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II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 1
Cálculo Numérico
Faculdade de Engenharia, Arquiteturas e Urbanismo – FEAU
Prof. Dr. Sergio Pilling (IPD/ Física e Astronomia)
Objetivos: Veremos nessa aula vários métodos numéricos para a resolução de funções reais. Em outras
palavras, veremos métodos para encontrar soluções de equações não lineares do tipo f(x)=0.
1. Introdução
Nas mais diversas áreas das ciências exatas ocorrem, frequentemente, situações que envolvem a
resolução de uma equação do tipo f(x)=0. Consideremos, por exemplo, o seguinte circuito:
II – Métodos numéricos para encontrar raízes (zeros) de funções reais.
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 2
Como obter raízes reais de uma equação qualquer?
Sabemos que, para algumas equações, como por exemplo às equações polinomiais do segundo
grau, existem fórmulas explicitas que dão as raízes em função dos coeficientes (ex. regra de Báskara).
No entanto, no caso de polinômios de grau mais elevado e no caso de funções mais complicadas, é
praticamente impossível se achar zeros exatamente. Por isso, temos que dos contentar em encontrar
apenas aproximações para esses zeros (soluções numéricas); mas isto não é uma limitação muito séria,
pois, com os métodos que apresentaremos , conseguimos, a menos de limitações de maquinas,
encontrar os zeros de uma função com qualquer precisão prefixada.
A idéia central destes métodos numéricos é partir de uma aproximação inicial para a raiz (um
intervalo onde imaginamos a raiz estar contida) e em seguida refinar essa aproximação através de
um processo iterativo.
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 3
2. FASE I – Isolamento das raízes
Nesta fase é feita uma análise teórica e gráfica da função f(x). É importante ressaltar que o
sucesso da fase II depende fortemente da precisão desta análise. Na analise teórica usamos
freqüentemente o teorema:
Pois +×+ → +, -×- → +; +×- ou -×+ → -
Graficamente temos:
Obs. Sob as hipóteses do teorema anterior, se f’(x) existir e se f’(x) preservar sinal dentro de (a, b),
então este intervalo contém um único zero de f(x).
Graficamente:
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 4
Uma forma de se isolar as raízes de f(x) usando resultados anteriores é tabelar f(x) para
vários valores de x e analisar as mudanças de sinal de f(x) e o sinal da derivada nos intervalos em que
f(x) mudou de sinal.
Exemplo 1
a) f(x) = x3
-9x +3
Construindo uma tabela de valores para f(x) e considerando apenas os sinais, temos:
!
!
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obter boas
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 6
equivalente
g(x) = h(x)
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 7
3. FASE II – Refinamento da raiz
Veremos agora vários métodos numéricos de refinamento de raiz.
i) Método da Bissecção
ii) Método da Posição Falsa
iii) Método do Ponto Fixo
iv) Método de Newton-Rapson
v) Método da Secante
A forma como se efetua o refinamento é que diferencia os métodos. Todos eles pertencem à
classe dos métodos iterativos.
A execução de um ciclo recebe o nome de iteração. Cada iteração utiliza resultados das
iterações anteriores e efetua determinados testes que permitem verificar se foi atingido um resultado
próximo o suficiente do resultado esperado.
Observamos que os métodos iterativos para obter zeros de funções fornecem apenas uma
aproximação para a solução exata.
Um método interativo consiste em uma seqüência de instruções que são
executadas passo a passo, algumas das quais são repetidas em ciclos.
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 8
Os métodos iterativos para refinamento da aproximação inicial para a raiz exata podem ser colocados
num diagrama de fluxo:
3.1. Critérios de parada dos métodos
de
da
mesmo
Em geral a precisão ε é um
número muito pequeno, como
por exemplo ε ~ 0,000001 = 10-6
Iteração
F(x);
Chute inicial (ex. intervalo);
Precisão do cálculo
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 9
Veremos a seguir as características dos diferentes métodos iterativos para se obter zeros
reais de funções.
guir um
gráficos
|bk – ak |< ε (precisão)
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 10
I) Método da Bisseção
Seja a função f(x) contínua no intervalo [a,b] e tal que f(a)f(b) <0. Vamos supor, para
simplificar, que o intervalo (a,b) contenha apenas uma única raiz da equação f(x)=0.
Graficamente temos:
O objetivo deste método é reduzir a amplitude do intervalo que contém a raiz até atingir a
precisão requerida: |bk – ak| < ε, usando para isto a sucessiva divisão de [a,b] ao meio.
Chute inicial
Obs. Escolhe-se um novo intervalo quando há
diferença de sinal entre eles.
inicial
ai xi bi
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 11
ALGORITMO 1
I.1. Estimativa do número de iterações do método da bissecção
Seja
(b – a)
ε = (precisão)
, função
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 12
I.2. Observações finais sobre o método da bissecção
Exercício 1 – Encontre a raiz da equação f(x)=x3
– 9x +3 utilizando o método da bissecção e as
condições: Chute inicial, I=[0,1], e precisão ε =2x10-3
.
Solução:
|bk – ak | < ε (precisão)
0.336914063
1
| f(x10) | < ε Não!
Sim!|b10 – a10 |< ε
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 13
II) Método da Posição Falsa
Seja f(x) contínua no intervalo [a,b] e tal que f(a)f(b) < 0.
No exercício 1, temos f(x)= x3
-9x+3, intervalo inicial [a,b]=[0,1] e vimos que f(1)= -5 < 0 < 3=f(0).
valores
mais
Chute
inicial
!
!
2ª iteração
1ª iteração
3ª iteração
Critério de parada:
|bk – ak |< ε ou ⏐f(a ou b ou x)⏐< ε
Após isso acontecer tomemos o valor de x
como a raiz aproximada, ou seja: x = x
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 14
Exemplo 4
Como seria as primeiras 2 iterações do Método da Posição Falsa aplicado à função f(x)= xlog(x) -1
sabendo que esta tem pelo menos uma raiz no intervalo [a0, b0]=[2,3].
Analogamente, temos e o processo continua até se atingir um dos critérios de
parada.
Ok! Existe pelo menos 1 raiz dentro desse intervalo!
Ok!
, função
Podemos ter ainda:
ε1= ε2= ε
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 15
Exercício 2 – Encontre a raiz da equação f(x)= x3
– 9x +3 utilizando o método da posição falsa
usando como condições iniciais o intervalo I=[0,1] e ε = 2 x 10-3
Solução:
Comparando esse método com o anterior para a função f(x)= x3
– 9x +3 utilizando com
condições iniciais o intervalo I=[0,1] e ε = 2 x 10-3
observamos que o método da bissecção necessitou
de 10 iterações para obter a resposta e o método da posição falsa necessitou de apenas 3.
Obs. Se f(x) é contínua no intervalo [a,b] com f(a)f(b) < 0 então o método da posição falsa gera uma
seqüência convergente assim como no método que vimos anteriormente.
Iteração
|b3-a3 |< ε Não!
Sim!⏐f(x3)⏐ < ε
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 16
III) Método do Ponto Fixo (MPF)
A importância deste método está mais nos conceitos que são introduzidos em seu estudo
que em sua eficácia computacional.
Seja f(x) uma função contínua em [a,b], intervalo que contém uma raiz da equação f(x)=0.
Uma função ϕ(x) que satisfaz a condição acima é chamada de função de iteração para a
equação f(x)=0.
Exemplo 5
Para a equação f(x) = x2
+ x - 6 = 0 temos várias funções de iteração, entre as quais:
O MPF consiste em transformar esta equação em uma equação equivalente x = ϕ(x) e a
partir de uma aproximação inicial x0 (chute inicial) gerar a seqüência {xk} de aproximações para ξ
(raiz) pela relação xk+1 = ϕ(xk), pois a função ϕ(x) é tal que f(ξ)=0 se e somente se ϕ(ξ)=ξ.
Dessa forma transformamos o problema de encontrar um zero de f(x) no problema de encontrar um
ponto fixo de ϕ(x).
que em
de
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 17
Contudo, para certas escolhas de ϕ(x), o processo pode gerar uma seqüência que diverge de ξ.
III.1 Condições para convergência:
Graficamente, uma raiz da equação x=ϕ(x) é a abscissa do ponto de intersecção da reta y=x e da
curva y=ϕ(x).
Raiz
!
Diverge!Diverge!
então a
Chute
inicial
Baixa inclinação!
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 18
Exemplo 6
Chute inicial
ϕ(x) =
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 19
Exemplo 7 – Verificando a convergência antes de fazer as contas.
Analisaremos
usando
Chute
inicial
Podemos ter ainda:
ε1= ε2= ε
função e ϕ(x)
-3
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 20
Exemplo 8
xk+1 = ϕ(xk)
x1 = ϕ (xo) =6/xo -1
x2 = ϕ (x1) =6/x1 -1
Fórmula recursiva
|f(xk)| < ε
Perguntamos se:
ε = 0.0005
x1=
x2=
x3=
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 21
IV) Método de Newton-Raphson
O Método de Newton é obtido geometricamente da seguinte forma:
Exemplo 9
Baixa inclinação!
!
Graficamente, temos:
(chute inicial)
(chute inicial)
Fórmula recursiva
k
k
kk
Nessa técnica devemos calcular a derivada da função f ´(x)
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 22
Exemplo 10
Chute inicial
Diverge um
pouco!
raizes
divergência
mação
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 23
ALGORITMO 4
Seja a equação f(x)=0
Exemplo 11
⏐f(xk)⏐< ε
Podemos ter ainda:
ε1= ε2= ε
f(x); f´(x).
Formula recursiva Perguntamos se:
Chute inicial
Nesse caso temos f´(x) = 3x2
- 9
x1=
x2=
x3=
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 24
V) Método da Secante
calcular
pelo
Requer um processador rápido para não tomar muito tempo de máquina!
Chutes
iniciais
Chutes
iniciais
1ª reta secante
2ª reta secante
3ª reta secante
Após o 1º cálculo
encontramos esse ponto.
xk+1=
xk+1=
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 25
Exemplo 12
…. e o processo continua até que se obtenha a precisão desejada ε aplicando-se o critério de
parada ⏐f(xk)⏐< ε ou, ainda em alguns, casos pode se ter ainda o critério de parada ⏐xk – xk-1⏐< ε.
Consideremos
Chutes iniciais
1.99999
Podemos ter ainda:
ε1= ε2= ε
função
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 26
Exercício 3
Considere a função contínua F(x) = x3
- 9x + 3. Aplique o método da secante para encontrar uma raiz com
precisão melhor do que 5 x 10 -4
(ε =0.0005) usando os pontos x0=0 e x1=1 como chute inicial.
Comentários Finais
4 Revisão
- Teorema 1:
Complemento do teorema 1: Se f’(x) existir e preservar sinal em (a, b), então este intervalo
contém um único zero de f(x).
- Critérios de parada dos métodos iterativos:
Nos mét. com intervalo inicial I=[a,b] (Bissecção e posição falsa) → | b-a |< ε ou ⏐f(a ou b ou x)⏐< ε
Nos métodos com chute inicial (MPF, Newton ou Secante) → ⏐f(xi)⏐< ε
Em geral ε(precisão estipulada) é um número muito pequeno, por exemplo, ε ~ 0,000001 = 10-6
~ - 2.222 x 10-4
⏐f(xk)⏐< ε
Fórmula recursiva Perguntamos se:
x2=
x3=
x4=
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 27
I) Método da Bissecção
Numero de iterações no método da bissecção:
II) Método da Posição Falsa
III) Método da Ponto Fixo (MPF)
Transformar f(x)=0 numa equação equivalente x=ϕ(x) e
a partir de um chute inicial x0 gerar uma seqüência { xk}
de aproximações através da relação
xk+1 = ϕ(xk)
Graficamente, uma raiz da equação x=ϕ(x) é a abscissa
do ponto de intercessão da reta y =x e da curva y=ϕ(x)
OBS: Esse método nem sempre converge!
2
kk
k
ba
x
+
=
Intervalo inicial
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 28
As condições para convergência são:
a convergência será mais rápida quanto menor for ⏐ϕ´(ξ)⏐
IV) Método de Newton ou Newton-Raphson
Esse método é bem parecido com o MPF, contudo para
acelerar a convergência escolhe-se uma ϕ(ξ) tal que
ϕ´(ξ)= 0. Nesse método utilizamos a expressão abaixo
no o processo iterativo:
onde xk=0 é um chute inicial para a raiz
IV) Método da Secante
Uma das desvantagens no método de Newton é a
necessidade de se obter f´(x) e calcular seu valor
numérico a cada iteração, nesse método a derivada da
função é aproximada pela expressão abaixo:
onde xk=0 é xk=1 são chutes iniciais para a raiz. Nesse
método utilizamos a expressão abaixo no o processo
iterativo:
xk+1 =
OBS: Se tivermos f(xk) ~ f(xk+1) o método pode divergir! Denominador tende a zero!
Função com baixa inclinação próxima da raiz.
onde I é um intervalo centrado em ξ (raiz)
Chute
inicial
2 Chutes
iniciais
tangente
tangente
secante
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 29
5 Comparação entre os métodos
Realizemos agora alguns testes com o objetivo de comparar os vários métodos estudados
anteriormente.
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 30
Exemplo 13
f(x) =
Exemplo 14
f(x) =
Exemplo 15
Com esses valores os métodos divergem
um pouco. (denominador → 0)
)(
)()( 1
k
kk
x
xxf
xxfxf
ER
=
=−
≈ −
ε =
ε =
ε =
II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 31
6 Exercícios Propostos
6.1.
6.2
6.3
Calcule as 4 primeiras iterações utilizando o método de Newton-Rapson e o método da secante para
encontrar a raiz da equação:.
Obs. Faça uma escolha arbitraria do valor de x1 para utilizar no método da secante.

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Calculo numerico capitulo 2

  • 1. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 1 Cálculo Numérico Faculdade de Engenharia, Arquiteturas e Urbanismo – FEAU Prof. Dr. Sergio Pilling (IPD/ Física e Astronomia) Objetivos: Veremos nessa aula vários métodos numéricos para a resolução de funções reais. Em outras palavras, veremos métodos para encontrar soluções de equações não lineares do tipo f(x)=0. 1. Introdução Nas mais diversas áreas das ciências exatas ocorrem, frequentemente, situações que envolvem a resolução de uma equação do tipo f(x)=0. Consideremos, por exemplo, o seguinte circuito: II – Métodos numéricos para encontrar raízes (zeros) de funções reais.
  • 2. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 2 Como obter raízes reais de uma equação qualquer? Sabemos que, para algumas equações, como por exemplo às equações polinomiais do segundo grau, existem fórmulas explicitas que dão as raízes em função dos coeficientes (ex. regra de Báskara). No entanto, no caso de polinômios de grau mais elevado e no caso de funções mais complicadas, é praticamente impossível se achar zeros exatamente. Por isso, temos que dos contentar em encontrar apenas aproximações para esses zeros (soluções numéricas); mas isto não é uma limitação muito séria, pois, com os métodos que apresentaremos , conseguimos, a menos de limitações de maquinas, encontrar os zeros de uma função com qualquer precisão prefixada. A idéia central destes métodos numéricos é partir de uma aproximação inicial para a raiz (um intervalo onde imaginamos a raiz estar contida) e em seguida refinar essa aproximação através de um processo iterativo.
  • 3. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 3 2. FASE I – Isolamento das raízes Nesta fase é feita uma análise teórica e gráfica da função f(x). É importante ressaltar que o sucesso da fase II depende fortemente da precisão desta análise. Na analise teórica usamos freqüentemente o teorema: Pois +×+ → +, -×- → +; +×- ou -×+ → - Graficamente temos: Obs. Sob as hipóteses do teorema anterior, se f’(x) existir e se f’(x) preservar sinal dentro de (a, b), então este intervalo contém um único zero de f(x). Graficamente:
  • 4. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 4 Uma forma de se isolar as raízes de f(x) usando resultados anteriores é tabelar f(x) para vários valores de x e analisar as mudanças de sinal de f(x) e o sinal da derivada nos intervalos em que f(x) mudou de sinal. Exemplo 1 a) f(x) = x3 -9x +3 Construindo uma tabela de valores para f(x) e considerando apenas os sinais, temos: ! !
  • 5. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 5 obter boas
  • 6. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 6 equivalente g(x) = h(x)
  • 7. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 7 3. FASE II – Refinamento da raiz Veremos agora vários métodos numéricos de refinamento de raiz. i) Método da Bissecção ii) Método da Posição Falsa iii) Método do Ponto Fixo iv) Método de Newton-Rapson v) Método da Secante A forma como se efetua o refinamento é que diferencia os métodos. Todos eles pertencem à classe dos métodos iterativos. A execução de um ciclo recebe o nome de iteração. Cada iteração utiliza resultados das iterações anteriores e efetua determinados testes que permitem verificar se foi atingido um resultado próximo o suficiente do resultado esperado. Observamos que os métodos iterativos para obter zeros de funções fornecem apenas uma aproximação para a solução exata. Um método interativo consiste em uma seqüência de instruções que são executadas passo a passo, algumas das quais são repetidas em ciclos.
  • 8. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 8 Os métodos iterativos para refinamento da aproximação inicial para a raiz exata podem ser colocados num diagrama de fluxo: 3.1. Critérios de parada dos métodos de da mesmo Em geral a precisão ε é um número muito pequeno, como por exemplo ε ~ 0,000001 = 10-6 Iteração F(x); Chute inicial (ex. intervalo); Precisão do cálculo
  • 9. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 9 Veremos a seguir as características dos diferentes métodos iterativos para se obter zeros reais de funções. guir um gráficos |bk – ak |< ε (precisão)
  • 10. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 10 I) Método da Bisseção Seja a função f(x) contínua no intervalo [a,b] e tal que f(a)f(b) <0. Vamos supor, para simplificar, que o intervalo (a,b) contenha apenas uma única raiz da equação f(x)=0. Graficamente temos: O objetivo deste método é reduzir a amplitude do intervalo que contém a raiz até atingir a precisão requerida: |bk – ak| < ε, usando para isto a sucessiva divisão de [a,b] ao meio. Chute inicial Obs. Escolhe-se um novo intervalo quando há diferença de sinal entre eles. inicial ai xi bi
  • 11. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 11 ALGORITMO 1 I.1. Estimativa do número de iterações do método da bissecção Seja (b – a) ε = (precisão) , função
  • 12. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 12 I.2. Observações finais sobre o método da bissecção Exercício 1 – Encontre a raiz da equação f(x)=x3 – 9x +3 utilizando o método da bissecção e as condições: Chute inicial, I=[0,1], e precisão ε =2x10-3 . Solução: |bk – ak | < ε (precisão) 0.336914063 1 | f(x10) | < ε Não! Sim!|b10 – a10 |< ε
  • 13. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 13 II) Método da Posição Falsa Seja f(x) contínua no intervalo [a,b] e tal que f(a)f(b) < 0. No exercício 1, temos f(x)= x3 -9x+3, intervalo inicial [a,b]=[0,1] e vimos que f(1)= -5 < 0 < 3=f(0). valores mais Chute inicial ! ! 2ª iteração 1ª iteração 3ª iteração Critério de parada: |bk – ak |< ε ou ⏐f(a ou b ou x)⏐< ε Após isso acontecer tomemos o valor de x como a raiz aproximada, ou seja: x = x
  • 14. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 14 Exemplo 4 Como seria as primeiras 2 iterações do Método da Posição Falsa aplicado à função f(x)= xlog(x) -1 sabendo que esta tem pelo menos uma raiz no intervalo [a0, b0]=[2,3]. Analogamente, temos e o processo continua até se atingir um dos critérios de parada. Ok! Existe pelo menos 1 raiz dentro desse intervalo! Ok! , função Podemos ter ainda: ε1= ε2= ε
  • 15. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 15 Exercício 2 – Encontre a raiz da equação f(x)= x3 – 9x +3 utilizando o método da posição falsa usando como condições iniciais o intervalo I=[0,1] e ε = 2 x 10-3 Solução: Comparando esse método com o anterior para a função f(x)= x3 – 9x +3 utilizando com condições iniciais o intervalo I=[0,1] e ε = 2 x 10-3 observamos que o método da bissecção necessitou de 10 iterações para obter a resposta e o método da posição falsa necessitou de apenas 3. Obs. Se f(x) é contínua no intervalo [a,b] com f(a)f(b) < 0 então o método da posição falsa gera uma seqüência convergente assim como no método que vimos anteriormente. Iteração |b3-a3 |< ε Não! Sim!⏐f(x3)⏐ < ε
  • 16. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 16 III) Método do Ponto Fixo (MPF) A importância deste método está mais nos conceitos que são introduzidos em seu estudo que em sua eficácia computacional. Seja f(x) uma função contínua em [a,b], intervalo que contém uma raiz da equação f(x)=0. Uma função ϕ(x) que satisfaz a condição acima é chamada de função de iteração para a equação f(x)=0. Exemplo 5 Para a equação f(x) = x2 + x - 6 = 0 temos várias funções de iteração, entre as quais: O MPF consiste em transformar esta equação em uma equação equivalente x = ϕ(x) e a partir de uma aproximação inicial x0 (chute inicial) gerar a seqüência {xk} de aproximações para ξ (raiz) pela relação xk+1 = ϕ(xk), pois a função ϕ(x) é tal que f(ξ)=0 se e somente se ϕ(ξ)=ξ. Dessa forma transformamos o problema de encontrar um zero de f(x) no problema de encontrar um ponto fixo de ϕ(x). que em de
  • 17. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 17 Contudo, para certas escolhas de ϕ(x), o processo pode gerar uma seqüência que diverge de ξ. III.1 Condições para convergência: Graficamente, uma raiz da equação x=ϕ(x) é a abscissa do ponto de intersecção da reta y=x e da curva y=ϕ(x). Raiz ! Diverge!Diverge! então a Chute inicial Baixa inclinação!
  • 18. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 18 Exemplo 6 Chute inicial ϕ(x) =
  • 19. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 19 Exemplo 7 – Verificando a convergência antes de fazer as contas. Analisaremos usando Chute inicial Podemos ter ainda: ε1= ε2= ε função e ϕ(x) -3
  • 20. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 20 Exemplo 8 xk+1 = ϕ(xk) x1 = ϕ (xo) =6/xo -1 x2 = ϕ (x1) =6/x1 -1 Fórmula recursiva |f(xk)| < ε Perguntamos se: ε = 0.0005 x1= x2= x3=
  • 21. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 21 IV) Método de Newton-Raphson O Método de Newton é obtido geometricamente da seguinte forma: Exemplo 9 Baixa inclinação! ! Graficamente, temos: (chute inicial) (chute inicial) Fórmula recursiva k k kk Nessa técnica devemos calcular a derivada da função f ´(x)
  • 22. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 22 Exemplo 10 Chute inicial Diverge um pouco! raizes divergência mação
  • 23. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 23 ALGORITMO 4 Seja a equação f(x)=0 Exemplo 11 ⏐f(xk)⏐< ε Podemos ter ainda: ε1= ε2= ε f(x); f´(x). Formula recursiva Perguntamos se: Chute inicial Nesse caso temos f´(x) = 3x2 - 9 x1= x2= x3=
  • 24. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 24 V) Método da Secante calcular pelo Requer um processador rápido para não tomar muito tempo de máquina! Chutes iniciais Chutes iniciais 1ª reta secante 2ª reta secante 3ª reta secante Após o 1º cálculo encontramos esse ponto. xk+1= xk+1=
  • 25. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 25 Exemplo 12 …. e o processo continua até que se obtenha a precisão desejada ε aplicando-se o critério de parada ⏐f(xk)⏐< ε ou, ainda em alguns, casos pode se ter ainda o critério de parada ⏐xk – xk-1⏐< ε. Consideremos Chutes iniciais 1.99999 Podemos ter ainda: ε1= ε2= ε função
  • 26. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 26 Exercício 3 Considere a função contínua F(x) = x3 - 9x + 3. Aplique o método da secante para encontrar uma raiz com precisão melhor do que 5 x 10 -4 (ε =0.0005) usando os pontos x0=0 e x1=1 como chute inicial. Comentários Finais 4 Revisão - Teorema 1: Complemento do teorema 1: Se f’(x) existir e preservar sinal em (a, b), então este intervalo contém um único zero de f(x). - Critérios de parada dos métodos iterativos: Nos mét. com intervalo inicial I=[a,b] (Bissecção e posição falsa) → | b-a |< ε ou ⏐f(a ou b ou x)⏐< ε Nos métodos com chute inicial (MPF, Newton ou Secante) → ⏐f(xi)⏐< ε Em geral ε(precisão estipulada) é um número muito pequeno, por exemplo, ε ~ 0,000001 = 10-6 ~ - 2.222 x 10-4 ⏐f(xk)⏐< ε Fórmula recursiva Perguntamos se: x2= x3= x4=
  • 27. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 27 I) Método da Bissecção Numero de iterações no método da bissecção: II) Método da Posição Falsa III) Método da Ponto Fixo (MPF) Transformar f(x)=0 numa equação equivalente x=ϕ(x) e a partir de um chute inicial x0 gerar uma seqüência { xk} de aproximações através da relação xk+1 = ϕ(xk) Graficamente, uma raiz da equação x=ϕ(x) é a abscissa do ponto de intercessão da reta y =x e da curva y=ϕ(x) OBS: Esse método nem sempre converge! 2 kk k ba x + = Intervalo inicial
  • 28. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 28 As condições para convergência são: a convergência será mais rápida quanto menor for ⏐ϕ´(ξ)⏐ IV) Método de Newton ou Newton-Raphson Esse método é bem parecido com o MPF, contudo para acelerar a convergência escolhe-se uma ϕ(ξ) tal que ϕ´(ξ)= 0. Nesse método utilizamos a expressão abaixo no o processo iterativo: onde xk=0 é um chute inicial para a raiz IV) Método da Secante Uma das desvantagens no método de Newton é a necessidade de se obter f´(x) e calcular seu valor numérico a cada iteração, nesse método a derivada da função é aproximada pela expressão abaixo: onde xk=0 é xk=1 são chutes iniciais para a raiz. Nesse método utilizamos a expressão abaixo no o processo iterativo: xk+1 = OBS: Se tivermos f(xk) ~ f(xk+1) o método pode divergir! Denominador tende a zero! Função com baixa inclinação próxima da raiz. onde I é um intervalo centrado em ξ (raiz) Chute inicial 2 Chutes iniciais tangente tangente secante
  • 29. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 29 5 Comparação entre os métodos Realizemos agora alguns testes com o objetivo de comparar os vários métodos estudados anteriormente.
  • 30. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 30 Exemplo 13 f(x) = Exemplo 14 f(x) = Exemplo 15 Com esses valores os métodos divergem um pouco. (denominador → 0) )( )()( 1 k kk x xxf xxfxf ER = =− ≈ − ε = ε = ε =
  • 31. II – Encontrando Raízes de funções – Cálculo Numérico – Prof. Dr. Sergio Pilling 31 6 Exercícios Propostos 6.1. 6.2 6.3 Calcule as 4 primeiras iterações utilizando o método de Newton-Rapson e o método da secante para encontrar a raiz da equação:. Obs. Faça uma escolha arbitraria do valor de x1 para utilizar no método da secante.