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Apostila sobre o Divergente em eletromagnetismo e relações com gradiente e roracional
Tipologia: Notas de estudo
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Dada uma fun¸c˜ao escalar f (x, y, z), como a fun¸c˜ao de intensidade de uma imagem. O gradiente de f , grad I, ´e uma fun¸c˜ao vetorial
▽f = grad f =
∂f ∂x
i +
∂f ∂y
j +
∂f ∂z
k.
O gradiente da fun¸c˜ao ´e, portanto, um vetor, cuja magnitude e dire¸c˜ao independem da escolha par- ticular de um referencial cartesiano. Se o gradiente de f num ponto espec´ıfico P = (x, y, z) n˜ao se anula, este gradiente tem a dire¸c˜ao ortogonal ao conjunto de n´ıvel da fun¸c˜ao f e aponta para a dire¸c˜ao de sua maior varia¸c˜ao. Para medir a magnitude ou o potencial do campo vetorial de gradiente em um dado ponto P , podemos aplicar o operador divergˆencia div grad
div grad f =
∂^2 f ∂x^2
∂^2 f ∂y^2
∂^2 f ∂z^2
O divergente do gradiente ´e conhecido tamb´em como operador Laplaciano
▽^2 f = div grad f
Dado um conjunto de observa¸c˜oes
(x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), (x 3 , y 3 ), · · · (xn, yn)
onde xi s˜ao vari´aveis independentes e yi, vari´aveis dependentes de xi, ou seja yi ∼ f (xi, α) com α denotando um vetor de parˆametros de ajuste. O m´etodo de m´ınimos quadr´aticos consiste em determinar os parˆametros α de f a fim de que ele se ajuste melhor a n observa¸c˜oes experimentais atrav´es da minimiza¸c˜ao da soma S de res´ıcuos ri = yi − f (xi, α)
S =
∑^ n
i=
r^2 i ,
ou seja, a seguinte condi¸c˜ao deve ser satisfeita
∂S ∂αj
∑^ n
i=
ri ∂ri ∂αj
∑^ n
i=
ri ∂f (xi, α) ∂αj
3 Problemas de Auto-valores
Dada uma matiz A de dimens˜ao n × n. Um auto-valor λ de A ´e um valor real ou complexo, tal que a equa¸c˜ao Ax = λx
tenha uma solu¸c˜ao n˜ao-trivial, isto ´e x 6 = 0. O vetor x ´e chamado auto-vetor de A. O conjunto de auto-valores associados `a matriz A ´e chamado espectro de A. Este espectro pode ser determinado a partir da equa¸c˜ao (A − λI)x = 0. Uma matriz diagonal D com os auto-valores de A na sua diagonal principal satisfaz a seguinte igualdade D = X−^1 AX
onde X ´e uma matriz constitu´ıda pelos respectivos auto-vetores, ou seja, podemos decompor a matriz A em trˆes matrizes, sendo uma delas matriz diagonal
A = XDX−^1