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Cálculo Numérico - Engenharia Civil UEM

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CAPÍTULO 5. SOLUÇÃO DE SISTEMAS LINEARES: MÉTODOS ITERATIVOS 159<br />

Supondo det(D) = 0, podemos transformar o sistema original em:<br />

(L + D + R) x = b<br />

⇒ Dx = − (L + R) x + b<br />

⇒ x = −D −1 (L + R) x + D −1 b .<br />

que está na forma (5.1) com B = −D −1 (L + R) e g = D −1 b.<br />

O processo iterativo definido por:<br />

x (k+1) = −D −1 (L + R) x (k) + D −1 b, (5.5)<br />

é chamado de Método de Jacobi-Richardson.<br />

Comparando (5.5) com (5.2) vemos que a matriz de iteração do método de Jacobi-Richardson é :<br />

−D −1 (L + R).<br />

Por hipótese aii = 0, pois estamos supondo det(D) = 0. Podemos então, antes de decompor a matriz<br />

A em L + D + R, dividir cada equação pelo correspondente elemento da diagonal principal, resultando<br />

assim:<br />

A ∗ = L ∗ + I + R ∗ ,<br />

onde A ∗ é a matriz obtida de A após a divisão, I é a matriz identidade.<br />

Assim, o processo iterativo pode ser escrito como:<br />

onde os elementos de L ∗ , R ∗ e b ∗ são, respectivamente, dados por:<br />

ℓ ∗ ij =<br />

<br />

x (k+1) = − (L ∗ + R ∗ ) x (k) + b ∗ , (5.6)<br />

a∗ aij<br />

ij = aii<br />

, i > j<br />

0 , i ≤ j<br />

b ∗ i = bi<br />

aii<br />

; r ∗ ij =<br />

<br />

a ∗ ij<br />

, i = 1, 2, . . . , n .<br />

aij<br />

= aii<br />

, i < j<br />

0 , i ≥ j<br />

Vemos por (5.6) que as componentes de x k+1 podem ser calculadas sucessivamente sem necessidade<br />

de se calcular D −1 , e a matriz de iteração do método de Jacobi-Richardson é dada por: − (L ∗ + R ∗ ).<br />

Dado o sistema (5.4), o método de Jacobi-Richardson consiste na determinação de uma sequência de<br />

aproximantes da iteração k:<br />

a partir de valores iniciais:<br />

x (k)<br />

1<br />

, x (k)<br />

2<br />

, . . . , x (k)<br />

n , k = 1, 2, 3, . . . ,<br />

x (0)<br />

1 , x (0)<br />

2 , . . . , x (0)<br />

n ,<br />

através do processo iterativo definido por (5.6), isto é:<br />

⎧<br />

⎪⎨<br />

⎪⎩<br />

x (k+1)<br />

1<br />

x (k+1)<br />

2<br />

x (k+1)<br />

3<br />

. . . . . .<br />

x (k+1)<br />

n<br />

= − a ∗ 12x (k)<br />

2<br />

= − a ∗ 21x (k)<br />

1<br />

= − a ∗ 31x (k)<br />

1<br />

= − a ∗ n1x (k)<br />

1<br />

− a∗ 13x (k)<br />

3<br />

− a∗ 23x (k)<br />

3<br />

− a∗ 32x (k)<br />

2<br />

− a∗ n2x (k)<br />

2<br />

− . . . − a∗ 1nx (k)<br />

n + b ∗ 1<br />

− . . . − a∗ 2nx (k)<br />

n + b ∗ 2<br />

− . . . − a∗ 3nx (k)<br />

n + b ∗ 3<br />

− . . . − a∗ n,n−1x (k)<br />

n−1 + b∗ n<br />

Observe que o método de iteração linear para uma única equação, que foi discutido no Capítulo 3,<br />

e o método de Jacobi-Richardson são exatamente o mesmo, com a diferença que este último é aplicado<br />

;

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