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Matemática Computacional: Sistemas de Equações Lineares e Não Lineares, Resumos de Matemática Aplicada

fala sobre equacoes transcendentais

Tipologia: Resumos

2021

Compartilhado em 24/12/2021

vladinei-fidalgo
vladinei-fidalgo 🇨🇻

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Matemática Computacional
Curso: LEM
2020/2021
Prof. T. Silva
Capítulo 3. Sistemas de equações
Normas de matrizes.
Sistemas de equações lineares: Métodos iterativos de resolução
de equações lineares: Métodos iterativos de Jacobi e de Gauss-
Seidel . Convergência dos métodos iterativos. Erro e resíduo de
uma solução aproximada. Condicionamento de matrizes.
Perturbações no sistema de equações.
Resolução de sistemas de equações não lineares: Método de
Newton. Métodos lineares Generalizados. Método do ponto
fixo
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Matemática Computacional

2020 / 2021 Curso: LEM

Prof. T. Silva

Capítulo 3. Sistemas de equações

  • Normas de matrizes.
  • Sistemas de equações lineares: Métodos iterativos de resolução de equações lineares: Métodos iterativos de Jacobi e de Gauss- Seidel. Convergência dos métodos iterativos. Erro e resíduo de uma solução aproximada. Condicionamento de matrizes. Perturbações no sistema de equações.
  • Resolução de sistemas de equações não lineares: Método de Newton. Métodos lineares Generalizados. Método do ponto fixo

2 Uma norma num espaço vectorial real V é uma função que

associa a cada elemento x ∈ V um número real, representado

por ||x|| , que verifica as seguintes condições:

Normas de matrizes

4 Seja ∙ uma qualquer norma definida em ℝ 𝑛

. Define-se norma induzida da matriz A ∈ ℝ 𝑛×𝑛 por onde:

Normas de matrizes

5 Diferentes normas em ℝ 𝑛 originam diferentes normas induzidas:

Normas de matrizes

Norma euclidiana Norma da soma Norma do máximo

7

Norma do máximo

Normas de matrizes

Se A ∈ ℝ

𝑛×𝑛

é uma matriz de elemento genérico

a

ij

. Então verifica-se

ou seja, o máximo das somas por linhas dos

valores absolutos dos elementos de A.

8

então

Exemplo: Seja

Normas de matrizes

Considere o seguinte sistema Que pode ser representado pela notação matricial: onde a matriz A é denominada de matriz dos coeficientes, a matriz b consiste de um vetor coluna dos termos independentes e a matriz x consiste de um vetor coluna das incóginitas.

 A^  x^  = b

Sistemas de equações lineares

MÉTODOS DIRETOS Uma forma de resolver diretamente o sistema é multiplicar ambos os lados pela inversa da matriz dos coeficientes: Também poder-se resolver esse sistema pelo método de Cramer ou pelo método de iliminação de Gauss. Para todos esses métodos diretos, o problema torna-se difícil e muitas vezes impossível, quando, por exemplo, o número de incógintas é muito elevado. Assim surge a necessidade dos métodos iterativos.

1 1 1 A A x A b x A b − − − = =

Sistemas de equações lineares

 A^  x^  = b

MÉTODOS ITERATIVOS

Sistemas de equações lineares

MÉTODOS ITERATIVOS: Método de Jacobi

Sistemas de equações lineares

MÉTODOS ITERATIVOS: Método de Jacobi

Sistemas de equações lineares

MÉTODOS ITERATIVOS: Método de Jacobi

Sistemas de equações lineares

MÉTODOS ITERATIVOS: Método de Jacobi Solução

Sistemas de equações lineares

MÉTODOS ITERATIVOS: Método de Gauss Seidel

Sistemas de equações lineares