Mudanças de base

Coordenadas em bases diferentes, matriz de mudança de base e mudança da matriz de uma aplicação linear.

TLDR

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O vetor (3,1)(3,1) escreve-se 2(1,1)+(1,−1)2(1,1)+(1,-1). As componentes canónicas são (3,1)(3,1), mas as coordenadas na base U=((1,1),(1,−1))U=((1,1),(1,-1)) são (2,1)(2,1).

O vetor mantém-se; muda a lista de coeficientes que o representa. Uma matriz de passagem faz esta tradução para qualquer vetor.

Coordenadas e a matriz de passagem

Seja VV um espaço de dimensão nn com duas bases ordenadas, U={u1,…,un}U = \{u_1, \dots, u_n\} e E={e1,…,en}E = \{e_1, \dots, e_n\}. Cada vetor vv tem coordenadas vUv_U em UU e vEv_E em EE.

A matriz de mudança de base de UU para EE, que se escreve MU→EM_{U \to E}, é a matriz que traduz:

vE=MU→E vU.v_E = M_{U \to E} \, v_U.

Constrói-se por colunas: a coluna jj contém as coordenadas do vetor uju_j escritas na base EE. Em particular, a matriz de mudança de uma base qualquer para a base canónica tem como colunas os próprios vetores da base.

Em Rn\mathbb{R}^n com a base canónica, o vetor e as suas coordenadas escrevem-se da mesma forma, e é fácil confundi-los.

Noutra base, a diferença aparece: (3,1)(3,1) é o vetor, (2,1)(2,1) é a sua descrição em UU. A matriz de passagem traduz descrições entre bases; o vetor descrito mantém-se.

Exemplo em R2\mathbb{R}^2 com U={(1,1),(1,−1)}U = \{(1, 1), (1, -1)\} e EE a base canónica. As colunas são os vetores de UU:

MU→E=[111−1].M_{U \to E} = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix}.

O vetor v=(3,1)v = (3, 1) tem coordenadas vU=(2,1)v_U = (2, 1) (calculámos isto na página de espaços vetoriais: (3,1)=2(1,1)+1(1,−1)(3,1) = 2(1,1) + 1(1,-1)). Traduzindo:

MU→E vU=[111−1][21]=[31]=vE.M_{U \to E} \, v_U = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \end{bmatrix} = v_E.

Confirma: obtivemos as coordenadas canónicas (3,1)(3, 1).

O desenho mostra o que a conta fez: o vetor vv é 22 passos ao longo de u1u_1 mais 11 passo ao longo de u2u_2.

Mudança inversa

A mudança inversa, de EE para UU, é a matriz inversa: ME→U=MU→E−1M_{E \to U} = M_{U \to E}^{-1}. No exemplo, det⁡MU→E=−2\det M_{U \to E} = -2, logo

ME→U=−12[−1−1−11]=[1/21/21/2−1/2].M_{E \to U} = -\frac{1}{2}\begin{bmatrix} -1 & -1 \\ -1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 \end{bmatrix}.

Testa com vE=(3,1)v_E = (3, 1): obtemos (3/2+1/2,  3/2−1/2)=(2,1)=vU(3/2 + 1/2,\; 3/2 - 1/2) = (2, 1) = v_U, as coordenadas de partida.

Para três bases UU, EE, FF, as mudanças encadeiam-se por produto: MU→F=ME→F MU→EM_{U \to F} = M_{E \to F} \, M_{U \to E}. A ordem segue o caminho das setas: primeiro de UU para EE, depois de EE para FF.

Mudar a matriz de uma aplicação linear

Se T:V→VT: V \to V tem matriz AA usando a mesma base antiga no domínio e na chegada e queres a matriz BB usando a mesma base nova nos dois lados, com PP a matriz de mudança da base nova para a antiga, então1

B=P−1AP.B = P^{-1} A P.

Esta fórmula é o caso particular de [T]C←B=PC−1APB[T]_{C\leftarrow B}=P_C^{-1}AP_B com a mesma base nova nos dois lados (lê a secção seguinte para o caso geral). Duas matrizes relacionadas desta forma dizem-se semelhantes e representam a mesma aplicação em referenciais diferentes. Têm o mesmo determinante, o mesmo traço e os mesmos valores próprios (vais perceber porquê na próxima página).

Para ver a fórmula com números, seja T(x,y)=(2x+y,x+2y)T(x, y) = (2x + y, x + 2y), de matriz canónica A=[2112]A = \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}, e considera a base nova U={(1,1),(1,−1)}U = \{(1, 1), (1, -1)\}. A matriz de mudança da base nova para a canónica é P=MU→E=[111−1]P = M_{U \to E} = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix}, com inversa P−1=[1/21/21/2−1/2]P^{-1} = \begin{bmatrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 \end{bmatrix}. Primeiro calcula-se APAP:

AP=[2112][111−1]=[313−1],AP = \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 3 & -1 \end{bmatrix},

e depois multiplica-se à esquerda por P−1P^{-1}:

B=P−1(AP)=[1/21/21/2−1/2][313−1]=[3001].B = P^{-1}(AP) = \begin{bmatrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 3 & -1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix}.

A matriz nova é diagonal. Não foi coincidência: escolhemos uma base de vetores próprios, e a próxima página explica por que isso diagonaliza sempre.

Duas bases não canónicas

Se PBP_B e PCP_C levam coordenadas das bases B,CB,C para a base canónica, então

[v]C=PC−1PB[v]B.[v]_C=P_C^{-1}P_B[v]_B.

Logo MB→C=PC−1PBM_{B\to C}=P_C^{-1}P_B. A coluna jj continua a ser [bj]C[b_j]_C, não o vetor bjb_j escrito na base canónica. O caminho das coordenadas é sempre o mesmo:

Por exemplo, com B=((1,1),(1,−1))B=((1,1),(1,-1)) e C=((1,0),(1,1))C=((1,0),(1,1)),

MB→C=[1−101][111−1]=[021−1].M_{B\to C}= \begin{bmatrix}1&-1\\0&1\end{bmatrix} \begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix} =\begin{bmatrix}0&2\\1&-1\end{bmatrix}.

Para [v]B=(2,1)[v]_B=(2,1), obtemos [v]C=(2,1)[v]_C=(2,1). Os números coincidem neste vetor, mas significam combinações de bases diferentes:

2(1,1)+(1,−1)=(3,1),2(1,0)+(1,1)=(3,1).2(1,1)+(1,-1)=(3,1), \qquad 2(1,0)+(1,1)=(3,1).

Não se deduz uma mudança de base pela coincidência de um único vetor.

Bases diferentes no domínio e na chegada

Para T:Rn→RmT:\mathbb R^n\to\mathbb R^m, de matriz canónica AA, a matriz que recebe coordenadas em BB e devolve coordenadas em CC é

[T]C←B=PC−1APB.[T]_{C\leftarrow B}=P_C^{-1}AP_B.

O percurso tem três passos: converter o argumento para coordenadas canónicas, aplicar AA e converter a saída para CC. A fórmula P−1APP^{-1}AP só aparece quando usamos a mesma base nova nos dois lados de um endomorfismo.

Considera T(x,y)=(x+y,y,x)T(x,y)=(x+y,y,x), B=((1,1),(1,−1))B=((1,1),(1,-1)) e C=((1,0,1),(0,1,0),(0,0,1))C=((1,0,1),(0,1,0),(0,0,1)). Temos

A=[110110],PB=[111−1],PC=[100010101].A=\begin{bmatrix}1&1\\0&1\\1&0\end{bmatrix},\quad P_B=\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix},\quad P_C=\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\1&0&1\end{bmatrix}.

As imagens dos vetores de BB são (2,1,1)(2,1,1) e (0,−1,1)(0,-1,1). Para escrever (r,s,t)(r,s,t) em CC, os coeficientes são (r,s,t−r)(r,s,t-r). Portanto,

[T]C←B=[201−1−11].[T]_{C\leftarrow B}= \begin{bmatrix}2&0\\1&-1\\-1&1\end{bmatrix}.

Verifica com [v]B=(2,1)[v]_B=(2,1): o vetor original é (3,1)(3,1) e T(v)=(4,1,3)T(v)=(4,1,3). A matriz dá (4,1,−1)(4,1,-1) em CC, que reconstrói 4(1,0,1)+(0,1,0)−(0,0,1)=(4,1,3)4(1,0,1)+(0,1,0)-(0,0,1)=(4,1,3).

O que costuma correr mal

  • Construir a matriz com os vetores em linha em vez de coluna, ou pôr as coordenadas na base errada nas colunas.
  • Aplicar MU→EM_{U \to E} a coordenadas que já estão em EE. Verifica sempre em que base estão as coordenadas antes de multiplicar.
  • Na fórmula B=P−1APB = P^{-1}AP, trocar PP por P−1P^{-1}: PP é a mudança da base nova para a antiga, não o contrário.
  • Tentar mudar de base com uma matriz singular. As colunas têm de formar uma base (independentes); se o determinante for zero, algo está errado na escolha dos vetores.

Notas de rodapé

  1. Lê a fórmula da direita para a esquerda: PP leva coordenadas novas para antigas, AA aplica a transformação, P−1P^{-1} traz o resultado de volta às coordenadas novas. Voltar

Exercícios

Um vetor, duas coordenadas

Para v=(1,3)v=(1,3), calcula coordenadas em B=((1,1),(1,−1))B=((1,1),(1,-1)) e C=((1,0),(1,1))C=((1,0),(1,1)).

Pista

Decompõe o vetor em cada base.

Mais uma pista

Em B: a+b=1, a-b=3. Em C: c+d=1, d=3.

Solução

Em BB, a+b=1a+b=1 e a−b=3a-b=3: somar dá a=2a=2, depois b=−1b=-1. Em CC, c+d=1c+d=1 e d=3d=3, logo c=−2c=-2. Assim, [v]B=(2,−1)[v]_B=(2,-1) e [v]C=(−2,3)[v]_C=(-2,3). A matriz [021−1]\begin{bmatrix}0&2\\1&-1\end{bmatrix} leva as primeiras coordenadas às segundas. Reconstruir em qualquer base dá (1,3)(1,3).

Confere a tua resposta:

  • Calcula e reconstrói as duas coordenadas.
  • Indica a direção da passagem.

Erros frequentes

As coordenadas são os coeficientes da combinação na base ordenada. Reconstrói vv em cada base para as confirmar.

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Bases nos dois lados

T(x,y)=(x+y,y,x)T(x,y)=(x+y,y,x), B=((1,1),(1,−1))B=((1,1),(1,-1)) e C=((1,0,1),(0,1,0),(0,0,1))C=((1,0,1),(0,1,0),(0,0,1)). Encontra [T]C←B[T]_{C\leftarrow B} e aplica a [v]B=(1,2)[v]_B=(1,2).

Pista

Cada coluna é uma imagem escrita em C.

Mais uma pista

As coordenadas de (r,s,t) em C são (r,s,t-r).

Solução

A matriz é [201−1−11]\begin{bmatrix}2&0\\1&-1\\-1&1\end{bmatrix}. A saída em CC é (2,−1,1)(2,-1,1). O argumento canónico é (3,−1)(3,-1), e a imagem canónica é (2,−1,3)(2,-1,3).

Confere a tua resposta:

  • Constrói a matriz 3×2.
  • Distingue coordenadas de saída de imagem canónica.

Erros frequentes

A matriz tem três linhas e duas colunas. Cada coluna é uma imagem em coordenadas de CC, não o vetor escrito na base canónica.

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Normalizar ou não

Calcula P−1APP^{-1}AP com P=[111−1]P=\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix} para A=[2112]A=\begin{bmatrix}2&1\\1&2\end{bmatrix}. É preciso normalizar para obter uma matriz diagonal? (A razão será explicada na página de valores próprios.)

Pista

P leva coordenadas novas para antigas.

Mais uma pista

Calcula APAP e depois P−1(AP)P^{-1}(AP).

Solução

P=[111−1]P=\begin{bmatrix}1&1\\1&-1\end{bmatrix} e P−1AP=diag⁡(3,1)P^{-1}AP=\operatorname{diag}(3,1). Uma diagonalização comum não exige normalização. A diagonalização ortogonal usa as colunas normalizadas e QTAQQ^TAQ.

Confere a tua resposta:

  • Obtém a diagonal com o sentido certo.
  • Distingue passagem invertível de passagem ortogonal.

Erros frequentes

Uma base de vetores próprios diagonaliza mesmo sem normas unitárias. Normalizar é necessário para obter uma matriz de passagem ortogonal.

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Bases diferentes numa aplicação retangular

Seja T:R2→R3T:\mathbb R^2\to\mathbb R^3, T(x,y)=(x+2y,2x+4y,x−y)T(x,y)=(x+2y,2x+4y,x-y). Usa as bases ordenadas B=((1,1),(1,−1))B=((1,1),(1,-1)) e C=((1,2,0),(0,0,1),(0,1,0))C=((1,2,0),(0,0,1),(0,1,0)). Calcula [T]C←B[T]_{C\leftarrow B} e [T(4,2)]C[T(4,2)]_C. Depois, para S(a,b,c)=(a+c,b−2a)S(a,b,c)=(a+c,b-2a), encontra a lei, o núcleo e a imagem de S∘TS\circ T.

Pista

As colunas são as coordenadas em CC de T(1,1)T(1,1) e T(1,−1)T(1,-1), pela ordem de BB.

Mais uma pista

Para um vetor (a,b,c)(a,b,c), as coordenadas em CC são (a,c,b−2a)(a,c,b-2a).

Solução

As imagens dos vetores de BB são (3,6,0)(3,6,0) e (−1,−2,2)(-1,-2,2). Em coordenadas de CC, são (3,0,0)(3,0,0) e (−1,2,0)(-1,2,0). Logo

[T]C←B=[3−10200].[T]_{C\leftarrow B}=\begin{bmatrix}3&-1\\0&2\\0&0\end{bmatrix}.

Como (4,2)=3(1,1)+(1,−1)(4,2)=3(1,1)+(1,-1), [(4,2)]B=(3,1)T[(4,2)]_B=(3,1)^T. Multiplicando, [T(4,2)]C=(8,2,0)T[T(4,2)]_C=(8,2,0)^T. Reconstruir na base CC dá (8,16,2)(8,16,2), que coincide com a lei de TT.

A composição é

(S∘T)(x,y)=(2x+y,0).(S\circ T)(x,y)=(2x+y,0).

O núcleo tem base ((1,−2))((1,-2)) e a imagem tem base ((1,0))((1,0)). A aplicação TT é injetiva, porque as suas duas colunas são independentes, mas S∘TS\circ T não é: SS elimina uma direção da imagem de TT.

Confere a tua resposta:

  • Constrói as colunas em coordenadas da base de chegada.
  • Confirma a imagem reconstruindo o vetor e calcula núcleo e imagem da composição.

Erros frequentes

Não multipliques esta matriz por (4,2)T(4,2)^T: a entrada exige coordenadas em BB. Também não copies as imagens canónicas para colunas que representam coordenadas em CC.

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