A matriz identidade é uma matriz quadrada que possui 1’s na diagonal principal e 0’s em todos os outros elementos. Por exemplo, a matriz identidade 3×3 é:
[ 1 0 0 ]
[ 0 1 0 ]
[ 0 0 1 ]
Ter uma matriz inversa é muito útil, pois nos permite resolver sistemas de equações lineares, encontrar soluções para determinadas equações matriciais e muito mais. No entanto, nem todas as matrizes têm uma inversa.
Uma matriz é dita inversível se e somente se seu determinante é diferente de zero. Se o determinante for zero, a matriz é singular e não tem uma inversa. Isso ocorre porque a matriz singular não tem uma coluna ou linha linearmente independente – ou seja, uma coluna pode ser escrita como combinação linear de outras colunas.
Uma das aplicações mais comuns da matriz inversa é na resolução de sistemas de equações lineares. Por exemplo, considere o seguinte sistema:
2x + 3y = 8
4x – y = -3
Podemos reescrever esse sistema na forma matricial:
[ 2 3 ]
[ 4 -1 ]
Agora, se encontrarmos a matriz inversa da matriz de coeficientes, podemos resolver facilmente o sistema. A matriz inversa seria:
[ 0.083 -0.25 ]
[ -0.333 0.166 ]
Então, para encontrar a solução do sistema, basta multiplicar a matriz inversa pelo vetor de constantes:
[ 0.083 -0.25 ] [ 8 ] [ 1 ]
[ -0.333 0.166 ] [ -3 ] = [ 2 ]
Assim, temos x = 1 e y = 2 como soluções para o sistema.
Outra aplicação da matriz inversa é na resolução de equações matriciais. Por exemplo:
A * x = b
Podemos reescrever isso como:
A ^ -1 * A * x = A ^ -1 * b
Como A ^ -1 * A é igual à matriz identidade, temos:
x = A ^ -1 * b
Isso nos dá uma maneira fácil de encontrar x se tivermos A e b. Novamente, isso só funciona se A é inversível.
Em resumo, a matriz inversa é uma ferramenta poderosa em álgebra linear. Permite-nos resolver sistemas de equações lineares e equações matriciais, bem como fazer transformações lineares de uma matriz. Em geral, a matriz inversa só existe se o determinante da matriz é diferente de zero, o que significa que nem todas as matrizes têm uma inversa. Além disso, a matriz inversa é computacionalmente cara de se calcular e pode não ser viável para matrizes muito grandes.