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Resolução de equações não lineares

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Apresentação em tema: "Resolução de equações não lineares"— Transcrição da apresentação:

1 Resolução de equações não lineares
Pontos mais importantes: -número de raízes -métodos iterativos -ordem de convergência -métodos intervalares -bissecções sucessivas -falsa posição -métodos abertos -iteração de ponto fixo -Newton-Raphson -Secante -critérios de paragem -caso especial: multiplicidade de zeros 1

2 Raízes das funções f(x)=ax2+bx+c f(x)=log(2x)+sinh(3x) Raíz(es): x= ? tal como f(x)=0 x= ? tal como f(x)=0 implícito explícito métodos numéricos 2

3 3 -exemplo de queda livre: - se for c uma incognita? ------->
m=0.5 kg, c=0.29, g=9.81 m/s2 tempo, s velocidade, m/s - se for c uma incognita? > 3

4 Exemplos de problemas em engenharia
4

5 Número de zeros -f(x) é uma função contínua no intervalo [a,b], o número de zeros é: -ímpar (pelo menos uma) se f(a)*f(b)<0 -par (pode ser 0) se f(a)*f(b)>0 -se mais do que um f ’(x) também tem pelo menos uma raíz 5

6 Métodos iterativos -carácter iterativo: a partir de alguns valores iniciais (x1, x2,...xs-1) da raiz (z) construímos uma nova aproximação xs supostamente melhor: ou 6

7 Ordem (velocidade) de convergência
-comparação de dois métodos iterativos: se xk e Xk convergem para o mesmo limite, e: Xk converge mais rapidamente. -ordem de convergência (p): ~ -comentários: -quanto maior for p mais rápida a convergência -p= > M<1 -p> > e0 suficientemente pequeno 7

8 Métodos de localização de zeros
1, Métodos intervalares: -mudança de sinais na vizinhança de zero -duas estimativas iniciais -método gráfico -bissecções sucessivas -falsa posição 8

9 Método gráfico -exemplo de queda livre: f(c) c c 9

10 Bissecções Sucessivas (BS)
-f é uma função contínua no intervalo [a,b] e f(a)*f(b)<0; existe pelo menos um zero neste intervalo. -divisões sucessivas a meio de [a,b] para subintervalos [ak,bk] tal que f(ak)*f(bk)<0. Algoritmo: 1. passo: escolha xl (limite inferior) e xu (limite superior) tal que f(xl)*f(xu)<0 2. passo: 3. passo: a, se f(xl)*f(xr)< > xu = xr b, se f(xu)*f(xr)< > xl = xr c, se f(xu)*f(xr)= > z= xr , fim 4. passo: volta 2. 10

11 11 Exemplo queda livre: m= 0,5 kg; t= 3s; v= 13,6 m/s
c= 0, (ea=-0,29%) 11

12 12

13 -explicação gráfica: http://www. cse. illinois
Critério de paragem 1, 2, - convergência linear (p=1) - c=0.5 13

14 -o método de BS não utiliza a informação sobre o valor f(a) e f(b)
Falsa Posição(FAP) -o método de BS não utiliza a informação sobre o valor f(a) e f(b) xl xu xr f(xl) f(xu) f(xr) z -algoritmo igual a BS excepto passo 2. 14

15 Características do método FAP
-só um dos limites são alterados: -função convexa: xl -função côncava: xu -no caso de conv., o limit [xl, xu] aproxima uma constante com k-->inf.: -função convexa: xu-z -função côncava: xl-z -ordem de convergência: -p=1 -c<1 -normalmente mais rápido que BS mas não sempre (exemplo: f(x)=x10-1) Critério de paragem f(x)<e 15

16 16 Exemplo queda livre: m= 0,5 kg; t= 3s; v= 13,6 m/s
c= 0, (ea=0,01%) 16

17 17

18 Métodos de localização de zeros
1, Métodos abertos: -uma ou duas estimativas iniciais -Iteração de ponto fixo -Newton-Raphson -Secante 18

19 Iteração de ponto fixo(IPF)
-métodos iterativos em forma geral: xk+1=G(xk) -no caso de convergência (f(z))=0: ou seja z=G(z) -o ponto z é um ponto que a função G transforma-se nela própria. -em geral, para uma dada f(x)=0 é possível escolher várias G(x) -x=x+f(x)=G(x) f(x)=sin(x) ---> G(x)=sin(x)+x -outros exemplos para f(x)=x3-x-1, G(x)=: 19

20 z- xk+1= (z- xk)G´ (x) ou Ek+1= G´(x) Ek
Convergência de IPF -não é sempre convergente para a solução -critério de convergência: xk+1=G(xk) e z=G(z) z- xk+1= G(z)- G(xk) aplicando o teorema do valor médio conduz-nos a: e z- xk+1= (z- xk)G´ (x) ou Ek+1= G´(x) Ek ----> |G´(x)|<1 -convergência linear (p=1), 20

21 0<G´(x)<1 0>G´(x)>-1 y x y=x y x y=x y=G(x) y=G(x) x2 x1 x0 x1 x0 x2 y=G(x) G´(x)<-1 y x y=x y x y=x y=G(x) x0 x1 x0 x2 x1 21 G´(x)>1

22 Exemplo: m= 0,5 kg; t= 3s; v= 13,6 m/s c= 0, (ea=0,02%) 22

23

24 Método de Newton-Raphson(NR)
-talvez o mais popular, só precisamos de uma (boa) estimativa inicial -algoritmo: 1, escolha x0 2, 3, continua 2 até que o critério de paragem seja satisfeito x0 f(x0) x1 x2 Expansão de Taylor: 24

25 -não converge sempre (exemplos gráficos)
Convergência de NR aproximação: exacto: subtracção: -não converge sempre (exemplos gráficos) -não é conveniente programar a derivada 25

26 Exemplo: m= 0,5 kg; t= 3s; v= 13,6 m/s c= 0, (ea=0,00%) 26

27 Método de Secante (SEC)
-duas estimativas iniciais, modificação de NR -algoritmo: 1, escolha x0 e x1 2, 3, continua 2 até o critério de paragem ser satisfeito x0 f(x0) x1 x2 f(x0)=a* x0 +b f(x1)=a* x1 +b 0=a x2 +b 27

28 Convergência de SEC -pode ser demonstrado que o erro Ek+1: -ordem de convergência p é apróx -diferenças entre os métodos de FAP e SEC 28

29 FAP: SEC: -explicação gráfica: 29

30 Exemplo: m= 0,5 kg; t= 3s; v= 13,6 m/s c= 0, (ea= 0,00%) 30

31 Critérios de paragem 1, Número de iterações: k<kmax 2, Valor da função: f(x)<e 3, Amplitude de intervalo: [xl,xu]<d 4, Diferença entre it. consecutivas: 31

32 Sumário 32 Método Função Nº X Ordem de conv. Conv. Intervalares: BS FP
Ordem de conv. Conv. Intervalares: BS FP x r l u = + 2 - f ( )( ) 1 sempre Abertos: IPF NR SEC k+1 =G(x k 1<p<2 |G´( )|<1 )) < 32

33 33


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