2- a) Faça uma função que, dado x, calcule JF(x), a jacobiana de F(x). a) Função que calcule a jacobiana de F(x) a partir de um vetor solução x já ...

Aqui está uma possível solução em Python para a função que calcula a jacobiana de F(x) a partir de um vetor solução x já com as derivadas parciais calculadas: ```python import numpy as np def jacobian_matrix(x, df): """ Calcula a matriz jacobiana de F(x) a partir de um vetor solução x já com as derivadas parciais calculadas. Args: x: vetor solução x df: função que retorna um vetor com as derivadas parciais de F(x) em relação a cada variável Returns: A matriz jacobiana de F(x) """ n = len(x) J = np.zeros((n, n)) for i in range(n): J[:, i] = df(x, i) return J ``` A função `jacobian_matrix` recebe como argumentos o vetor solução `x` e a função `df` que retorna um vetor com as derivadas parciais de F(x) em relação a cada variável. A matriz jacobiana é inicializada com zeros e, em seguida, cada coluna é preenchida com as derivadas parciais calculadas pela função `df`. A matriz jacobiana é então retornada como resultado da função. Note que a função `df` deve ser definida separadamente, de acordo com a função F(x) que se deseja calcular a jacobiana.