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Conceitos fundamentais de vetores sob diferentes perspectivas, cobrindo geometria analítica, álgebra linear e computação. Destinado a estudantes de matemática e exatas.
Cartões · 50
- Perspectiva da física sobre vetores
- Flechas apontando no espaço, definidas por comprimento (módulo) e direção.
- Perspectiva da ciência da computação sobre vetores
- Listas ordenadas de números, onde cada elemento representa uma característica numérica específica.
- Perspectiva do matemático sobre vetores
- Objetos que podem ser somados ou multiplicados por números (escalares), satisfazendo certos axiomas.
- Origem do vetor no sistema de coordenadas
- Ponto de referência inicial comum (0, 0) de onde a cauda de todo vetor parte na geometria analítica.
- Coordenadas de um vetor bidimensional
- Par de números [x, y] que indica os passos horizontais e verticais a partir da origem até a ponta.
- Soma geométrica de vetores
- Deslocamento da cauda do segundo vetor para a ponta do primeiro, ligando a origem inicial à ponta final.
- Soma algébrica de vetores
- Soma direta componente a componente dos valores correspondentes de cada vetor.
- Multiplicação por escalar
- Operação de esticar, encolher ou inverter o sentido de um vetor ao multiplicar cada componente por um número.
- Escalar
- Número real que dimensiona (escala) o comprimento de um vetor ao ser multiplicado por ele.
- Efeito de um escalar negativo
- Inverte o sentido da seta do vetor em 180 graus antes de alterar sua escala.
- Vetores unitários da base padrão (i-chapéu e j-chapéu)
- Vetores de comprimento 1 apontando para as direções positivas dos eixos x e y.
- Vetor i-chapéu (î)
- Vetor unitário de coordenadas [1, 0] ao longo do eixo horizontal x.
- Vetor j-chapéu (ĵ)
- Vetor unitário de coordenadas [0, 1] ao longo do eixo vertical y.
- Vetor k-chapéu (k̂)
- Vetor unitário de coordenadas [0, 0, 1] ao longo do eixo z em três dimensões.
- Combinação linear
- Soma de múltiplos escalares de dois ou mais vetores, expressa na forma a*v + b*w.
- Espaço gerado (Span)
- Conjunto de todos os vetores alcançáveis através de todas as combinações lineares possíveis de um grupo de vetores.
- Span de um único vetor não nulo
- Linha reta infinita que passa pela origem na direção desse vetor.
- Span de dois vetores colineares
- Única linha reta na qual ambos os vetores residem, pois nenhum adiciona uma nova dimensão.
- Span de dois vetores não paralelos em 2D
- Todo o plano bidimensional R².
- Span de três vetores coplanares em 3D
- Plano bidimensional que contém todos eles, em vez do espaço tridimensional inteiro.
- Dependência linear
- Condição em que pelo menos um vetor do conjunto é redundante e pode ser expresso como combinação linear dos demais.
- Independência linear
- Condição em que nenhum vetor do conjunto pode ser expresso como combinação linear dos outros, expandindo a dimensão do span.
- Base de um espaço vetorial
- Conjunto de vetores linearmente independentes cujo span cobre todo o espaço considerado.
- Dimensão de um espaço vetorial
- Número exato de vetores necessários para formar qualquer base desse espaço.
- Vetor nulo (origem)
- Vetor cujas componentes são todas zero, com comprimento zero e sem direção definida.
- Módulo ou norma de um vetor
- Comprimento geométrico do vetor, calculado pela raiz quadrada da soma dos quadrados das suas coordenadas.
- Vetor unitário
- Qualquer vetor que possui comprimento (módulo) exatamente igual a 1.
- Normalização de um vetor
- Divisão de um vetor não nulo pelo seu módulo para obter um vetor unitário na mesma direção.
- Transformação linear
- Função que mapeia vetores mantendo as linhas retas paralelas e a origem fixa.
- Regra do paralelogramo
- Método geométrico para somar dois vetores desenhando lados paralelos para formar a diagonal resultante.
- Sentido de um vetor
- Orientação para onde a ponta da flecha aponta ao longo da reta suporte.
- Direção de um vetor
- Inclinação ou ângulo da linha reta suporte na qual o vetor se apoia.
- Vetores colineares
- Vetores que atuam sobre a mesma reta suporte ou em retas paralelas entre si.
- Vetores coplanares
- Vetores que residem no mesmo plano geométrico bidimensional.
- Espaço R²
- Conjunto de todos os possíveis pares ordenados de números reais que formam o plano cartesiano.
- Espaço R³
- Conjunto de todas as possíveis triplas ordenadas de números reais que formam o espaço tridimensional.
- Interpretação de coordenadas como instruções
- Passos sucessivos ao longo de eixos ortogonais para viajar da origem até a extremidade do vetor.
- Comutatividade da soma vetorial
- Propriedade que garante que a ordem da soma não altera o resultado (v + w = w + v).
- Associatividade da soma vetorial
- Propriedade que permite agrupar somas de maneiras diferentes: (u + v) + w = u + (v + w).
- Distributividade do escalar sobre a soma de vetores
- Propriedade em que multiplicar a soma de vetores por um número equivale a c*(v + w) = c*v + c*w.
- Distributividade do vetor sobre a soma de escalares
- Propriedade em que multiplicar um vetor pela soma de dois números equivale a (a + b)*v = a*v + b*v.
- Produto escalar (Dot product)
- Operação entre dois vetores que resulta em um número real, medindo projeção e alinhamento mútuo.
- Vetores ortogonais
- Vetores perpendiculares entre si cujo produto escalar é igual a zero.
- Matriz como transformação
- Quadro numérico cujas colunas registram onde os vetores da base pousam após uma transformação linear.
- Multiplicação de matriz por vetor
- Combinação linear das colunas da matriz ponderada pelas coordenadas do vetor de entrada.
- Subespaço vetorial
- Subconjunto fechado sob adição e multiplicação por escalar que contém a origem.
- Fechamento sob adição
- Propriedade em que a soma de quaisquer dois vetores do conjunto permanece dentro do próprio conjunto.
- Fechamento sob multiplicação escalar
- Propriedade em que qualquer vetor escalado permanece dentro do mesmo conjunto de origem.
- Determinante de uma matriz 2x2
- Fator pelo qual uma transformação linear amplia ou comprime a área formada pelos vetores unitários.
- Determinante nulo
- Indica que a transformação linear achata o espaço em uma dimensão menor, eliminando a independência dos eixos.