How to organize, add and multiply matrices - Bill Shillito

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TED-Ed


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Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar
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7000
Tradutor: Joana José Revisora: Margarida Ferreira
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By now, I'm sure you know
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14020
1548
Certamente que vocês sabem
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that in just about anything you do in life,
2
15568
1972
que em tudo o que fazem na vida precisam de números.
00:17
you need numbers.
3
17540
1706
00:19
In particular, though,
4
19246
1027
Nalgumas áreas, em particular,
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some fields don't just need a few numbers,
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20273
2229
não precisam apenas de alguns números,
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they need lots of them.
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22502
1720
precisam de muitos deles.
00:24
How do you keep track of all those numbers?
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24222
2026
Como conseguem seguir o rasto de todos esses números?
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Well, mathematicians dating back
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26248
1916
Matemáticos que remontam à China antiga
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as early as ancient China
9
28164
1965
surgiram com uma forma de representar
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came up with a way to represent
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1442
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arrays of many numbers at once.
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31571
2577
conjuntos de muitos números de uma só vez.
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Nowadays we call such an array a "matrix,"
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34148
3174
Atualmente, esses conjuntos são conhecidos como uma "matriz"
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and many of them hanging out together, "matrices".
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37322
2737
e muitos deles juntos, "matrizes".
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Matrices are everywhere.
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40059
2561
As matrizes estão por toda a parte.
00:42
They are all around us,
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1935
Estão ao nosso redor
00:44
even now in this very room.
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3336
até mesmo aqui, nesta sala.
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Sorry, let's get back on track.
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1893
Desculpem, vamos voltar ao assunto.
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Matrices really are everywhere, though.
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49784
1978
As matrizes estão por toda a parte.
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They are used in business,
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1311
São usadas em negócios,
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economics,
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1125
na economia,
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cryptography,
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790
00:54
physics,
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54988
1210
na criptografia,
na física, na eletrónica
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electronics,
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56198
1103
00:57
and computer graphics.
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57301
1968
e nos gráficos de computadores.
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One reason matrices are so cool
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59269
2268
As matrizes são tão interessantes
01:01
is that we can pack so much information into them
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61537
2777
porque podemos atribuir-lhes muitas informações
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and then turn a huge series of different problems
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64314
2274
e, assim, transformar uma enorme série
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into one single problem.
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66588
2963
de diferentes problemas, num único.
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So, to use matrices, we need to learn how they work.
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69551
3711
Portanto, para usar matrizes, precisamos de aprender como elas funcionam.
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It turns out, you can treat matrices
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73262
1910
Acontece que, podemos tratar as matrizes
01:15
just like regular numbers.
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75172
1510
como quaisquer números vulgares.
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You can add them,
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76682
627
Podemos somá-las, subtraí-las
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subtract them,
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77309
729
01:18
even multiply them.
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78038
1660
e até mesmo multiplicá-las.
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You can't divide them,
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79698
1217
01:20
but that's a rabbit hole of its own.
36
80915
1975
Não podemos dividi-las mas isso é outra história.
01:22
Adding matrices is pretty simple.
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82890
2082
Somar matrizes é bastante simples.
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All you have to do is add the corresponding entries
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84972
2223
Tudo o que temos de fazer é somar as entradas
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in the order they come.
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87195
1402
pela ordem que elas surgem.
01:28
So the first entries get added together,
40
88597
1860
Assim, somamos as primeiras entradas
01:30
the second entries,
41
90457
819
as segundas entradas, as terceiras,
01:31
the third,
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91276
687
01:31
all the way down.
43
91963
1531
até ao final.
01:33
Of course, your matrices have to be the same size,
44
93494
2246
Claro que, as matrizes têm de ter o mesmo tamanho,
01:35
but that's pretty intuitive anyway.
45
95740
2077
mas, de qualquer modo, isso é bastante intuitivo.
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You can also multiply the whole matrix
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97817
2044
Também podemos multiplicar toda a matriz
01:39
by a number, called a scalar.
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99861
2346
por um número, chamado um escalar.
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Just multiply every entry by that number.
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102207
2976
Multiplicamos todas as entradas pelo escalar.
01:45
But wait, there's more!
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105183
1990
Mas esperem, há mais!
01:47
You can actually multiply one matrix by another matrix.
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107173
4200
Na verdade, podemos multiplicar uma matriz por outra matriz.
01:51
It's not like adding them, though,
51
111373
1224
Mas não é o mesmo que somá-las,
01:52
where you do it entry by entry.
52
112597
1589
em que o fazemos entrada por entrada.
01:54
It's more unique
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114186
1210
É mais especial
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and pretty cool once you get the hang of it.
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115396
2070
e muito interessante logo que percebemos.
01:57
Here's how it works.
55
117466
1150
É assim que funciona:
01:58
Let's say you have two matrices.
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118616
2437
Considerem que têm duas matrizes.
02:01
Let's make them both two by two,
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121053
1788
Que sejam as duas do tipo dois por dois,
02:02
meaning two rows by two columns.
58
122841
2544
ou seja, com duas linhas e duas colunas.
02:05
Write the first matrix to the left
59
125385
2205
Escrevemos a primeira matriz à esquerda
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and the second matrix goes next to it
60
127590
1885
e a segunda matriz a seguir à primeira, mas um pouco mais acima,
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and translated up a bit,
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129475
1310
02:10
kind of like we are making a table.
62
130785
1791
como se estivéssemos a fazer uma tabela.
02:12
The product we get when we multiply the matrices together
63
132576
2825
O produto que obtemos quando multiplicamos as matrizes
02:15
will go right between them.
64
135401
1496
vai para o meio delas.
02:16
We'll also draw some gridlines to help us along.
65
136897
3744
Vamos também desenhar algumas linhas para nos ajudar.
02:20
Now, look at the first row of the first matrix
66
140641
3562
Agora, reparem na primeira linha da primeira matriz
02:24
and the first column of the second matrix.
67
144203
2748
e na primeira coluna da segunda matriz.
02:26
See how there's two numbers in each?
68
146951
2011
Veem como há dois números em cada uma das matrizes?
02:28
Multiply the first number in the row
69
148962
2457
Multiplicamos o primeiro número da linha
02:31
by the first number in the column:
70
151419
2331
pelo primeiro número da coluna:
02:33
1 times 2 is 2.
71
153750
2180
1 vezes 2 é 2.
02:35
Now do the next ones:
72
155930
1617
Agora fazemos as seguintes:
02:37
3 times 3 is 9.
73
157547
1922
3 vezes 3 é 9.
02:39
Now add them up:
74
159469
1571
Agora somamo-las:
02:41
2 plus 9 is 11.
75
161040
2411
2 mais 9 é 11.
02:43
Let's put that number in the top-left position
76
163451
2587
Colocamos esse número no canto superior esquerdo
da nova matriz, para combinar com as linhas e colunas
02:46
so that it matches up with the rows and columns
77
166038
2015
02:48
we used to get it.
78
168053
1255
que usámos para o obter.
02:49
See how that works?
79
169308
1417
Veem como funciona?
02:50
You can do the same thing to get the other entries.
80
170725
2844
Podemos fazer o mesmo para obter as outras entradas.
02:53
-4 plus 0 is -4.
81
173569
4009
-4 mais 0 é -4.
02:57
4 plus -3 is 1.
82
177578
3961
4 mais -3 é 1.
03:01
-8 plus 0 is -8.
83
181539
3608
-8 mais 0 é -8.
03:05
So, here's your answer.
84
185147
2236
Então, aqui está a resposta.
03:07
Not all that bad, is it?
85
187383
1835
Nada mau, certo?
03:09
There's one catch, though.
86
189218
1699
No entanto, há uma rasteira.
03:10
Just like with addition,
87
190917
1588
Tal como na adição,
03:12
your matrices have to be the right size.
88
192505
2760
as matrizes têm de ter o tamanho certo.
03:15
Look at these two matrices.
89
195265
2662
Reparem nestas duas matrizes.
03:17
2 times 8 is 16.
90
197927
2761
2 vezes 8 é 16.
03:20
3 times 4 is 12.
91
200688
2746
3 vezes 4 é 12.
03:23
3 times
92
203434
1675
3 vezes...
03:25
wait a minute,
93
205109
1698
esperem um pouco...
03:26
there are no more rows in the second matrix.
94
206807
2069
não há mais linhas na segunda matriz.
03:28
We ran out of room.
95
208876
1452
Ficámos sem espaço.
03:30
So, these matrices can't be multiplied.
96
210328
2908
Então, estas matrizes não podem ser multiplicadas.
03:33
The number of columns in the first matrix
97
213236
2721
O número de colunas da primeira matriz
03:35
has to be the same as the number of rows in the second matrix.
98
215957
3552
tem de ser o mesmo que o número de linhas da segunda matriz.
03:39
As long as you're careful
99
219509
1013
Desde que tenham o cuidado
03:40
to match up your dimensions right, though,
100
220538
1847
de acertar as dimensões das matrizes,
03:42
it's pretty easy.
101
222385
1302
é bastante fácil.
03:43
Understanding matrix multiplication
102
223687
1812
Perceber a multiplicação das matrizes
03:45
is just the beginning, by the way.
103
225499
1491
é só o começo.
03:46
There's so much you can do with them.
104
226990
1707
Há muito mais que podemos fazer com elas.
03:48
For example, let's say you want
105
228697
1802
Por exemplo, digamos que queremos
03:50
to encrypt a secret message.
106
230499
1922
encriptar uma mensagem secreta.
03:52
Let's say it's "Math rules".
107
232421
2167
Vamos considerar "Regras da matemática".
03:54
Though, why anybody would want to keep this a secret
108
234588
2329
Não sei porque é que alguém quer manter isto em segredo.
03:56
is beyond me.
109
236917
1366
03:58
Letting numbers stand for letters,
110
238283
1358
Representando letras por números,
03:59
you can put the numbers in a matrix
111
239641
1719
podemos colocar os números numa matriz
04:01
and then an encryption key in another.
112
241360
2544
e depois uma chave de encriptação noutra matriz.
04:03
Multiply them together
113
243904
881
04:04
and you've got a new encoded matrix.
114
244785
2333
Multiplicamo-las e obtemos uma nova matriz codificada.
04:07
The only way to decode the new matrix
115
247118
2229
A única forma de descodificar a nova matriz e ler a mensagem
04:09
and read the message
116
249347
1173
04:10
is to have the key,
117
250520
1608
é ter a chave,
04:12
that second matrix.
118
252128
1808
a tal segunda matriz.
04:13
There's even a branch of mathematics
119
253936
1436
Há um ramo na matemática
04:15
that uses matrices constantly,
120
255372
1858
que usa as matrizes constantemente.
04:17
called Linear Algebra.
121
257230
1646
Chama-se Álgebra Linear.
04:18
If you ever get a chance to study Linear Algebra,
122
258876
2254
Se tiverem oportunidade de estudar Álgebra Linear,
04:21
do it, it's pretty awesome.
123
261130
1836
façam-no, é incrível.
04:22
But just remember,
124
262966
1386
Mas não se esqueçam,
04:24
once you know how to use matrices,
125
264352
2087
quando sabemos utilizar matrizes,
04:26
you can do pretty much anything.
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266439
2454
conseguimos fazer quase tudo.
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