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Zero de função
Problema
 O cálculo de raízes de funções encontra um
grande emprego na obtenção da solução de
uma vasta gama de problemas de engenharia.
 Em geral, trata-se de determinar o(s) valores
de x tal que f(x)=0, onde f é a função cujo
raízes são a determinar.
Métodos matemáticos
 A matemática fornece métodos formais que permite
a determinação exata das raízes em diversos casos.
 Os métodos mais conhecido permitem a
determinação de raízes de polinômios ate grau 3, ou
grau maior mais em certas condições.
 Em muitas situações, a resolução matemática
necessita de intuição para que elas sejam
transformadas em casos resolvíveis.
Exemplos
 Polinômios do primeiro e segundo grau ou
transformáveis em polinômios do primeiro
ou segundo grau:
 Funções cuja a recíproca é conhecida:
2
2
2 3 0; 3 5 0
2sin 3 0;sin 3sin 5 0
x x x
x x x
+ = + + =
+ = + + =
10log 5 0x − =
Determinação gráfica
 A representação gráfica de uma função é
uma fonte de informações úteis sobre o
comportamento da função, particularmente
para a determinação das raízes.
 Além disso, o grafo permite de compreender
o funcionamento dos métodos numéricos
para determinar as raízes.
Raízes com gráfico
Raízes são dadas
pelos pontos de
interseção do grafo
com o eixo dos x.
Métodos numéricos
 Mesmo com um método formal, o(s)
valor(es) calculado(s) pelo computador é
aproximado, a não seja usar um CAS.
 Existem métodos numéricos que permite
aproximar as raízes em casos gerais,
inclusivo casos que a matemática não resolva
de formalmente.
Métodos numéricos
 Vamos estudar três métodos de determinação
de raízes:
 Bisseção
 Secante
 Newton-Raphson
Bisseção
 Th: Se y=f(x) é uma função contínua e muda
de sinal no intervalo [a,b] (isto é se
f(a).f(b)<0), então existe pelo menos um
ponto x0 ∈ [a,b] tal que f(x0)=0.
 Além disso, se f’(x) não muda de sinal em
[a,b], x0 é a única raiz de f(x) nesse intervalo.
Bisseção
 Para se aproximar de uma raiz, o princípio da
bisseção consista em reduzir o intervalo
inicial testando o sinal de f(x) para o ponto
médio do intervalo.
 Considerando o intervalo [a,b]
 Se , o novo intervalo e [a,(a+b)/2]
 Se , o novo intervalo e [(a+b)/2,b]
( ). ( ) 0
2
a b
f a f
+
<
( ). ( ) 0
2
a b
f b f
+
<
Algoritmo
 Raiz(f,a,b,tol)
 Enquanto (|a-b|>tol)
 x=(a+b)/2
 Se f(x).f(a)<0
 b=x
 Senão
 a=x
 Resultado=(a+b)/2
Bisseção
 Esse método, com um bom escolhe do intervalo
inicial, é adaptado com a representação dos
números do computador: a divisão por 2 a cada
passo é uma operação simples.
 A convergência do algoritmo é garantida, o
algoritmo não saia do intervalo inicial, esse
intervalo é cada vez dividido por dois,
 A convergência é muito lenta: para ganhar uma
decimal (base 10), preciso de 3 a 4 passos.
Secante
 O método da secante funciona sobre o
mesmo princípio que a bisseção e necessita
da mesma condição inicial: continuidade da
função.
Secante
 Com esse método,
determinamos um ponto a
partir da assimilação da
curva com um segmento
passando pelos pontos
(XE, f(XE)) e (XD, f(YD)).
O candidato para ser raiz é
o ponto de interseção desse
segmento com o eixo x.
Secante
 Determinação de XN:
Temos a relação:
De onde podemos extrair XN:
( )
( )
D ND
E E N
X Xf X
f X X X
−
=
−
( ) ( )
( ) ( )
D E E D
N
D E
f X X f X X
X
f X f X
−
=
−
Secante
 O segmento (XN,f(XN));
(XD,f(XD)) é usado para
determinar o valor do
passo seguinte.
Algoritmo
 Raiz(f,a,b,iter)
 Repete iter vezes
 b=(b.f(a)-a.f(b))/(f(a)-f(b))
 Resultado=b
Falsa posição
 O método da falsa posição aparece como
uma combinação entre o método da secante e
a bisseção. As condições iniciais são as
mesma que no caso da bisseção (intervalo
onde a função troca de sinal).
Falsa posição
 Como no caso da secante,
determinamos um ponto a
partir da assimilação da
curva com um segmento
passando pelos pontos
(XE, f(XE)) e (XD, f(YD)).
 Temos:
( ) ( )
( ) ( )
D E E D
N
D E
f X X f X X
X
f X f X
−
=
−
Falsa posição
 No caso da falsa posição, o
novo segmento é
determinado em função
dos sinais de f(XN)f(XD) e
f(XN)f(XE).
 Se f troca de sinal entre
XE e XN, o novo intervalo
é [XE, XN], senão o novo
intervalo é [XN, XE].
Algoritmo
 Raiz(f,a,b,iter)
 Repete iter vezes
 x=(b.f(a)-a.f(b))/(f(a)-f(b))
 Se f(x).f(a)<0, b=x
 Senão a=x
 Resultado=x
Newton-Raphson
 O método de Newton-
Raphson não precisa de
um intervalo inicial.
Ela considera que a
curva no ponto inicial
pode ser aproximada
com a reta tangente à
curva nesse ponto.
Newton-Raphson
 De forma equivalente,
consista também a
considerar a função como
aproximada nesse ponto
pela série de Taylor de 1°
grau:
f(x1)=f(x0)+(x1-x0).f’(x0)
 Determinação de XN:
XN=XD-f(XD)/f’(XD)
Newton-Raphson
 Por um processo
iterativo, a raiz pode
ser aproximada:
xi+1=xi-f(xi)/f’(xi)
Algoritmo
 Raiz(f,x0,iter)
 X=x0
 Repete iter vezes
 X=X-f(X)/f’(X)
 Resultado=X
Newton-Raphson e Secante
 Os dois métodos de secante e Newton-
Raphson são próximos. O método da secante
é o método de Newton-Raphson aonde a
derivada no ponto inicial é substituída pela
diferencia finita. A vantagem da secante é
que não é necessário conhecer a função
derivada.
Convergência
 A convergência desses métodos é em geral
mais rápida que no caso da bisseção. O
método da bisseção usa sempre o mesmo
algoritmo para qualquer função enquanto os
outros métodos usam o comportamento da
curva (diferencia finita ou derivada) para se
aproximar da raiz.
Convergência
 Se Newton-Raphson e
Secante podem ser
mais eficiente, elas
podem ser também
com dificuldade de
convergência se a
função tem variação
do sinal da derivada
próxima da raiz
procurada.
Convergência
 Vários critérios podem ser usados para decidir de
para a aplicação do algoritmo:
 um número dado de iterações,
 quando a diferencia entre dois passo de uma iteração é
menos que um erro |xi+1-xi|< ε,
 quando o valor da função em xi é perto de 0 |f(xi)|<ε,
 quando os dois últimos critérios não para o algoritmo, ele
pode ser parado porque considerado como não
convergente.

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Zero de função

  • 2. Problema  O cálculo de raízes de funções encontra um grande emprego na obtenção da solução de uma vasta gama de problemas de engenharia.  Em geral, trata-se de determinar o(s) valores de x tal que f(x)=0, onde f é a função cujo raízes são a determinar.
  • 3. Métodos matemáticos  A matemática fornece métodos formais que permite a determinação exata das raízes em diversos casos.  Os métodos mais conhecido permitem a determinação de raízes de polinômios ate grau 3, ou grau maior mais em certas condições.  Em muitas situações, a resolução matemática necessita de intuição para que elas sejam transformadas em casos resolvíveis.
  • 4. Exemplos  Polinômios do primeiro e segundo grau ou transformáveis em polinômios do primeiro ou segundo grau:  Funções cuja a recíproca é conhecida: 2 2 2 3 0; 3 5 0 2sin 3 0;sin 3sin 5 0 x x x x x x + = + + = + = + + = 10log 5 0x − =
  • 5. Determinação gráfica  A representação gráfica de uma função é uma fonte de informações úteis sobre o comportamento da função, particularmente para a determinação das raízes.  Além disso, o grafo permite de compreender o funcionamento dos métodos numéricos para determinar as raízes.
  • 6. Raízes com gráfico Raízes são dadas pelos pontos de interseção do grafo com o eixo dos x.
  • 7. Métodos numéricos  Mesmo com um método formal, o(s) valor(es) calculado(s) pelo computador é aproximado, a não seja usar um CAS.  Existem métodos numéricos que permite aproximar as raízes em casos gerais, inclusivo casos que a matemática não resolva de formalmente.
  • 8. Métodos numéricos  Vamos estudar três métodos de determinação de raízes:  Bisseção  Secante  Newton-Raphson
  • 9. Bisseção  Th: Se y=f(x) é uma função contínua e muda de sinal no intervalo [a,b] (isto é se f(a).f(b)<0), então existe pelo menos um ponto x0 ∈ [a,b] tal que f(x0)=0.  Além disso, se f’(x) não muda de sinal em [a,b], x0 é a única raiz de f(x) nesse intervalo.
  • 10. Bisseção  Para se aproximar de uma raiz, o princípio da bisseção consista em reduzir o intervalo inicial testando o sinal de f(x) para o ponto médio do intervalo.  Considerando o intervalo [a,b]  Se , o novo intervalo e [a,(a+b)/2]  Se , o novo intervalo e [(a+b)/2,b] ( ). ( ) 0 2 a b f a f + < ( ). ( ) 0 2 a b f b f + <
  • 11. Algoritmo  Raiz(f,a,b,tol)  Enquanto (|a-b|>tol)  x=(a+b)/2  Se f(x).f(a)<0  b=x  Senão  a=x  Resultado=(a+b)/2
  • 12. Bisseção  Esse método, com um bom escolhe do intervalo inicial, é adaptado com a representação dos números do computador: a divisão por 2 a cada passo é uma operação simples.  A convergência do algoritmo é garantida, o algoritmo não saia do intervalo inicial, esse intervalo é cada vez dividido por dois,  A convergência é muito lenta: para ganhar uma decimal (base 10), preciso de 3 a 4 passos.
  • 13. Secante  O método da secante funciona sobre o mesmo princípio que a bisseção e necessita da mesma condição inicial: continuidade da função.
  • 14. Secante  Com esse método, determinamos um ponto a partir da assimilação da curva com um segmento passando pelos pontos (XE, f(XE)) e (XD, f(YD)). O candidato para ser raiz é o ponto de interseção desse segmento com o eixo x.
  • 15. Secante  Determinação de XN: Temos a relação: De onde podemos extrair XN: ( ) ( ) D ND E E N X Xf X f X X X − = − ( ) ( ) ( ) ( ) D E E D N D E f X X f X X X f X f X − = −
  • 16. Secante  O segmento (XN,f(XN)); (XD,f(XD)) é usado para determinar o valor do passo seguinte.
  • 17. Algoritmo  Raiz(f,a,b,iter)  Repete iter vezes  b=(b.f(a)-a.f(b))/(f(a)-f(b))  Resultado=b
  • 18. Falsa posição  O método da falsa posição aparece como uma combinação entre o método da secante e a bisseção. As condições iniciais são as mesma que no caso da bisseção (intervalo onde a função troca de sinal).
  • 19. Falsa posição  Como no caso da secante, determinamos um ponto a partir da assimilação da curva com um segmento passando pelos pontos (XE, f(XE)) e (XD, f(YD)).  Temos: ( ) ( ) ( ) ( ) D E E D N D E f X X f X X X f X f X − = −
  • 20. Falsa posição  No caso da falsa posição, o novo segmento é determinado em função dos sinais de f(XN)f(XD) e f(XN)f(XE).  Se f troca de sinal entre XE e XN, o novo intervalo é [XE, XN], senão o novo intervalo é [XN, XE].
  • 21. Algoritmo  Raiz(f,a,b,iter)  Repete iter vezes  x=(b.f(a)-a.f(b))/(f(a)-f(b))  Se f(x).f(a)<0, b=x  Senão a=x  Resultado=x
  • 22. Newton-Raphson  O método de Newton- Raphson não precisa de um intervalo inicial. Ela considera que a curva no ponto inicial pode ser aproximada com a reta tangente à curva nesse ponto.
  • 23. Newton-Raphson  De forma equivalente, consista também a considerar a função como aproximada nesse ponto pela série de Taylor de 1° grau: f(x1)=f(x0)+(x1-x0).f’(x0)  Determinação de XN: XN=XD-f(XD)/f’(XD)
  • 24. Newton-Raphson  Por um processo iterativo, a raiz pode ser aproximada: xi+1=xi-f(xi)/f’(xi)
  • 25. Algoritmo  Raiz(f,x0,iter)  X=x0  Repete iter vezes  X=X-f(X)/f’(X)  Resultado=X
  • 26. Newton-Raphson e Secante  Os dois métodos de secante e Newton- Raphson são próximos. O método da secante é o método de Newton-Raphson aonde a derivada no ponto inicial é substituída pela diferencia finita. A vantagem da secante é que não é necessário conhecer a função derivada.
  • 27. Convergência  A convergência desses métodos é em geral mais rápida que no caso da bisseção. O método da bisseção usa sempre o mesmo algoritmo para qualquer função enquanto os outros métodos usam o comportamento da curva (diferencia finita ou derivada) para se aproximar da raiz.
  • 28. Convergência  Se Newton-Raphson e Secante podem ser mais eficiente, elas podem ser também com dificuldade de convergência se a função tem variação do sinal da derivada próxima da raiz procurada.
  • 29. Convergência  Vários critérios podem ser usados para decidir de para a aplicação do algoritmo:  um número dado de iterações,  quando a diferencia entre dois passo de uma iteração é menos que um erro |xi+1-xi|< ε,  quando o valor da função em xi é perto de 0 |f(xi)|<ε,  quando os dois últimos critérios não para o algoritmo, ele pode ser parado porque considerado como não convergente.