Sistemas de equações lineares de 1a ordem

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
TRABALHANDO COM MAIS DE UMA EQUAÇÃO
Advertisements

Método Simplex Resolução Algébrica
Subespaço, base e dimensão
Amintas engenharia.
Amintas engenharia.
Soluções Numéricas de Sistemas Não Lineares
Estabilidade de Sistemas de Controle
Análise por Variáveis de Estado
Sistemas Lineares A X = B A 11 A 12 A A 1N X 1 =B 1 A 21 A 22 A A 2N X 2 B A N1 A N2 A N3... A.
SISTEMAS DE EQUAÇÕES.
Algoritmos para Seleção com Condições Gerais AULA 17 Profa. Sandra de Amo GBC053 – BCC
Equação linear Toda equação do 1° grau em uma ou mais incógnitas é chamada de equação linear.
Métodos Numéricos e Estatísticos
O que você deve saber sobre
SISTEMAS LINEARES I Prof. Marlon.
Polinômios Prof. Marlon.
SISTEMAS LINEARES II Prof. Marlon.
Sistemas Lineares.
Sistemas Lineares – Métodos Iterativos
4m – 8 = 4 + 7m É dada a seguinte equação EQUAÇÕES
SISTEMAS LINEARES ( AULA 1 ).
Introdução aos Sistemas de Controle
Introdução aos Sistemas Dinâmicos 3 – Transformada de Laplace
AULA 4 Função Exponencial.
3 - Equações Lineares de Segunda Ordem
Estabilidade e Estacionariedade em Séries Temporais
Campus de Caraguatatuba
Dependência e Independência Linear e Produto Vetorial
Equações Diferenciais
Vibrações moleculares
Matemática para Economia III
Professora: Ana Cristina G. e Silva Natal-RN
SISTEMAS LINEARES.
G R U P O S.
BASE DE UM ESPAÇO VETORIAL
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Funções e suas propriedades
Função derivada e derivadas de ordem superior
Apêndice.
Interpolação.
Sistema de equações lineares
Equações diferenciais ordinárias
EDO de 2ª ordem Linear Cálculo 2 A – Turma H
Série de Fourier As séries trigonométricas infinitas formadas por seno e/ou co-seno são chamadas séries de Fourier. Seja a série na forma No conjunto de.
1 - Equações Diferenciais Ordinárias
Campus de Caraguatatuba Aula 12: Sistemas de Equações Lineares (2)
A transformada de Laplace
Dependência e Independência Linear - L.D. e L.I.
GEOMETRIA ANALÍTICA E ÁLGEBRA LINEAR
Aula V – Técnicas de Solução da equação de Laplace
Cálculo da Direção de Caminhada: Gradiente de f(x)
Equações diferenciais ordinárias de segunda ordem
Campus de Caraguatatuba
SISTEMAS LINEARES Prof. Moacir.
Espaços e Subespaços Vetoriais
MÚLTIPLOS GRAUS DE LIBERDADE
Polinômios e equações algébricas
Prof. Guilherme Jahnecke Weymar
EDO’s de 2ª ordem lineares não homogêneas Método dos coeficientes a determinar Cálculo 2 A – Turma H
Aula Teórica 3: Função de Transferência
A Transformada de Laplace
Cálculo da Direção de Caminhada: Exemplo de Direção de Melhoria Considere a função objetivo do problema de localização do novo supermercado. Maximizar.
Matemática IV Ementa: Noções de equações diferenciais ordinárias. Números complexos. Programa: Introdução ao estudo das equações diferenciais. Equações.
©Prof. Lineu MialaretAula 4 - 1/27Matemática Discreta I Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - IFSP Campus de Caraguatatuba.
Controle de Processos por Computador
Prof. Disney Douglas Sistemas de Equações Lineares e Operações Elementares.
Sistemas de Controle III N8SC3
Profª Juliana Schivani
Sistemas de equações lineares de 1 a ordem Sistemas de equações diferenciais simultâneas aparecem naturalmente em problemas envolvendo diversas variáveis.
Transcrição da apresentação:

Sistemas de equações lineares de 1a ordem Sistemas de equações diferenciais simultâneas aparecem naturalmente em problemas envolvendo diversas variáveis dependentes, cada uma das quais sendo uma função de uma única variável dependente. A variável independente será denotada por t e as dependentes por x1 , x2 , ... . Serão vistos os sistemas de duas ou mais equações diferenciais que sempre podem ser escritas como equações de primeira ordem. Para transformar uma equação arbitrária de ordem n y(n) = F(t, y, y’, y”, ..., y(n-1)) em um sistema de equações de primeira ordem, definimos as variáveis x1 , x2 , ..., xn por x1 = y, x2 = y’, ..., xn = y(n-1).

Para transformar uma equação arbitrária de ordem n y(n) = F (t, y’, y”, ... , y(n-1)) em um sistema de equações de primeira ordem, definimos as variáveis x1, x2, ... , xn por x1 = y, x2 = y’, ... , xn = y(n-1). Segue imediatamente que , x’1 = x2, x’2 = x3, ... , x’n-1 = xn, ou seja x’n = F (t, x1, x2,, ... , xn). O caso mais geral, temos: x’1 = F1 (t, x1, x2,, ... , xn) x’2 = F2 (t, x1, x2,, ... , xn) ....................................... x’n = F1 (t, x1, x2,, ... , xn).

Dizemos que este sistema tem uma solução em I :  < t <  Se existe um conjunto de n equações x1 = 1(t), x2 = 2(t), ..., xn = n(t) diferenciáveis em todo I e que satisfazem o sistema dado e podendo ainda constar as condições iniciais da forma x1(t0) = x10, x2(t0) = x20 , ... , xn(t0) = xn0, onde to é um valor especificado de t em I e x10, x20 , ... , xn0 são números dados. Se as funções F1, F2, ... ,Fn são lineares das variáveis dependentes x1, x2 , ... , xn, então o sistema é dito linear; caso contrário, é não-linear. Assim, o sistema mais geral de n equações lineares tem a forma

x1’ = p11(t)x1 + p12(t)x2 + . . . + p1n(t)xn + g1(t) ............................................................................... xn’ = pn1(t)x1 + pn2(t)x2 + . . . + pnn(t)xn + gn(t) Se todas as g1, g2, . . . , gn forem identicamente nulas em I, então o sistema é dito homogêneo; caso contrário, ele é não-homogêneo. Teorema: Se as funções p11, p12, . . . pnn, g1, g2, ... , gn são contínuas em um intervalo aberto I :  < t < , então existe uma única solução x1 = 1(t), x2 = 2(t), ... , xn = n(t), do sistema acima que também satisfaz as condições iniciais onde t0 é qualquer ponto em I e x10, x20 , ... , xn0 são números arbitrários. Além disso, a solução existe em todo o intervalo I.

Exemplo: Transforme a equação dada em um sistema de equações de primeira ordem u” + 0,5u’ + 2u = 0. Solução: x1 = u, x2 = u’. Logo x1’ = x2 e como u” = x2’, obtemos x2’ + 0,5x2 + 2x1 = 0 ou seja x1’ = x2 x2’ = -2x1 – 0,5x2

Sistemas de equações diferenciais ordinárias Considere o método de variação de parâmetro x’ = P(t)x + g(t) seja (t) uma matriz fundamental para o sistema x’ = P(t)x. Como solução geral do sistema é (t)c temos x = (t) u(t) onde u(t) é uma função vetorial em lugar de c. Assim, ’(t) u(t) + (t) u’(t) = P(t) (t) u(t) + g(t) Como (t) é uma matriz fundamental, ’(t) = P(t)(t) Logo resulta em (t) u’(t) = g(t) donde (t) u’(t) =  -1(t )g(t) Assim podemos selecionar como u(t) qualquer vetor na classe de vetores que satisfaz esta equação.

Portanto, u(t) =  -1(s)g(s)ds + c Logo, x = (t)c + (t)  -1(s)g(s)ds que é a solução do sistema inicial. Exemplo: Determine a solução do sistema A solução geral deste sistema homogêneo é e a matriz fundamental x = (t)u(t), onde u(t) satisfaz (t)u’(t) = g(t), ou

Obtendo u1’ = e2t – (3/2)te3t e u2’ = 1 + (3/2)tet Logo u1(t) = (1/2) e2t – (1/2)te3t + (1/6) e3t + c1 u2(t) = t + (3/2)tet - (3/2) et + c2 e x = (t)u(t)

Autovalores e autovetores: Sejam os sistemas Ax = y (1) e Ax = x (2),  fator de proporcionalidade, onde y = x. Assim podemos escrever (A - I)x = 0. Esta equação possui soluções não nulas se e somente se  for escolhido de modo que det(A - I) = 0. Os valores de  são chamados autovalores de A e as soluções não nulas das equações (1) e (2) obtidas usando um tal valor de  são chamadas autovetores. Exemplo: Determine todos os autovalores e autovetores de

Solução: Como (A - I)x = 0, temos Ou seja, (5 - ) (1 - ) + 3 = 0 e consequentemente 1 = 2 e 2 = 4 são os autovalores procurados. Determinando os autovetores. Para 1 = 2

Se x1 = c, como x2 = 3x1, temos x2 = 3c. Logo Onde x(1) é um autovetor de A. Similarmente, para 2 = 4, temos Logo, x(2) um autovetor de A.

Teoria básica de sistemas de equações lineares Considere o sistemas na forma: x1’ = p11(t)x1 + p12(t)x2 + . . . + p1n(t)xn + g1(t) x2’ = p21(t)x1 + p22(t)x2 + . . . + p2n(t)xn + g2(t) ............................................................................... xn’ = pn1(t)x1 + pn2(t)x2 + . . . + pnn(t)xn + gn(t) Ou seja, x’ = P(t)x + g(t) As homogêneas x’ = P(t)x, g(t) = 0. (3)

Tal que xij(k) = xij(k) denota a a i-ésima componente da j-ésima solução x(j)(t). Teorema: Se as funções vetoriais x(1) e x(2) são soluções do sistema x’ = P(t)x, g(t) = 0, então a combinação linear c1x(1) + c2 x(2) também é solução quaisquer que sejam as constantes c1 e c2.. Como consequencia deste teorema temos que, se x(1) , x(2) , ... , x(k) são soluções de x’ = P(t)x então x = c1x(1)(t) + c2 x(2)(t) + ... + ckx(k) também é solução quaisquer sejam as constantes c1, c2 , ... ,ck

Sistemas lineares homogêneo com coeficientes constantes Consideremos o sistema na forma x’ = Ax, A é uma matriz 1xn (1). Se n =1, o sistema fica dx / dt = ax cuja solução é x = ceat. Para determinar a solução de x’ = Ax, procedemos como para equação da segunda ordem, isto é, procuramos soluções da forma x = ert onde r é um vetor constante e  deve ser determinado. Assim, temos rert = A ert ou A = r. Logo, (A – rI) = 0, onde I é a matriz identidade nxn. Isto significa dizer que para resolver o sistema de equações diferenciais (1) precisamos resolver os sistema algébrico (A – rI) = 0 que consiste em encontrar os autovalores e os autovetores da matriz A.

Exemplo: Considere o sistema temos Logo, para r1 = 3, temos - 21 + 2 = 0  2 = 21 donde

Para r2 = -1, temos 21 + 2 = 0  2 = - 21 donde Então x = c1x(1)(t) + c2x(t) Ou c1 e c2 constantes.