Cálculo Numérico Santos Alberto Enriquez-Remigio FAMAT-UFU 2015 1
Capítulo 1 Solução numérica de equações não-lineares 1.1 Introdução Lembremos que todo problema matemático pode ser expresso na forma de uma equação. Mas, o que é uma equação? Uma equação é uma igualdade onde deseja-se determinar o valor (ou valores) de uma incógnita. E, como resolvemos uma equação? O método de solução depende do tipo de equação a ser resolvido. Primeiro vamos aprender a resolver equações algébricas não lineares de uma incógnita. Mas, o que é uma equação linear e equação não linear? Lembraremos isso atráves de alguns exemplos. Exemplo 1. A expressão (1.1.1) representa uma equação linear de primeira ordem, onde a incógnita é a variável x: 3x + 5 = 14 (1.1.1) O processo de solução desta equação é simples e é aprendida na escola no segundo grau. Depois de resolvé-la, temos que x = 3. Exemplo 2. A expressão (1.1.2) representa uma equação linear de primeira ordem, onde a incógnita é a variável y: y + 1 4 Resolvendo a equação (1.1.2) temos que y = 3. + 2( y + 2 5 ) = (5y 3 ) (1.1.2) 4 Do visto nos exemplos acima, podemos concluir que numa equação linear: 1. o expoente da variável incógnita sempre é igual a 1; 2. a variável incógnita não está afetada de nenhum operador matemático, isto é, não aparece expressões do tipo: e x ou sen(x), por citar alguns exemplos. 2
O que é uma equação não linear? É toda equação não linear. Vejamos alguns exemplos de equações não lineares. Exemplo 3. A expressão matemática (1.1.3) representa uma equação não linear onde a variável incógnita é x: e x x = 0 (1.1.3) Observamos que neste caso, a variável incógnita aparece afetada do operador matemático exp, isto é, exp(x) ou e x. Exemplo 4. A expressão (1.1.4) apresenta uma equação não linear onde a variável incógnita continua sendo x. senx cosx = 0. (1.1.4) E neste caso a variável incógnita é argumento dos operadores matemáticos sen e cos. 1.1.1 Equação não-linear Como vimos nos exemplos acima uma equação não linear de uma única incógnita (reveja os exemplos 1.1.3 e 1.1.4) pode apresentar diferentes formas. A expressão matemática geral para representar uma equação não linear de uma variável real pode ser expressa por: f(x) = 0, onde f é uma função dada. Por exemplo, na equação não linear (1.1.3), a expressão matemática para f(x) = e x x, e para a equação não linear (1.1.4) a expressão para f(x) = sen(x) cos(x). Definição 5. Se f : [a, b] R é uma função dada, um ponto x [a, b] é um zero (ou raiz) de f se f( x) = 0. Exemplo 6. Calcular as raízes da equação x 2 3 = 0 Definição 7. Denotaremos por x a solução exata da equação não linear f(x) = 0, e por x uma solução aproximada desta equação. Então, 1. Define-se como erro absoluto do valor exato de um número x e de seu valor aproximado x, a diferença desses números, isto é, x x. Denota-se esse valor absoluto por E x. Logo, E x = x x 3
2. Define-se o erro relativo entre x e x por: ER x = x x x Exemplo 8. Considere a equação x 2 1 = 0. Então, As raízes exatas são x 1 = 1 e x 2 = 1 Um exemplo de um valor aproximado para a raiz x 1 é x 1 = 0.99 O erro absoluto entre x 1 e x 1 é E x1 = 0.01 O erro relativo entre x 1 e x 1 é ER x1 = 0.01 1 = 1 100 = 1% Exemplo 9. Considere a equação x 2 100 2 = 0 Então, As raízes exatas são x 1 = 100 e x 2 = 100 Um exemplo de um valor aproximado para a raiz x 1 é x 1 = 99.99 O erro absoluto entre x 1 e x 1 é E x1 = 0.01 O erro relativo entre x 1 e x 1 é ER x1 = 0.01 100 = 0.01% Observação 10. A aproximação usada para a raiz x 1 no Exemplo (8) e (9), apresenta o mesmo erro absoluto. Então, pode-se dizer que o valor 0.99 e o valor 99.99 aproximam as respectivas raízes 1 e 100 com a mesma precisão? Resposta: NãO!!! O erro absoluto é uma diferença entre dois números sem levar em conta a grandeza do número em comparação, enquanto que o erro relativo é uma comparação do erro com relação à grandeza do número. O erro relativo é considerado um parâmetro mais confiável que o erro absoluto. Exemplo 11. Escolher intervalos abertos que contenham uma única raiz da equação x 2 2 = 0. 4
1.2 Isolamento das raízes É o processo de determinação de um intervalo em que localiza-se unicamente uma raiz. A determinação do intervalo pode ser feita usando-se: 1. Método gráfico: uso de algum programa de visualização computacional, ou 2. Método analítico: usando teoremas. 1.2.1 Método gráfico 1.2.1.1 Esboçando o gráfico da função f do problema f(x) = 0 Vejamos isto com o seguinte exemplo. Exemplo 12. Usando um programa computacional isolar as raízes (caso tenha mais de uma) da seguinte equação: f(x) = (x + 1) 2 e (x2 2) 1 = 0 Tentativa 1: Usando o intervalo [-5, 5], tem-se o seguinte gráfico: Neste caso, o esboço do gráfico da função f no intervalo indicado não permite observar a localização dos zeros da função. Parece-se que nesse intervalo temos infinitas raízes. Precisamos escolher outro intervalo que nós permita uma melhor visualização da localização da raiz ou raízes. Tentativa 2: Usando o intervalo [-2, 2], tem-se o seguinte esboço: 5
Neste caso, o intervalo [ 2, 2] já nós permite ver possíveis intervalos onde encontramse as raízes. Vamos diminuir este intervalo para melhorar a visualização da localização das raízes. Tentativa 3: Usando o intervalo [-2, 1.5], tem-se a Figura 1.2.1: Figura 1.2.1: Esboço do gráfico de f(x) = (x + 1) 2 e (x2 2) 1 no intervalo [ 2,, 1, 5]. Do esboço do gráfico da função f, observamos que temos duas raízes: a primeira está no intervalo [-2, -1.5] e a segunda no intervalo [0.5, 1.0]. Portanto, conseguimos isolar as raízes, isto é, determinar intervalos onde encontra-se unicamente uma raíz de nossa 6
função. Deixamos como exercício para o aluno responder a seguinte pergunta: como podemos garantir que temos unicamente duas raízes para esta função f? 1.2.1.2 Esboçando o gráfico das funções h e g, onde f = h g A escolha do primeiro intervalo, para esboço do gráfico da função f do problema f(x) = 0, para a localização da raiz ou raízes da função nem sempre é uma tarefa ôbvia. Podemos contornar essa tarefa por outra mais simples, caso seja possível. A nova tarefa consiste em transformar o problema de cálculo da raiz em um problema de determinação da intersecção de duas funções Se f(x) = h(x) g(x), então os dois problemas seguintes são equivalentes: f(x) = 0 (1.2.1) h(x) = g(x) (1.2.2) As raízes do problema (1.2.1) são os pontos de intersecção do problema (1.2.2). A seguir apresentamos um exemplo da aplicação do problema equivalente. Exemplo 13. Isolar as raízes do exemplo anterior transformando o problema de cálculo da raiz em um problema de intersecção de funções. Solução. Para nosso exemplo, a equação f(x) = (x + 1) 2 e (x2 2) 1 = 0 pode ser expressada como: (x + 1) 2 e (x2 2) = 1 ou (x + 1) 2 = e (2 x2 ) Nesta última expressão, procura-se os pontos de intersecção das funções h(x) = (x+1) 2 e g(x) = e (2 x2), cujos gráficos são mostrados na Figura 1.2.2 no intervalo [ 5, 5]: 7
Figura 1.2.2: Esboço do gráfico das funções h e g, onde f = h g. Pode-se ver que neste intervalo, as duas curvas têm pontos de intersecção nos intervalos [ 2, 1] e [0.5, 1]. Isto implica que a função f possui duas raízes: a primeira no intervalo [ 2, 1] e a segunda no intervalo [0.5, 1]. Observação 14. Embora o intervalo em x para esboçar os gráficos das funções h e g tenha sido grande ( [-5, 5]), usar a técnica de transformação do problema original em um problema de intersecção permitiu uma análise mais rápida e eficiente da localização das raízes. 1.2.2 Método analítico O método analítico baseia-se numa das características das funções contínuas. Vejamos primeiramente os seguintes exemplos de funções contínuas definidas no intervalo [-6, 5]. Exemplo 15. A Figura 1.2.3, mostra o esboço do gráfico de uma função f contínua no intervalo [-6, 5]. Observamos que neste caso, o produto do valor da função f nos extremos do intervalo, a=-6 e b=5, é negativo, isto é, f( 6) f(5) < 0, e possui uma raiz nesse intervalo. 8
Figura 1.2.3: Função contínua, definida em [a,b] = [-6,5], com f( 6) f(5) < 0. Na Figura 1.2.4, temos o esboço de outra função contínua no mesmo intervalo [- 6, 5], porém ela não possui nenhuma raiz nesse intervalo. Observe-se que neste caso, f( 6) f(5) > 0. Figura 1.2.4: Funçã contínua, definida em [a,b] = [-6,5], com f(a) f(b) > 0 e sem raiz em [a,b]. Na Figura 1.2.5, observamos que temos o gráfico de uma função contínua com f(a) f(b) < 0, e que a função f possui mais de uma raiz nesse intervalo. 9
Figura 1.2.5: Função contínua, definida em [a,b] = [-6,5], com f( 6) f(5) < 0. Das figuras vistas acima, podemos verificar que o seguinte teorema é verdadeiro. Teorema 16. Se uma função contínua f = f(x) em [a, b], e suponha que assume valores de sinais opostos nos pontos extremos desse intervalo, isto é, f(a) f(b) < 0, então existe pelo menos um ponto x [a, b], tal que f( x) = 0. O Teorema acima nós diz que se uma função contínua f muda de sinal nos extremos do intervalo de análise, então ela possui no mínimo uma raiz nesse intervalo. Exemplo 17. (Aplicação do Teorema 16) Usando-se o teorema anterior, determine a localização das raízes da equação dada no exemplo 12 f(x) = (x + 1) 2 e (x2 2) 1 Solução. Vamos avaliar a função para x = 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3 e observar a mudança de sinal nos valores da função: x -3-2 -1 0 1 2 3 f(x) 4385.5 6.4-1.0-0.9 0.5 65.5 17545.1 Da tabela mostrada, podemos concluir que: No intervalo [-2, 1] e [0,1], existe pelo menos uma raiz da equação f(x) = 0. Nos outros intervalos não podemos afirmar nada a respeito da existência de raiz, pois não temos nenhum Teorema que afirme alguma coisa nesse sentido. 10
1.3 Métodos de aproximação das raízes A seguir apresentaremos alguns métodos para determinar uma aproximação para uma raiz isolada, x, da equação f(x) = 0. Cada um dos métodos a serem apresentados determinam uma sequência de aproximações para a raiz, isto é: x 1, x 2, x 3,..., x k, x k+1,..., onde desejamos que a partir de certo valor de N, x k x para todo k N, isto é, a sequência gerada pelo método convirga para a raiz x. Lembremos que, matematicamente, convergência se representa por: Veremos três métodos: Método da Bissecção Método de Iteração Linear Método de Newton lim x k = x. k Observação 18. Os métodos indicados acima: 1. possuem regras específicas para a geração da sequência. 2. partem de alguma informação inicial ou informações iniciais para determinar os elementos da sequência. Dizemos que fizemos uma iteração cada vez que determinamos um elemento da sequência. Assim, a determinação dos elementos x 1, x 2, x 3, x 4, foi produto de 4 iterações do método escolhido. Observação 19. O erro absoluto entre a raiz x e um elemento x k da sequência de aproximações {x k } (erro na iteração k) é definido por: e k = x x k Note que nem sempre é possível calcular e k, pois não se conhece o valor da raiz exata, x. Observação 20. O erro relativo entre os elementos da sequência {x k } é definido por: er k = x k+1 x k x k+1, quando não se conhece a solução exata. Em outro caso, o erro relativo associado a essa sequência é calculado por: er k = x x k, x 11
1.3.1 Método da bissecção O método da bissecção consiste em construir uma sequência de aproximações (x k ) para a raiz x partindo-se de um intervalo inicial [a, b] de uma raiz isolada, onde cada x k é o ponto médio do intervalo que continha a raiz na iteração k 1. Para explicar este método vamos denotar o intervalo inicial da raiz x por [a 0, b 0 ] = [a, b] e da iteração k por [a k, b k ]. Os passos são: 1. a aproximação x k é o ponto médio do intervalo [a k 1, b k 1 ] ( intervalo anterior ) que contém a raiz na iteração k 1; 2. o novo intervalo [a k, b k ] que contém a raiz é [a k 1, x k ] ou [x k, b k 1 ]. A escolha do novo intervalo é feito usando o Teorema 16. Para isto, avaliamos os produtos f(a k=1 ) f(x k ) e f(x k ) f(b k ), o resultado que for negativo indicará o intervalo onde se encontra a raiz. Vejamos isto com um exemplo gráfico. Exemplo 21. Calcular a raiz da equação não linear: x 2 2 = 0 usando o método da bissecção. Solução. Esboçando o gráfico da função f(x) = x 2 2 no intervalo [0, 2], temos a Figura 1.3.1. Vemos que nesse intervalo temos uma única raiz localizada neste intervalo. Então, [a 0, b 0 ] = [0, 2]. Figura 1.3.1: f(x) = x 2 2 Apartir dessa raiz isolada podemos construir outro intervalo de comprimento menor que contenha esta raiz. A idéia no método da bisseccção é: 1) dividir o intervalo dado em dois subintervalos de comprimento igual a metade do comprimento do intervalo dado, e descubrir usando o teorema 16 qual dos subintervalos contém a raiz; e, 2) a nova 12
aproximação é o ponto médio do intervalo dado. A Figura 1.3.2 mostra a esboço do gráfico da função f no intervalo dado (superior) e o esboço do gráfico da função f no subintervalo [1,2] de comprimento menor e igual ao metade do comprimento do intervalo inicial. Onde a nova aproximação para a raiz é o ponto médio de [0, 2], isto é, x 1 = 1. Figura 1.3.2: Iteração 1 do método da bissecção. Seguindo a mesma idéia, agora para o intervalo [1, 2], isto é, dividimos este intervalo em dois subintervalos e usando o Teorema 16 descobrimos que o novo intervalo onde está localizada a nossa raiz é [1, 0, 1, 5] ( Veja a Figura 1.3.3), sendo agora nossa nova aproximação x 2 = 1+2 2 = 1, 5. Figura 1.3.3: Iteração 2. Divdindo o intervalo [1, 0, 1, 5] em dois subintervalos, e usando o teorema temos a Figura 1.3.4, onde x 3 = 1, 25. 13
Figura 1.3.4: Passo 3. No método da Bissecção os pontos médios dos intervalos são as aproximações para a raiz. A seguir apresentamos uma tabela com os pontos médios dos intervalos para a raiz da eq. x 2 2 = 0 k x k a k b k 0 0 2 1 x 1 = 0+2 2 = 1 1 2 2 x 2 = 1+2 2 = 1.5 1 1.5 3 x 3 = 1+1.5 2 = 1.25 1.25 1.5 4 x 4 = 1.25+1.5 2 = 1.375 1.375 1.5 5 x 5 = 1.375+1.5 2 = 1.4375 1.375 1.4375 O método da Bissecção consiste em determinar uma sequência de aproximações x k para a raiz x da equação f(x) = 0. Observação 22. O método de Bissecção determina uma sequência de aproximações {x k } que converje para a raiz x [a, b], isto é: lim x k = x k Fato este possível devido à construção de subintervalos de comprimentos iguais à metade de cada intervalo de partida. Exemplo 23. Usando o método da Bissecção determine uma aproximação para a raiz positiva da equação x 2 2 = 0 (faça 4 iterações no mínimo) Solução. Raiz positiva da função f(x) = x 2 2 é x = 2 Consideremos o intervalo [a, b] = [1, 2], pois f(1) = 1 e f(2) = 2 14
k a k b k x k = a k+b k 2 f(a k ) f(x k ) f(b k ) 0 1 2 1.5-1 0.4025 2 1 1 1.5 1.25-1 -0.4375 0.4025 2 1.25 1.5 1.375-0.4375-0.1094 0.4025 3 1.375 1.5 1.4375-0.1094 0.0664 0.4025 4 1.375 1.4375 1.40625-0.1094-0.022 0.0664 5 1.40625 1.4375 1.421875-0.022 0.2172 0.0664 A sequência determinada é: x 0 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5... 1. 5 1.25 1.375 1.4375 1.40625 1.421875 Proposição 24. (Número de iterações no Método da Bissecção para obter a aproximação desejada). Dada uma precisão e um intervalo inicial [a, b], é possível saber, a priori, quantas iterações serão efetuadas pelo método da Bissecção até que se obtenha um subintervalo [a k, b k ], com b k a k <. Lembrando-se que: então b k a k = b 0 a 0 2 k, b k a k < b 0 a 0 < k > log(b 0 a 0 ) log( ). 2 k log(2) Tomando-se qualquer k que satisfaça a relação acima, então teremos uma precisão conforme indicada. 1.3.2 Método de iteração linear Este método se baseia na teoria para o problema do ponto fixo, explicado a seguir: 1.3.2.1 Problema de ponto fixo O problema do ponto fixo de uma função φ = φ(x) consiste em determinar um número x tal que: x = φ(x), (1.3.1) Tal valor x é denominado ponto fixo da função φ. Exemplo 25. O valor de x = 2 é um ponto fixo da função φ(x) = x 2 2. De fato: φ(2) = 2 2 2 = 2 15
Interpretação gráfica do ponto fixo O ponto fixo x de uma função φ(x) representa o valor da absica do ponto de intersecção dos gráficos das funções y = φ(x) e y = x (Veja Figura 1.3.1) Figura 1.3.5: Função φ(x) = x 3 com três pontos fixos. Observação 26. Uma forma de determinar aproximações para o ponto fixo da função φ, é mediante o seguinte processo iterativo: x k+1 = φ(x k ) k = 0, 1, 2,..., (1.3.2) valor inicial (aproximacao inicial) x 0 sempre e quando a sequência convirja. Exemplo 27. Determine graficamente o ponto fixo da função φ(x) = 1 + 2 x Solução. Da Figura 1.3.6 observamos que a função φ(x) = 1 + 2 x no intervalo [1, 3] possui um ponto fixo 16
Figura 1.3.6: Gráfico da função φ(x) = 1 + 2 x e y = x. Aplicando-se o processo iterativo dado pela fórmula (1.3.2) e considerando x 0 = 1, 2, temos: k x k x k+1 = φ(x k ) 0 1.2 x 1 = 1 + 2 x 0 = 2.666667 1 2.666667 x 2 = 1 + 2 x 1 = 1.750000 2 1.750000 x 3 = 1 + 2 x 2 = 2.142857 3 2.142857 x 4 = 1 + 2 x 3 = 1.933333 4 1.933333 x 5 = 1 + 2 x 4 = 2.034483 5 2.034483 x 6 = 1 + 2 x 5 = 1.983051 1.3.7 Graficamente o processo iterativo aplicado à função φ(x) = 1+ 2 x é mostrado na Figura 1.3.2.2 Método de iteração linear Baseia-se no processo iterativo definido para problema de ponto fixo equivalente associado com o problema f(x) = 0. Transformando o problema f(x) = 0, em um problema de ponto fixo, x = φ(x) f(x) = 0 x = φ(x) Tal transformação não é única e veremos isso no seguinte exemplo. 17
Figura 1.3.7: Interpretação geométrica do processo iterativo para o problema do ponto fixo. Exemplo 28. Considere a equação: f(x) = x 2 x 2 = 0. Trabalhando com a equação, temos as seguintes possibilidades para a função φ(x). x 2 x 2 = 0 x = x 2 2 φ 1 (x) = x 2 2 x 2 x 2 = 0 x = x + 2 φ 2 (x) = x + 2 x 2 x 2 = 0 x = x + 2 x = 1 + 2 x φ 3(x) = 1 + 2 x x 2 x 2 = 0 x = x x2 x 2, m = 0 φ 4 (x) = x x2 x 2 m m Logo, o procedimento para aplicar o método de iteração linear consiste em: Transforme o problema de cáculo da raiz em um problema de ponto fixo equivalente e convergente, x = φ(x). Uma vez definido o problema de ponto fixo, a sequência de aproximações é gerada pela Eq. (1.3.2), isto é, x k+1 = φ(x k ), e um valor inicial x 0 bem próximo da raiz a ser calculada. 18
Figura 1.3.8: Localização do ponto fixo para φ(x) = x 2 2. Exemplo 29. Aplique o método de iteração linear para determinar a raiz x = 2 da seguinte equação: x 2 x 2 = 0 Solução. Vamos escolher x 0 = 2.5 e considerar a seguinte expressão para φ, denominada aqui por: φ 1 (x) Usando-se φ 1 (x) = x 2 2 e x 0 = 2.5. O processo iterativo é: x k+1 = φ 1 (x k ) = x 2 k 2. A tabela abaixo mostra os valores da sequência gerada no processo iterativo. x 1 = φ 1 (x 0 ) = x 2 0 2 = 2.5 2 2 = 4.25 x 2 = φ 1 (x 1 ) = 4.25 2 2 = 16.0625 x 3 = φ 1 (x 2 ) = 16.0625 2 2 = 256.00391. Tabela 1.1: Resultados do processo de iteração linear. Neste caso, a sequência não converge para a raiz, pois esta cresce indefinidamente. 1.3.9. Graficamente os valores determinados no processo iterativo são mostrados na Figura 19
Figura 1.3.9: Interpretação geométrica do processo iterativo usado acima. Exemplo 30. Aplique o método de iteração linear para determinar a raiz x = 2 da seguinte equação: x 2 x 2 = 0 Solução. Usando-se φ 2 (x) = x + 2 e x 0 = 2.5 O processo iterativo é: x k+1 = φ 2 (x k ) = xk + 2 x 1 = φ 2 (x 0 ) = x 0 + 2 = 2.5 + 2 = 4.5 = 2.1213203 x 2 = φ 2 (x 1 ) = x 1 + 2 = 2 + 2.1213203 = 4.1213203 = 2.0301035 x 3 = φ 2 (x 2 ) = x 2 + 2 = 2 + 2.0301035 = 4.0301035 = 2.0075118 x 4 = φ 2 (x 3 ) = x 3 + 2 = 2 + 2.0075118 = 4.0075118 = 2.0018771 x 5 = φ 2 (x 4 ) = x 4 + 2 = 2 + 2.0018771 = 4.0018771 = 2.0004692 x 6 = φ 2 (x 5 ) = x 5 + 2 = 2 + 2.0004692 = 4.0004692 = 2.0001173.. Neste caso, a sequência de aproximações converge para a raiz x = 2. Como escolher a função de iteração apropriada φ(x)? 20
Figura 1.3.10: Teorema 31. Seja x uma raiz da equação f(x) = 0, isolada num intervalo I = [a, b] e seja φ uma função tal que x = φ( x). Se 1. φ e φ são funções contínuas em I; 2. M = max x I φ (x) < 1; 3. x 0 I e x k+1 = φ(x k ) Então: 1. x k I, k 2. a sequência {x k } converge para x Exemplo 32. A função de iteração, φ 2 (x) = x + 2, associada ao problema do cálculo da raiz, x = 2, com x 0 = 2.5, define uma sequência de valores convergente. Tal fato, foi mostrado pelos valores obtidos no Exemplo 30. Vejamos se a função φ 2 (x) satisfaz as condições do teorema. Calculando-se a primeira derivada da função φ 2 (x): φ 2(x) = 1 2 x + 2, Observa-se que tal derivada não existe para x = 2, e que em todos os outros valores ela existe e é contínua. 21
Figura 1.3.11: Em especial, para um intervalo pequeno e contendo o ponto x 0 = 2.5, a função φ 2 continua sendo contínua. Por exemplo, o intervalo [1,3] Logo, tal função satisfaz a hipótese 1 do Teorema 31. Observe-se que para x [1, 3]: x + 2 > 1 2 x + 2 > 2 Então, φ 2(x) = 1 2 x + 2 < 1 2 < 1 Logo, a segunda hipótese também é satisfeita pela função de iteração φ 2 (x) Portanto, a sequência dada pela iteração x k+1 = φ 2 (x k ) converge para a raiz da equação (fato que já tinha sido observado no Exemplo 30) 1.3.3 Método de Newton O método de Newton também conhecido pelo método das tangentes serve para calcular de forma aproximada a raiz da equação: f(x) = 0 (1.3.3) 22
Figura 1.3.12: Método de Newton ou método das tangentes. Sabemos que a equação da reta tangente ao gráfico da função f no ponto (x k, f(x k )) é dada por: onde b = f(x k ) f (x k )x k. y = f (x k )x + b, A reta tangente intersecta ao eixo x em x, quando y = 0. Isto implica: 0 = f (x k ) x + ( f(x k ) f (x k )x k ) ou ou 0 = f (x k )( x x k ) + f(x k ) x = x k f(x k) f (x k ) Apartir da aproximação x k construimos a seguinte aproximação x k+1 dada por: x k+1 = x k f(x k) f (x k ) (1.3.4) Logo, x k+1 obtido pelo método de Newton representa o ponto de intersecção da reta tangente ao gráfico de f, no ponto (x k, f(x k )), com o eixo x. A Figura 1.3.12apresenta a interpretação geométrica do método de Newton. 23
k x k = x k 1 f(x k 1) f (x k 1 ) 1 3.0000000 2 2.2000000 3 2.0117647 4 2.0000458 5 2.0000000 Tabela 1.2: Aproximações para o Exemplo 33. Figura 1.3.13: Esboço do gráfico da função f(x) = x 2 x 2. Exemplo 33. Faça 5 iterações do método de Newton para determinar a raiz x = 2 da seguinte equação: x 2 x 2 = 0 Solução. Considere x 0 = 1.0. Então, f(x) = x 2 x 2 e f (x) = 2x 2 Aplicando-se a fórmula de Newton (1.3.4), temos a Tabela 1.2 1.3.13 Lembrando que a equação x 2 x 2 = 0 possui duas raízes, veja gráfico na Figura 24
Figura 1.3.14: Representação gráfica das 5 iterações do método de Newton Considerando x 0 = 0, temos: k x k = x k 1 f(x k 1) f (x k 1 ) 1-2.0000000 2-1.2000000 3-1.0117647 4-1.0000458 5-1.0000000 A sequência converge para -1, isto é, não conseguimos aproximar a raiz positiva da equação não linear!!! Qual foi o problema? 25
Figura 1.3.15: 26