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CÁLCULO NUMÉRICO - EAMB018 / ECIV019 - Período Letivo: 2013-1 Carga Horária: 60h Horários: 2ª feira (11:10 – 12:50) 4ª feira (11:10 – 12:50) Professor: Eduardo Toledo de Lima Junior limajunior@lccv.ufal.br DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 2 Introdução • Lembramos do Método de Newton para determinação da solução de sistemas não lineares – Precisamos saber a Jacobiana do sistema... – E se sua forma analítica não for conhecida? Vamos utilizar um método numérico para determinação da derivada!! DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 3 Introdução • Problemas que freqüentemente ocorrem: – Não é possível encontrar a forma fechada da derivada – A solução fechada existe, no entanto seu cálculo é muito difícil – A solução fechada tem pouco valor prático – Necessidade de implementação computacional DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 4 Objetivo • Calcular a derivada da função f(x) em um ponto x conhecendo alguns valores discretos da função f(x) nos pontos x0, x1, ... , xn. POSSÍVEL SOLUÇÃO: Na vizinhança do ponto x, substituir a função f(x) desconhecida por um polinômio interpolador e derivar o polinômio! DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 5 Idéia Básica • Dado um conjunto de pontos discretos que definem uma função f(x), encontrar o polinômio que interpola esse conjunto de pontos. DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 6 Idéia Básica • pn(x) → polinômio de grau n que passa pelos pontos (x0,f0), (x1,f1), ..., (xn,fn). • Se f(x) for m vezes diferenciável, as derivadas de ordem mais alta podem ser obtidas através das derivadas de pn, n ≥ m... DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 7 Método das Diferenças Finitas • A formulação para obtenção das derivadas aproximadas pode ser realizada a partir da utilização de qualquer uma das técnicas de interpolação (Vandermonde, Lagrange, Newton). • Então, considere o polinômio interpolador pn obtido pelo método de Newton: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 8 Método das Diferenças Finitas • Para n=1: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 9 Método das Diferenças Finitas • Para n=2: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 10 Método das Diferenças Finitas Avançadas • Neste caso, o valor onde se deseja conhecer a derivada (ponto x) é coincidente com o ponto inicial x0. • Para x = x0 DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 11 Método das Diferenças Finitas Avançadas • Substituindo: x = x0 DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 12 Método das Diferenças Finitas Avançadas • Considerando que os pontos são igualmente espaçados, tem-se: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 13 Método das Diferenças Finitas Centradas • Neste caso, o valor onde se deseja conhecer a derivada (ponto x) é coincidente com o ponto central x1. • Para x = x1 DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 14 Método das Diferenças Finitas Centradas • Substituindo: x = x1 DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 15 Método das Diferenças Finitas Centradas • Considerando também que os pontos são igualmente espaçados, tem-se: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 16 Método das Diferenças Finitas Atrasadas • Neste caso, o valor onde se deseja conhecer a derivada (ponto x) é coincidente com o ponto final x2. • Para x = x2 • Para pontos igualmente espaçados, tem-se: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 17 Exemplo: • Dados os pontos a seguir: • Calcular a aceleração no tempo t = 1.5s. t(s) 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 v(m/s) 1.00 1.25 2.30 4.52 3.41 8.35 DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 18 Exemplo: • Usando n=1: – Método das Diferenças Finitas atrasadas: – Método das Diferenças Finitas avançadas: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 19 Exemplo: • Usando n=2: – MDF atrasadas: – MDF centrais: – MDF avançadas: 2210 /90.2 5.02 30.2325.141 2 34 )5.1(')5.1( sm h fff ya 2210 77 502 4135244323 2 43 5151 sm h fff ya /. . ... ).(').( 202 273 502 251524 2 5151 sm h ff ya /. . .. ).(').( DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 20 Considerações: • Em geral, a precisão do processo de diferenciação depende: – Do ponto escolhido no intervalo; – Da ordem da derivada a ser aproximada. (considerando o mesmo polinômio interpolador, quanto maior o grau da derivada, maior o erro); – Do tamanho de h. (quanto menor o valor de h, menor o erro) DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 21 Exemplo: • Verificar o erro de df/dx em x = x0 para diferentes graus do polinômio interpolador: DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA 22 Exemplo: Ordem do polinômio df/dx em x=x0 Erro 1 2.8588 5.17% 2 2.7085 -0.359% 3 2.7190 0.028% 4 2.7182 -0.0024%
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