Transformações Lineares Geométricas

Produzido por Bruno Pestana
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Teoria

Introdução

Já vimos que toda T L pode ser representada por uma matriz, mas existem algumas matrizes especiais que vale a pena falar aqui!

São matrizes que representam transformações geométricas! Por exemplo, aplicando essa matriz à algum vetor você pode encontrar sua projeção, sua reflexão, ampliá-lo, reduzí-lo ou fazer seu cisalhamento!

Uma coisa interessante sobre essas matrizes que eu citei é que são todas lineares! Fica a dica haha.

Até agora nós vimos apenas matrizes aparentemente “aleatórias” que não faziam nada específico. Elas simplesmente realizavam algumas contas com as componentes dos vetores. Agora vamos ver algumas com um propósito.

Repare que nesse momento veremos apenas projeção e reflexão por eixos e planos coordenados. Mais a frente veremos como realizar essas transformações através de qualquer espaço vetorial. No entanto, é importante que já tenham uma ideia do que se tratam e de qual a ideia por trás delas!

Ampliação e Redução de um vetor

Essa é uma das mais básicas. A T L dela seria algo do tipo:

T u = k ∙ u ,   k > 0 ∈ R

Então ela simplesmente pega um vetor e multiplica ele por um escalar, tranquilinho né? Naturalmente, se k < 1 ela reduzirá o tamanho do vetor, e se k > 1 ela aumentará o tamanho do vetor.

Perceba que eu restringi o k à um número maior que zero. Se k < 0 , a transformação troca o sentido do vetor.

Se quiséssemos então uma matriz que ampliasse todos os vetores do R 2 por um fator 2 . Ou seja, dobrasse eles de tamanho.

T x , y = 2 x , 2 y

Aplicando nos vetores da base canônica:

T 1,0 = 2,0

T 0,1 = 0,2

Jogando esses vetores nas colunas de uma matriz:

T = 2 0 0 2

De uma forma mais geral, a matriz de ampliação ou redução por um fator k no R n pode ser dada por:

k 0 ⋯ 0 0 0 k ⋯ 0 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ k 0 0 0 ⋯ 0 k

Reflexão de um Vetor

O que acontece se refletirmos um vetor do R 2 pelo do eixo Y ? Essa T L deve manter inalteradas as componentes do vetor no eixo Y , enquanto multiplica por - 1 as componentes do vetor no eixo X .

Por exemplo, T 2,3 = - 2,3 :

Então, essa T L deve fazer o seguinte:

T x , y = - x , y

Descobrindo a matriz que representa essa T L :

T 1,0 = - 1,0

T 0,1 = 0,1

T = - 1 0 0 1

Tranquilo né? Por enquanto só vamos ver reflexão em torno dos eixos coordenados mesmo, é só pegar a matriz identidade e botar - 1 no eixo que vai ser refletido ;)

Um resultado legal das matrizes reflexão é que se você reflete um vetor, depois pega o resultado e reflete ele de novo, ele volta pro vetor inicial! Tipo, se T for uma reflexão:

T T v = v

Se pensar geometricamente até que faz sentido né haha.

Projeção de um Vetor

Todos sabem o que significa projetar um vetor, certo? Se quisermos projetar o vetor um vetor do R 3 no plano X Y ? Essa matriz deve manter inalterados as componentes do vetor no plano X Y , enquanto zera as componentes do vetor no eixo Z .

Por exemplo, T - 2,1 , 2 = - 2,1 , 0 :

Então, essa T L faz algo do tipo:

T x , y , z = x , y , 0

Aplicando na base canônica:

T 1,0 , 0 = 1,0 , 0

T 0,1 , 0 = 0,1 , 0

T 0,0 , 1 = 0,0 , 0

Logo chegamos na matriz:

T = 1 0 0 0 1 0 0 0 0

Cisalhamento

Diferente das transformações aqui em cima, cisalhamento não é um nome tão conhecido haha. Primeiro vamos ver o que ele faz:

E aí, entendeu? Não né haha. Bom, o que ela faz é transformar o retângulo O A P B no paralelogramo O A P ' B ' , de mesma base e mesma altura.

Nesse caso temos um cisalhamento no eixo x , e a transformação T seria dada por:

T x , y = x + k y , y

Onde k ∈ R

Perceba que cada ponto ( x , y ) se desloca paralelamente ao eixo dos x até chegar em x + k y , y , tirando os pontos do próprio eixo dos x , que permanecem em sua posição, já que no eixo x temos y = 0 .

A matriz seria dada então por:

T 1,0 = 1,0

T 0,1 = k , 1

T = 1 k 0 1

Nesse caso, k é o fator de cisalhamento.

O cisalhamento ao longo do eixo y é análogo e tam sua matriz dada por:

1 0 k 1

Resumindo

Resumindo o que vimos aqui, temos que:

Ampliação e Redução →   Multiplica o vetor por um escalar k positivo. Se k < 1 , temos redução, se k > 1 temos ampliação.

Reflexão →   Reflete um vetor em torno de um subespaço vetorial. Mantém inalteradas as componentes do vetor no subespaço em questão e multiplica por - 1 as componentes perpendiculares a esse subespaço.

Projeção →   Projeta um vetor sobre um subespaço vetorial. Mantém inalteradas as componentes do vetor no subespaço em questão e zera as componentes perpendiculares a esse subespaço.

Cisalhamento →   “Tomba” um paralelogramo mantendo sua altura e base inalteradas.

Lembrando que o mais importante aqui é você entender esses conceitos xD

Reflexão de um Vetor

Projeção de um Vetor

Cisalhamento

Resumindo

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