Exercícios de ANÁLISE E SIMULAÇÃO NUMÉRICA

Exercícios de ANÁLISE E SIMULAÇÃO NUMÉRICA Licenciaturas em Engenharia do Ambiente e Química 2 o Semestre de 2005/2006 Capítulo III Resolução Numérica de Sistemas de Equações Normas, Erros e Condicionamento. Seja x R n. Mostre que a) x x n x b) x 2 x n x 2 c) x x 2 n x 2. Seja: [ 0 0 0 6 e considere o sistema Ax = b, com b = [ exacta x = [. a) Determine cond(a) na.. 0 6, que tem por solução b) Considere o sistema A x = b, onde b = [ + ε 0 6. Obtenha δ b e δ x e comente. c) Considere ainda b = [ 2 0 6. Obtenha δ b e δ x e comente. 3. Seja A a matriz onde a R. A = [ a 0 2 [, com inversa A a = 2 0 2

a) Calcule os números de condição associados à norma. e à norma.. b) Mostre que cond (A) = cond (A). c) Seja a >. Suponhamos que, ao resolver o sistema Ax = b, o segundo membro é afectado de um erro tal que δ b ε. Determine um majorante de δ x. 4. Considere o seguinte sistema linear na forma geral [ [ [ p a x d = b c y e onde p, a, b, c, d, e R. Resolva o sistema pelo método de eliminação de Gauss. Em que condições o valor de x pode ser afectado por erros numéricos grandes? 5. Considere a matriz 0 a A = 0 0, e verique que A = a 0 +a 2 0 a +a 2 0 0 a 0 +a 2 +a 2 a) Calcule as normas. e. da matriz A. b) Calcule cond (A) e cond (A). Para que valores de a R há mau condicionamento da matriz? c) E se considerar a C? 6. Considere a matriz A = 0 0 a 0 3 onde a R, a 3. Suponhamos que, ao resolver o sistema Ax = b, com um certo valor de a, se obteve a solução x = (,, ). Determine um majorante de x, onde x é a diferença entre esta solução e a que se obteria se o valor de a fosse afectado de um certo erro, de valor absoluto não superior a ε (sendo ε < a 3 ). 2

2 Métodos Directos. Devido ao uso de aritmética não exacta o método de eliminação de Gauss pode conduzir a soluções totalmente erradas. Como exemplo considere o seguinte sistema de equações [ 0.003 59.4 5.29 6.30 com solução exacta x = 0 e y =. [ x y = [ 59.7 46.78 (a) Representemos por A a matriz do sistema. Sabendo que [ 0.096 0.890 A = 0.069 9.587 0 6, o que pode dizer sobre o condicionamento do sistema? (b) Resolva o sistema pelo método da eliminação de Gauss, efectuando os cálculos no sistema VF(0,4,-0,0), com arredondamento simétrico. Compare o resultado com a solução exacta. (c) Resolva de novo o sistema, usando pesquisa parcial de pivot. 2. Considere o sistema linear { 0 6 x + y = 0.5 x + y =. (a) Resolva o sistema pelo método da eliminação de Gauss. (b) Suponha que o sistema é resolvido numa calculadora onde os números são representados num sistema de vírgula utuante, apenas com 6 dígitos na mantissa. Que solução obteria nesse caso? Compare com a solução exacta. (c) Suponha que o sistema é resolvido na mesma máquina, mas usando pesquisa parcial de pivot. Qual é o resultado nestas condições? Compare com o resultado da alínea anterior e comente. 3. Considere o sistema linear { x + 0 6 y = 0.5 0 6 x + y =. (a) Mostre que este sistema é equivalente ao da alínea anterior. 3

(b) Será que, neste caso, a pesquisa parcial de pivot permite superar os efeitos dos erros de arredondamento, como acontecia na alínea anterior? Justique. (c) Resolva o sistema, utilizando o método da pesquisa total de pivot. Comente. 4. Considere a matriz quadrada de ordem n com a forma geral 9 3 0... 0 3 0 3... 0 A n =............... 0... 3 0 3. 0... 0 3 0 (a) Obtenha a forma geral da factorização de Crout desta matriz. (b) Com base na factorização obtida, calcule DetA n. (c) Resolva o sistema A n x = b n, onde b n = (0, 0,..., ) T. (d) Prove que esta matriz é denida positiva e determine a sua factorização de Cholesky. 3 Métodos Iterativos para Sistemas Lineares. O sistema de equações lineares Ax = b, [ a x = b a pode, sob certas condições, ser resolvido pelo método iterativo [ [ 0 w wa x (k+) = x (k) + wb wa 0 w a) Para que valores de a o método converge se w =? b) se a = /2 e w = /2 o método converge? 2. Considere um sistema de duas equações na forma geral { a x + a 2 x 2 = b onde a a 22 a 2 a 2 0. a 2 x + a 22 x 2 = b 2 4

a) Mostre que os métodos iterativos de Jacobi e Gauss-Seidel convergem, qualquer que seja a aproximação inicial x (0) se e só se m <, onde m = a 2a 2 a a 22. b) No caso do método de Jacobi, mostre que se a matriz do sistema tiver a diagonal estritamente dominante por linhas, se verica x (k+) x α α x(k+) x (k) onde x é a solução exacta do sistema, x (k) é a k-ésima iterada e α = max( a 2, a 2 ). a a 22 c) Considere o sistema { 3x + y = 8 x + 2y = 4 Efectue a primeira iteração do método de Jacobi, partindo da aproximação inicial x (0) = (2, ). Com base na alínea anterior determine um majorante para o erro do resultado obtido. d) Nas condições da alínea anterior, quantas iterações do método de Jacobi são sucientes para garantir a priori que seja satisfeita a condição x (k) x < 0.00? 3. Considere o sistema Ax = b 0 8 2 7 0 0 2 6 x x 2 x 3 = 28 23 34 a) É possível reordenar as linhas do sistema de modo que os métodos de Jacobi e Gauss-Seidel sejam convergentes? Justique. b) Escreva o sistema na forma iterativa e calcule x (2), considerando o método de Gauss-Seidel com x (0) = (,, ). c) Determine um majorante para x x (2). 4. Considere o sistema linear x + z = 2 x + y = 0 x + 2y 3z = 0 a) Prove que o método de Jacobi converge para a solução exacta deste problema, qualquer que seja a aproximação inicial. 5

b) Mostre que, no caso de se usar o método de Gauss-Seidel, não esta garantida a convergência para qualquer aproximação inicial. Indique uma aproximação inicial x (0) (diferente da solução exacta), tal que a sucessão {x (k) } seja convergente; e uma aproximação inicial x (0), partindo de qual o método divirja. 5. Considere o sistema linear Ax = b, onde 0 7 2 3 A = 5 3 0 5 0 8 3 b = 2 0 Verique que este sistema pode ser resolvido por um método iterativo da forma x (k+) = Cx (k) + d. Identique a matriz C e o vector d. Se x (0) = (0, 0, 0, 0) estime o erro x x (k). 6. Considere a matriz A = 3 0 + cos(θ) 0 4 0 3 0 0 a) Mostre que os métodos de Jacobi e Gauss-Seidel convergem para a solução do sistema Ax = b (com b R 3 qualquer), dado x (0) = (0, 22, 0 5 ). b) Estabeleça uma estimativa de erro para o método de Jacobi, efectuando a primeira iterada com x (0) = (0 5, 0 6, 0). c) Ao m de quantas iterações n é possível garantir um erro e n 0 6. 7. Considere a matriz da forma onde 0 < β < α. A = α β α β β α β β α a) Mostre que, qualquer que seja a iterada inicial, o método de Jacobi converge e o método de Gauss-Seidel não converge para a solução de um sistema Ax = b. 6

b) Considere β =, α = 2 e b = (0, 0, 0). A solução única do sistema Ax = b será x = (0, 0, 0). (i) Mostre que, qualquer que seja x (0), ao m de três iterações obtemos a solução exacta pelo método de Jacobi. (Verique que a matriz C associada ao método de Jacobi stisfaz Cj 3 = 0.) (ii) Mostre que se começar com x (0) = (0, 2, ), aplicando o método de Gauss-Seidel, obtém x () = (0, 2, ), x (2) = (0, 2, ), x (3) = (0, 2, ),.... Verique que (0, 2, ) é um vector próprio associado ao valor próprio da matriz C (do método de Gauss-Seidel) e não é solução do sistema. 8. Considere o sistema linear Ax = b com 2 ω 0 A = 2 2ω b = 0 2 onde ω R. a) Mostre que tanto o método iterativo de Jacobi como o de Gauss- Seidel convergem para a solução deste sistema, qualquer que seja a aproximação inicial x (0) R 3, se e só se ω < 4. Prove também que o 3 método de Gauss-Seidel converge mais rapidamente, desde que ω 0. Como é que os dois métodos convergem quando ω = 0? b) Seja ω = 2 e x(0) = (0, 0, 0). Calcule as três primeiras iteradas pelo método de Gauss-Seidel. Obtenha uma estimativa para o erro x x (3). c) Determine os valores de ω para os quais a matriz A é denida positiva. 4 Métodos Numéricos para Sistemas Não-lineares.. Considere o seguinte sistema de equações não-lineares x 3 + 5y 2z = 0 e y z 2 = x 2 + y + z = 0 Para aproximar uma solução deste sistema pretende-se utilizar o método de Newton. Tomando como aproximação inicial o vector x (0) = (c, 0, 0), 7 0

onde c é um certo número real, para obter a aproximação x () somos levados a resolver um sistema linear com a matriz 3c 2 5 2 A = 0 0 2c a) Mostre como se obteve esta matriz e calcule o segundo membro do sistema. b) No caso de c = resolva o sistema pelo método de eliminação de Gauss e obtenha a primeira iterada x () do método de Newton. c) No caso de se aplicar o método de Jacobi para resolver o sistema linear, diga para que valores de c está garantida a condição necessária e suciente de convergência do método. 2. Pretende-se resolver pelo método de Newton o sistema de equações não-lineares e x 3 = 0 3y + 4z = 3 2x 2 + 2x + 2z = a) Tomando como aproximação inicial (x 0, y 0, z 0 ) = (0,, 2), ao efectuar uma iteração pelo método de Newton, somos conduzidos a resolver um certo sistema de equações lineares. Qual? b) Resolva o sistema de equações lineares obtido na alínea anterior pelo método de Gauss-Seidel, considerando como aproximação inicial o vector nulo e efectuando duas iterações. 3. Pretende-se resolver o seguinte sistema de equações não-lineares pelo método de Newton x 2 x 2 2 + x 3 3 = 3 4x + x 3 2 + x 3 = 2 x x 3 + 5x 2 = 3 usando como aproximação inicial o vector x (0) = (, 0, ). a) Mostre que, para se obter x (), se deve resolver um sistema linear da forma Av = h, onde 2 0 3 A = 4 0 5 8

e v e h são vectores de R 3. Calcule h. b) Transforme o sistema linear considerado num sistema equivalente, de modo a que que garantida a convergência do método de Gauss-Seidel. Depois, tomando como aproximação inicial v (0) = (,, ), aplique este método até obter a solução exacta do sistema linear. c) Obtenha o valor de x (), a primeira iterada do método de Newton. EXAME, LEIC 2/02/2004 4. Considere o método de Newton aplicado à resolução do sistema (x 4 x 2 3)x 2 + = 0 (x 2 + x 3 + 8b)x 2 = 3 (3 3x 2 3)x 2 + /8 = 0 a) Verique que, se x (0) = (, b, ), então x () = x (0) h, sendo h a solução do sistema linear Ah = b, em que: 4b 0 2b A = 2b 8b b, b = 8b 2 3 0 0 6b /8 b) Justique que o método de Jacobi, aplicado a Ah = b, converge qualquer que seja h (0), se e só se b 0. Pode garantir que h (3) seja a solução exacta do sistema Ah = b? TESTE, LEAmb 05/04/2003 5. Pretende-se resolver pelo método de Newton o seguinte sistema de equações não-lineares 2x + x 2 (x 3 + ) = 0 3(x 2 + ) + x 2 3 = 3x + x 2 3 = 9 tomando como aproximação inicial x (0) = [3, 2,. a) Mostre que o sistema Av = b a ser resolvido para se obter x () é tal que Obtenha ainda o vector b. A = 2 2 2 0 3 2 3 0 2 b) Resolva o sistema linear obtido em a) pelo método de eliminação de Gauss com pesquisa parcial de pivot, e obtenha x (). 9