O Método de Jacobi Aplicado a Matrizes Simétricas Pós-Graduação – INPE CMC-203-0 Aluno: Carlos Felipe S. Freire Professor: Dr. Mario Ricci Maio/2006.

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Métodos Iterativos.
Advertisements

INTRODUÇÃO AO ESTUDO DAS MATRIZES
CENTRO EDUCACIONAL NOSSA SENHORA AUXILIADORA
Matrizes especiais Matriz linha Matriz do tipo 1 x n, ou seja, com uma única linha. Por exemplo, a matriz A =[ ], do tipo 1 x 4. Matriz coluna.
Análise por Variáveis de Estado (3a parte)
Determinantes Determinante é um número real associado a uma matriz quadrada. Notação: det A ou |A|. Determinante de uma Matriz Quadrada de 1ª Ordem. Seja.
Matriz Inversa.
Dados dois números m e n naturais e não nulos, chama-se matriz m por n ( indica-se m x n) toda tabela M formada por números reais distribuídos em m linhas.
Redução de Atributos Série: Por que não me contaram antes isto Prof. Dr. Hemerson Pistori www. gpec. ucdb. br/pistori Universidade Católica Dom Bosco.
CINEMÁTICA INVERSA Aline Aparecida de Pina Rodrigo Morante Blanco.
Reconhecimento de Padrões EigenFaces
Primeiro Trabalho de Realidade Aumentada Marcos Machado 03/11/2004.
Linguagem Orientada a Matrizes COB 727
A Teoria dos Determinantes
Filtragem Espacial É baseado na aplicação de máscaras na imagem.
Filtro Linear-Máscaras
MATRIZES REAIS (1ª AULA ).
Matrizes Definição Mat Fis Qui João 7,0 5,0 6,0 Maria 9,0 4,0
Amintas engenharia.
1 – Matrizes: Operações e Propriedades
PROPRIEDADES DOS DETERMINANTES
Matrizes DEFINIÇÃO K corpo p,q números naturais
Determinantes Propriedades dos determinantes Matriz Transposta
MATRIZES Introdução Altura(m) Peso(kg) Idade(anos) Aluno A 1,
Introdução à Álgebra Linear
Introdução à Álgebra Linear
Matemática para Economia III
Professora: Ana Cristina G. e Silva Natal-RN
SISTEMAS LINEARES.
G R U P O S.
ESTRUTURAS ALGÉBRICAS
CS276: Information Retrieval and Web Search
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
MATRIZES.
Prof. Guilherme Amorim 26/11/2013
Instituto de Aplicação Fernando Rodrigues da Silveira (CAp/UERJ)
MÉTODOS NUMÉRICOS APLICAÇÃO NO MATLAB
Sistema de equações lineares
Hereditariedade Autossômica Transmissão Autossômica dominante Transmissão Autossômica recessiva Hereditariedade ligada ao sexo Co-dominância Ex: Co-dominância.
Análise por Variáveis de Estado (4a parte). Equação Característica, Autovalor e Auto Vetor Autovalores:definição - são as raízes da equação característica.
Matrizes Definição Mat Fis Qui João 7,0 5,0 6,0 Maria 9,0 4,0
Geometria analítica e álgebra linear
Campus de Caraguatatuba
Campus de Caraguatatuba
MÚLTIPLOS GRAUS DE LIBERDADE
A linha oblíqua (diagonal) é um eixo de simetria?
Ensino Superior 1.1 – Revisão de alguns conceitos básicos Amintas Paiva Afonso Álgebra Linear.
Álgebra Linear e Geometria Analítica
Matrizes Definição Uma matriz.
MATEMÁTICA DETERMINANTES.
©Prof. Lineu MialaretAula 4 - 1/27Matemática Discreta I Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - IFSP Campus de Caraguatatuba.
CÁLCULO NUMÉRICO Aula 5 – Sistema de Equações lineares.
Prof. Disney Douglas Sistemas de Equações Lineares e Operações Elementares.
Prof. Guilherme Alexandre Monteiro Reinaldo Recife
Sistemas de Controle III N8SC3
Colégio CEEB Nova Friburgo, 29 de Agosto de 2014.
Exemplos com Operadores matemáticos
Sistemas de Controle III N8SC3
ALGEBRA LINEAR UNIDADE 1 MATRIZES
ALGEBRA LINEAR UNIDADE 1 MATRIZES
Álgebra Linear Wesley Lucas Breda 4ºP de SI.
MATEMÁTICA E SUAS TECNOLOGIAS Ensino Médio, 2º Ano
MATEMÁTICA MATRIZES - 3º ANO PROFESSOR: ALEXSANDRO DE SOUSA E.E. Dona Antônia Valadares
Profª Kaline Souza. Matrizes são tabelas de números dispostos em linhas e colunas. Vamos agora considerar uma tabela de números dispostos em linhas e.
Sistemas de equações lineares MCEF 2011/12. O Sistemas lineares constituem um caso particular dos sistemas não lineares, sendo que os métodos estudados.
Teorema de Jacobi e Método de Chió Professora Thais Clara da Costa Haveroth.
DETEÇÃO E ESTIMAÇÃO Aula 19: Deteção Gaussiana – Parte 2.
Álgebra Linear Tipos Especiais de Operadores Lineares
Transcrição da apresentação:

O Método de Jacobi Aplicado a Matrizes Simétricas Pós-Graduação – INPE CMC-203-0 Aluno: Carlos Felipe S. Freire Professor: Dr. Mario Ricci Maio/2006

O Método de Jacobi Aplicabilidade: Método numérico aplicado na Diagonalização de Matrizes Reais e Simétricas

O Método de Jacobi Definição da Transformação de Diagonalização: A = T-1.A.T A – Matriz Original T – Matriz de Transformação (composta pelos Autovetores de A) A’ – Matriz Diagonalizada Autovalores de A = Autovalores de A’ Matriz Simétrica

O Método de Jacobi Metodologia: O Método de Jacobi consiste em aplicar à matriz A simétrica, sucessivas rotações de tal forma a anular todos os elementos posicionados fora da diagonal principal. Desta forma, os elementos restantes na diagonal principal serão exatamente os autovalores de A. Assim sendo temos: T – Matriz de Transformação composta pelos Autovetores de A

Processo gradativo e convergente O Método de Jacobi Processo gradativo e convergente Temos que: Somatório de todos o elementos da Matriz Ak Somatório de todos o elementos da diagonal Principal da Matriz Ak Assim, para a Matriz Ak não nula temos:

O Método de Jacobi  Critério de Convergência: Processo gradativo e convergente Critério de Convergência: 

O Método de Jacobi Definindo a Matriz : = Se considerarmos a matriz como sendo a Matriz Identidade, exceto que: Linha i - coluna i = cos coluna j = sin Linha j - coluna i = sin coluna j = -cos = i j Nota-se que : i j

O Método de Jacobi Definindo o valor de  : A operação de pré-multiplicar e pós-multiplicar Ak por Uk+1 não irá afetar os valores dos elementos desta matriz, a menos daqueles posicionados nas linhas i e j e nas nas colunas i e j. Observando apenas os valores de: Após as multiplicações de Ak por Uk+1 temos:

O Método de Jacobi Definindo o valor de  : Fazendo: Temos:

O Método de Jacobi Definindo o valor de  : Manipulando as expressões anteriores temos: @: Fazendo: Temos:

O Método de Jacobi Begin T  I # n, Kmax,A, 1,2, 3 K=1,2,…Kmax j =i+1, i+2,…n F V i =1, 2,…n #

O Método de Jacobi BIBLIOGRAFIA: Applied Numerical Methods Brice Carnahan H.A.Luther James O. Wilkes