\chead{
      \textbf{
          \begin{Large}
          Universidade Federal de Goi\'as\\
          \end{Large}
      \begin{large}INSTITUTO DE MATEM\'ATICA E ESTATISTICA\end{large}\\
      Campus Samambaia -  74001-970 - Goi\^ania\\
      http://www.ime.ufg.br - (62) 3521 1742 - (62) 3521-1208 - secretaria.ime@ufg.br
      }
}


\begin{center}
  \LARGE{\textbf{Plano de Ensino}}
\end{center}

\PlanSection{01. Dados de Identifica\c{c}\~ao da Disciplina:}
{   
   \begin{center}\begin{small}
      \begin{tabular}{|l|p{5cm}|l|p{5cm}|}
         \hline
         \textbf{Semestre:} & 2024.2 &
         \textbf{Curso:} & Ci\^encia Da Computa\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & B
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0351
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{\'Algebra Linear}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & INF
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24m23
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Orizon Pereira Ferreira
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Sistemas lineares e matrizes. Espa\c{c}os vetoriais. Transforma\c{c}\~oes lineares. Autovalores e autovetores. Espa\c{c}os com produto interno.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Sistemas de Equa\c{c}\~oes Lineares: Sistemas lineares e matrizes. Opera\c{c}\~oes com matrizes e propriedades. 
Opera\c{c}\~oes elementares. Solu\c{c}\~oes de um sistema de equa\c{c}\~oes lineares. Determinante. Matriz adjunta e 
matriz inversa.

2. Espa\c{c}os Vetoriais: defini\c{c}\~ao e exemplos. Subespa\c{c}os vetoriais. Combina\c{c}\~ao linear. Depend\^encia e 
independ\^encia linear. Base e dimens\~ao de um espa\c{c}o vetorial. Mudan\c{c}a de base.

3. Transforma\c{c}\~oes Lineares: defini\c{c}\~ao. Transforma\c{c}\~oes lineares e suas matrizes.

4. Autovalores e Autovetores: defini\c{c}\~ao e exemplos de autovalores e autovetores. Diagonaliza\c{c}\~ao de 
matrizes.

5. Produto Interno: norma. Processo de ortogonaliza\c{c}\~ao de Gram Schmidt. Complemento ortogonal.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Sistemas lineares e matrizes (10 horas-aula); Espa\c{c}os Vetoriais (10 horas-aula); Transforma\c{c}\~oes lineares (12 horas-
aula); Autovalores e autovetores (12 horas-aula); Espa\c{c}os com produto interno (12 horas-aula); Avalia\c{c}\~oes (6 horas-
aula); Conpeex (2 horas-aula).

Observa\c{c}\~ao: O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico e a 
redistribui\c{c}\~ao das horas destinadas a cada t\'opico.
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Fornecer uma base te\'orico-pr\'atica s\'olida na teoria dos espa\c{c}os vetoriais e dos operadores lineares, de modo a 
possibilitar sua aplica\c{c}\~ao em diversas \'areas da ci\^encia e da tecnologia. Al\'em disso, busca-se desenvolver no aluno a 
capacidade de formula\c{c}\~ao e interpreta\c{c}\~ao de situa\c{c}\~oes matem\'aticas, bem como fomentar um esp\'{\i}rito cr\'{\i}tico e 
criativo.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Compreens\~ao satisfat\'oria dos principais resultados relacionados a espa\c{c}os vetoriais, transforma\c{c}\~oes lineares, 
produto interno, ortogonalidade e teoria espectral para operadores lineares. Al\'em disso, os alunos dever\~ao ser 
capazes de identificar e resolver problemas matem\'aticos utilizando o conte\'udo desenvolvido na disciplina, perceber 
e compreender o inter-relacionamento entre as diversas \'areas da matem\'atica apresentadas ao longo do curso, e 
organizar, comparar e aplicar os conhecimentos de \'algebra linear adquiridos.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  A metodologia da disciplina de \'Algebra Linear consistir\'a em aulas expositivas que abordar\~ao defini\c{c}\~oes, conceitos e 
exemplos, seguidas de leitura e resolu\c{c}\~ao de problemas. Ser\~ao propostos exerc\'{\i}cios, tanto em sala quanto 
extraclasse, com o objetivo de fixar e analisar os conte\'udos discutidos, al\'em de desenvolver as habilidades dos 
alunos e incentivar a criatividade na resolu\c{c}\~ao de problemas, permitindo que utilizem racioc\'{\i}nios adquiridos 
anteriormente.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao aplicadas duas provas, P1 e P2, ao longo do curso, com as seguintes datas: P1 em 14 /10/2024 e P2 em 
04/12/2024. Os resultados das provas ser\~ao comunicados pelo professor, e o resultado final estar\'a dispon\'{\i}vel no 
portal do aluno. O conte\'udo da prova Pi, onde i \'e igual a 1 ou 2, abranger\'a toda a mat\'eria ministrada at\'e a pen\'ultima 
aula anterior \`a respectiva prova. A m\'edia final, MF, que ser\'a divulgada ao final do curso, ser\'a calculada atrav\'es da 
m\'edia aritm\'etica entre as notas de P1 e P2, de acordo com a f\'ormula MF = (P1 + P2) / 2. Para ser aprovado, \'e 
necess\'ario que a MF seja igual ou superior a 6,0 (seis), e que a frequ\^encia do aluno seja igual ou superior a 75%. 
Caso contr\'ario, isto \'e, se MF for inferior a 6,0 ou a frequ\^encia for menor que 75%, o aluno ser\'a considerado 
reprovado. As notas individuais ser\~ao disponibilizadas no sistema SIGAA. Provas de segunda chamada ser\~ao 
aplicadas no dia 16/12/2024 e ser\~ao concedidas conforme prev\^e o RGCG. Os alunos com m\'edias iguais ou 
superiores a 4 (quatro) tamb\'em poder\~ao realizar esta prova para substituir a menor nota entre as provas P1 e P2.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} BOLDRINI, J. L. et al. \'Algebra linear. 3 ed. S\~ao Paulo Harbra, 1996.

\textbf{[2]:} KOLMAN, B.; HILL, D. R. Introdu\c{c}\~ao a \'algebra linear com aplica\c{c}\~oes. Rio de Janeiro. 8 ed. LTC, 2006.

\textbf{[3]:} LIPSCHUTZ, S. \'Algebra linear. 4 ed. S\~ao Paulo Makron Books, 2011.

\textbf{[4]:} CALLIOLI, C. A.; DOMINGUES, H. H.; COSTA, R. C. F. \'Algebra linear e aplica\c{c}\~oes. 6 ed. S\~ao Paulo Atual, 
1990.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} APOSTOL, T. M. Linear Algebra a first course with applications to differential equations. 1 ed. New York 
Wiley-Interscience,1997.

\textbf{[2]:} HOWARD, A.; RORRES, C. \'Algebra linear com aplica\c{c}\~oes. 8 ed. Porto Alegre Bookman,2001.

\textbf{[3]:} HOFFMAN, K.; KUNZE, R. \'Algebra linear. S\~ao Paulo Pol\'{\i}gono,1971.

\textbf{[4]:} LIMA, E. L. \'Algebra linear. 6 ed. Cole\c{c}\~ao Matem\'atica Universit\'aria. Rio de Janeiro IMPA,2003.

\textbf{[5]:} SHOKRANIAN, S. Introdu\c{c}\~ao \`a \'algebra linear. Rio de Janeiro Ci\^encia Moderna,2009.

\textbf{[6]:} SILVA, V. V. \'Algebra linear. Goi\^ania CEGRAF,1992.

\textbf{[7]:} STRANG, G. Introduction to linear algebra. 5 ed. Wellescley Cambridge Press,2016.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BOLDRINI, J. L. et al. \'Algebra linear. 3 ed. S\~ao Paulo Harbra, 1996. (B1)
}


\PlanSection{12. Hor\'arios:}
{
   \begin{center}
\begin{small}
\begin{tabular}{lll}
\hline
   \textbf{Dia} & \textbf{Hor\'ario} & \textbf{Sala Distribuida}\\
\hline

   2$^a$ & M2 & 304, CAB (60)\\
   2$^a$ & M3 & 304, CAB (60)\\
   4$^a$ & M2 & 304, CAB (60)\\
   4$^a$ & M3 & 304, CAB (60)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & 2$^a$ 16:00 \'as 17:00\\
   \textbf{2. } & Sala 209 IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Orizon Pereira Ferreira. & Email: orizon@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Orizon Pereira Ferreira}\end{center}


