METODOS_NUMERICOS
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 1
Métodos Numéricos Aplicados à Engenharia Química
Carga Horária: 60 h - teóricos
Horário: 2ª (B7-S108) e 5ª (B7-S108 ou
Lab. Informática) - 10:10 h às 11:50 h
Professor: Marlus Rolemberg
Avaliação: 3 Provas (?) (50 %)
3 Trabalhos (?) (50 %)
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 2
Calendário
Semestre letivo 2009.1 Início: 06/03/2009
Término: 06/07/2009
Feriados: 02/04 a 10/04 (pesquisa), 21/04 (3ª), 11/06 (5ª)
Provas/Trabalhos: 1ª - 16/04/2009
2ª - 18/05/2009
3ª - 22/06/2009
Reposição: 25/06/2009
Final: 02/07/2009
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 3
Conteúdo
Programa 1. Modelagem matemática de sistemas de engenharia Química.
1.1. Introdução
1.2. Classificação e hipóteses básicas.
1.3. Apresentação de alguns modelos.
2. Utilização de pacotes científicos para cálculo numérico.
3. Solução de Equações Algébricas. 3.1. Introdução.
3.2. Método da bisseção.
3.3. Método de substituições sucessivas.
3.4. Método de Newton-Raphson.
3.5. Aplicação prática.
4. Solução de Equações Diferenciais Ordinárias. 4.1. Problemas de valor inicial.
Entendimento do problema.
Método de Euler.
Estabilidade e Ordem de Aproximação.
Problemas especiais.
Interpolação e quadratura.
Métodos Preditor-Corretor.
Métodos de Runge-Kutta.
4.2. Problemas de condição de contorno.
Entendimento do problema.
Método das diferenças finitas.
Resíduos ponderados.
Bibliografia: PINTO, J. C., LAGE, P. L. C. Métodos numéricos em problemas de Engenharia Química. E-papers, 2001.
CUNHA, C. Métodos numéricos. Editora da UNICAMP, 2003.
RICE, R. G.; DO, D. D. Applied Mathematics and Modeling for Chemical Engineers. J. Wiley, 1995.
MATHEWS, J. H. Numerical Methods for Mathematics, Science and Engineering. 2 edição, Prentice-Hall, 1992.
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 4
Alunos Matriculados
ENNIOGLEISER PEREIRA DE CARVALHO NORMAL
JOSE PIRES MONTELES NETO NORMAL
ISADORA MARTINS COSTA NORMAL
MANOEL DE HOLANDA FERNANDES CAMPELO NORMAL
JONATHAN WALLACE COSTA PEREIRA NORMAL
CASSIUS MARCELLUS COSTA CARVALHO NORMAL
RAISSA THAYNANA TORRES VALE NORMAL
ARIEL SANTANA SILVA NORMAL
DENYSE GASPAR DE SOUSA NORMAL
NATALIA LEONOR QUARESMA SANTOS NORMAL
KARINA ARAUJO SOUSA NORMAL
JOAO WAGNER DOMINICI PINHEIRO NORMAL
FERNANDO JOSÉ SOARES BARROS NORMAL
ANGELICA DE SOUZA XAVIER NORMAL
ANDRE LUIZ DOS SANTOS BARROS LIMA NORMAL
PAULO FERNANDO DE OLIVEIRA LEAL NORMAL
PAULO GUILHERME ALENCAR MESQUITA NORMAL
DAYARA MOREIRA SANTOS FERREIRA NORMAL
GISELY JOVITA PEREIRA NORMAL
PAULA BEATRICY WEBA MOREIRA NORMAL
FABIANA DE CASSIA SANTOS SOEIRO NORMAL
THIAGO CARDOSO SODRE NORMAL
LIENYLCE FERREIRA RODRIGUES NORMAL
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 5
Pré-requisitos
Domínio de técnicas de programação Linguagem programação (Fortran, C, Pascal, etc.)
Planilhas eletrônicas
Softwares matemáticos (Matlab, Mapple, etc.)
Indispensável o uso de computadores/Calculadoras científicas na resolução dos problemas
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 6
Introdução
Métodos numéricos Conjunto de técnicas utilizadas na resolução de problemas
quando não é conveniente obter uma solução matemática exata.
Produzem soluções aproximadas baseadas na solução de algoritmos gerados à partir de demonstrações matemáticas.
Ex: Raiz quadrada de p pelo algoritmo de Eudoxo (x2 = p):
Objetivos: Fornecer ao aluno um conjunto de ferramentas numéricas visando a solução de problemas ‘reais’ das aplicações práticas da Engenharia Química.
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 7
Erros
Origem das incertezas? Equacionamento do problema físico (simplificações)
Truncation (truncamento. computação numérica usa valores discretos como aproximação de um função matemática contínua).
Ex: Série de Taylor para seno: sin(x) = x – x3/3! + x5/5! – x7/7! + ...
Roundoff (arredondamento por limitação de memória).
Ex: Roundoff (ponto-flutuante) no MATLAB
Qual o motivo do erro através nos cálculos utilizando ferramentas computacionais?
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 8
Representação Digital dos Números (1)
Cálculo nos computadores baseados em pulsos elétricos
Manipulação de número binários Representação: N = an2
n + na-12n-1 + ... + a12
1 + a020 (an = 0 ou 1)
1 = 20 = (0000 0001)2
2 = 21 = (0000 0010)2
8 = 23 = (0000 1000)2
10 = 8 + 2 = 23 + 21 = (0000 1010)2
27 = 16 + 8 + 2 + 1 = 24 + 23 + 21 + 20 = (0001 1011)2
Bit (um dígito binário, zero ou um)
Byte (grupo de oito bits)
Computadores (64 ou 32 bits)
Computadores utilizam número fixo de dígitos
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 9
Representação Digital dos Números (2)
Tipos de números armazenados: Inteiros e Reais
Números inteiros: Número fixo de dígitos
Maioria dos computadores utiliza 16 ou 32 bits:
1111 1111 1111 1111 (16 bits) = 216 -1 = 65535
Representação de valores positivos e negativos : -32768 x +32767
Números reais (ponto flutuante ou Floating-point numbers) Representação digital de números reais
Números são armazenados em forma de notação científica
Parte inteira sempre zero. Primeiro dígito da parte decimal não pode ser zero. (75.5 = 0.755x102 ; -812.5 = -0.8125x103 ; 0.0057 = 0.57x10-2)
Forma binária ± (b1b2...bm) x 2t
Armazenados em 32 bits (precisão simples) ou 64 bits (dupla precisão)
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 10
Representação Digital dos Números (3)
Números reais (cont.) 64 bits: 1 para sinal, 52 para mantissa, 11 para expoente e sinal
Limites (dado pelo expoente: 210 -1 = 1023 = 2x1023 ~ 9x10307
-1.80x10+308 x -2.23x10-308 (negativos)
+2.23x10-308 x +1.80x10+308 (positivos)
Valores entre mínimo real: numericamente considerados igual a zero
Valores maiores que ultrapassem limite máximo real: ‘overflow’
Precisão: determinados pelos números de bits utilizado pela mantissa
Dados mantissa são armazenados na forma de múltiplos de potência de ½:
Ex: (011)2 =
m
k
k
kbf1
22
375.02
11
2
11
2
10
321
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Representação Digital dos Números (4)
Números reais (cont.) Limite de número de bits para mantissa: limita valor de dígitos
decimais
Ex1: 1/5: Base decimal = 0.2; Base 2 = 0011 0011 0011... (infinito)
Conjunto de números reais é contínuo e infinito
Ex2: média entre 1 e 2 = 1.5 ; 1 e 1.5 = 1.25 ; etc
Números no formato digital: limitado pela capacidade armazenamento
Ex3: Implementar Ex2 no MATLAB
Como a armazenagem influencia nos cálculos? Erros de ‘arredondamento’
Ex: Inteiros: 4/3 = 1; Real precisão simples: 4/3 = 1.3333333
Fazendo operação inversa: 3 x 1.3333333 = 3.9999999 (erro de 0.0000001).
Imaginem milhares de cálculos acumulando pequenos erros
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 12
Representação Digital dos Números (5)
Precisão da máquina Números muito próximos não podem ser distinguidos pelo
computador se a diferença for menor que o bit menos significante da mantissa.
Precisão: menor fração () associada a mudança do menor bit significativo da mantissa (m):
Ex1: 1.0 + = 1.0 quando || < m
Implicação nos cálculos numéricos Perda na precisão devido ao roundoff precisa ser considerada
Ex2: tangente(a) = seno(a)/cosseno(a)
MATLAB: x = tan(pi/6); y = sin(pi/6)/cos(pi/6)
X == y ? Não!!! x – y = 1.110223x10-16
Para considerar x == y precisa-se definir ERRO e TOLERÂNCIA.
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 13
Representação Digital dos Números (6)
Erros: Absoluto: |’ - |
Relativo: |’ - |/| ref| geralmente |’ - |/| |
Ex1: Medida real = 10; Medida calculada = 9
Erro absoluto = 1; Erro relativo = 0.1
Medida real = 100; Medida calculada = 99
Erro absoluto = 1; Erro relativo = 0.01
Tolerância Menor valor a ser considerado como diferença significativa em um
procedimento numérico
Ex: MATLAB: x = tan(pi/6); y = sin(pi/6)/cos(pi/6)
X == y ? Não!!! x – y = 1.110223x10-16
Se tolerância = 0.1x10-8. Considerar x==y.
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Modelagem matemática na EQ (1)
Modelo: Qualquer objeto, concreto ou abstrato, utilizado para explicar algum
tipo de fenômeno.
Exs: Complexo de Édipo e de Electra; Ensaios laboratório.
Na engenharia:
Conjunto de dados e idéias utilizado para representar um determinado fenômeno.
Dados quantitativos confiáveis Modelo matemático
Exemplo: viagem de carro de São Luís até Imperatriz: Distância: 600 km
Velocidade do carro: 100 km/h
Qual o tempo gasto na viagem?
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Modelagem matemática na EQ (2)
Classificação e hipóteses básicas: Modelos teóricos: desenvolvidos a partir de pressupostos teóricos
bem fundamentados
Modelos empíricos: não são baseados em quaisquer pressupostos teóricos, mas descrevem um conjunto de dados experimentais conhecidos.
Ex: Preparar uma solução de concentração definida, Cf, utilizando como referência a altura de um tanque de diâmetro conhecido
Hipóteses básicas nas análises dos problemas em engenharia:
A massa se conserva (princípio de Lavoisier
A energia se conserva (1ª lei da termodinâmica)
A quantidade de movimento se conserva (3ª lei de Newton)
Grandeza Acumulada = Grandeza Adicionada – Grandeza Removida
Grandeza Acumulada i = Grandeza Adicionada i – Grandeza Removida i + Grandeza Produzida i
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Modelagem matemática na EQ (3)
Classificação e hipóteses básicas (cont.): Modelos dinâmicos: consideram variações temporais nas variáveis
envolvidas
Modelos estacionários: admitem que as variáveis não se modificam com o tempo
Ex: Processos em batelada e processos contínuos
Modelo a parâmetros concentrados: propriedades são uniformes no espaço analisado
Modelo a parâmetros distribuídos: propriedades variam com as coordenadas espaciais
Ex: Reação em tanque de mistura e reator tubular
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 17
Modelagem matemática na EQ (3)
Modelagem de um reator de mistura (batch):
•Considerações:
•Reação: A B , solvente S
•Mecanismo idêntico ao proposto acima
•Agitação promove uma mistura perfeita
•Fluido incompressível
•Sistema de controle de nível eficiente
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 18
Equações não-lineares (1)
Exemplos: Relações PVT (Soave-Redlich-Kwong)
Tipos de raízes: Reais e distintas (x4 + 6x3 + 7x2 - 6x – 8 = 0)
Reais e repetidas (x4 + 7x3 + 12x2 - 4x – 16 = 0)
Complexas (x4 - 6x3 + 18x2 - 30x + 25 = 0)
Combinação de todas (x4 + x3 - 5x2 + 23x - 20 = 0)
Como localizar as raízes? Definir quantas raízes são necessárias;
Observar as restrições físicas do fenômeno;
Aplicar relação de Newton
Forma gráfica ou rotinas com pequenos incrementos
0)( 223
ABZBBAZZ
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1
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 19
Equações não-lineares (2)
Resolução por métodos iterativos Repetir uma determinada operação até a convergência
Estimativa inicial
Convergência
Critério de parada
Método da bissecção: Seja f uma função contínua no intervalo [a,b]
Se f(a).f(b) < 0 então existe pelo menos uma raiz da equação f(x) = 0 no intervalo [a,b]
Algoritmo: dividir o intervalo [a,b] por 2, retendo a metade em que f(a).f(b) < 0
Desvantagem: definir os limites corretamente
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 20
Equações não-lineares (3)
Método da substituição sucessiva Rearranjar a função f(x) = 0, na forma x = g(x)
Exemplo: x4 + 6x3 + 7x2 - 6x – 8 = 0, ficaria na forma
x = (x4 + 6x3 + 7x2 – 8) / 6
Raiz: quando x – g(x) < tolerância ou, interseção entre a reta y = x e a função g(x)
Vantagem: necessita apenas de uma estimativa inicial, e não de um intervalo
Desvantagem: converge apenas se | g’(x) | < 1 em todo intervalo
Fórmula geral:
xn+1 = g(xn) y = x g(x)
x
y = x g(x)
x
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 21
Equações não-lineares (4)
Método Wegstein Aprimoramento do método da substituição sucessiva
x = g(x). Valor inicial: x2 = g(x1)
Traça-se uma reta ligando g(x2) a g(x1)
Interseção entre essa reta e a reta y = x é a nova estimativa, x3
Vantagem, converge onde substituição sucessiva não converge
Não necessita cálculo da derivada de f(x)
Fórmula geral:
y = x g(x)
x
12
12
1
1 )()()(
xx
xgxg
xx
xgy
2n )()(
)()(
1n )(
11
111
12
nnnn
nnnnn
xgxxgx
xgxxgxx
xgx
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 22
Equações não-lineares (5)
Método Newton-Raphson Um dos métodos mais utilizados.
Aproximação linear (série de Taylor):
Linearização: substituição f(x) = 0
Vantagem: Método tem boa convergência
Desvantagem:
Necessita da derivada da função
Horizontalidade de f(x) próximo a raiz
Fórmula geral:
f(x)
x
)('
)(
1
11
xf
xfxx
))((')()( 111 xxxfxfxf
)('
)(1
n
nnn
xf
xfxx
f(x)
![Page 23: METODOS_NUMERICOS](https://reader033.fdocumentos.tips/reader033/viewer/2022052411/5572026f4979599169a38179/html5/thumbnails/23.jpg)
Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 23
Equações não-lineares (6)
Problema1 (fator de atrito): O fator de atrito f para um fluxo turbulento de um fluido
incompressível no interior de um tubo pode ser calculado pela Equação de Colebrook abaixo ( , D: rugosidade e diâmetro do interior do tubo; NRenúmero de Reynolds). Calcule f utilizando as técnicas numéricas apresentadas, dados valores de D e NRe
quaisquer. Compare as vantagens e desvantagens de cada método na resolução do problema
x
fN
D
fRE
51.2
7.3
/ln86.0
1
![Page 24: METODOS_NUMERICOS](https://reader033.fdocumentos.tips/reader033/viewer/2022052411/5572026f4979599169a38179/html5/thumbnails/24.jpg)
Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 24
Equações não-lineares (6)
Problema 2 (Volume molar e fator de compressibilidade): Gases ideais podem ser representados por relações P-V-T, denominadas equações
de estado. Para pressões elevadas, equações complexas podem ser utilizadas. Uma delas é a equação de Van der Walls mostrada abaixo Em alguma situações é conveniente representar a pressão utilizando o termo pressão reduzida (PR), dado por PR = P/PC. O fator de compressibilidade, Z, é dado por: Z = (P.V)/(R.T).. Utilizando as técnicas numéricas apresentadas calcule:
a) O volume molar e fator de compressibilidade para a amônia a P = 56 atm e T = 450 K
b) Repita os cálculos para as pressões reduzidas: PR = 1, 2, 4, 10 e 20.
c) Como o fator de compressibilidade, Z, varia em função da PR?
d) Refaça os cálculos utilizando a equação de Redlich-Kwong e compare os resultados.
d) Quais foi a técnica numérica mais eficiente na resolução deste problema? Justifique sua resposta.
Dados: P – pressão em atm; v – Volume molar em L/g-mol; T – Temperatura em K; R – constante dos gases ideais (0.08206 atm.L/g-maol.K); TC – Temperatura crítica (405.5 K para amônia); PC – Pressão crítica (111.3 atm para amônia)
x
C
C
C
C
P
RTb
P
TRaRTbV
V
aP
8 e
64
27 sendo,
22
2
![Page 25: METODOS_NUMERICOS](https://reader033.fdocumentos.tips/reader033/viewer/2022052411/5572026f4979599169a38179/html5/thumbnails/25.jpg)
Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 25
Exercícios (1)
Problema 1 (Cálculo do volume de líquido em uma esfera): Diversas substâncias químicas com ponto de ebulição abaixo da temperatura
ambiente costumam ser armazenadas na forma liquefeita, sob alta pressão, em recipientes adequados. Os exemplos mais conhecidos são o GLP (gás liquefeito de petróleo), propano, butano e amônia. Diversos tipos de recipientes são utilizados: recipientes cilíndricos (com tampos arredondados) são usados para pequenas quantidades (isqueiros, botijões, cilindros, caminhões tanque). Industrialmente, uma forma consagrada de armazenar estes "gases liquefeitos" é o uso de esferas.
Uma esfera de armazenamento de propano dispõe de um instrumento de medição de nível que indica a altura (medida do ponto de tangência inferior da esfera) da interface líquido-vapor. O volume de líquido é dado pela fórmula
a) Uma esfera com 10 metros de diâmetro é utilizada para armazenar propano saturado a 25°C (densidade aproximada 0,52; pressão de vapor aproximada 10 atm). O nível inicial de líquido é de 2 metros acima da linha de centro da esfera. O responsável pela operação da planta precisa transferir 50 toneladas de propano desta esfera para uma outra. Determine o nível de líquido na esfera ao final da transferência.
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Prof. Marlus Rolemberg Métodos Numéricos Aplicados à EQ 26
Exercícios (2)
Problema 2 (Ponto de bolha e ponto de orvalho): Uma mistura binária líquida de n-pentano (80% em mol) e n-hexano (20% em mol)
precisa ser transportada através de um deserto (temperatura média de 42 °C). Para evitar a perda através da vaporização, a transportadora sugeriu que a mistura fosse transportada em um reservatório pressurizado. Um engenheiro químico afirmou que a mistura poderia ser transportada à pressão atmosférica sem grandes perdas, pois a temperatura de ebulição da amostra seria suficientemente alta
a) Considere a mistura ideal e avalie se a transportadora ou o engenheiro estão corretos. (Dica: utilize a lei Raoult).
b) Supondo que toda a mistura estivesse vaporizada a pressão atmosférica, a temperatura do início de condensação (ponto de orvalho) seria a mesma do início de vaporização? E a composição da fase líquida?
Dados: PA - Pressão de vapor do n-pentano (mmHg), T em °C
PB - Pressão de vapor do n-hexano (mmHg), T em °C
232
63,106485221,6log
TPA T
PB
366,224
53,117187776,6log
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Sistema de Equações Lineares (1)
Um sistema de m equações a n variáveis é chamado sistema de equações lineares. Pode ser representado na forma:
11 1 12 2 1 1
21 1 22 2 2 2
1 1 2 2
....
....
............................................
....
n n
n n
m m mn n m
a x a x a x b
a x a x a x b
a x a x a x b
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Sistema de Equações Lineares (2)
Equações e variáveis: Se o número de equações independentes (linhas na matriz [A]) for
igual ao número variáveis (tamanho do vetor [b]) o sistema terá solução única.
Se número de equações independentes for menor que o número variáveis, o sistema não terá solução.
Se número de equações independentes for maior que o número variáveis, o sistema terá infinitas soluções.
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Sistema de Equações Lineares (3)
Um sistema de pode ser representado na forma de um produto de matrizes:
[A] [x] = [b]
• Resolução: determinar o vetor [x] que satisfaça a operação.
• Técnicas: operações matemáticas com matrizes (combinações lineares)
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Sistema de Equações Lineares (4)
Operações com matrizes: Soma e subtração: matrizes com mesmo número de linhas e colunas
Produto: o número de colunas de uma matriz (A) deve ser igual ao número de linhas da outra matriz (B): AB
Propriedades:
AB ≠BA
A(B+C) = AB + AC
A(BC) = (AB)C
Matriz transposta At
(A + B)t = At + Bt
Matriz identidade (I):
Matriz triangular: Os elementos abaixo ou acima da diagonal são iguais a zero
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Sistema de Equações Lineares (5)
Métodos para solucionar sistemas: Determinação da matriz inversa [A]-1
[A][A]-1 = I; assim [A]-1[b] = solução
Como calcular ? Pacotes computacionais, planilhas, rotinas, etc. Ex:
Eliminação Gaussiana:
Consiste em manipular matematicamente a matriz (transformar em um sistema equivalente), até se obter uma matriz triangular.
1. Qualquer equação pode ser multiplicada (ou dividida) por um escalar sem alterar a solução
2. Qualquer equação pode ser adicionada (ou subtraída) de outra equação sem alterar a solução
3. Pode-se trocar a posição de duas equações sem alterar a solução
1 2 3
1 2 3
1 2 3
2 3 0
4 3
8 1
x x x
x x x
x x x
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Sistema de Equações Lineares (6)
Exemplo eliminação Gaussiana: Sistema matriz
L2 = L2 -(L1/3)*2 L3 = L3 -(L1/3)*4
L3 = L3 -(L2/-9)*-23
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Sistema de Equações Lineares (7)
Algoritmo para Método de Gauss: Iniciação:
Eliminação:
Substituição:
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Sistema de Equações Lineares (8)
Algoritmo para eliminação Gaussiana:
A. Selecionar uma das equações (i-ésima) com o maior coeficiente (ai1) de x1 não nulo. (Pivot).
B. Somar a cada uma das outras equações (j-ésimas) a equação selecionada no item anterior (A.). Antes, deve-se multiplicar a equação do item (A.) por: -aj1/ai1
C. Aplicar de novo o algoritmo com o sub-sistema de n-1 variáveis ate chegar a uma equação de uma variável.
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Sistema de Equações Lineares (9)
Exemplo: Vapor d´água saturado a Ts = 130 C flui através de um tubo de aço de diâmetro
interno de D1 = 20 mm e diâmetro externo de D2 = 25 mm. O tubo é revestido por uma material isolante de [(D3-D2)/2] = 40 mm de espessura. O coeficiente de convecção no interior do tubo é estimado em hi = 1700 W/m2.K e no ambiente é de h0 = 3 W/m2.K. A condutividade térmica do metal é de ks = 45 W/m.K e do material isolante é de ki = 0,064 W/m.K. A temperatura, Ta, do ar é Ta, = 25 C. Calcule as temperaturas na parede interna e externa do tubo e na parede externa do material isolante.
Modelagem Sistema de Equações
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Sistema de Equações Lineares (10)
Métodos iterativos
Necessitam de uma estimativa inicial
Soluções aproximadas.
Métodos apresentados nem sempre funcionam
A convergência é garantida em sistema com Dominância Diagonal:
Alguma vezes é possível transformar um sistema sem dominância diagonal através da troca de linhas
Elementos da diagonal não podem ser zero
n
ijj
ijii niaa1
,...,2,1 ,
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Sistema de Equações Lineares (11)
Método Jacobi Consiste em dar estimativas iniciais as ingónitas (xi) e calcular
novos valores pela própria equação do sistema. Ex: O sistema abaixo
Isolando-se xi :
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Sistema de Equações Lineares (12)
Método Jacobi (cont.) Se os valores de xi forem corretos, os dois lados da equação serão
iguais.
O método consiste em ir substituindo os valores até a convergência:
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Sistema de Equações Lineares (13)
Método Jacobi (cont.) Forma geral:
Ou:
Critério parada:
KJXX kk 1
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Sistema de Equações Lineares (13)
Método Gauss-Seidel Variante do método de Jacobi.
As incógnitas atualizadas são utilizadas imediatamente nas atualizações das demais:
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Sistema de Equações Não-Lineares (1)
Pode-se adaptar métodos mostrados anteriormente para a solução de sistemas de equações não-lineares.
1. Método das substituições sucessivas.
Escrever as equações na forma:
Resolver o sistema (semelhante ao Jacobi)
Garantia e convergência: valores característicos do Jacobiano de G(x) tenham módulo menor do que 1.
Valor característico. Valor de que satisfaça:
),...,,(
...
),...,,(
),...,,(
...
0
...
0
0
),...,,(
...
),...,,(
),...,,(
)(
21
212
211
2
1
21
212
211
nn
n
n
nnn
n
n
xxxg
xxxg
xxxg
x
x
x
xxxf
xxxf
xxxf
xf
0)det( * IJ g
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Sistema de Equações Não-Lineares (2)
1. Método das Newton-Raphson.
Pode ser facilmente estendido para problemas multi-dimensionais na forma:
Sendo a matriz inversa da matriz Jacobiana da função f(x) e X o vetor com as incógnitas x
Vantagens: não necessita da definição prévia da localização da raiz;
Sempre converge, se a estimativa inicial for boa
Desvantagens: Requer o cálculo das derivadas;
Método requer a inversão da matriz jacobiana em cada interação
Para minimizar desvantagens várias rotinas numéricas foram desenvolvidas ara cálculo da derivada e matriz inversa (IMSL, NR)
nfnn fJXX 1
1
1
fJ
n
nn
n
f
x
f
x
f
x
f
x
f
J
1
1
1
1
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Equações Diferenciais Ordinárias (1)
Equações cujas incógnitas são funções de uma variável e sua derivadas
Ex1: y’(x) = f(x, y(x)) - EDO 1ª ordem
Ex2: y’’(x) = f(x, y(x), y’(x)) - EDO 2ª ordem
Tipos de problema:
Valor inicial: a solução deverá atender as condições pré-estabelecida no início do intervalo onde será avaliada:
Ex: Início da função em a: y(a) = y0, y’(a) = v0
Condição de contorno: a equação deverá ser satisfeita no intervalo (a, b) e são estabelecidos valores nos extremos deste intervalo:
Ex: y(a) = y0 e y(b) = yn
Essência do método: discretização da função
1. Definição de uma malha (conjunto finitos de pontos)
2. Definição de um passo, h
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Equações Diferenciais Ordinárias (2)
Problemas de valor inicial: Método de Euler
Idéia básica: avaliar o comportamento da função em cada ponto utilizando série de Taylor a partir do valor inicial
Truncando no primeiro termo e definindo h = t – t0
Resultado é a extrapolação a partir da avaliação do comportamento da função no ponto t0
A precisão do resultado depende do passo, do comportamento da curva e do valor previamente calculado (método explícito)
Ex:
...)(''2
)()(')()()( 0
2
0000
ty
tttytttyty
),(. 0001 ytfhyy
tety
yytdt
dy
25124
1
1)0( , 2
![Page 45: METODOS_NUMERICOS](https://reader033.fdocumentos.tips/reader033/viewer/2022052411/5572026f4979599169a38179/html5/thumbnails/45.jpg)
Equações Diferenciais Ordinárias (3)
Estabilidade:
Como cada ponto calculado depende do ponto anterior, cálculos podem divergir:
Avaliação depende do conhecimento da solução algébrica
Ordem de aproximação
Maneira de representar os erros oriundos dos termos desprezados na aproximação
Representado por O(hn). Tende a zero na mesma velocidade que hn.
Euler: ...)(''2
)()( 0
2
0
tytt
hO n
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Equações Diferenciais Ordinárias (3)
Método de Euler (1ª. Ordem) pouco usado. Existem métodos mais eficientes (ordem superior).
Idéia básica: avaliar o comportamento da curva dentro do intervalo h.
Runge-Kutta 4ª ordem:
k1 , k2 , k3 , k4 ,estimativas do comportamento da função
6336. 4321
1
kkkkhyy ii
),(
)2
,2
(
)2
,2
(
),(
3114
2113
1112
111
hkyhtfk
kh
yh
tfk
kh
yh
tfk
ytfk
ii
ii
ii
ii
![Page 47: METODOS_NUMERICOS](https://reader033.fdocumentos.tips/reader033/viewer/2022052411/5572026f4979599169a38179/html5/thumbnails/47.jpg)
Equações Diferenciais Ordinárias (4)
Método de Diferenças finitasEuler : transformar o problema de equações diferenciais em sistema de equações algébricas.
Primeiro passo: discretizar Dividir o domínio de cálculo em subdomínios
As aproximações e serão calculadas em cada ponto da malha Série de Taylor:
Avaliando o ponto i (Taylor = 2), e a tendência antes (+h) e depois (-h):
...)(''!2
)('.)()(2
xyh
xyhxyhxy
)(''!2
)('.)()(
)(''!2
)('.)()(
2
2
xyh
xyhxyhxy
xyh
xyhxyhxy
![Page 48: METODOS_NUMERICOS](https://reader033.fdocumentos.tips/reader033/viewer/2022052411/5572026f4979599169a38179/html5/thumbnails/48.jpg)
Equações Diferenciais Ordinárias (5)
Subtraindo uma equação da outra teremos:
Mesmo raciocínio para calcular segunda derivada (um termo a mais na série de Taylor)
Em cada ponto no interior da malha utilizamos as equações discretizadas acima. Para o primeiro e último ponto do interior da malha, utiliza-se também os dados de condição de contorno
Dessa maneira, consegue obter um sistema de equações algébricas (tridiagonal) que pode ser resolvido por métodos numéricos.
h
hxyhxyxy
2
)()()('
2
)()(2)()(''
h
hxyxyhxyxy
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Equações Diferenciais Ordinárias (6)
Existem outras variações (intervalos variáveis), mas a fórmula centrada produz bons resultados:
Exemplo:
Discretizando no intervalo [0,1] e tomando como passo h = 0,1, teremos a equação genérica:
Rearranjando os termos com xi = ih:
eyy
xexyyy x
)1( 1)0(
)1(''' 2
)1(2
2 211
2
11
i
x
iiiiiii xeyx
h
yy
h
yyyi
)1(2)2()42()2( 222
1
3
1 hiehhyihyh ih
yii