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MATEMÁTICACOMPUTACIONAL
Isabel Reis dos Santos
19 de Setembro de 2016
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Apresentação
Porquê utilizar Métodos Numéricos?I Para resolver problemas que não podem ser resolvidos
exactamente
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IntroduçãoPorquê utilizar Métodos Numéricos?
I Para resolver problemas intratáveis
θ′′ +gC
sin θ = 0, θ(0) =π
6, θ′(0) = 0
sn(x ; k) é a função Jacobiana elíptica com módulo k = sin(θ0/2)g ≈ 9.81m/s2
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Apresentação
Métodos numéricos sãotécnicas baseadas em matemáticaque utilizam os computadorespara permitir resolverproblemas de engenhariaque não são de fácil resoluçãoou não têm solução analítica.
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Método de Avaliação
I Provas Escritas (75%) e dois Trabalhos Computacionais(25%, em Matlab).
I Nota final: NF = 3/4N + 1/4C,I Trabalhos: C = C1 + C2I Testes: N = maxT 1,T1rep+ maxT 2,T2rep ≥ 8.5I Exame: N = (T 1rep + T 2rep) ≥ 8.5 (renuncia a T 1 e T 2)
onde 0 ≤ Ti ≤ 10 e 0 ≤ Ci ≤ 10.
I maxT1,T 1rep ≥ 3.7 ∧maxT2,T 2rep ≥ 3.7.
I Não se conservam as notas de inscrições anteriores.
I NF ≥ 18⇒ prova oral.
I Época especial: NF = 3/4E + 1/4C
I Datas: T 1 = 17 Nov , T 2 = 21 Dez, Rep = 16 Jan
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Bibliografia
I “Acetatos”, Isabel Reis dos Santos, Análise Numérica 2016
I “Matemática Computacional”, Isabel Reis dos Santos,Departamento de Matemática 2011/2012
I “Matemática Computacional: Exercícios”, Lista de exercícios
I “Numerical Analysis”, Richard Burden e Douglas Faires, 9a edição,Brooks/Cole
I “An Introduction to Numerical Methods: A MATLABApproach”, Abdelwahab Kharab e Ronald Guenther, Chapman &Hall/CRC
I Aulas teóricas com resolução de exercícios
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Introdução
I Teoria dos erros (precisão finita)I Equações não lineares (zeros de funções)I Sistemas de equações (lineares e não lineares)I Ajuste de curvas (aproximação de funções):
I Interpolação polinomial (nos pontos)I Regressão (próximo dos pontos)
I Integração (cálculo de áreas)I Equações diferenciais ordinárias (p.e. evolução no tempo)
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Objectivos
I Deduzir fórmulas de erro no cálculo de funções emprecisão finita, verificar o condicionamento de funções eestabilidade dos algoritmos.
I Derivar métodos numéricos apropriados para:I resolver equações algébricas e transcendentais;I resolver sistemas de equações lineares e não lineares;I aproximar uma função;I calcular um integral definido;I resolver uma equação diferencial.
I Para um determinado método numérico:I realizar a análise do erro;I demonstrar a validade dos resultados obtidos.
I Utilizar e realizar em Matlab/... alguns métodos numéricos.
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Capítulos
1. Teoria dos erros
2. Equações não lineares
3. Normas e condicionamento de matrizes
4. Sistemas de equações lineares
5. Sistemas de equações não lineares
6. Método dos mínimos quadrados
7. Interpolação polinomial
8. Integração
9. Equações diferenciais ordinárias
I Matlab (Octave)
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Exemplos de aplicação(dois por capítulo)
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Teoria dos erros
I f (x) = 1− cos(x), x = 0.01, ±0. ×10t
Algoritmo : z1 = cos(x), z2 = 1− z1
z1 = cos(x) = 0.999950000416... ≈ 0.1000× 101 = z1z2 = 1− z1 ≈ 1− z1 = 0
|δz | =
∣∣∣∣ f (0.01)− z2
f (0.01)
∣∣∣∣ = 1 ⇒ 100% erro
no casas % erro4 1005 0.002
10 0.00003
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Teoria dos erros
format longsum = 0for i = 1:100000
sum = sum + 0.1;end
Retorna sum = 10000.0000000188 em vez de 10000.δ = 1.88× 10−2 (erro relativo)
Dízima infinita no sistema binário:
(0.1)10 = (0.00011001100110011 . . .)2
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Equações não lineares
I Qual é a parte da bola que fica debaixo de água?
Diâmetro = 11 cm e Raio = 5.5 cm
x3 − 0.165x2 + 3.993× 10−4 = 0
x1 = 0.1464..., x2 = 0.0624..., x3 = −0.0437..., 0 ≤ xi ≤ 0.11
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Equações não lineares
I Determinar a taxa de crescimento λ de uma populaçãoque inicialmente tem 1000000 indivíduos, imigraram435000 e no final do primeiro ano tem 1564000 indivíduos.
1564000 = 1000000eλ +435000
λ(eλ − 1)
λ = 0.1009979296857495
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Sistemas de equações lineares
v(t) = 11.73t2 − 128.77t + 456.71
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Sistemas de equações lineares
I Pontes treliças são estruturas leves.I A soma das componentes horizontais e verticais das
forças em cada junta tem de dar zero.I Numa ponte com n nós a matriz tem 2n linhas (e colunas).
I Utilizam-se métodos iterativos para resolver sistemaslineares com matrizes esparsas.
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Sistemas de equações não lineares
(x1 − 2)2 + (x2 − 1)2 = 4(x1 − 3)2 + (x2 − 2)2 = 1
−0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
x1
x2
( a )
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Sistemas de equações não linearesI Modelo de uma fábrica de peças de automóvel: relacionar
o tempo médio entre chegadas com o tempo médio nosistema, y = f (x ; θ) + ε
Método dos mínimos quadrados com função a minimizar
SSE =n∑
i=1
[yi − θ1 − θ2artg(θ3xi + θ4)]2
Sistema não linear:∂SSE∂θ1
= 0 ∧ ∂SSE∂θ2
= 0 ∧ ∂SSE∂θ3
= 0 ∧ ∂SSE∂θ4
= 0
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Método dos mínimos quadradosI Coeficiente de expansão térmica
α(T ) = −1.2278× 10−5T 2 + 6.1946× 10−3T + 6.0150
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Método dos mínimos quadradosI Rede de processamento e encaminhamento de pacotesI Construir um modelo que relacione o tempo médio no
sistema, Y , com o tempo médio entre chegadas, X .
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Integração
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Integração
I Ponte basculante, mancal, munhão (eixo) e vigaI A contracção necessária no munhão é 0.38 mm ou mais.
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Integração
α(T ) = −1.2278× 10−5T 2 + 6.1946× 10−3T + 6.0150
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Interpolação polinomialI Qual é a velocidade do fogetão após 7 segundos?I v(t) = 11.73t2 − 128.77t + 456.71, v(7) ≈ 130.09 m/s
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Equações diferenciais ordináriasI Uma vítima de homicídio é encontrada às 18h.I Pretende-se saber a hora da morte.
θ′(t) = −k(θ(t)− θa), θ(t) = Ae−kt + θa
θa = 22.2 oC ⇒ k = 0.26005, A = 776.683
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Equações diferenciais ordináriasI Movimento de um pêndulo oscilatório
θ′′ +gC
sin θ = 0, θ(0) =π
6, θ′(0) = 0
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Dúvidas
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Duvidas?
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Capítulo 1
Teoria dos erros
I Números em precisão finitaI Representação em vírgula flutuanteI ArredondamentoI Condicionamento e estabilidade
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Números em precisão finita
I os computadores realizam operações sobrenúmeros cuja precisão é finita;
I os computadores usam o sistema binário enão o decimal para representar os números;
I memória disponível para guardar umnúmero é fixa;
I os números representam-se com umnúmero fixo de dígitos.
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Números em precisão finita
Ω = n ∈ Z : n = a1a2a3,ai ∈ N0, (#Ω = 1000)
0 0 0 0 0 1 0 0 2 . . . 9 9 8 9 9 9
Impossível expressar certos conjuntos importantes de números:
1. Números maiores do que 999;
2. Números negativos;
3. Fracções;
4. Números irracionais;
5. Números complexos.
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Números em precisão finitaZ é fechado com respeito à adição, subtracção e multiplicação:
n,m ∈ Z⇐ n + m,n −m,n ×m ∈ Z
Z não é fechado com respeito à divisão:
∃n,m ∈ Z tal que n/m /∈ Z (p.ex . n = 7 e m = 2)
Números em precisão finita não são fechados em relação anenhuma destas operações básicas. Por Exemplo paran,m ∈ Ω tem-se:
600 + 600 = 1200 (muito grande, Overflow)
003− 005 = −2 (negativo, muito pequeno, Underflow)
050× 050 = 2500 (muito grande, Overflow)
007/002 = 3.5 (não é inteiro, n/m /∈ Ω)
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Números em precisão finitaPropriedade associativa: a + (b − c) = (a + b)− ca = 800, b = 500 e c = 400.
800 + (500− 400) = (800 + 500) − 400 =
800 + 100 1300 − 400 Overflow
900
Propriedade distributiva: a× (b − c) = a× b − a× ca = 5, b = 210 e c = 195.
5 × (210− 195) = 5× 210 − 5× 195 =
5 × 15 1050 − 975 Overflow
75
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Representação em vírgula flutuanteRepresentação de x ∈ R.
Notação científica: x = ±0.a1a2 . . . an . . .× 10t , a1 6= 0.
(sinal, mantissa e expoente em base decimal)ai ∈ 0, 1, . . . , 9
Sistema de vírgula flutuante: VF (β,n, t1, t2)
x = ±0.a1a2 . . . an×βt , a1 6= 0, β−1 ≤ m ≤ 1−β−n t1 ≤ t ≤ t2
O zero é representado à parte.
Nos computadores β = 2 e a1 = 1.
I Overflow: se t > t2I Underflow: se t < t1
Vírgula Flutuante IEEE Standard 754 (1985)
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Representação em vírgula flutuante
VF (10,3,−99,99)
x = ±0.a1a2a3×10t , a1 6= 0, 0.1 ≤ m ≤ 0.999, −99 ≤ t ≤ 99
I Os números reais formam um contínuo.I Densidade: ∀x , y ∈ R, x+y
2 ∈ R.34 / 358
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Representação em vírgula flutuante
x = ±0.a1a2a3×10t , a1 6= 0, 0.1 ≤ m ≤ 0.999, −99 ≤ t ≤ 99
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ArredondamentoArmazenar x = ±0.a1a2 . . . anan+1 . . .× 10t , a1 6= 0, no sistemaVF (10,n, t1, t2).
I Arredondamento por corte: fl(x) = ±0.a1a2 . . . an × 10t
I Arredondamento simétrico: fl(x) = ±0.a′1a′2 . . . a′n × 10t ′
Se 0 ≤ an+1 < 5, então a′i = ai e t = t ′.
Se 5 ≤ an+1 < 10, então fl(x) = ±(0.a1a2 . . . an + 10−n)× 10t
Exemplo: n = 3 (10−n = 10−3 = 0.001) e t = −5.
0. 1 4 5 6 2 × 10−5
0.14562×10−5 =
0.145× 10−5 a.c
(0.145 + 0.001)× 10−5 = 0.146× 10−5 a.s
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Arredondamento
x - valor exacto, x - valor aproximado
Erro : ex = x − xErro absoluto : |ex | = |x − x |
Erro relativo : |δx | =|x − x ||x |
, x 6= 0
Erro de arredondamento é o erro causado por representar umnúmero aproximadamente
13≈ 0.333333 = fl
(13
)√
2 =≈ 1.4142 = fl(√
2)
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Arredondamento simétricoMajorações dos erros de arredondamento
Erro absoluto:
|x−x | ≤ 0.5(0.101−0.100)×10t = 0.5×10−3×10t = 0.5× 10t−3
|x | = 0.a1a2...× 10t
0.100 ≤ 0.a1a2... ≤ 0.101 ⇔ 10.101
≤ 10.a1a2...
≤ 10.1
= 10
1|x |
=1
0.a1a2...× 10−t ≤ 10× 10−t = 101−t
Erro relativo:|x − x ||x |
≤ 0.5× 10t−3×101−t = 0.5× 101−3
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Arredondamento simétrico
Erro absoluto:|x − x | ≤ 0.5× 10t−n
Erro relativo:|x − x ||x |
≤ 0.5× 101−n = u
u - unidade de arredondamento
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Arredondamento simétricoProblema:
I Sabe-se que 31.4 resultou de arredondamento simétrico.I Qual é o majorante dos seus erros absoluto e relativo?
Determinação dos valores de t e de n
x = 31.4 = 0.314× 102, t = 2, n = 3
Erro absoluto
|x − x | ≤ 0.5× 10t−n = 0.5× 102−3 = 0.5× 10−1
Erro relativo
|x − x ||x |
≤ 0.5× 101−n = 0.5× 101−3 = 0.5× 10−2
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Propagação de erros. Condicionamento
I Nos métodos numéricos os cálculosnão são feitos com números exactos.
I Como é que estes erros se propagamao longo dos cálculos?
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Propagação de erros. Condicionamento
Erro de propagação causado pelo erro de input numa função.
Pretende-se prever o erro relativo em f (x) face ao valorcorrecto f (x).
f (x) = f (x) + f ′(x)ex +e2
x2!
f ′′(ξ), ξ ∈ int [x , x ]
ef (x) = f (x)− f (x) ≈ f ′(x)ex
δf (x) =f (x)− f (x)
f (x)≈ xf ′(x)
f (x)δx = pf (x)δx
pf (x) − número de condição de f em x(factor de ampliação do erro δx )
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Propagação de erros. Condicionamento
Problema:I O valor 1.21 resulta de um arredondamento simétrico.I Calcule o valor de tan(1.21) e dê uma estimativa do erro.
x = 0.121× 101, t = 1, n = 3, |ex | ≤ 0.5× 101−3
tan(1.21) = 2.65032459497060...
ef = f ′(x)ex =1
cos2(x)ex
|ef | ≤1
cos2(1.21)0.5× 101−3 = 0.0412
tan(1.21) = 2.65± 0.0443 / 358
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Propagação de erros nas operaçõesI Subtracção f (x , y) = x − y
Considerando
x = π = 3.14159265...y = 2199/700 = 3.14142857...
determinar x − y com 4 dígitos na mantissa:
x = 3.142y = 3.141x − y ≈ x − y = 3.142− 3.141 = 0.1000× 10−2
Calcular os erros absoluto e relativo.
|ef | = |(π − 2199/700)− 0.1000× 10−2| = 8.36× 10−4
|δf | =
∣∣∣∣(π − 2199/700)− 0.1000× 10−2
(π − 2199/700)
∣∣∣∣ = 5.09 ⇒ 509%erro
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Propagação de erros nas operaçõesI Subtracção f (x , y) = x − y
Considerando
x = π = 3.14159265...y = 2199/700 = 3.14142857...
determinar x − y com 6 dígitos na mantissa:
x = 3.14159y = 3.14143x − y ≈ x − y = 3.14159− 3.14143 = 0.160000× 10−3
Calcular os erros absoluto e relativo.
|ef | = |π − 2199/700− 0.16× 10−3| = 4.08× 10−6
|δf | =
∣∣∣∣π − 2199/700− 0.16× 10−3
π − 2199/700
∣∣∣∣ = 0.0249 ⇒ 2.49%erro
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Propagação de erros nas operaçõesI Subtracção f (x , y) = x − y
Considerando
x = π = 3.14159265...y = 2199/700 = 3.14142857...
determinar x − y com 8 dígitos na mantissa:
x = 3.1415927y = 3.1414286x − y ≈ x − y = 3.1415927− 3.1414286 = 0.16410000× 10−3
Calcular os erros absoluto e relativo.
|ef | = |π − 2199/700− 0.1641× 10−3| = 1.78× 10−8
|δf | =
∣∣∣∣π − 2199/700− 0.1641× 10−3
π − 2199/700
∣∣∣∣ = 1.09×10−4 ⇒ 0.019%erro
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Propagação de erros. Condicionamento
Uma variável:ef = f ′(x)ex , δf =
xf ′(x)
f (x)δx
Duas variáveis:
ef =∂f (x , y)
∂xex +
∂f (x , y)
∂yey , δf =
x ∂f (x ,y)∂x
f (x , y)δx +
y ∂f (x ,y)∂y
f (x , y)δy
Subtracção:
f (x , y) = x − y ,∂f (x , y)
∂x= 1,
∂f (x , y)
∂y= −1
ef = ex − ey
δf =x
x − yδx −
yx − y
δy
Para x ≈ y :I Cancelamento subtractivoI Problema mal condicionado
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Propagação de erros. Condicionamento
ef (x) =n∑
i=1
∂f (x)
∂xiexi
δf (x) =n∑
i=1
xi
f (x)
∂f (x)
∂xiδxi =
n∑i=1
pxi δxi
Se todos os factores
pxi =xi
f (x)
∂f (x)
∂xi
forem majoradas razoavelmente, então o problema diz-se bemcondicionado. Caso contrário, ele é mal condicionado.
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Propagação de erros nas operações
1. Soma e subtracção f (x , y) = x ± y(cancelamento subtractivo...)
δf =x
x ± yδx ±
yx ± y
δy
2. Produto f (x , y) = x × y
δf =xxy
yδx +yxy
xδy = δx + δy
3. Divisão f (x , y) = x/y , y 6= 0
δf =xxy
1yδx +
yxy
(− 1
y2
)δy = δx − δy
4. Potência f (x) = xp, p > 0, x > 0(raízes bem condicionadas)
δf =xxp pxp−1δx = pδx
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Condicionamento e Estabilidade
Definição: Um problema diz-se bem condicionadoquando pequenos erros relativos nos dadosproduzem pequenos erros relativos no resultado.Caso contrário diz-se mal condicionado.
I mau condicionamento - pxi elevado
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Propagação de erros. Condicionamento.
Exemplo: A função f (x) = 1− cos(x) é bem ou mal condicionada?
δf =xf ′(x)
f (x)δx =
x sin(x)
1− cos(x)δx = pxδx
limx→0
px = limx→0
sin(x) + x cos(x)
sin(x)= lim
x→0
(1 +
x cos(x)
sin(x)
)=
= 1 + limx→0
cos(x)− x sin(x)
cos(x)=
= 1 +1− 0
1= 2⇒ problema bem condicionado
Problema bem condicionado se x ≈ 0.
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Propagação de erros. Estabilidade
Definição: É uma sequência de passos que permiteatingir a solução a partir de um estado inicial.
Definição: Um algoritmo diz-se ser numericamenteestável se a pequenos erros dos dados, e a pequenoserros de arredondamento dos cálculos intermédios,corresponder um pequeno erro relativo nos resultados.Caso contrário, diz-se numericamente instável.
Instabilidade:I pxi elevados;I grande propagação dos erros de arredondamento
dos cálculos intermédios.
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Propagação de erros
Exemplo:f (x) = 1− cos(x), x = 0.0001
VF (10,4, t1, t2), x = x , ±0. ×10t
z1 = cos(x) = cos(x) = 0.999999995 ≈ 1.000 = z1
z2 = 1− z1 ≈ 1− z1 = 0 = z2
|δarr1 | =|z1 − z1||z1|
= 0.5× 10−8
|δarr2 | =|z2 − z2||z2|
= 0
|δz | =|f (0.0001)− z2||f (0.0001)|
= 1⇒ 100 % erro
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Propagação de erros
Exercício 6 da Lista: Ao calcular-se a expressão
f (x) = x −√
x2 − 1
numa máquina usando o sistema de vírgula flutuanteVF (10,6,−30,30) com arredondamento simétrico, verificou-seque para valores de x muito grandes o erro relativo eratambém muito grande.
(a) Verifique que o erro relativo é 100% para x = 2000.
(b) Qual a razão desse erro relativo grande: o problema é malcondicionado ou há instabilidade numérica? Justifique eapresente uma forma de calcular f (x) que não apresente errosrelativos tão grandes.
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Propagação de erros
f (x) = x −√
x2 − 1, x = 0.200000× 104
sistema VF (10,6,−30,30) ⇒ x = x
z1 = x2 = 0.4000000× 107 ≈ 0.400000× 107 = z1
z2 = z1 − 1 ≈ z1 − 1 = 0.3999999× 107 ≈ 0.400000× 107 = z2
z3 =√
z2 ≈√
z2 = 2000 = z3
z4 = x − z3 ≈ x − z3 = 0
|δz | =|2.5 . . .× 10−4 − 0||2.5 . . .× 10−4|
= 1⇒ 100 % erro
I Má aproximação porquê?I Condicionamento ou estabilidade?I δx = 0
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Propagação de erros
Será que a função f (x) = x −√
x2 − 1 é bem condicionadapara x = 2000?
δf = x1− 2x
2√
x2−1
x −√
x2 − 1δx =
x√
x2−1−x√x2−1
x −√
x2 − 1δx = − x√
x2 − 1δx
p2000 = − 2000√20002 − 1
= −1.000000125
Se x2 − 1 ≈ x2 então
px ≈ −x√x2
= −1⇒ prob. bem cond.
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Propagação de erros
I Como evitar o cancelamento subtractivo para x2 − 1 ≈ x2?I Diferença de quadrados (a− b)(a + b) = a2 − b2 com
a = x e b =√
x2 − 1
f (x) = x−√
x2 − 1 =(x −
√x2 − 1)(x +
√x2 − 1)
x +√
x2 − 1=
1x +√
x2 − 1
I Novo algoritmo:z1 = x2
z2 = z1 − 1z3 =
√z2
z4 = x + z3z5 = 1/z4
px ≈ −x√x2
= −1⇒ prob. bem cond.
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Propagação de erros
f (x) =1
x +√
x2 − 1, x = 2000, VF (10,6,−30,30)
z1 = x2 = 0.4000000× 107 ≈ 0.400000× 107 = z1
z2 = z1 − 1 ≈ z1 − 1 = 0.3999999× 107 ≈ 0.400000× 107 = z2
z3 =√
z2 ≈√
z2 = 2000 = z3
z4 = x + z3 ≈ x + z3 = 4000
z5 = 1/z4 ≈ 1/z4 = 0.25000000 . . .× 10−3 ≈ 0.250000× 10−3
|δz | =|2.500000156250020 . . .× 10−4 − 0.250000× 10−3|
|2.500000156250020 . . .× 10−4|
|δz | ≈ 6.25× 10−8 ⇒ 6.25× 10−6 % erro
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Propagação de erros.
I Como evitar o cancelamento subtractivo no cálculo def (x) = 1− cos(x) para x ≈ 0?
f (x) = 1− cos(x) = 2 sin2(x/2)
δf = xcos(x/2)
sin(x/2)δx
limx→0
px = limx→0
cos(x/2)− x/2 sin(x/2)
0.5 cos(x/2)= 2,
I Novo algoritmo:z1 = x/2z2 = sin(z1)z3 = z2
2z4 = 2z3
Problema bem condicionado e algoritmo numericamente estável.
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Propagação de erros
f (x) = 1−cos(x) = 2 sin2(x/2), x = 0.0001, VF (10,4, t1, t2)
z1 = x/2 = x/2 = 0.5000× 10−4
z2 = sin(z1) = 0.49999999979...× 10−4 ≈ 0.5000...× 10−4
z3 = z22 ≈ 0.2500× 10−8
z4 = 2z3 ≈ 0.5000× 10−8
|δz | =|f (0.0001)− z4||f (0.0001)|
= 8.3× 10−10
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Propagação de erros
Exemplo: Calcular f (x) = 1− cos(x) usando a série de Maclaurinde cos x num sistema VF (10,4, t1, t2) com x = 0.0001
f (x) = f (x0) + f ′(x0)(x − x0) +f ′′(x0)
2!(x − x0)2 + . . .
cos x = 1− x2
2!+
x4
4!− x6
6!+ . . .
1− cos x =x2
2!− x4
4!+
x6
6!+ . . .
Algoritmo:|δz | = 8.3× 10−10
z1 = x2 = 0.100000...× 10−7 = 0.1000× 10−7
z2 = z1/2 = 0.50000...× 10−8 = 0.5000× 10−8
z3 = x4 = 0.10000...× 10−15 = 0.1000× 10−15
z4 = z3/24 = 0.416666...× 10−17 ≈ 0.4200× 10−17
z5 = z2 − z4 = 0.49999...× 10−8 ≈ 0.5000× 10−8
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Propagação de erros
Exemplo: Cálculo de f (x) = 1− cos(x) de várias formas numsistema VF (10,4, t1, t2) com x = 0.0001
Fórmula % erro
1− cos(x) 100
x2/2!− x4/4! + ... 8.3× 10−10
2 sin2(x/2) 8.3× 10−10
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Propagação de errosExemplo: Fórmula de Leibniz para π = 3.141592653589793 . . .
1− 13
+15− 1
7+
19− . . . =
π
4, π = 4
∞∑n=0
(−1)n
2n + 1
no de termos da série Aproximação π |eπ| |δπ|1 4.000000000000000 0.858 0.2732 2.666666666666667 0.475 0.1513 3.466666666666667 0.325 0.1034 2.895238095238096 0.246 0.0785 3.339682539682540 0.198 0.0636 2.976046176046177 0.166 0.0537 3.283738483738484 0.142 0.0458 3.017071817071818 0.125 0.0409 3.252365934718877 0.111 0.03510 3.041839618929403 0.100 0.03216 3.079153394197428 0.062 0.02017 3.200365515409549 0.059 0.01918 3.086079801123835 0.056 0.01819 3.194187909231943 0.053 0.01720 3.091623806667840 0.050 0.016
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Propagação de errosno de termos da série Aproximação π |eπ| |δπ|
......
......
100 3.131592903558554 1.00× 10−2 3.18× 10−3
101 3.151493401070991 9.90× 10−3 3.15× 10−3
102 3.131788967573455 0.009803686 0.003120610...
......
...20000 3.141542653589825 5.00× 10−5 1.59× 10−5
......
......
100000 3.141582653589720 1.00× 10−5 3.18× 10−6
......
......
π = 3.141592653589793 . . .
x0 = 4, xn = xn−1 + 4(−1)n
2n + 1, n = 1,2, . . .
Convergência sub-linear: limn→∞|en+1||en| = 1
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Capítulo 2
Equações não lineares
I Método da bissecçãoI Método de NewtonI Método do ponto fixo
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Métodos iterativos para equações não lineares
Objectivo: Calcular zeros de funções não lineares.
f (x) = 0
I 2x + 3 = 0 (equação linear)I x4 − 2x3 − x + 4 = 0 (equação não linear algébrica)I 2ex − x sin(x + 1) = 0 (equação não linear transcendental)
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Base do método da bissecção
I Pesquisa BináriaI Teorema de Bolzano
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Base do método da bissecção
Teorema de Bolzano – existência de raizSeja f ∈ C0[a;b].Se f (a)f (b) < 0 então existe pelo menos uma raiz daequação f (x) = 0 no intervalo ]a;b[.
b
a
x
f(x)
Existe pelo menos uma raiz entre dois pontos onde umafunção contínua troca de sinal.
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Base do método da bissecção
Se a função f (x) troca de sinal entre dois pontos entãopode existir mais do que uma raiz da equação f (x) = 0entre os dois pontos.
b
a x
f(x)
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Base do método da bissecção
Teorema – existência e unicidadeSe
1. f é contínua em [a;b];2. f (a)f (b) < 0;3. f ′(x) 6= 0 em [a;b],
entãoexiste uma e uma só raiz da equação f (x) = 0no intervalo [a;b].
f(x)
x
a
b
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Base do método da bissecção
Problema: Localizar graficamente as raízes da equação
f (x) = |x | − ex = 0
Note-se que f (x) = 0⇔ |x | = ex
O único ponto de intercepção situa-se no intervalo [−0.9;−0.1].
1. f é contínua em [−0.9;−0.1];2. f (−0.9)f (−0.1) = (0.493)(−0.804) = −0.397 < 03. f ′(x) = −1− ex , se x < 0, logo f ′(x) < 0 se x ∈ [−0.9;−0.1].
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Processo iterativo do método da bissecção
Dado um intervalo [a; b] tal que
f (a)f (b) < 0 ∧ f ′(x) 6= 0, ∀x ∈ [a; b]
estimar a raiz como o ponto médio do intervalo [a; b]:
xm =a + b
2
I se f (xm) = 0 (z = xm) então parar.I se f (a)f (xm) < 0 (z ∈ [a; xm]) então a = a , b = xm
I se f (a)f (xm) > 0 (z ∈ [xm; b]) então a = xm, b = b
Condição de paragem:1. (b − a)/2 < ε.2. Número máximo de iteradas atingido e (b − a)/2 ≥ ε
(solução não encontada).72 / 358
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Método da bissecção
Problema: Usar o método da bissecção para descobrir, numautoclismo, qual é a parte da bola que fica debaixo de água?
Diâmetro = 11 cm e Raio = 5.5 cm
x3 − 0.165x2 + 3.993× 10−4 = 0
Da física do problema a bola ficará submergida entrex = 0 e x = Diâmetro: 0 ≤ x ≤ 0.11m
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Método da bissecção
Escolher um intervalo onde exista uma raiz única da equação
x3 − 0.165x2 + 3.993× 10−4 = 0
f ′(x) = 3x2 − 2× 0.165x = 3x(x − 0.11)
f ′(x) = 0⇔ x = 0 ∨ x = 0.11
f (0.01)f (0.10) = (3.84×10−4)(−2.51×10−4) = −9.62×10−8 < 0
No intervalo [0.01; 0.10] a função:I é contínua,I troca de sinal eI a derivada é sempre diferente de zero.
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Método da bissecção, 1a iterada
a = 0.01, b = 0.10
Critério de paragem: |z − xm| ≤ (b − a)/2 < 2× 10−2
x1 =a + b
2=
0.01 + 0.102
= 0.055
|e1| = |z − x1| ≤0.10− 0.01
2= 4.5× 10−2 > 2× 10−2
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Método da bissecção, 2a iterada
Escolher novo intervalo: f (a)f (x1) = f (0.01)f (0.055) =(3.8× 10−4)(6.7× 10−5) = 2.6× 10−8 > 0
Conclusão: z ∈ [0.055; 0.10], logo a = 0.055 e b = 0.10
x2 =a + b
2=
0.055 + 0.102
= 0.0775
|e2| = |z − x2| ≤0.10− 0.055
2= 2.25× 10−2 > 2× 10−2
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Método da bissecção, 3a iterada
Escolher novo intervalo: f (a)f (x2) = f (0.055)f (0.0775) =(6.7× 10−5)(−1.3× 10−4) = −8.4× 10−9 < 0
Conclusão: z ∈ [0.055; 0.0775], logo a = 0.055 e b = 0.0775
x3 =a + b
2=
0.055 + 0.07752
= 0.06625
|e3| = |z−x3| ≤0.0775− 0.055
2= 1.125×10−2 < 2×10−2 Parar
z ≈ 0.06625
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Método da bissecção
m a b (b − a)/2 xm f (xm)
1 0.0100000 0.1000000 4.6× 10−2 0.0550000 6.7× 10−5
2 0.0550000 0.1000000 2.6× 10−2 0.0775000 −1.3× 10−4
3 0.0550000 0.0775000 1.1× 10−2 0.0662500 −3.4× 10−5
4 0.0550000 0.0662500 5.6× 10−3 0.0606250 1.6× 10−5
5 0.0606250 0.0662500 2.8× 10−3 0.0634375 −9.4× 10−6
6 0.0606250 0.0634375 1.5× 10−3 0.0620313 3.1× 10−6
7 0.0620313 0.0634375 7.0× 10−4 0.0627344 −3.2× 10−6
8 0.0620313 0.0627344 3.5× 10−4 0.0623828 −4.7× 10−8
9 0.0620313 0.0623828 1.8× 10−4 0.0622070 1.5× 10−6
10 0.0622070 0.0623828 7.9× 10−6 0.0622949 7.4× 10−7
11 0.0622949 0.0623828 3.9× 10−6 0.0623389 3.5× 10−7
z ≈ 0.062
Critério de paragem: (b − a)/2 < 10−4.
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Vantagens do método da bissecção
I Converge sempre desde que a função seja contínuae troque de sinal.
I Em cada iterada o comprimento do intervalo quecontém a raiz passa a metade do anterior, ou seja,o majorante do erro fica metade do anterior.
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Desvantagens do método da bissecção
I Convergência lenta.I Se um dos extremos do intervalo inicial está próximo
da raiz, então a convergência é muito lenta.
I Se a função f (x) é tal que apenas toca o eixo dos x ’snum ponto, então se consegue descobrir um intervaloinicial [a;b]; p.e. f (x) = x2.
f(x)
x80 / 358
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Desvantagens do método da bissecção
I A função muda de sinal mas a raiz não existe.
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Método da bissecção. Erro
2211 e = z - xe = z - x
(b - a)/4(b - a)/2
2x 1xz ba1 bxza
|e1| = |z − x1| ≤b − a
21
|e2| = |z − x2| ≤b − a
22
...
|en| = |z − xn| ≤b − a
2n
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Método da bissecção. Erro
Número mínimo de iteradas para que |en| < ε:
|en| ≤b − a
2n < ε
b − a2n < ε⇔ 2n >
b − aε⇔ n >
ln[(b − a)/ε]ln 2
n =
⌈ln((b − a)/ε)
ln 2
⌉
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Método da bissecção
Exercício 1 da Lista: Considere a equação
sin(x)− e−x = 0
(a) Prove que esta equação tem uma e uma só raizz ∈ [0.5;0.7].
(b) Efectue três iterações pelo método da bissecção eindique um majorante do erro dessa aproximação.
(c) Determine o número m de iterações necessárias paragarantir |z − xm| < 10−6.
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Método da bissecção(a) f ∈ C0[a; b], f (a)f (b) < 0 f (x) = sin(x)− e−x
f (0.5) = −0.127 < 0 ∧ f (0.7) = 0.147 > 0⇒ f (0.5)f (0.7) < 0,donde ∃ z ∈ [0.5; 0.7] : f (z) = 0
f ′(x) = cos(x) + e−x 6= 0, ∀x ∈ [0.5; 0.7]⇒ raiz única.
(b)x1 = (0.5 + 0.7)/2 = 0.6 f (0.5)f (x1) < 0⇒ z ∈ [0.5; 0.6]
x2 = (0.5 + 0.6)/2 = 0.55 f (0.5)f (x2) > 0⇒ z ∈ [0.55; 0.6]
x3 = (0.55 + 0.6)/2 = 0.575 f (0.55)f (x3) > 0⇒ z ∈ [0.575; 0.6]
-f(x)0.70.60.5750.550.5
ba
+-- + sinal de f(x)
2 3 1xx x
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Método da bissecção
(c) Número mínimo de iteradas para que |en| < 10−6:
|em| ≤b − a
2m < ε
0.7− 0.52m < 10−6 ⇔ 2m >
0.7− 0.510−6 ⇔
⇔ m >ln[(0.7− 0.5)/10−6]
ln 2= 17.6
São precisas 18 iteradaspara garantir que o erro seja menor que 10−6
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Método da Bissecção. Convergência.Diz-se que um método tem convergência linear quando
|en| = Cn|en−1|, 0 < Cn < 1
Aplicando o método da bissecção com
f (x) = x3 − 3x + 2 = (x + 2)(x − 1)2, I = [−2.5;−1.8]
obtém-se:
|en| = |z − xn| = |(−2)− xn|
|e1| = 0.1500
|e2| = 0.0250 = 0.17 |e1|, o erro diminuiu de x1 para x2
|e3| = 0.0625 = 2.5 |e2|, o erro aumentou de x2 para x3
|e4| = 0.01875 = 0.3 |e3|, o erro diminuiu de x3 para x4
...
logo o método da bissecção não tem convergência linear87 / 358
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Método da Bissecção. Convergência.Num método com convergência linear tém-se
|en| = Cn|en−1|, 0 < Cn < 1 (1)
Logo, |en| = Cn|en−1| ≤ C|en−1| ≤ C2|en−2| ≤ . . . ≤ Cn|e0|,com 0 < Cn ≤ C < 1. Como |e0| ≤ (b − a) vem
|en| ≤ Cn(b − a) (2)
Esta condição é necessária (mas não suficiente) para aconvergência ser linear. Para o método da bissecção,
|en| ≤12n (b − a)
Por conseguinte, a condição (2) é satisfeita com C = 1/2, maspor observação do exemplo anterior vemos que o método dabissecção não tem convergência linear, isto é, a condição (1)não se verifica para todos os passos.
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Métodos iterativos para equações não lineares
Método iterativoI x0 aproximação inicialI obter xn+1 a partir de xn
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Métodos iterativos para equações não linearesExemplo: f (x) = x2 − 2 = 0
xn+1 =12
(xn +
2xn
), lim
n→∞xn =
√2
x0 = 1, |e0| = |√
2−1| = 0.4142
x1 =12
(x0 +
2x0
)= 1.5, |e1| = |
√2−1.5| = 0.08578
x2 =12
(x1 +
2x1
)= 1.416666666666667, |e2| = 0.002453
x3 =12
(x2 +
2x2
)= 1.414215686274510, |e3| = 2.12×10−6
x4 =12
(x3 +
2x3
)= 1.414213562374690, |e4| = 1.59×10−12
...
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Método de Newton
Recta tangente no ponto x0: Tx0(x) = f (x0) + f ′(x0)(x − x0)
Tx0(x1) = f (x0) + f ′(x0)(x1 − x0)
Tx0(x1) = 0⇔ x1 = x0 −f (x0)
f ′(x0)
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Processo iterativo do método de Newton
x0 ∈ R
xn+1 = xn −f (xn)
f ′(xn), n = 0,1,2, . . .
Condição de de paragem:1. A distância entre iteradas sucessivas é suficientemente
pequena: |xn+1 − xn| < ε
2. Número máximo de iteradas atingido e a condição 1. nãose verificou.
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Método de NewtonProblema: Pretende-se calcular a raiz positiva da equação
f (x) = x2 − 2 = 0
pelo método de Newton com critério de paragem
|xn+1 − xn| < 10−5
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Método de Newton
xn+1 = xn −f (xn)
f ′(xn)= xn −
x2n − 22xn
, z ∈ [1; 2]
Critério de paragem: |xn+1 − xn| < 10−5
x0 = 1,
x1 = x0−x2
0 − 22x0
= 1.5, |x1−x0| = 0.5
x2 = x1−x2
1 − 22x1
= 1.416666666666667, |x2−x1| = 8.3×10−2
x3 = x2−x2
2 − 22x2
= 1.414215686274510, |x3−x2| = 2.5×10−3
x4 = x3−x2
3 − 22x3
= 1.414213562374690, |x4−x3| = 2.1×10−6
z ≈ 1.4142194 / 358
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Vantagens do método de Newton
I Quando converge, converge rapidamente;em geral tem convergência quadrática
en+1 = Cne2n
I Precisa de apenas um valor inicial.
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Convergência linear e quadrática
xn = 3 +12n , yn = 3 +
122n−1 , lim
n→∞xn = lim
n→∞yn = 3
en = 3− xn, εn = 3− yn
limn→∞
|en+1||en|
= limn→∞
2n
2n+1 =12
limn→∞
|εn+1||εn|
= limn→∞
22n−1
22n+1−1= 0
limn→∞
|εn+1||εn|2
= limn→∞
(22n−1)2
22n+1−1=
12
xn converge linearmenteyn converge quadraticamente
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Desvantagens do método de NewtonI Divergência nos pontos de inflexão:
uma aproximação inicial x0, ou uma iterada, próxima deum ponto de inflexão de f (x) pode dar origem a que asucessão comece a afastar-se da raiz (divergência).
f (x) = (x − 1)3 + 0.729 = 0
Método de Newton:
xn+1 = xn −(xn − 1)3 + 0.729
3(xn − 1)2
O método começa a divergir na 4a iterada porque a iteradaanterior x3 = 0.96728 está muito próxima do ponto deinflexão x = 1; f ′′(x) = 0⇔ x = 1.(f ′′(x) < 0 se x < 1 e f ′′(x) > 0 se x > 1).
Após 22 iteradas o método acaba por convergir para a raizz = 0.1.
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Desvantagens do método de Newton
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Desvantagens do método de NewtonI Divergência nos pontos de inflexão:
O método de Newton pode mesmo não convergir quandohá pontos de inflexão.
f (x) = 5x − x3 = 0, xn+1 = xn −5xn − x3
n
5− 3x2n
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Desvantagens do método de NewtonI Divisão por zero:
Exemplo: f (x) = x2 − 1 com x0 = 0.
xn+1 = xn −x2
n − 12xn
= 0− −10
Exemplo: f (x) = x3 − 0.03x2 + 2.4× 10−6 = 0 com x0 = 0ou x0 = 0.02; note-se que f ′(x) = 3x(x − 0.02).
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Desvantagens do método de Newton
I Derivada indefinida na raiz:
Exemplo: f (x) = x1/3. Derivada indefinida em z = 0.
xn+1 = xn −x1/3
n
13x
13−1
n
= −2xn
Diverge. Duplica o erro em cada iterada.
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Desvantagens do método de Newton
I Saltos entre as raízes:
Quando a função oscila e tem várias raízes podemosescolher uma aproximação inicial perto de uma raiz e ométodo convergir para outra raiz mais distante.
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Método de Newton
Teorema (Condições suficientes de convergência)Seja f ∈ C2[a; b] tal que
(i) f (a)f (b) ≤ 0
(ii) f ′(x) 6= 0, ∀x ∈ [a; b]
(iii) f ′′(x) > 0 ou f ′′(x) < 0, ∀x ∈ [a; b]
(iv) |f (a)/f ′(a)| < |b − a| e |f (b)/f ′(b)| < |b − a|
então a equação f (x) = 0 tem uma única solução z ∈ [a; b] e ométodo de Newton converge quadraticamente para z.
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Método de Newton
Teorema (Condições suficientes de convergência)Seja f ∈ C2[a; b] tal que
(i) f (a)f (b) ≤ 0
(ii) f ′(x) 6= 0, ∀x ∈ [a; b]
(iii) f ′′(x) > 0 ou f ′′(x) < 0, ∀x ∈ [a; b]
(iv’) f (x0)f ′′(x) ≥ 0, ∀x ∈ [a; b]
então a equação f (x) = 0 tem uma única solução z ∈ [a; b] e ométodo de Newton converge monótona e quadraticamente para z.
Se a condição
(iv) |f (a)/f ′(a)| < |b − a| e |f (b)/f ′(b)| < |b − a|
se verificar então x1 verifica (iv’) havendo convergência∀x0 ∈ [a; b]
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Erro no Método de Newton. Convergência quadrática
Pela série de Taylor tem-se
f (z) = f (xn) + f ′(xn)(z − xn) +12
f ′′(ξ)(z − xn)2, ξ ∈ [z; xn]
0 =f (xn)
f ′(xn)+ (z − xn) +
12
f ′′(ξ)
f ′(xn)(z − xn)2
z −(
xn −f (xn)
f ′(xn)
)= −1
2f ′′(ξ)
f ′(xn)(z − xn)2
en+1 = −12
f ′′(ξ)
f ′(xn)e2
n
|en+1| ≤ K |en|2, K =max |f ′′(x)|2 min |f ′(x)|
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Método de NewtonProposição (Convergência local)Seja f ∈ C2(Vz), onde Vz é uma vizinhança de z.Se f ′(z) 6= 0 e f ′′(z) 6= 0, então o método de Newton convergepara z, desde que x0 ∈ Vz , e a convergência é quadrática,
limn→∞
|en+1||en|2
=|f ′′(z)|2|f ′(z)|
|en| ≤1K
(K |e0|)2n, K =
max |f ′′(x)|2 min |f ′(x)|
Observação:Se f ′(z) = 0 (p.ex. raízes duplas) então a convergência é linear.
f (x) = (x − z)kh(x), k > 1, g′(z) = 1− 1/k 6= 0.
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Método de Newton
Exercício 16 da Lista: −x3 + 14x − 1− ex = 0
(a) Mostre que se x0 ∈ [2.6; 3] estão asseguradas as condiçõesde convergência do método de Newton.
f (x) = −x3 + 14x − 1− ex , f ∈ C2(I)
f ′(x) = −3x2 + 14− ex
f ′′(x) = −6x − ex
(i) f (a)f (b) < 0
f (2.6) = 4.36 ∧ f (3) = −6.09⇒ f (2.6)f (3) < 0
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Método de Newton
−x3 + 14x − 1− ex = 0
(ii) f ′(x) 6= 0 ∀x ∈ I
f ′(x) = 0⇔ −3x2 + 14− ex = 0 equação não linear
f ′′(x) < 0 ∀x ∈ I ⇒ f ′ decrescente em I
f ′(2.6) = −19.7 < 0f ′(3.0) = −33.1 < 0 ⇒ f ′(x) < 0 ∀x ∈ I ⇒ f ′(x) 6= 0 ∀x ∈ If ′(x) decrescente
(iii) f ′′(x) ≥ 0 ou f ′′(x) ≤ 0, ∀x ∈ I
f ′′(x) = −6x − ex < 0 ∀x ∈ I
(iv′) |f (a)/f ′(a)| < |b − a| e |f (b)/f ′(b)| < |b − a|
0.22 =
∣∣∣∣ f (2.6)
f ′(2.6)
∣∣∣∣ < |3−2.6| = 0.4 ∧ 0.18 =
∣∣∣∣ f (3)
f ′(3)
∣∣∣∣ < |3−2.6| = 0.4
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Método de Newton
−x3 + 14x − 1− ex = 0
(b) Efectue três iterações pelo método de Newton.
xn+1 = xn −f (xn)
f ′(xn)= xn −
−x3n + 14xn − 1− exn
−3x2n + 14− exn
x0 = 2.6
x1 = 2.820842778468213
x2 = 2.792897971089660
x3 = 2.792389513065817
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Método de Newton
f (x) = −x3 + 14x − 1− ex = 0, I = [2.6; 3]
(c) Determine um majorante do erro de x3.
|en| ≤1K
(K |e0|)2n ≤ 1K
(K (b − a))2n, K =
max |f ′′(x)|2 min |f ′(x)|
|e3| ≤1
0.965(0.965(3− 2.6))23 ≈ 5.1× 10−4
f ′(x) = −3x2 + 14− ex
f ′′(x) = −6x − ex < 0⇒ f ′ decrescente em I
f ′′′(x) = −6− ex < 0⇒ f ′′ decrescente em I
x 2.6 3 K = 38.0855/(2(19.74)) = 0.965f ′(x) −19.74 −33.0855f ′′(x) −29.06 −38.0855
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Método de Newton
Alternativa para calcular o majorante do erro de x3,
|e3| = |z − x3| ≤ ?
|en| ≤ K |en−1|2, K =maxx∈I |f ′′(x)|2 minx∈I |f ′(x)|
|e1| ≤ K |e0|2 ≤ K (b − a)2
|e2| ≤ K |e1|2 ≤ K (K (b − a)2)2 = K 3(b − a)4
|e3| ≤ K |e2|2 ≤ K (K 3(b − a)4)2 = K 7(b − a)8
|e3| ≤ K 7(b − a)8 = 0.9657(3− 2.6)8 = 5.1× 10−4
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Método do ponto fixo
f (x) = 0⇔ x = g(x)
f (z) = 0⇔ z é zero de f (x)
z = g(z)⇔ z é ponto fixo de g(x)
Método iterativo do ponto fixoI Escolher x0 ∈ RI Iterar xn+1 = g(xn), n = 0,1,2, . . .
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Método do ponto fixo
Escolher a função iteradora g(x) tal que f (x) = 0⇔ x = g(x)
Exemplo: f (x) = x2 − x − 2
(a) f (x) = 0⇔ x = x2 − 2
g(x) = x2 − 2
(b) f (x) = 0⇔ x2 = 2 + x ⇔ x = ±√
2 + x
g(x) =√
2 + x
(c) f (x) = 0⇔ x2 = 2 + x ⇔ x = 2+xx ⇔ x = 1 + 2
x
g(x) = 1 +2x
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Método do ponto fixo
1X X2 X03X
y = x
y = g(x)
-1 < g’(z) < 0
x
y
Z
Convergência alternada
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Método do ponto fixo
1XX2 X03X
Convergência monótona
x
y
Z
y = g(x)
0 < g’(z) < 1 y = x
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Método do ponto fixo
1XX2 X03X
y = x
y = g(x)
g’(z) > 1
x
y
Z
Divergência
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Método do ponto fixo
X3 0X 2XX1 Z
y
x
Divergência
y = xg’(z) < -1
y = g(x)
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Método do ponto fixoDefinição:Uma função g contínua em [a; b] diz-se Lipschitziana seexistir L ≥ 0 tal que
|g(x)− g(y)| ≤ L|x − y |, ∀x , y ∈ [a; b]
Se L < 1 a função diz-se Contractiva.
Proposição:g ∈ C1[a; b] com |g′(x)| ≤ L < 1, ∀x ∈ [a; b]⇒ g é contractivaem [a; b].
Dem: g(x)− g(y) = g′(ξ)(x − y), ξ ∈ int [x , y ] ⊂ [a; b](Teorema de Lagrange)
|g(x)− g(y)| ≤ maxx∈[a;b]
|g′(x)||x − y | ≤ L|x − y |
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Método do ponto fixo
Teorema do ponto fixo em [a; b]
Seja g uma função contínua em [a; b]
Se g for contractiva em [a; b] e g([a; b]) ⊆ [a; b] então:I g tem um e um só ponto fixo z em [a; b]
I a sucessão xn+1 = g(xn) converge para z, ∀x0 ∈ [a; b]
Dem:• Existência (do ponto fixo)Seja h(x) = g(x)− x ∈ C[a; b]
Como g([a; b]) ⊆ [a; b] temos g(a) ≥ a e g(b) ≤ b.Logo h(a)h(b) < 0.Logo, pelo T. valor intermédio, ∃ z : h(z) = 0, ou seja z = g(z).
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Método do ponto fixo
• Unicidade (do ponto fixo)Seja g é contractiva e z e w pontos fixos de g em [a; b]. Então|z − w | = |g(z)− g(w)| ≤ L|z − w |, logo (1− L)|z − w | ≤ 0.Como L < 1 vem |z − w | = 0, ou seja z = w .
• Convergênciag([a; b]) ⊆ [a; b] (xn ∈ [a; b]⇒ xn+1 = g(xn) ∈ [a; b])|z − xn| = |g(z)− g(xn−1)| ≤ L|z − xn−1| ≤ L2|z − xn−2| ≤ . . .. . . ≤ Ln|z − x0| ≤ Ln|b − a|
|en| ≤ Ln|b − a|
Como L < 1 tem-se limn→∞ |en| = 0 2
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Método do ponto fixo
Majorações de erro:
|en| ≤ Ln|b − a|
|en| ≤L
1− L|xn − xn−1|
|en| ≤Ln
1− L|x1 − x0|
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Método do ponto fixo
CorolárioSeja g ∈ C1[a; b]. Se
(i) g([a; b]) ⊆ [a; b],
(ii) L = maxx∈[a;b] |g′(x)| < 1
então as condições do teorema do ponto fixo verificam-se e
I g tem um e um só ponto fixo z ∈ [a; b]
I A sucessão xn+1 = g(xn) converge para z, qualquer queseja x0 ∈ [a; b]
Observação:
I 0 < g′(z) < 1 convergência monótonaI −1 < g′(z) < 0 convergência alternada
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Método do ponto fixo. Convergência alternada
1 4 2 0z
3xx x xx
|e1| ≤|x1 − x0|
2
|e2| ≤|x2 − x1|
2
|e3| ≤|x3 − x2|
2...
|en| ≤|xn − xn−1|
2
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Método do ponto fixo. ObservaçãoDemonstrar a condição g([a; b]) ⊂ [a; b]
1. g é monótona.
g(a) ≤ g(x) ≤ g(b) ∀x ∈ [a; b] crescente
g(b) ≤ g(x) ≤ g(a) ∀x ∈ [a; b] decrescente
Neste caso prova-se que:
• g′(x) 6= 0 ∀x ∈ [a; b]
• g(a),g(b) ∈ [a; b]
2. g não é monótona.
g′(x) = 0⇔ x = c1 ∨ . . . ∨ x = ck
Neste caso prova-se que:
• g e monotona nos intervalos [a; c1], [c1; c2], . . . [ck ; b]
• g(a),g(c1), . . .g(ck ),g(b) ∈ [a; b]
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Método do ponto fixo. ObservaçãoDemonstrar a condição L = maxx∈[a;b] |g′(x)| < 1
1. g′ é monótona.Neste caso prova-se que:
• g′′(x) 6= 0 ∀x ∈ [a; b]
• L = maxx∈[a;b]
|g′(x)| = max|g′(a)|, |g′(b)| = . . . < 1
2. g′ não é monótona.
g′′(x) = 0⇔ x = c1 ∨ . . . ∨ x = ck
Neste caso prova-se que:
• g′ e monotona nos intervalos [a; c1], [c1; c2], . . . [ck ; b]
• L = max|g′(a)|, |g′(c1)|, . . . , |g′(ck )|, |g′(b)| = . . . < 1
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Método do ponto fixo
Teorema (Divergência)Seja g ∈ C1[a; b] tal que minx∈[a;b] |g′(x)| > 1Então a sucessão xn+1 = g(xn) não pode convergir para oponto fixo z de g situado em [a; b].
Teorema (Convergência local)Seja z um ponto fixo de g, função diferenciável numavizinhança de z tal que |g′(z)| < 1Então a sucessão xn+1 = g(xn) converge para z desde que x0
esteja suficientemente próximo de z.
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Método do ponto fixoExercício 3 da Lista:
g(x) =1 + ex + x3
14, xn+1 = g(xn), I ≡ [0; 1]
(a) Mostre que esta sucessão tem limite z ∈ [0; 1], ∀x0 ∈ [0; 1].
g ∈ C1(I)
(i) g(I) ⊂ Ig(0) = 0.1429 ∈ Ig(1) = 0.3370 ∈ I ⇒ g(I) ⊂ Ig′(x) = (ex + 3x2)/14 > 0⇒ g(x) crescente
(ii) L = maxx∈I |g′(x)| < 1
g′′(x) =ex + 6x
14> 0⇒ g′(x) crescente
x 0 1 L = 0.4084 < 1g′(x) 0.0714 0.4084
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Método do ponto fixo
g(x) =1 + ex + x3
14, x0 = 0
(b) Calcule x5 e determine um majorante de |z − x5|.
xn+1 = g(xn) =1 + exn + x3
n14
x1 = (1 + ex0 + x30 )/14 = 0.142857142857143
x2 = (1 + ex1 + x31 )/14 = 0.154034317627868
x3 = (1 + ex2 + x32 )/14 = 0.155013258917159
x4 = (1 + ex3 + x33 )/14 = 0.155099876700439
x5 = (1 + ex4 + x34 )/14 = 0.155107547643310
|e5| ≤ L5(b − a) = 0.40845(1− 0) = 0.01136
|e5| ≤L
1− L|x5 − x4| = 5.29× 10−6
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Método do ponto fixo
g(x) =1 + ex + x3
14(c) Verifique que g tem um único ponto fixo em [2; 3].
x = g(x)⇔ x =1 + ex + x3
14⇔ 14x = 1 + ex + x3 ⇔
⇔ 1 + ex + x3 − 14x = 0⇔ f (x) = 0
f (2) = −11.6 < 0 ∧ f (3) = 6.09 > 0⇒ f (2)f (3) < 0 existencia
f ′(x) = ex + 3x2 − 14
f ′′(x) = ex + 6x > 0⇒ f ′(x) crescente
f ′(x) crescentef ′(2) = 5.389 > 0 ⇒ f ′(x) > 0 ∀x ∈ I ⇒ f ′(x) 6= 0 ∀x ∈ I unicidadef ′(3) = 33.09 > 0
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Método do ponto fixo
g(x) =1 + ex + x3
14(d) Poderá usar, para a sua determinação, o método iterativobaseado na função iteradora g?
g ∈ C1[2; 3] e g′′(x) =ex + 6x
14> 0⇒ g′(x) crescente
x 2 3 minx∈I |g′(x)| = 1.4 > 1g′(x) 1.3849 3.3632
Logo a sucessão xn+1 = g(xn) não pode convergir para z ∈ [2; 3]
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Método do ponto fixoExercício 4 da Lista: xn+1 = 1 + arctan(xn)
g(x) = 1 + arctan(x), g ∈ C1(I)
(a) Indique um intervalo onde as condições do teorema doponto fixo sejam válidas para a função g.
x = g(x)⇔ x − g(x) = 0⇔ x − 1− arctan(x) = 0⇔ f (x) = 0
f (2)f (3) < 0⇔ z ∈ [2; 3] ≡ I
(i) g(I) ⊂ Ig(2) = 2.11 ∈ Ig(3) = 2.25 ∈ I ⇒ g(I) ⊂ Ig′(x) = (1 + x2)−1 > 0⇒ g(x) crescente
(ii) L = maxx∈I |g′(x)| < 1
g′′(x) = − 2x(1 + x2)2 < 0⇒ g′(x) decrescente
x 2 3g′(x) 0.2 0.1 L = 0.2 < 1 131 / 358
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Método do ponto fixo
xn+1 = 1 + arctan(xn)
g(x) = 1 + arctan(x)
(b) Aproxime o ponto fixo de g com erro inferior a 10−6.
|en| ≤ Ln(b − a) < 10−6
Ln(b − a) < 10−6 ⇔ n >ln(10−6/(3− 2))
ln(0.2)⇔ n > 8.6⇒ n=9
x1 = 1 + arctan(x0) = 2.107148717794090x2 = 1 + arctan(x1) = 2.127694849140536
...x9 = 1 + arctan(x8) = 2.132267696896791
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Método do ponto fixo. Ordem de convergência
Definição: Ordem de convergência p é o maior número realtal que o limite
limn→∞
|en+1||en|p
= K∞ (0 < K∞ < +∞)
existe e é diferente de zero; pode não existir e não ser inteiro.K∞ é o coeficiente assimptótico de convergência.
I Se p = 1 e 0 < K∞ < 1 a convergência diz-se linear.I Se p = 1 e K∞ = 1 a convergência diz-se sub-linear.I Se p = 2 a convergência diz-se quadrática.I Se p > 1 a convergência diz-se supra-linear.
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Convergência linear e quadrática
xn = 3 +12n , yn = 3 +
122n−1 , lim
n→∞xn = lim
n→∞yn = 3
en = 3− xn, εn = 3− yn
limn→∞
|en+1||en|
= limn→∞
2n
2n+1 =12
limn→∞
|εn+1||εn|
= limn→∞
22n−1
22n+1−1= 0
limn→∞
|εn+1||εn|2
= limn→∞
(22n−1)2
22n+1−1=
12
xn converge linearmenteyn converge quadraticamente
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Método do ponto fixo
Proposição (Convergência linear)Nas condições do teorema do ponto fixo, se g′(z) 6= 0 entãoa convergência é linear e K∞ = |g′(z)|.Dem:Pelo T. Lagrange
|z − xn+1| = |g(z)− g(xn)| = |g′(ξn)||z − xn|, ξn ∈ int [z; xn]
|en+1| = |g′(ξn)||en|
limn→∞
|en+1||en|
= |g′(z)| = K∞
(xn → z logo ξ → z) 2
Observação: z ∈ [a; b] ∧ g′(x) 6= 0 ∀x ∈ [a; b]⇒ g′(z) 6= 0
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Método do ponto fixoTeorema (Convergência Supra-linear)Seja g ∈ Cp(Vz), Vz é uma vizinhança de z, z = g(z).
Se g′(z) = . . . = g(p−1)(z) = 0 ∧ g(p)(z) 6= 0,
então o método do ponto fixo tem ordem de convergência p
limn→∞
|en+1||en|p
=|g(p)(z)|
p!
Dem:Série de Taylor
en+1 = g(z)− g(xn) = g(z)− g(xn − z + z) = g(z)− g(z − en)
= g(z)− [g(z)− eng′(z) +12
e2ng′′(z) + . . .]
= eng′(z)− 12
e2ng′′(z) . . .
(−1)p−1
p!ep
ng(p)(ξ)
en+1 =(−1)p−1
p!g(p)(ξ)ep
n
. . . 2 136 / 358
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Método do ponto fixo
|en+1| ≈ C|en|p ∧ |en| ≈ C|en−1|p
|en+1||en|
≈(|en||en−1|
)p
ln|en+1||en|
≈ p ln|en||en−1|
p ≈ ln(|en+1|/|en|)ln(|en|/|en−1|)
limn→∞
ln(|en+1|/|en|)ln(|en|/|en−1|)
= p
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Método do ponto fixoxn |en| ≈ |x50 − xn| |en+1/en| pn = ln |en+1/en|
ln |en/en−1|x0 |e0|
x1 |e1| |e1/e0|
x2 |e2| |e2/e1| p1
x3 |e3| |e3/e2| p2
x4 |e4| |e4/e3| p3
x5 |e5| |e5/e4| p4...
......
...x49 |e49| |e49/e48| p48
x50
limn→∞
pn = p
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Método do ponto fixo
Exercício 4 da Lista: xn+1 = 1 + arctan(xn)
g(x) = 1 + arctan(x)
(c) Qual é a ordem de convergência do método?
g′′(x) = −2x/(1 + x2)2 < 0⇒ g′(x) decrescente
g′(2) = 0.2 > 0g′(3) = 0.1 > 0 ⇒ g′(x) > 0 ∀x ∈ Ig′(x) decrescente
g′(x) > 0 ∀x ∈ I ∧ z ∈ I ⇒ g′(z) 6= 0⇒ p = 1
Convergência linear
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Método do ponto fixoExercício 5 da Lista: Mostre que o seguinte método tem ordemde convergência p = 3 (z =
√10).
xn+1 =30xn + x3
n
10 + 3x2n
g(x) =30x + x3
10 + 3x2
g′(z) = g′′(z) = 0 ∧ g′′′(z) 6= 0⇒ p = 3
g′(x) =(30 + 3x2)(10 + 3x2)− 6x(30 + x3)
(10 + 3x2)2
g′(√
10) =(30 + 3(
√10)2)(10 + 3(
√10)2)− 6x(30 + (
√10)3)
(10 + 3(√
10)2)2= 0
...140 / 358
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Método de Newton. Ordem de convergência
f (x) = x3 − 3x + 2 = (x + 2)(x − 1)2
−2.5 −2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5
141 / 358
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Método de Newton. Ordem de convergênciaExemplo: f (x) = (x + 2)(x − 1)2, h(x) = (x − 1)(x + 2)
n xn com f (x) xn com h(x)
0 2.000000000000000 2.0000000000000001 1.555555555555556 1.2000000000000002 1.297906602254428 1.0117647058823533 1.155390199213767 1.0000457770656904 1.079562210414361 1.0000000006984925 1.040288435171016 1.0000000000000006 1.0202768097867347 1.0101723234314228 1.0050947410932719 1.00254952808282310 1.001275305026235
Convergência lenta
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Método de Newton. Convergência LinearExemplo: Encontrar a raiz de f (x) = (x − 1)2.
en+1 = 1− xn+1 = 1− xn +(xn − 1)2
2(xn − 1)= 1− xn +
xn − 12
=
=2− 2xn + xn − 1
2=
12
(1− xn) =12
en
en+1 =12
en
Exemplo: Encontrar a raiz de f (x) = (x − 1)m.
en+1 = 1− xn+1 = 1− xn +(xn − 1)m
m(xn − 1)m−1 = 1− xn +xn − 1
m=
=m −mxn + xn − 1
m=
m − 1m
(1− xn) =m − 1
men
en+1 =m − 1
men
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Método de Newton. Convergência Linear
TeoremaSeja f ∈ Cm+1([a,b]) e z ∈ (a,b). Se
f (z) = f ′(z) = f ′′(z) = . . . = f (m−1)(z) = 0 ∧ f (m)(z) 6= 0
i.e., se f tiver um zero com multiplicidade m > 1, então ométodo de Newton tem convergência linear desde quex0 ∈ [a; b] esteja suficientemente próximo de z. Além disso,
limn→∞
en+1
en=
m − 1m
144 / 358
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Método de Newton. Convergência LinearDem:Diz-se que f tem um zero com multiplicidade m se
f (x) = (x − z)mh(x), h(z) 6= 0
f ′(x) = (x − z)mh′(x) + m(x − z)m−1h(x)
g(x) = x− (x − z)mh(x)
(x − z)mh′(x) + m(x − z)m−1h(x)= x− (x − z)h(x)
(x − z)h′(x) + mh(x)
g′(x) = 1− h(x)
(x − z)h′(x) + mh(x)−(x−z)
ddx
[h(x)
(x − z)h′(x) + mh(x)
]
g′(z) = 1− 1m6= 0, m > 1
Convergência linear. 2145 / 358
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Método de Newton. Ordem de convergência
Observação:
g(x) = 1− f (x)
f ′(x), g′(x) =
f (x)f ′′(x)
[f ′(x)]2
g′′(x) =f ′′(x)
f ′(x)+ f (x)
f ′′′(x)f ′(x)− 2[f ′′(x)]2
[f ′(x)]3
Se f (z) = 0, f ′(z) 6= 0 (zero simples) e f ′′(z) 6= 0 então
g′(z) = 0 ∧ g′′(z) =f ′′(z)
f ′(z)6= 0
Convergência quadrática.
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Método de Newton. Ordem de convergênciaTeoremaSeja f ∈ Cp(Vz), Vz é uma vizinhança de z, f (z) = 0.
Se f ′(z) 6= 0 ∧ f ′′(z) = . . . = f (p−1)(z) = 0 ∧ f (p)(z) 6= 0,
então o método de Newton tem ordem de convergência p
limn→∞
|en+1||en|p
=1p!
|f (p)(z)||f ′(z)|
Dem: aplicar o teorema da convergência supra-linear dométodo do ponto fixo com g(x) = x − f (x)/f ′(x).
g′(z) =f (z)f ′′(z)
(f ′(z))2 , g′′(z) =f ′′(z)
f ′(z), g′′′(z) = 2
f ′′′(z)
f ′(z),
g(4)(z) = 3f (4)(z)
f ′(z), g(5)(z) = 4
f (5)(z)
f ′(z), . . . g(p)(z) = (p−1)
f (p)(z)
f ′(z)
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Observação: zeros de funçõesMostre que a equação 3x2 − ex = 0 tem apenas 3 raízes eindique intervalos de comprimento unitário que as contenham.
g′ tem n zeros em R⇒ g tem no máximo n + 1 zeros em R
f (x) = 3x2 − ex = 0
f ′(x) = 6x − ex
f ′′(x) = 6− ex , f ′′(x) = 0⇔ ex = 6⇔ x = ln(6)
f ′′ tem 1 zero em R⇒ f ′ tem no máximo 2 zeros em R
⇒ f tem no máximo 3 zeros em R
f (−1) = 2.6 ∧ f (0) = −1⇒ f (−1)f (0) < 0⇒ z1 ∈ [−1; 0]
f (0) = −1 ∧ f (1) = 0.3⇒ f (0)f (1) < 0⇒ z2 ∈ [0; 1]
f (3) = 6.3 ∧ f (4) = −6.6⇒ f (3)f (4) < 0⇒ z3 ∈ [3; 4]
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Observação: zeros de equações algébricas
TeoremaSe f for uma função contínua e diferenciável em [a;b] ese a e b são dois zeros consecutivos de f ′, então existeno máximo um z tal que f (z) = 0.
Entre dois zeros consecutivos da derivada de umafunção, existe no máximo um zero dessa função.
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Observação: zeros de equações algébricasProblema: Localize graficamente as raízes reais de
f (x) = x3 − 2x − 5
Os zeros da derivada f ′(x) = 3x2 − 2 são −√
2/3 e +√
2/3.
xi −∞ −√
2/3 +√
2/3 +∞f (xi) − − − +
Única raiz real no intervalo ] +√
2/3; +∞[
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Capítulo 3
Normas e condicionamento de matrizes
I Normas de vectores e matrizes:I norma 1I norma∞I norma Euclidiana
I Valores própriosI Número de condição
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Normas de matrizesI Se A é m × n podemos pensar na matriz como um vector
com mn entradas e usar uma qualquer norma vectorial.Mas em geral isso não ajuda muito...
I Se pensarmos em A como uma transformação, então asua norma é uma medida de quanto é que A consegueescalar os vectores.
I Dada uma norma ‖.‖p e uma matriz A, então a normainduzida ‖A‖p define-se como
‖A‖p = supx 6=0
‖Ax‖p‖x‖p
Observação: Sejam A e B matrizes quadradas e x ∈ Rn, então
I ‖Ax‖p ≤ ‖A‖p‖x‖p
I ‖AB‖p ≤ ‖A‖p‖B‖p152 / 358
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Normas de matrizes
Norma infinito (linhas) : ‖x‖∞ = maxi=1:n
|xi |, ‖A‖∞ = maxi=1:n
n∑j=1
|aij |
x = (1,−3)T , A =
[1 −7−2 −3
]‖x‖∞ = max(|1|, | − 3|) = 3
‖A‖∞ = max(|1|+ | − 7|, | − 2|+ | − 3|) = max(8,5) = 8
x = (1,−3,−7)T , A =
1 −3 −72 5 −1−4 6 8
‖x‖∞ = max(|1|, | − 3|, | − 7|) = 7
‖A‖∞ = max(|1|+ |−3|+ |−7|, |2|+ |5|+ |−1|, |−4|+ |6|+ |8|) =
= max(11,8,18) = 18153 / 358
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Normas de matrizes
Norma 1 (colunas) : ‖x‖1 =n∑
i=1
|xi |, ‖A‖1 = maxj=1:n
n∑i=1
|aij |
x = (1,−3)T , A =
[1 −7−2 −3
]‖x‖1 = |1|+ | − 3| = 4
‖A‖1 = max(|1|+ | − 2|, | − 7|+ | − 3|) = max(3,10) = 10
x = (1,−3,−7)T , A =
1 −3 −72 5 −1−4 6 8
‖x‖1 = |1|+ | − 3|+ | − 7| = 11
‖A‖1 = max(|1|+ |2|+ |−4|, |−3|+ |5|+ |6|, |−7|+ |−1|+ |8|) =
= max(7,14,16) = 16154 / 358
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Normas de matrizes
Norma Euclidiana : ‖x‖2 =
√√√√ n∑i=1
x2i , ‖A‖2 =
√ρ(AT A)
ρ(A) é o raio espectral da matriz A.ρ(A) = maxi=1:n |λi |, onde λi ’s são os valores próprios de A.Se A = AT (simétrica), então ‖A‖2 = ρ(A).
x = (1,−3,−7)T , A =
1 −3 −72 5 −1−4 6 8
AT A =
21 −23 −41−23 49 67−41 67 114
‖x‖2 =
√|1|2 + | − 3|2 + | − 7|2 = 7.6811
‖A‖2 =√
max(|4.4501|, |8.8518|, |170.6981|) =
=√
170.6981 = 13.0651155 / 358
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Normas de matrizes
−1 −0.5 0 0.5 1−1
−0.8
−0.6
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
‖x‖ = 1 nas normas 1, 2 e∞.
156 / 358
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Normas de matrizes
−2.5 −2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
Escalamento com a norma∞ usando A = [1 2; 0 2]
157 / 358
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Normas de matrizes
Norma∞A =
[1 20 2
], ‖A‖∞ = 3
A[−11
]=
[12
], ‖(1,2)T‖∞ = 2
A[
11
]=
[32
], ‖(3,2)T‖∞ = 3
A[−1−1
]=
[−3−2
], ‖(−3,−2)T‖∞ = 3
A[
1−1
]=
[−1−2
], ‖(−1,−2)T‖∞ = 2
158 / 358
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Normas de matrizes
−2.5 −2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
Escalamento com a norma 1 usando A = [1 2; 0 2]
159 / 358
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Normas de matrizes
Norma 1
A =
[1 20 2
], ‖A‖1 = 4
A[−10
]=
[−10
], ‖(−1,0)T‖1 = 1
A[
01
]=
[22
], ‖(2,2)T‖1 = 4
A[
10
]=
[10
], ‖(1,0)T‖1 = 1
A[
0−1
]=
[−2−2
], ‖(−2,−2)T‖1 = 4
160 / 358
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Normas de matrizes
−2.5 −2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
Escalamento com a norma 2 usando A = [1 2; 0 2]
161 / 358
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Normas de matrizes
Norma 2
A =
[1 20 2
], ‖A‖2 = 2.9208
A[
0.25890.9659
]=
[2.19071.9318
], ‖(2.1907,1.9318)T‖2 = 2.9208
162 / 358
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Normas de matrizes
Teorema: Seja A uma matriz quadrada.I Para qualquer norma matricial, tem-se
ρ(A) ≤ ‖A‖p
I Para qualquer ε > 0 existe uma norma induzida tal que
‖A‖p ≤ ρ(A) + ε
(o raio espectral é o ínfimo do conjunto das normasinduzidas de uma matriz)
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Valores próprios
λ é valor próprio de A⇔ ∃ vector próprio v 6= 0 tal que
(A− λI)v = 0, i.e, A− λI é singular (não invertível), ou seja,
det(A− λI) = 0
p(λ) = det(A− λI) é denominado polinómio característico.
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Valores próprios
Exemplo:
A =
[2 13 4
]det(A− λI) = det
[2− λ 1
3 4− λ
]=
= (2− λ)(4− λ)− 3 = λ2 − 6λ+ 5
Valores próprios (raízes do polinómio característico):
λ1 =6 +√
36− 4× 1× 52× 1
= 5 e λ2 =6−√
36− 4× 1× 52× 1
= 1
ρ(A) = max(|1|, |5|) = 5
165 / 358
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Número de condição de uma matriz
I Problemas de condicionamento e de estabilidadenumérica ao resolver Ax = b.
I Estabilidade numérica←→ algoritmo utilizado(p.e., para evitar os problemas de instabilidade numérica,é usual considerar o método de eliminação de Gauss compesquisa de pivot)
I Um problema mal condicionado é sempre numericamenteinstável.
I Identificar quais os sistemas que nos podem trazerproblemas de condicionamento.
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Número de condição de uma matriz
Definição: O número de condição de uma matriz define-se por
condp(A) = ‖A‖p‖A−1‖pO número de condição de uma matriz não invertível é definidocom∞.Observação:1. condp(A) mede a sensibilidade da solução de um sistema aerros nos dados.
2. condp(A) ≈ 1⇒ matriz bem condicionada.1 = ‖In‖p = ‖AA−1‖p ≤ ‖A‖p‖A−1‖p = condp(A)⇒condp(A) ≥ 1
3. condp(AB) ≤ condp(A) condp(B)
condp(AB) = ‖AB‖p‖(AB)−1‖p = ‖AB‖p‖B−1A−1‖p≤ ‖A‖p‖B‖p‖B−1‖p‖A−1‖p = ‖A‖p‖A−1‖p‖B‖p‖B−1‖p= condp(A)condp(B)
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Número de condição de uma matriz
Ax = b, Ax = b, Ax = b
Erro absoluto de x : ‖ex‖p = ‖x− x‖p
Erro relativo de x : ‖δx‖p =‖x− x‖p‖x‖p
Teorema (Desigualdades para o erro absoluto):
‖eb‖p‖A‖−1p ≤ ‖ex‖p ≤ ‖A−1‖p‖eb‖p
1condp(A)
‖δb‖p ≤ ‖δx‖p ≤ condp(A)‖δb‖p
‖x− x‖p‖x‖p
≤condp(A)
1− ‖A−1(A− A)‖p
(‖b− b‖p‖b‖p
+‖A− A‖p‖A‖p
)
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Número de condiçãoExemplo:
A =
[2 31 −1
]A−1 =
1−2− 3
[−1 −3−1 2
]=
[1/5 3/51/5 −2/5
]‖A‖1 = max(|2|+ |1|, |3|+ | − 1|) = 4
‖A−1‖1 = max(|1/5|+ |1/5|, |3/5|+ | − 2/5|) = 1
cond1(A) = ‖A‖1‖A−1‖1 = 4× 1 = 4
Observação:
A =
[a11 a12a21 a22
]A−1 =
1det(A)
[a22 −a12−a21 a11
]=
1a11a22 − a12a21
[a22 −a12−a21 a11
]169 / 358
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Número de condiçãoExemplo:
A =
−3 0 00 4 00 0 2
A−1 =
−13 0 00 1
4 00 0 1
2
‖A‖∞ = max(| − 3|, |4|, |2|) = 4
‖A−1‖∞ = max(| − 1/3|, |1/4|, |1/2|) = 1/2
cond∞(A) = ‖A‖∞‖A−1‖∞ = 4× 12
= 2
Observação:
A =
a11 0 00 a22 00 0 a33
A−1 =
1
a110 0
0 1a22
00 0 1
a33
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Número de condiçãoExemplo:
A =
[2.0 0.01/2 3/2
]AT A =
[17/4 3/4
3/4 9/4
], λ1 = 2, , λ2 = 4.5
A−1 =
[1/2 0−1/6 2/3
](A−1)T A−1 =
[5/18 −1/9−1/9 4/9
], λ1 = 2/9, , λ2 = 1/2
‖A‖2 =√ρ(AT A) = 2.1213
‖A−1‖2 =√ρ((A−1)T A−1
)= 0.7071
cond2(A) = ‖A‖2‖A−1‖2 = 1.5000
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Número de condiçãoExemplo: A = AT
A =
[2 00 3
], λ1 = 2, , λ2 = 3
A−1 =
[ 12 00 1
3
], λ1 =
12, , λ2 =
13
‖A‖2 = ρ(A) = max |λi | = 3
‖A−1‖2 = ρ(A−1) = max |λi | =1
min |λi |=
12
cond2(A) = ‖A‖2‖A−1‖2 =max |λi |min |λi |
=32
Observação: Se A é invertível então
λ v .p. de A ⇔ 1λ
v .p. de A−1
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Capítulo 4
Sistemas de equações lineares
I Método iterativos geraisI Método de JacobiI Método de Gauss-Seidel
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Ax = b, A = M + N
Ax = b⇔ Mx + Nx = b⇔ Mx = b− Nx
x = −M−1Nx + M−1b
hipótese: M é invertível.
x(0) ∈ Rn
x(k+1) = M−1(b− Nx(k))
I Método de JacobiI Método de Gauss-Seidel
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Métodos iterativos para sistemas lineares
A = L + D + U
L é a parte triangular de baixo da matriz A,D é a matriz diagonal que contém a diagonal de AU é a parte triangular de cima da matriz A.
A =
1 2 6−1 4 −5
3 1 7
L =
0 0 0−1 0 0
3 1 0
, D =
1 0 00 4 00 0 7
e U =
0 2 60 0 −50 0 0
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Métodos iterativos para sistemas lineares
• Resolver o sistema Ax = b usando uma matriz não singular Mpré-condicionadora,
M−1Ax = M−1b
• Propriedades de convergência baseadas em M−1A em vez de A.
• condp(M−1A) < condp(A).
• Compromisso entre o custo de aplicar M−1 e o melhoramentodas propriedades de convergência. Casos extremos:
I M = A, perfeito condicionamento, condp(M−1A) = 1I M = I, não faz nada, M−1A = A.
• Jacobi: M = D é muito simples e barato mas em geral não ésuficiente.
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Métodos iterativos para sistemas lineares
• Método de Jacobi : M = D e N = L + U;
x(k+1) = D−1[b− (L + U)x(k)] =
x (k+1)i =
1aii
bi −n∑
j=1,j 6=i
aijx(k)j
• Método de Gauss-Seidel: M = L + D e N = U;
x(k+1) = (L + D)−1(b− Ux(k)) =
x (k+1)i =
1aii
bi −i−1∑j=1
aijx(k+1)j −
n∑j=i+1
aijx(k)j
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Métodos iterativos para sistemas linearesExemplo:
x1 + 3x2 − x3 = 24x1 + 2x2 + x3 = 1−x1 − 1
4x2 + 3x3 = −3
x1 = 2− 3x2 + x3x2 = (1− 4x1 − x3)/2x3 = (−3 + x1 + 1
4x2)/3
Jacobi x (k+1)
1 = 2− 3x (k)2 + x (k)
3x (k+1)
2 = (1− 4x (k)1 − x (k)
3 )/2x (k+1)
3 = (−3 + x (k)1 + 1
4x (k)2 )/3
Gauss-Seidelx (k+1)
1 = 2− 3x (k)2 + x (k)
3x (k+1)
2 = (1− 4x (k+1)1 − x (k)
3 )/2x (k+1)
3 = (−3 + x (k+1)1 + 1
4x (k+1)2 )/3
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Jacobi com x(0) = (0,0,0)T
• 1a iterada:x (1)
1 = 2− 3x (0)2 + x (0)
3 = 2x (1)
2 = (1− 4x (0)1 − x (0)
3 )/2 = 1/2x (1)
3 = (−3 + x (0)1 + 1
4x (0)2 )/3 = −1
• 2a iterada:x (2)
1 = 2− 3x (1)2 + x (1)
3 = 2− 3(1/2) + (−1) = −1/2x (2)
2 = (1− 4x (1)1 − x (1)
3 )/2 = (1− 4(2)− (−1))/2 = −3x (2)
3 = (−3 + x (1)1 + 1
4x (1)2 )/3 = (−3 + (2) + 1
4(1/2))/3 = −7/24
• 3a iterada:x (3)
1 = 2− 3x (2)2 + x (2)
3 = 257/24x (3)
2 = (1− 4x (2)1 − x (2)
3 )/2 = 79/48x (3)
3 = (−3 + x (2)1 + 1
4x (2)2 )/3 = −17/12
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Gauss-Seidel com x(0) = (0,0,0)T
• 1a iterada:x (1)
1 = 2− 3x (0)2 + x (0)
3 = 2x (1)
2 = (1− 4x (1)1 − x (0)
3 )/2 = (1− 4(2)− 0)/2 = −7/2x (1)
3 = (−3 + x (1)1 + 1
4x (1)2 )/3 = (−3 + (2) + 1
4(−7/2))/3 = −5/8
• 2a iterada:
x (2)1 = 2− 3x (1)
2 + x (1)3 = 2− 3(−7/2) + (−5/8) = 95/8
x (2)2 = (1− 4x (2)
1 − x (1)3 )/2 = (1− 4(95/8)− (−5/8))/2 =
= −367/16x (2)
3 = (−3 + x (2)1 + 1
4x (2)2 )/3 = (−3 + (95/8) + 1
4(−367/16))/3 == 67/64
• 3a iterada:x (3)
1 = 2− 3x (2)2 + x (2)
3 = 4599/64x (3)
2 = (1− 4x (3)1 − x (2)
3 )/2 = −18399/128x (3)
3 = (−3 + x (3)1 + 1
4x (3)2 )/3 = 2162/197
180 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
x = −M−1Nx + M−1b x− x(k) = −M−1N(x− x(k−1))
x(k) = −M−1Nx(k−1) + M−1b
e(k) = C e(k−1), C = −M−1N
e(k) = C1e(k−1) = C2e(k−2) = . . . = Cαe(k−α) = . . . = Cke(0)
k − α = 0⇔ α = k , k − α = 1⇔ α = k − 1, . . .
e(k) = Cke(0), e(k) = Ck−1e(1)
‖e(k)‖p ≤ ‖C‖kp‖e(0)‖p, ‖e(k)‖p ≤ ‖C‖k−1p ‖e(1)‖p
Observação: Se existir uma norma tal que ‖C‖p < 1 então oerro tende para zero qualquer que seja e(0),
limk→∞
‖e(k)‖p ≤ limk→∞
‖C‖kp‖e(0)‖p = 0
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
e(k) = Cke(0), Cvi = λivi , i = 1, . . . ,n
Ckvi = Ck−1(Cvi) = Ck−1λivi = λiCk−2(Cvi) = λ2i Ck−2vi = . . . = λk
i vi
C tem full rank⇒ v1, . . . , vn é uma base de Rn
e(0) = α1v1 + α2v2 + . . .+ αnvn
e(k) = Cke(0) = Ck (α1v1 + α2v2 + . . .+ αnvn)
= α1Ckv1 + α2Ckv2 + . . .+ αnCkvn
= α1λk1v1 + α2λ
k2v2 + . . .+ αnλ
knvn
|λi | < 1⇒ converge
A convergência, o número de iterações tem tudo a ver com osvalores próprios da matriz C...
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
|λ1| > |λ2| ≥ λ3 ≥ . . . ≥ |λn|
e(0) =n∑
i=1
αivi
e(k) = Cke(0) =n∑
i=1
αiλki vi
e(k) = λk1
[α1v1 +
n∑i=2
αi
(λi
λ1
)k
vi
]Como (
λi
λ1
)k
−→ 0
a taxa de convergência é determinada por |λ1|k183 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
Para k grande temos
e(k) ≈ λk1α1v1
Logo
‖e(k+1)‖p‖e(k)‖p
=‖λk+1α1v1‖p‖λkα1v1‖p
=|λ1|k+1
|λ1|k‖α1v1‖p‖α1v1‖p
= |λ1| = ρ(C)
x(k+1) = C1x(k) + M−11 b (1), x(k+1) = C2x(k) + M−1
2 b (2)
O método (2) converge mais rapidamente que o método (1)⇔
ρ(C2) < ρ(C1)
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
Teorema (Condições necessárias e suficientes de convergência):O método x(k) = Cx(k−1) + M−1b converge, ∀x(0) ∈ Rn,
I sse ρ(C) < 1I sse existir uma norma tal que ‖C‖p < 1
onde C = −M−1N.
Observação:Jacobi: C = −D−1(L + U),Gauss-Seidel: C = −(L + D)−1U.
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Exercício 1 da Lista: O sistema de equações lineares Ax = b,[1 −a−a 1
]x = b
pode, sob certas condições, ser resolvido pelo método[1 0−ωa 1
]x(k+1) =
[1− ω ωa
0 1− ω
]x(k) + ωb
(a) Para que valores de a o método do converge se ω = 1?
x(k) = Cx(k−1) + M−1b converge, ∀x(0) ∈ Rn ⇔ ρ(C) < 1
C = −M−1N
186 / 358
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Métodos iterativos para sistemas linearesConsiderar ω = 1.[
1 0−ωa 1
]x(k+1) =
[1− ω ωa
0 1− ω
]x(k) + ωb
[1 0−a 1
]x(k+1) =
[0 a0 0
]x(k) + b
M x(k+1) = −N x(k) + b
x(k+1) = −M−1N x(k) + M−1b
M =
[1 0−a 1
], −N =
[0 a0 0
], A =
[1 −a−a 1
]
Método de Gauss-Seidel: M = L + D e N = U.187 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Cálculo de M−1
M =
[1 0−a 1
], M M−1 = I, M
[y11 y12y21 y22
]=
[1 00 1
]1a coluna de M−1 [
1 0−a 1
] [y11y21
]=
[10
]y11 = 1 ∧ −ay11 + y21 = 0⇔ y21 = a.
2a coluna de M−1 [1 0−a 1
] [y12y22
]=
[01
]y12 = 0 ∧ −ay12 + y22 = 0⇔ y22 = 1.
188 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares
x(k) = Cx(k−1) + M−1b converge, ∀x(0) ∈ Rn ⇔ ρ(C) < 1
C = −M−1N
C = −M−1N =
[1 0a 1
] [0 a0 0
]=
[0 a0 a2
]
det(C−λI) = 0⇔∣∣∣∣ −λ a
0 a2 − λ
∣∣∣∣ = 0⇔ −λ(a2−λ) = 0⇔ λ = 0 ∨λ = a2
ρ(C) = max(|0|, |a2|) = a2
ρ(C) < 1⇔ a2 < 1⇔ a ∈ ]− 1; 1[
189 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares
(b) Se a = −1/2 e ω = 1/2 o método do converge?
x(k) = Cx(k−1) + M−1b converge, ∀x(0) ∈ Rn ⇔
⇔ existe uma norma tal que ‖C‖p < 1, C = −M−1N[1 0−ωa 1
]x(k+1) =
[1− ω ωa
0 1− ω
]x(k) + ωb
[1 014 1
]x(k+1) =
[ 12 −1
40 1
2
]x(k) +
12
b
M x(k+1) = −N x(k) + b
2[
1 014 1
]x(k+1) = 2
[ 12 −1
40 1
2
]x(k) +
22
b
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Métodos iterativos para sistemas lineares
C = −M−1N =
(2[
1 014 1
])−1(2[ 1
2 −14
0 12
])=
=
[1 0−1
4 1
] [ 12 −1
40 1
2
]=
[ 12 −1
4−1
89
16
]
‖C‖∞ = max(∣∣∣∣12
∣∣∣∣+
∣∣∣∣−14
∣∣∣∣ , ∣∣∣∣−18
∣∣∣∣+
∣∣∣∣ 916
∣∣∣∣) = max(
34,1116
)=
34< 1
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Majorações para os erros
‖e(k)‖p ≤ ‖C‖p‖e(k−1)‖p
‖e(k)‖p ≤ ‖C‖kp‖e(0)‖p
‖e(k)‖p ≤‖C‖p
1− ‖C‖p‖x(k) − x(k−1)‖p
‖e(k)‖p ≤‖C‖kp
1− ‖C‖p‖x(1) − x(0)‖p
Observação: Estes métodos iterativos têm convergência linear.
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
Em geral não podemos dizer nada sobre a comparação dosmétodos de Jacobi e Gauss-Seidel
A =
1 2 −21 1 12 2 1
, ρ(CJ) < 1 < ρ(CGS)
B =
2 −1 12 2 2−1 −1 2
, ρ(CGS) < 1 < ρ(CJ)
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
Corolário: Se aij ≤ ∀i 6= 0, aii > 0∀i = 1, . . . ,n, então sóacontece uma única das seguintes coisas:
1. 0 ≤ ρ(CG) < ρ(CJ) < 1 (GS conv. + rap.)2. 1 < ρ(CJ) < ρ(CG) (GS div. + rap.)3. ρ(CJ) = ρ(CG) = 04. ρ(CJ) = ρ(CG) = 1 (erro const.)
Observação: ∀‖.‖p e ε, ρ(C) ≤ ‖C‖p ≤ ρ(C) + ε.
‖e(k)‖p ≤ ‖C‖p‖e(k−1)‖p‖e(k)‖p ≈ ρ(C)‖pe(k−1)‖pQuanto mais pequeno for o raio espectral mais rapidamente ométodo converge.
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
I C = −M−1N = −M−1(A−M) = I−M−1A, ou seja,quanto mais perto estiver M de A, mais próxima damatriz zero estará C e, consequentemente, maisrápida será a convergência.
I No método de Gauss-Seidel M está “mais perto” de Ado que no Jacobi. Logo, em geral, o Gauss-Seidelconverge mais rapidamente.
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
Método de Jacobi
C = −D−1(L + U) =
0 −a12a11
−a13a11
−a21a22
0 −a23a22
−a31a33
−a32a33
0
‖C‖∞ = max
(∣∣∣∣a12
a11
∣∣∣∣+
∣∣∣∣a13
a11
∣∣∣∣ , ∣∣∣∣a21
a22
∣∣∣∣+
∣∣∣∣a23
a22
∣∣∣∣ , ∣∣∣∣a31
a33
∣∣∣∣+
∣∣∣∣a32
a33
∣∣∣∣)Se|a11| > |a12|+ |a13| A matriz A do sistema Ax = b tem a
|a22| > |a21|+ |a23| diagonal estritamente
|a33| > |a31|+ |a32| dominante por linhasentão∣∣∣∣a12
a11
∣∣∣∣+
∣∣∣∣a13
a11
∣∣∣∣ < 1 ∧∣∣∣∣a21
a22
∣∣∣∣+
∣∣∣∣a23
a22
∣∣∣∣ < 1 ∧∣∣∣∣a31
a33
∣∣∣∣+
∣∣∣∣a32
a33
∣∣∣∣ < 1
e, consequentemente, ‖C‖∞ < 1.196 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares.Convergência
Definição:A matriz A tem a diagonal estritamente dominante por linhas se
|aii | >n∑
j=1,j 6=i
|aij |, ∀i = 1, . . . ,n
A matriz A tem a diagonal estritamente dominante por colunasse
|ajj | >n∑
i=1,i 6=j
|aij |, ∀j = 1, . . . ,n
Teorema (Condição suficiente de convergência):Se a matriz A tiver a diagonal estritamente dominante porlinhas ou por colunas, então os métodos de Jacobi e deGauss-Seidel convergem, para qualquer x(0) escolhido.
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Só para os métodos de Jacobi e de Gauss Seidel:
• A tem a diag. estrit. dom. por linhas ⇒ ‖C‖∞ < 1⇒ converge
• A tem a diag. estrit. dom. por colunas⇒ ‖C‖1 < 1 ⇒ converge
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Métodos iterativos para sistemas linearesExemplo:
A =
5 2 3−1 4 −2−3 1 7
Tem a diagonal estritamente dominante por linhas? Não
|5| > |2|+ |3| ×
|4| > | − 1|+ | − 2| ok
|7| > | − 3|+ |1| ok
Tem a diagonal estritamente dominante por colunas? Sim|5| > | − 1|+ | − 3| ok
|4| > |2|+ |1| ok
|7| > | − 2|+ |3| ok
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Exemplo:
B =
[5 −4−1 3
]Tem a diagonal estritamente dominante por linhas? Sim
|5| > | − 4| ok
|3| > | − 1| ok
Tem a diagonal estritamente dominante por colunas? Não|5| > | − 1| ok
|3| > | − 4| ×
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Exercício 8 da Lista:Considere o sistema linear Ax = b com
A =
2 ω 01 2 2ω0 1 2
b =
101
ω ∈ R
(a) Mostre que tanto o método iterativo de Jacobi como o deGauss-Seidel convergem para a solução deste sistema,qualquer que seja a aproxiação inicial x(0) ∈ R3, se e só se|ω| < 4
3 .
Jacobi + Gauss Seidel convergem ⇔ |ω| < 43
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Jacobi :
C = −
2 0 00 2 00 0 2
−1 0 ω 01 0 2ω0 1 0
=
0 −ω2 0
−12 0 −ω
0 −12 0
det(C−λI) =
∣∣∣∣∣∣−λ −ω
2 0−1
2 −λ −ω0 −1
2 −λ
∣∣∣∣∣∣ = −λ∣∣∣∣ −λ −ω−1
2 −λ
∣∣∣∣+12
∣∣∣∣ −ω2 0−1
2 −λ
∣∣∣∣ =
= −λ(λ2 − ω
2
)+
12λω
2
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Métodos iterativos para sistemas lineares
det(C− λI) = λ
(3ω4− λ2
)
det(C− λI) = 0⇔ λ = 0 ∨ λ = ±√
3ω4
ρ(C) = max
(|0|,
∣∣∣∣∣√
3ω4
∣∣∣∣∣)
=
∣∣∣∣∣√
3ω4
∣∣∣∣∣ρ(C) < 1⇔
∣∣∣∣3ω4∣∣∣∣ < 1⇔ |ω| < 4
3
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Gauss− Seidel:
C = −
2 0 01 2 00 1 2
−1 0 ω 00 0 2ω0 0 0
=
0 −ω2 0
0 ω4 −ω
0 −ω8
ω2
det(C− λI) =
∣∣∣∣∣∣−λ −ω
2 00 ω
4 − λ −ω0 −ω
8ω2 − λ
∣∣∣∣∣∣ = −λ∣∣∣∣ ω
4 − λ −ω−ω
8ω2 − λ
∣∣∣∣ =
= −λ[(ω
4− λ)(ω
2− λ)− ω2
8
]= λ2
(λ− 3
4ω
)
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Métodos iterativos para sistemas lineares
det(C− λI) = λ2(λ− 3
4ω
)det(C− λI) = 0⇔ λ = 0 ∨ λ− 3
4ω = 0⇔ λ = 0 ∨ λ =
34ω
ρ(C) = max(|0|,∣∣∣∣34ω
∣∣∣∣) =
∣∣∣∣34ω∣∣∣∣
ρ(C) < 1⇔∣∣∣∣34ω
∣∣∣∣ < 1⇔ |ω| < 43
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Prove que o método de Gauss-Seidel converge maisrapidamente, desde que |ω| 6= 0.
ρ(CJ) =
∣∣∣∣∣√
34ω
∣∣∣∣∣ , ρ(CGS) =
∣∣∣∣34ω∣∣∣∣
∣∣∣∣∣√
34ω
∣∣∣∣∣ >∣∣∣∣34ω
∣∣∣∣⇒ GS converge mais rapidamente
206 / 358
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Como é que os dois métodos convergem quando ω = 0?
e(n) = Cne(0)
Jacobi converge na 3a iterada
CJ =
0 0 0−1
2 0 00 −1
2 0
, C2J =
0 0 00 0 014 0 0
, C3J =
0 0 00 0 00 0 0
e(3) = C3e(0) = 0
Gauss-Seidel converge na 1a iterada
CGS =
0 0 00 0 00 0 0
, e(1) = CGSe(0) = 0
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Métodos iterativos para sistemas lineares
Jacobik x(k)
1 x(k)2 x(k)
30 0.0000000000000000 0.0000000000000000 0.00000000000000001 0.5000000000000000 0.0000000000000000 0.50000000000000002 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.50000000000000003 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.62500000000000004 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.62500000000000005 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.6250000000000000...
......
...
Gauss-Seidelk x(k)
1 x(k)2 x(k)
30 0.0000000000000000 0.0000000000000000 0.00000000000000001 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.62500000000000002 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.62500000000000003 0.5000000000000000 −0.2500000000000000 0.6250000000000000...
......
...
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Métodos iterativos para sistemas lineares
(b) Seja ω = 12 e x(0) = (0,0,0)T .
Calcule as três primeiras iteradas pelo método deGauss-Seidel.
A =
2 ω 01 2 2ω0 1 2
=
2 0.5 01 2 10 1 2
b =
101
2 x1 + 0.5x2 = 1x1 + 2 x2 + x3 = 0
x2 + 2 x3 = 1⇒
x (k+1)
1 = (1− 0.5x (k)2 )/2
x (k+1)2 = −(x (k+1)
1 + x (k)3 )/2
x (k+1)3 = (1− x (k+1)
2 )/2
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Métodos iterativos para sistemas lineares
x(0) = (0,0,0)Tx (1)
1 = (1− 0.5x (0)2 )/2 = 1/2 = 0.5000
x (1)2 = −(x (1)
1 + x (0)3 )/2 = −1/4 = −0.2500
x (1)3 = (1− x (1)
2 )/2 = 5/8 = 0.6250x (2)
1 = (1− 0.5x (1)2 )/2 = 9/16 = 0.5625
x (2)2 = −(x (2)
1 + x (1)3 )/2 = −19/32 = −0.5938
x (2)3 = (1− x (2)
2 )/2 = 51/64 = 0.7969x (3)
1 = (1− 0.5x (2)2 )/2 = 83/128 = 0.6484
x (3)2 = −(x (3)
1 + x (2)3 )/2 = −185/256 = −0.7227
x (3)3 = (1− x (3)
2 )/2 = 441/512 = 0.8613
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Métodos iterativos para sistemas linearesω = 1
2
Obtenha uma estimativa para o erro ‖x− x(3)‖∞
‖e(3)‖∞ ≤‖C‖∞
1− ‖C‖∞‖x(3)−x(2)‖∞ =
1016
1− 1016
33256
= 0.21484375
C =
0 −ω2 0
0 ω4 −ω
0 −ω8
ω2
=
0 −14 0
0 18 −1
20 − 1
1614
‖C‖∞ = max
(14,18
+12,
116
+14
)= max
(416,1016,
516
)=
1016
‖x(3)−x(2)‖∞ = max(∣∣∣x (3)
1 − x (2)1
∣∣∣ , ∣∣∣x (3)2 − x (2)
2
∣∣∣ , ∣∣∣x (3)3 − x (2)
3
∣∣∣) =
= max(∣∣∣∣ 83
128− 9
16
∣∣∣∣ , ∣∣∣∣−185256
+1932
∣∣∣∣ , ∣∣∣∣441512− 51
64
∣∣∣∣) =33
256
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Capítulo 5
Sistemas de equações não lineares
I Método de Newton generalizado
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
1
2X
X0
3
2
1
4321
(x1 − 2)2 + (x2 − 1)2 = 4 ∧ (x1 − 3)2 + (x2 − 2)2 = 1
x2 = 2±√
1− (x1 − 3)2
(x1 − 2)2 +
(2 +
√1− (x1 − 3)2 − 1
)2
= 4
x ≈ (2.5886, 2.9114)T
213 / 358
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado[
f1(x1, x2)f2(x1, x2)
]=
[00
]fi (x1, x2) = fi (x
(0)1 , x (0)
2 )+∂fi (x
(0)1 , x (0)
2 )
∂x1(x1−x (0)
1 )+∂fi (x
(0)1 , x (0)
2 )
∂x2(x2−x (0)
2 )+. . .
[f1(x1, x2)f2(x1, x2)
]≈
[f1(x (0)
1 , x (0)2 )
f2(x (0)1 , x (0)
2 )
]+
∂f1(x(0)1 ,x (0)
2 )
∂x1
∂f1(x(0)1 ,x (0)
2 )
∂x2∂f2(x
(0)1 ,x (0)
2 )
∂x1
∂f2(x(0)1 ,x (0)
2 )
∂x2
[ x1 − x (0)1
x2 − x (0)2
]
0 = f(z) ≈ f(x(0)) + Jf (x(0))(z− x(0))
x(0) ∈ Rn
x(n+1) = x(n) − Jf (x(n))−1f(x(n)), n = 0,1,2, . . .
x(n+1) = g(x(n)), g(x) = x−Jf (x)−1f(x) Metodo do ponto fixo214 / 358
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
Substitui-se o cálculo pesado da inversa da matriz Jacobianapela resolução de um sistema.
Em cada passo, resolve-se o sistema de equações lineares emordem a ∆x(n) e faz-se uma soma de vectores:
x(0) ∈ Rn
Jf (x(n))∆x(n) = −f(x(n))
x(n+1) = x(n) + ∆x(n), n = 0,1,2, . . .
Observação:
Se det[Jf (z)] 6= 0 então a convergência é quadrática com
‖z− x(n+1)‖p ≤ K‖z− x(n)‖2p, K > 0
215 / 358
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
Exemplo:
f1(x1, x2) = (x1 − 2)2 + (x2 − 1)2 − 4 = 0f2(x1, x2) = (x1 − 3)2 + (x2 − 2)2 − 1 = 0
Critério de paragem: ‖∆x(0)‖∞ < 10−6 ∧ ‖f(x(1))‖∞ < 10−6
Aproximação inicial: x(0) = (2,3)T
A matriz Jacobiana do sistema é
Jf (x) =
[2x1 − 4 2x2 − 22x1 − 6 2x2 − 4
]
216 / 358
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
x(0) ∈ Rn
Jf (x(n))∆x(n) = −f(x(n))
x(n+1) = x(n) + ∆x(n), n = 0,1,2, . . .[x (0)
1x (0)
2
]=
[23
][
2x (n)1 − 4 2x (n)
2 − 22x (n)
1 − 6 2x (n)2 − 4
][∆x (n)
1∆x (n)
2
]= −
[(x (n)
1 − 2)2 + (x (n)2 − 1)2 − 4
(x (n)1 − 3)2 + (x (n)
2 − 2)2 − 1
][
x (n+1)1
x (n+1)2
]=
[x (n)
1x (n)
2
]+
[∆x (n)
1∆x (n)
2
], n = 0,1,2, . . .
217 / 358
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
Aproximação inicial: x(0) = (2,3)T
I Cálculo da primeira iterada, x(1):
Jf (x(0))∆x(0) = −f(x(0))⇐⇒[
0 4−2 2
]∆x(0) = −
[01
]∆x(0) = (5.0000× 10−1,0)T
x(1) = x(0) + ∆x(0) = (2.5,3)T
‖∆x(0)‖∞ = 0.5 > 10−6 ∧ ‖f(x(1))‖∞ = 0.25 > 10−6
218 / 358
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
I Cálculo da segunda iterada, x(2):
Jf (x(1))∆x(1) = −f(x(1))⇐⇒[
1 4−1 2
]∆x(1) = −
[0.250.25
]∆x(1) = (0.083333,−0.083333)T
x(2) = x(1) + ∆x(1) = (2.58333,2.91667)T
‖∆x(1)‖∞ = 0.08 > 10−6 ∧ ‖f(x(2))‖∞ = 0.013 > 10−6
...
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Sistemas não lineares.Método de Newton generalizado
...I Cálculo da quinta iterada, x(5):
Jf (x(4))∆x(4) = −f(x(4))⇐⇒[1.1771 3.8229−0.82288 1.8229
]∆x(4) = −
[8.4093× 10−10
8.4093× 10−10
]∆x(4) = (3.1784× 10−10,−3.1784× 10−10)T e,
x(5) = x(4) + ∆x(4) = (2.58856,2.91144)T
‖∆x(4)‖∞ = 3.2×10−10 < 10−6∧‖f(x(5))‖∞ = 5.7×10−6 < 10−6
Parar a sucessão de iteradas!
220 / 358
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Capítulo 6
Método dos mínimos quadrados
I aproximação com polinómiosI aproximação com outras funções
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Método dos mínimos quadrados. Linearidade.
g(x) = a0φ0(x) + a1φ1(x) + . . .+ akφk (x)
g(x) = a0ex + a1e−x , φ0(x) = ex , φ1(x) = e−x linear
g(x) = a0 + a1x3, φ0(x) = 1, φ1(x) = x3 linear
g(x) =a0x
1 + a1x2 nao linear
g(x) =1
a0x + a1nao linear
g(x) = a− x + bx2 nao linear
g(x) + x = a + bx2 linear
g(x) =a + bx2
x + 1= a
11 + x
+ bx2
x + 1linear
g(x) = a + b sin(x) + c cos(x) linear
g(x) = aebx2nao linear
g(x) = a0 + a1x + a2x2 + a3x3 linear222 / 358
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Método dos mínimos quadrados
Exemplo (Interpolação polinomial): xi 3 5f (xi ) 2.5 3.5
g(x) = a0 + a1xa0 + a1x0 = f (x0)a0 + a1x1 = f (x1)
⇐⇒
a0 + 3a1 = 2.5a0 + 5a1 = 3.5
g(x) = 1 + 0.5x
2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 62
2.2
2.4
2.6
2.8
3
3.2
3.4
3.6
3.8
4
X
Y
223 / 358
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Método dos mínimos quadradosxi x0 x1
f (xi ) f (x0) f (x1)g(x) = a0 + a1x
a0 + a1x0 = f (x0)a0 + a1x1 = f (x1)[
1 x01 x1
] [a0a1
]=
[f (x0)f (x1)
]
a0 =
∣∣∣∣ f (x0) x0f (x1) x1
∣∣∣∣∣∣∣∣ 1 x01 x1
∣∣∣∣ =x1f (x0)− x0f (x1)
x1 − x0
a1 =
∣∣∣∣ 1 f (x0)1 f (x1)
∣∣∣∣∣∣∣∣ 1 x01 x1
∣∣∣∣ =f (x1)− f (x0)
x1 − x0
224 / 358
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Método dos mínimos quadrados
g(x) =x1f (x0)− x0f (x1)
x1 − x0+
f (x1)− f (x0)
x1 − x0x
Base usual : 1, x
g(x) = f (x0)x − x1
x0 − x1+ f (x1)
x − x0
x1 − x0
Base de Lagrange :
x − x1
x0 − x1,
x − x0
x1 − x0
= l0(x), l1(x)
225 / 358
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Método dos mínimos quadrados
xi x0 x1 x2
f (xi ) f (x0) f (x1) f (x2)g(x) = a0 + a1x
a0 + a1x0 = f (x0)a0 + a1x1 = f (x1)a0 + a1x2 = f (x2)
Impossível, excepto se (xi , f (xi)) forem colineares.
226 / 358
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Método dos mínimos quadradosxi 2 3 4
f (xi ) 2.44 1.04 1.64 g(xi) = a0 + a1xi ≈ f (xi)
Calcular a0 e a1 que dá um bom ajuste.Decidir qual o critério de aproximação ou função de erro.Minimizar a função de erro:
SSE(a0,a1) =2∑
i=0
(f (xi)− g(xi))2 =2∑
i=0
(f (xi)− a0 − a1xi)2
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
X
Y
227 / 358
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Método dos mínimos quadrados
xi 2 3 4f (xi ) 2.44 1.04 1.64
SSE(a0,a1) = (2.44−a0−2a1)2+(1.04−a0−3a1)2+(1.64−a0−4a1)2
∂
∂a1SSE(a0,a1) = 0 ∧ ∂
∂a0SSE(a0,a1) = 0
(2.44− a0 − 2a1) + (1.04− a0 − 3a1) + (1.64− a0 − 4a1) = 02(2.44− a0 − 2a1) + 3(1.04− a0 − 3a1) + 4(1.64− a0 − 4a1) = 0
3a0 + 9a1 = 5.129a0 + 29a1 = 14.56
Duas equações a duas incógnitas com solução únicaa0 = 2.9067 e a1 = −0.4.
228 / 358
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Método dos mínimos quadrados
40 45 50 55 60 65 70 75 8060
70
80
90
100
110
120
Idade
Massa M
uscula
r
Função a minimizar para que g(xi) ≈ f (xi):
SSE(a0,a1) =15∑
i=0
[f (xi)− g(xi)]2 =n∑
i=1
[f (xi)− (a0 + a1xi)]2
229 / 358
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Método dos mínimos quadradosRegressão linear simples: g(x) = a0 + a1x
SSE(a0,a1) =n∑
i=1
[f (xi)− g(xi)]2 =n∑
i=1
[f (xi)− (a0 + a1xi)]2
∂
∂a1SSE(a0,a1) = 0 ∧ ∂
∂a0SSE(a0,a1) = 0
−2n∑
i=1
[f (xi)−(a0+a1xi)]xi = 0 ∧ −2n∑
i=1
[f (xi)−(a0+a1xi)] = 0
a0
n∑i=1
1+a1
n∑i=1
xi =n∑
i=1
f (xi) ∧ a0
n∑i=1
xi+a1
n∑i=1
x2i =
n∑i=1
xi f (xi)
Sistema de equações normais[n
∑xi∑
xi∑
x2i
] [a0a1
]=
[ ∑f (xi)∑
xi f (xi)
]230 / 358
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Método dos mínimos quadrados
X =
1 x01 x1...
...1 xn
(XT X)
[a0a1
]= XT f
[a0a1
]= (XT X)−1XT f
Produto interno:(f ,h) =
n∑i=1
f (xi)h(xi)
g(x) = a0 + a1x = a0φ0(x) + a1φ1(x), φ0(x) = 1, φ1(x) = x[(φ0, φ0) (φ0, φ1)(φ1, φ0) (φ1, φ1)
] [a0a1
]=
[(φ0, y)(φ1, y)
][
(1,1) (1, x)(x ,1) (x , x)
] [a0a1
]=
[(1, f )(x , f )
][
n∑
xi∑xi
∑x2
i
] [a0a1
]=
[ ∑f (xi)∑
xi f (xi)
]231 / 358
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Método dos mínimos quadrados
Exemplo: xi Hora 6 7 8 9 10 11 12f (xi ) Temperatura 9 13 12 18 19 24 23
g(x) = a0 + a1x = a0φ0(x) + a1φ1(x), φ0(x) = 1, φ1(x) = x
(φ0, φ0) =∑6
i=0 1 = 6− 0 + 1 = 7
(φ0, φ1) =∑6
i=0 xi = 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12 = 63
(φ0, φ1) = (φ1, φ0)
(φ1, φ1) =∑6
i=0 x2i = 62 + 72 + 82 + 92 + 102 + 112 + 122 = 595
(φ0, f ) =∑6
i=0 f (xi) = 9 + 13 + 12 + 18 + 19 + 24 + 23 = 118
(φ1, f ) =∑6
i=0 xi f (xi) = 6× 9 + 7× 13 + . . .+ 12× 23 = 1133[7 6363 595
] [a0a1
]=
[118
1133
]a0 = −5.9643 ∧ a1 = 2.5357, g(x) = −5.9643 + 2.5357x
232 / 358
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Método dos mínimos quadrados
6 7 8 9 10 11 128
10
12
14
16
18
20
22
24
26
Tempo em horas (x)
Te
mp
era
tura
em
gra
us (
y)
233 / 358
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Método dos mínimos quadrados
Regressão linear geral: g(x) = a0φ0(x) + . . .+ amφm(x)
SSE = d2(f ,g) = ‖f − g‖22 =n∑
i=1
[f (xi)− g(xi)]2
∂
∂ajSSE = 0, j = 0,1,2, . . . ,m.
−2n∑
i=1
[f (xi)− g(xi)]∂
∂ajg(xi) = 0
∂
∂ajg(xi) = φj(xi)
n∑i=1
[f (xi)− g(xi)]φj(xi) = 0
234 / 358
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Método dos mínimos quadrados
a0
n∑i=1
φ0(xi)φj(xi) + . . .+ am
n∑i=1
φm(xi)φj(xi) =n∑
i=1
f (xi)φj(xi)
(f ,h) =n∑
i=1
f (xi)h(xi)
a0(φ0, φj) + a1(φ1, φj) + . . .+ am(φm, φj) = (f , φj)
(φ0, φ0) (φ0, φ1) . . . (φ0, φm)(φ1, φ0) (φ1, φ1) . . . (φ1, φm)
......
...(φm, φ0) (φm, φ1) . . . (φm, φm)
a0a1...
am
=
(f , φ0)(f , φ1)
...(f , φm)
235 / 358
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Método dos mínimos quadrados
g(x) = a0 + a1x + a2x2 + . . .+ amxm
φ0(x) = 1, φ1(x) = x , φ2(x) = x2, , . . . φm(x) = xm
(f ,h) =n∑
i=1
f (xi)h(xi)
(φj , φk ) = (x j , xk ) =n∑
i=1
x j+ki
n
∑ni=1 xi . . .
∑ni=1 xm
i∑ni=1 xi
∑ni=1 x2
i . . .∑n
i=1 xm+1i
......
...∑ni=1 xm
i∑n
i=1 xm+1i . . .
∑ni=1 x2m
i
a0a1...
am
=
∑n
i=1 yi∑ni=1 xiyi
...∑ni=1 xm
i yi
236 / 358
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Método dos mínimos quadrados
Melhorar as propriedades numéricas: centrar e escalar xi ’s
xi =xi − xσx
onde
x =1n
n∑i=1
xi , σx =1
n − 1
n∑i=1
(xi − x)2
I evita mal condicionamentoI observações ficam em pé de igualdade em relação à
variação dos dados
Normas da matriz do sistema com e sem transformação de dados
norma∞ norma 1 norma 2
A com x 57.4595 57.4595 40.8433
A com x 1.8680× 104 1.8680× 104 1.1603× 104
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Método dos mínimos quadrados
p(x) = a0 + a1x + a2x2 + a3x3
i xi yi i xi yi
1 1.00 26.0000 8 1.40 46.61702 1.05 19.6880 9 1.50 69.09383 1.10 32.6642 10 1.60 74.40544 1.15 22.9469 11 1.70 98.70415 1.20 41.5549 12 1.80 102.63956 1.25 28.5068 13 1.90 131.85777 1.30 45.8218 14 2.00 149.0000
A =
14.000 19.950 29.838 46.70719.950 29.838 46.707 76.13929.838 46.707 76.139 128.4646.707 76.139 128.46 222.95
, cond2(A) = 3.375× 106
x = 1.425, σx = 0.329
A =
14.000 0.0000 13.000 4.85670.0000 13.000 4.8567 22.11613.000 4.8567 22.116 17.8344.8567 22.116 17.834 48.185
, cond2(A) = 45.88
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Método dos mínimos quadrados
Exemplo: g(x) = a0 sin(πx/2) + a1 cos(πx/2)
xi -2 -1 0 1 2 φ0(x) = sin(πx/2)yi 1 2 -1 0 1 φ1(x) = cos(πx/2)
(φ0, φ0) =∑5
i=1(sin(πxi/2))2 = 2
(φ0, φ1) =∑5
i=1 sin(πxi/2) cos(πxi/2) = 0
(φ1, φ0) = (φ0, φ1)
(φ1, φ1) =∑5
i=1(cos(πxi/2))2 = 3
(φ0, y) =∑5
i=1 yi sin(πxi/2) = −2
(φ1, y) =∑5
i=1 yi cos(πxi/2) = −3
[2 00 3
] [a0a1
]=
[−2−3
]g(x) = − sin(πx/2)− cos(πx/2)
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Método dos mínimos quadrados
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
x
y
f(x)p
3(x)
g(x)
SSE(g) = 2 SSE(p3) = 2.0571...240 / 358
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Método dos mínimos quadrados não lineares
Exemplo: g(x) = a + b ecx
SSE(a,b, c) =n∑
i=1
(f (xi)− a− becxi )2
Sistema não linear (método de Newton generalizado):
∂SSE∂a
(a,b, c) = −2n∑
i=1
(f (xi)− a− becxi ) = 0
∂SSE∂b
(a,b, c) = −2n∑
i=1
(f (xi)− a− becxi ) ecxi = 0
∂SSE∂c
(a,b, c) = −2n∑
i=1
(f (xi)− a− becxi ) bxiecxi = 0
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Método dos mínimos quadrados não linearesxi 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
f (xi ) −3.00 −1.89 −1.03 −0.36 0.16 0.57 0.88
SSE(a,b, c) =6∑
i=0
(f (xi )− a− becxi )2, g(x) = a + b ecx
6∑i=0
(f (xi )− a− becxi ) = 0
6∑i=0
(f (xi )− a− becxi ) ecxi = 0
6∑i=0
(f (xi )− a− becxi ) bxiecxi = 0
Com x0 = (1,−5,−0.5)T , o método de Newton generalizadoconverge para a solução do sistema a = 1.982, b = −4.982 ec = −0.5033 ao fim de 5 iteradas com critério de paragem‖x(k+1) − x(k)‖2 ≤ 10−10 com SSE(g) = 1.861× 10−5.
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Método dos mínimos quadrados não lineares.
Exemplo (Linearização):
xi −1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0f (xi ) 0.262 1.20 2.83 1.34 0.131
Minimizar : SSE(a,b) =4∑
i=0
(f (xi)− aebx2
i
)2, g(x) = aebx2
ln g(x) = ln a + bx2 = a0 + a1x2, a0 = ln a, a1 = b
f (x) ↔ g(x)ln f (x) ↔ ln g(x)
xi −1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0ln f (xi ) −1.34 0.182 1.04 0.293 −2.03
Minimizar : SSE(a0,a1) =4∑
i=0
(ln f (xi)− a0 − a1x2
i
)2
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Método dos mínimos quadrados não lineares.φ0(x) = 1, φ1(x) = x2
xi −1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0ln f (xi ) −1.34 0.182 1.04 0.293 −2.03[
n∑
x2i∑
x2i∑
x4i
] [a0a1
]=
[ ∑ln f (xi)∑
x2i ln f (xi)
][
5 2.52.5 2.125
] [a0a1
]=
[−1.8567−3.2532
]a0 = 0.9572, a1 = −2.6570
SSE(0.9572,−2.6570) =4∑
i=0
(ln f (xi )− 0.9572 + 2.6570x2
i)2
= 0.2597
ln a = a0 ⇔ a = ea0 = 2.6044, b = a1 = −2.6570
SSE(2.6044,−2.6570) =4∑
i=0
(f (xi )− 2.6044e−2.6570x2
i
)2= 0.0796
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Capítulo 7
Interpolação polinomial
I Método de VandermondeI Método de LagrangeI Método de Newton
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Interpolação
f(x)
X3210 xxxxObjectivo: Dado um conjunto de pontos (xi , yi), i = 0,1, . . . ,n,pretende-se encontrar uma função, habitualmente umpolinómio, que passe em todos estes pontos.
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InterpolaçãoOs polinómios aproximam uniformemente funçõescontínuas.
Dada uma função contínua num intervalo [a;b], existesempre um polinómio que está tão próximo quantoqueiramos da função (Teorema de Weierstrass)
X
f(x)
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InterpolaçãoPolinómios de Taylor aproximam bem localmente.
Exemplo:
ex = 1 + x +x2
2!+
x3
3!+ . . .+
xk
k !+ . . .
0 0.5 1 1.5 2 2.51
2
3
4
5
6
7
8
9
X
ex
p1(x)
p2(x)
p3(x)
p4(x)
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InterpolaçãoPolinómios de Taylor aproximam bem localmente.
Exemplo:
f (x) =1x
= 1−(x−1)+(x−1)2−(x−1)3+. . .+(−1)k (x−1)k +. . .
1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
X
f(x)
p1(x)
p2(x)
p3(x)
p4(x)
p5(x)
p6(x)
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Interpolação. Método de Vandermonde
xi 0 4 9yi 0 −64 81
Objectivo: Encontrar o polinómio de grau menor ou igual a doisque interpola os pontos desta tabela, ou seja, tal quep2(xi) = yi , com p2(x) = a2x2 + a1x + a0
a0 = 0a0 + 4a1 + 16a2 = −64a0 + 9a1 + 81a2 = 81
1 0 01 4 161 9 81
a0a1a2
=
0−64
81
p2(x) = 5x2 − 36x
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Interpolação. Método de Vandermonde
xi x0 x1 . . . xnyi y0 y1 . . . yn
Objectivo:Encontrar o polinómio pn ∈ Pn, pn(x) = a0 + a1x + . . .+ anxn
que interpola os pontos desta tabela1 x0 x2
0 . . . xn0
1 x1 x21 . . . xn
1...
......
...1 xn x2
n . . . xnn
a0a1...
an
=
f (x0)f (x1)
...f (xn)
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Interpolação
Teorema Dados x0, x1, ..., xn pontos distintos, então existe umúnico polinómio interpolador pn(x) com grau menor ou igual an que passa nos n + 1 pontos (x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn), ondexi , yi ∈ R.
Dem:Suponha-se que p(x) e q(x) são dois polinómios de grau ≤ nque passam nos pontos da tabela, com x1, ..., xn distintos.O polinómio r(x) = p(x)− q(x) ∈ Pn e tem (n + 1) raízesporque r(xi) = 0 para i = 0,1, . . . ,n.Contudo, um polinómio de grau n não pode ter (n + 1) raízes amenos que seja o polinómio nulo. 2
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Interpolação. Método de Lagrange
Base de Lagrange para Pn: l0(x), l1(x), . . . , ln(x)
li(x) =n∏
j=0,j 6=i
x − xj
xi − xj=
x − x0
xi − x0. . .
x − xi−1
xi − xi−1
x − xi+1
xi − xi+1. . .
x − xn
xi − xn
Para k 6= i obtemos
li(xk ) =n∏
j=0,j 6=i
xk − xj
xi − xj=
xk − x0
xi − x0. . .
xk − xk
xi − xk. . .
xk − xn
xi − xn= 0
Para k = i obtemos
li(xi) =n∏
j=0,j 6=i
xi − xj
xi − xj=
xi − x0
xi − x0. . .
xi − xn
xi − xn= 1
li(xk ) = δik =
1, se i = k0, se i 6= k
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Interpolação
pn(xi) = f (xi), pn(x) = a0l0(x) + a1l1(x) + . . .+ anln(x)1 0 . . . 0 00 1 . . . 0 0...
......
...0 0 . . . 0 1
a0a1...
an
=
f (x0)f (x1)
...f (xn)
Polinómio interpolador de Lagrange
pn(x) =n∑
i=0
f (xi)li(x)
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Interpolação
Exemplo:
xi −0.8 0.8yi −2 4
p1(x) = f (x0)l0(x) + f (x1)l1(x)
l0(x) =x − x1
x0 − x1=
x − 0.8−0.8− 0.8
= −18
(5x − 4)
l1(x) =x − x0
x1 − x0=
x − (−0.8)
0.8− (−0.8)=
18
(5x + 4)
p1(x) =28
(5x−4)+48
(5x +4) =14
(5x−4)+12
(5x +4) =154
x +1
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Interpolação
Exemplo:xi −0.8 0.0 1.5yi −1.02 0.00 14.10
p2(x) = f (x0)l0(x) + f (x1)l1(x) + f (x2)l2(x)
l0(x) =x − x1
x0 − x1· x − x2
x0 − x2=
x − 0−0.8− 0
· x − 1.5−0.8− 1.5
l1(x) =x − x0
x1 − x0· x − x2
x1 − x2=
x − (−0.8)
0− (−0.8)· x − 1.5
0− 1.5
l2(x) =x − x0
x2 − x0· x − x1
x2 − x1=
x − (−0.8)
1.5− (−0.8)· x − 0
1.5− 0
p2(x) = (−1.02)x − 0−0.8− 0
· x − 1.5−0.8− 1.5
+(0)x − (−0.8)
0− (−0.8)·x − 1.50− 1.5
+
+(14.10)x − (−0.8)
1.5− (−0.8)· x − 0
1.5− 0
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Interpolação. Método de Newton
Base de Newton para Pn:
1, (x − x0), (x − x0)(x − x1), . . . , (x − x0)(x − x1) . . . (x − xn−1)
pn(x) = c0 + c1(x − x0) + c2(x − x0)(x − x1) + . . .
. . .+ cn(x − x0)(x − x1) . . . (x − xn−1)
pn(x0) = c0 + c1(x0 − x0) + c2(x0 − x0)(x0 − x1) + . . .
. . .+ cn(x0 − x0)(x0 − x1) . . . (x0 − xn−1) = c0
pn(x1) = c0 + c1(x1 − x0) + c2(x1 − x0)(x1 − x1) + . . .
. . .+ cn(x1− x0)(x1− x1) . . . (x1− xn−1) = c0 + c1(x1− x0)
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Interpolação. Método de Newton
A =
1 0 0 . . . 01 (x1 − x0) 0 . . . 01 (x2 − x0) (x2 − x0)(x2 − x1) . . . 0...
......
...1 (xn − x0) (xn − x0)(xn − x1) . . . (xn − x0) . . . (xn − xn−1)
A
c0c1c2...
cn
=
f (x0)f (x1)f (x2)
...f (xn)
Observação: A adição de novos pontos não afecta oscoeficientes anteriormente calculados.
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Interpolação. Método de Newton (diferenças divididas)
• c0 = f (x0)⇔ f [x0] = f (x0)
• c0 + c1(x1 − x0) = f (x1)⇔ c1 = f (x1)−c0x1−x0
f [x0, x1] =f (x1)− f (x0)
x1 − x0
• c0 + c1(x2 − x0) + c2(x2 − x0)(x2 − x1) = f (x2)
c2 =
f (x2)−f (x1)x2−x1
− f (x1)−f (x0)x1−x0
x2 − x0
f [x0, x1, x2] =f [x1, x2]− f [x0, x1]
x2 − x0
259 / 358
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Interpolação. Método de Newton
Exemplo:
p2(x) = f (x0) + f [x0, x1](x − x0) + f [x0, x1, x2](x − x0)(x − x1)
p2(x) = −1.02 + 1.275 (x + 0.8) + 3.5326 (x + 0.8)(x − 0.0)
xi f (xi) f [xi , xi+1] f [xi , xi+1, xi+2]
x0 = −0.8 f (x0) = −1.02f [x0, x1] = 1.275
x1 = 0.0 f (x1) = 0.00 f [x0, x1, x2] = 3.5326f [x1, x2] = 9.400
x2 = 1.5 f (x2) = 14.10
f [x0, x1] =f (x1)− f (x0)
x1 − x0=
0.00− (−1.02)
0.0− (−0.8)= 1.2750
f [x1, x2] =f (x2)− f (x1)
x2 − x1=
14.10− 0.001.5− 0.0
= 9.4000
f [x0, x1, x2] =f [x1, x2]− f [x0, x1]
x2 − x0=
9.400− 1.2751.5− (−0.8)
= 3.5326260 / 358
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Interpolação. Método de Newton
Exemplo:
xi f (xi) f [xi , xi+1] f [xi , xi+1, xi+2]
−0.8 −1.021.275
0.0 0.00 3.53269.400
1.5 14.10
p2(x) = f (x2) + f [x1, x2](x − x2) + f [x0, x1, x2](x − x2)(x − x1)
p2(x) = 14.1 + 9.4 (x − 1.5) + 3.5326 (x − 1.5)(x − 0)
261 / 358
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Interpolação. Método de Newton
Exemplo:
xi f (xi) f [xi , xi+1] f [xi , . . . , xi+2] f [xi , . . . , xi+3] f [xi , . . . , xi+4]
x0 f (x0)
×x1 f (x1) ×
⊗ ×x2 f (x2) • ×
× •x3 f (x3) •
⊗x4 f (x4)
f [x1, x2, x3, x4] =f [x2, x3, x4]− f [x1, x2, x3]
x4 − x1
262 / 358
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Interpolação. Método de Newton
Exemplo:
xi f (xi) f [xi , xi+1] f [xi , . . . , xi+2] f [xi , . . . , xi+3] f [xi , . . . , xi+4]
x0 f (x0)
×x1 f (x1) ×
• ×x2 f (x2) • ×
• ×x3 f (x3) ×
×x4 f (x4)
f [x1, x2, x3] =f [x2, x3]− f [x1, x2]
x3 − x1
263 / 358
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Interpolação. Método de Newton
Exemplo:
xi f (xi ) f [xi , xi+1] f [xi , . . . , xi+2] f [xi , . . . , xi+3] f [xi , . . . , xi+4] f [xi , . . . , xi+5]
x0 f (x0)
×x1 f (x1) ×
⊗ ×x2 f (x2) ⊗ ×
× • ×x3 f (x3) × •
× •x4 f (x4) ⊗
⊗x5 f (x5)
f [x1, x2, x3, x4, x5] =f [x2, x3, x4, x5]− f [x1, x2, x3, x4]
x5 − x1
264 / 358
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Interpolação. Método de Newton
f [x0, x1, . . . , xk ] =f [x1, x2, . . . , xk ]− f [x0, x1, . . . , xk−1]
xk − x0
Proposição: A diferença dividida f [x0, x1, . . . , xk ] é o coeficientedo termo xn do polinómio interpolador pn(x).
Polinómio interpolador de Newton
pn(x) = f (x0)+ f [x0, x1](x−x0)+ f [x0, x1, x2](x−x0)(x−x1)+ . . .
. . .+ f [x0, . . . , xn](x − x0) . . . (x − xn−1)
p0(x) = f (x0)
p1(x) = f (x0) + f [x0, x1](x − x0)
p2(x) = f (x0) + f [x0, x1](x − x0) + f [x0, x1, x2](x − x0)(x − x1)
p3(x) = f (x0) + f [x0, x1](x − x0) + f [x0, x1, x2](x − x0)(x − x1) +
+f [x0, x1, x2, x3](x − x0)(x − x1)(x − x2)
...265 / 358
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Erro de interpolação
en(x) = f (x)− pn(x)
x é um novo nó
pn+1(y) = pn(y) + f [x0, . . . , xn, x ](y − x0) . . . (y − xn)
Se y = x vem pn+1(x) = f (x) e
f (x) = pn(x) + f [x0, . . . , xn, x ](x − x0) . . . (x − xn)
en(x) = f [x0, . . . , xn, x ](x − x0) . . . (x − xn)
266 / 358
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Erro de interpolação
Teorema: Seja f ∈ Cn, x0, . . . , xn, n + 1 nós distintos. Então
∃ξ ∈]x0; xn[: f [x0, . . . , xn] =f (n)(ξ)
n!
Corolário: Seja V = int [x0, . . . , xn, x ] e f ∈ Cn+1(V ).Então o erro de interpolação é
en(x) =f (n+1)(ξ)
(n + 1)!(x − x0) . . . (x − xn), ξ ∈ V
267 / 358
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Majoração do erro de interpolação
e1(x) =f ′′(ξ)
2!(x − x0)(x − x1)
w(x) = (x−x0)(x−x1) = x2−(x0+x1)x+x0x1, w ′(x) = 2x−(x0+x1)
w ′(x) = 0⇔ x =x0 + x1
2
w(
x0 + x1
2
)=
x1 − x0
2x0 − x1
2= −h2
4
|e1(x)| ≤ h2
8M, M = max
x∈I|f ′′(x)|
XX
w(x)
10
268 / 358
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Majoração do erro de interpolação
e2(x) =f ′′′(ξ)
3!(x − x0)(x − x1)(x − x2)
w(x) = (x − x0)(x − x1)(x − x2), y = x − x1 ⇔ x = y + x1
x − x0 = y + x1 − x0 = y + h, x − x2 = y + x1 − x2 = y − h
w(y) = (y + h)y(y − h) = y(y2 − h2)
w ′(x) = 0⇔ y = ± h√3
w(
h√3
)= − 2h3
3√
3
|e2(x)| ≤ h3
9√
3M, M = max
x∈I|f ′′′(x)|
XXX
w(x)
210
269 / 358
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Interpolação. Oscilação polinomial
Descontinuidades
Os polinómios são muito maus para interpolar funções comdescontinuidades.
−4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4−2.5
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
X
270 / 358
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Interpolação. Oscilação polinomial
Não linearidade Uma função não linear que não pode serfacilmente interpolada: função Gaussiana f (x) = e−x2
.Os coeficientes da série de Taylor desta função não caiem tãorapidamente como é usual noutras funções tais como a funçãoexponencial f (x) = ex ou as funções trigonométricas.
−3 −2 −1 0 1 2 3 4 5−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
X
f(x) = e−x
2
p6(x)
271 / 358
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Interpolação. Oscilação polinomial
Uma função não linear que não pode ser facilmente interpolada
f (x) = 2 + 0.5 atan(5x)
−3 −2 −1 0 1 2 3 4
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
2.8
3
X
f(x) = 2 + 0.5 atan( 5 x )
p4(x)
272 / 358
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Capítulo 8
Integração
I Fórmulas de NewtonI Método do ponto médioI Método dos TrapéziosI Método de Simpson
I Construção de fórmulas geraisI Método dos coeficientes indeterminadosI Polinómios de LagrangeI Grau
273 / 358
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Integração numérica
Teorema do valor intermédio para integrais:Se f e g são funções contínuas no intervalo [a; b], e
g é não negativa em (a; b), então existe ξ ∈ (a; b) tal que∫ b
af (x)g(x)dx = f (ξ)
∫ b
ag(x)dx
274 / 358
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Integração numérica. Método do ponto médio
a X
f(x)
b
f (x) = f (x0) + f ′(x0)(x − x0) +f ′′(ξx )
2!(x − x0)2, ξx ∈ int(x , x0),
x0 = (a + b)/2
275 / 358
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Integração numérica. Método do ponto médio
I(f ) =
∫ b
af (x)dx =
∫ b
af (x0)dx +
∫ b
af ′(x0)(x − x0)dx +
+
∫ b
a
f ′′(ξx )
2!(x − x0)2dx
I(f ) = (b−a)f ((a+b)/2)+f ′(x0)
∫ b
a(x−x0)dx+
∫ b
a
f ′′(ξx )
2!(x−x0)2dx
∫ b
a(x − x0)dx = 0
276 / 358
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Integração numérica. Método do ponto médiohip: f ∈ C2(a,b)(x − x0)2 não muda de sinal em [a; b]Pelo teorema do valor intermédio para integrais,∫ b
a
f ′′(ξx )
2!(x − x0)2dx =
f ′′(τ)
2
∫ b
a(x − x0)2dx , τ ∈ [a; b]
Transformação de variável: u = x − x0 e du = dx∫ b
a
f ′′(ξx )
2!(x − x0)2dx =
f ′′(τ)
2
∫ b−x0
a−x0
u2dx =h3
24f ′′(τ)
LogoI(f ) = Q(f ) + EPM(f )
Q(f ) = (b − a)f(
a + b2
), EPM(f ) =
h3
24f ′′(τ), h = b − a
277 / 358
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Integração numérica. Método dos Trapézios
b X
f(x)
a
f (x) = p1(x) + e1(x)
p1(x) = f (a)l0(x) + f (b)l1(x) = f (a)x − ba− b
+ f (b)x − ab − a
e1(x) =f ′′(ξx )
2!(x − a)(x − b)
278 / 358
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Integração numérica
I(f ) =
∫ b
af (x)dx =
∫ b
ap1(x)dx +
∫ b
ae1(x)dx
I(f ) =
∫ b
al0(x)dx f (a) +
∫ b
al1(x)dx f (b) +
∫ b
a
f ′′(ξx )
2!(x−a)(x−b)dx
(x − a)(x − b) não muda de sinal em [a; b]hip: f ∈ C2[a; b]aplica-se o Teorema do valor intermédio para integrais
ET (f ) =
∫ b
a
f ′′(ξx )
2!(x − a)(x − b)dx = −(b − a)3
12f ′′(τ)
I(f ) = T (f ) + ET (f )
Regra dos Trapézios simples:
T (f ) =b − a
2[f (a) + f (b)]
279 / 358
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Integração numérica. Método dos Trapézios
T (f ) = A0f (x0) + A1f (x1)
x0 = a, x1 = b, Ai =
∫ b
ali(x)dx
f ∈ P1 ⇒ f (x) = αx + β, f ′′(x) = 0⇒ ET (f ) = 0
Método dos coeficientes indeterminadosObjectivo: Construir uma fórmula que seja exacta para p1 ∈ P1
T (1) = I(1)T (x) = I(x)
⇔
A0 + A1 =
∫ ba dx
A0x0 + A1x1 =∫ b
a xdx⇔
A0 + A1 = x |baA0x0 + A1x1 = x2
2 |ba⇔
A0 + A1 = b − aA0a + A1b = b2−a2
2⇔
A0 = A1 =b − a
2280 / 358
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Integração numérica. Método dos TrapéziosObservação: T e I são funcionais lineares.
E(αx+β) = 0, ∀α, β ∈ R⇔ T (αx+β) = I(αx+β), ∀α, β ∈ R⇔
αT (x) + βT (1) = αI(x) + βI(1), ∀α, β ∈ R⇔T (1) = I(1)T (x) = I(x)
⇔
E(1) = 0E(x) = 0
T (αx + β) = A0(αx0 + β) + A1(αx1 + β)
= αA0x0 + βA0 + αA1x1 + βA1
= α(A0x0 + A1x1) + β(A0 + A1) = αT (x) + βT (1)
I(αx + β) =
∫ b
aαx + βdx
= α
∫ b
axdx + β
∫ b
a1dx = αI(x) + βI(1)
281 / 358
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Integração numérica. Método dos Trapézios
f(x)
XX X XXXXX ... nn-1n-23210
I(f ) =
∫ b
af (x)dx =
n∑i=1
∫ xi
xi−1
f (x)dx ≈n∑
i=1
hi
2[f (xi−1)+f (xi)] = Tn(f )
Se hi = xi − xi−1 = h (nós igualmente espaçados), então
Regra dos Trapézios composta
Tn(f ) = h
[f (a) + f (b)
2+
n−1∑i=1
f (xi)
]282 / 358
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Integração numérica
ETn (f ) = −
n∑i=1
h3i
12f ′′(ξi), ξi ∈ (xi−1, xi)
Se hi = xi − xi−1 = h (nós igualmente espaçados), então
ETn (f ) = −h3
12
n∑i=1
f ′′(ξi)
Se f ′′ ∈ C[a; b] então ∃ ξ ∈ (a; b) tal que
f ′′(ξ1) + . . .+ f ′′(ξn) = nf ′′(ξ)
ETn (f ) = −
n∑i=1
h3
12nf ′′(ξ) = −(b − a)h2
12f ′′(ξ), n =
b − ah
283 / 358
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Integração numérica. Método dos Trapézios
Tn(f ) = h
[f (a) + f (b)
2+
n−1∑i=1
f (xi)
], h =
b − an
, xi = a + ih
Exemplo: (2 subintervalos)
I(f ) =
∫ π
0ex cos(x)dx
h =π − 0
2, x0 = 0, x1 =
π
2, x2 = π
T2(f ) = h[
f (x0) + f (x2)
2+ f (x1)
]T2(f ) =
π
2
[f (0) + f (π)
2+ f (π/2)
]= −17.39
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Integração numérica. Método dos Trapézios
Tn(f ) = h
[f (a) + f (b)
2+
n−1∑i=1
f (xi)
], h =
b − an
, xi = a + ih
Exemplo: (4 subintervalos)
I(f ) =
∫ π
0ex cos(x)dx
h =π − 0
4, x0 = 0, x1 =
π
4, x2 =
2π4, x3 =
3π4, x4 = π
T4(f ) = h[
f (x0) + f (x4)
2+ f (x1) + f (x2) + f (x3)
]T4(f ) =
π
4
[f (0) + f (π)
2+ f (π/4) + f (2π/4) + f (3π/4)
]= −13.34
285 / 358
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Integração numérica. Método dos Trapézios
Número mínimo de subintervalos para que |ETn (f )| < ε
|ETn (f )| =
∣∣∣∣(b − a)h2
12f ′′(ξ)
∣∣∣∣ ≤ (b − a)3
12n2 M < ε, h =b − a
n
M = maxx∈[a;b]
|f ′′(x)|
n2 >(b − a)3M
12ε⇔ n >
((b − a)3M
12ε
)1/2
n =
⌈((b − a)3M
12ε
)1/2⌉
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Integração numérica. Método dos Trapézios
Exemplo: I(f ) =∫ 1
0 ex2dx
Número mínimo de subintervalos para que |ETn (f )| < 10−4
n >(
(b − a)3M12ε
)1/2
f (x) = ex2
f ′′(x) = 2(1 + 2x2)ex2
f ′′′(x) = 12xex2+ 8x3ex2
> 0⇒ f ′′(x) crescente
xi 0 1f ′′(xi) 2 16.3097
M = maxx∈[a;b] |f ′′(x)|
n =
⌈((b − a)3M
12ε
)1/2⌉= d116.58e = 117
287 / 358
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Integração numérica. Método de Simpson
a b X
f(x)
S(f ) = A0f (x0) + A1f (x1) + A2f (x2)
x0 = a, x1 =a + b
2, x2 = b, Ai =
∫ b
ali(x)dx
A0 =
∫ b
a
x − x1
x0 − x1
x − x2
x0 − x2dx , ...
A0 = A2 =b − a
6, A1 = 4
b − a6
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Integração numérica. Método de SimpsonRegra de Simpson simples:
S(f ) =b − a
6[f (a) + 4f ((a + b)/2) + f (b)]
ES(f ) = −(b − a)5
90f (4)(ξ), ξ ∈ (a; b)
Regra de Simpson composta:
Sn(f ) =h3
[f (a) + f (b) + 4n/2∑i=1
f (x2i−1) + 2n/2−1∑
i=1
f (x2i)],h =b − a
n
ESn (f ) = −(b − a)h4
180f (4)(ξ), ξ ∈ (a; b)
Observação: f ∈ P3 ⇒ f (4)(x) = 0⇒ ET (f ) = 0
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Integração numérica. Método de Simpson
Sn(f ) =h3
[f (a) + f (b) + 4n/2∑i=1
f (x2i−1) + 2n/2−1∑
i=1
f (x2i)],h =b − a
n
Exemplo: (2 subintervalos)
I(f ) =
∫ π
0ex cos(x)dx
h =π − 0
2, x0 = 0, x1 =
π
2, x2 = π
S(f ) =π − 0
6[f (0) + 4f (π/2) + f (π)] = −11.592840
290 / 358
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Integração numérica. Método de Simpson
Sn(f ) =h3
[f (a) + f (b) + 4n/2∑i=1
f (x2i−1) + 2n/2−1∑
i=1
f (x2i)],h =b − a
n
Exemplo: (4 subintervalos)
I(f ) =
∫ π
0ex cos(x)dx
h =π − 0
4, x0 = 0, x1 =
π
4, x2 =
2π4, x3 =
3π4, x4 = π
S4(f ) =h3
[f (a) + f (b) + 4f (x1) + f (x3)+ 2f (x2)]
S4(f ) =π
12[f (0)+f (π)+4f (π/4)+f (3π/4)+2f (2π/4)] = −11.9849
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Integração numérica. Método de Simpson
S(f ) = A0f (x0)+A1f (x1)+A2f (x2), x0 = a, x1 =a + b
2, x2 = b
Método dos coeficientes indeterminados
Objectivo: Construir uma fórmula que seja exacta para p2 ∈ P2
S(1) = I(1)S(x) = I(x)S(x2) = I(x2)
⇔
A0 + A1 + A2 =
∫ ba dx
A0x0 + A1x1 + A2x2 =∫ b
a xdxA0x2
0 + A1x21 + A2x2
2 =∫ b
a x2dx⇔
A0 = A2 =b − a
6=
h3, A1 = 4
b − a6
=4h3, h =
b − a2
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Integração numérica. Método de Simpson
Definição: Uma fórmula de quadratura Q(f ) tem grau k se
Q(x i) = I(x i), i = 0, . . . , k ∧ Q(xk+1) 6= I(xk+1)
Observação:
• Trapézios tem grau 1 (ETn (p1) = 0, ET
n (p2) 6= 0)
• Simpson tem grau 3 (ESn (p3) = 0, ES
n (p4) 6= 0)
ETn (f ) = −(b − a)h2
12f ′′(ξ), ξ ∈ (a; b)
ESn (f ) = −(b − a)h4
180f (4)(ξ), ξ ∈ (a; b)
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Integração numérica. Método de Simpson
Número mínimo de subintervalos para que |ESn (f )| < ε
|ESn (f )| =
∣∣∣∣(b − a)h4
180f (4)(ξ)
∣∣∣∣ ≤ (b − a)5
180n4 M < ε, h =b − a
n
M = maxx∈[a;b]
|f (4)(x)|
n4 >(b − a)5M
180ε∧ n par ⇔ n >
((b − a)5M
180ε
)1/4
∧ n par
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Integração numérica. Método de Simpson
Exemplo: I(f ) =∫ 1
0 ex2dx
Número mínimo de subintervalos para que |ESn (f )| < 10−4
n >(
(b − a)5M180ε
)1/4
f (x) = ex2
f (4)(x) = 2(1 + 2x2)ex2
f (5)(x) = 120xex2+160x3ex2
+32x5ex2> 0⇒ f (4)(x) crescente
xi 0 1f (4)(xi) 12 206.5894
M = maxx∈[a;b] |f (4)(x)|
n > 10.35 ∧ n par ⇒ n = 12
295 / 358
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Integração numérica.Trapézios (ordem p = 2):
ETn (f ) = −b − a
12h2f ′′(ξ1) ≈ C1h2
Simpson (ordem p = 4):
ESn (f ) = −b − a
180h4f (4)(ξ2) ≈ C2h4
Ordem p : En(f ) ≈ Chp, E2n(f ) ≈ Chp
2p ≈En(f )
2p
p = 2 : ET2n(f ) ≈ En(f )
4p = 4 : ES
2n(f ) ≈ En(f )
16
En(f )
E2n(f )≈ 2p ⇔ p ≈ ln[En(f )/E2n(f )]
ln 2
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Integração numérica.Método dos coeficientes indeterminados
Q(f ) =n∑
i=0
Ai f (xi), I(f ) =
∫ b
af (x)dx
O erro é zero para pn ∈ Pn ⇔ Q(pn) = I(pn), ou seja
anQ(xn)+ . . .+a1Q(x)+a0Q(1) = anI(xn)+ . . .+a1I(x)+a0I(1)
isto é,Q(xn) = I(xn)
... =...
Q(x) = I(x)Q(1) = I(1)
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Integração numérica.Método dos coeficientes indeterminados
Para que a fórmula de quadratura Q(f ) tenha grau não inferiora n é necessário e suficiente que se verifique o sistemaanterior, ou seja,
n∑i=0
Aixni =
∫ b
axndx
......
n∑i=0
Aixi =
∫ b
axdx
n∑i=0
Ai =
∫ b
adx
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Integração numérica.Método dos coeficientes indeterminados
1 1 . . . 1x0 x1 . . . xn...
......
xn0 xn
1 . . . xnn
A0A1...
An
=
b − a
(b2 − a2)/2...
(bn+1 − an+1)/(n + 1)
Observação: Dados os nós de integração distintos x0, x1, ...,xn, existe uma única solução para os pesos A0, A1, ..., An(matriz invertível se os nós forem distintos).
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Integração numérica.Método dos coeficientes indeterminados
Exemplo: Q(f ) = A0f (−1) + A1f (0) + A2f (1)
I(f ) =
∫ 2
−2f (x)dx
A0(1) + A1(1) + A2(1) =
∫ 2−2 1dx
A0(−1) + A1(0) + A2(1) =∫ 2−2 xdx
A0(−1)2 + A1(0)2 + A2(1)2 =∫ 2−2 x2dx 1 1 1
−1 0 1(−1)2 02 12
A0A1A2
=
2− (−2)(22 − (−2)2)/2(23 − (−2)3)/3
Q(f ) =
83
f (−1)− 43
f (0) +83
f (1)
300 / 358
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Integração numérica.Método dos coeficientes indeterminados
Qual será o grau desta fórmula?Pela forma como foi construída tem pelo menos grau 2.
Q(x3) =83
(−1)3 − 43
(0)3 +83
(1)3 = 0
I(x3) =
∫ 2
−2x3dx =
x4
4
∣∣∣∣2−2
= 0
Q(x4) =83
(−1)4 − 43
(0)4 +83
(1)4 =163
I(x4) =
∫ 2
−2x4dx =
x5
5
∣∣∣∣2−2
=(−2)5 − 25
5= 12.8
ou seja, Q(xk ) = I(xk ) para k = 0,1,2,3 e Q(x4) 6= I(x4), logoa fórmula de quadratura tem grau 3.
301 / 358
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Capítulo 9
Equações diferenciais ordinárias
I Métodos de TaylorI Método de Euler (“óiler”)I Método de Taylor de ordem 2
I Métodos de Runge-KuttaI Método de Heun (“óin”)I Método de Euler modificado (método do ponto médio)
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Equações diferenciais ordináriasProblema de Cauchy
y ′(x) = f (x , y(x))y(x0) = y0
XX X X
y(x) y
X
4
43210
x0 x1 x2 . . . xn xi = x0 + ih, h = (b − a)/ny0 y1 y2 . . . yn
y(xi) ≈ yi
303 / 358
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Equações diferenciais ordinárias
Teorema (Picard-Lindelof)Seja D ⊂ R2, D aberto, e f : D ∈ R2 → R uma função tal que:(i) f é contínua em D(ii) f é Lipshitziana na segunda variável, i.e., existe L:
|f (x , y)− f (x ,w)| ≤ L|y − w |, ∀(x , y), (x ,w) ⊂ D
então, dado qualquer (x0, y0) ∈ D, existe uma única solução doproblema de Cauchy definida numa vizinhança de x0.
Observação: Se num conjunto limitado D, a derivada ∂f/∂yexiste e é contínua então verifica-se a condição (ii).
f (x , y) = f (x ,w) +∂f∂y
(x , ξ)(y − w)
|f (x , y)− f (x ,w)| ≤ max(x ,y)∈D
∣∣∣∣ ∂f∂y
(x , y)
∣∣∣∣ |y − w | = L|y − w |
304 / 358
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Métodos de Taylor. Método de Euler (“óiler”)
y
X
y
X
i
i+1iih f(x ,y )
i+1i
y(xi+1) = y(xi+h) = y(xi)+hy ′(xi)+h2
2y ′′(ξ), ξ ∈ [ti ; ti+1] ⊂ [a; b]
y ′(xi) = f (xi , y(xi))⇒ y(xi+1) = y(xi) + hf (xi , y(xi)) +h2
2y ′′(ξ)
yi+1 = yi + hf (xi , yi), Erro local de truncatura: en = h2
2 y ′′(ξ)
305 / 358
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Métodos de Taylor. Erro local de truncatura
I Erro local de truncatura (ELT) do método é o erro induzidoem cada passo de tempo devido à truncatura da série deTaylor.
I Para o método de Euler explícito o ELT é O(h2), logo ométodo é de primeira ordem. Em geral, um método comELT de O(hp+1) diz-se de ordem p.
I Métodos de ordem mais elevada fornecem ELT maisbaixos para o mesmo passo h.
306 / 358
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Métodos de Taylor. Erro global de truncatura
I O ELT é diferente do erro global |en| que se define como ovalor absoluto da diferença entre a solução exacta e asolução aproximada, i.e., |en| = |ye(xn)− yn|. Em muitoscasos não se conhece a solução exacta, logo não se podecalcular o erro global.
I Desprezando os erros de arredondamento, é razoávelassumir que o erro global no n-ésimo passo é n vezes oELT. Como n é proporcional a 1/h, |en| será proporcional aELT/h. logo para um método de ordem p, o erro global éproporcional a hp.
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Métodos de Taylor. Método de EulerExemplo: y ′(x) = y(x)− x + 1 com y(0) = −0.5.
Pretende-se aproximação de y(2) com h = 0.4.
xi = xi−1 + h, x0 = 0, x1 = 0.4, x2 = 0.8, . . . , x10 = 2.0
f (x , y) = y − x + 1, y0 = −0.5, yi+1 = yi + h(yi − xi + 1)
X X X XX X
0.4 2.01.61.20.80
1 54320y1 = y0 + h(y0 − x0 + 1) = −0.5 + 0.4(−0.5− 0 + 1) = −0.3
y2 = y1 + h(y1 − x1 + 1) = −0.3 + 0.4(−0.3− 0.4 + 1) = −0.18
y3 = y2 + h(y2 − x2 + 1) = −0.18 + 0.4(−0.18− 0.8 + 1) = −0.172
y4 = y3 + h(y3 − x3 + 1) = −0.172 + 0.4(−0.172− 1.2 + 1) = −0.3208
y5 = y4 + h(y4 − x4 + 1) = −0.3208 + 0.4(−0.3208− 1.6 + 1) = −0.68912308 / 358
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Métodos de Taylor. Método de Euler
0 0.4 0.8 1.2 1.6 2−1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
xi
y i
y(0) = −0.5y(0) = 0y(0) = 0.5y(0) = 1
309 / 358
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Métodos de Taylor. Erro no método de Euler
Erro no ponto xn: en = y(xn)− yn
y(xn+1) = y(xn) + hf (xn, y(xn)) +h2
2y ′′(ξ)
yn+1 = yn + hf (xn, yn)
y(xn+1)−yn+1 = y(xn)−yn +h[f (xn, y(xn))− f (xn, yn)]+h2
2y ′′(ξ)
f é Lipschitziana com constante de Lipschitz L
L = max(x ,y)∈D
∣∣∣∣ ∂∂yf (x , y)
∣∣∣∣ , M = maxx∈[a;b]
|y ′′(x)|
|en+1| ≤ |en|+ hL|y(xn)− yn|+h2
2M = |en|(1 + Lh) +
h2
2M
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Métodos de Taylor. Erro no método de Euler
|en+1| ≤ |en|(1 + Lh) +h2
2M
|e1| ≤ |e0|(1 + Lh) +h2
2M
|e2| ≤ |e1|(1 + Lh) +h2
2M
≤[|e0|(1 + Lh) +
h2
2M]
(1 + Lh) +h2
2M
= |e0|(1 + Lh)2 + [(1 + Lh) + 1]h2
2M
|e3| ≤ |e2|(1 + Lh) +h2
2M
≤ |e0|(1 + Lh)3 + [(1 + hl)2 + (1 + Lh) + 1)h2
2M
...311 / 358
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Métodos de Taylor. Erro no método de Euler
|en| ≤ |e0|(1+Lh)n+[(1 + hL)n−1 + . . .+ (1 + hl)2 + (1 + Lh) + 1
] h2
2M
n∑k=1
r k−1 =1− rn
1− r
n∑k=1
(1+hL)k−1 =1− (1 + hL)n
1− (1 + hL)=
1− (1 + hL)n
−hL=
(1 + hL)n − 1hL
|en| ≤ |e0|(1 + Lh)n +(1 + hL)n − 1
hLh2
2M
1 + hL ≤ ehL ⇔ (1 + hL)n ≤ enhL ⇔ (1 + hL)n − 1 ≤ enhL − 1
xn = x0 + nh⇔ xn − x0 = nh
|en| ≤ |e0|(1 + Lh)n +hM2L
[eL(xn−x0) − 1
]312 / 358
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Métodos de Taylor. Erro no método de Euler
|en| ≤ |e0|(1 + Lh)n +hM2L
[eL(xn−x0) − 1
]L = max
(x ,y)∈D
∣∣∣∣ ∂∂yf (x , y)
∣∣∣∣ , M = maxx∈[a;b]
|y ′′(x)|
I Se e0 = 0 então en = O(h) (método de ordem 1)
I Se e0 6= 0 então este erro pode propagar-sesignificativamente uma vez que surge multiplicado poruma exponencial.Para valores de tn − t0 muito grandes pode haverinstabilidade numérica com simples erros dearredondamento.
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Métodos de Taylor. Erro no método de Euler
Exemplo: y ′(x) = 1− x + 4y(x), 0 ≤ x ≤ 1, com y(0) = 1.
f (x , y) = 1− x + 4y , yn+1 = yn + h(1− xn + 4yn), h = 0.1
y0 = 1, y1 = 1.5, y2 = 2.19 y(0.2) ≈ 2.19
|e2| ≤ |e0|(1 + Lh)2 +hM2L
[eL(x2−x0) − 1
], |e0| = 0
y(x) =x4− 3
16+
1916
e4x , y ′′(x) = 19e4x , y ′′′(x) = 76e4x > 0⇒ y ′′ cres.
M = max |y ′′| = max(19,42.29) = 42.29
∂f∂y
(x , y) = 4⇒ L = 4
|e2| ≤(0.1)(42.29)
(2)(4)
[e4(0.2−0) − 1
]= 0.6478
|e2| = |y(0.2)− 2.19| = 0.3153
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Método de Euler e integração numérica
X Xn n+1
y ′(x) = f (x , y(x))∫ xn+1
xn
y ′(x)dx =
∫ xn+1
xn
f (x , y(x))dx
y(xn+1)− y(xn) =
∫ xn+1
xn
f (xn, y(xn)) + (x − xn)dfdx
(ξx , y(ξx ))dx
y(xn+1) = y(xn)+(xn+1−xn)f (xn, y(xn))+y ′′(τ)
∫ xn+1
xn
(x−xn)dx
y(xn+1) = y(xn) + hf (xn, y(xn)) +h2
2y ′′(τ)
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Método de Euler explícito
I Um método convergente é aquele em que a soluçãoaproximada se aproxima da solução exacta quando h seaproxima de zero.
I Se não se conhece a solução exacta, então podemosescolher a solução aproximada obtida com um hsuficientemente pequeno e usá-la como “exacta” paraestudar as caracteristicas da convergência.
I O método de Euler explícito diz-se explícito porque yn+1 édado explicitamente em termos de quantidadesconhecidas tais como yn e f (xn, yn).
I Os métodos explícitos são fáceis de implementar, contudoexistem limitações na escolha do h para assegurar aestabilidade numérica.
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Método de Euler explícito
y ′(x) = −ay(x), a > 0, y(0) = 1
Solução exacta estável: ye(x) = e−ax , ye(0) = 1 e ye(∞) = 0.
yn+1 = yn + hf (xn, yn) = yn − ahyn
yn+1 = (1−ah)yn = (1−ah)2yn−1 = (1−ah)n+1y0 = (1−ah)n+1
Para prevenir a amplificação dos erros no processo iterativo(i.e., para que haja estabilidade), exigimos que |1− ah| < 1, ouseja 0 < h < 2/a.
y ′(x) = −10y(x), y(0) = 1, ye(x) = e−10x
Critério de estabilidade: h < 0.2Instabilidade numérica quando h ≥ 0.2
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Método de Euler explícito. Convergência.
O método é numericamente estável para h = 0.001, 0.01 e 0.05 etorna-se mais preciso à medida que h decresce (h < 0.2).
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
X
Y
exactah = 0.001h = 0.01h = 0.05
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Método de Euler explícito. Instabilidade numérica
Para h = 0.2 a instabilidade é oscilatória entre ±1.Para h > 0.2 as oscilações vão aumentando sem limite o queleva a uma instabilidade explosiva.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
X
Y
exactah = 0.2h = 0.21
319 / 358
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Método de Euler implícito
I Característica dos métodos explícitos: estabilidadecondicional, i.e., é a existência de um passo crítico a partirdo qual a instabilidade numérica se manifesta.
I Alternativa: usar métodos implícitos.I A implementação dos métodos implícitos é mais
dispendiosa para problemas não lineares; yn+1 vem emtermos de uma equação não linear implícita.
I O análogo do método de Euler explícito é o método deEuler implícito.
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Método de Taylor de ordem 2
y(xn+1) = y(xn) + hy ′(xn) +h2
2!y ′′(xn) +
h3
3!y ′′′(ξ)
y ′(xn) = f (xn, y(xn))
y ′′(xn) =∂f∂x
(xn, y(xn)) + y ′(xn)∂f∂y
(xn, y(xn)) =
=∂f∂x
(xn, y(xn)) + f (xn, y(xn))∂f∂y
(xn, y(xn))
y(xn+1) = y(xn) + hf (xn, y(xn)) +
+h2
2!
[∂f∂x
(xn, y(xn)) + f (xn, y(xn))∂f∂y
(xn, y(xn))
]+
h3
3!y ′′′(ξ)
Método de Taylor de ordem 2
yn+1 = yn + hf (xn, yn) +h2
2!
[∂f∂x
(xn, yn) + f (xn, yn)∂f∂y
(xn, yn)
]Erro local de truncatura : e(xn+1) =
h3
3!y ′′′(ξ)
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Método de Taylor de ordem 2Exemplo: y ′(x) = y2(x)− x2 + 1, x ≥ 0, y(0) = 0.5, h = 0.2.
y0 = 0.5, x0 = 0, x1 = 0.2, x2 = 0.4, x3 = 0.6, x4 = 0.8, x5 = 1.0
f (x , y) = y2 − x2 + 1,∂f∂x
(x , y) = −2x ,∂f∂y
(x , y) = 2y
yn+1 = yn + hf (xn, yn) +h2
2!
[∂f∂x
(xn, yn) + f (xn, yn)∂f∂y
(xn, yn)
]yn+1 = yn + hf (xn, yn) +
h2
2![−2xn + 2ynf (xn, yn)]
y1 = y0 + hf (x0, y0) + h2
2! [−2x0 + 2y0f (x0, y0)] =
= 0.5 + 0.2f (0,0.5) + h2
2! [−2(0) + 2(0.5)f (0,0.5)] = 0.775y2 = y1 + hf (x1, y1) + h2
2! [−2x1 + 2y1f (x1, y1)] = 1.1275...
y(1.0) ≈ y5 = 4.3912
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Método de Taylor
I Vantagens: ordens elevadas; boas precisões com passosrelativamente pequenos. Simplicidade conceptual.
I Desvantagens: diferenciação repetida da equaçãodiferencial. Trabalho analítico prévio. Possível erro dediferenciação. Grandes expressões e muitos cálculos.
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Convergência
Convergência Um método converge seε(h) = max |en| = max |y(xn)− yn| → 0 Se ε(h) = O(hp) entãoa convergência é de ordem p.
Estabilidade relaciona-se com a propagação dos erros dearredondamento e com a influência do erro inicial nosresultados.
Resultado: No caso dos métodos unipasso, se f forLipshitziana então o método é estável.
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Métodos de Runge-Kutta. Método de Heun (“óin”)
y ′(x) = f (x , y(x))∫ xn+1
xn
y ′(x)dx =
∫ xn+1
xn
f (x , y(x))dx , Trapezios
y(xn+1) = y(xn)+h2
[f (xn, y(xn))+f (xn+1, y(xn+1)]−h3
12d2fdx2 (ξ1, y(ξ1))
y(xn+1) = y(xn) + h f (xn, y(xn)) +h2
2y ′′(ξ2)
y(xn+1) ≈ y(xn)+h2
[f (xn, y(xn)) + f (xn+1, y(xn) + h f (xn, y(xn)))]
yn+1 = yn +h2
[f (xn, yn) + f (xn+1, yn + h f (xn, yn))]
Erro local de truncatura: en = O(h3). Método de ordem 2.
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Métodos de Runge-Kutta. Método de Heun (“óin”)Exemplo: y ′(x) = y2(x)− x2 + 1, x ≥ 0, y(0) = 0.5, h = 0.2.
y0 = 0.5, x0 = 0, x1 = 0.2, x2 = 0.4, x3 = 0.6, x4 = 0.8, x5 = 1.0
f (x , y) = y2 − x2 + 1
yn+1 = yn +h2
[f (xn, yn) + f (xn+1, yn + h f (xn, yn))]
y1 = y0 + h2 [f (x0, y0) + f (x1, y0 + h f (x0, y0))] =
= 0.5 + 0.22 [f (0,0.5) + f (0.2,0.5 + 0.2f (0,0.5))] = 0.77725
y2 = y1 + h2 [f (x1, y1) + f (x2, y1 + hf (x1, y1))] =
= 0.77725 + 0.22 [f (0.2,0.77725) + f (0.4,0.77725 + 0.2f (0.2,0.77725))] = 1.1485
...y(1.0) ≈ y5 = 4.862799991576362
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Métodos de Runge-Kutta. Método de Heun (“óin”)Exemplo: y ′(x) = y2(x)− x2 + 1, x ≥ 0, y(0) = 0.5, h = 0.2.
y0 = 0.5, x0 = 0, x1 = 0.2, x2 = 0.4, x3 = 0.6, x4 = 0.8, x5 = 1.0
f (x , y) = y2 − x2 + 1
yn+1 = yn +h2
[f (xn, yn) + f (xn+1, yn + h f (xn, yn))] =
= yn +h2
[y2
n − x2n + 1 + f (xn+1, yn + h(y2
n − x2n + 1))
]=
= yn +h2
[y2
n − x2n + 1 + (yn + h(y2
n − x2n + 1))2 − x2
n+1 + 1]
y1 = y0 + h2
[y2
0 − x20 + 1 + (y0 + h(y2
0 − x20 + 1))2 − x2
1 + 1]
= 0.77725
y2 = y1 + h2
[y2
1 − x21 + 1 + (y1 + h(y2
1 − x21 + 1))2 − x2
2 + 1]
= 1.1485...
y(1.0) ≈ y5 = 4.862799991576362327 / 358
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Métodos de Runge-Kutta. Método de Euler modificado
y ′(x) = f (x , y(x))∫ xn+1
xn
y ′(x)dx =
∫ xn+1
xn
f (x , y(x))dx , Ponto medio
y(xn+1) = y(xn)+h f(
xn+1 + xn
2, y(
xn+1 + xn
2
))+
h3
24d2fdx2 (ξ1, y(ξ1))
y(xn+1) ≈ y(xn) + h f(
xn +h2, y(
xn +h2
))y(
xn +h2
)= y(xn)+
h2
y ′(xn)+h2
8y ′′(ξ2) ≈ y(xn) +
h2
f (xn, y(xn))
yn+1 = yn + h f(
xn +h2, yn +
h2
f (xn, yn)
)Erro local de truncatura: en = O(h3). Método de ordem 2.
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Métodos de Runge-Kutta. Método de Euler modificadoExemplo: y ′(x) = y2(x)− x2 + 1, x ≥ 0, y(0) = 0.5, h = 0.2.
y0 = 0.5, x0 = 0, x1 = 0.2, x2 = 0.4, x3 = 0.6, x4 = 0.8, x5 = 1.0
f (x , y) = y2 − x2 + 1
yn+1 = yn + h f(
xn +h2, yn +
h2
f (xn, yn)
)y1 = y0 + h f
(x0 + h
2 , y0 + h2 f (x0, y0)
)=
= 0.5 + h f(0 + 0.2
2 ,0.5 + 0.22 f (0,0.5)
)= 0.776125
y2 = y1 + h f(x1 + h
2 , y1 + h2 f (x1, y1)
)=
= 0.776125 + 0.2f(0.2 + 0.2
2 ,0.776125 + 0.22 f (0.2,0.776125)
)=
...y(1.0) ≈ y5 = 4.615937319805077
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Métodos de Runge-Kutta. Método de Euler modificadoExemplo: y ′(x) = y2(x)− x2 + 1, x ≥ 0, y(0) = 0.5, h = 0.2.
y0 = 0.5, x0 = 0, x1 = 0.2, x2 = 0.4, x3 = 0.6, x4 = 0.8, x5 = 1.0
f (x , y) = y2 − x2 + 1
yn+1 = yn + h f(
xn +h2, yn +
h2
f (xn, yn)
)=
= yn + h f(
xn +h2, yn +
h2
(y2n − x2
n + 1)
)=
= yn + h
[(yn +
h2
(y2n − x2
n + 1)
)2
−(
xn +h2
)2
+ 1
]y1 = y0 + h
[(y0 + h
2 (y20 − x2
0 + 1))2 − (x0 + h2 )2 + 1
]= 0.776125
y2 = y1 + h[(y1 + h
2 (y21 − x2
1 + 1))2 − (x1 + h2 )2 + 1
]= 1.13198478
...y(1.0) ≈ y5 = 4.61593731
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Apêndice
Matlab (Octave)
I VariáveisI Formas de impressãoI Operadores, controlo e matemática elementarI Vectores e matrizesI PolinómiosI Aproximação pelo método dos mínimos quadrados
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MATLAB (Octave)
I ambiente interactivo com linguagem de programaçãoI milhares de rotinas matemáticas incluídas e disponíveis na
netI variáveis não tipificadas criadas na primeira atribuiçãoI variáveis são vectores
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Método de Euler (invocação)
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Método de Euler
function [y, h, t] = euler(f, y0, t0, tn, n)% EULER encontra soluções de problemas do tipo% Y’ = f(T,Y)% Y(T0) = Y
if t0 > tndisp(’t0 tem de ser menor que tn’);
endh = (tn - t0) / n;y = y0; t = t0;for i=1:n
y = y + h * feval(f,t,y);t = t + h;
end
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Variáveis
>> 2*5ans = 10>> ans+12ans = 22
>> h=2;>> l=5;>> area=l*harea = 10
>> f=@(t,y) y-t^2+1;>> e=euler(f,.5, 0, 1, 20)e = 2.590686262170568>> [ z fval ] = fzero(@(x)(cos(x)), 1)z = 1.570796326794897fval = 6.123233995736766e-017
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Formatos de impressão
>> a=1/3;>> format short; aa = 0.3333>> format short e; aa = 3.3333e-001>> format long g; aa = 0.333333333333333>> format rat; aa = 1/3
>> n = 12;>> x = input(’Introduza o valor de x:’);>> fprintf(1,’n = %d x = %G\n’, n, x);
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Operadores, controlo e matemática elementar
aritméticos + - * / \escalares .+ .- .* ./ .\comparação < > <= >= == ~=lógicos & | ~
controlo if else end while for break continue
trigonométricossin(x) cos(x) tan(x) ...
exponenciaçãoexp(x) log(x) log10(x) log2(x) sqrt(x) ...
arredondamentofloor(x) ceil(x) round(x) ...
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Vectores e matrizes
a = [ 1 2 3 4 5 ]; % vector linhab = [ 1; 2; 3; 4; 5 ]; % vector colunac = b’; % vector transposto
x = [ 1 2 ];y = [ 4 1 ];z = [ x; y ]; % = [ 1 2; 4 1 ]
a = zeros(3,4); % 3-linhas 4-colunas com zerosb = ones(3,2); % 3-linhas 2-colunas com unsc = eye(2); % matriz identidade 2x2
size(b,1); % =3 (número de linhas)size(b,2); % =2 (número de colunas)
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Vectores e matrizes (2)
a = 1:2:10; % a = [ 1 3 5 7 9 ]a(2) % = 3a(2:4) % = [ 3 5 7 ]a(1) = 4 % a = [ 4 3 5 7 9 ]
a = -2:3; % a = [ -2 -1 0 1 2 3 ]b = [ 1 4 2 1 0 6 ]a + b % ans = [ -1 3 2 2 2 9 ]a - b % ans = [ -3 -5 -2 0 2 -3 ]a * b’ % ans = 13
a = [ 1 6 3; 3 2 1; 1 1 2 ];a - 1 % ans = [ 0 5 2; 2 1 0; 0 0 1 ]2 * a % ans = [ 2 12 6; 6 4 2; 2 2 4 ]diag(a) % ans = [ 1 2 2 ]
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Vectores e matrizes (3)
a = [ 1 1 1; 1 5 2; 3 2 6 ];b = [ 2 4 1 ]’;
x = a \ b; % x = [ 33/13; 11/13; -18/13 ];x = inv(a) * b; % x = [ 33/13; 11/13; -18/13 ];
c = [ 4 2 1; 1 2 4; 2 4 1 ];a * c % ans = [ 7 8 6; 13 20 23; 26 34 17 ];c.^2 % ans = [ 16 4 1; 1 4 16; 4 16 1 ];
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Polinómios
p = [ 1 -6 11 -6 ]; % p(x) = x^3 - 6x^2 + 11x - 6roots(p) % ans = [ 3 2 1 ]’polyval(p,5) % ans = 24polyval(p, [ 5 6 ]) % ans = [ 24 60 ]conv(conv([1 -1], [1 -2]), [1 -3]) % [ 1 -6 11 -6 ]
[ q r ] = deconv(a, b) % divisão de polinómiosc = conv(b, q) + r % confirmaçãopolyder(a) % derivada
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Aproximação pelo método dos mínimos quadrados
x = [ 0 1 3 5 7 10 12 ];y = [ 3 3 2.5 4.5 5 8 10 ];
p1 = polyfit(x, y, 1); % grau 1p2 = polyfit(x, y, 2); % grau 2
z = 0:.1:12;w1 = polyval(p1, z);w2 = polyval(p2, z);
plot(x, y, ’o’, z, w1, ’-’, z, w2, ’--’)xlabel(’x’)ylabel(’y’)legend(’valores’,’grau 1’,’grau 2’)
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Aproximação pelo mínimos quadrados (2)
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