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Métodos numéricos de obtenção de raízes são amplamente usados na engenharia. Sua implementação computacional é comum, visando a automatização de re...

Métodos numéricos de obtenção de raízes são amplamente usados na engenharia. Sua implementação computacional é comum, visando a automatização de resolução de problemas matemáticos, ao mesmo tempo que não é requerido muito custo computacional. Em relação aos diferentes métodos numéricos de identificação de raízes e seus resultados, analise as afirmativas a seguir: I. A estimativa inicial de x impacta fortemente a convergência de um método numérico. II. O resultado de um método numérico é fortemente impactado pelo valor de erro especificado como tolerância. III. A utilização de métodos diferentes leva ao mesmo resultado, para uma mesma precisão, entretanto, tendo diferenças no custo computacional. IV. O Método de Newton-Raphson apresenta uma das maiores velocidades de convergência devido a utilização da derivada da função, mas, refletindo em um alto custo computacional em cada iteração. É correto o que se afirma em: Questão 1Resposta a. II, III e IV. b. I, II e IV. c. I, II e III. d. I, II, III e IV. e. I, III e IV.

💡 1 Resposta

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A resposta correta é a alternativa B) I, II e IV. Justificativa: I. A estimativa inicial de x impacta fortemente a convergência de um método numérico. Isso ocorre porque a escolha de um valor inicial próximo à raiz pode levar a uma convergência mais rápida e precisa. II. O resultado de um método numérico é fortemente impactado pelo valor de erro especificado como tolerância. Isso ocorre porque a escolha de uma tolerância muito baixa pode levar a um grande número de iterações, enquanto uma tolerância muito alta pode levar a uma solução imprecisa. III. A utilização de métodos diferentes pode levar a resultados diferentes, mesmo para a mesma precisão, e também pode haver diferenças no custo computacional. IV. O Método de Newton-Raphson apresenta uma das maiores velocidades de convergência devido à utilização da derivada da função, mas, refletindo em um alto custo computacional em cada iteração.

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