras matrizes
associadas, e diversas formas de montá-las. Em uma delas, realmente o
determinante é 4. Então não custa nada chutar letra "c" e torcer pra dar certo.
Depois, durante os recursos, aí sim dá para brigar com a questão.

Gabarito oficial: Letra C

Questões ESAF 2012/2013

26. (ATA-MF 2012/ESAF) Dadas as matrizes

; = 82 3

1 39

e

A = 82 4

1 39

, calcule o

determinante do produto A.B.

a) 8
b) 12
c) 9
d) 15
e) 6

Resolução

Vamos começar calculando os determinantes das matrizes A e B.

det ; = 2 × 3 − 3 × 1 = 3

det A = 2 × 3 − 4 × 1 = 2

Agora é só aplicar o teorema de Binet.

det(;A) = det ; × det A = 3 × 2 = 6

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61

Letra E

27. (ATA-MF 2012/ESAF) Dado o sistema de equações lineares

˜

2M + 3” − 4 = 3

M − ” + 5 = 6

M + 2” + 3 = 7

O valor de x + y + z é igual a

a) 8
b) 16
c) 4
d) 12
e) 14

Resolução

Poderíamos seguir uma solução “tradicional”. Resolver o sistema, encontrar os
valores de x,y e z e depois somar tudo. Contudo, resolverei de uma maneira
mais rápida. Veja o que acontece quando somamos as três equações membro
a membro.

˜

2M + 3” − 4 = 3

M − ” + 5 = 6

M + 2” + 3 = 7

2M + M + M + 3” − ” + 2” − 4 + 5 + 3 = 3 + 6 + 7

4M + 4” + 4 = 16

Dividindo os dois membros da equação, temos:

M + ” + = 4

Letra C

28. (ATRFB 2012/ESAF) Dada a matriz

; = 82 1

0 19

, o determinante de

;

é igual

a

a) 20
b) 28
c) 32
d) 30
e) 25

Resolução

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62

Comecemos calculando o determinante da matriz A.

; = 2 × 1 − 1 × 0 = 2

Agora aplicamos o teorema de Binet.

det ;

= det(; ∙ ; ∙ ; ∙ ; ∙ ;) = (det ;)

= 2

= 32

Letra C

29. (AFRFB 2012/ESAF) As matrizes, A, B, C e D são quadradas de quarta
ordem. A matriz B é igual a 1/2 da matriz A, ou seja: B = 1/2 A. A matriz C é
igual a matriz transposta de B, ou seja: C = B

t

. A matriz D é definida a partir

da matriz C; a única diferença entre essas duas matrizes é que a matriz D tem
como primeira linha a primeira linha de C multiplicada por 2. Sabendo-se que o
determinante da matriz A é igual a 32, então a soma dos determinantes das
matrizes B, C e D é igual a

a) 6
b) 4
c) 12
d) 10
e) 8

Resolução

Sabemos que o determinante da matriz A é igual a 32.

As matrizes são de quarta ordem.

Se uma matriz quadrada A de ordem n for multiplicada por uma constante k,
então o seu determinante será

det(P ∙ ;) = P

1

∙ det (;)

Desta forma podemos calcular o determinante da matriz B.

det A = det(1/2 ∙ ;) = (1/2)

:

∙ det(;) =

1

16 ∙ 32 = 2


A matriz C é a transposta da matriz B. Como o determinante de uma matriz e
o determinante da sua transposta são iguais, então det C = det B = 2.

A matriz D é definida a partir da matriz C; a única diferença entre essas duas
matrizes é que a matriz D tem como primeira linha a primeira linha de C
multiplicada por 2.

Quando multiplicamos a primeira linha de C por 2, o seu determinante também
é multiplicado por 2. Concluímos que det D = 2 x 2 = 4.

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63

A soma dos determinantes das matrizes B, C e D é igual a 2 + 2 + 4 = 8.

Letra E

30. (AFRFB 2012/ESAF) Considere o sistema de equações lineares dado por:

˜

M + ” + = 0

M − ” +

= 2

M + 2” + = −1

Sabendo-se que o sistema tem solução única para

≠ 0 e ≠ 1, então o valor

de x é igual a

a) 2/r
b) -2/r
c) 1/r
d) -1/r
e) 2r

Resolução

Aplicação direta do teorema de Cramer.

De acordo com Cramer, temos que x = Dx/D.

š

= t

0

1 1

2 −1

−1 2 1

t = − + 1

™ = t

1 1 1

1 −1

2 1

t =

(

E assim ficamos com:

M =

š

™ =

− + 1

(

− =

−( − 1)

( − 1) = −

1

Letra D

31. (DNIT 2013/ESAF) A soma dos valores de x e y que solucionam o sistema

de equações

–M + 2” = 7

2M + ” = 5

é igual a:

a) 6
b) 4
c) 3

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d) 2
e) 5

Resolução

Já dizia o velho ditado: nas provas de concurso, nada se cria.. tudo se copia…

Por favor, meu amigo, leia novamente o enunciado da questão 27 (aquela do
ATA-MF/2012).

Questões idênticas ou não?

Quase.. só que esta do DNIT foi bem mais fácil. A questão do ATA/MF envolvia
3 incógnitas e 3 equações. Aqui só temos duas incógnitas e duas equações.

Já que a ESAF copious e colou o enunciado, eu também vou copier e colar a
minha resolução da questão 27.

Poderíamos seguir uma solução “tradicional”. Resolver o sistema, encontrar os
valores de x e y e depois somar tudo. Contudo, resolverei de uma maneira
mais rápida. Veja o que acontece quando somamos as duas equações membro
a membro.

–M + 2” = 7

2M + ” = 5

M + 2M + 2” + ” = 7 + 5

3M + 3” = 12

Agora dividindo os dois membros da equação por 3, temos:

M + ” = 4

E isso é justamente o que o problema pede: a soma dos valores x e y.

Letra B

Espero que tenham gostado da aula. Um abraço e até a próxima.

Guilherme Neves

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17.

Relação das questões comentadas nesta aula

1.

(AFC 2002/ESAF) De forma generalizada, qualquer elemento de uma

matriz M pode ser representado por m

ij

, onde i representa a linha e j a coluna

em que esse elemento se localiza. Uma matriz S = s

ij

, de terceira ordem, é a

matriz resultante da soma entre as matrizes A = (a

ij

) e B = (b

ij

), ou seja,

S =

A + B. Sabendo-se que (a

ij

) = i

2

+ j

2

e que bij = (i + j)

2

, então a soma dos

elementos da primeira linha da matriz S é igual a:
a) 17
b) 29
c) 34
d) 46
e) 58

2.

(SERPRO 2001/ESAF) Genericamente, qualquer elemento de uma matriz

M pode ser representado por m

ij

, onde i representa a linha e j a coluna em que

esse elemento se localiza. Uma matriz S = s

ij

, de terceira ordem, é a matriz

resultante da soma entre as matrizes A = (a

ij

) e B = (b

ij

), ou seja,

S = A + B.

Sabendo-se que (a

ij

) = i

2

+ j

2

e que bij = (i + j)

2

, então a razão entre os

elementos s

31

e s

13

é igual a:


a) 1/5
b) 2/5
c) 3/5
d) 4/5
e) 1

3.

(AFC-CGU 2003/2004 – ESAF) Genericamente, qualquer elemento de

uma matriz M pode ser representado por

&'

, onde “i” representa a linha e “j”

a coluna em que esse elemento se localiza. Uma matriz

L = M

&'

, de terceira

ordem, é a matriz resultante da soma das matrizes

; = N

&'

O e A = NB

&'

O.

Sabendo que

&'

=

(

e que

B

&'

= ( − =)

(

, então o produto dos elementos

M

)*

M

*)

é igual a:

a) 16
b) 18
c) 26
d) 65
e) 169

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66

4.

(MPOG 2003/ESAF) Genericamente, qualquer elemento de uma matriz M

pode ser representado por

&'

, onde “i” representa a linha e “j” a coluna em

que esse elemento se localiza. Uma matriz

L = M

&'

, de terceira ordem, é a

matriz resultante da soma das matrizes

; = N

&'

O e A = NB

&'

O. Sabendo que

&'

=

(

− =

(

e que

B

&'

= ( + =)

(

, então a soma dos elementos

M

)*

M

*)

é igual a:

a) 20
b) 24
c) 32
d) 64
e) 108

5.

(AFC – SFC 2000/ESAF) A matriz

I =

&'

, de terceira ordem, é a matriz

resultante da soma das matrizes

; = N

&'

O e A = NB

&'

O. Sabendo-se que

&'

=

(

+

=

(

e que

B

&'

= 2 =, então a soma dos elementos

)*

*)

é igual a:


a) 12
b) 14
c) 16
d) 24
e) 32

6.

(LIQUIGAS 2007/CETRO) Se A= (a

ij

)3x3 é a matriz definida por a

ij

= i + j

e B=(b

ij

)3x3 é a matriz definida por b

ij

= 2i –j, então o elemento localizado

na terceira linha e segunda coluna da matriz A.B é
(A) 28.
(B) 34.
(C) 31.
(D) 22.
(E) 44.

7.

(MPU 2004/ESAF) Sejam as matrizes

; =

1 4

2 6

3 3

e

A = !1 3 4 5

1 2 3 4"

e seja

M

&'

o elemento genérico de uma matriz X tal que

L = (;A)

`

, isto é, a matriz X é

a matriz transposta do produto entre as matrizes A e B. Assim, a razão entre
M

)*

e

M

*(

é igual a:

a) 2
b) ½
c) 3
d) 1/3
e) 1

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8. (MPOG 2008 ESAF) Uma matriz X de quinta ordem possui determinante

igual a 10. A matriz B é obtida multiplicando-se todos os elementos da
matriz X por 10. Desse modo, o determinante da matriz B é igual a:

a) 10

-6

b) 10

5

c) 10

10

d) 10

6

e) 10

3

9. (ATA – MF 2009/ESAF) Seja uma matriz quadrada 4 por 4. Se

multiplicarmos os elementos da segunda linha da matriz por 2 e
dividirmos os elementos da terceira linha da matriz por –3, o
determinante da matriz fica

a) Multiplicado por –1.
b) Multiplicado por –16/81.
c) Multiplicado por 2/3.
d) Multiplicado por 16/81.
e) Multiplicado por –2/3.

10.

(MPOG 2002 ESAF) A transposta de uma matriz qualquer é aquela

que se obtém trocando linhas por colunas. Sabendo-se que uma matriz
quadrada de segunda ordem possui determinante igual a 2, então o
determinante do dobro de sua matriz transposta é igual a:


a) –2
b)–1/2
c)4
d) 8

e) 10

11.

(BNB 2002 VUNESP) Dadas as matrizes





=





=

3

2

c

2

3

b

1

5

a

B

e

6

4

2

2

3

5

c

b

a

A

, de determinantes não nulos, para quaisquer

valores de “a”, “b” e “c”, temos

A) det(A) = det(B)
B) det(B) = 2.det(A)
C) det(A) = 2.det(B)
D) det(A) = –2.det(B)
E) det(A) = – det(B)

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12.

(AFC/STN 2005 ESAF) Considere duas matrizes quadradas de

terceira ordem, A e B. A primeira, a segunda e a terceira colunas da
matriz B são iguais, respectivamente, à terceira, à segunda e à primeira
colunas da matriz A. Sabendo-se que o determinante de A é igual a x

3

,

então o produto entre os determinantes das matrizes

A e B é igual a:

a) –x

-6

b) –x

6

c) x

3

d) –1
e) 1

13.

(MPOG 2005 ESAF) O menor complementar de um elemento

genérico x

ij

de uma matriz X é o determinante que se obtém suprimindo

a linha e a coluna em que esse elemento se localiza. Uma matriz Y = y

ij

,

de terceira ordem, é a matriz resultante da soma das matrizes A = (a

ij

) e

B = (b

ij

). Sabendo-se que (a

ij

) = (i+j)

2

e que b

ij

= i

2

, então o menor

complementar do elemento y

23

é igual a:

a) 0
b) -8
c) -80
d) 8
e) 80

14.

(ANA 2009/ESAF) O determinante da matriz

; =

2

1

0

B

4 +

2 + B

é:

a) 2bc + c - a
b) 2b - c
c) a + b + c
d) 6 + a + b + c
e) 0

15. (Gestor Fazendário – MG 2005/ESAF) Considere duas matrizes de

segunda ordem, A e B, sendo que

A = 2

*/:

∙ ;. Sabendo que o

determinante de A é igual a

2

•*/(

, então o determinante da matriz B é

igual a:

a) 2

1/2

b) 2
c) 2

-1/4

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d) 2

-1/2

e) 1

16. (AFC-STN 2000/ESAF) Uma matriz quadrada X de terceira ordem

possui determinante igual a 3. Sabendo-se que a matriz Z é a transposta
da matriz X, então a matriz

‰ = 3• tem determinante igual a:


a) 1/3
b) 3
c) 9
d) 27
e) 81

17.

(AFC-CGU 2008 ESAF) Qualquer elemento de uma matriz X pode

ser representado por xij , onde i representa a linha e j a coluna em que
esse elemento se localiza. A partir de uma matriz A (aij), de terceira
ordem, constrói-se a matriz B (bij), também de terceira ordem, dada
por:

Sabendo-se que o determinante da matriz A é igual a 100, então o
determinante da matriz B é igual a:

a) 50

b) -50

c) 0
d) -100
e) 100

18.

(MPU 2004/ESAF) Considere as matrizes

L =

1 2 3

2 4 6

5 3 7

;

‰ =

2 3

2 B 6

5 3

onde os elementos a,b e c são números naturais diferentes de

zero. Então, o determinante do produto das matrizes X e Y é igual a:

a) 0
b)
c)

+ B +

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d)

+ B

e)

+

19.

(Oficial de Chancelaria – MRE 2002/ESAF) Dada a matriz

!1 1

M 1"

e

sabendo que o determinante de sua matriz inversa é igual a 1/2, então o
valor de

M é igual a:

a)

−1

b) 0
c) 1/2
d) 1
e) 2

20.

(LIQUIGAS 2007/CETRO) Para que o sistema abaixo seja possível e

determinado, o valor de a deverá ser:


ax + 3y = 7
x +2y = 1

(A) a = 3.
(B) a = 3/2.
(C) a

≠ 3/2.

(D) a

≠ 5/2.

(E) a

≠2/5.

21.

(Técnico MPU Administrativa 2004 ESAF) Um sistema de equações

lineares é chamado “possível” ou “compatível” quando admite pelo
menos uma solução; é chamado de “determinado” quando a solução for
única, e é chamado de “indeterminado” quando houver infinitas
soluções.

=

+

=

+

4

2

0

3

mb

a

mb

ma

Assim, sobre o sistema formado pelas equações em que a e b são as
incógnitas, é correto afirmar que

a) se m≠0 e a=2, qualquer valor de b satisfaz o sistema.
b) se m=0, o sistema é impossível.
c) se m=6, o sistema é indeterminado.
d) se m≠0 e a≠2, qualquer valor de b satisfaz o sistema.
e) se m≠0 e m≠6, o sistema é possível e determinado.

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22.

(TFC-CGU 2008 ESAF) Considerando o sistema de equações

lineares

=

+

=

q

px

x

x

x

2

1

2

1

2

2

,

pode-se corretamente afirmar que:

a) se p = -2 e q ≠ 4, então o sistema é impossível.
b) se p ≠ -2 e q = 4, então o sistema é possível e indeterminado.
c) se p = -2, então o sistema é possível e determinado.
d) se p = -2 e q ≠ 4, então o sistema é possível e indeterminado.
e) se p = 2 e q = 4, então o sistema é impossível.

23.

(Analista MPU Administrativa 2004 ESAF) Com relação ao sistema

=

+

=

0

2

0

a

x

y

ax

de incógnitas x e y, é correto afirmar que o sistema

a) tem solução não trivial para uma infinidade de valores de a.
b) tem solução não trivial para dois e somente dois valores distintos de a.
c) tem solução não trivial para um único valor real de a.
d) tem somente a solução trivial para todo valor de a.
e) é impossível para qualquer valor real de a.

24.

(TFC 2000/ESAF) Um sistema de equações lineares é chamado

“possível” ou “compatível” quando admite, pelo menos, uma solução, e é
chamado de “determinado” quando a solução for única e de
“indeterminado” quando houver infinitas soluções. A partir do sistema
formado pelas equações,

M − ” = 2 e 2M + ¢” = , pode-se afirmar que se

¢ = −2 e = 4, então o sistema é:

a) impossível e determinado.
b) impossível ou determinado.
c) impossível e indeterminado.
d) possível e determinado.
e) possível e indeterminado.

25.

(AFRFB 2009/ESAF) Com relação ao sistema,

£

M + ” + = 1

2M − ”

3 + 2 =

+ 1

2M + ” = 1

Onde

3 + 2 ≠ 0 e 2M + ” ≠ 0, pode-se, com certeza, afirmar que:

a) é impossível.
b) é indeterminado.

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c) possui determinante igual a 4.
d) possui apenas a solução trivial.
e) é homogêneo

26. (ATA-MF 2012/ESAF) Dadas as matrizes

; = 82 3

1 39

e

A = 82 4

1 39

, calcule o

determinante do produto A.B.

a) 8
b) 12
c) 9
d) 15
e) 6

27. (ATA-MF 2012/ESAF) Dado o sistema de equações lineares

˜

2M + 3” − 4 = 3

M − ” + 5 = 6

M + 2” + 3 = 7

O valor de x + y + z é igual a

a) 8
b) 16
c) 4
d) 12
e) 14

28. (ATRFB 2012/ESAF) Dada a matriz

; = 82 1

0 19

, o determinante de

;

é igual

a

a) 20
b) 28
c) 32
d) 30
e) 25

29. (AFRFB 2012/ESAF) As matrizes, A, B, C e D são quadradas de quarta
ordem. A matriz B é igual a 1/2 da matriz A, ou seja: B = 1/2 A. A matriz C é
igual a matriz transposta de B, ou seja: C = B

t

. A matriz D é definida a partir

da matriz C; a única diferença entre essas duas matrizes é que a matriz D tem
como primeira linha a primeira linha de C multiplicada por 2. Sabendo-se que o
determinante da matriz A é igual a 32, então a soma dos determinantes das
matrizes B, C e D é igual a

a) 6

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b) 4
c) 12
d) 10
e) 8

30. (AFRFB 2012/ESAF) Considere o sistema de equações lineares dado por:

˜

M + ” + = 0

M − ” +

= 2

M + 2” + = −1

Sabendo-se que o sistema tem solução única para

≠ 0 e ≠ 1, então o valor

de x é igual a

a) 2/r
b) -2/r
c) 1/r
d) -1/r
e) 2r

31. (DNIT 2013/ESAF) A soma dos valores de x e y que solucionam o sistema

de equações

–M + 2” = 7

2M + ” = 5

é igual a:

a) 6
b) 4
c) 3
d) 2
e) 5

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18.

Gabaritos

01.

D

02.

E

03.

D

04.

C

05.

E

06.

B

07.

A

08.

D

09.

E

10.

D

11.

C

12.

B

13.

C

14.

E

15.

E

16.

E

17.

D

18.

A

19.

A

20.

C

21.

E

22.

A

23.

A

24.

E

25.

C

26.

E

27.

C

28.

C

29.

E

30.

D

31.

B


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