Método Iterativo Linear e Newton-Raphson

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Transcrição da apresentação:

Método Iterativo Linear e Newton-Raphson Prof. Rafael Mesquita rgm@cin.ufpe.br

Método Iterativo Linear Idéia básica (métodos de ponto fixo) Transformar o problema de encontrar uma raíz da equação f(x) = 0 (𝑰) No problema de resolver a equação 𝝋 𝒙 =𝒙 (𝑰𝑰) que deve possuir as mesmas soluções que a anterior 𝝋 -> máquina geradora da sequência { 𝒙 𝒊 } de aproximações da raíz procurada Temos o seguinte processo iterativo: 𝒙 𝒊+𝟏 =𝝋 𝐱 𝐢 , 𝐢=𝟎,𝟏,𝟐…

Método Iterativo Linear Transformando (𝑰) em (𝑰𝑰), ambas com as mesmas soluções Objetivo: provar que 𝑓 𝜀 =0↔ 𝝋 𝜀 =𝜀 Consideramos a máquina geradora como: 𝝋 𝑥 =𝑥+𝑎.𝑓 𝑥 , 𝑎∈ 𝑅 ∗ 𝑰 →(𝑰𝑰) Caso 𝜀 seja solução de f(x)=0 temos que 𝝋 𝜀 =𝜀 Prova: 𝝋 𝜀 =𝜀+𝑎 𝑓 𝜀 Como 𝜀 é solução de 𝑓 𝑥 =0 𝝋 𝜀 =𝜀+𝑎×0 Assim, temos que 𝝋 𝜀 =𝜀

Método Iterativo Linear Transformando (𝑰) em (𝑰𝑰), ambas com as mesmas soluções Objetivo: provar que 𝑓 𝜀 =0↔ 𝝋 𝜀 =𝜀 Consideramos a máquina geradora como: 𝝋 𝑥 =𝑥+𝑎.𝑓 𝑥 , 𝑎∈ 𝑅 ∗ 𝑰𝑰 →(𝑰) Caso 𝜀′ seja solução de 𝝋 𝜀 ′ =𝜀′, obrigatoriamente teremos que 𝑓 𝜀 ′ =0 Prova: 𝝋 𝜀 ′ =𝜀′ 𝝋 𝜀 ′ = 𝜀 ′ +𝑎𝑓 𝜀 ′ ⇒𝑎𝑓 𝜀 ′ =0 Como por definição 𝒂≠𝟎 𝑓 𝜀 ′ =0

Método Iterativo Linear Convergência Uma função de iteração deve satisfazer a condição 𝑓 𝜀 =0↔ 𝝋 𝜀 =𝜀 Dada uma equação 𝑓 𝑥 =0 podemos definir diversas funções de iteração Nem todas elas serão útil Existem certas condições para garantir a convergência com uma certa função de iteração

Método Iterativo Linear Convergência Ex: Considerando a equação 𝒙 𝟐 +𝒙 −𝟔 (que possui -3 e 2 como raízes ), vemos abaixo a aplicação da máquina geradora 𝝋 𝑥 =6− 𝑥 2 , tomando 𝒙 𝟎 =𝟏.𝟓: Como podemos observar, { 𝒙 𝒌 } não está convergindo para a raíz 𝜺=𝟐

Método Iterativo Linear Convergência Ex: Considerando ainda a equação 𝒙 𝟐 +𝒙 −𝟔 (que possui -3 e 2 como raízes ), vemos abaixo a aplicação da máquina geradora 𝝋 𝑥 = 6−𝑥 , tomando 𝒙 𝟎 =𝟏.𝟓: Nesse caso, { 𝒙 𝒌 } está convergindo para a raíz 𝜺=𝟐

Método Iterativo Linear Convergência Critérios de convergência: Seja 𝜺 um zero real da função 𝒇, 𝑰 um intervalo de separação de 𝜺 centrado em 𝜺 e 𝝋 uma função de iteração para 𝒇 𝒙 =𝟎 Se 𝛗 e 𝛗´ forem contínuas em 𝐈 𝛗 ′ 𝐱 ≤𝐤<𝟏,∀𝐱∈𝐈 𝐱 𝟎 ∈𝐈 Então a sequência { 𝒙 𝒊 } gerada por 𝒙 𝒊+𝟏 =𝝋 𝒙 𝒊 ,𝒊=𝟎,𝟏,… converge para 𝜺

Método Iterativo Linear Analisando condições de convergência dos exemplos anteriores: 𝝋 𝑥 =6− 𝑥 2 𝝋′ 𝑥 =2𝑥 𝝋 𝑥 𝒆 𝝋 ′ 𝑥 𝒔ã𝒐 𝒄𝒐𝒏𝒕𝒊𝒏𝒖𝒂𝒔 𝒆𝒎 𝑹 𝝋 ′ (𝒙) <𝟏↔ 𝟐𝒙 <𝟏↔− 𝟏 𝟐 <𝒙< 𝟏 𝟐 Não existe um intervalo I centrado em 2, tal que 𝝋 ′ (𝒙) <𝟏 Condição de convergência não satisfeita!

Método Iterativo Linear Analisando condições de convergência dos exemplos anteriores: 𝝋 𝑥 = 6−𝑥 𝝋 ′ (𝒙)= −𝟏 𝟐 𝟔−𝒙 𝝋 𝑥 é contínua em 𝑺={𝒙∈𝑹|𝒙≤𝟔} 𝝋′ 𝑥 é contínua em 𝑺={𝒙∈𝑹|𝒙<𝟔} 𝝋 ′ (𝒙) <𝟏↔ 𝟏 𝟐 𝟔−𝒙 <𝟏 ↔𝒙<𝟓.𝟕𝟓 Condições de convergência satisfeitas para 𝒙 𝟎 <𝟓.𝟕𝟓

Método de Newton-Raphson Nem sempre é simples determinar uma função de iteração que satisfaça as condições do Método Iterativo Linear Tentativa de garantir a convergência Idéia método de Newton Construir uma função de iteração 𝝋, tal que 𝝋′ 𝜀 =0

Método de Newton-Raphson Partindo da forma geral: 𝝋 𝑥 =𝑥+𝑎 𝑥 𝑓 𝑥 , 𝑎 𝑥 𝑒 𝑓′(𝑥)≠0,∀𝑥∈𝐼 𝝋 ′ (𝜀)=1+𝑎 𝜀 𝑓 ′ 𝜀 + 𝑎 ′ 𝜀 .𝑓(𝜀) Impondo que 𝝋 ′ 𝜀 =0, e sabendo que 𝒇 𝜀 =𝟎, já que 𝜀 é a raiz procurada, temos que 𝒂 𝜀 =− 𝟏 𝒇 ′ 𝜀 Retornando à forma geral, teremos que 𝝋 𝒙 =𝒙− 𝒇(𝒙) 𝒇´(𝒙) O que nos leva ao seguinte processo iterativo 𝝋 𝒙 𝒊 = 𝒙 𝒊+𝟏 = 𝒙 𝒊 − 𝒇( 𝒙 𝒊 ) 𝒇´( 𝒙 𝒊 )

Método de Newton-Raphson Convergência do método de newton Caso 𝒙 𝟎 ∈𝑰, a sequência { 𝒙 𝒌 } gerada pelo processo iterativo 𝒙 𝒊+𝟏 = 𝒙 𝒊 − 𝒇( 𝒙 𝒊 ) 𝒇´( 𝒙 𝒊 ) converge para a raíz Em geral, afirma-se que o método de Newton converge desde que 𝒙 𝟎 seja escolhido “suficientemente próximo” da raíz

Método de Newton-Raphson Interpretação geométrica 𝑦 𝑡𝑔𝛼= 𝑓( 𝑥 𝑖 ) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖+1 ) 𝑓´( 𝑥 𝑖 )= 𝑓( 𝑥 𝑖 ) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖+1 ) 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖+1 = 𝑓( 𝑥 𝑖 ) 𝑓´( 𝑥 𝑖 ) 𝛼 𝑥 𝑖+1 𝑥 𝑖 𝑥 𝑥 𝑖+1 = 𝑥 𝑖 − 𝑓( 𝑥 𝑖 ) 𝑓′( 𝑥 𝑖 )

Método de Newton-Raphson Exemplo Dada a equação 𝒇 𝒙 = 𝒙 𝟑 −𝟗𝒙+𝟑, encontre a raíz dentro do intervalo [0,1]. Execute o método até que |𝒙 𝒊+𝟏 − 𝒙 𝒊 |<𝟏 𝟎 −𝟐 𝒇´ 𝒙 =𝟑 𝒙 𝟐 −𝟗 𝒙 𝒌+𝟏 = 𝒙 𝒌 − 𝒇 𝒙 𝒌 𝒇´ 𝒙 𝒌 = 𝒙 𝒌 − (𝒙 𝒌 𝟑 −𝟗 𝒙 𝒌 +𝟑) (𝟑 𝒙 𝒌 𝟐 −𝟗) Assim: 𝒙 𝟏 =𝟎,𝟓− 𝟎, 𝟓 𝟑 −𝟗.𝟎,𝟓+𝟑 𝟑.𝟎, 𝟓 𝟐 −𝟗 =𝟎.𝟑𝟑𝟑𝟑 𝒙 𝟐 = 𝒙 𝟏 − (𝒙 𝟏 𝟑 −𝟗 𝒙 𝟏 +𝟑) 𝟑 𝒙 𝟏 𝟐 −𝟗 =𝟎.𝟑𝟑𝟕𝟔 𝒇 𝒙 𝟐 ≅𝟎,𝟕.𝟏 𝟎 −𝟒 < 𝒆 𝟐 Solução: 𝒙 ′ = 𝒙 𝟐 =𝟎.𝟑𝟑𝟕𝟔