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Problema 2

A função que modela a força exercida pelo vento no mastro de um barco, por metro, é:

𝑓(π‘₯) = 200π‘₯

5 + π‘₯𝑒

βˆ’2π‘₯30⁄ , π‘₯ ∈ [0,30]

Comprimento do mastro

A força equivalente pode ser determinada através do integral:

𝐹 ≑ 𝐼(𝑓) = ∫ 𝑓(π‘₯)𝑑π‘₯30

0

1. Considerando os pontos π‘₯0 = 0; π‘₯1 = 4; π‘₯2 = 9; π‘₯3 = 28; π‘₯4 = 30 , pretende-se

construir uma aproximação S(x) para a função definida da seguinte forma

𝑆(π‘₯) = {

𝑝2(π‘₯), π‘₯ ∈ [π‘₯0, π‘₯2]

𝑝1(π‘₯), π‘₯ ∈ [π‘₯2, π‘₯3]

𝑝0(π‘₯), π‘₯ ∈ [π‘₯3, π‘₯4]

onde,

𝑝2(π‘₯) - PolinΓ³mio interpolador de 𝑓 nos pontos π‘₯0, π‘₯1, π‘₯2

𝑝1(π‘₯) - PolinΓ³mio interpolador de 𝑓 nos pontos π‘₯2, π‘₯3

𝑝0(π‘₯) - PolinΓ³mio interpolador de 𝑓 nos pontos π‘₯4

Para obtermos estes polinΓ³mios utilizamos a FΓ³rmula interpoladora de Newton com

diferenças divididas. Que consiste em

𝑝𝑛(π‘₯) = 𝑓0 + 𝐴1(π‘₯ βˆ’ π‘₯0) + 𝐴2(π‘₯ βˆ’ π‘₯0)(π‘₯ βˆ’ π‘₯1) + β‹― + 𝐴𝑛(π‘₯ βˆ’ π‘₯0) … (π‘₯ βˆ’ π‘₯π‘›βˆ’1)

Em que 𝐴𝑛 Γ© a diferenΓ§a dividida da 2Βͺ ordem da função f,

𝐴𝑛 = βˆ‘π‘“π‘—

∏ (π‘₯𝑗 βˆ’ π‘₯𝑖)0≀𝑖≀𝑛

𝑛

𝑗=π‘œ

Com a notação das diferenΓ§as divididas, podemos escrever o polinΓ³mio interpolador 𝑝𝑛 na

forma

𝑝𝑛(π‘₯) = 𝑓[π‘₯0] + 𝑓[π‘₯0, π‘₯1](π‘₯ βˆ’ π‘₯0) + 𝑓[π‘₯0, π‘₯1, π‘₯2](π‘₯ βˆ’ π‘₯0)(π‘₯ βˆ’ π‘₯1) + β‹―

+ 𝑓[π‘₯0, π‘₯1, … , π‘₯𝑛](π‘₯ βˆ’ π‘₯0) … (π‘₯ βˆ’ π‘₯π‘›βˆ’1)

E a seguinte propriedade permite-nos relacionar diferenças divididas de uma certa ordem k

com diferenças de ordem k-1.

𝑓[π‘₯𝑖, π‘₯𝑖+1, … , π‘₯𝑖+π‘˜] = 𝑓[ π‘₯𝑖+1, … , π‘₯𝑖+π‘˜] βˆ’ 𝑓[ π‘₯𝑖 , … , π‘₯𝑖+π‘˜βˆ’1]

π‘₯𝑖+π‘˜ βˆ’ π‘₯𝑖

Tabela de diferenças divididas

π‘₯𝑖 𝑓(π‘₯𝑖) 𝑓[π‘₯𝑖 , π‘₯𝑖+1] 𝑓[ , , ] 𝑓[ , , , ] 𝑓[ , , , , ]

π‘₯0 𝑓(π‘₯0) 𝑓[π‘₯0, π‘₯1]

𝑓[π‘₯1, π‘₯2]

𝑓[π‘₯2, π‘₯3]

𝑓[π‘₯3, π‘₯4]

𝑓[π‘₯0, π‘₯1,π‘₯2,π‘₯3]

𝑓[π‘₯1, π‘₯2,π‘₯3,π‘₯4]

π‘₯1 𝑓(π‘₯1) 𝑓[π‘₯0, π‘₯1,π‘₯2]

π‘₯2 𝑓(π‘₯2) 𝑓[π‘₯1, π‘₯2,π‘₯3] 𝑓[π‘₯0, π‘₯1,π‘₯2,π‘₯3, π‘₯4]

π‘₯3 𝑓(π‘₯3) 𝑓[π‘₯2, π‘₯3,π‘₯4]

π‘₯4 𝑓(π‘₯4)

Do enunciado temos que:

𝐹 ≑ 𝐼(𝑓) = ∫ 200π‘₯

5 + π‘₯𝑒

βˆ’2π‘₯30⁄ 𝑑π‘₯

30

0

Calculemos inicialmente o valor da função f nos pontos π‘₯0 , π‘₯1, π‘₯2, π‘₯3 , π‘₯4.

𝑓0 = 𝑓(π‘₯0) = 𝑓(0) = 2000

5 + 0𝑒

βˆ’2βˆ—030⁄ = 0

𝑓1 = 𝑓(π‘₯1) = 𝑓(4) = 2004

5 + 4𝑒

βˆ’2βˆ—430⁄ = 68,083

𝑓2 = 𝑓(π‘₯2) = 𝑓(9) = 2009

5 + 9𝑒

βˆ’2βˆ—930⁄ = 70,561

𝑓3 = 𝑓(π‘₯3) = 𝑓(28) = 20028

5 + 28𝑒

βˆ’2βˆ—2830⁄ = 26,242

𝑓4 = 𝑓(π‘₯4) = 𝑓(30) = 20030

5 + 30𝑒

βˆ’2βˆ—3030⁄ = 23,200

CÑlculo de 𝐩𝟐(𝐱)

O polinΓ³mio interpolador 𝑝2(π‘₯) Γ© de grau ≀ 2. O polinΓ³mio deverΓ‘ ser obtido nos pontos

π‘₯0, π‘₯1, π‘₯2 , onde π‘₯0 = 0; π‘₯1 = 4; π‘₯2 = 9.

E ainda:

𝑓[π‘₯0, π‘₯1] = 𝑓[π‘₯1]βˆ’ 𝑓[π‘₯0]

π‘₯1βˆ’π‘₯0=

68,083βˆ’0

4βˆ’0= 17,021

𝑓[π‘₯1, π‘₯2] = 𝑓[π‘₯2]βˆ’ 𝑓[π‘₯1]

π‘₯2βˆ’π‘₯1=

70,561 βˆ’ 68,083

9 βˆ’ 4= 0.4956

𝑓[π‘₯0, π‘₯1, π‘₯2] = 𝑓[π‘₯1,π‘₯2]βˆ’ 𝑓[π‘₯0,π‘₯1]

π‘₯2βˆ’π‘₯0=

0.4956 βˆ’ 17,021

9 βˆ’ 0= βˆ’1,836

Assim podemos preencher a tabela anterior jΓ‘ com os valores obtidos para 𝑝2(π‘₯),

π‘₯ ∈ [π‘₯0, π‘₯2]:

π‘₯𝑖 𝑓(π‘₯𝑖) 𝑓[π‘₯𝑖, π‘₯𝑖+1] 𝑓[ , , ]

0 0

17,021

0.4956

4

68,083 βˆ’1,836

9 70,561

Determinação do polinΓ³mio interpolador 𝑝2

𝑝2(π‘₯) = 𝑓(0) + 𝑓[0,4](π‘₯ βˆ’ 0) + 𝑓[0,4,9](π‘₯ βˆ’ 0)(π‘₯ βˆ’ 4)

𝑝2(π‘₯) = 0 + 17,021π‘₯ βˆ’ 1,836π‘₯(π‘₯ βˆ’ 4)

𝑝2(π‘₯) = 17,021π‘₯ βˆ’ 1,836π‘₯2 + 7,344π‘₯

𝑝2(π‘₯) = 24.365π‘₯ βˆ’ 1,836π‘₯2

CΓ‘lculo de π’‘πŸ(𝒙)

O polinΓ³mio interpolador 𝑝1(π‘₯) Γ© de grau ≀ 1. A determinação do polinΓ³mio deverΓ‘

ser efectuado nos pontos π‘₯2, π‘₯3 , onde π‘₯2 = 9, π‘₯3 = 28.

Do mesmo modo, preenchemos a tabela das diferenΓ§as divididas para 𝑝1(π‘₯), π‘₯ ∈

[π‘₯2, π‘₯3] e 𝑝0(π‘₯), π‘₯ ∈ [π‘₯3, π‘₯4]:

𝑓(π‘₯3) = 𝑓(28) = 20028

5 + 28π‘’βˆ’

2βˆ—2830 = 26,242

𝑓[π‘₯2, π‘₯3] = 𝑓[π‘₯3]βˆ’ 𝑓[π‘₯2]

π‘₯3βˆ’π‘₯2=

26,242βˆ’70,561

28βˆ’9= βˆ’2.333

π‘₯𝑖 𝑓(π‘₯𝑖) 𝑓[π‘₯𝑖, π‘₯𝑖+1]

9 70,561 βˆ’2,333

28 26,242

Deste modo, 𝑝1(π‘₯) = 𝑓(9) + 𝑓[9,28](π‘₯ βˆ’ 9)

Logo

𝑝1(π‘₯) = 70,561 βˆ’ 2,333(π‘₯ βˆ’ 9) ⇔

CΓ‘lculo de π’‘πŸŽ(𝒙)

O polinΓ³mio interpolador 𝑝0(π‘₯) Γ© um polinΓ³mio de grau 0 , com π‘₯ ∈ [π‘₯3, π‘₯4] .O polinΓ³mio foi

obtido no ponto π‘₯4, onde π‘₯4 = 30. De modo idΓͺntico temos

π‘₯𝑖 𝑓(π‘₯𝑖)

30 23,200

Assim

𝑝0(π‘₯) = π‘“π‘œ = 23,200

𝑝1(π‘₯) = 91,558 βˆ’ 2,333π‘₯

2 4 6 8

100

200

300

400

15 20 25

40

50

60

28.5 29.0 29.5 30.0

10

20

30

40

A aproximação S(x) para a função f(x) fica então definida por

GrΓ‘fico de 𝑝2(π‘₯) com π‘₯ ∈ [0,9]

GrΓ‘fico de 𝑝1(π‘₯) com π‘₯ ∈ [9,28]

GrΓ‘fico de 𝑝0(π‘₯) = 23,2 π‘π‘œπ‘š π‘₯ ∈ [28,30]

𝑆(π‘₯) = {

𝑝2(π‘₯) = 24,365π‘₯ βˆ’ 1,836π‘₯2 , π‘₯ ∈ [0,9]

𝑝1(π‘₯) = 91,558 βˆ’ 2,333π‘₯, π‘₯ ∈ [9,28]

𝑝0(π‘₯) = 23,2 π‘₯ ∈ [28,30]

GrÑfico da função f(x)

GrΓ‘fico de S(x)

5 10 15 20 25 30

10

20

30

40

50

60

70

5 10 15 20 25 30

20

40

60

80

2. Aproximação do integral da função através da regra de Simpson.

Na regra de Simpson a aproximação do integral é feita dividindo o intervalo de integração (a,b)

em N partes iguais ou sub-intervalos, onde N é um número par. Traça-se, por cada dois

intervalos consecutivos, isto Γ© cada trΓͺs pontos, uma parΓ‘bola (função do segundo grau).

Calcula-se o integral de cada parÑbola, admitindo-se que seja uma boa aproximação do

integral da função original. A soma dos integrais das N/2 parÑbolas assim obtidas constitui uma

aproximação da integral da função.

a) Pretende-se calcular valor teΓ³rico do nΓΊmero de sub-intervalos mΓ­nimo que garanta

que do erro seja inferior a 0,1, i.e.,

NΒΊ de intervalos tal que |𝐼 βˆ’ 𝑆𝑁| < 0,1

onde, 𝐼 βˆ’ 𝑆𝑁 Γ© a fΓ³rmula de erro cometido na aproximação do integral, 𝐸𝑆(𝑓)

O erro de integração quando da aplicação da regra de Simpson é dado por

𝐸𝑁𝑆 (𝑓) = βˆ’

π‘β„Ž5

180𝑓(4)(πœ€), πœ€ ∈ [π‘Ž, 𝑏]

em que, a e b são os extremos do intervalo de integração sendo a largura h dos sub-

intervalos dada por

β„Ž = βˆ’π‘ βˆ’ π‘Ž

𝑁

Considerando para o cΓ‘lculo do integral 𝐽(𝑔) = ∫ 𝑔(π‘₯)𝑑π‘₯𝑏

π‘Ž, a função inicialmente f(x)

apresentada tem-se

𝑔(π‘₯) = 𝑓(π‘₯) = 200π‘₯

5 + π‘₯𝑒

βˆ’2π‘₯30⁄ , π‘₯ ∈ [0,30]

e o mΓ³dulo vem dado por

|𝐼 βˆ’ 𝑆𝑁| = |𝐸𝑁𝑆 (𝑓)| ≀

π‘β„Ž5

180

π‘šπ‘Žπ‘₯π‘₯ ∈ [π‘Ž, 𝑏]|𝑓(4)(π‘₯)|

Determinou-se primeiramente a expressΓ£o das derivadas de f(x):

𝑓′(π‘₯) = βˆ’40π‘’βˆ’π‘₯ 15⁄ (π‘₯2 + 5π‘₯ βˆ’ 75)

3(π‘₯ + 5)2

𝑓′′(π‘₯) =8π‘’βˆ’π‘₯ 15⁄ (π‘₯3 + 10π‘₯2 βˆ’ 125π‘₯ βˆ’ 3000)

9(π‘₯ + 5)3

𝑓(3)(π‘₯) = βˆ’8π‘’βˆ’π‘₯ 15⁄ (π‘₯4 + 15π‘₯3 βˆ’ 150π‘₯2 βˆ’ 8875π‘₯ βˆ’ 140625)

135(π‘₯ + 5)4

𝑓(4)(π‘₯) =8π‘’βˆ’π‘₯ 15⁄ (π‘₯5 + 20π‘₯4 βˆ’ 150π‘₯3 βˆ’ 17500π‘₯2 βˆ’ 561875π‘₯ βˆ’ 8475000)

2025(π‘₯ + 5)5

Verificou-se que o valor mΓ‘ximo de |𝑓(4)(β„°) |, no intervalo considerado, Γ© obtido para

x=0 uma vez que o módulo desta derivada da função é decrescente.

π‘₯ = 0 β‡’ 𝑓(4)(0) = βˆ’10,7141

Determinou-se em seguida o valor mΓ­nimo de sub-intervalos para os quais o erro de

aproximação do integral é inferior a 0.1.

305

𝑁4180|𝑓(4)(πœ€)| <

305

𝑁418010.7141 < 0,1 β‡’ 𝑁 > 61.6698

Como no método de Simpson, o intervalo de integração (a,b) é dividido em N sub-

intervalos iguais com N par entΓ£o 𝑁 β‰₯ 62.

b) Elaborou-se um programa baseado na regra de Simpson Composta para obter os

valores da aproximação 𝑆𝑁(𝑓) do integral de 𝑓 , com N sub-intervalos.

Pela fΓ³rmula de Simpson composta o valor aproximado do integral Γ© dado por:

𝑆𝑁(𝑓) =β„Ž

3[𝑓(π‘₯0) + 𝑓(π‘₯𝑁) + 4 βˆ‘ 𝑓(π‘₯2π‘—βˆ’1)

𝑁2⁄

𝑗=1

+ 2 βˆ‘ 𝑓(π‘₯2𝑗)

𝑁2⁄

𝑗=1

]

Para o cÑlculo do valor do erro utilizou-se o valor de 𝐼 obtido pela aproximação do

integral da função com N=300. O valor obtido foi 𝐼 = 1480.5685.

Os valores obtidos para a aproximação do integral da função, 𝑆𝑁(𝑓), o erro |𝐼 βˆ’ 𝑆𝑁|,

os majorantes do erro obtidos pela fΓ³rmula de erro,|𝐸𝑁𝑆 (𝑓)|, e o quociente entre o

valor do erro obtido para N/2 sub-intervalos e o dobro do seu valor, estΓ£o

apresentados na tabela seguinte.

Tabela 1 – Valores obtidos por aplicação da regra de Simpson.

N SN |𝑰 βˆ’ 𝑺𝑡| |𝑬𝑡𝑺 (𝒇)|

|𝑰 βˆ’ 𝑺𝑡/𝟐||𝑰 βˆ’ 𝑺𝑡|

⁄

2 1219,6400 260,9285 90400,2188 -

4 1426,8693 53,6992 5650,0137 4,8591

8 1473,1478 7,4207 353,1259 7,2364

16 1479,8568 0,7117 22,0704 10,4269

32 1480,5155 0,0530 1,3794 13,4231

64 1480,5650 0,0035 0,0862 15,1597

128 1480,5683 0,0002 0,0054 16,2660

Analisando os valores do erro e do seu majorante pode-se afirmar que o erro diminui

de forma acentuada desde o nΓΊmero inicial de sub-intervalos, N=2, para o qual o erro

Γ© de 260.9285, atΓ© a valores da ordem das milΓ©simas, 0.0054 para N=128. Verifica-se

que a partir de 32 sub- intervalos o valor do erro é inferior a 0.1. Em relação aos

valores dos majorantes , o erro Γ© sempre inferior ao majorante, no entanto, para

valores de N inferiores a 64 os dois valores estΓ£o muito afastados tendo tendΓͺncia

para se aproximarem Γ  medida que N aumenta.

GrΓ‘fico do Erro de aproximação do integral pela regra de Simpson |𝐼 βˆ’ 𝑆𝑁| e majorante do

erro.

Em relação aos resultados da coluna 4, verifica-se que o seu valor se aproxima de 16

quando o valor de N aumenta. Isto acontece porque o erro cometido no cΓ‘lculo do

integral por utilização do método de Simpson é aproximadamente proporcional ao

0

5

10

15

20

25

0 20 40 60 80 100 120 140

N

|I-SN|

Majorante

inverso de N4. Sendo o valor da coluna 4 o quociente entre o valor do integral obtido

para N/2 e para N, esse valor deverΓ‘ ser de aproximadamente 24 = 16 uma vez que o

erro diminui desse valor.

GrÑfico da Relação entre os erros de aproximação do integral obtidos para N/2 e para N.

0

4

8

12

16

20

24

28

0 20 40 60 80 100 120 140

N

|I-SN/2|/|I-SN|