Elementos de Análise Numérica Prof. Carlos Ruberto Fragoso Júnior 11:43 Solução de problemas de Engenharia Sem computador Formulação Solução Interpretação 11:45 Com computador Formulação Solução Interpretação Tópicos Interpolação Ajuste de equações Integração numérica Derivadas numéricas Raízes de equações Sistemas de equações lineares Sistemas de equações não lineares Aplicações em Recursos Hídricos Raizes da equação de manning Canal prismático Canal com seção dada em tabela Equação de remanso Solução da equação para encontrar dx ideal para muskingun cunge (propagação de vazões) Solução da propagação de reservatório usando Newton Interpolação linear A forma mais simples de interpolação é a interpolação linear, em que dois pontos são unidos por uma linha reta volume Interpolação numérica f ( x) f ( x0 ) f ( x1 ) f ( x0 ) ( x x0 ) x1 x0 x cota Interpolação quadrática Encontra uma parábola que aproxima 3 dados consecutivos f ( x) b0 b1 x x0 b2 x x0 ( x x1 ) volume Interpolação numérica x cota Splines Interpolação numérica Splines interpolam os dados e garantem a continuidade da função e da derivada de ordem m. Para assegurar isto, a interpolação deve ser feita utilizando polinômios de grau m+1. Para garantir a continuidade da função, basta utilizar retas (polinômios de primeiro grau) Para garantir a continuidade da função e da sua primeira derivada, é necessário utilizar parábolas. Para garantir a continuidade da função, e das duas primeiras derivadas, é necessário usar splines cúbicos. Splines Interpolação numérica Alguns softwares de planilha usam splines cúbicos para suavizar linhas de gráficos. 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 0 20 40 60 80 100 120 140 Splines Interpolação numérica Os splines cúbicos podem causar alguns problemas. 47 45 43 41 39 37 35 0 5 10 15 20 25 Splines Interpolação numérica Os splines cúbicos podem causar alguns problemas. 47 45 43 41 39 37 35 0 5 10 15 20 25 Rotinas para interpolação Interpolação numérica Existem rotinas prontas em praticamente qualquer linguagem para interpolação com polinômios e splines. Calculadora, Matlab, Excel, etc… Ajuste de equações Em alguns casos é necessário gerar funções que aproximam razoavelmente um conjunto de dados. Ao contrário da interpolação, no ajuste não é necessário respeitar todos os pontos. A idéia é minimizar os erros com uma função simples. 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 Ajuste de equações Ajuste – exemplo em simulação Relação entre largura de um rio e área de drenagem obtida a partir de seções transversais em locais de postos fluviométricos da ANA B rio 3.2466 A bacia0.4106 300 250 Utilizada para calcular os parâmetros do modelo Muskingum Cunge em locais sem dados. Largura do rio (m) 200 150 100 50 0 0 5000 10000 15000 Área da bacia (km2) 20000 25000 30000 Ajuste de equações Ajuste – exemplo em simulação Curva chave de um posto pluviométrico é um ajuste de uma equação pré-determinada aos dados de medição de vazão. Introdução – Integral Numérica Em determinadas situações integrais ou derivadas são difíceis ou mesmo impossíveis de se resolver analiticamente. b a 11:45 df f ( x) dx ou dx x x0 Forma de obtenção de uma aproximação para a integral ou diferencial de f(x) Métodos Numéricos. Integração numérica Os problemas de integração numérica surgem, por exemplo, quando é necessário obter informações de área molhada e raio hidráulico de uma seção transversal de um rio, definida por pares de pontos x e y. Também surgem quando é necessário discretizar uma função analítica contínua, de forma que sua área seja mantida. Integração numérica 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 0 20 40 60 80 100 120 140 Integração numérica 11:46 Idéia básica da integração numérica substituição da função f(x) por uma função que aproxime razoavelmente no intervalo [a, b]. Integração numérica Substituição da função por uma função. b b a a f ( x)dx p( x)dx onde p x é a função Polinômio de Newton: px f x0 x x0 f x0 h x x1 x0 x2 x1 11:48 1! h x x0 x x1 2 f x0 2! h 2 Integração numérica 11:49 O uso desta técnica decorre do fato de: por vezes, f(x) ser uma função muito difícil de integrar, contrariamente a um polinômio; a única informação sobre f(x) ser um conjunto de pares ordenados. Métodos de integração numérica mais utilizados Fórmulas de Newton-Cotes. 11:50 Regra do Trapézio simples, x0=a e xn=b; Regra do Trapézio composta, x0=a e xn=b; Regra de Simpson , x0=a e xn=b. Regra do trapézio simples f(x) x1 x0 h f ( x)dx f ( x0 ) f ( x1 ) 2 f(x1) f(x0) I b a f a f b 2 x0 x1 Aproxima a área sob a curva pela área de um trapézio 11:51 x Regra do trapézio simples Intervalo [a, b] relativamente pequeno. Intervalo [a, b] de grande amplitude. 11:52 aproximação do valor do integral é aceitável. aproximação inadequada; pode-se subdividi-lo em n sub-intervalos, e em cada um a função é aproximada por uma função linear. Regra do trapézio composta 11:53 Intervalo [a, b] de grande amplitude. Soma da área de n trapézios, cada qual definido pelo seu sub-intervalo. Regra do trapézio composta Fórmula: xm x0 f ( x)dx h f ( x0 ) f ( x1 ) h f ( x1 ) f ( x2 ) 2 2 h ... f ( xN 1 ) f ( xN ) 2 xN x0 11:54 Só os termos f(x0) e f(xn) não se repetem, assim: h f ( x)dx f ( x0 ) 2 f ( x1 ) f ( x2 ) ... f ( xN 1 ) f ( xN ) 2 Regra do trapézio composta Exemplo: Estimar o valor de (1 x ) dx 4 2 1 / 2 0 Regra do Trapézio Simples: 2 pontos (x0=0,0 e x1=4,0) I=h/2*(y0+y1)=2x(1,00000+0,24254) = 2,48508 Regra do Trapézio Composta: 3 pontos (x0=0,0,x1 =2,0,x2 =4,0) I=h/2(y0+2y1+y2)=1x(1,00000+2x0,44722+ 0,24254) = 2,1369 Regra do Trapézio Composta: 9 pontos I=(0,5/2)x(y0+2y1+2y2+2y3+2y4+2y5+2y6+2y7+y8) =2,0936 A aproximação para 9 pontos é melhor, dado que o valor real é 2,0947. 11:58 x y=(1+x²)-1/2 0.0 1,00000 0.5 0,89445 1.0 0,70711 1.5 0,55475 2.0 0,44722 2.5 0,37138 3.0 0,31623 3.5 0,27473 4.0 0,24254 Regra do trapézio composta 11:59 Regra do trapézio - Erro Erro: ERRO! f(x) E=I–T 11:59 T - valor da integral numérica. I - valor da integral obtida pela integração de f(x). f(x1) f(x0) x0 x1 x Regra do trapézio - Erro Erro da Regra do Trapézio Simples (b a)3 h3 E( f ) f ´´( ) f ´´( ), 12 12 paraum certo ]a, b[ Erro da Regra do Trapézio Composta h3 Nh3 f ´´(i ) EN ( f ) f ´´(i ) 12 i 1 12 N 12:01 Regra do trapézio - Erro 1 Exemplo: Seja I e dx , x 0 calcule uma aproximação para I usando a Regra dos Trapézios Simples. Estime o erro cometido. h b a 1 0 1 x1 x0 h f ( x)dx f ( x0 ) f ( x1 ) 2 1 I e x dx 0 1 1 0 e e 2 I e x dx 1,859141 0 12:02 Regra do trapézio - Erro Estimativa do erro cometido: ETR (1)3 e , (0,1) 12 Portanto : ETR 1 máx e x 0,226523 12 x[ 0 ,1] e1 máx e x x[ 0 ,1] 12:03 Regra de Simpson f(x) f(x1) f(x2) f(x0) x0 x1 x2 x Aproxima a área sob a curva pela área de um polinômio de grau dois. 12:05 Regra de Simpson Fórmula: x2 f ( x )dx x0 Considerando n sub-intervalos (n deve ser um número par): xn x0 12:06 h f ( x0 ) 4 f ( x1 ) f ( x2 ) 3 f ( x)dx h f ( x0 ) 4 f ( x1 ) 2 f ( x2 ) 2 f ( xn2 ) 4 f ( xn1 ) f ( xn ) 3 Regra de Simpson 12:07 Regra de Simpson Exemplo: Estimar o valor de 1 dx 0 1 x Dividindo [0,1] em seis subintervalos, temos: h=1/6 Regra de simpson S =1/18[1+4(6/7+2/3+6/11)+2(3/4+3/5)+1/2] = 0,69317 Valor da integral I = ln(2) = 0,69315 12:08 x y=(1+x)-1 0.0 1,00000 1/6 6/7 2/6 3/4 3/6 2/3 4/6 3/5 5/6 6/11 1 1/2 Regra de Simpson- Erro Erro da Regra de Simpson ( b a ) 4 IV E( f ) h f ( ), 180 12:09 paraum certo ]a,b[ Diferenciação numérica Idéia básica da diferenciação numérica Aproximar a derivada real em um ponto utilizando diferenciais pequenos. df f f f ( x x ) f ( x ) lim dx x0 x x x 12:11 Utilizando principalmente na solução de equações diferenciais Diferenciação numérica f df dx x x1 f f1 f0 x x1 x0 x0 12:12 x1 x Diferenciação numérica Erros de truncamento As derivadas numéricas são apenas uma aproximação razoável das derivadas analíticas. df f dt t 12:13 É possível avaliar o erro cometido nesta aproximação utilizando as séries de Taylor Séries de Taylor A série de Taylor permite estimar o valor de uma função num ponto a partir do valor da função e das suas derivadas em um ponto próximo. f ( xi ) 2 f ( xi ) 3 f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h h h ... Rn 2! 3! 12:13 Onde h é a diferença entre xi+1 e xi. A série de Taylor é infinita. A aproximação da derivada numérica é finita Diferenciação numérica Séries de Taylor O resto f ( xi ) 2 f ( xi ) 3 f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h h h ... Rn 2! 3! O resto é dado por f n1 ( ) n1 Rn h (n 1)! Onde fn+1 é a derivada de ordem n+1 e é um valor entre xi+1 e xi 12:14 Séries de Taylor e derivadas f ( xi ) 2 f ( xi ) 3 f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h h h ... Rn 2! 3! f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h R1 f ( xi 1 ) f ( xi ) R1 f ( xi ) h h A derivada numérica tem erro de truncamento dado por Rn/h 12:15 Séries de Taylor e derivadas f ( xi ) f ( xi 1 ) f ( xi ) R1 h h O valor do erro R1/h é da ordem de h, por isso pode-se expressar f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) O ( h) h Onde O(h) é um erro da ordem de h. Isto significa que quanto menor o passo (incremento), menor o erro da aproximação. 12:16 Erros de arredondamento Erros de arredondamento ocorrem porque o computador utiliza uma representação binária com um número finito de bytes para representar os números reais. 12:16 Erros – compromisso entre truncamento e arredondamento erro total truncamento arredondamento Incremento 12:16 Tipos de derivadas numéricas f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) O ( h) h Progressiva forward f ( xi ) f ( xi 1 ) f ( xi ) O ( h) h Regressiva backward f ( xi ) f ( xi 1 ) f ( xi 1 ) O(h 2 ) 2h Centrada Centered Considerando que h é pequeno, o erro de truncamento da derivada numérica centrada é menor do que os outros. 12:16 Tipos de derivadas numéricas Derivada segunda: f ( xi ) 2 f ( xi ) 3 h h ... Rn 2! 3! f ( xi ) 2 f ( xi ) 3 f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h h h ... Rn 2! 3! f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h f ( xi 1 ) 2 f ( xi ) f ( xi 1 ) 2 f ' ( xi ) O ( h ) 2 h 12:16 Tipos de derivadas numéricas progressiva f analítica regressiva x0 centrada 12:17 x1 x2 x Tipos de derivadas numéricas 12:17 Exemplo derivada numérica A celeridade cinemática de propagação de perturbações no escoamento é calculada por: onde c é a celeridade, Q é a vazão e A é a área da seção transversal dQ c dA Exemplo derivada numérica Considerando uma seção prismática regular: dQ c dA dQ h c dh dA dh A R 3 S Q n 2 1 2 Exemplo derivada numérica Considerando uma seção prismática regular: dQ c dA dQ h A R 3 S Q n 2 1 2 c Qh h Qh h c Ah h Ah h dh dA dh Exemplo derivada numérica Considerando uma seção qualquer dQ c dA 48 46 44 42 40 dQ h 38 c 36 34 32 dh dA dh 30 0 20 40 A R S Q n 2 3 1 2 60 80 100 Tabelas de A; R e Q em função de h 120 140 interpolação Qh Qh h h c Ah Ah h h Raízes de equações Em recursos hídricos surgem muitas equações de difícil solução analítica, com termos implícitos e não lineares. Métodos numéricos são úteis para este tipo de problema. Métodos numéricos para encontrar raízes de equações Bissecção Falsa posição Newton-Raphson Secantes f(x) raiz x Raízes de equações Método de bissecção No método de bissecção é necessário fornecer duas estimativas iniciais de valor de x que “cercam” a raiz. Dadas as duas estimativas iniciais xu e xl, uma primeira estimativa para a raiz é dada por: Raízes de equações xu xl xr 2 Método de bissecção F(x) x Raízes de equações Método de bissecção F(x) Supõe-se que a raiz esteja exatamente entre xu e xl xu xl xr 2 x Raízes de equações Método de bissecção F(x) Raízes de equações xu xl xr 2 x Se f(xr).f(xl) negativo, então Busca entre xr e xl Se não, busca entre xr e xu Método de bissecção F(x) Raízes de equações xu xl xr 2 Busca entre xr e xu x Busca termina de acordo Com critério de parada Método de bissecção Raízes de equações Critérios de parada Incremento de x menor que um dado limite Diferença entre f(x) no ponto testado e zero é menor do que um dado limite Método de falsa posição F(x) Raízes de equações Supõe-se que a raiz esteja onde estaria a raiz de uma linha reta unindo os dois pontos x Método de falsa posição F(x) Raízes de equações Supõe-se que a raiz esteja onde estaria a raiz de uma linha reta unindo os dois pontos x Método de falsa posição F(x) Raízes de equações Supõe-se que a raiz esteja onde estaria a raiz de uma linha reta unindo os dois pontos x Método de falsa posição F(x) Raízes de equações Supõe-se que a raiz esteja onde estaria a raiz de uma linha reta unindo os dois pontos x Problemas dos métodos anteriores Bissecção e falsa posição sempre encontram a raiz, mas podem ser demorados Além disso, exigem que sejam dadas duas tentativas iniciais com sinais contrários da função Raízes de equações Método de Newton-Raphson Supõe-se que a raiz pode ser encontrada seguindo uma linha reta dada pela derivada da função no ponto inicial F(x) x Raízes de equações Tentativa inicial Método de Newton-Raphson Supõe-se que a raiz pode ser encontrada seguindo uma linha reta dada pela derivada da função no ponto inicial F(x) derivada Raízes de equações Tentativa inicial x Método de Newton-Raphson Supõe-se que a raiz pode ser encontrada seguindo uma linha reta dada pela derivada da função no ponto inicial F(x) derivada Raízes de equações Tentativa inicial x Método de Newton-Raphson Supõe-se que a raiz pode ser encontrada seguindo uma linha reta dada pela derivada da função no ponto inicial F(x) x derivada Raízes de equações Método de Newton-Raphson Supõe-se que a raiz pode ser encontrada seguindo uma linha reta dada pela derivada da função no ponto inicial F(x) x Raízes de equações Método de Newton-Raphson Novamente a série de Taylor f ( xi ) 2 f ( xi ) 3 f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) h h h ... Rn 2! 3! se h xi 1 xi então f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) xi 1 xi Raízes de equações Método de Newton-Raphson Novamente a série de Taylor f ( xi 1 ) f ( xi ) f ( xi ) xi 1 xi Supondo que f ( xi 1 ) 0 f ( xi ) xi 1 xi f ( xi ) Raízes de equações (xi+1 é a raiz) Problemas do método de NewtonRaphson É melhor que a primeira estimativa não esteja longe demais da raiz x Raízes de equações Problemas do método de NewtonRaphson É melhor que a primeira estimativa não esteja longe demais da raiz x Raízes de equações Raízes de equações Raízes de equações Raízes de equações Raízes de equações Método das Secantes Um possível problema do método de NewtonRaphson, especialmente em recursos hídricos, é que pode ser difícil estimar a derivada da função. Neste caso é possível utilizar uma aproximação numérica para a derivada, gerando o método das secantes. Raízes de equações f ( xi ) f ( xi 1 ) f ( xi ) xi1 xi Método das Secantes Um possível problema do método de Newton-Raphson, especialmente em recursos hídricos, é que pode ser difícil estimar a derivada da função. Neste caso é possível utilizar uma aproximação numérica para a derivada, gerando o método das secantes. f ( xi ) f ( xi 1 ) f ( xi ) xi1 xi xi 1 xi f(x) f ( xi ) xi 1 xi f ( xi 1 ) f ( xi ) x Tentativa inicial secante Raízes de equações Método das Secantes f(x) f ( xi ) xi 1 xi xi 1 xi f ( xi 1 ) f ( xi ) x Tentativa inicial secante Raízes de equações Raízes de equações Comparação de métodos Newton-Raphson é mais rápido, seguido do método das secantes, da falsa posição e finalmente bissecção. Newton-Raphson e Secantes podem divergir. Secantes pode ser aplicado para funções em que é difícil obter derivadas (comuns em simulação hidrológica). Raízes de equações Exemplo Calcule o nível da água h se: h B Raízes de equações A R 3 S Q n 2 1 2 Q=15 m3/s S=0,001 m/m n=0,02 B=8 m A R S G ( h) Q n 2 3 1 2 0 Exemplo Calcule o nível da água h se: 1 m h B A R S Q n 2 1 2 Q=15 m3/s S=0,001 m/m n=0,02 B=8 m m=1,5 A R 3 S G ( h) Q n 2 Raízes de equações 3 1 2 0 Exemplo Calcule a vazão de um vertedor h Raízes de equações Q2 Q C L h 2 2 2h L g g=9,81 m/s2 H=20 cm L=10 m C=2 3 2 Exemplo Calcule o nível h para uma dada vazão Q 48 46 44 42 40 h 38 Q=15 m3/s S=0,001 m/m n=0,02 36 34 32 30 0 20 40 A R S Q n 2 3 1 2 60 80 100 Tabelas de A; R e Q em função de h 120 140 A R S G ( h) Q n 2 3 1 2 0 Simples busca e interpolação da tabela Raízes de equações Outro exemplo: balanço hídrico de reservatório com vertedor dV I O dt I f (t ) O f ( h) V g ( h) Equação de vertedor dV I O dt I f (t ) O f ( h) V g ( h) Raízes de equações Q C L h hs 3/ 2 Supondo um reservatório V 200 h 30 h 0,3856 200 h 30 h t 200 h 30 h I C L h dV 200 h t 1 30 h t 1 dt 200 h t 1 30 h t 1 0 , 3856 t 0 , 3856 t 0 , 3856 t t t 0 , 3856 t 1 hs 3/ 2 C L h t hs 2 Como tornar o termo de h no tempo t+1 explícito? Raízes de equações 3/ 2 Como encontrar raízes de equações implícitas 200 h t 1 0,3856 30 ht 1 200 h 30 h I C L h t t 0,3856 t t 1 hs 3/ 2 C L ht hs 2 Método de bissecção Método de Newton-Raphson Método das secantes E se houver operação de comportas durante uma cheia? Raízes de equações 3/ 2 Exemplo Na aplicação do método de Muskingum-Cunge para a simulação da propagação de vazão em rios, utiliza-se sub-trechos cujo comprimento ideal pode ser encontrado resolvendo a equação abaixo: Q0 0 ,8 0, 2 x 0,8 c0 t x B S0 c0 Aplique considerando: Q0=100 m3/s c0=1,0 m/s B = 30 m S0=0,001 m/m t = 1 hora (3600 s) Raízes de equações Use a equação abaixo para a estimativa inicial 2,5 Q0 x B S0 c0 Solver do Excel O solver pode ser utilizado para encontrar raízes de equações. Não está claro que método que Solver utiliza. Chute inicial deve estar relativamente próximo da raiz. Raízes de equações Sistemas de equações - Introdução Problema comum em engenharia; A utilização do método está liga a dois condicionantes: (a) matriz de coeficientes, (b) eficiência da solução; Classificação: Quanto ao tipo: (a) linear, (b) não linear; Quanto ao tipo de solução: (a) direta (ex. Gauss), (b) iterativa (ex. Gauss-Seidel); Quanto à solução: (a) compatível e determinada; (b) compatível e indeterminada; (c) incompatível. Sistemas de equações lineares Pode ser definido como: a11 x1 a12 x2 a13 x3 a1n xn b1 a21 x1 a22 x2 a23 x3 a2 n xn b2 a31 x1 a32 x2 a33 x3 a3 n xn b3 an1 x1 an 2 x2 an 3 x3 ann xn bn Sistemas de equações lineares Em forma matricial: A X B a11 a 21 a31 an1 a12 a13 a22 a32 a23 a33 an 2 an 3 a1n a2 n a3 n ann Matriz do coeficientes x1 x 2 x3 xn b1 b 2 b3 bn Vetor das incógnitas ou vetor solução Vetor das constantes Sistemas de equações lineares Classificação quanto à solução: Possível e determinado → Possui uma única solução. Possível e indeterminado → Possui infinitas soluções Solução trivial → Det(A) ≠ 0 e B = 0; Solução não trivial → Det(A) ≠ 0 e B ≠ 0 Det(A) = 0 e B = 0 ou B é múltiplo de uma coluna de A Impossível → Não possui soluções Det(A) = 0 e B ≠ 0 e B não é múltiplo de nenhuma coluna de A Soluções de sistemas de equações lineares Método de Gauss (direto) Método de Gauss-Seidel (iterativo) Método de Gauss a11x1 a12 x2 a13 x3 ....... a1n xn b1 ~ ~ ~ ~ a22 x2 a23 x3 ....... a2 n xn b2 ~ ~ ~ a33 x3 ....... a3n xn b3 ........... ~ ~ ann xn bn Consiste em transformar a matriz A em uma matriz triangular equivalente através das seguintes operações: Subtração de uma linha por outra multiplicada por uma constante; Formação de uma matriz diagonal superior. Método de Gauss Considere, onde: e, 2 x1 4 x2 2 x3 5 4 x1 9 x2 2 x3 7 2 x 2 x 9 x 3 1 2 3 4 2 2 x1 5 A 4 9 2 , X x2 e B 7 x 3 2 2 9 3 4 2 5 2 A 4 9 2 7 2 2 9 3 Método de Gauss 1o passo: Definir um multiplicador para cada linha baseado na primeira m2 = a21/a11; m3 = a31/a11 2o passo: Subtrair o produto do multiplicador da 2a e 3a linha pela 1a linha a’i,j=ai,j- mi . ai-1,j , onde i = 2,3 e j = 1,2,3 Método de Gauss O multiplicadores são: m2 = a21/a11 = 4/2 = 2 e m3 = a31/a11 = -2/2 = -1 -1) 2 x1 4 x2 2 x3 5 (x 2) 4 x1 9 x2 2 x3 7 2 x 2 x 9 x 3 1 2 3 2 x1 4 x2 2 x3 5 x2 2 x3 3 2 x2 7 x3 8 ((-) Método de Gauss Os multiplicadores são: m2 = a21/a11 = 4/2 = 2 e m3 = a31/a11 = -2/2 = -1 a21 ' a a a m a a a11 0 2 linha: 21 21 2 11 21 a11 a'22 a22 m2 a12 9 2 4 1 a'23 a23 m2 a13 2 2 2 2 b2' b2 m2b1 7 2 5 3 3a linha: a31 a a31 m3 a11 a31 a11 0 a11 ' 31 ' a32 a32 m3 a12 2 1 4 2 ' a33 a33 m3 a13 9 1 2 7 b3' b3 m3b1 3 1 5 8 Método de Gauss Após estes passos, a matriz aumentada fica da seguinte forma: a11 A 0 0 a12 a13 a' 22 a'32 a' 23 a'33 b1 2 4 2 5 b' 2 0 1 2 3 b'3 0 2 7 8 Repentindo os passos de 1 a 3, só que agora tomando como base a linha 2: Método de Gauss Calculando os novos multiplicadores: m’3 = a’32/a22=2/1=2 2 x1 4 x2 2 x3 5 x2 2 x3 3 (x 2) 2 x2 7 x3 8 2 x1 4 x2 2 x3 5 x2 2 x3 3 3 x3 14 (-) Método de Gauss Calculando os novos multiplicadores: m’3 = a’32/a22=2/1=2 3a linha: ' a '' ' ' a32 a32 m3' a'22 a32 '32 a'22 0 a22 '' ' a33 a33 m3' a'23 7 2 2 3 b3'' b3' m3' b2' 8 2 3 14 Após estes passos, a matriz aumentada agora tem a seguinte forma: a11 A 0 0 a12 a13 a'21 0 a'23 '' a33 b1 2 4 2 5 b2' 0 1 2 3 b3'' 0 0 3 14 Método de Gauss Equivalente a: 2 x1 4 x2 2 x3 5 x2 2 x3 3 3 x3 14 Resolvendo o novo sistema, obtem-se: x3 4 ,67 x2 12,33 x 31,83 1 Método de Gauss Exercício para casa: - Desenvolver um algoritmo para resolução de sistemas lineares pelo método direto de Gauss. Método iterativo de Gauss-Seidel É um dos métodos mais comum e simples de ser programado; O método converge somente sob certas condições e normalmente conduz a um número maior de operações quando comparado com métodos diretos. Método iterativo de Gauss-Seidel A equação utilizada para iterações é a seguinte: k 1 i x 1 ai ,i i 1 n k 1 bi ai , j x j ai , j x kj j 1 j i 1 Pode-se utilizar um coeficiente para acelerar o processo de convergência: k 1 i x i 1 bi ai , j x ai ,i j 1 k 1 j ai , j x j i 1 n k j Método iterativo de Gauss-Seidel Seja o sistema de equações: a11 x1 a12 x2 a13 x3 a1n xn b1 a21 x1 a22 x2 a23 x3 a2 n xn b2 a31 x1 a32 x2 a33 x3 a3 n xn b3 an1 x1 an 2 x2 an 3 x3 ann xn bn Método iterativo de Gauss-Seidel Obtemos o valor de x1 a partir da primeira equação, o valor de x2 a partir da segunda equação e assim sucessivamente: x1k 1 1 b1 a12 x2k a13 x3k a14 x4k a1n xnk a11 x2k 1 1 b2 a21 x1k 1 a23 x3k a24 x4k a2 n xnk a22 x3k 1 1 b3 a31 x1k 1 a32 x2k 1 a34 x4k a3 n xnk a33 xnk 1 1 bn an1 x1k 1 an 2 x2k 1 an 3 x3k 1 an n 1 xnk11 ann Método iterativo de Gauss-Seidel Ponto de partida Conjunto de valores iniciais Critério de parada Número de iterações excedeu um determinado valor m; A seguinte condição atenta uma precisão adotada: n n b a j 1 i i 1 i, j xj Método iterativo de Gauss-Seidel Convergência do método: É necessário que a matriz de coeficientes seja positiva definida Inspeção da diagonal principal (necessária): ai , j 0 , para i j Domínio da diagonal (suficiente): ai ,i ai , j e ai ,i a j ,i j i j i Método dos menores principais (necessária e suficiente): Ri 0 Método iterativo de Gauss-Seidel Considere, 2 x1 4 x2 2 x3 5 4 x1 9 x2 2 x3 7 2 x 2 x 9 x 3 1 2 3 Aplicando o método, tem-se: k 1 1 x x2k 1 x3k 1 1 5 4 x2k 2 x3k 2 1 7 4 x1k 1 2 x3k 9 1 3 2 x1k 1 2 x2k 1 9 Método iterativo de Gauss-Seidel Considerando o ponto de partida com Xk=(x1, x2, x3)=(0, 0, 0), a primeira iteração fica: k 1 1 x x2k 1 x3k 1 1 5 4 0 2 0 2 ,5 2 1 7 4 2 ,5 2 0 0 ,333 9 1 3 2 2 ,5 2 0 ,333 0 ,815 9 Adotando ɛ = 0.0001, após 244 iterações a solução converge para: x1 31,83 x2 12,33 x 4 ,67 3 Método iterativo de Gauss-Seidel Exercício para casa: - Desenvolver um algoritmo para resolução de sistemas lineares pelo método iterativo de Gauss-Seidel. Sistemas de equações não lineares Pode ser definido como: f 1 x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 f 2 x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 f 3 x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 f n x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 onde f é uma função não linear em função de x1,x2,…,xn. Sistemas de equações não lineares Método iterativo de Newton Se baseia no método Newton-Rapson para solução de equações não lineares. Método iterativo de Newton Um sistema de equações não lineares: f 1 x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 f 2 x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 f 3 x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 f n x1 , x2 , x3 ,...,xn 0 pode ser expandido para série de Taylor de primeira ordem: Método iterativo de Newton Resultando em um sistema de equações lineares: f 1 x1 , x2 , x3 ,...,xn k 1 f 2 x1 , x2 , x3 ,...,xn k 1 f 3 x1 , x2 , x3 ,...,xn k 1 f 1 x1 , x2 , x3 ,...,xn k f 2 x1 , x2 , x3 ,...,xn k f 3 x1 , x2 , x3 ,...,xn k k k k k k k k k k k k k f 1 f f x1 1 x2 1 xn 0 x1 x2 xn f 2 f f x1 2 x2 2 xn 0 x1 x2 xn f f f 3 x1 3 x2 3 xn 0 x1 x2 xn f n x1 , x2 , x3 ,...,xn k 1 f n x1 , x2 , x3 ,...,xn onde Δxi = xik+1- xik k f n f f x1 n x2 n xn 0 x1 x2 xn Método iterativo de Newton Em forma matricial: J X k f 1 x 1 f 2 x1 f 3 x1 f n x 1 f 1 x2 f 2 x2 f 3 x2 f 2 x2 f 1 x3 f 2 x3 f 3 x3 f 3 x2 f 1 xn f 2 xn f 3 xn f n xn Jacobiano (k) k 1 B x1 x 2 x3 xn Vetor das incógnitas ou vetor solução (k+1) k f 1 f f x1 1 x2 1 x1 x2 xn f f f f 2 2 x1 2 x2 2 x1 x2 xn f f f f 3 3 x1 3 x2 3 x1 x2 xn f f f f n n x1 n x2 n x1 x2 xn f1 Vetor das Constantes (k) xn xn xn xn Método iterativo de Newton Ponto de partida Conjunto de valores iniciais Critério de parada Número de iterações excedeu um determinado valor m; Verifique se a seguinte condição atenda uma precisão adotada: n i 1 f i k 1 f i k Método iterativo de Newton Convergência do método: É necessário que a matriz de coeficientes seja positiva definida Inspeção da diagonal principal (necessária): ai , j 0 , para i j Domínio da diagonal (suficiente): ai ,i ai , j e ai ,i a j ,i j i j i Método dos menores principais (necessária e suficiente): Ri 0 Método iterativo de Newton Exercício para casa: - Desenvolver um algoritmo para resolução de sistemas não lineares pelo método iterativo de Newton.