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Os modelos matemáticos podem ser solucionados utilizando de métodos matemáticos ou métodos numéricos. A solução de um modelo matemático obtida por meio de um método matemático é chamada de solução exata, enquanto a solução obtida utilizando um método numérico é chamada de solução numérica pois consiste em um conjunto de números que representam a solução do problema numérico. O erro relativo percentual entre a solução numérica e a solução exata é um importante parâmetro para analisar a precisão do problema numérico. Considere que, dado um modelo, seu valor de solução exata seja x = - 1,564 e seu valor de solução numérica seja x = - 1,472. Qual é o erro relativo percentual entre estes dois valores?


a) 0,0588 %
b) 5,88 %
c) 6,25 %
d) 9,2 %
e) 194,18 %

A simulação computacional de problemas numéricos envolve o uso de computadores e desta forma, devem ser implementados em uma determinada linguagem computacional. Existem várias linguagens computacionais que podem ser usadas em métodos numéricos: MATLAB, C/C++, Python, entre outros. Independente da linguagem computacional usada, os códigos usados para simulação devem ser escritos em um mesmo padrão que segue o algoritmo do método numérico. O algoritmo é o procedimento do método numérico que pode ser representado como um diagrama de blocos ou como um pseudocódigo. O diagrama de blocos abaixo representa um algoritmo básico usado na simulação de um problema numérico:
A sequência correta de etapas da simulação associadas aos números de 1 até 4 é:


a) 1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se tolerância <= erro; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada não for satisfeito.
b) 1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
c) 1 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 2 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
d) 1 - Definição valores iniciais, de parâmetros, tolerância; 2 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.

o erro absoluto entre solução exata e numérica; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.


Diferentes métodos podem ser utilizados para aproximar um modelo matemático a um problema numérico. Um método conhecido é utilizando uma série infinita tal como a série de Taylor. A vantagem do uso de uma série infinita é a possibilidade de aumentar a precisão do problema numérico através da inserção de termos da série. Se a série de Taylor for truncada no segundo termo produz um problema numérico semelhante ao de uma aproximação por diferença finita. Considere o modelo matemático abaixo no qual estes métodos de aproximação podem ser usados:


Nem sempre é possível encontrar as raízes de uma equação algebricamente, necessitando-se, assim, de métodos numéricos. A alternativa que descreve, respectivamente, características dos métodos da bisseção, de Newton-Raphson e da secante para encontrar raízes de funções não algébricas é:


convergência lenta; requer uso a derivada; e convergência lenta.
dispensa uso da derivada; convergência rápida; e dispensa uso da derivada.
requer uso da derivada; convergência lenta; e requer uso da derivada.

A solução de modelos matemáticos, que representam processos reais, utilizando métodos computacionais, produzem solução com certo grau de erro em relação a uma solução que seria obtida através de um método matemático. O módulo deste desvio ou erro pode ser maior ou menor dependendo da faixa de operação do processo. O problema numérico deve gerar o menor erro possível, em relação a solução exata, dentro da faixa de operação desejada do processo. A tabela abaixo contém valores de uma solução exata (x ) e numérica (x ) de acordo com o tempo de um processo. Analise os dados e marque a alternativa correta.


Entre 4 e 6 segundos.
Entre 2 e 4 segundos.
Entre 8 e 10 segundos.
Entre 6 e 8 segundos.
A partir de 10 segundos.

Os processos com características lineares podem ser representados por um sistema de equações algébricas lineares. Embora existam sistemas que também possuem equações


Sabendo que o sistema de equações acima pode ser representado na forma de matrizes como abaixo:
A matriz correta obtida após a etapa de eliminação progressiva é:


a) [1, -2, 1, -7; 0, 5, -5, 25; 0, 0, -2, 10]
b) [1, -2, 1, -7; 0, 5, -5, 25; 0, 0, -2, -10]
c) [1, -2, 1, -7; 0, 5, -5, 25; 0, 0, -2, -5]

Nessa situação, é apropriado para a solução do problema apresentado o método numérico denominado


a) Runge-Kutta
b) Mínimos Quadrados
c) Newton-Raphson
d) Trapézio
e) Gauss Seidel

A partir deste fato, qual das equações abaixo pode ser considerada linear?


a) y = x^2 + 3x - 2
b) y = 2x - 5
c) y = sin(x)
d) y = e^x
e) y = log(x)

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Questões resolvidas

Os modelos matemáticos podem ser solucionados utilizando de métodos matemáticos ou métodos numéricos. A solução de um modelo matemático obtida por meio de um método matemático é chamada de solução exata, enquanto a solução obtida utilizando um método numérico é chamada de solução numérica pois consiste em um conjunto de números que representam a solução do problema numérico. O erro relativo percentual entre a solução numérica e a solução exata é um importante parâmetro para analisar a precisão do problema numérico. Considere que, dado um modelo, seu valor de solução exata seja x = - 1,564 e seu valor de solução numérica seja x = - 1,472. Qual é o erro relativo percentual entre estes dois valores?


a) 0,0588 %
b) 5,88 %
c) 6,25 %
d) 9,2 %
e) 194,18 %

A simulação computacional de problemas numéricos envolve o uso de computadores e desta forma, devem ser implementados em uma determinada linguagem computacional. Existem várias linguagens computacionais que podem ser usadas em métodos numéricos: MATLAB, C/C++, Python, entre outros. Independente da linguagem computacional usada, os códigos usados para simulação devem ser escritos em um mesmo padrão que segue o algoritmo do método numérico. O algoritmo é o procedimento do método numérico que pode ser representado como um diagrama de blocos ou como um pseudocódigo. O diagrama de blocos abaixo representa um algoritmo básico usado na simulação de um problema numérico:
A sequência correta de etapas da simulação associadas aos números de 1 até 4 é:


a) 1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se tolerância <= erro; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada não for satisfeito.
b) 1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
c) 1 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 2 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
d) 1 - Definição valores iniciais, de parâmetros, tolerância; 2 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.

o erro absoluto entre solução exata e numérica; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.


Diferentes métodos podem ser utilizados para aproximar um modelo matemático a um problema numérico. Um método conhecido é utilizando uma série infinita tal como a série de Taylor. A vantagem do uso de uma série infinita é a possibilidade de aumentar a precisão do problema numérico através da inserção de termos da série. Se a série de Taylor for truncada no segundo termo produz um problema numérico semelhante ao de uma aproximação por diferença finita. Considere o modelo matemático abaixo no qual estes métodos de aproximação podem ser usados:


Nem sempre é possível encontrar as raízes de uma equação algebricamente, necessitando-se, assim, de métodos numéricos. A alternativa que descreve, respectivamente, características dos métodos da bisseção, de Newton-Raphson e da secante para encontrar raízes de funções não algébricas é:


convergência lenta; requer uso a derivada; e convergência lenta.
dispensa uso da derivada; convergência rápida; e dispensa uso da derivada.
requer uso da derivada; convergência lenta; e requer uso da derivada.

A solução de modelos matemáticos, que representam processos reais, utilizando métodos computacionais, produzem solução com certo grau de erro em relação a uma solução que seria obtida através de um método matemático. O módulo deste desvio ou erro pode ser maior ou menor dependendo da faixa de operação do processo. O problema numérico deve gerar o menor erro possível, em relação a solução exata, dentro da faixa de operação desejada do processo. A tabela abaixo contém valores de uma solução exata (x ) e numérica (x ) de acordo com o tempo de um processo. Analise os dados e marque a alternativa correta.


Entre 4 e 6 segundos.
Entre 2 e 4 segundos.
Entre 8 e 10 segundos.
Entre 6 e 8 segundos.
A partir de 10 segundos.

Os processos com características lineares podem ser representados por um sistema de equações algébricas lineares. Embora existam sistemas que também possuem equações


Sabendo que o sistema de equações acima pode ser representado na forma de matrizes como abaixo:
A matriz correta obtida após a etapa de eliminação progressiva é:


a) [1, -2, 1, -7; 0, 5, -5, 25; 0, 0, -2, 10]
b) [1, -2, 1, -7; 0, 5, -5, 25; 0, 0, -2, -10]
c) [1, -2, 1, -7; 0, 5, -5, 25; 0, 0, -2, -5]

Nessa situação, é apropriado para a solução do problema apresentado o método numérico denominado


a) Runge-Kutta
b) Mínimos Quadrados
c) Newton-Raphson
d) Trapézio
e) Gauss Seidel

A partir deste fato, qual das equações abaixo pode ser considerada linear?


a) y = x^2 + 3x - 2
b) y = 2x - 5
c) y = sin(x)
d) y = e^x
e) y = log(x)

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5/25/23, 8:24 PM Clique aqui para iniciar a AP2: (UNIGRANRIO - EAD) MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM ENGENHARIA GRD-0242 (Turma 1)
https://afya.instructure.com/courses/64706/quizzes/192361 1/15
Clique aqui para iniciar a AP2
Entrega 31 mai em 23:59 Pontos 25 Perguntas 10 Disponível 22 mai em 0:00 - 25 jun em 23:59
Limite de tempo Nenhum
Instruções
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MAIS RECENTE Tentativa 1 28 minutos 25 de 25
Pontuação deste teste: 25 de 25
Enviado 25 mai em 20:24
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2,5 / 2,5 ptsPergunta 1
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Os modelos matemáticos podem ser solucionados utilizando de métodos matemáticos ou métodos
numéricos. A solução de um modelo matemático obtida por meio de um método matemático é
chamada de solução exata, enquanto a solução obtida utilizando um método numérico é chamada
de solução numérica pois consiste em um conjunto de números que representam a solução do
problema numérico. O erro relativo percentual entre a solução numérica e a solução exata é um
importante parâmetro para analisar a precisão do problema numérico. Considere que, dado um
modelo, seu valor de solução exata seja x = - 1,564 e seu valor de solução numérica seja x = -
1,472. Qual é o erro relativo percentual entre estes dois valores?
e n
 0,0588 %
 5,88 %Correto!Correto!
 6,25 %
 9,2 %
 194,18 %
A resposta correta é 5,88 % pois este é o valor calculado através da fórmula:
2,5 / 2,5 ptsPergunta 2
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A simulação computacional de problemas numéricos envolve o uso de computadores e desta forma,
devem ser implementados em uma determinada linguagem computacional. Existem várias
linguagens computacionais que podem ser usadas em métodos numéricos: MATLAB, C/C++,
Python, entre outros. Independente da linguagem computacional usada, os códigos usados para
simulação devem ser escritos em um mesmo padrão que segue o algoritmo do método numérico. O
algoritmo é o procedimento do método numérico que pode ser representado como um diagrama de
blocos ou como um pseudocódigo. O diagrama de blocos abaixo representa um algoritmo básico
usado na simulação de um problema numérico:
A sequência correta de etapas da simulação associadas aos números de 1 até 4 é:
5/25/23, 8:24 PM Clique aqui para iniciar a AP2: (UNIGRANRIO - EAD) MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM ENGENHARIA GRD-0242 (Turma 1)
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1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável
dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se tolerância <= erro; 4 -
Encerra a simulação se o critério de parada não for satisfeito.
 
1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável
dependente e do erro iterativo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 -
Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
Correto!Correto!
 
1 - Cálculo da variável dependente e do erro iterativo; 2 - Definição de valores iniciais,
parâmetros, tolerância e passo; 3 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância; 4 -
Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
 
1 - Definição valores iniciais, de parâmetros, tolerância; 2 - Cálculo da variável dependente
e do erro absoluto entre solução exata e numérica; 3 - Critério de parada verifica se erro <=
tolerância; 4 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito.
 
1 - Definição de valores iniciais, parâmetros, tolerância e passo; 2 - Cálculo da variável
dependente e do erro iterativo; 3 - Encerra a simulação se o critério de parada for satisfeito;
4 - Critério de parada verifica se erro <= tolerância.
5/25/23, 8:24 PM Clique aqui para iniciar a AP2: (UNIGRANRIO - EAD) MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM ENGENHARIA GRD-0242 (Turma 1)
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Na primeira etapa define-se valores iniciais de variáveis e valores de parâmetros fixos. Na
segunda etapa calcula-se variáveis que alteram seu valor ao longo da simulação e também o
erro iterativo entre estes valores. Ainda dentro do laço o erro é comparado à tolerância na
terceira etapa (critério de parada). A quarta etapa é o encerramento dos cálculos caso a
terceira etapa seja verdadeira.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 3
Diferentes métodos podem ser utilizados para aproximar um modelo matemático a um problema
numérico. Um método conhecido é utilizando uma série infinita tal como a série de Taylor. A
vantagem do uso de uma série infinita é a possibilidade de aumentar a precisão do problema
numérico através da inserção de termos da série. Se a série de Taylor for truncada no segundo
termo produz um problema numérico semelhante ao de uma aproximação por diferença finita.
Considere o modelo matemático abaixo no qual estes métodos de aproximação podem ser usados:
 
A aproximação por série de Taylor, truncada no segundo termo, do modelo matemático acima é:
 Correto!Correto!
 
 
 
5/25/23, 8:24 PM Clique aqui para iniciar a AP2: (UNIGRANRIO - EAD) MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM ENGENHARIA GRD-0242 (Turma 1)
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2,5 / 2,5 ptsPergunta 4
Nem sempre é possível encontrar as raízes de uma equação algebricamente, necessitando - se,
assim, de métodos numéricos. A alternativa que descreve, respectivamente, características dos
métodos da bisseção, de Newton-Raphson e da secante para encontrar raízes de funções não
algébricas é:
 
convergência lenta; requer uso a derivada; e convergência lenta.
 
dispensa uso da derivada; convergência rápida; e dispensa uso da derivada.
Correto!Correto!
 
requer uso da derivada; convergência lenta; e requer uso da derivada.
5/25/23, 8:24 PM Clique aqui para iniciar a AP2: (UNIGRANRIO - EAD) MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM ENGENHARIA GRD-0242 (Turma 1)
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convergência lenta; requer uso a derivada; e convergência lenta.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 5
A solução de modelos matemáticos, que representam processos reais, utilizando métodos
computacionais, produzem solução com certo grau de erro em relação a uma solução que seria
obtida através de um método matemático. O módulo deste desvio ou erro pode ser maior ou menor
dependendo da faixa de operação do processo. O problema numérico deve gerar o menor erro
possível, em relação a solução exata, dentro da faixa de operação desejada do processo. A tabela
abaixo contém valores de uma solução exata (x ) e numérica (x ) de acordo com o tempo de um
processo. Analise os dados e marque a alternativa correta.
 
tempo (s) x (m) x (m)
0 0,000 0,000
2 0,9672 1,0016
4 1,1910 1,1934
6 1,3218 1,3230
8 1,4147 1,4191
10 1,4867 1,5423
e n
e n
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O intervalo de tempo em que o problema numérico apresentou melhor capacidade de descrever o
processo, assegurando um menor erro relativo foi:
 Entre 4 e 6 segundos.Correto!Correto!Entre 2 e 4 segundos.
 Entre 8 e 10 segundos.
 Entre 6 e 8 segundos.
 A partir de 10 segundos.
A resposta correta é entre 4 e 6 segundos, pois nestes dois valores de tempos estão os
menores erros relativos entre solução exata e numérica.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 6
Os processos com características lineares podem ser representados por um sistema de equações
algébricas lineares. Embora existam sistemas que também possuem equações não lineares, alguns
são formados apenas por equações lineares. Neste caso usam-se métodos computacionais
específicos para solução destes sistemas. Um método computacional conhecido para solução de
sistemas de equações lineares é o método da eliminação de Gauss. Este método é executado em
duas etapas: a eliminação progressiva e a posterior substituição progressiva. Use o método da
eliminação de Gauss no sistema de equações abaixo e responda corretamente:
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x-2y+z= -7
2x+y-3z=11
2x-3y-2z= -3
 
Sabendo que o sistema de equações acima pode ser representado na forma de matrizes como
abaixo:
A matriz correta obtida após a etapa de eliminação progressiva é:
 
 
Correto!Correto!
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A resposta correta é , pois compreende os coeficientes corretos obtidos da etapa de
eliminação progressiva.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 7
Os modelos matemáticos descrevem relações funcionais entre variáveis dependentes, variáveis
Independentes, parâmetros e funções forçantes dos processos e fenômenos físicos ou químicos. A
equação abaixo mostra a forma funcional de um modelo matemático de um determinado fenômeno.
Para simular este modelo matemático pode-se usar um problema numérico obtido da série de Taylor
truncada no terceiro termo.
Sabendo que f(0) = 2 (f em x = 0), o valor de f em x = 1,5 (usando h = = 0,5) é:
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 3,2448
 2,4375
 3,1303Correto!Correto!
 2,9000
 2,6364
Fazendo f(x) = f e usando o problema numérico:
com os dados fornecidos chega-se a resposta 3,1303 através do método iterativo de Euler.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 8
Um engenheiro de uma empresa verificou que uma nova tecnologia de supervisão, implantada
recentemente, estava produzindo um grande volume de informações sobre o processo produtivo
que poderiam ser aproveitadas para auxiliar a empresa na melhoria desse processo.
Observou-se uma distribuição dos dados, no plano x y, conforme a figura abaixo.
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https://afya.instructure.com/courses/64706/quizzes/192361 12/15
Coube ao engenheiro aplicar os seus conhecimentos acerca de métodos numéricos e desenvolver
uma ferramenta computacional capaz de extrair informações a respeito da tendência dos dados, de
modo que possa ser aplicada na previsão de paradas no processo produtivo, auxiliando a empresa
na manutenção preventiva.
Nessa situação, é apropriado para a solução do problema apresentado o método numérico
denominado
 Runge-Kutta 
 Mínimos Quadrados Correto!Correto!
 Newton-Raphson 
 Trapézio 
 Gauss Seidel 
5/25/23, 8:24 PM Clique aqui para iniciar a AP2: (UNIGRANRIO - EAD) MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM ENGENHARIA GRD-0242 (Turma 1)
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O método de Mínimos Quadrados permite, através de interpolação ou extrapolação de dados
in,ferir informações sobre previsão&nbsp;de eventos futuros.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 9
Os processos sejam eles físicos ou químicos podem ser representados por equações matemáticas
diferenciais ou por equações algébricas. Os processos podem ser representados por equações
lineares ou não lineares. As equações não lineares caracterizam as complexidades dos processos e
para a simplificação deste tipo de processo é necessário que as equações não lineares sejam
linearizadas. A solução para sistemas lineares é mais simplificada.
A partir deste fato, qual das equações abaixo pode ser considerada linear?
 Syntax error from line 1 column 53 to line 1 column 97. Unexpected 'f'.Correto!Correto!
 
 
 
 
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A resposta correta é , pois não possui nenhum termo não
linear.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 10
Na compra de um bem como um carro ou um imóvel, o consumidor não costuma pagar pelo preço
atual do bem (P) à vista, mas sim em prestações (A) em um número de vezes (n) nas quais incidem
juros (i) durante um determinado prazo. A relação algébrica que relaciona estes valores está abaixo
e através dela é possível determinar os juros que estão sendo pagos de acordo com o valor da
prestação, e do valor atual do bem durante o prazo estipulado. Para o uso de um determinado
método numérico para determinação dos juros é necessário adaptar esta relação algébrica a uma
função objetivo. Analise a equação e marque a alternativa correta.
A função objetivo que pode ser usada para o cálculo dos juros é:
 
 
Correto!Correto!
 
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A resposta correta é , pois basta passar o lado esquerdo da igualdade para o lado direito
invertendo o sinal.
Pontuação do teste: 25 de 25

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