Matrizes

Guia de estudo · Revisado em 04/10/2026

BNCC · EM13MAT301

A prova do PAS 2 de 2013 imprimiu uma tabela com os pacotes de café, arroz e açúcar que uma família comprou em janeiro, fevereiro e março, pôs os três preços numa coluna e afirmou que uma certa entrada do produto das duas tabelas, c₁₁ − c₃₁ = 20, era a diferença de gasto entre janeiro e março; a de 2008 deu as horas de uso de três aparelhos em três meses, o total mensal em kWh, e afirmou que o consumo por hora de cada aparelho saía da equação AX = B; a de 2022 imprimiu quatro produtos de matrizes e pediu qual deles traduzia três frases sobre uma comunidade de 300 pessoas. Em nenhum caso houve conta pesada: a pergunta era o que significa multiplicar uma tabela por outra. Por que uma tabela de números vira um objeto que se soma, se multiplica e resolve sistemas, e o que exatamente cada entrada do produto está dizendo?

O que você vai aprender

  • Ler uma matriz como tabela indexada: localizar a_ij (linha i, coluna j), declarar a ordem m×n e reconhecer matriz linha, coluna, quadrada, nula, identidade e diagonal.
  • Decidir quando duas matrizes são iguais e escrever a transposta de uma matriz dada, reconhecendo a matriz simétrica pelo espelho na diagonal principal.
  • Somar e subtrair matrizes de mesma ordem e multiplicar uma matriz por um número, interpretando o resultado em tabelas de preços, estoques e notas.
  • Verificar a condição de existência do produto (colunas do primeiro fator = linhas do segundo), prever a ordem do resultado e calcular cada entrada como linha vezes coluna (pares multiplicados e somados), sabendo que em geral A·B ≠ B·A.
  • Interpretar o produto de uma tabela de quantidades por uma coluna de preços (ou pesos) como a coluna dos totais, e julgar afirmações sobre o significado de uma entrada do produto, como fez o PAS 2 de 2013.
  • Escrever um sistema linear na forma matricial A·X = B (linha = equação, coluna = incógnita, incógnita ausente com coeficiente zero) e, no caminho inverso, ler cada linha de um produto impresso como uma frase, para reconhecer a escrita correta entre várias, como no PAS 2 de 2022, ou derrubar uma escrita errada, como no PAS 2 de 2009.
  • Entender a inversa como a matriz que desfaz o produto, calcular a inversa de uma matriz 2×2 pela definição, usar X = A⁻¹·B num sistema 2×2 e saber que a inversa só existe quando ad − bc ≠ 0.
  • Reconhecer uma matriz 2×2 como regra que move pontos do plano (escala, reflexão, rotação de 90°), aplicando-a a um ponto genérico e lendo o resultado.
  • Ler matrizes em contextos reais (matriz de adjacência de um grafo, imagem em pixels, planilha, tabela de fluxos do ENEM), identificando o que significam a soma de uma linha, a soma de uma coluna e a diagonal.
  • Evitar os erros clássicos: multiplicar entrada a entrada, trocar a ordem dos fatores, aceitar produto de ordens incompatíveis, confundir a_ij com a_ji e falar em determinante de matriz não quadrada.

Uma padaria tem duas lojas, uma no centro e outra num bairro, e vende três coisas que importam para o caixa: pão francês, bolo e café. Na última semana, a loja do centro vendeu 120 pães, 15 bolos e 60 cafés; a do bairro, 80 pães, 10 bolos e 45 cafés. O pão custa R$ 0,80, o bolo R$ 25 e o café R$ 4. O dono quer duas coisas da planilha: o faturamento de cada loja hoje e, se os preços mudarem amanhã, o faturamento novo sem redigitar as vendas. Isso obriga a separar o que foi vendido (uma tabela de duas linhas, as lojas, por três colunas, os produtos) do que cada coisa vale (uma coluna com três preços). O faturamento do centro é 120⋅0,8+15⋅25+60⋅4=96+375+240=711120 \cdot 0{,}8 + 15 \cdot 25 + 60 \cdot 4 = 96 + 375 + 240 = 711 reais; o do bairro, 80⋅0,8+10⋅25+45⋅4=64+250+180=49480 \cdot 0{,}8 + 10 \cdot 25 + 45 \cdot 4 = 64 + 250 + 180 = 494 reais. Repare no formato das duas contas: cada uma percorre uma linha da tabela de vendas e a coluna de preços em paralelo, multiplica os pares que se correspondem (pão com preço do pão, bolo com preço do bolo) e soma. A matemática dá nome a esse formato e o transforma numa operação única entre as duas tabelas, o produto de matrizes; trocar a coluna de preços e repetir a operação é o que a planilha faz quando os preços mudam. Foi essa operação, e não uma conta pesada, que o PAS 2 pediu para interpretar em 2013 (pacotes de café, arroz e açúcar por mês), em 2008 (horas de uso de aparelhos elétricos) e em 2022 (três frases sobre uma comunidade colonial). Por que uma tabela de números vira um objeto que se soma, se multiplica e resolve sistemas, e o que exatamente cada entrada do produto está dizendo?

Esta página responde a essa pergunta. Ela trata a matriz como objeto: endereço das entradas, tipos, igualdade e transposta, soma e multiplicação por número, o produto linha por coluna com sua condição de existência, o sistema linear escrito como A⋅X=BA \cdot X = B, a ideia de matriz inversa no caso 2×22 \times 2, a matriz 2×22 \times 2 como regra que move pontos do plano, e as matrizes que aparecem em grafos, imagens e planilhas. Ela supõe que você sabe o que é um sistema linear e como resolvê-lo por substituição ou escalonamento; a forma matricial aparece lá como notação, e aqui ela ganha a operação. O determinante, que decide se a inversa existe, tem página própria, assim como as rotações e demais transformações do plano, que aqui só se apresentam.

Uma matriz é uma tabela com endereço

Toda tabela de dupla entrada, com linhas e colunas, já é uma matriz em potencial: a tabela de classificação de um campeonato, a grade de horários da escola, a planilha de gastos do mês. O que a matemática acrescenta é um sistema de endereços e um conjunto de operações. O endereço é o par (linha, coluna), sempre nessa ordem, e ele é tão importante que ganha notação própria.

Uma matriz de três linhas e quatro colunas entre colchetes, com as linhas numeradas 1, 2 e 3 à esquerda e as colunas numeradas 1, 2, 3 e 4 em cima. Cada entrada está escrita como a com dois índices, a11, a12 e assim por diante. A entrada a23, na segunda linha e terceira coluna, está destacada em vermelho, com uma seta horizontal vindo do rótulo linha 2 e uma seta vertical vindo do rótulo coluna 3. Abaixo, a frase ordem 3 por 4 e a diagonal principal a11, a22, a33 marcada em azul.
A matriz A=(aij)3×4A = (a_{ij})_{3 \times 4}: o primeiro índice é a linha, o segundo é a coluna. A entrada a23a_{23} está no cruzamento da linha 2 com a coluna 3; a diagonal principal reúne as entradas aiia_{ii}. Diagrama autoral.
Matriz, entrada, ordem

Uma matriz de ordem m×nm \times n (lê-se “m por n”) é uma tabela retangular de mm linhas e nn colunas. A entrada que está na linha ii e na coluna jj chama-se aija_{ij}; a matriz inteira se escreve A=(aij)m×nA = (a_{ij})_{m \times n}. Uma matriz 2×32 \times 3 tem seis entradas, mas sua ordem é “2 por 3”, nunca “6”. Dois índices, duas perguntas: em que linha? em que coluna? A resposta “linha 2, coluna 3” é a23a_{23}; “linha 3, coluna 2” é outra entrada, a32a_{32}.

Alguns formatos têm nome. Uma matriz linha tem uma só linha (1×n1 \times n); uma matriz coluna, uma só coluna (m×1m \times 1); a coluna dos preços da padaria é 3×13 \times 1. Uma matriz quadrada tem m=nm = n, e nela a diagonal principal vai de a11a_{11} a anna_{nn} (a outra diagonal, de a1na_{1n} a an1a_{n1}, é a secundária). A matriz nula tem todas as entradas iguais a zero. A matriz identidade InI_n é quadrada, com 1 na diagonal principal e 0 fora dela:

I2=(1001),I3=(100010001).I_2 = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, \qquad I_3 = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}.

Uma matriz quadrada é diagonal quando tudo fora da diagonal principal é zero (a identidade é o caso particular com uns), e triangular quando tudo de um lado da diagonal é zero; esses dois formatos reaparecem na página de determinantes, porque neles o determinante é só o produto da diagonal.

Uma matriz pode ser dada pela tabela ou por uma lei de formação, uma fórmula que diz quanto vale aija_{ij} em função de ii e jj. Nesse caso o trabalho é só preencher as casas.

Exemplo resolvido 1: ler e construir pela lei. Seja A=(aij)3×2A = (a_{ij})_{3 \times 2} com aij=2i−ja_{ij} = 2i - j. Escreva AA, diga quanto vale a32a_{32} e some as entradas da diagonal principal.

Três linhas (i=1,2,3i = 1, 2, 3), duas colunas (j=1,2j = 1, 2). Linha 1: a11=2−1=1a_{11} = 2 - 1 = 1, a12=2−2=0a_{12} = 2 - 2 = 0. Linha 2: a21=4−1=3a_{21} = 4 - 1 = 3, a22=4−2=2a_{22} = 4 - 2 = 2. Linha 3: a31=6−1=5a_{31} = 6 - 1 = 5, a32=6−2=4a_{32} = 6 - 2 = 4.

A=(103254).A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 3 & 2 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}.

Logo a32=4a_{32} = 4. A matriz não é quadrada, mas a diagonal principal existe enquanto i=ji = j fizer sentido: a11+a22=1+2=3a_{11} + a_{22} = 1 + 2 = 3. Conferência: a lei dá valores que crescem de 2 em 2 ao descer uma coluna e caem de 1 ao avançar uma coluna; a tabela faz exatamente isso.

$a_{23}$ não é $a_{32}$

Em AA acima, a32=4a_{32} = 4 e a23a_{23} nem existe (não há terceira coluna). Numa matriz quadrada as duas existem e em geral são diferentes: trocar a ordem dos índices é trocar de casa. Quando a prova diz “o elemento aija_{ij} é a quantidade do produto jj comprada no mês ii”, a linha é o mês e a coluna é o produto, e tudo o que vier depois depende de respeitar isso.

Igualdade e transposta: a mesma tabela virada

Duas matrizes são iguais quando têm a mesma ordem e cada entrada de uma é igual à entrada de mesmo endereço da outra. Não basta ter os mesmos números: (12)\begin{pmatrix} 1 & 2 \end{pmatrix} e (12)\begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} guardam os mesmos valores em ordens diferentes (1×21 \times 2 e 2×12 \times 1) e não são iguais. Em prova, a igualdade aparece com incógnitas: igualar duas matrizes é escrever uma equação por entrada.

Exemplo resolvido 2. Determine xx e yy para que (x+y302x)=(73010)\begin{pmatrix} x + y & 3 \\ 0 & 2x \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 7 & 3 \\ 0 & 10 \end{pmatrix}. As entradas a12a_{12} e a21a_{21} já coincidem. De a22a_{22}: 2x=102x = 10, x=5x = 5. De a11a_{11}: 5+y=75 + y = 7, y=2y = 2. Conferência: as quatro casas batem, (7,3;0,10)(7, 3; 0, 10).

A transposta de AA, escrita AtA^t (ou ATA^T), é a matriz obtida trocando linhas por colunas: a linha 1 de AA vira a coluna 1 de AtA^t, e assim por diante. Se AA é m×nm \times n, AtA^t é n×mn \times m, e (At)ij=aji(A^t)_{ij} = a_{ji}. Na padaria, a tabela de vendas é “lojas × produtos”; a transposta é a mesma informação organizada como “produtos × lojas”, útil quando se quer ler a coluna de um produto como uma linha.

A=(1201560801045)2×3,At=(1208015106045)3×2.A = \begin{pmatrix} 120 & 15 & 60 \\ 80 & 10 & 45 \end{pmatrix}_{2 \times 3}, \qquad A^t = \begin{pmatrix} 120 & 80 \\ 15 & 10 \\ 60 & 45 \end{pmatrix}_{3 \times 2}.

Cuidado com o reflexo de chamar AtA^t de “3×13 \times 1” só porque virou mais alta que larga: ela tem duas colunas, uma por loja. Uma matriz quadrada que coincide com a própria transposta (aij=ajia_{ij} = a_{ji} para todos os índices) chama-se simétrica: as entradas se espelham na diagonal principal. A matriz de distâncias entre cidades é simétrica (a distância de A a B é a de B a A); a matriz de um grafo sem sentido nas arestas também, como se verá adiante. A transposição interage com as operações de um jeito que vale guardar: (A+B)t=At+Bt(A + B)^t = A^t + B^t, (kA)t=kAt(kA)^t = kA^t e, para o produto, (AB)t=BtAt(AB)^t = B^t A^t, com a ordem invertida.

Somar tabelas e multiplicar por um número

Somar duas matrizes é somar entrada a entrada, e isso só faz sentido se as duas têm a mesma ordem e as mesmas categorias nas linhas e colunas. A loja tinha um estoque, recebeu uma remessa e vendeu durante o dia: o estoque novo é a tabela inicial mais a remessa menos as vendas, casa por casa.

Adição, subtração e multiplicação por escalar

Para AA e BB de mesma ordem m×nm \times n: (A+B)ij=aij+bij(A + B)_{ij} = a_{ij} + b_{ij} e (A−B)ij=aij−bij(A - B)_{ij} = a_{ij} - b_{ij}. Para um número kk (um escalar): (kA)ij=k⋅aij(kA)_{ij} = k \cdot a_{ij}, todas as entradas multiplicadas por kk. A matriz nula OO é o zero dessa soma (A+O=AA + O = A), e −A=(−1)A-A = (-1)A é a oposta (A+(−A)=OA + (-A) = O). A soma é comutativa e associativa, como a dos números, e k(A+B)=kA+kBk(A + B) = kA + kB.

Exemplo resolvido 3: estoque e reajuste. Duas filiais de uma loja de uniformes guardam camisas, canecas e bonés. Estoque na segunda de manhã, filial Norte na linha 1 e filial Sul na linha 2: E=(1230852214)E = \begin{pmatrix} 12 & 30 & 8 \\ 5 & 22 & 14 \end{pmatrix}. Chegou uma remessa R=(1010100206)R = \begin{pmatrix} 10 & 10 & 10 \\ 0 & 20 & 6 \end{pmatrix} e, até a noite, foi vendido V=(492175)V = \begin{pmatrix} 4 & 9 & 2 \\ 1 & 7 & 5 \end{pmatrix}. (a) Qual é o estoque no fim do dia? (b) Os preços unitários, na linha P=(352025)P = \begin{pmatrix} 35 & 20 & 25 \end{pmatrix}, serão reajustados em 10 %; escreva a nova linha de preços.

(a) E+R−VE + R - V, casa por casa. Linha 1: 12+10−4=1812 + 10 - 4 = 18; 30+10−9=3130 + 10 - 9 = 31; 8+10−2=168 + 10 - 2 = 16. Linha 2: 5+0−1=45 + 0 - 1 = 4; 22+20−7=3522 + 20 - 7 = 35; 14+6−5=1514 + 6 - 5 = 15.

E+R−V=(18311643515).E + R - V = \begin{pmatrix} 18 & 31 & 16 \\ 4 & 35 & 15 \end{pmatrix}.

(b) Reajuste de 10 % é multiplicar por 1,11{,}1: 1,1⋅P=(38,52227,5)1{,}1 \cdot P = \begin{pmatrix} 38{,}5 & 22 & 27{,}5 \end{pmatrix}. Conferência: a soma total de peças antes era 12+30+8+5+22+14=9112 + 30 + 8 + 5 + 22 + 14 = 91; entraram 5656 e saíram 2828; 91+56−28=11991 + 56 - 28 = 119, e a tabela final soma 18+31+16+4+35+15=11918 + 31 + 16 + 4 + 35 + 15 = 119.

Repare na diferença entre multiplicar uma matriz por um número e multiplicar duas matrizes: na primeira, cada casa é multiplicada sozinha pelo mesmo fator; na segunda, que vem a seguir, linhas e colunas se combinam.

O produto: linha vezes coluna, e só quando os tamanhos permitem

Volte à padaria. A tabela de vendas AA é 2×32 \times 3 (lojas × produtos) e a coluna de preços BB é 3×13 \times 1 (produtos × 1). O faturamento da loja do centro saiu da linha 1 de AA combinada com a única coluna de BB: 120⋅0,8+15⋅25+60⋅4120 \cdot 0{,}8 + 15 \cdot 25 + 60 \cdot 4. A combinação só funciona porque a linha tem três números e a coluna tem três números, um para cada produto. Essa exigência é a condição de existência do produto.

Esquema do produto de uma matriz 2 por 3 por uma matriz 3 por 2. À esquerda a matriz A, com a linha 2 destacada em azul; no meio a matriz B, com a coluna 1 destacada em laranja; à direita a matriz C, com a entrada c21 destacada em vermelho. Setas ligam os três números da linha de A aos três números da coluna de B, dois a dois, e uma chave reúne os três produtos numa soma que resulta em c21. Abaixo, a conta escrita: 4 vezes 35 mais 35 vezes 20 mais 15 vezes 25 igual a 1215.
A entrada c21c_{21} do produto C=A⋅BC = A \cdot B nasce da linha 2 de AA e da coluna 1 de BB, percorridas em paralelo: três produtos, somados. As demais entradas seguem a mesma receita, cada uma com a sua linha e a sua coluna. Diagrama autoral.
Produto de matrizes

O produto A⋅BA \cdot B existe apenas quando o número de colunas de AA é igual ao número de linhas de BB. Se AA é m×nm \times n e BB é n×pn \times p, então C=A⋅BC = A \cdot B é m×pm \times p, e cada entrada é

cij=ai1b1j+ai2b2j+⋯+ainbnj=∑k=1naikbkj:c_{ij} = a_{i1} b_{1j} + a_{i2} b_{2j} + \cdots + a_{in} b_{nj} = \sum_{k = 1}^{n} a_{ik} b_{kj}:

isto é, percorra a linha ii de AA e a coluna jj de BB em paralelo, multiplique os pares correspondentes e some. Os índices “de fora” (ii e jj) dizem onde o resultado mora; o índice “do meio” (kk) percorre a dimensão comum e desaparece na soma. O produto é associativo, (AB)C=A(BC)(AB)C = A(BC), distributivo, A(B+C)=AB+ACA(B + C) = AB + AC, e a identidade é neutra, ImA=AIn=AI_m A = A I_n = A.

Três linhas de esquema. Na primeira, as ordens 2 por 3 e 3 por 2 escritas lado a lado, com os dois 3 do meio circulados em verde e ligados, e o resultado 2 por 2 formado pelos números de fora. Na segunda, 3 por 1 e 3 por 3, com o 1 e o 3 do meio circulados em vermelho e um X, indicando produto inexistente. Na terceira, 3 por 4 e 3 por 4, também com X. À direita, a regra: iguais no meio, o produto existe; os de fora dão a ordem.
O teste de existência é uma comparação: as colunas do primeiro fator contra as linhas do segundo. 2×32 \times \mathbf{3} e 3×2\mathbf{3} \times 2 passam no teste e dão um produto 2×22 \times 2; 3×13 \times \mathbf{1} e 3×3\mathbf{3} \times 3 não passam; duas matrizes 3×43 \times 4 falham nas duas ordens. Diagrama autoral.

Exemplo resolvido 4: receita e custo de uma vez. Com o estoque final do exemplo 3 vendido por completo, Q=(18311643515)Q = \begin{pmatrix} 18 & 31 & 16 \\ 4 & 35 & 15 \end{pmatrix} (filiais × produtos), e uma tabela BB com o preço de venda e o custo unitário de cada produto nas colunas, B=(35202082510)B = \begin{pmatrix} 35 & 20 \\ 20 & 8 \\ 25 & 10 \end{pmatrix} (produtos × {preço, custo}), calcule Q⋅BQ \cdot B e interprete cada entrada.

Ordens: QQ tem três colunas e BB tem três linhas; o produto existe e, com as duas linhas de QQ e as duas colunas de BB, é 2×22 \times 2. Linha 1 de QQ com a coluna 1 de BB: 18⋅35+31⋅20+16⋅25=630+620+400=165018 \cdot 35 + 31 \cdot 20 + 16 \cdot 25 = 630 + 620 + 400 = 1650. Linha 1 com a coluna 2: 18⋅20+31⋅8+16⋅10=360+248+160=76818 \cdot 20 + 31 \cdot 8 + 16 \cdot 10 = 360 + 248 + 160 = 768. Linha 2 com a coluna 1: 4⋅35+35⋅20+15⋅25=140+700+375=12154 \cdot 35 + 35 \cdot 20 + 15 \cdot 25 = 140 + 700 + 375 = 1215. Linha 2 com a coluna 2: 4⋅20+35⋅8+15⋅10=80+280+150=5104 \cdot 20 + 35 \cdot 8 + 15 \cdot 10 = 80 + 280 + 150 = 510.

Q⋅B=(16507681215510).Q \cdot B = \begin{pmatrix} 1650 & 768 \\ 1215 & 510 \end{pmatrix}.

A linha é a filial, a coluna é o tipo de valor: a filial Norte fatura R$ 1 650 com custo R$ 768 (lucro R$ 882); a Sul fatura R$ 1 215 com custo R$ 510 (lucro R$ 705). Os rótulos do resultado vêm das linhas do primeiro fator e das colunas do segundo; o rótulo comum (produtos) foi “consumido” pela soma. Conferência: B⋅QB \cdot Q seria 3×23 \times 2 vezes 2×32 \times 3, existe e é 3×33 \times 3, mas suas entradas somariam “preço × quantidade da filial” por produto cruzado, sem significado aqui. A existência não garante o sentido.

O produto de uma tabela de quantidades por uma coluna de valores unitários é a forma mais frequente em prova, e foi exatamente o que o PAS 2 de 2013 fez. A tabela do caderno trazia, por mês (linhas 1, 2 e 3 = janeiro, fevereiro, março) e produto (colunas 1, 2 e 3 = café, arroz, açúcar), os pacotes comprados: 3, 2 e 1 em janeiro; 2, 1 e 0 em fevereiro; 2, 1 e 1 em março. O item 106 deu os preços R$ 8, R$ 12 e R$ 6 como a coluna BB, definiu C=A×BC = A \times B e afirmou que c11−c31=20c_{11} - c_{31} = 20 “representa a diferença, em reais, entre a quantia total gasta com esses produtos nos meses de janeiro e março”. O item exige duas verificações independentes, e quem faz só uma delas erra: a conta e a leitura. c11c_{11} é a linha de janeiro sobre a coluna de preços, 3⋅8+2⋅12+1⋅6=543 \cdot 8 + 2 \cdot 12 + 1 \cdot 6 = 54; c31c_{31} é a de março, 2⋅8+1⋅12+1⋅6=342 \cdot 8 + 1 \cdot 12 + 1 \cdot 6 = 34; a diferença é 2020. E ci1c_{i1} é, de fato, o gasto total do mês ii, porque cada linha de AA guarda as quantidades de um mês. Número e significado conferem: certo. O item não pedia a matriz CC inteira; pedia que o candidato soubesse o que cada entrada do produto significa.

Um produto é uma tabela de totais

Sempre que uma tabela de quantidades (mm coisas × nn itens) é multiplicada por uma coluna de “valor por item” (preço, peso, calorias, pontos), o resultado é a coluna dos mm totais. É a conta da nota fiscal, da média ponderada e da classificação de um campeonato (vitórias, empates e derrotas vezes 3, 1 e 0). Com várias colunas de valores (preço e custo, ou pesos de dois cursos), o produto devolve vários totais por linha de uma só vez. O ENEM cobrou essa leitura mais de uma vez: notas de quatro bimestres vezes uma coluna de 14\frac{1}{4} dá a média anual de cada disciplina (2012); notas de três provas vezes a coluna dos pesos 3, 2 e 1 dá a nota final de cada candidato (2023).

Multiplicar uma matriz quadrada por ela mesma também faz sentido: A2=A⋅AA^2 = A \cdot A, A3=A⋅A⋅AA^3 = A \cdot A \cdot A. Em grafos, as potências contam caminhos, como se verá adiante.

A ordem dos fatores altera o produto

Com números, 3⋅5=5⋅33 \cdot 5 = 5 \cdot 3. Com matrizes, A⋅BA \cdot B e B⋅AB \cdot A são, em geral, matrizes diferentes, e pode acontecer de só uma das duas existir. Veja com duas matrizes 2×22 \times 2 escolhidas para mostrar o fenômeno:

A=(1234),B=(0110),A⋅B=(1⋅0+2⋅11⋅1+2⋅03⋅0+4⋅13⋅1+4⋅0)=(2143),B⋅A=(3412).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}, \quad A \cdot B = \begin{pmatrix} 1 \cdot 0 + 2 \cdot 1 & 1 \cdot 1 + 2 \cdot 0 \\ 3 \cdot 0 + 4 \cdot 1 & 3 \cdot 1 + 4 \cdot 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 4 & 3 \end{pmatrix}, \quad B \cdot A = \begin{pmatrix} 3 & 4 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}.

A matriz BB é uma “troca”: multiplicada à direita, ela troca as colunas de AA; multiplicada à esquerda, troca as linhas. Resultados diferentes, e os dois com significado. Esse exemplo é um bom modelo mental: multiplicar à direita mexe nas colunas, multiplicar à esquerda mexe nas linhas.

Os três erros do produto
  1. Multiplicar casa por casa. (A⋅B)ij(A \cdot B)_{ij} não é aij⋅bija_{ij} \cdot b_{ij}. A entrada do produto mistura uma linha inteira com uma coluna inteira.
  2. Trocar a ordem. AB≠BAAB \neq BA em geral; se um sistema é A⋅X=BA \cdot X = B, a incógnita XX está à direita de AA, e é assim que ela deve continuar.
  3. Ignorar as ordens. A4×2⋅B2×5A_{4 \times 2} \cdot B_{2 \times 5} existe e é 4×54 \times 5; B⋅AB \cdot A não existe, porque BB tem 5 colunas e AA tem 4 linhas. A4×2⋅C4×2A_{4 \times 2} \cdot C_{4 \times 2} não existe em ordem alguma. O teste vem antes da conta: colunas do primeiro fator contra linhas do segundo.

Há casos em que a ordem não importa: toda matriz comuta com a identidade (AI=IA=AAI = IA = A), com a nula, com as suas próprias potências, e as rotações do plano comutam entre si (girar 30°30° e depois 60°60° é o mesmo que o contrário). São exceções com motivo; a regra é não trocar.

Um sistema é um produto de matrizes

Pegue o sistema 3x+2y−z=43x + 2y - z = 4, y+5z=−2y + 5z = -2, 2x−7z=92x - 7z = 9 e olhe para o lado esquerdo de cada equação como “a linha dos coeficientes vezes a coluna das incógnitas”: 3⋅x+2⋅y+(−1)⋅z3 \cdot x + 2 \cdot y + (-1) \cdot z é a linha (3,2,−1)(3, 2, -1) multiplicada, par a par, pela coluna (x,y,z)(x, y, z). As três equações juntas são, então, o produto de uma matriz 3×33 \times 3 pela coluna 3×13 \times 1 das incógnitas, igualado à coluna dos termos independentes.

À esquerda, três equações escritas uma sob a outra: 3x mais 2y menos z igual a 4; y mais 5z igual a menos 2; 2x menos 7z igual a 9, com os coeficientes coloridos por incógnita, x em azul, y em laranja e z em verde, e zeros fantasma nos lugares das incógnitas ausentes. À direita, a forma matricial: a matriz 3 por 3 dos coeficientes, com as mesmas cores por coluna, vezes a coluna x, y, z, igual à coluna 4, menos 2, 9. Setas indicam que cada linha da matriz é uma equação e cada coluna é uma incógnita.
A forma matricial A⋅X=BA \cdot X = B: uma linha de AA por equação, uma coluna por incógnita; a casa de uma incógnita ausente recebe 00. Multiplicar a linha ii de AA pela coluna XX devolve o lado esquerdo da equação ii. Diagrama autoral.
Forma matricial de um sistema

Um sistema linear de mm equações e nn incógnitas se escreve A⋅X=BA \cdot X = B, em que AA (m×nm \times n) é a matriz dos coeficientes: a equação ii ocupa a linha ii, a incógnita jj (na ordem que você fixar) ocupa a coluna jj, e uma incógnita que não aparece numa equação deixa um 00 na casa dela; XX (n×1n \times 1) é a coluna das incógnitas e BB (m×1m \times 1) a coluna dos termos independentes. Para o sistema acima, com a ordem (x,y,z)(x, y, z):

(32−101520−7)⋅(xyz)=(4−29).\begin{pmatrix} 3 & 2 & -1 \\ 0 & 1 & 5 \\ 2 & 0 & -7 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 4 \\ -2 \\ 9 \end{pmatrix}.

Para ler uma forma matricial impressa, faça o caminho inverso: a linha ii de AA vezes a coluna XX, igualada à entrada ii de BB, é a equação ii escrita por extenso.

Os itens do PAS 2 sobre forma matricial cobraram os dois sentidos. Em 2008, o texto-base trazia uma tabela com as horas de uso de um ferro elétrico, um forno de micro-ondas e uma máquina de lavar ao longo de três meses: o ferro ficou ligado 8, 4 e 2 horas em abril, maio e junho; o micro-ondas, 5, 10 e 0 horas; a máquina, 10, 15 e 10 horas; e os totais mensais de energia foram 18, 17 e 5 kWh. O texto chamava de AA a matriz das horas (linha = mês, coluna = aparelho), de XX a coluna dos consumos por hora xx, yy, zz e de BB a coluna (18,17,5)(18, 17, 5); e o item 87 afirmou que o consumo horário de cada aparelho “pode ser obtido resolvendo-se a equação matricial AX=BAX = B”. A linha de abril de AA sobre XX dá 8x+5y+10z8x + 5y + 10z, que é o consumo total de abril, 1818; o mesmo para maio e junho. Então A⋅X=BA \cdot X = B é o sistema das três contas de luz, e resolvê-lo dá xx, yy e zz: certo. Não é preciso resolver para julgar; o item seguinte, que afirmava x=1,6x = 1{,}6, exigia a conta (dá x=1,5x = 1{,}5, errado) e fica na página de sistemas.

Em 2014, veio o único item tipo D do assunto. O texto dizia que um município gastou R$ 500 mil em três atividades contra a dengue, medidas preventivas (PP), atendimento ambulatorial (AA) e internações (II), e que o total com internações foi o triplo do total com prevenção somado ao total ambulatorial. O comando: “escreva, na forma matricial, um sistema linear que envolva as variáveis I, P e A”. Duas frases, duas equações. A primeira: I+P+A=500I + P + A = 500 (em milhares de reais). A segunda: I=3P+AI = 3P + A, que arrumada fica I−3P−A=0I - 3P - A = 0. Fixando a ordem (I,P,A)(I, P, A) das incógnitas, a matriz dos coeficientes tem duas linhas e três colunas:

(1111−3−1)⋅(IPA)=(5000).\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & -3 & -1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} I \\ P \\ A \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 500 \\ 0 \end{pmatrix}.

Um sistema com duas equações e três incógnitas não determina os três valores (é indeterminado), e a questão não pedia que determinasse; pedia a tradução. Numa resposta construída, escreva a ordem das incógnitas, a unidade (milhares de reais) e confira cada linha lendo-a de volta como frase: “1⋅I+1⋅P+1⋅A=5001 \cdot I + 1 \cdot P + 1 \cdot A = 500: a soma dos três gastos é 500 mil”; “1⋅I−3⋅P−1⋅A=01 \cdot I - 3 \cdot P - 1 \cdot A = 0: internações menos o triplo da prevenção menos o ambulatorial dá zero”. Se a ordem das incógnitas fosse (P,A,I)(P, A, I), as colunas mudariam de lugar e a matriz seria outra, igualmente correta; o que não pode é a coluna e a incógnita se desencontrarem.

Em 2022, o tipo C fez o candidato reconhecer a escrita certa. O texto-base: uma comunidade formada em 1600 tinha 300 indivíduos entre indígenas (ii), europeus (ee) e africanos (aa); os europeus eram o dobro dos africanos, e os indígenas eram 40 a menos que os europeus. Três frases: i+e+a=300i + e + a = 300; e=2ae = 2a, ou seja, e−2a=0e - 2a = 0; e−i=40e - i = 40, ou seja, −i+e=40-i + e = 40. O item 93 imprimiu quatro produtos de matrizes, todos com a coluna (i,e,a)(i, e, a), e perguntou qual deles era o sistema. A leitura linha a linha decide: na opção B, a primeira linha da matriz é toda de uns e se iguala a 300 (a soma dos três grupos); a segunda tem coeficiente 1 em ee e −2-2 em aa, igualada a 0 (europeus menos o dobro dos africanos); a terceira tem −1-1 em ii e 11 em ee, igualada a 40 (europeus menos indígenas). São exatamente as três frases. A opção A tinha a linha (1,0,1)(1, 0, 1) igualada a 40 (i+a=40i + a = 40, que o texto não diz); a C era uma matriz quase identidade com −40-40 dentro dela e três 300 à direita, sem sentido; a D repetia a linha (1,1,1)(1, 1, 1) mas trazia (0,1,2)(0, 1, 2) igualada a zero (e+2a=0e + 2a = 0, impossível com quantidades positivas). Traduzir cada linha de volta para o português derruba as três erradas antes de qualquer conta.

E em 2009 o item 110 imprimiu uma forma matricial e afirmou que ela resolvia o problema. O texto: a Petrobras exportaria xx bilhões de barris do campo de Tupi a US$ 100 o barril e yy bilhões do campo de Iara a US$ 82, num total de 96,5 bilhões de barris e 9,587 trilhões de dólares. O sistema correto é x+y=96,5x + y = 96{,}5 e 100x+82y=9 587100x + 82y = 9\,587. O caderno trazia a matriz de coeficientes (110−18)\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & -18 \end{pmatrix}, a coluna (x,y)(x, y) e a coluna (96,5; −37,0)(96{,}5;\ -37{,}0). A primeira linha é x+y=96,5x + y = 96{,}5, correta. A segunda, −18y=−37-18y = -37, teria de ser a segunda equação depois de uma operação legítima: tirar da segunda equação 100 vezes a primeira dá 100x+82y−100x−100y=9 587−9 650100x + 82y - 100x - 100y = 9\,587 - 9\,650, isto é, −18y=−63-18y = -63, não −37-37. A matriz impressa descreve outro sistema (com y≈2,06y \approx 2{,}06 em vez de 3,53{,}5): errado. A lição é a mesma de 2022, no sentido contrário: cada linha de uma forma matricial é uma frase, e a frase tem de ser verdadeira.

Exemplo resolvido 5: ler uma forma matricial. Escreva por extenso o sistema (20−3141)⋅(pqr)=(50)\begin{pmatrix} 2 & 0 & -3 \\ 1 & 4 & 1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} p \\ q \\ r \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 5 \\ 0 \end{pmatrix} e diga se (p,q,r)=(1,−1,−1)(p, q, r) = (1, -1, -1) é solução. Linha 1: 2p+0q−3r=52p + 0q - 3r = 5, ou 2p−3r=52p - 3r = 5. Linha 2: p+4q+r=0p + 4q + r = 0. Teste: 2⋅1−3⋅(−1)=52 \cdot 1 - 3 \cdot (-1) = 5, confere; 1−4−1=−4≠01 - 4 - 1 = -4 \neq 0, falha. Não é solução. Conferência: o teste de uma solução é exatamente o produto A⋅XA \cdot X feito com números, comparado com BB; aqui ele devolveu (5,−4)(5, -4) em vez de (5,0)(5, 0).

A inversa: a matriz que desfaz o produto

Com números, a equação 5x=205x = 20 se resolve multiplicando os dois lados por 15\frac{1}{5}, o inverso de 5, porque 15⋅5=1\frac{1}{5} \cdot 5 = 1. Com matrizes, a equação A⋅X=BA \cdot X = B pede uma matriz que, multiplicada por AA, dê a identidade, o “1” das matrizes. Essa matriz, quando existe, é a inversa de AA.

Matriz inversa

Uma matriz quadrada AA de ordem nn é inversível quando existe uma matriz A−1A^{-1}, de mesma ordem, com A⋅A−1=A−1⋅A=InA \cdot A^{-1} = A^{-1} \cdot A = I_n. Se existe, é única. Para o sistema A⋅X=BA \cdot X = B com AA inversível, multiplicando os dois lados à esquerda por A−1A^{-1}: A−1AX=A−1BA^{-1} A X = A^{-1} B, logo IX=A−1BI X = A^{-1} B e

X=A−1⋅B.X = A^{-1} \cdot B.

Não existe “dividir por AA”; existe multiplicar por A−1A^{-1}, e do lado certo. Só matrizes quadradas podem ter inversa, e nem todas têm.

No caso 2×22 \times 2 a inversa sai da própria definição. Procure A−1=(pqrs)A^{-1} = \begin{pmatrix} p & q \\ r & s \end{pmatrix} para A=(abcd)A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}, exigindo A⋅A−1=I2A \cdot A^{-1} = I_2. O produto dá quatro equações: ap+br=1ap + br = 1 e cp+dr=0cp + dr = 0 (primeira coluna) e aq+bs=0aq + bs = 0 e cq+ds=1cq + ds = 1 (segunda coluna). Dois sistemas 2×22 \times 2 nas incógnitas (p,r)(p, r) e (q,s)(q, s). Resolvendo o primeiro, p=dad−bcp = \dfrac{d}{ad - bc} e r=−cad−bcr = \dfrac{-c}{ad - bc}; o segundo dá q=−bad−bcq = \dfrac{-b}{ad - bc} e s=aad−bcs = \dfrac{a}{ad - bc}. Logo

A−1=1ad−bc(d−b−ca),desde que ad−bc≠0.A^{-1} = \frac{1}{ad - bc} \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix}, \qquad \text{desde que } ad - bc \neq 0.

A receita cabe numa frase: troque os dois da diagonal principal de lugar, troque o sinal dos outros dois e divida tudo por ad−bcad - bc. O número ad−bcad - bc é o determinante de AA, assunto da próxima página; aqui basta saber que, se ele é zero, a divisão é impossível e a inversa não existe. É por isso que o PAS 2 de 2013, no item 108, pôde afirmar que a matriz dos pacotes de café, arroz e açúcar “é inversível”: o determinante dela não é zero. E é por isso também que um sistema A⋅X=BA \cdot X = B com AA quadrada tem solução única exatamente quando AA é inversível: a solução é A−1BA^{-1} B.

Exemplo resolvido 6: sistema pela inversa. Resolva 2x+y=72x + y = 7, 5x+3y=185x + 3y = 18 pela inversa da matriz dos coeficientes. A=(2153)A = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 5 & 3 \end{pmatrix}, ad−bc=6−5=1ad - bc = 6 - 5 = 1. Inversa: A−1=(3−1−52)A^{-1} = \begin{pmatrix} 3 & -1 \\ -5 & 2 \end{pmatrix}. Então

X=A−1B=(3−1−52)(718)=(21−18−35+36)=(31).X = A^{-1} B = \begin{pmatrix} 3 & -1 \\ -5 & 2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 7 \\ 18 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 21 - 18 \\ -35 + 36 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 \\ 1 \end{pmatrix}.

Conferência: 2⋅3+1=72 \cdot 3 + 1 = 7 e 5⋅3+3⋅1=185 \cdot 3 + 3 \cdot 1 = 18. E A⋅A−1=(6−5−2+215−15−5+6)=I2A \cdot A^{-1} = \begin{pmatrix} 6 - 5 & -2 + 2 \\ 15 - 15 & -5 + 6 \end{pmatrix} = I_2. Compare com A′=(2412)A' = \begin{pmatrix} 2 & 4 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}: ad−bc=4−4=0ad - bc = 4 - 4 = 0, não há inversa, e de fato o sistema 2x+4y=b12x + 4y = b_1, x+2y=b2x + 2y = b_2 tem a segunda linha proporcional à primeira, sem solução única para nenhum BB.

Para matrizes 3×33 \times 3 o cálculo da inversa é trabalhoso e a banca não o pede; ela pergunta se a inversa existe, o que é a pergunta sobre o determinante. A escrita X=A−1BX = A^{-1}B, porém, é cobrada como ideia: “a solução pode ser obtida multiplicando-se BB pela inversa de AA” é uma afirmação correta se AA é inversível e a multiplicação é feita à esquerda.

Quatro números que movem o plano

Até aqui as colunas guardavam preços e incógnitas. Elas também podem guardar coordenadas: o ponto P(x,y)P(x, y) é a coluna (xy)\begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix}, e multiplicar uma matriz 2×22 \times 2 por essa coluna devolve outra coluna, isto é, outro ponto. Uma matriz 2×22 \times 2 é, assim, uma regra que move todos os pontos do plano de uma vez.

Matriz como transformação do plano

A matriz M=(abcd)M = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} leva o ponto P(x,y)P(x, y) ao ponto P′P' de coordenadas x′=ax+byx' = ax + by e y′=cx+dyy' = cx + dy (a linha 1 de MM sobre a coluna do ponto dá x′x'; a linha 2, y′y'). O ponto (0,0)(0, 0) é levado nele mesmo, porque M⋅(00)M \cdot \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix} é uma coluna de somas de zeros; e, como x′x' e y′y' são expressões do primeiro grau em xx e yy, pontos alinhados continuam alinhados: a imagem de um segmento é um segmento. Três matrizes para reconhecer: (2001)\begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} estica o plano na horizontal (dobra o xx, mantém o yy); (100−1)\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} reflete no eixo xx (troca o sinal de yy); (0−110)\begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} gira um quarto de volta no sentido anti-horário, levando (x,y)(x, y) em (−y,x)(-y, x). Compor duas transformações é multiplicar as duas matrizes, na ordem em que a segunda aplicada fica à esquerda.

Exemplo resolvido 7. Aplique M=(2001)M = \begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} e depois R=(0−110)R = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} ao triângulo de vértices (1,1)(1, 1), (4,1)(4, 1) e (1,3)(1, 3). Com MM: (1,1)↦(2,1)(1, 1) \mapsto (2, 1), (4,1)↦(8,1)(4, 1) \mapsto (8, 1), (1,3)↦(2,3)(1, 3) \mapsto (2, 3); o triângulo ficou duas vezes mais largo e com a mesma altura. Com RR sobre esses três: (2,1)↦(−1,2)(2, 1) \mapsto (-1, 2), (8,1)↦(−1,8)(8, 1) \mapsto (-1, 8), (2,3)↦(−3,2)(2, 3) \mapsto (-3, 2); os três foram do primeiro para o segundo quadrante, girados. Conferência pela matriz composta: R⋅M=(0−120)R \cdot M = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 2 & 0 \end{pmatrix}, e aplicada a (1,1)(1, 1) dá (−1,2)(-1, 2), o mesmo ponto; note que M⋅R=(0−210)M \cdot R = \begin{pmatrix} 0 & -2 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} levaria (1,1)(1, 1) em (−2,1)(-2, 1), outro ponto, porque a ordem das transformações importa tanto quanto a dos fatores. A página de transformações trata as rotações de ângulo qualquer, a composição e os itens do PAS 3 que usaram essa regra; aqui o que fica é a tradução: para saber em que região do plano uma matriz 2×22 \times 2 joga os pontos, aplique-a a (x,y)(x, y) com letras e observe o sinal de x′x' e de y′y'.

Onde as matrizes moram: grafos, pixels e planilhas

Fora da sala de aula, a matriz aparece sempre que uma informação depende de dois índices. Três casos aparecem em prova e em qualquer área técnica.

Grafos e a matriz de adjacência. Um grafo é um conjunto de vértices (cidades, pessoas, páginas da web) ligados por arestas (estradas, amizades, links). Sua matriz de adjacência MM tem mij=1m_{ij} = 1 se há aresta entre os vértices ii e jj, e 00 se não há. Se as arestas não têm sentido, mij=mjim_{ij} = m_{ji} e a matriz é simétrica; a diagonal é zero quando não há laço de um vértice nele mesmo.

À esquerda, um grafo com quatro vértices A, B, C e D dispostos num losango e cinco arestas: A B, A C, B C, B D e C D. À direita, a matriz de adjacência 4 por 4 com linhas e colunas rotuladas A, B, C, D: linha A 0 1 1 0; linha B 1 0 1 1; linha C 1 1 0 1; linha D 0 1 1 0. A diagonal de zeros está destacada e as entradas simétricas m B D e m D B estão ligadas por um arco. Abaixo, a soma de cada linha, 2, 3, 3, 2, com o rótulo grau do vértice, e a observação de que a entrada A D da matriz ao quadrado vale 2, os dois caminhos de A a D com uma escala.
O grafo e sua matriz de adjacência. A soma da linha de um vértice é o seu grau (quantas arestas saem dele); a matriz é simétrica porque as arestas não têm sentido. Em M2M^2, a entrada (A,D)(A, D) conta os caminhos de duas arestas de AA a DD: por BB e por CC, dois. Diagrama autoral.

Com MM do diagrama, a soma da linha de BB é 1+0+1+1=31 + 0 + 1 + 1 = 3: BB tem três vizinhos. E M2M^2 conta caminhos de comprimento 2: a entrada (A,D)(A, D) de M⋅MM \cdot M é a linha AA sobre a coluna DD, 0⋅0+1⋅1+1⋅1+0⋅0=20 \cdot 0 + 1 \cdot 1 + 1 \cdot 1 + 0 \cdot 0 = 2, os caminhos A→B→DA \to B \to D e A→C→DA \to C \to D. A entrada (A,A)(A, A) de M2M^2 é 0+1+1+0=20 + 1 + 1 + 0 = 2, que é o grau de AA: ir e voltar por cada aresta. É o mesmo princípio que um buscador usa para medir a importância de uma página pela das páginas que apontam para ela, com uma matriz de bilhões de linhas.

Quando as ligações têm sentido ou valor, a matriz deixa de ser simétrica e as somas ganham leituras diferentes. O ENEM de 2018 deu a matriz 5×55 \times 5 dos valores transferidos entre cinco bancos, com aija_{ij} o total enviado do banco ii ao banco jj: a soma da linha ii é tudo o que o banco ii enviou, e o banco que mais transferiu é o da linha de maior soma. O de 2021 fez o inverso com famílias que mudaram da região ii para a região jj: o destino mais procurado é a coluna de maior soma, porque a coluna reúne tudo o que chegou a uma região. Decidir se a pergunta é sobre linha ou sobre coluna é a habilidade inteira dessas questões.

Imagens em pixels. Uma foto em tons de cinza é uma matriz: cada entrada é um pixel, com um número de 0 (preto) a 255 (branco). Uma imagem de 1 920 × 1 080 pixels é uma matriz 1080×19201080 \times 1920 (linhas são as fileiras horizontais). Clarear a imagem é somar uma constante a todas as entradas (até o teto 255); aumentar o contraste é multiplicar por um escalar maior que 1; espelhar é inverter a ordem das colunas; girar 90° é transpor e inverter linhas. Uma imagem colorida são três matrizes, uma por canal (vermelho, verde, azul).

À esquerda, uma grade de 8 por 8 quadradinhos em tons de cinza formando a letra L clara sobre fundo escuro com um degradê suave. À direita, a mesma grade com os números de cada pixel escritos: valores altos, perto de 230, nos quadradinhos claros do L e valores baixos, perto de 40, no fundo. Entre as duas grades, uma seta dupla com o texto matriz 8 por 8. Abaixo, a legenda 0 igual preto, 255 igual branco.
A imagem e a sua matriz são a mesma coisa: cada pixel é uma entrada aija_{ij} com um tom de cinza. Linha ii é a fileira de cima para baixo; coluna jj, da esquerda para a direita, como na matriz. Diagrama autoral, valores gerados por fórmula.

Planilhas. Uma planilha é uma matriz com nomes nas linhas e colunas e, às vezes, fórmulas nas casas. Toda a contabilidade da padaria da abertura cabe numa planilha, e a função de “soma de produtos” (quantidades × preços) que ela oferece é o produto de uma linha por uma coluna. Tabelas de dupla entrada em geral, como a de contagens de análise combinatória (quantos elementos têm a característica da linha e a da coluna), também são matrizes, e as somas de linhas e colunas são as marginais.

Quem deu nome à tabela

A palavra matrix (do latim, “útero”, “molde”) foi adotada em 1850 pelo matemático inglês James Joseph Sylvester para a tabela retangular de números de que se extraem determinantes; o amigo dele Arthur Cayley, em 1858, escreveu o primeiro tratado que opera com as tabelas como objetos, definindo soma, produto e inversa como nesta página, e observando que o produto não é comutativo. O determinante, portanto, é mais velho que a matriz; a ordem das páginas deste Hub (matrizes antes de determinantes) é a ordem didática, não a histórica.

Como a banca pergunta

Os itens de matriz do PAS vêm sempre pendurados num texto-base com uma tabela ou um sistema; a conta é curta e a pergunta é de leitura. Cinco itens reais do PAS 2, de onde o assunto migrou para a 3.ª etapa, e seis do ENEM cabem em quatro formatos.

  1. Significado de uma entrada do produto, tipo A: a tabela de pacotes por mês vezes a coluna de preços, e a afirmação “c11−c31=20c_{11} - c_{31} = 20 é a diferença de gasto entre janeiro e março” (2013/106, C). Refaça as duas linhas sobre a coluna e confira número e significado.
  2. O sistema escrito como AX=BAX = B, tipos A e D: “o consumo por hora sai da equação AX=BAX = B” (2008/87, C); “escreva, na forma matricial, um sistema que envolva II, PP e AA” (2014/88, resposta construída). Linha = equação, coluna = incógnita, ausente = zero.
  3. Reconhecer ou derrubar uma forma matricial impressa, tipos C e A: qual das quatro expressões traduz as três frases sobre a comunidade (2022/93, B); a matriz (110−18)\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & -18 \end{pmatrix} com a coluna (96,5;−37,0)(96{,}5; -37{,}0) resolve o problema dos barris (2009/110, E). Leia cada linha como uma frase e julgue a frase.
  4. Soma de linha ou de coluna numa matriz de dados, múltipla escolha do ENEM: banco que mais enviou (linha, 2018), região que mais recebeu (coluna, 2021), dia com mais acertos (coluna, 2019), e produto por uma coluna de pesos (2012, 2023).

Dois avisos de formato. No tipo D, a resposta construída tem de trazer a ordem das incógnitas e a unidade, porque a correção lê a matriz com elas. E, no tipo C com quatro expressões matriciais, as opções reaproveitam os mesmos coeficientes em posições diferentes: em vez de procurar a que “parece certa”, traduza a primeira frase do texto numa linha e descarte as opções em que essa linha não está.

Os erros que mais derrubam

  • Linha e coluna trocadas. a23a_{23} está na linha 2, coluna 3. Se o texto define “aija_{ij} é a quantidade do produto jj no mês ii”, a linha é o mês; ler ao contrário inverte a tabela inteira.
  • Ordem “6” para uma matriz 2×32 \times 3. A ordem é o par (linhas × colunas), não o número de entradas.
  • Somar matrizes de ordens diferentes. Não existe; e mesmo com a mesma ordem, só faz sentido se as linhas e colunas representam as mesmas coisas.
  • Multiplicar entrada a entrada. O produto combina a linha inteira de AA com a coluna inteira de BB.
  • Multiplicar sem olhar as ordens. Colunas do primeiro = linhas do segundo. A4×2⋅B4×2A_{4 \times 2} \cdot B_{4 \times 2} não existe; A4×2⋅B2×5A_{4 \times 2} \cdot B_{2 \times 5} existe e é 4×54 \times 5; B⋅AB \cdot A não existe.
  • Trocar a ordem dos fatores. AB≠BAAB \neq BA em geral. Em AX=BAX = B, a incógnita fica à direita; a solução é A−1BA^{-1}B, não BA−1BA^{-1}.
  • “Dividir por AA”. Não há divisão de matrizes; há produto pela inversa, se ela existir.
  • Inversa de matriz não quadrada, ou de quadrada com ad−bc=0ad - bc = 0. Só matrizes quadradas podem ter inversa, e só as de determinante não nulo têm.
  • Forma matricial com coluna desencontrada. Fixe a ordem das incógnitas antes de escrever AA; incógnita que falta numa equação entra com 00 na sua coluna, não some.
  • Ler a entrada certa pelo total errado. Numa matriz de fluxos “de ii para jj”, a linha é o que saiu de ii e a coluna é o que chegou a jj; a pergunta diz qual dos dois quer.

O essencial em meia página

  • Matriz A=(aij)m×nA = (a_{ij})_{m \times n}: mm linhas, nn colunas; aija_{ij} na linha ii, coluna jj. Tipos: linha, coluna, quadrada (diagonal principal aiia_{ii}), nula, identidade InI_n (1 na diagonal, 0 fora), diagonal, triangular.
  • Igualdade: mesma ordem e entradas iguais casa a casa. Transposta AtA^t: linhas viram colunas, (At)ij=aji(A^t)_{ij} = a_{ji}; simétrica se At=AA^t = A; (AB)t=BtAt(AB)^t = B^t A^t.
  • Soma e escalar: entrada a entrada, mesma ordem; kAkA multiplica todas as entradas por kk.
  • Produto: com AA de ordem m×nm \times n e BB de ordem n×pn \times p, o produto A⋅BA \cdot B existe (o meio bate) e tem ordem m×pm \times p; cij=∑kaikbkjc_{ij} = \sum_k a_{ik} b_{kj} (linha ii de AA sobre coluna jj de BB). Quantidades × coluna de preços = coluna de totais. AB≠BAAB \neq BA em geral; AI=IA=AAI = IA = A.
  • Forma matricial: A⋅X=BA \cdot X = B, linha = equação, coluna = incógnita, ausente = 0. Ler uma forma impressa é escrever cada linha como frase.
  • Inversa: AA−1=A−1A=IA A^{-1} = A^{-1} A = I; X=A−1BX = A^{-1} B (à esquerda). Caso 2×22 \times 2: A−1=1ad−bc(d−b−ca)A^{-1} = \frac{1}{ad - bc} \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix}, só se ad−bc≠0ad - bc \neq 0 (determinante não nulo = inversível = sistema com solução única).
  • Transformação: M⋅(x,y)tM \cdot (x, y)^t move o ponto; (0−110)\begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} gira 90°90° anti-horário; a origem não sai do lugar; compor é multiplicar.
  • Aplicações: adjacência de grafo (simétrica, soma da linha = grau, M2M^2 conta caminhos de 2 passos); imagem = matriz de pixels (0 preto, 255 branco); planilha e tabela de dupla entrada; fluxos “de ii para jj” (linha = saiu, coluna = chegou).
  • Na prova: olhe as ordens antes de multiplicar; confira o número e o significado da entrada; leia linha a linha a forma matricial; no tipo D, declare a ordem das incógnitas e a unidade.

Exercícios temporariamente indisponíveis

Não foi possível consultar o banco de questões. O conteúdo da aula continua disponível.

Flashcards temporariamente indisponíveis

Não foi possível consultar os cartões de revisão.

A definição de matriz
Portal da Matemática OBMEP · 8:35
Introdução. Primeira aula do módulo “Matrizes e sistemas lineares” do Portal da Matemática (IMPA/OBMEP), com o professor Vander Martins: segundo a descrição do autor, “nesta aula definimos o conceito de matriz e exemplificamos. Também identificamos os elementos de uma matriz”. É a seção “Uma matriz é uma tabela com endereço” no ritmo de um primeiro contato, com a notação a_ij e a ordem m × n.
Produto de matrizes
Portal da Matemática OBMEP · 11:11
Aprofundamento. Quarta aula do mesmo módulo: “através de um exemplo introduzimos o conceito de produto de matrizes. Estudamos também condições para garantir a existência do produto”, nas palavras do autor. É a seção “O produto: linha vezes coluna, e só quando os tamanhos permitem”, com a condição colunas do primeiro = linhas do segundo e a ordem do resultado.
Exercícios sobre operações – Aula 1
Portal da Matemática OBMEP · 11:07
Resolução. Na aula seguinte da série, “trabalhamos dois exercícios que envolvem o conceito de produto de matrizes”: a conta linha por coluna feita por extenso, com a verificação das ordens, que é o treino das seções “O produto” e “A ordem dos fatores altera o produto”.
Matriz 21: Matriz Inversa 2x2
Matemática no Papel · 4:23
Aprofundamento. Aula curta do professor Ítalo Benfica, dedicada só ao cálculo da inversa de uma matriz 2 × 2, com a condição de existência: é o conteúdo da seção “A inversa: a matriz que desfaz o produto” (receita do caso 2 × 2 e o número ad − bc).
[ENEM 2021] 157 MATRIZES Uma construtora, pretendendo investir na construção de imóveis em uma
Prof. Caju - Matemática · 12:04
Aplicação. Resolução comentada da questão 157 do ENEM 2021 (a matriz 5 × 5 das famílias que mudaram da região i para a região j), cujo enunciado completo está na descrição do vídeo: decidir se a pergunta é sobre a soma de uma linha ou de uma coluna. É a leitura da seção “Onde as matrizes moram: grafos, pixels e planilhas”, e a própria questão está vinculada nos exercícios desta página.
Rota PAS 3
Matrizes e sistemas: a álgebra que liga circuitos · PAS 3

Fontes desta página

Os materiais abaixo contribuíram para a explicação e os exemplos deste assunto.

  • Rota PAS 3 — Matrizes e sistemas: a álgebra que liga circuitos · Antes de começar (ideias 1 e 4); O que cai daqui (tabela do código MAT-E02); Matrizes: a tabela que opera (conceito, produto, itens PAS 2 2013/106 e 2008/87, armadilha dos tamanhos); Sistemas lineares (conceito de forma matricial; itens 2014/88 tipo D e 2022/93 tipo C); Transformações do plano (conceito da matriz 2×2 que move pontos, só a apresentação); Leia como na prova e Como a banca cobra (histórico do PAS 2: 2013/106, 2008/87, 2014/88, 2022/93, 2009/110); Resolvidos; exercícios 1, 2 e 6; Banco de treino T10 e T20

    Recorte por assunto: a matriz como objeto (endereço, tipos, igualdade, transposta, adição, produto, forma matricial, inversa 2×2, matriz como transformação, aplicações). Fora: escalonamento e classificação (matematica/sistemas-lineares), determinantes e Cramer (matematica/determinantes), rotações em detalhe (matematica/transformacoes-no-plano), a física do circuito (fisica/leis-de-kirchhoff). O capítulo foi fonte de fatos, de recorte e de itens reais; abertura, exemplos, números, figuras e ordem desta página são próprios.

  • Mapa de itens de Matemática do PAS 3 (p1-mat a p4-mat + grep nas três classificações) · Itens marcados MA: PAS 2 2013/106, 2008/87, 2014/88 (D), 2022/93 (C), 2009/110 (fig)

    Mapa vinculante para as 12 páginas de Matemática do PAS 3; os cinco itens desta página foram abertos na imagem do caderno a 200 dpi. O grep adicional nas três classificações por 'matriz|matricial|transposta|produto de matrizes|linhas e colunas' não acrescentou item de matriz fora dos já distribuídos (2013/108, 2021/59 e 2023/61 são de determinantes; 2022/117 e 2025/26 são de transformações).

  • Cadernos e gabaritos oficiais do PAS/UnB (Cespe/Cebraspe) · PAS 2: 2008 (itens 87 a 89), 2009 (itens 110 a 112), 2013 (itens 106 a 108), 2014 (itens 86 a 88), 2022 (itens 93 e 94)

    Itens reproduzidos verbatim; gabaritos lidos nos GAB oficiais e conferidos em classificacao-pas2/AAAA.json (2013/106 C, 2008/87 C, 2014/88 tipo D, 2022/93 B, 2009/110 E).

  • Cadernos em PDF (tabelas e matrizes impressas) · 2013-PAS2 p. 16 do PDF (p. 14 do caderno Aleijadinho): tabela mês × produto (3, 2, 1; 2, 1, 0; 2, 1, 1) e a coluna B = (8, 12, 6); 2008-PAS2 p. 13 do PDF (p. 12 do caderno): tabela das horas (abril 8, 5, 10 e 18 kWh; maio 4, 10, 15 e 17; junho 2, 0, 10 e 5) e as colunas X e B; 2014-PAS2 p. 15 do PDF (p. 13 do caderno Georgina): texto-base da dengue e o comando do item 88; 2022-PAS2 p. 12: as quatro expressões matriciais do item 93; 2009-PAS2 p. 17 do PDF (p. 16 do caderno): a forma matricial impressa do item 110, com a matriz de coeficientes (1, 1; 0, −18) e a coluna (96,5; −37,0)

    Páginas abertas a 200 dpi; todas as tabelas, matrizes e números usados na teoria e nas questões foram lidos na imagem.

  • Banco de questões do ENEM (data/data, raspado) — itens de matriz reusados por GUID · ENEM 2012 (notas bimestrais × coluna de pesos 1/4), 2018 (TEDs entre cinco bancos), 2019 (acertos por aluno e dia), 2021 (famílias entre cinco regiões), 2023 PPL (pesos × notas em dois cursos; notas × pesos de três candidatos)

    Seis questões lidas renderizadas: matrizes escritas em LaTeX no enunciado, cinco alternativas e gabarito conferidos pela resolução; vinculadas por GUID sem cópia para data/hub.