Pular para o conteúdo principal

Questão de Matemática — Geometria Analítica — FGV 2024

MatemáticaGeometria Analítica
Código
fg164446
Banca
FGV
Órgão
EPE
Ano
2024
Cargo
AGC ( )

Vetores e matrizes são estruturas algébricas fundamentais em ciência de dados. Considere os vetores tridimensionais com representação em coluna dados por u = { [24−2]\begin{bmatrix} 2\\4\\-2 \end{bmatrix}} e v = { [−1−31]\begin{bmatrix} -1\\-3\\1 \end{bmatrix}}, bem como a matriz A = { [3  2  11  0  2−1   2   1]\begin{bmatrix} 3\,\,2\,\,1\\1\,\,0\,\,2\\-1\,\,\,2\,\,\,1 \end{bmatrix}}

 

Considere ainda que u⊤v representa o produto escalar entre u e v e que u×v representa o produto vetorial entre u e v.

Entre as opções a seguir, assinale a que resulta no vetor [−128−960]\begin{bmatrix} -128\\-96\\0 \end{bmatrix}


  1. AA v^T u A^T ( v x u)
  2. Bu⊤v(u x v)T Au^⊤v ( u\,x\,v)^T\,A
  3. CAuT vA(uxv)A u^T\,v A (u x v)
  4. DAuT v(u x v)A u^T\,v(u\,x\,v)
  5. EA(v×u)uTvA( v \times u ) u^Tv
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — A( v \times u ) u^Tv

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Vetores e matrizes: produto escalar, produto vetorial e multiplicação por matriz

Gabarito: letra E. A expressão que resulta no vetor [−128−960]\begin{bmatrix} -128 \\ -96 \\ 0 \end{bmatrix} é A(v×u)uTvA(v \times u)u^T v. Isso porque o produto vetorial v×uv \times u gera um vetor que, multiplicado pela matriz AA e escalonado pelo escalar uTvu^T v (produto escalar), produz exatamente o vetor pedido. A chave está em calcular corretamente o produto vetorial (que é anticomutativo: v×u=−(u×v)v \times u = -(u \times v)) e o produto escalar uTvu^T v, que é um número real.

Vamos entender cada operação envolvida. O produto escalar (ou interno) entre dois vetores uu e vv é um número real obtido pela soma dos produtos das coordenadas correspondentes. Para u=(2,4,−2)u = (2, 4, -2) e v=(−1,−3,1)v = (-1, -3, 1), temos:

uTv=2⋅(−1)+4⋅(−3)+(−2)⋅1=−2−12−2=−16.u^T v = 2 \cdot (-1) + 4 \cdot (-3) + (-2) \cdot 1 = -2 - 12 - 2 = -16.

O produto vetorial entre dois vetores tridimensionais aa e bb é um vetor perpendicular a ambos, calculado pelo determinante simbólico:

a×b=∣ijka1a2a3b1b2b3∣.a \times b = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \end{vmatrix}.

Uma propriedade crucial é a anticomutatividade: a×b=−(b×a)a \times b = -(b \times a). Isso significa que inverter a ordem dos vetores troca o sinal de todas as componentes do resultado. Vamos calcular u×vu \times v e v×uv \times u:

u×v=∣ijk24−2−1−31∣=i(4⋅1−(−2)⋅(−3))−j(2⋅1−(−2)⋅(−1))+k(2⋅(−3)−4⋅(−1))u \times v = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ 2 & 4 & -2 \\ -1 & -3 & 1 \end{vmatrix} = \mathbf{i}(4 \cdot 1 - (-2) \cdot (-3)) - \mathbf{j}(2 \cdot 1 - (-2) \cdot (-1)) + \mathbf{k}(2 \cdot (-3) - 4 \cdot (-1))
=i(4−6)−j(2−2)+k(−6+4)=(−2,0,−2).= \mathbf{i}(4 - 6) - \mathbf{j}(2 - 2) + \mathbf{k}(-6 + 4) = (-2, 0, -2).

Portanto, v×u=−(−2,0,−2)=(2,0,2)v \times u = -(-2, 0, -2) = (2, 0, 2).

Agora, a matriz AA é 3×33 \times 3 e o vetor resultante do produto vetorial é um vetor coluna 3×13 \times 1. A multiplicação A⋅(v×u)A \cdot (v \times u) é uma multiplicação matriz-vetor, que resulta em outro vetor coluna. Vamos calcular:

A⋅(v×u)=[321102−121][202]=[3⋅2+2⋅0+1⋅21⋅2+0⋅0+2⋅2−1⋅2+2⋅0+1⋅2]=[6+0+22+0+4−2+0+2]=[860].A \cdot (v \times u) = \begin{bmatrix} 3 & 2 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \\ -1 & 2 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 \\ 0 \\ 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 \cdot 2 + 2 \cdot 0 + 1 \cdot 2 \\ 1 \cdot 2 + 0 \cdot 0 + 2 \cdot 2 \\ -1 \cdot 2 + 2 \cdot 0 + 1 \cdot 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 + 0 + 2 \\ 2 + 0 + 4 \\ -2 + 0 + 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 8 \\ 6 \\ 0 \end{bmatrix}.

Finalmente, multiplicamos esse vetor pelo escalar uTv=−16u^T v = -16:

−16⋅[860]=[−128−960].-16 \cdot \begin{bmatrix} 8 \\ 6 \\ 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -128 \\ -96 \\ 0 \end{bmatrix}.

Esse é exatamente o vetor pedido. A pegadinha da questão está na ordem do produto vetorial: a alternativa E usa v×uv \times u, enquanto muitas outras usam u×vu \times v, que tem sinal trocado. Além disso, é preciso lembrar que uTvu^T v é um escalar, e não um vetor, e que a multiplicação por matriz deve ser feita na ordem correta.

  1. 1Calcular v×u = (2, 0, 2)
  2. 2Calcular A·(v×u) = (8, 6, 0)
  3. 3Calcular uᵀv = -16
  4. 4Multiplicar: -16·(8, 6, 0)
  5. 5Resultado: (-128, -96, 0)
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ❌ Incorreta

A expressão AvTuAT(v×u)A v^T u A^T (v \times u) mistura operações de forma incorreta. Primeiro, vTuv^T u é o produto escalar v⋅u=−16v \cdot u = -16 (mesmo valor de uTvu^T v, pois o produto escalar é comutativo). Mas a expressão tem AvTuAT(v×u)A v^T u A^T (v \times u), que não é uma multiplicação bem definida: AA é 3×33 \times 3, vTuv^T u é um escalar, ATA^T é 3×33 \times 3, e (v×u)(v \times u) é um vetor coluna. A ordem das operações não segue a precedência padrão e, mesmo que interpretássemos como A⋅(vTu)⋅AT⋅(v×u)A \cdot (v^T u) \cdot A^T \cdot (v \times u), teríamos A⋅ATA \cdot A^T (matriz 3×33 \times 3) multiplicado pelo vetor, mas o escalar vTuv^T u multiplicaria a matriz AA antes, o que não gera o vetor pedido. O erro está na estrutura da expressão, que não corresponde a uma sequência válida de multiplicações que leve ao resultado.

Alternativa B — ❌ Incorreta

A expressão uTv(u×v)TAu^T v (u \times v)^T A começa com o escalar uTv=−16u^T v = -16, depois (u×v)T(u \times v)^T é a transposta do vetor u×v=(−2,0,−2)u \times v = (-2, 0, -2), que é um vetor linha 1×31 \times 3. Multiplicar um vetor linha por uma matriz 3×33 \times 3 resulta em um vetor linha, não em um vetor coluna. Além disso, o sinal de u×vu \times v é oposto ao de v×uv \times u, então mesmo que a dimensão estivesse correta, o resultado teria sinal trocado. O erro está em usar u×vu \times v em vez de v×uv \times u e em obter um vetor linha, não coluna.

Alternativa C — ❌ Incorreta

A expressão AuTvA(u×v)A u^T v A (u \times v) tem o mesmo problema de sinal: usa u×vu \times v em vez de v×uv \times u. Além disso, a ordem das multiplicações está confusa: AuTvA(u×v)A u^T v A (u \times v) não é uma sequência bem definida, pois uTvu^T v é um escalar e AA é uma matriz; a multiplicação A⋅(uTv)A \cdot (u^T v) seria AA escalada por −16-16, mas depois multiplicar por AA novamente e pelo vetor u×vu \times v não produz o vetor pedido. O erro principal é o sinal trocado do produto vetorial.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A expressão AuTv(u×v)A u^T v (u \times v) usa u×vu \times v em vez de v×uv \times u, o que inverte o sinal do vetor resultante. Se calcularmos A⋅(u×v)=A⋅(−2,0,−2)=[−8−60]A \cdot (u \times v) = A \cdot (-2, 0, -2) = \begin{bmatrix} -8 \\ -6 \\ 0 \end{bmatrix} e multiplicarmos por uTv=−16u^T v = -16, obteríamos [128960]\begin{bmatrix} 128 \\ 96 \\ 0 \end{bmatrix}, que é o vetor com sinal oposto ao pedido. O erro está na ordem do produto vetorial.

Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Como demonstrado no desenvolvimento, A(v×u)uTvA(v \times u)u^T v é a única expressão que resulta em [−128−960]\begin{bmatrix} -128 \\ -96 \\ 0 \end{bmatrix}. O passo a passo: v×u=(2,0,2)v \times u = (2, 0, 2), A⋅(v×u)=(8,6,0)A \cdot (v \times u) = (8, 6, 0), e uTv=−16u^T v = -16, então −16⋅(8,6,0)=(−128,−96,0)-16 \cdot (8, 6, 0) = (-128, -96, 0). A ordem correta do produto vetorial e a multiplicação pelo escalar são os pontos decisivos.

Gabarito: letra E

Link permanente: /questoes/fg164446