Ir ao conteúdo principal

Álgebra Linear NI

Seção 2.7 A Inversa de uma Matriz

Definição 2.7.1.

Seja \(A\in\mathcal M_{n\times n}\text{.}\) Se existir matriz \(B\in\mathcal M_{n\times n}\) tal que
\begin{equation*} AB = BA = I, \end{equation*}
na qual \(I\in\mathcal M_{n\times n}\) é a matriz identidade, então dizemos que \(B\) é uma inversa de \(A\) e escrevemos \(B = A^{-1}\text{.}\)

Nota 2.7.2.

Se \(A\) possui inversa, dizemos que \(A\) é não singular. Do contrário, dizemos que \(A\) é singular.

Nota 2.7.3.

Propriedades da Inversa de uma Matriz Sejam \(A,B\in\mathcal M_{n\times n}\text{.}\) Então,
  1. Se \(A\) e \(B\) forem não singulares, então \(AB\) é não singular e vale
    \begin{equation*} (AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1}. \end{equation*}
  2. Se \(A\) é não singular, então \(A^T\) é não singular e vale
    \begin{equation*} (A^T)^{-1} = (A^{-1})^T. \end{equation*}
  3. Se \(A\) é não singular, então
    \begin{equation*} (A^{-1})^{-1} = A. \end{equation*}
  4. Se \(A\) é não singular com inversa \(A^{-1}\) e \(C\in\mathcal M_{n\times n}\) for tal que
    \begin{equation*} CA = AC = I, \end{equation*}
    onde \(I\) é a matriz identidade, então \(C = A^{-1}\text{.}\)

Exemplo 2.7.4.

Seja \(A\in\mathcal M_{2\times 2}\) dada por
\begin{equation*} A = \left[ \begin{array}{rr} 0 \amp 2\\ 0 \amp 1 \end{array} \right]. \end{equation*}
Verifique que \(A\) é uma matriz singular.
Solução.
Seja \(B = \left[ \begin{array}{rr} a \amp b\\ c \amp d \end{array} \right]\) tal que
\begin{equation*} \left[ \begin{array}{rr} a \amp b\\ c \amp d \end{array} \right] \left[ \begin{array}{rr} 0 \amp 2\\ 0 \amp 1 \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{rr} 1 \amp 0\\ 0 \amp 1 \end{array} \right]. \end{equation*}
Então,
\begin{equation*} \left[ \begin{array}{rr} 0 \amp 2a+b\\ 0 \amp 2b+d \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{rr} 1 \amp 0\\ 0 \amp 1 \end{array} \right]. \end{equation*}
Assim, temos o sistema impossível.
\begin{equation*} \begin{cases} 0 \amp =1 \\ 2a+b \amp= 0\\ 2c+d \amp= 1. \end{cases} \end{equation*}
Portanto, não existe \(B\) tal que \(BA = I\text{,}\) ou seja, \(A\) é singular.

Exemplo 2.7.5.

Seja \(A\in\mathcal M_{2\times 2}\) dada por
\begin{equation*} A = \left[ \begin{array}{rr} 2 \amp 3\\ 1 \amp 4 \end{array} \right]. \end{equation*}
Verifique que \(B\) é a inversa de \(A\text{,}\) onde
\begin{equation*} B = \frac{1}{5}\left[ \begin{array}{rr} 4 \amp -3\\ -1 \amp 2 \end{array} \right]. \end{equation*}
Solução.
Com efeito,
\begin{equation*} BA = \frac{1}{5} \begin{bmatrix} 4 \amp -3\\ -1 \amp 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 \amp 3\\ 1 \amp 4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 \amp 0\\ 0 \amp 1 \end{bmatrix}. \end{equation*}
Logo, \(A\) é não singular com \(B = A^{-1}\text{.}\)

Definição 2.7.6.

Dizemos que uma matriz \(E\) é uma matriz elementar se \(E\) é obtida da identidade, através da aplicação de uma operação elementar com linhas.

Nota 2.7.7.

Pode-se mostrar que operar nas linhas de uma matriz \(A\) equivale a multiplicar \(A\) à esquerda pela matriz elementar correspondente.
Além disso, toda matriz elementar \(E\) é não singular e a sua inversa \(E^{-1}\) corresponde à operação com linhas inversa da operação efetuada pela matriz \(E\text{.}\)

Nota 2.7.9.

Uma consequência do Teorema 2.7.8 é a seguinte: suponha que a matriz-linha equivalente a forma escada de \(A\) é a matriz identidade \(I\text{,}\) ou seja,
\begin{align*} I \amp= E_k E_{k-1}\cdots E_2 E_1 A\\\\ \amp= ( E_k E_{k-1}\cdots E_2 E_1 I) A \end{align*}
Então, a última equação implica em
\begin{equation*} A^{-1} = (E_kE_{k-1}\cdots E_2 E_1 I). \end{equation*}
Isto nos dá o Corolário 2.7.10 a seguir.

Nota 2.7.11.

Na prática, operamos simultaneamente com as matrizes \(A\) e \(I\text{,}\) através de operações elementares, até chegarmos à matriz \(I\) na posição correspondente à \(A\text{.}\) A matriz obtida no lugar correspondente à matriz \(I\) será a inversa de \(A\text{.}\)
\begin{equation*} (A|I) \rightarrow (I|A^{-1}). \end{equation*}

Exemplo 2.7.12.

Determine uma inversa para a matriz
\begin{equation*} A = \left[ \begin{array}{rrr} 1 \amp 4 \amp 3 \\ 2 \amp 5 \amp 4 \\ 1 \amp -3 \amp -2 \end{array} \right] \end{equation*}
utilizando operações elementares nas linhas de \(A\text{.}\)
Solução.
Temos
\begin{equation*} \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 \amp 4 \amp 3 \amp 1 \amp 0 \amp 0\\ 2 \amp 5 \amp 4 \amp 0 \amp 1 \amp 0\\ 1 \amp -3 \amp -2 \amp 0 \amp 0 \amp 1 \end{array} \right]\xrightarrow{\substack{L_2 \rightarrow L_2 -2L_1\\ L_3 \rightarrow L_3-L_1}} \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 \amp 4 \amp 3 \amp 1 \amp 0 \amp 0\\ 0 \amp -3 \amp -2 \amp -2 \amp 1 \amp 0\\ 0 \amp -7 \amp -5 \amp -1 \amp 0 \amp 1 \end{array} \right]\\ \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 \amp 4 \amp 3 \amp 1 \amp 0 \amp 0\\ 0 \amp -3 \amp -2 \amp -2 \amp 1 \amp 0\\ 0 \amp -7 \amp -5 \amp -1 \amp 0 \amp 1 \end{array} \right]\xrightarrow{\substack{L_2 \rightarrow -\frac{1}{3}L_2\\ L_1 \rightarrow L_1 -4L_2\\ L_3 \rightarrow L_3+7L_2}} \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 \amp 0 \amp \frac{1}{3} \amp -\frac{5}{3} \amp \frac{4}{3} \amp 0\\ 0 \amp 1 \amp \frac{2}{3} \amp \frac{2}{3} \amp -\frac{1}{3} \amp 0\\ 0 \amp 0 \amp -\frac{1}{3} \amp \frac{11}{3} \amp -\frac{7}{3} \amp 1 \end{array} \right] \\ \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 \amp 0 \amp \frac{1}{3} \amp -\frac{5}{3} \amp \frac{4}{3} \amp 0\\ 0 \amp 1 \amp \frac{2}{3} \amp \frac{2}{3} \amp -\frac{1}{3} \amp 0\\ 0 \amp 0 \amp -\frac{1}{3} \amp \frac{11}{3} \amp -\frac{7}{3} \amp 1 \end{array} \right]\xrightarrow{\substack{L_3 \rightarrow -3L_3\\ L_1 \rightarrow L_1 -\frac{1}{3}L_3\\ L_2 \rightarrow L_2-\frac{2}{3}L_3}} \left[ \begin{array}{rrr|rrr} 1 \amp 0 \amp 0 \amp 2 \amp -1 \amp 1\\ 0 \amp 1 \amp 0 \amp 8 \amp -5 \amp 2\\ 0 \amp 0 \amp 1 \amp -11 \amp 7 \amp -3 \end{array} \right]. \end{equation*}
Portanto, a inversa de \(A\) é a matriz
\begin{equation*} A^{-1} = \left[ \begin{array}{rrr} 2 \amp -1 \amp 1\\ 8 \amp -5 \amp 2\\ -11 \amp 7 \amp -3 \end{array} \right]. \end{equation*}

Tecnologia 2.7.13.

A inversa de uma matriz pode ser obtida da seguinte maneira:
Outra maneira de obter a inversa:

Nota 2.7.14.

(Inversão de Matrizes e Sistemas Lineares) Considere um sistema de equações lineares da forma \(A x = b\text{,}\) na qual \(A\in\mathcal M_{n\times n}\text{,}\) \(x\in\mathcal M_{n\times 1}\) e \(b\in\mathcal M_{n\times 1}\text{.}\) Se \(A\) for não singular, então o sistema \(A x = b\) possui uma única solução, a saber,
\begin{equation*} x = A^{-1}b. \end{equation*}
Em particular, se \(b = 0\text{,}\) então, o sistema homogêneo \(A x = 0\) admite apenas a solução trivial \(x = 0\text{.}\)

Exemplo 2.7.15.

Resolva o sistema de equações lineares
\begin{equation} \begin{cases} x + 4y + 3z \amp= 1\\ 2x + 5y + 4z \amp= 4\\ x -3y -2z \amp= 5. \end{cases}\tag{2.7.1} \end{equation}
Solução.
O sistema pode ser escrito como \(A x = b\text{,}\) na qual
\begin{equation*} A = \left[ \begin{array}{ccc} 1 \amp 4 \amp 3 \\ 2 \amp 5 \amp 4 \\ 1 \amp -3 \amp -2 \end{array} \right],\quad x = \left[ \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{array} \right]\quad\text{e}\quad b = \left[ \begin{array}{c} 1 \\ 4 \\ 5 \end{array} \right]. \end{equation*}
Como a matriz \(A\) é não singular e
\begin{equation*} A^{-1} = \left[ \begin{array}{rrr} 2 \amp -1 \amp 1\\ 8 \amp -5 \amp 2\\ -11 \amp 7 \amp -3 \end{array} \right]. \end{equation*}
resulta que o sistema admite uma única solução \(x= A^{-1} b\text{,}\)
\begin{equation*} \left[ \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{rrr} 2 \amp -1 \amp 1\\ 8 \amp -5 \amp 2\\ -11 \amp 7 \amp -3 \end{array} \right] \left[ \begin{array}{c} 1 \\ 4 \\ 5 \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{r} 3 \\ -2 \\ 2 \end{array} \right]. \end{equation*}

Tecnologia 2.7.16.

Obtendo a solução do sistema (2.7.1), usando a Nota 2.7.14 :