/Matrices.texi/1.29/Sat Jun  2 00:12:57 2007/-ko/
@c Language: Brazilian Portuguese, Encoding: iso-8859-1
@c /Matrices.texi/1.28/Fri Mar  2 00:44:39 2007/-ko/
@menu
* Introdução a Matrizes e Álgebra Linear::  
* Funções e Variáveis Definidas para Matrizes e Álgebra Linear::  
@end menu

@node Introdução a Matrizes e Álgebra Linear, Funções e Variáveis Definidas para Matrizes e Álgebra Linear, Matrizes e Álgebra Linear, Matrizes e Álgebra Linear
@section Introdução a Matrizes e Álgebra Linear

@menu
* Ponto::                         
* Vetores::                     
* auto::
@end menu

@node Ponto, Vetores, Introdução a Matrizes e Álgebra Linear, Introdução a Matrizes e Álgebra Linear
@subsection Ponto
O operador @code{.} representa multiplicação não comutativa e produto escalar.
Quando os operandos são matrizes 1-coluna ou 1-linha @code{a} e @code{b},
a expresão @code{a.b} é equivalente a @code{sum (a[i]*b[i], i, 1, length(a))}.
Se @code{a} e @code{b} não são complexos, isso é o produto escalar,
também chamado produto interno ou produto do ponto, de @code{a} e @code{b}.
O produto escalar é definido como @code{conjugate(a).b} quando @code{a} e @code{b} são complexos;
@code{innerproduct} no pacote @code{eigen} fornece o produto escalar complexo.

Quando os operandos são matrizes mais gerais,
o produto é a matriz produto @code{a} e @code{b}.
O número de linhas de @code{b} deve ser igual ao número de colunas de @code{a},
e o resultado tem número de linhas igual ao número de linhas de @code{a}
e número de colunas igual ao número de colunas de @code{b}.

Para disting@"{u}ir @code{.} como um operador aritmético do 
ponto decimal em um número em ponto flutuante,
pode ser necessário deixar espaços em cada lado.
Por exemplo, @code{5.e3} é @code{5000.0} mas @code{5 . e3} é @code{5} vezes @code{e3}.

Existem muitos sinalizadores que governam a simplificação de
expresões envolvendo @code{.}, a saber
@code{dot}, @code{dot0nscsimp}, @code{dot0simp}, @code{dot1simp}, @code{dotassoc}, 
@code{dotconstrules}, @code{dotdistrib}, @code{dotexptsimp}, @code{dotident},
e @code{dotscrules}.

@node Vetores, auto, Ponto, Introdução a Matrizes e Álgebra Linear
@subsection Vetores
@code{vect} é um pacote de funções para análise vetorial.
@code{load ("vect")} chama esse pacote, e @code{demo ("vect")} permite visualizar uma demonstração.
@c find maxima -name \*orth\* YIELDS NOTHING; ARE THESE FUNCTIONS IN ANOTHER FILE NOW ??
@c and SHARE;VECT ORTH contains definitions of various orthogonal curvilinear coordinate systems.

O pacote de análise vetorial pode combinar e simplificar expresões
simbólicas incluindo produtos dos pontos e productos dos x, juntamente com
o gradiente, divergencia, torção, e operadores Laplacianos.  A 
distribuição desses operadores sobre adições ou produtos é governada
por muitos sinalizadores, como são várias outras expansões, incluindo expansão
dentro de componentes em qualquer sistema de coordenadas ortogonais.
Existem também funções para derivar o escalar ou vetor potencial
de um campo.

O pacote @code{vect} contém essas funções:
@code{vectorsimp}, @code{scalefactors},
@code{express}, @code{potential}, e @code{vectorpotential}.
@c REVIEW vect.usg TO ENSURE THAT TEXINFO HAS WHATEVER IS THERE
@c PRINTFILE(VECT,USAGE,SHARE); for details.

Atenção: o pacote @code{vect} declara o operador ponto @code{.}
como sendo um operador comutativo.

@node auto, , Vetores, Introdução a Matrizes e Álgebra Linear
@subsection auto

O pacote @code{eigen} contém muitas funções devotadas para a
computação simbólica de autovalores e autovetores.
Maxima chama o pacote automaticamente se uma das funções
@code{eigenvalues} ou @code{eigenvectors} é invocada.
O pacote pode ser chamado explicitamente com @code{load ("eigen")}.

@code{demo ("eigen")} mostra uma demonstração das compatibilidades
desse pacote.
@code{batch ("eigen")} executa a mesma demonstração,
mas sem lembretes de usuário entre sucessivas computações.

As funções no pacote @code{eigen} são
@code{innerproduct}, @code{unitvector}, @code{columnvector},
@code{gramschmidt}, @code{eigenvalues}, @code{eigenvectors}, @code{uniteigenvectors},
e @code{similaritytransform}.

@c end concepts Matrizes e Álgebra Linear
@node Funções e Variáveis Definidas para Matrizes e Álgebra Linear,  , Introdução a Matrizes e Álgebra Linear, Matrizes e Álgebra Linear
@section Funções e Variáveis Definidas para Matrizes e Álgebra Linear

@deffn {Função} addcol (@var{M}, @var{list_1}, ..., @var{list_n})
Anexa a(s) coluna(s) dadas por uma
ou mais listas (ou matrizes) sobre a matriz @var{M}.

@end deffn

@deffn {Função} addrow (@var{M}, @var{list_1}, ..., @var{list_n})
Anexa a(s) linha(s) dadas por uma ou
mais listas (ou matrizes) sobre a matriz @var{M}.

@end deffn

@deffn {Função} adjoint (@var{M})
Retorna a matriz adjunta da matriz @var{M}.
A matriz adjunta é a transposta da matriz dos cofatores de @var{M}.

@end deffn

@deffn {Função} augcoefmatrix ([@var{eqn_1}, ..., @var{eqn_m}], [@var{x_1}, ..., @var{x_n}])
Retorna a matriz dos coeficientes
aumentada para as variáveis @var{x_1}, ..., @var{x_n} do sistema de equações lineares
@var{eqn_1}, ..., @var{eqn_m}.  Essa é a matriz dos coeficientes com uma coluna anexada para
os termos independentes em cada equação (i.e., esses termos não dependem de
@var{x_1}, ..., @var{x_n}).

@example
(%i1) m: [2*x - (a - 1)*y = 5*b, c + b*y + a*x = 0]$
(%i2) augcoefmatrix (m, [x, y]);
                       [ 2  1 - a  - 5 b ]
(%o2)                  [                 ]
                       [ a    b      c   ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} charpoly (@var{M}, @var{x})
Retorna um polinômio característico para a matriz @var{M}
em relação à variável @var{x}.  Que é,
@code{determinant (@var{M} - diagmatrix (length (@var{M}), @var{x}))}.

@example
(%i1) a: matrix ([3, 1], [2, 4]);
                            [ 3  1 ]
(%o1)                       [      ]
                            [ 2  4 ]
(%i2) expand (charpoly (a, lambda));
                           2
(%o2)                lambda  - 7 lambda + 10
(%i3) (programmode: true, solve (%));
(%o3)               [lambda = 5, lambda = 2]
(%i4) matrix ([x1], [x2]);
                             [ x1 ]
(%o4)                        [    ]
                             [ x2 ]
(%i5) ev (a . % - lambda*%, %th(2)[1]);
                          [ x2 - 2 x1 ]
(%o5)                     [           ]
                          [ 2 x1 - x2 ]
(%i6) %[1, 1] = 0;
(%o6)                     x2 - 2 x1 = 0
(%i7) x2^2 + x1^2 = 1;
                            2     2
(%o7)                     x2  + x1  = 1
(%i8) solve ([%th(2), %], [x1, x2]);
                  1               2
(%o8) [[x1 = - -------, x2 = - -------], 
               sqrt(5)         sqrt(5)

                                             1             2
                                    [x1 = -------, x2 = -------]]
                                          sqrt(5)       sqrt(5)
@end example

@end deffn

@deffn {Função} coefmatrix ([@var{eqn_1}, ..., @var{eqn_m}], [@var{x_1}, ..., @var{x_n}])
Retorna a matriz dos coeficientes para as
variáveis @var{x_1}, ..., @var{x_n} do sistema de equações lineares
@var{eqn_1}, ..., @var{eqn_m}.

@example
(%i1) coefmatrix([2*x-(a-1)*y+5*b = 0, b*y+a*x = 3], [x,y]);
                                 [ 2  1 - a ]
(%o1)                            [          ]
                                 [ a    b   ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} col (@var{M}, @var{i})
Reorna a @var{i}'ésima coluna da matriz @var{M}.
O valor de retorno é uma matriz.
@c EXAMPLE HERE

@end deffn

@deffn {Função} columnvector (@var{L})
@deffnx {Função} covect (@var{L})
Retorna uma matriz de uma coluna e @code{length (@var{L})} linhas,
contendo os elementos da lista @var{L}.

@code{covect} é um sinônimo para @code{columnvector}.

@code{load ("eigen")} chama essa função.

@c FOLLOWING COMMENT PRESERVED.  WHAT DOES THIS MEAN ??
Isso é útil se você quer usar partes das saídas das
funções nesse pacote em cálculos matriciais.

Exemplo:

@c HMM, SPURIOUS "redefining the Macsyma function".
@c LEAVE IT HERE SINCE THAT'S WHAT A USER ACTUALLY SEES.
@example
(%i1) load ("eigen")$
Warning - you are redefining the Macsyma function autovalores
Warning - you are redefining the Macsyma function autovetores
(%i2) columnvector ([aa, bb, cc, dd]);
                             [ aa ]
                             [    ]
                             [ bb ]
(%o2)                        [    ]
                             [ cc ]
                             [    ]
                             [ dd ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} conjugate (@var{x})
Retorna o conjugado complexo de @var{x}.

@c ===beg===
@c declare ([aa, bb], real, cc, complex, ii, imaginary);
@c conjugate (aa + bb*%i);
@c conjugate (cc);
@c conjugate (ii);
@c conjugate (xx + yy);
@c ===end===
@example
(%i1) declare ([aa, bb], real, cc, complex, ii, imaginary);

(%o1)                         done
(%i2) conjugate (aa + bb*%i);

(%o2)                      aa - %i bb
(%i3) conjugate (cc);

(%o3)                     conjugate(cc)
(%i4) conjugate (ii);

(%o4)                         - ii
(%i5) conjugate (xx + yy);

(%o5)             conjugate(yy) + conjugate(xx)
@end example

@end deffn

@deffn {Função} copymatrix (@var{M})
Retorna uma cópia da matriz @var{M}.  Esse é o único
para fazer uma copia separada copiando @var{M} elemento a elemento.

Note que uma atribuição de uma matriz para outra, como em @code{m2: m1},
não copia @code{m1}.
Uma atribuição @code{m2 [i,j]: x} ou @code{setelmx (x, i, j, m2} também modifica @code{m1 [i,j]}.
criando uma cópia com @code{copymatrix} e então usando atribução cria uma separada e modificada cópia.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end deffn

@deffn {Função} determinant (@var{M})
Calcula o determinante de @var{M} por um método similar à
eliminação de Gauss.

@c JUST HOW DOES ratmx AFFECT THE RESULT ??
A forma do resultado depende da escolha
do comutador @code{ratmx}.

@c IS A SPARSE DETERMINANT SOMETHING OTHER THAN THE DETERMINANT OF A SPARSE MATRIX ??
Existe uma rotina especial para calcular
determinantes esparsos que é chamada quando os comutadores
@code{ratmx} e @code{sparse} são ambos @code{true}.

@c EXAMPLES NEEDED HERE
@end deffn

@defvr {Variável} detout
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{detout} é @code{true}, o determinante de uma
matriz cuja inversa é calculada é fatorado fora da inversa.

Para esse comutador ter efeito @code{doallmxops} e @code{doscmxops} deveram ambos serem
@code{false} (veja suas transcrições).  Alternativamente esses comutadores podem ser
dados para @code{ev} o que faz com que os outros dois sejam escolhidos corretamente.

Exemplo:

@example
(%i1) m: matrix ([a, b], [c, d]);
                            [ a  b ]
(%o1)                       [      ]
                            [ c  d ]
(%i2) detout: true$
(%i3) doallmxops: false$
(%i4) doscmxops: false$
(%i5) invert (m);
                          [  d   - b ]
                          [          ]
                          [ - c   a  ]
(%o5)                     ------------
                           a d - b c
@end example
@c THERE'S MORE TO THIS STORY: detout: false$ invert (m); RETURNS THE SAME THING.
@c IT APPEARS THAT doallmxops IS CRUCIAL HERE.

@end defvr

@deffn {Função} diagmatrix (@var{n}, @var{x})
Retorna uma matriz diagonal de tamanho @var{n} por @var{n} com os
elementos da diagonal todos iguais a @var{x}.
@code{diagmatrix (@var{n}, 1)} retorna uma matriz identidade (o mesmo que @code{ident (@var{n})}).

@var{n} deve avaliar para um inteiro, de outra forma @code{diagmatrix} reclama com uma mensagem de erro.

@var{x} pode ser qualquer tipo de expresão, incluindo outra matriz.
Se @var{x} é uma matriz, isso não é copiado; todos os elementos da diagonal referem-se à mesma instância, @var{x}.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end deffn

@defvr {Variável} doallmxops
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{doallmxops} é @code{true},
@c UMM, WHAT DOES THIS MEAN EXACTLY ??
todas as operações relacionadas a matrizes são realizadas.
Quando isso é @code{false} então a escolha de
comutadores individuais @code{dot} governam quais operações são executadas.

@c NEED EXAMPLES HERE
@end defvr

@defvr {Variável} domxexpt
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{domxexpt} é @code{true},
uma matriz exponencial, @code{exp (@var{M})} onde @var{M} é a matriz,
é interpretada como uma matriz com elementos @code{[i,j} iguais a @code{exp (m[i,j])}.
de outra forma @code{exp (@var{M})} avalia para @code{exp (@var{ev(M)}}.

@code{domxexpt}
afeta todas as expresões da forma @code{@var{base}^@var{expoente}} onde @var{base} é uma
expresão assumida escalar ou constante, e @var{expoente} é uma lista ou
matriz.

Exemplo:

@example
(%i1) m: matrix ([1, %i], [a+b, %pi]);
                         [   1    %i  ]
(%o1)                    [            ]
                         [ b + a  %pi ]
(%i2) domxexpt: false$
(%i3) (1 - c)^m;
                             [   1    %i  ]
                             [            ]
                             [ b + a  %pi ]
(%o3)                 (1 - c)
(%i4) domxexpt: true$
(%i5) (1 - c)^m;
                  [                      %i  ]
                  [    1 - c      (1 - c)    ]
(%o5)             [                          ]
                  [        b + a         %pi ]
                  [ (1 - c)       (1 - c)    ]
@end example

@end defvr

@defvr {Variável de opção} domxmxops
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{domxmxops} é @code{true}, todas as operações matriz-matriz ou
matriz-lista são realizadas (mas não operações
escalar-matriz); se esse comutador é @code{false} tais operações não são.
@c IS THIS AN EVALUATION OR A SIMPLIFICATION FLAG ??

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} domxnctimes
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{domxnctimes} é @code{true}, produtos não comutativos de
matrizes são realizados.
@c IS THIS AN EVALUATION OR A SIMPLIFICATION FLAG ??

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dontfactor
Valor padrão: @code{[]}

@code{dontfactor} pode ser escolhido para uma lista de variáveis em relação
a qual fatoração não é para ocorrer.  (A lista é inicialmente vazia.)
Fatoração também não pegará lugares com relação a quaisquer variáveis que
são menos importantes, conforme a hierarquía de variável assumida para a forma expresão racional canônica (CRE),
que essas na lista @code{dontfactor}.

@end defvr

@defvr {Variável de opção} doscmxops
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{doscmxops} é @code{true}, operações escalar-matriz são
realizadas.
@c IS THIS AN EVALUATION OR A SIMPLIFICATION FLAG ??

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} doscmxplus
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{doscmxplus} é @code{true}, operações escalar-matriz retornam
uma matriz resultado.  Esse comutador não é subsomado sob @code{doallmxops}.
@c IS THIS AN EVALUATION OR A SIMPLIFICATION FLAG ??

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dot0nscsimp
Valor padrão: @code{true}

@c WHAT DOES THIS MEAN EXACTLY ??
Quando @code{dot0nscsimp} é @code{true}, um produto não comutativo de zero
e um termo não escalar é simplificado para um produto comutativo.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dot0simp
Valor padrão: @code{true}

@c WHAT DOES THIS MEAN EXACTLY ??
Quando @code{dot0simp} é @code{true},
um produto não comutativo de zero e
um termo escalar é simplificado para um produto não comutativo.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dot1simp
Valor padrão: @code{true}

@c WHAT DOES THIS MEAN EXACTLY ??
Quando @code{dot1simp} é @code{true},
um produto não comutativo de um e
outro termo é simplificado para um produto comutativo.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dotassoc
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{dotassoc} é @code{true}, uma expresão @code{(A.B).C} simplifica para
@code{A.(B.C)}.
@c "." MEANS NONCOMMUTATIVE MULTIPLICATION RIGHT ??

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dotconstrules
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{dotconstrules} é @code{true}, um produto não comutativo de uma
constante e outro termo é simplificado para um produto comutativo.
@c TERMINOLOGY: (1) SWITCH/FLAG/SOME OTHER TERM ?? (2) ASSIGN/SET/TURN ON/SOME OTHER TERM ??
Ativando esse sinalizador efetivamente ativamos @code{dot0simp}, @code{dot0nscsimp}, e
@code{dot1simp} também.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dotdistrib
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{dotdistrib} é @code{true}, uma expresão @code{A.(B + C)} simplifica para @code{A.B + A.C}.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dotexptsimp
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{dotexptsimp} é @code{true}, uma expresão @code{A.A} simplifica para @code{A^^2}.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dotident
Valor padrão: 1

@code{dotident} é o valor retornado por @code{X^^0}.
@c "RETURNED" ?? IS THIS A SIMPLIFICATION OR AN EVALUATION ??

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@defvr {Variável de opção} dotscrules
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{dotscrules} é @code{true}, uma expresão @code{A.SC} ou @code{SC.A} simplifica
para @code{SC*A} e @code{A.(SC*B)} simplifica para @code{SC*(A.B)}.
@c HMM, DOES "SC" MEAN "SCALAR" HERE ?? CLARIFY

@c NEED EXAMPLE HERE
@end defvr

@deffn {Função} echelon (@var{M})
Retorna a forma escalonada da matriz @var{M},
como produzido através da eliminação de Gauss.
A forma escalonada é calculada de @var{M}
por operações elementares de linha tais que o primeiro
elemento não zero em cada linha na matriz resultante seja o número um e os
elementos da coluna abaixo do primeiro número um em cada linha sejam todos zero.

@code{triangularize} também realiza eliminação de Gaussian,
mas não normaliza o elemento líder não nulo em cada linha.

@code{lu_factor} e @code{cholesky} são outras funções que retornam matrizes triangularizadas.

@c ===beg===
@c M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
@c echelon (M);
@c ===end===
@example
(%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
                       [  3   7  aa  bb ]
                       [                ]
(%o1)                  [ - 1  8  5   2  ]
                       [                ]
                       [  9   2  11  4  ]
(%i2) echelon (M);
                  [ 1  - 8  - 5      - 2     ]
                  [                          ]
                  [         28       11      ]
                  [ 0   1   --       --      ]
(%o2)             [         37       37      ]
                  [                          ]
                  [              37 bb - 119 ]
                  [ 0   0    1   ----------- ]
                  [              37 aa - 313 ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} eigenvalues (@var{M})
@deffnx {Função} eivals (@var{M})
@c eigen.mac IS AUTOLOADED IF eigenvalues OR eigenvectors IS REFERENCED; EXTEND THAT TO ALL FUNCTIONS ??
@c EACH FUNCTION INTENDED FOR EXTERNAL USE SHOULD HAVE ITS OWN DOCUMENTATION ITEM
Retorna uma lista de duas listas contendo os autovalores da matriz @var{M}.
A primeira sublista do valor de retorno é a lista de autovalores da
matriz, e a segunda sublista é a lista de
multiplicidade dos autovalores na ordem correspondente.

@code{eivals} é um sinônimo de @code{eigenvalues}.

@code{eigenvalues} chama a função @code{solve} para achar as raízes do
polinômio característico da matriz.
Algumas vezes @code{solve} pode não estar habilitado a achar as raízes do polinômio;
nesse caso algumas outras funções nesse
pacote (except @code{innerproduct}, @code{unitvector}, @code{columnvector} e
@code{gramschmidt}) não irão trabalhar.
@c WHICH ONES ARE THE FUNCTIONS WHICH DON'T WORK ??
@c ACTUALLY IT'S MORE IMPORTANT TO LIST THE ONES WHICH DON'T WORK HERE
@c WHAT DOES "will not work" MEAN, ANYWAY ??

Em alguns casos os autovalores achados por @code{solve} podem ser expresões complicadas.
(Isso pode acontecer quando @code{solve} retorna uma expresão real não trivial
para um autovalor que é sabidamente real.)
Isso pode ser possível para simplificar os autovalores usando algumas outras funções.
@c WHAT ARE THOSE OTHER FUNCTIONS ??

O pacote @code{eigen.mac} é chamado automaticamente quando
@code{eigenvalues} ou @code{eigenvectors} é referenciado.
Se @code{eigen.mac} não tiver sido ainda chamado,
@code{load ("eigen")} chama-o.
Após ser chamado, todas as funções e variáveis no pacote estarão disponíveis.
@c REFER TO OVERVIEW OF PACKAGE (INCLUDING LIST OF FUNCTIONS) HERE

@c NEED EXAMPLES HERE
@end deffn

@deffn {Função} eigenvectors (@var{M})
@deffnx {Função} eivects (@var{M})
pegam uma matriz @var{M} como seu argumento e retorna uma lista
de listas cuja primeira sublista é a saída de @code{eigenvalues}
e as outras sublistas são os autovetores da
matriz correspondente para esses autovalores respectivamente.

@code{eivects} é um sinônimo para @code{eigenvectors}.

O pacote @code{eigen.mac} é chamado automaticamente quando
@code{eigenvalues} ou @code{eigenvectors} é referenciado.
Se @code{eigen.mac} não tiver sido ainda chamado,
@code{load ("eigen")} chama-o.
Após ser chamado, todas as funções e variáveis no pacote estarão disponíveis.

Os sinalizadores que afetam essa função são:

@code{nondiagonalizable} é escolhido para @code{true} ou @code{false} dependendo de
se a matriz é não diagonalizável ou diagonalizável após o
retorno de @code{eigenvectors}.

@code{hermitianmatrix} quando @code{true}, faz com que os autovetores
degenerados da matriz Hermitiana sejam ortogonalizados usando o
algorítmo de Gram-Schmidt.

@code{knowneigvals} quando @code{true} faz com que o pacote @code{eigen} assumir que os
autovalores da matriz são conhecidos para o usuário e armazenados sob o
nome global @code{listeigvals}.  @code{listeigvals} poderá ser escolhido para uma lista similar
à saída de @code{eigenvalues}.

A função @code{algsys} é usada aqui para resolver em relação aos autovetores.  Algumas vezes se os
autovalores estão ausêntes, @code{algsys} pode não estar habilitado a achar uma solução.
Em alguns casos, isso pode ser possível para simplificar os autovalores por
primeiro achando e então usando o comando @code{eigenvalues} e então usando outras funções
para reduzir os autovalores a alguma coisa mais simples.
Continuando a simplificação, @code{eigenvectors} pode ser chamada novamente
com o sinalizador @code{knowneigvals} escolhido para @code{true}.

@end deffn

@deffn {Função} ematrix (@var{m}, @var{n}, @var{x}, @var{i}, @var{j})
Retorna uma matriz @var{m} por @var{n}, todos os elementos da qual
são zero exceto para o elemento @code{[@var{i}, @var{j}]} que é @var{x}.
@c WOW, THAT SEEMS PRETTY SPECIALIZED ...

@end deffn

@deffn {Função} entermatrix (@var{m}, @var{n})
Retorna uma matriz @var{m} por @var{n}, lendo os elementos interativamente.

Se @var{n} é igual a @var{m},
Maxima pergunta pelo tipo de matriz (diagonal, simétrica, antisimétrica, ou genérica)
e por cada elemento.
Cada resposta é terminada por um ponto e vírgula @code{;} ou sinal de dólar @code{$}.

Se @var{n} não é igual a @var{m},
Maxima pergunta por cada elemento.

Os elementos podem ser quaisquer expressões, que são avaliadas.
@code{entermatrix} avalia seus argumentos.

@example
(%i1) n: 3$
(%i2) m: entermatrix (n, n)$

Is the matriz  1.  Diagonal  2.  Symmetric  3.  Antisymmetric  4.  General
Answer 1, 2, 3 or 4 : 
1$
Row 1 Column 1: 
(a+b)^n$
Row 2 Column 2: 
(a+b)^(n+1)$
Row 3 Column 3: 
(a+b)^(n+2)$

Matriz entered.
(%i3) m;
                [        3                     ]
                [ (b + a)      0         0     ]
                [                              ]
(%o3)           [                  4           ]
                [    0      (b + a)      0     ]
                [                              ]
                [                            5 ]
                [    0         0      (b + a)  ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} genmatrix (@var{a}, @var{i_2}, @var{j_2}, @var{i_1}, @var{j_1})
@deffnx {Função} genmatrix (@var{a}, @var{i_2}, @var{j_2}, @var{i_1})
@deffnx {Função} genmatrix (@var{a}, @var{i_2}, @var{j_2})
Retorna uma matriz gerada de @var{a},
pegando o elemento @code{@var{a}[@var{i_1},@var{j_1}]}
como o elemento do canto superior esquerdo e @code{@var{a}[@var{i_2},@var{j_2}]}
como o elemento do canto inferior direto da matriz.
Aqui @var{a} é um array declarado (criado através de @code{array} mas não por meio de @code{make_array})
ou um array não declarado,
ou uma função array,
ou uma expressão lambda de dois argumentos.
(Uma funçãO array é criado como outras funções com @code{:=} ou @code{define},
mas os argumentos são colocados entre colchêtes em lugar de parêntesis.)

Se @var{j_1} é omitido, isso é assumido ser igual a @var{i_1}.
Se ambos @var{j_1} e @var{i_1} são omitidos, ambos são assumidos iguais a 1.

Se um elemento selecionado @code{i,j} de um array for indefinido,
a matriz conterá um elemento simbólico @code{@var{a}[i,j]}.

Exemplos:

@c ===beg===
@c h [i, j] := 1 / (i + j - 1);
@c genmatrix (h, 3, 3);
@c array (a, fixnum, 2, 2);
@c a [1, 1] : %e;
@c a [2, 2] : %pi;
@c genmatrix (a, 2, 2);
@c genmatrix (lambda ([i, j], j - i), 3, 3);
@c genmatrix (B, 2, 2);
@c ===end===
@example
(%i1) h [i, j] := 1 / (i + j - 1);
                                    1
(%o1)                  h     := ---------
                        i, j    i + j - 1
(%i2) genmatrix (h, 3, 3);
                           [    1  1 ]
                           [ 1  -  - ]
                           [    2  3 ]
                           [         ]
                           [ 1  1  1 ]
(%o2)                      [ -  -  - ]
                           [ 2  3  4 ]
                           [         ]
                           [ 1  1  1 ]
                           [ -  -  - ]
                           [ 3  4  5 ]
(%i3) array (a, fixnum, 2, 2);
(%o3)                           a
(%i4) a [1, 1] : %e;
(%o4)                          %e
(%i5) a [2, 2] : %pi;
(%o5)                          %pi
(%i6) genmatrix (a, 2, 2);
                           [ %e   0  ]
(%o6)                      [         ]
                           [ 0   %pi ]
(%i7) genmatrix (lambda ([i, j], j - i), 3, 3);
                         [  0    1   2 ]
                         [             ]
(%o7)                    [ - 1   0   1 ]
                         [             ]
                         [ - 2  - 1  0 ]
(%i8) genmatrix (B, 2, 2);
                        [ B      B     ]
                        [  1, 1   1, 2 ]
(%o8)                   [              ]
                        [ B      B     ]
                        [  2, 1   2, 2 ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} gramschmidt (@var{x})
@deffnx {Função} gschmit (@var{x})
Realiza o algorítmo de ortonalização de Gram-Schmidt sobre @var{x},
seja ela uma matriz ou uma lista de listas.
@var{x} não é modificado por @code{gramschmidt}.

Se @var{x} é uma matriz, o algorítmo é aplicado para as linhas de @var{x}.
Se @var{x} é uma lista de listas, o algorítmo é aplicado às sublistas,
que devem ter igual números de elementos.
Nos dois casos,
o valor de retorno é uma lista de listas, as sublistas das listas são ortogonais
e gera o mesmo spaço que @var{x}.
Se a dimensão do conjunto gerador de @var{x} é menor que o número de linhas ou sublistas,
algumas sublistas do valor de retorno são zero.

@code{factor} é chamada a cada estágio do algorítmo para simplificar resultados intermediários.
Como uma conseq@"{u}ência, o valor de retorno pode conter inteiros fatorados.

@code{gschmit} (nota ortográfica) é um sinônimo para @code{gramschmidt}.

@code{load ("eigen")} chama essa função.

Exemplo:

@example
(%i1) load ("eigen")$
Warning - you are redefining the Macsyma function autovalores
Warning - you are redefining the Macsyma function autovetores
(%i2) x: matrix ([1, 2, 3], [9, 18, 30], [12, 48, 60]);
                         [ 1   2   3  ]
                         [            ]
(%o2)                    [ 9   18  30 ]
                         [            ]
                         [ 12  48  60 ]
(%i3) y: gramschmidt (x);
                       2      2            4     3
                      3      3   3 5      2  3  2  3
(%o3)  [[1, 2, 3], [- ---, - --, ---], [- ----, ----, 0]]
                      2 7    7   2 7       5     5
(%i4) i: innerproduct$
(%i5) [i (y[1], y[2]), i (y[2], y[3]), i (y[3], y[1])];
(%o5)                       [0, 0, 0]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} ident (@var{n})
Retorna uma matriz identidade @var{n} por @var{n}.

@end deffn

@deffn {Função} innerproduct (@var{x}, @var{y})
@deffnx {Função} inprod (@var{x}, @var{y})
Retorna o produto interno (também chamado produto escalar ou produto do ponto) de @var{x} e @var{y},
que são listas de igual comprimento, ou ambas matrizes 1-coluna ou 1-linha de igual comprimento.
O valor de retorno é @code{conjugate (x) . y},
onde @code{.} é o operador de multiplicação não comutativa.

@code{load ("eigen")} chama essa função.

@code{inprod} é um sinônimo para @code{innerproduct}.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end deffn

@c THIS DESCRIPTION NEEDS WORK
@deffn {Função} invert (@var{M})
Retorna a inversa da matriz @var{M}.
A inversa é calculada pelo método adjunto.

Isso permite a um usuário calcular a inversa de uma matriz com
entradas bfloat ou polinômios com coeficientes em ponto flutuante sem
converter para a forma CRE.

Cofatores são calculados pela função  @code{determinant},
então se @code{ratmx} é @code{false} a inversa é calculada
sem mudar a representação dos elementos.

A implementação
corrente é ineficiente para matrizes de alta ordem.

Quando @code{detout} é @code{true}, o determinante é fatorado fora da
inversa.

Os elementos da inversa não são automaticamente expandidos.
Se @var{M} tem elementos polinomiais, melhor aparência de saída pode ser
gerada por @code{expand (invert (m)), detout}.
Se isso é desejável para ela
divisão até pelo determinante pode ser excelente por @code{xthru (%)}
ou alternativamente na unha por

@example
expe (adjoint (m)) / expand (determinant (m))
invert (m) := adjoint (m) / determinant (m)
@end example

Veja @code{^^} (expoente não comutativo) para outro método de inverter uma matriz.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end deffn

@defvr {Variável de opção} lmxchar
Valor padrão: @code{[}

@code{lmxchar} é o caractere mostrado como o delimitador
esquerdo de uma matriz.
Veja também @code{rmxchar}.

Exemplo:

@example
(%i1) lmxchar: "|"$
(%i2) matrix ([a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]);
                           | a  b  c ]
                           |         ]
(%o2)                      | d  e  f ]
                           |         ]
                           | g  h  i ]
@end example

@end defvr

@deffn {Função} matrix (@var{row_1}, ..., @var{row_n})
Retorna uma matriz retangular que tem as linhas @var{row_1}, ..., @var{row_n}.
Cada linha é uma lista de expressões.
Todas as linhas devem ter o mesmo comprimento.

As operações @code{+} (adição), @code{-} (subtração), @code{*} (multiplicação),
e @code{/} (divisão), são realizadas elemento por elemento
quando os operandos são duas matrizes, um escalar e uma matriz, ou uma matriz e um escalar.
A operação @code{^} (exponenciação, equivalentemente @code{**})
é realizada elemento por elemento
se os operandos são um escalar e uma matriz ou uma matriz e um escalar,
mas não se os operandos forem duas matrizes.
@c WHAT DOES THIS NEXT PHRASE MEAN EXACTLY ??
Todos as operações são normalmente realizadas de forma completa,
incluindo @code{.} (multiplicação não comutativa).

Multiplicação de matrizes é representada pelo operador de multiplicação não comutativa @code{.}.
O correspondente operador de exponenciação não comutativa é @code{^^}.
Para uma matriz @code{@var{A}}, @code{@var{A}.@var{A} = @var{A}^^2} e
@code{@var{A}^^-1} é a inversa de @var{A}, se existir.

Existem comutadores para controlar a simplificação de expresões
envolvendo operações escalar e matriz-lista.
São eles
@code{doallmxops}, @code{domxexpt}
@code{domxmxops}, @code{doscmxops}, e @code{doscmxplus}.
@c CHECK -- WE PROBABLY WANT EXHAUSTIVE LIST HERE

Existem opções adicionais que são relacionadas a matrizes.  São elas:
@code{lmxchar}, @code{rmxchar}, @code{ratmx}, @code{listarith}, @code{detout},
@code{scalarmatrix},
e @code{sparse}.
@c CHECK -- WE PROBABLY WANT EXHAUSTIVE LIST HERE

Existe um número de
funções que pegam matrizes como argumentos ou devolvem matrizes como valor de retorno.
Veja @code{eigenvalues}, @code{eigenvectors},
@code{determinant},
@code{charpoly}, @code{genmatrix}, @code{addcol}, @code{addrow}, 
@code{copymatrix}, @code{transpose}, @code{echelon},
e @code{rank}.
@c CHECK -- WE PROBABLY WANT EXHAUSTIVE LIST HERE

Exemplos:

@itemize @bullet
@item
Construção de matrizes de listas.
@end itemize
@example
(%i1) x: matrix ([17, 3], [-8, 11]);
                           [ 17   3  ]
(%o1)                      [         ]
                           [ - 8  11 ]
(%i2) y: matrix ([%pi, %e], [a, b]);
                           [ %pi  %e ]
(%o2)                      [         ]
                           [  a   b  ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Adição, elemento por elemento.
@end itemize
@example
(%i3) x + y;
                      [ %pi + 17  %e + 3 ]
(%o3)                 [                  ]
                      [  a - 8    b + 11 ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Subtração, elemento por elemento.
@end itemize
@example
(%i4) x - y;
                      [ 17 - %pi  3 - %e ]
(%o4)                 [                  ]
                      [ - a - 8   11 - b ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Multiplicação, elemento por elemento.
@end itemize
@example
(%i5) x * y;
                        [ 17 %pi  3 %e ]
(%o5)                   [              ]
                        [ - 8 a   11 b ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Divisão, elemento por elemento.
@end itemize
@example
(%i6) x / y;
                        [ 17       - 1 ]
                        [ ---  3 %e    ]
                        [ %pi          ]
(%o6)                   [              ]
                        [   8    11    ]
                        [ - -    --    ]
                        [   a    b     ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Matriz para um expoente escalar, elemento por elemento.
@end itemize
@example
(%i7) x ^ 3;
                         [ 4913    27  ]
(%o7)                    [             ]
                         [ - 512  1331 ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Base escalar para um expoente matriz, elemento por elemento.
@end itemize
@example
(%i8) exp(y); 
                         [   %pi    %e ]
                         [ %e     %e   ]
(%o8)                    [             ]
                         [    a     b  ]
                         [  %e    %e   ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Base matriz para um expoente matriz.  Essa não é realizada elemento por elemento.
@c WHAT IS THIS ??
@end itemize
@example
(%i9) x ^ y;
                                [ %pi  %e ]
                                [         ]
                                [  a   b  ]
                     [ 17   3  ]
(%o9)                [         ]
                     [ - 8  11 ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Multiplicação não comutativa de matrizes.
@end itemize
@example
(%i10) x . y;
                  [ 3 a + 17 %pi  3 b + 17 %e ]
(%o10)            [                           ]
                  [ 11 a - 8 %pi  11 b - 8 %e ]
(%i11) y . x;
                [ 17 %pi - 8 %e  3 %pi + 11 %e ]
(%o11)          [                              ]
                [  17 a - 8 b     11 b + 3 a   ]
@end example
@itemize @bullet
@item
Exponenciação não comutativa de matrizes.
Uma base escalar @var{b} para uma potência matriz @var{M}
é realizada elemento por elemento e então @code{b^^m} é o mesmo que @code{b^m}.
@end itemize
@example
(%i12) x ^^ 3;
                        [  3833   1719 ]
(%o12)                  [              ]
                        [ - 4584  395  ]
(%i13) %e ^^ y;
                         [   %pi    %e ]
                         [ %e     %e   ]
(%o13)                   [             ]
                         [    a     b  ]
                         [  %e    %e   ]
@end example
@itemize @bullet
@item
A matriz elevada a um expoente -1 com exponenciação não comutativa é a matriz inversa,
se existir.
@end itemize
@example
(%i14) x ^^ -1;
                         [ 11      3  ]
                         [ ---  - --- ]
                         [ 211    211 ]
(%o14)                   [            ]
                         [  8    17   ]
                         [ ---   ---  ]
                         [ 211   211  ]
(%i15) x . (x ^^ -1);
                            [ 1  0 ]
(%o15)                      [      ]
                            [ 0  1 ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} matrixmap (@var{f}, @var{M})
Retorna uma matriz com elemento @code{i,j} igual a @code{@var{f}(@var{M}[i,j])}.

Veja também @code{map}, @code{fullmap}, @code{fullmapl}, e @code{apply}.

@c NEED EXAMPLE HERE
@end deffn

@deffn {Função} matrixp (@var{expr})
Retorna @code{true} se @var{expr} é uma matriz, de outra forma retorna @code{false}.

@end deffn

@defvr {Variável de opção} matrix_element_add
Valor padrão: @code{+}

@code{matrix_element_add} é a operação 
invocada em lugar da adição em uma multiplicação de matrizes.
A @code{matrix_element_add} pode ser atribuído qualquer operador n-ário
(que é, uma função que manuseia qualquer número de argumentos).
Os valores atribuídos podem ser o nome de um operador entre aspas duplas,
o nome da função,
ou uma expressão lambda.

Veja também @code{matrix_element_mult} e @code{matrix_element_transpose}.

Exemplo:

@example
(%i1) matrix_element_add: "*"$
(%i2) matrix_element_mult: "^"$
(%i3) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]);
                           [ a  b  c ]
(%o3)                      [         ]
                           [ d  e  f ]
(%i4) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]);
                           [ u  v  w ]
(%o4)                      [         ]
                           [ x  y  z ]
(%i5) aa . transpose (bb);
                     [  u  v  w   x  y  z ]
                     [ a  b  c   a  b  c  ]
(%o5)                [                    ]
                     [  u  v  w   x  y  z ]
                     [ d  e  f   d  e  f  ]
@end example

@end defvr

@defvr {Variável de opção} matrix_element_mult
Valor padrão: @code{*}

@code{matrix_element_mult} é a operação
invocada em lugar da multiplicação em uma multiplicação de matrizes.
A @code{matrix_element_mult} pode ser atribuído qualquer operador binário.
O valor atribuído pode ser o nome de um operador entre aspas duplas,
o nome de uma função,
ou uma expressão lambda.

O operador do ponto @code{.} é uma escolha útil em alguns contextos.

Veja também @code{matrix_element_add} e @code{matrix_element_transpose}.

Exemplo:

@example
(%i1) matrix_element_add: lambda ([[x]], sqrt (apply ("+", x)))$
(%i2) matrix_element_mult: lambda ([x, y], (x - y)^2)$
(%i3) [a, b, c] . [x, y, z];
                          2          2          2
(%o3)         sqrt((c - z)  + (b - y)  + (a - x) )
(%i4) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]);
                           [ a  b  c ]
(%o4)                      [         ]
                           [ d  e  f ]
(%i5) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]);
                           [ u  v  w ]
(%o5)                      [         ]
                           [ x  y  z ]
(%i6) aa . transpose (bb);
               [             2          2          2  ]
               [ sqrt((c - w)  + (b - v)  + (a - u) ) ]
(%o6)  Col 1 = [                                      ]
               [             2          2          2  ]
               [ sqrt((f - w)  + (e - v)  + (d - u) ) ]

                         [             2          2          2  ]
                         [ sqrt((c - z)  + (b - y)  + (a - x) ) ]
                 Col 2 = [                                      ]
                         [             2          2          2  ]
                         [ sqrt((f - z)  + (e - y)  + (d - x) ) ]
@end example

@end defvr

@defvr {Variável de opção} matrix_element_transpose
Valor padrão: @code{false}

@code{matrix_element_transpose} é a operação
aplicada a cada elemento de uma matriz quando for uma transposta.
A @code{matrix_element_mult} pode ser atribuído qualquer operador unário.
O valor atribuído pode ser  nome de um operador entre aspas duplas,
o nome de uma função,
ou uma expressão lambda.

Quando @code{matrix_element_transpose} for igual a @code{transpose},
a função  @code{transpose} é aplicada a todo elemento.
Quando @code{matrix_element_transpose} for igual a @code{nonscalars},
a função @code{transpose} é aplicada a todo elemento não escalar.
Se algum elemento é um átomo, a opção @code{nonscalars} aplica
@code{transpose} somente se o átomo for declarado não escalar,
enquanto a opção @code{transpose} sempre aplica @code{transpose}.

O valor padrão, @code{false}, significa nenhuma operação é aplicada.

Veja também @code{matrix_element_add} e @code{matrix_element_mult}.

Exemplos:

@example
(%i1) declare (a, nonscalar)$
(%i2) transpose ([a, b]);
                        [ transpose(a) ]
(%o2)                   [              ]
                        [      b       ]
(%i3) matrix_element_transpose: nonscalars$
(%i4) transpose ([a, b]);
                        [ transpose(a) ]
(%o4)                   [              ]
                        [      b       ]
(%i5) matrix_element_transpose: transpose$
(%i6) transpose ([a, b]);
                        [ transpose(a) ]
(%o6)                   [              ]
                        [ transpose(b) ]
(%i7) matrix_element_transpose: lambda ([x], realpart(x) - %i*imagpart(x))$
(%i8) m: matrix ([1 + 5*%i, 3 - 2*%i], [7*%i, 11]);
                     [ 5 %i + 1  3 - 2 %i ]
(%o8)                [                    ]
                     [   7 %i       11    ]
(%i9) transpose (m);
                      [ 1 - 5 %i  - 7 %i ]
(%o9)                 [                  ]
                      [ 2 %i + 3    11   ]
@end example

@end defvr

@c IS THIS THE ONLY MATRIX TRACE FUNCTION ??
@deffn {Função} mattrace (@var{M})
Retorna o traço (que é, a soma dos elementos sobre a diagonal principal) da
matriz quadrada @var{M}.  

@code{mattrace} é chamada por @code{ncharpoly},
uma alternativa para @code{charpoly} do Maxima.
@c UMM, HOW IS THAT RELEVANT HERE ??

@code{load ("nchrpl")} chama essa função.

@end deffn

@deffn {Função} minor (@var{M}, @var{i}, @var{j})
Retorna o @var{i}, @var{j} menor do elemento localizado na linha @var{i} coluna @var{j} da matriz @var{M}.  Que é @var{M}
com linha @var{i} e coluna @var{j} ambas removidas.

@end deffn

@deffn {Função} ncexpt (@var{a}, @var{b})
Se uma expressão exponencial não comutativa é muito
alta para ser mostrada como @code{@var{a}^^@var{b}} aparecerá como @code{ncexpt (@var{a},@var{b})}.

@code{ncexpt} não é o nome de uma função ou operador;
o nome somente aparece em saídas, e não é reconhecido em entradas.

@end deffn

@deffn {Função} ncharpoly (@var{M}, @var{x})
Retorna o polinômio característico da matriz @var{M}
com relação a @var{x}.  Essa é uma alternativa para @code{charpoly} do Maxima.

@code{ncharpoly} trabalha pelo cálculo dos traços das potências na dada matriz,
que são sabidos serem iguais a somas de potências das raízes do
polinômio característico.  Para essas quantidade a função
simétrica das raízes pode ser calculada, que nada mais são que
os coeficientes do polinômio característico.  @code{charpoly} trabalha
@c SHOULD THAT BE "m" INSTEAD OF "a" IN THE NEXT LINE ??
formatando o determinante de @code{@var{x} * ident [n] - a}.  Dessa forma @code{ncharpoly} é vencedor,
por exemplo, no caso de largas e densas matrizes preencidas com inteiros,
desde que isso evite inteiramente a aritmética polinomial.

@code{load ("nchrpl")} loads this file.

@end deffn

@deffn {Função} newdet (@var{M}, @var{n})
Calcula o determinante de uma matriz ou array @var{M} pelo
algorítmo da árvore menor de Johnson-Gentleman.
@c UGH -- ARRAYS ARE SUCH A MESS
O argumento @var{n} é a ordem; isso é opcional se @var{M} for uma matriz.

@end deffn

@c NEEDS CLARIFICATION AND EXAMPLES
@defvr {Declaração} nonscalar
Faz átomos ser comportarem da mesma forma que uma lista ou matriz em relação ao
operador do ponto.

@end defvr

@deffn {Função} nonscalarp (@var{expr})
Retorna @code{true} se @var{expr} é um não escalar, i.e., isso contém
átomos declarados como não escalares, listas, ou matrizes.

@end deffn

@deffn {Função} permanent (@var{M}, @var{n})
Calcula o permanente da matriz @var{M}.  Um permanente
é como um determinante mas sem mudança de sinal.

@end deffn

@deffn {Função} rank (@var{M})
Calcula o posto da matriz @var{M}.  Que é, a ordem do
mais largo determinante não singular de @var{M}.

@c STATEMENT NEEDS CLARIFICATION
@var{rank} pode retornar uma
resposta ruim se não puder determinar que um elemento da matriz que é
equivalente a zero é realmente isso.

@end deffn

@defvr {Variável de opção} ratmx
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{ratmx} é @code{false}, adição, subtração,
e multiplicação para determinantes e matrizes são executados na
representação dos elementos da matriz e fazem com que o resultado da
inversão de matrizes seja esquerdo na representação geral.

Quando @code{ratmx} é @code{true},
as 4 operações mencionadas acima são executadas na forma CRE e o
resultado da matriz inversa é dado na forma CRE.  Note isso pode
fazer com que os elementos sejam expandidos (dependendo da escolha de @code{ratfac})
o que pode não ser desejado sempre.

@end defvr

@deffn {Função} row (@var{M}, @var{i})
retorna a @var{i}'ésima linha da matriz @var{M}.
O valor de retorno é uma matriz.

@end deffn

@defvr {Variável de opção} scalarmatrixp
Valor padrão: @code{true}

Quando @code{scalarmatrixp} é @code{true}, então sempre que uma matriz 1 x 1
é produzida como um resultado de cálculos o produto do ponto de matrizes 
é simplificado para um escalar, a saber o elemento solitário da matriz.

Quando @code{scalarmatrixp} é @code{all},
então todas as matrizes 1 x 1 serão simplificadas para escalares.

Quando @code{scalarmatrixp} é @code{false}, matrizes 1 x 1 não são simplificadas para escalares.

@end defvr

@c I WONDER WHAT THIS IS ABOUT
@deffn {Função} scalefactors (@var{coordinatetransform})
Aqui coordinatetransform
avalia para a forma [[expresão1, expresão2, ...],
indeterminação1, indeterminação2, ...], onde indeterminação1,
indeterminação2, etc.  são as variáveis de coordenadas curvilíneas e
onde a escolha de componentes cartesianas retangulares é dada em termos das
coordenadas curvilíneas por [expresão1, expresão2, ...].
@code{coordinates} é escolhida para o vetor [indeterminação1, indeterminação2,...],
e @code{dimension} é escolhida para o comprimento desse vetor.  SF[1], SF[2],
..., SF[DIMENSION] são escohidos para fatores de escala de coordenada, e @code{sfprod}
é escohido para o produto desse fatores de escala.  Inicialmente, @code{coordinates}
é [X, Y, Z], @code{dimension} é 3, e SF[1]=SF[2]=SF[3]=SFPROD=1,
correspondendo a coordenadas Cartesianas retangulares 3-dimensional.
Para expandir uma expresão dentro de componentes físicos no sistema de coordenadas
corrente , existe uma função com uso da forma
@c SOME TEXT HAS GONE MISSING HERE

@end deffn

@deffn {Função} setelmx (@var{x}, @var{i}, @var{j}, @var{M})
Atribue @var{x} para o (@var{i}, @var{j})'ésimo elemento da matriz @var{M},
e retorna a matriz alterada.

@code{@var{M} [@var{i}, @var{j}]: @var{x}} tem o mesmo efeito,
mas retorna @var{x} em lugar de @var{M}.

@end deffn

@deffn {Função} similaritytransform (@var{M})
@deffnx {Função} simtran (@var{M})
@code{similaritytransform} calcula uma transformação homotética da matriz @code{M}.
Isso retorna uma lista que é a saída do
comando @code{uniteigenvectors}.  Em adição se o sinalizador @code{nondiagonalizable}
é @code{false} duas matrizes globais @code{leftmatrix} e @code{rightmatrix} são calculadas.
Essas matrizes possuem a propriedade de
@code{leftmatrix . @var{M} . rightmatrix} é uma matriz diagonal com os autovalores
de @var{M} sobre a diagonal.  Se @code{nondiagonalizable} é @code{true} as matrizes esquerda e
direita não são computadas.

Se o sinalizador @code{hermitianmatrix} é @code{true}
então @code{leftmatrix} é o conjugado complexo da transposta de
@code{rightmatrix}.  De outra forma @code{leftmatrix} é a inversa de @code{rightmatrix}.

@code{rightmatrix} é a matriz cujas colunas são os autovetores
unitários de @var{M}.  Os outros sinalizadores (veja @code{eigenvalues} e
@code{eigenvectors}) possuem o mesmo efeito desde que
@code{similaritytransform} chama as outras funções no pacote com o objetivo de
estar habilitado para a forma @code{rightmatrix}.

@code{load ("eigen")} chama essa função.

@code{simtran} é um sinônimo para @code{similaritytransform}.

@end deffn

@defvr {Variável de opção} sparse
Valor padrão: @code{false}

Quando @code{sparse} é @code{true}, e se @code{ratmx} é @code{true}, então @code{determinant}
usará rotinas especiais para calcular determinantes esparsos.

@end defvr

@deffn {Função} submatrix (@var{i_1}, ..., @var{i_m}, @var{M}, @var{j_1}, ..., @var{j_n})
@deffnx {Função} submatrix (@var{i_1}, ..., @var{i_m}, @var{M})
@deffnx {Função} submatrix (@var{M}, @var{j_1}, ..., @var{j_n})
Retorna uma nova matriz formada pela
matrix @var{M} com linhas @var{i_1}, ..., @var{i_m} excluídas, e colunas @var{j_1}, ..., @var{j_n} excluídas.

@end deffn

@deffn {Função} transpose (@var{M})
Retorna a transposta de @var{M}.

Se @var{M} é uma matriz, o valor de retorno é outra matriz @var{N}
tal que @code{N[i,j] = M[j,i]}.

Se @var{M} for uma lista, o valor de retorno é uma matrix @var{N}
de @code{length (m)} linhas e 1 coluna, tal que @code{N[i,1] = M[i]}.

De outra forma @var{M} é um símbolo,
e o valor de retorno é uma expressão substantiva @code{'transpose (@var{M})}.

@end deffn

@deffn {Função} triangularize (@var{M})
Retorna a maior forma triangular da matriz @code{M}, como produzido através da eliminação de Gauss.
O valor de retorno é o mesmo que @code{echelon},
exceto que o o coeficiente lider não nulo em cada linha não é normalizado para 1.

@code{lu_factor} e @code{cholesky} são outras funções que retornam matrizes triangularizadas.

@c ===beg===
@c M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
@c triangularize (M);
@c ===end===
@example
(%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
                       [  3   7  aa  bb ]
                       [                ]
(%o1)                  [ - 1  8  5   2  ]
                       [                ]
                       [  9   2  11  4  ]
(%i2) triangularize (M);
             [ - 1   8         5            2      ]
             [                                     ]
(%o2)        [  0   - 74     - 56         - 22     ]
             [                                     ]
             [  0    0    626 - 74 aa  238 - 74 bb ]
@end example

@end deffn

@deffn {Função} uniteigenvectors (@var{M})
@deffnx {Função} ueivects (@var{M})
Calcula autovetores unitários da matriz @var{M}.
O valor de retorno é uma lista de listas, a primeiro sublista é a
saída do comando @code{eigenvalues}, e as outras sublistas são
os autovetores unitários da matriz correspondente a esses autovalores
respectivamente.

@c COPY DESCRIPTIONS OF THOSE FLAGS HERE
Os sinalizadores mencionados na descrição do
comando @code{eigenvectors} possuem o mesmo efeito aqui também.

Quando @code{knowneigvects} é @code{true}, o pacote @code{eigen} assume
que os autovetores da matriz são conhecidos para o usuário são
armazenados sob o nome global @code{listeigvects}.  @code{listeigvects} pode ser ecolhido
para uma lista similar à saída do comando @code{eigenvectors}.

@c FOLLOWING PARAGRAPH IS IN NEED OF SERIOUS CLARIFICATION
Se @code{knowneigvects} é escolhido para @code{true} e a lista de autovetores é dada a
escolha do sinalizador @code{nondiagonalizable} pode não estar correta.  Se esse é
o caso por favor ecolha isso para o valor correto.  O autor assume que
o usuário sabe o que está fazendo e que não tentará diagonalizar uma
matriz cujos autovetores não geram o mesmo espaço vetorial de
dimensão apropriada.

@code{load ("eigen")} chama essa função.

@code{ueivects} é um sinônimo para @code{uniteigenvectors}.

@end deffn

@deffn {Função} unitvector (@var{x})
@deffnx {Função} uvect (@var{x})
Retorna @math{@var{x}/norm(@var{x})};
isso é um vetor unitário na mesma direção que @var{x}.

@code{load ("eigen")} chama essa função.

@code{uvect} é um sinônimo para @code{unitvector}.

@end deffn

@c NEEDS A LOT OF WORK: MAKE SURE THAT ALL VECTOR SIMPLIFICATION FLAGS HAVE A DESCRIPTION HERE
@deffn {Função} vectorsimp (@var{expr})
Aplica simplificações e expansões conforme
os seguintes sinalizadores globais:

@code{expandall}, @code{expanddot}, @code{expanddotplus}, @code{expandcross}, @code{expandcrossplus},
@code{expandcrosscross}, @code{expandgrad}, @code{expandgradplus}, @code{expandgradprod},
@code{expanddiv}, @code{expanddivplus}, @code{expanddivprod}, @code{expandcurl}, @code{expandcurlplus},
@code{expandcurlcurl}, @code{expandlaplacian}, @code{expandlaplacianplus},
e @code{expandlaplacianprod}.

Todos esses sinalizadores possuem valor padrão @code{false}.  O sufixo @code{plus} refere-se a
utilização aditivamente ou distribuitivamente.  O sufixo @code{prod} refere-se a
expansão para um operando que é qualquer tipo de produto.

@table @code
@item expandcrosscross
Simplifica @math{p ~ (q ~ r)} para @math{(p . r)*q - (p . q)*r}.
@item expandcurlcurl
Simplifica @math{curl curl p} para @math{grad div p + div grad p}.
@item expandlaplaciantodivgrad
Simplifica @math{laplacian p} para @math{div grad p}.
@item expandcross
Habilita @code{expandcrossplus} e @code{expandcrosscross}.
@item expandplus
Habilita @code{expanddotplus}, @code{expandcrossplus}, @code{expandgradplus},
@code{expanddivplus}, @code{expandcurlplus}, e @code{expandlaplacianplus}.
@item expandprod
Habilita @code{expandgradprod}, @code{expanddivprod}, e @code{expandlaplacianprod}.
@end table

@c EXPLAIN THE IMPORT OF THIS STATEMENT
Esses sinalizadores foram todos declarados @code{evflag}.

@c SEEMS SOME TEXT HAS GONE MISSING HERE; COMMENT OUT FRAGMENT PENDING
@c RECOVERY AND/OR RECONSTRUCTION OF THIS PARAGRAPH
@c For orthogonal curvilinear coordinates, the global variables
@c COORDINATES[[X,Y,Z]], DIMENSION[3], SF[[1,1,1]], and SFPROD[1] são set
@c by the function invocation

@end deffn

@defvr {Variável de opção} vect_cross
Valor padrão: @code{false}

@c WHAT DOES THIS MEAN EXACTLY ??
Quando @code{vect_cross} é @code{true}, isso permite DIFF(X~Y,T) trabalhar onde
~ é definido em SHARE;VECT (onde VECT_CROSS é escolhido para @code{true}, de qualqeur modo.)

@end defvr

@deffn {Função} zeromatrix (@var{m}, @var{n})
Retorna um matriz @var{m} por @var{n}, com todos os elementos sendo zero.

@end deffn

@defvr {Símbolo especial} [
@defvrx {Símbolo especial} ]
@ifinfo
@fnindex Delimitador de Lista
@fnindex Operador de Subscrito
@end ifinfo
@code{[} e @code{]} marcam o omeço e o fim, respectivamente, de uma lista.

@code{[} e @code{]} também envolvem os subscritos de
uma lista, array, array desordenado, ou função array.

Exemplos:

@example
(%i1) x: [a, b, c];
(%o1)                       [a, b, c]
(%i2) x[3];
(%o2)                           c
(%i3) array (y, fixnum, 3);
(%o3)                           y
(%i4) y[2]: %pi;
(%o4)                          %pi
(%i5) y[2];
(%o5)                          %pi
(%i6) z['foo]: 'bar;
(%o6)                          bar
(%i7) z['foo];
(%o7)                          bar
(%i8) g[k] := 1/(k^2+1);
                                  1
(%o8)                     g  := ------
                           k     2
                                k  + 1
(%i9) g[10];
                                1
(%o9)                          ---
                               101
@end example

@end defvr

