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Em uma competição de programação, os participantes foram desafiados a resolver um sistema linear utilizando uma matriz completa escalonada reduzida. Considerando um sistema linear representado por uma matriz completa escalonada reduzida, qual é a principal vantagem visual dessa forma reduzida para determinar a solução do sistema?


A matriz completa escalonada reduzida permite a identificação imediata das soluções do sistema.
A matriz completa escalonada reduzida permite a identificação imediata das incógnitas do sistema.
A matriz completa escalonada reduzida permite a identificação imediata dos coeficientes do sistema.
A matriz completa escalonada reduzida permite a identificação imediata dos termos independentes do sistema.
A matriz completa escalonada reduzida não oferece vantagens visuais para determinar a solução do sistema.
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Desafios Para o Conhecimento

há 2 anos

Respostas

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Ed Verified user icon

há 2 anos

A principal vantagem visual da matriz completa escalonada reduzida é que ela permite a identificação imediata das soluções do sistema. Portanto, a alternativa correta é: "A matriz completa escalonada reduzida permite a identificação imediata das soluções do sistema."

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Em um laboratório de física, um grupo de estudantes está realizando experimentos para coletar dados e determinar relações lineares entre diferentes variáveis. Durante a análise dos resultados, eles se deparam com a necessidade de resolver sistemas lineares para encontrar os coeficientes das equações. Nesse contexto, discutem as vantagens e desvantagens da regra de Cramer em relação ao método Gauss-Jordan. Considerando as características da regra de Cramer e sua relação com o método Gauss-Jordan, qual é uma desvantagem específica da regra de Cramer para a resolução de sistemas lineares?

A regra de Cramer é mais eficiente em termos de tempo de execução para sistemas com muitas incógnitas.
A regra de Cramer garante uma solução única para qualquer sistema linear.
A regra de Cramer resolve o sistema diretamente por um quociente de determinantes.
A regra de Cramer é menos suscetível a erros de arredondamento durante o processo de cálculo.
A regra de Cramer normalmente requer o cálculo de todos os determinantes necessários, o que pode ser trabalhoso.
A desvantagem da regra de Cramer é que ela é menos precisa que o método Gauss-Jordan.
A desvantagem da regra de Cramer é que ela é mais suscetível a erros de arredondamento que o método Gauss-Jordan.
A desvantagem da regra de Cramer é que ela normalmente requer o cálculo de todos os determinantes necessários para resolver o sistema linear.
A desvantagem da regra de Cramer é que ela é mais demorada que o método Gauss-Jordan para sistemas com muitas incógnitas.
A desvantagem da regra de Cramer é que ela não garante uma solução única para qualquer sistema linear.

Em um sistema de equações lineares, as incógnitas são elevadas a que tipo de expoente?


Expoentes maiores que 1.
Expoentes iguais a 1.
Expoentes menores que 1.
Expoentes fracionários.
Não há expoentes nas incógnitas de um sistema linear.

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