CÁLCULO NUMÉRICO. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

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1 CÁLCULO NUMÉRICO Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

2 Aula 7 04/2014 Zeros reais de funções Parte 1

3 Objetivo Determinar valores aproximados para as soluções (raízes) de equações da forma: f ( x) = 0 sendo f uma função real dada. Cálculo Numérico 3/53

4 Motivação Gás de Van Der Walls: P( v,t ) = RT v b a v 2 b: volume ocupado pelas moléculas; a: atração entre as moléculas nas bordas do recipiente. Como resolver a equação para o volume? f v ( ) = v 3 P v 2 b RT ( ) + av ab = 0 Dados P e T com a, b, R conhecidos, como determinar v? Cálculo Numérico 4/53

5 Motivação A solução exata de em alguns casos: f x ( ) = 0 pode ser encontrada apenas Polinômios de grau menor ou igual a quatro; Algumas funções trigonométricas. Mesmo quando a solução analítica está disponível, sua determinação pode ser complicada. Cálculo Numérico 5/53

6 Em alguns casos, por exemplo, de equações polinomiais, os valores de x que anulam f (x) podem ser reais ou complexos. Estamos interessados somente nos zeros reais de f (x). Graficamente, os zeros reais são representados pelas abscissas dos pontos onde uma curva intercepta o eixo x. Cálculo Numérico 6/53

7 Cálculo Numérico 7/53

8 A ideia central dos métodos que iremos aprender é partir de uma aproximação inicial para a raiz e em seguida refinar essa aproximação através de um processo iterativo. Cálculo Numérico 8/53

9 Assim, os métodos constam de duas fases: Fase I: Localização ou isolamento das raízes Consiste em obter um intervalo que contém a raiz. Fase II: Refinamento Consiste em, escolhidas aproximações iniciais para o intervalo da Fase I, melhorá-las sucessivamente até se obter uma aproximação para a raiz dentro de uma precisão ε préestabelecida. Cálculo Numérico 9/53

10 FASE I: Isolamento das Raízes Nesta fase é feita uma análise teórica e gráfica da função f (x). O sucesso da Fase II depende fortemente da precisão desta análise. Cálculo Numérico 10/53

11 Fase I: Isolamento das Raízes Na análise teórica, usa-se: TEOREMA 1 Seja f (x) uma função contínua em [a, b]. Se f (a) f (b) < 0, então existe pelo menos um ponto x = ξ entre a e b que é zero de f (x). Esta é uma consequência do Teorema do Valor Intermediário. Cálculo Numérico 11/53

12 Fase I: Isolamento das Raízes TEOREMA 1 Cálculo Numérico 12/53

13 Fase I: Isolamento das Raízes TEOREMA 1 Cálculo Numérico 13/53

14 Fase I: Isolamento das Raízes TEOREMA 1 Cálculo Numérico 14/53

15 Fase I: Isolamento das Raízes Sob as hipóteses do Teorema 1, se f (x) existir e preservar o sinal em ]a, b[, então este intervalo contém um único zero de f (x). Cálculo Numérico 15/53

16 Fase I: Isolamento das Raízes f ' x ( ) > 0, x a, b [ ] Cálculo Numérico 16/53

17 Fase I: Isolamento das Raízes f ' x ( ) < 0, x a, b [ ] Cálculo Numérico 17/53

18 Fase I: Isolamento das Raízes Uma forma de isolar as raízes de f (x) usando os conceitos 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. Cálculo Numérico 18/53

19 Fase I: Isolamento das Raízes EXEMPLO: Seja f (x) = x 3 9 x + 3. Vamos analisar o sinal desta função. Construindo uma tabela de valores para f (x) e considerando apenas os sinais, temos: x f(x) Cálculo Numérico 19/53

20 Fase I: Isolamento das Raízes Sabendo que f (x) é contínua para qualquer x real e observando as variações de sinal, podemos concluir que cada um dos intervalos I 1 = [-5, -3], I 2 = [0, 1], I 3 = [2, 3], contém pelo menos um zero de f (x). Como f (x) é um polinômio de terceiro grau, podemos afirmar que cada intervalo contém um único zero de f (x) e, assim localizamos todas as raízes de f (x) = 0. Cálculo Numérico 20/53

21 Fase I: Isolamento das Raízes Se f (a) f (b) > 0, então podemos ter várias situações no intervalo [a, b], conforme mostram os gráficos a seguir. Cálculo Numérico 21/53

22 Fase I: Isolamento das Raízes Cálculo Numérico 22/53

23 Fase I: Isolamento das Raízes Cálculo Numérico 23/53

24 Fase I: Isolamento das Raízes Cálculo Numérico 24/53

25 Fase I: Isolamento das Raízes A análise gráfica da função f (x) ou da equação f (x) = 0 é fundamental para se obter aproximações para a raiz. Temos três processos de análise de gráficos. Cálculo Numérico 25/53

26 Processos Gráficos ESBOÇAR O GRÁFICO: Análise do comportamento da função, que envolve: domínio da função, pontos de descontinuidade, intervalos de crescimento e decrescimento, pontos de máximo e mínimo, concavidade, ponto de inflexão e assíntotas da função. Através da EQUAÇÃO EQUIVALENTE g (x) = h (x): A partir da equação f (x) = 0, obter a equação equivalente g (x) = h (x), esboçar os gráficos das funções g (x) e h (x) no mesmo eixo cartesiano e localizar os pontos x onde as duas curvas se interceptam, pois neste caso: f ( ξ ) = 0 è g ( ξ ) = h ( ξ ). GRÁFICOS COMPUTACIONAIS. Cálculo Numérico 26/53

27 Gráficos computacionais Exemplo 5: Os gráficos computacionais podem tornar mais rápidos e melhores seus esforços para localizar as raízes de equações. A função: f x ( ) = sen 10x ( ) + cos 3x ( ) tem diversas raízes no intervalo de x = 0 a x = 5. Use gráficos computacionais para adquirir percepção do comportamento dessa função. Cálculo Numérico 27/53

28 Fase II: Refinamento Veremos vários métodos de refinamento de raízes. A forma como se efetua o refinamento é que diferencia os métodos. Um método iterativo consiste em uma sequência de instruções que são executadas passo a passo, algumas das quais são repetidas em ciclos. Os métodos iterativos para refinamento da aproximação inicial para a raiz exata podem ser colocados em um diagrama de fluxo. Cálculo Numérico 28/53

29 Cálculo Numérico 29/53

30 Critério de Parada TESTE: x k está suficientemente próximo da raiz exata? Existem duas interpretações para raiz aproximada que nem sempre levam ao mesmo resultado: x é raiz aproximada com precisão ε se: i) x ξ < ε ou ii) f x ( ) < ε Cálculo Numérico 30/53

31 Critério de Parada Como efetuar o teste (i) se não conhecemos o valor exato da raiz ξ? Usamos frequentemente os conhecimento de erro absoluto e erro relativo para determinarmos o critério de parada. ERRO ABSOLUTO: x k x k 1 < ε ERRO RELATIVO: x k x k 1 x k < ε Cálculo Numérico 31/53

32 Critério de Parada Cálculo Numérico 32/53

33 Nem sempre é possível ter as exigências (i) e (ii) satisfeitas simultaneamente. Cálculo Numérico 33/53

34 Cálculo Numérico 34/53

35 Cálculo Numérico 35/53

36 Cálculo Numérico 36/53

37 Em programas computacionais, além do teste de parada usado para cada método, deve-se ter o cuidado de estipular um número máximo de iterações, para se evitar que o programa entre em looping. Cálculo Numérico 37/53

38 Métodos Iterativos Métodos iterativos para a obtenção de zeros reais de funções: Bissecção; Falsa posição; Ponto fixo; Newton-Raphson; Secante. Cálculo Numérico 38/53

39 Método da Bissecção Suponha que f (x) seja uma função contínua definida em [a,b], tal que f (a) f (b) < 0. De acordo com o Teorema do Valor Intermediário, existe um número c em ]a, b[ para o qual f (c) = 0. Vamos supor, para simplificar, que ]a, b[ contenha uma única raiz da equação f (x) = 0. Cálculo Numérico 39/53

40 Método da Bissecção O objetivo deste método é reduzir a amplitude do intervalo que contém a raiz até se atingir a precisão requerida: (b a) < ε ou usando para isto a sucessiva divisão de [a, b] ao meio. f x ( ) < ε Cálculo Numérico 40/53

41 Método da Bissecção Graficamente: x 1 = (a + x 0 )/2 f(x) f(x) a = a 1 ξ x 0 = (a + b)/2 x 1 x 0 = b 1 x a = a 0 ξ x 2 = (x 1 + x 0 )/2 x 0 b = b 0 x f(x) x 1 =a 2 ξ Repete-se o processo até que o valor de x atenda às condições de parada. x 2 x 0 =b 2 x Cálculo Numérico 41/53

42 Método da Bissecção As iterações são realizadas da seguinte forma: x 1 = a 0 + b 0 2 x 2 = a 1 + b 1 2! # " # $ #! # " # $ #! # " a 1 = a 0 # b 1 = x $ # 1! # " a 2 = x 2 # b 2 = b $ # 1!! f ( a ) 0 < 0 f ( b ) 0 > 0 f ( x ) 1 > 0 f ( a ) 1 < 0 f ( b ) 1 > 0 f ( x ) 2 < 0 ξ ] a 0, x [ 1 ξ ] x 2, b [ 1 Cálculo Numérico 42/53

43 EXEMPLO 6 Considerando o método da bissecção com ε = 0,002 e adotando [a 0, b 0 ] como intervalo inicial, obtenha uma aproximação para a função: f x ( ) = x log x ( ) 1 Cálculo Numérico 43/53

44 EXEMPLO 6 y h(x) 2 ξ 3 g(x) ξ x Verificou-se que ξ [2, 3] Cálculo Numérico 44/53

45 EXEMPLO 6 k a k b k f(a k ) f(b k ) x k+1 f(x k+1 ) 0 2, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,00140 ε = 0,002 Cálculo Numérico 45/53

46 Método da Bissecção ESTIMATIVA DO NÚMERO DE ITERAÇÕES: Dada uma precisão ε e um intervalo inicial [a, b], vamos determinar quantas iterações serão efetuadas pelo método da bissecção até b k a k < ε. b 0 a 0 2 k < ε Cálculo Numérico 46/53

47 Portanto, se k satisfaz a relação anterior, ao final da iteração k, teremos o intervalo [a, b] que contém a raiz ξ, tal que x [ a, b] x ξ b a ε Cálculo Numérico 47/53

48 Algoritmo do Método da Bissecção Seja f (x) contínua em [a, b] e tal que f (a) e f (b) têm sinais opostos: ENTRADA: extremidades a, b; precisão ε, número máximo de iterações N 0. SAÍDA: solução aproximada Passo 1: Faça i = 1; FA = f (a). ou mensagem de erro. Passo 2: Enquanto i N 0, execute os passos 3 a 6. Passo 3: Faça x = a + (b a) / 2; (Calcula x i ) FX = f (x). x Cálculo Numérico 48/53

49 Algoritmo do Método da Bissecção Passo 4: Se FX = 0 ou (b a) / 2 < ε, então: SAÍDA (x); (Procedimento concluído com sucesso). PARE. Passo 5: Faça i = i + 1. Passo 6: Se FA * FX > 0, então faça a = x; (Calcula a i, b i ). FA = FX senão faça b = x. Passo 7: SAÍDA ( O método falhou após N 0 iterações, N 0 =, N 0 ); (O procedimento não foi bem-sucedido). PARE. Cálculo Numérico 49/53

50 Outros procedimentos de parada podem ser aplicados no Passo 4 do algoritmo ou em qualquer das técnicas iterativas que aprenderemos. Por exemplo, podemos selecionar uma precisão ε > 0 e gerar x 1, x 2,..., x n até que uma das condições a seguir seja satisfeita: x n x n 1 < ε x n x n 1 x n < ε f ( x ) n < ε Cálculo Numérico 50/53

51 CUIDADO!!!! Podem ocorrer sequências com propriedade de as diferenças x n x n 1 convergirem para zero, enquanto a própria sequência diverge. ( ) { x n } n=0 Podem ocorrer de f x n estar próximo de zero, mesmo quando x n for significativamente diferente de x. Sem outras informações sobre f ou x, o melhor critério é: x n x n 1 x n < ε por ser o que se aproxima mais da ideia de testar o erro relativo. Cálculo Numérico 51/53

52 Método da Bissecção VANTAGENS: Facilidade de implementação; Estabilidade e convergência para a solução procurada; Desempenho regular e previsível. O número de iterações é dependente da tolerância considerada Cálculo Numérico 52/53

53 Método da Bissecção DESVANTAGENS: Lentidão do processo de convergência (requer o cálculo de f(x) em um elevado número de iterações); Necessidade de conhecimento prévio da região na qual se encontra a raiz de interesse (o que nem sempre é possível); Complexidade da extensão do método para problemas multivariáveis. Cálculo Numérico 53/53

54 Exercício Seja f (x) = x 3 9x + 3; I = [0, 1]; e = k a k b k f(a k ) f(b k ) x k+1 f(x k+1 ) b - a ,5-1, ,5 3-1,375 0,25 0, ,25 2 0,25 0,5 0, ,375 0,375-0, , ,25 0,375 0, , ,3125 0, , ,3125 0,375 0, , , , , ,3125 0, , , , , , , , , , , , ,8125 x , , , , , , ,90625 x , , , , , , x , x , , , , x , , x , x 10-4 Cálculo Numérico 54/53

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