σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Roteiro de Linear Algebra›Módulo 3 · Espaços e geometria›Tópico 3.1·~50 minIntermediário

Posto e núcleo

Posição no roteiroMódulo 3 de 4 · Tópico 1 de 2
3.1 Posto e núcleo
—Nota do lab— / 100XP total—Sequência—

O que uma matriz pode alcançar

Os vetores alcançáveis como AxA\mathbf{x}Ax formam o espaço das colunas de AAA: todas as combinações de suas colunas. Vetores são linearmente independentes se nenhum é combinação dos outros. Uma base é um conjunto independente que gera um espaço, e o número de vetores é a dimensão. O posto de AAA é a dimensão do seu espaço das colunas, igual ao número de pivôs da eliminação e ao número de colunas (e de linhas) independentes.

rank⁡(A)+dim⁡null⁡(A)=n\operatorname{rank}(A)+\dim\operatorname{null}(A)=nrank(A)+dimnull(A)=n(1)

O núcleo de AAA é o conjunto dos x\mathbf{x}x com Ax=0A\mathbf{x}=\mathbf{0}Ax=0: as entradas que a transformação leva a nada. Sua dimensão, a nulidade, é n−posto⁡(A)n-\operatorname{posto}(A)n−posto(A) (teorema do posto-nulidade). Isso decide todo sistema linear. Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b tem solução exatamente quando b\mathbf{b}b está no espaço das colunas; nesse caso as soluções são uma solução particular mais qualquer elemento do núcleo, então a solução é única exatamente quando o núcleo é {0}\{\mathbf{0}\}{0}.

Uma matriz com linha redundanteSeja A=(123246101)A=\begin{pmatrix}1&2&3\\2&4&6\\1&0&1\end{pmatrix}A=​121​240​361​​. A linha 2 é o dobro da linha 1, então só duas linhas são independentes: posto 2 e nulidade 3−2=13-2=13−2=1. Resolver Ax=0A\mathbf{x}=\mathbf{0}Ax=0 dá x1=−x3x_1=-x_3x1​=−x3​ e x2=−x3x_2=-x_3x2​=−x3​, logo o núcleo é gerado por (1,1,−1)(1,1,-1)(1,1,−1). Então Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b só tem solução quando b2=2b1b_2=2b_1b2​=2b1​, e quando tem há infinitas soluções, uma reta inteira.
  • Espaço das colunas: todos os AxA\mathbf{x}Ax; Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b tem solução exatamente quando b\mathbf{b}b pertence a ele.
  • Núcleo: todos os x\mathbf{x}x com Ax=0A\mathbf{x}=\mathbf{0}Ax=0; se contém mais que 0\mathbf{0}0, as soluções nunca são únicas.
  • Teorema do posto-nulidade: posto mais nulidade é igual ao número de colunas.
O posto nos dados: ativos redundantesSe a série de retornos de um ativo é exatamente uma combinação de outras (um ETF e seus componentes, ou a soma de dois retornos setoriais), a matriz de dados perde posto, sua covariância é singular e uma regressão sobre todos não tem solução única. Dados reais raramente são exatamente dependentes, mas muitas vezes são quase, e isso é o mau condicionamento do tópico anterior.

Lab: o que é avaliado

  • O posto15 pts
  • A nulidade15 pts
  • Um vetor do núcleo15 pts
  • Quando o sistema tem solução15 pts
  • Quantas soluções20 pts
  • Ativos redundantes20 pts
0/ 6 respondidas
Tarefas
1Resposta numérica15 ptsSem resposta

Seja A=(123246101)A=\begin{pmatrix}1&2&3\\2&4&6\\1&0&1\end{pmatrix}A=​121​240​361​​. Qual é o posto de AAA?

rank=rank =rank=aceito: ± 0.001
2Resposta numérica15 ptsSem resposta

Uma matriz tem 4 linhas, 6 colunas e posto 3. Qual é a dimensão do seu núcleo?

nullity=nullity =nullity=aceito: ± 0.001
3Escolha15 ptsSem resposta

Seja A=(123246101)A=\begin{pmatrix}1&2&3\\2&4&6\\1&0&1\end{pmatrix}A=​121​240​361​​. Qual vetor satisfaz Ax=0A\mathbf{x}=\mathbf{0}Ax=0?

4Escolha15 ptsSem resposta

Seja A=(123246101)A=\begin{pmatrix}1&2&3\\2&4&6\\1&0&1\end{pmatrix}A=​121​240​361​​. Para qual lado direito b\mathbf{b}b o sistema Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b tem solução?

5Associar20 ptsSem resposta

Associe cada situação ao que acontece com suas soluções.

Escolha o par de cada item da esquerda.

Uma matriz quadrada de posto completo
Posto menor que o número de colunas, e b\mathbf{b}b no espaço das colunas
b\mathbf{b}b fora do espaço das colunas
Posto completo por colunas e b=0\mathbf{b}=\mathbf{0}b=0
6Explicar com palavras20 ptsSem resposta

Dois ativos de uma regressão são quase duplicados (um é quase o dobro do outro). Em duas frases, diga por que a regressão fica instável.

Modo matemáticaEntrada por teclado ou LaTeXTarefa 1 de 6 · Ctrl ⏎ para verificar

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