Métodos Iterativos.

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Zeros de Funções.
Advertisements

AJUSTE DE CURVAS 6.1 Introdução 6.2 Método dos quadrados mínimos
Amintas engenharia.
Soluções Numéricas de Sistemas Não Lineares
Método de NewtonRaphson
Métodos Numéricos e Estatísticos
Métodos Numéricos e Estatísticos
ANÁLISE DOS MÉTODOS DE INTEGRAÇÃO DIRETA
SISTEMAS LINEARES Métodos Diretos: Método de Eliminação de Gauss
Resolução de Sistemas Lineares Métodos Exatos Fatoração LU
Sistemas Lineares – Métodos Iterativos
SISTEMAS LINEARES ( AULA 3 ).
SISTEMAS LINEARES ( AULA 2 ).
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA
APLICADOS EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
Espaço Vetorial Introdução Definição de Espaço Vetorial Subespaço
Introdução a Computação e Cálculo Numérico
Cálculo Numérico Aula 8 – Sistemas de Equações Lineares / Parte 1
DINÂMICA DOS FLUIDOS COMPUTACIONAL Cap
Prof. Guilherme Amorim 14/11/2013
Professora: Ana Cristina G. e Silva Natal-RN
SISTEMAS LINEARES.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA
Soluções no Espaço de Estados e Realizações (C. T. Chen, Capítulo 4)
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
19 May :30 Cálculo Numérico / Métodos Numéricos Determinação numérica de autovalores e autovetores Método das Potências.
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Prof. Guilherme Amorim 26/11/2013
Adpt. por Prof. Guilherme Amorim
Instituto de Aplicação Fernando Rodrigues da Silveira (CAp/UERJ)
MÉTODOS NUMÉRICOS APLICAÇÃO NO MATLAB
Sistema de equações lineares
Amintas engenharia.
Campus de Caraguatatuba Aula 12: Sistemas de Equações Lineares (2)
Prof. Guilherme Amorim 19/11/2013
Cálculo Numérico / Métodos Numéricos
Resolução de sistemas de equações lineares
Introdução a Cálculo Numérico
Espaços e Subespaços Vetoriais
Fontes de Erros Aula 1 Introdução; Erros em processos numéricos;
Eliminação de Gauss. ZIP Decomposição [L][D][L] T de [K]
Sistemas Lineares Fatoração LU
Aula 9 – Sistemas de Equações Lineares / Parte 2 – A=LU Prof. Guilherme Amorim /05/2014 Cálculo Numérico.
Equações algébricas e transcendentais
Resolução de equações não lineares
Campus de Caraguatatuba Aula 16: Sistemas de Equações Lineares (4)
Campus de Caraguatatuba Aula 19: Sistemas de Equações Lineares (7)
Resolução de sistemas de equações não-lineares
Campus de Caraguatatuba Aula 18: Sistemas de Equações Lineares (6)
Sistemas de Equações Lineares (SEL ) – Parte II
Sistemas de Equações Lineares (SEL ) – Parte II
Integração numérica Aula 10 Fórmulas de Newton-Cotes: Trapézios;
INTRODUÇÃO AOS MÉTODOS NUMÉRICOS Professor: Dr. Edwin B. Mitacc Meza
CÁLCULO NUMÉRICO Aula 5 – Sistema de Equações lineares.
Faculdades Integradas Pitágoras
Prof. Disney Douglas Sistemas de Equações Lineares e Operações Elementares.
UNIDADE 2 – ZEROS DAS FUNÇÕES REAIS
Solução de Problemas de Auto-Valor de Grande Porte Método da Busca Determinantal.
Solução Numérica de Equações
Interpolação PROF. HERON JR.. Objetivo  Interpolar uma função f(x) consiste em aproximar essa função por uma outra função g(x), escolhida entre uma classe.
Sistemas de equações lineares MCEF 2011/12. O Sistemas lineares constituem um caso particular dos sistemas não lineares, sendo que os métodos estudados.
Transcrição da apresentação:

Métodos Iterativos

Motivação Em certos casos, métodos diretos não são eficientes, por exemplo, quando a matriz dos coeficientes é uma matriz esparsa (muitos elementos iguais a zero) Métodos iterativos são mais econômicos no que tange a memória dos computadores Podem ser usados para reduzir os erros de arredondamento na solução obtida por métodos exatos Em alguns casos podem ser aplicados para resolver conjuntos de equações não lineares

Um método é iterativo quando fornece uma sequência de aproximações da solução Cada uma das aproximações é obtida das anteriores pela repetição do mesmo processo Precisam sempre saber se a sequência obtida está convergindo ou não para a solução desejada.

Convergência Dados uma sequência de vetores x(k)  E Uma norma sobre E, onde E é um espaço vetorial Dizemos que a sequência {x(k)} converge para x  E se ||x(k) – x||  0, quando k  .

Para determinar a solução de um sistema linear por métodos iterativos, precisamos transformar o sistema dado em um outro sistema onde possa ser definido um processo iterativo A solução obtida para o sistema transformado deve ser também solução do sistema original (sistemas lineares devem ser equivalentes)

Assim um sistema do tipo Ax=b é transformado em xk =Fx(k-1)+d Escolhemos uma aproximação inicial x0 Assim, x1 =Fx0 +d x2 = Fx1+d E assim sucessivamente

Método de Jacobi Iterativamente, reescreve-se o sistema

Método de Jacobi Desta forma

Quando Parar? Se a sequência xk estiver suficientemente próximo de x(k-1) paramos o processo Dada um precisão ε, quando ||x(k) – x|| < ε Então xk é a solução do sistema linear Computacionalmente, um número máximo de iterações também é critério de parada

Exemplo: Seja com ε = 0.05. Portanto,

Substituindo Segue

Continuando com Segue é a solução, pois critério de parada

Sistemas de Equações Lineares Método de Gauss-Seidel Conhecido x(0) (aproximação inicial) obtém-se x1, x2, ...xk. Ao se calcular usa-se todos os valores que já foram calculados e os valores restantes.

Métodos Iterativos – Gauss-Seidel Descrição do Método Seja o seguinte sistema de equações:

Métodos Iterativos – Gauss-Seidel Isolando xi a partir da linha i, tem-se:

Métodos Iterativos – Gauss-Seidel O processo iterativo é obtido a partir das equações, fazendo:

Métodos Iterativos – Gauss-Seidel Critério de Parada Diferença relativa entre duas iterações consecutivas. Define-se por diferença relativa a expressão: Fim do processo iterativo - valor de MRk+1 pequeno o bastante para a precisão desejada.

Métodos Iterativos – Gauss-Seidel Exemplo: Resolva: Solução:

Métodos Iterativos – Gauss-Seidel x = 1,002 y = 0,998 z = -1   Verificação (substituição no sistema): 5.(1,002) + (0,998) + (-1) = 5,008  5 ok 3.(1,002) + 4.(0,998) + (-1) = 5,998  6 ok 3.(1,002) + 3.(0,998) + 6.(-1) = 0 ok

Método de Gauss-Seidel - Critérios de Convergência Processo iterativo  a convergência para a solução exata não é garantida para qualquer sistema. Existem certas condições que devem ser satisfeitas por um sistema de equações lineares para se garantir a convergência do método. As condições podem ser determinadas por dois critérios: Critério de Sassenfeld Critério das Linhas.

Método de Gauss-Seidel - Critério de Sassenfeld Sejam as quantidades i dadas por: e para i = 2, 3, ..., n. n - ordem do sistema linear que se deseja resolver aij - são os coeficientes das equações que compõem o sistema. Este critério garante que o método de Gauss-Seidel convergirá para um dado sistema linear se a quantidade M, definida por: for menor que 1 (M<1).

Método de Gauss-Seidel - Critério de Sassenfeld Exemplo: Seja A, a matriz dos coeficientes e b o vetor dos termos constantes dados por:

Método de Gauss-Seidel - Critério de Sassenfeld          Exemplo: Mostre que a solução do sistema linear dado pelas equações: convergirá pelo método de Gauss-Seidel.

Método de Gauss-Seidel - Critério de Sassenfeld Solução: critério de Sassenfeld calcular os valores das quantidades i. A B M é menor que 1  a solução desse sistema irá convergir usando o método de Gauss-Seidel.

Método de Gauss-Seidel - Critério das Linhas Segundo esse critério, um determinado sistema irá convergir pelo método de Gauss-Seidel, se: , para i=1, 2, 3, ..., n.

Método de Gauss-Seidel - Critério das Linhas Exemplo: O sistema do exemplo anterior satisfaz o critério das linhas e essa verificação pode ser feita de maneira quase imediata, observando-se que: para i=1, 2, 3, 4.