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lgebra Linear, Elon Lages Lima

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198 Pseudo-inversa Seção 16<br />

equivale a (A + A)A ∗ = A ∗ . Isto é evidente se substituirmos A + por<br />

A ′ (vide prova do Teorema 16.1) e testarmos a igualdade em cada<br />

um dos vetores da base {v 1 ,...,v m } ⊂ F.<br />

Corolário 4. Se A: E → F é invertível então A + = A −1 .<br />

Evidente.<br />

Segue-se dos Corolários 2 e 3 que se A é injetiva então A + é uma<br />

inversa à esquerda deA, e seAésobrejetiva entãoA + é uma inversa<br />

à direita de A.<br />

Corolário 5. Para toda transformação linear A: E → F, tem-se<br />

(A ∗ ) + = (A + ) ∗ : E → F.<br />

Com efeito, as bases ortonormais fornecidas pelo Teorema 13.10<br />

e usadas na definição de A ′ tanto servem para A como para A ∗ . Se<br />

as utilizarmos com A ∗ em vez de A, obteremos (A ∗ ) ′ u i = (1/σ i )v i se<br />

1 ≤ i ≤ r e (A ∗ ) ′ u i = 0 se i ≥ r + 1. Mas é claro que (A ′ ) ∗ opera<br />

do mesmo modo sobre os vetores básicos u i . Logo (A ′ ) ∗ = (A ∗ ) ′ e daí<br />

segue o corolário.<br />

Exemplo 16.1. Se A: E → F é ortogonal então é injetiva, logo<br />

A + = (A ∗ A) −1 A ∗ . Mas a ortogonalidade de A significa A ∗ A = I E ,<br />

logo A + = A ∗ .<br />

Exemplo 16.2. Seja A: R 2 → R 3 dada por A(x,y) = (x,y,0). Como<br />

A é ortogonal, temos A + = A ∗ . A matriz de A tem colunas (1,0,0) e<br />

(0,1,0), logo estas são as linhas da matriz de A ∗ , portanto A ∗ (x,y,z)<br />

= (x,y). Portanto a pseudo-inversa de A é A + : R 3 → R 2 , dada por<br />

A + (x,y,z) = (x,y).<br />

Exemplo 16.3. Definamos A: R 2 → R 3 pondo A(x,y) = (x,y,x +<br />

y). Como A é injetiva, sua pseudo-inversa é A + = (A ∗ A) −1 A ∗ . As<br />

colunas da matriz deA(linhas da matriz deA ∗ ) são(1,0,1) e(0,1,1),<br />

logo<br />

A ∗ (x,y,z) = (x+z,y+z)<br />

e daí<br />

A ∗ A(x,y) = (2x+y,x+2y).<br />

Para determinar (A ∗ A) −1 (x,y) = (s,t), resolvemos o sistema<br />

(A ∗ A)(s,t) = (x,y), ou seja2s+t = x,s+2t = y, no qual as incógnitas

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