Em matemática , a exponencial matricial é uma função matricial definida no conjunto das matrizes quadradas e possui propriedades semelhantes à função exponencial definida nos números reais (ou complexos ). Mais abstratamente falando a exponencial matricial estabelece uma conexão entre a álgebra de Lie das matrizes e o seu correspondente grupo de Lie .
Seja
A
{\displaystyle A\,}
uma matriz real ou complexa
n
×
n
{\displaystyle n\times n\,}
, define-se
e
A
=
exp
(
A
)
{\displaystyle e^{A}=\exp(A)\,}
pela seguinte série de potências :
e
A
:=
I
+
∑
n
=
1
∞
A
n
n
!
{\displaystyle e^{A}:=I+\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {A^{n}}{n!}}\,}
, onde
I
{\displaystyle I\,}
é a matriz identidade
A convergência desta série é garantida pelo teste M de Weierstrass .
Sejam
A
{\displaystyle A\,}
e
B
{\displaystyle B\,}
matrizes quadradas
n
×
n
{\displaystyle n\times n\,}
e
a
{\displaystyle a\,}
e
b
{\displaystyle b\,}
números reais ou complexos arbitrários. Denotamos por
I
{\displaystyle I\,}
a matriz identidade
n
×
n
{\displaystyle n\times n\,}
e por
O
{\displaystyle O\,}
a matriz nula de mesmas dimensões.
A
∗
{\displaystyle A^{*}\,}
indica a matriz transposta conjugada de
A
{\displaystyle A\,}
e
A
T
{\displaystyle A^{T}\,}
denota a matriz transposta de
A
{\displaystyle A\,}
. São válidas as seguintes propriedades:
e
0
=
I
{\displaystyle e^{0}=I\,}
e
a
A
e
b
A
=
e
(
a
+
b
)
A
{\displaystyle e^{aA}e^{bA}=e^{(a+b)A}\,}
e
A
e
−
A
=
I
{\displaystyle e^{A}e^{-A}=I\,}
Se
A
B
=
B
A
{\displaystyle AB=BA\,}
então
e
A
e
B
=
e
A
+
B
{\displaystyle e^{A}e^{B}=e^{A+B}\,}
Se
B
{\displaystyle B\,}
é uma matriz invertível então
e
B
A
B
−
1
=
B
e
A
B
−
1
{\displaystyle e^{BAB^{-1}}=Be^{A}B^{-1}\,}
det
(
e
A
)
=
e
tr
(
A
)
{\displaystyle \det(e^{A})=e^{{\hbox{tr}}(A)}\,}
, onde
det
(
e
A
)
{\displaystyle \det(e^{A})\,}
é o determinante de
e
A
{\displaystyle e^{A}\,}
e
tr
A
{\displaystyle {\hbox{tr}}A\,}
é o traço de
A
{\displaystyle A\,}
e
(
A
T
)
=
(
e
A
)
T
{\displaystyle e^{(A^{T})}={(e^{A})}^{T}\,}
. Disto segue que se
A
{\displaystyle A\,}
é uma matriz simétrica
e
A
{\displaystyle e^{A}\,}
também o é. Se
A
{\displaystyle A\,}
é uma matriz antissimétrica é uma matriz ortogonal .
e
(
A
∗
)
=
(
e
A
)
∗
{\displaystyle e^{(A^{*})}={(e^{A})}^{*}\,}
. Disto segue que se
A
{\displaystyle A\,}
é uma matriz hermitiana
e
A
{\displaystyle e^{A}\,}
também o é. Se
A
{\displaystyle A\,}
é uma matriz anti-hermitiana é uma matriz unitária .
Imaginemos que queremos calcular
e
A
{\displaystyle e^{A}}
sabendo que
A
=
[
2
1
0
0
]
{\displaystyle A={\begin{bmatrix}2&1\\0&0\end{bmatrix}}}
Calculemos
A
2
,
A
3
.
.
.
A
n
{\displaystyle A^{2},A^{3}...A^{n}}
A
2
=
[
2
1
0
0
]
[
2
1
0
0
]
=
[
4
2
0
0
]
,
A
3
=
A
2
A
=
[
8
4
0
0
]
{\displaystyle A^{2}={\begin{bmatrix}2&1\\0&0\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}2&1\\0&0\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}4&2\\0&0\end{bmatrix}},A^{3}=A^{2}A={\begin{bmatrix}8&4\\0&0\end{bmatrix}}}
A
n
=
[
2
n
2
n
−
1
0
0
]
,
n
≠
0
{\displaystyle A^{n}={\begin{bmatrix}2^{n}&2^{n-1}\\0&0\end{bmatrix}},n\neq 0}
Sabemos então que
e
A
=
∑
n
=
0
∞
A
n
n
!
{\displaystyle e^{A}=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {A^{n}}{n!}}}
e
A
=
I
+
∑
n
=
1
∞
A
n
n
!
=
I
+
∑
n
=
1
∞
1
n
!
[
2
n
2
n
−
1
0
0
]
=
{\displaystyle e^{A}=I+\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {A^{n}}{n!}}=I+\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n!}}{\begin{bmatrix}2^{n}&2^{n-1}\\0&0\end{bmatrix}}=}
=
I
+
[
∑
n
=
1
∞
2
n
n
!
∑
n
=
1
∞
2
n
−
1
n
!
0
0
]
=
[
∑
n
=
0
∞
2
n
n
!
1
2
∑
n
=
1
∞
2
n
n
!
0
1
]
{\displaystyle =I+{\begin{bmatrix}\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {2^{n}}{n!}}&\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {2^{n-1}}{n!}}\\0&0\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {2^{n}}{n!}}&{\frac {1}{2}}\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {2^{n}}{n!}}\\0&1\end{bmatrix}}}
e
A
=
[
e
2
1
2
(
e
2
−
1
)
0
1
]
{\displaystyle e^{A}={\begin{bmatrix}e^{2}&{\frac {1}{2}}(e^{2}-1)\\0&1\end{bmatrix}}}
Um problema de valor inicial para um sistema de equações diferencias ordinárias lineares homogêneas com coeficientes constantes pode ser escrito na forma matricial:
{
d
d
t
y
(
t
)
=
A
y
(
t
)
y
(
t
o
)
=
y
o
{\displaystyle \left\{{\begin{array}{ll}{\frac {d}{dt}}y(t)=Ay(t)\\y(t_{o})=y_{o}\end{array}}\right.\,}
onde a incógnita
y
(
t
)
{\displaystyle y(t)\,}
é um vetor de dimensão
n
{\displaystyle n\,}
que depende do tempo,
y
0
{\displaystyle y_{0}\,}
é a condição inicial e
A
{\displaystyle A\,}
é uma matriz
n
×
n
{\displaystyle n\times n\,}
.
A solução deste sistema é dada por:
y
(
t
)
=
e
A
(
t
−
t
0
)
y
0
{\displaystyle y(t)=e^{A(t-t_{0})}y_{0}\,}
A matriz
E
(
s
)
{\displaystyle E(s)\,}
definida como
e
s
A
{\displaystyle e^{sA}\,}
pode ser interpretada como operador que associa cada condição inicial
y
0
{\displaystyle y_{0}\,}
à solução do sistema de equações no instante
t
0
+
s
{\displaystyle t_{0}+s\,}
.
A exponencial matricial também pode ser usada para resolver o problema não-homogêcio associado
{
d
d
t
y
(
t
)
=
A
y
(
t
)
+
f
(
t
)
y
(
t
o
)
=
y
o
{\displaystyle \left\{{\begin{array}{ll}{\frac {d}{dt}}y(t)=Ay(t)+f(t)\\y(t_{o})=y_{o}\end{array}}\right.\,}
pelo Método da variação de parâmetros , ou seja, busca-se por soluções da forma:
y
(
t
)
=
e
A
(
t
−
t
0
)
z
(
t
)
{\displaystyle y(t)=e^{A(t-t_{0})}z(t)\,}
Substituindo esta expressão na equação diferencial, temos:
A
e
A
(
t
−
t
0
)
z
(
t
)
+
e
A
(
t
−
t
0
)
d
d
t
z
(
t
)
=
A
e
A
(
t
−
t
0
)
z
(
t
)
+
f
(
t
)
{\displaystyle Ae^{A(t-t_{0})}z(t)+e^{A(t-t_{0})}{\frac {d}{dt}}z(t)=Ae^{A(t-t_{0})}z(t)+f(t)\,}
ou, resolvendo para
z
(
t
)
{\displaystyle z(t)\,}
:
d
d
t
z
(
t
)
=
e
−
A
(
t
−
t
0
)
f
(
t
)
{\displaystyle {\frac {d}{dt}}z(t)=e^{-A(t-t_{0})}f(t)\,}
trocando
t
{\displaystyle t\,}
por
s
{\displaystyle s\,}
e integrando em
[
t
0
,
t
]
{\displaystyle [t_{0},t]\,}
, temos:
z
(
t
)
=
z
(
t
0
)
+
∫
t
0
t
e
−
A
(
s
−
t
0
)
f
(
s
)
d
s
{\displaystyle z(t)=z(t_{0})+\int _{t_{0}}^{t}e^{-A(s-t_{0})}f(s)ds\,}
e, finalmente:
y
(
t
)
=
e
A
(
t
−
t
0
)
y
0
+
∫
t
0
t
e
A
(
t
−
s
)
f
(
s
)
d
s
{\displaystyle y(t)=e^{A(t-t_{0})}y_{0}+\int _{t_{0}}^{t}e^{A(t-s)}f(s)ds\,}