4.7 Métodos iterativos para sistemas lineares4.7.1 Método de Jacobi.4.7.2 Método de Gauss-Seidel.4.7.3 Análise de convergência.
Em matemática computacional, um método iterativo é um procedimento que gera uma sequência de soluções aproximadas que vão melhorando conforme iterações são executadas, e resolvem uma classe de problemas estabelecida.
Os métodos iterativos caracterizam-se por realizar sucessivas aproximações que convergem para a solução exata em seu limite, ou seja, eles não terminam em um determinado número de passos. Por sua vez, no método direto a solução é encontrada por meio de um número determinado de operações.
Os métodos iterativos costumam ser mais econômicos, pois requerem um gasto computacional menor. Além disso, são capazes de se autocorrigirem, isto é, sua convergência independe da aproximação inicial.
O fundamental é que resolvendo-se o problema x = g(x) , ter-se-á resolvido o problema f(x) = 0 . Os dois gráficos abaixo mostram a transformação de um problema no outro.
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A utilização deste método é bem simples:suponha um valor aproximado para a variável (valor inicial)solucione a variável.use a resposta como segundo valor aproximado e solucione a equação novamente.repita este processo até que a precisão desejada para a variável seja obtida.
1º passo: calcular o determinante da matriz de coeficientes. 2º passo: calcular Dx substituindo os coeficientes da primeira coluna pelos termos independentes. 3º passo: calcular Dy substituindo os coeficientes da segunda coluna pelos termos independentes. 4º passo: calcular o valor das incógnitas pela regra de Cramer.
O método de Gauss-Seidel é mais vantajoso do que o de Jacobi, já que o método de Gauss-Seidel consegue uma solução de sistemas cuja convergência não é garantida para o método de Jacobi, sendo esse conhecido como Critério de Sassenfeld, onde uma vez satisfeito o Critério de linhas, logo será satisfeito o Sassenfeld.
Decomposição LU (Lower Upper)
A decomposição pode ser dividida em dois passos: 1 – Passo de decomposição: a matriz A é fatorada em duas matrizes triangulares, uma inferior L com elementos da diagonal principal iguais a 1, e uma superior U, onde, realizando a multiplicação L × U L\times U L×U, obtemos a matriz A.
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