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Método de Neston e fractais

Paulo Bordoni
November 23, 2016

Método de Neston e fractais

Veja esta apresentação em www.bordoni.info.

Paulo Bordoni

November 23, 2016
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Transcript

  1. Sempre que falam do Newton, lembro da derivada e da

    reta tangente. Sim Loirinha, ela “cola” na função perto do ponto de tangência! E o valor numérico da derivada é o coeficiente angular da reta tangente.
  2. O método de Newton –Rhapson usa essa propriedade da reta

    tangente para gerar uma sequência 0 , 1 , 2 , … , , … de aproximações para a raiz.
  3. ( ) f r raiz Veja como na figura, Loirinha.

    E, dado , como eu calculo +1 , Mestre? +1
  4. ( ) f r Confira, Surfista, que equação da reta

    tangente por ( , ) é = ′( )( − ) + ( ) . E, como a Mestra mostrou, +1 = 0. +1
  5. ( ) f r raiz Assim, fazendo = +1 na

    expressão da reta tangente, obtemos 0 = ′( )(+1 − ) + ( ). Então é só isolar +1 : +1 = − ( )/′( ), se ′( ) ≠ 0 +1
  6. O processo iterativo é o seguinte: 1. Escolhemos o 1º

    valor 0 . É o “chute inicial”. Deve estar próximo da raiz; 2. Dado definimos +1 como o ponto onde a reta tangente por ( , ) corta o eixo-x; 3. Paramos quando a precisão for satisfatória; senão voltamos ao passo 2.
  7. Portanto, o método de Newton-Raphson é definido por: ቐ +1

    = − ′ , = 0,1, ⋯ 0 dado No caso de , temos = 2 − e o processo iterativo fica: ቊ +1 = − ( 2−)/2 , = 0,1, ⋯ 0 =
  8. Lembre-se, quando uma sequência ( ) de números reais converge

    para um número real r, escrevemos → ou lim →∞ = . Sim Mestre, inclusive vimos exemplos gráficos de sequências convergentes.
  9. Lembre-se Surfista: Dada uma sequência ( ) de números reais

    e dado ∈ ℝ, podemos afirmar que ( ) converge para , quando e apenas quando: ∀ > 0, ∃ ∈ ℕ tal que: > ⟹ − < .
  10. − < 10−7 Sim Mestre, e vimos o exemplo no

    qual − < 0.2 (os entram na faixa amarela) para todo > 4.
  11. Vimos também este outro exemplo, com a sequência = (1

    + 1/). Neste caso → e a precisão (largura da faixa) é = 0.1. Podemos conferir que − < para > 12.
  12. Na determinação de raízes de uma equação através de métodos

    iterativos temos seis entidades envolvidas: 1. O método utilizado, 2. A equação, dada por () = 0, 3. A função : , → ℝ, 4. A que estamos procurando, 5. A sequência gerada pelo método que estamos usando, tal que → , 6. A sequência auxiliar definida pelos valores = ( ).
  13. Por exemplo: • Bisseção, • Newton-Raphson, • Secante Métodos 2

    − 2 = 0 Equação ↦ 2 − 2 Função 2, − 2 Raízes | Sequência | = ( ) Sequência
  14. Em todos os métodos, a função f é contínua e

    funções contínuas “empurram a convergência” no sentido que → ⟹ → (). Todos os métodos iterativos para determinação de uma de uma equação () = 0 envolvem a geração de uma sequência ( ) tal que → .
  15. Como = 0 temos: → ⇒ = ( ) →

    0 | = ( ) | → = ( ) → 0
  16. Por garantia, conferimos também se = − 0 < |

    = ( ) Portanto, além de testarmos se − < |
  17. Isto ficou claro. O que não entendi, é a outra

    condição de parada. Não temos que testar se | − | < , conforme fizemos no caso de = 2, | − 2 | < ? Pois é, minha filha, esse exemplo foi didático. Já sabíamos que = 2 é a raiz. No caso geral não – a raiz é o que buscamos!
  18. E como procedemos? Como não sabemos quem é r, não

    temos como testar a proximidade, | − | < , Bem Loirinha, a explicação já foi dada pelo Cauchy.
  19. Uma sequência ( ) é de Cauchy quando, e apenas

    quando, satisfaz a propriedade: Não estou vendo conexão entre esse novo simbolês e nosso problema! ∀ > 0, ∃ ∈ ℕ tal que , ≥ ⟹ | – | < .
  20. r ( ) 0 1 2 Bem Surfista, é só

    trocar esta fala, já dita pelo Filósofo, pela do Sherlock, na próxima transparência. Repetindo: A sequência todinha, exceto alguns termos, está aqui!
  21. ( ) 0 1 2 A sequência todinha, exceto uma

    quantidade finita de termos, entra numa caixinha de largura ε . E não sai mais! Claro! Então a raiz r também estará nessa caixinha!
  22. Pois é Surfista, mas a sua conclusão só vale naqueles

    mundos que os matemáticos chamam de completos. Mas tranquilize-se, meu jovem, os espaços euclidianos (classe da qual o mundo em que vivemos faz parte) são completos.
  23. Neles, podemos conferir a convergência comparando a proximidade de dois

    termos quaisquer, isto é, testando se | – | < , para cada valor escolhido de . Nos espaços completos, em particular nos euclidianos, toda sequência de Cauchy é convergente e vice-versa.
  24. Em particular, testar se +1 – < é uma forma

    de garantir a proximidade de +1 com a raiz. Juro que não entendi! Ah Colega, é só fazer = + 1 e = .
  25. Aristóteles 384-322 410 390 370 350 310 290 1915 430

    330 1910 1890 1930 1950 Einstein 1879-1955 Platão 428-347 Euclides 360-295 ±300 Muito bem lembrado, Filósofo. Mas até ele publicar sua da Teoria da Relatividade Geral (1915 dC), todos acreditavam nisso. Mestra, não posso deixar de lembrar que Einstein provou que o espaço em que vivemos não é euclidiano.
  26. Não existe uma prova única de convergência, válida para todos

    os métodos iterativos. É necessário efetuar uma prova específica para cada método. Em particular, a prova de convergência do método de Newton-Rhapson pode ser encontrada em diversos livros de Cálculo/Análise Numérica.
  27. Logicamente NÃO, Loirinha. A convergência só é garantida quando você

    consegue exibir um valor de N tal que , > ⇒ – < , para cada valor escolhido da precisão . Não apenas para = 0.5 × 10−7. Mas Mestre, quando obtenho numericamente, que | +1 − | < 0.5 × 10−7, para algum valor de k, já não garanti a convergência?
  28. Para cada caixinha que a Mestra escolher, por minúscula que

    seja, você sempre conseguirá guardar dentro dela a sequência todinha, exceto alguns termos. Repita a frase do Mestre de forma mais saborosa, Sherlock.
  29. 1. Ao perceber um comportamento indicativo de convergência, acreditamos que

    a sequência é convergente (logo é Cauchy). 2. Para cada valor de n calculamos a diferença |+1 − |. 3. Paramos quando conseguimos +1 − < e | +1 | < para algum valor escolhido da precisão . 4. Assumimos +1 como aproximação ∗ para r. Na realidade, na prática, fazemos o seguinte: O passo 1 da lista não é matemática, apenas intuição. O passo 3 é passível de contra-exemplos ...
  30. Essa receita do Mestre não é respeitável. Quem diria! Mas

    é o que há, meu jovem. A própria Ciência não se garante com o Princípio da Indução. Procure descobrir o que falaram sobre o tema filósofos como David Hume, Thomas Kuhn, Karl Popper e outros.
  31. r ( ) 0 1 2 A forma que eu

    tenho para visualizar que → é: Para cada precisão escolhida > 0, a sequência toda, exceto um pedacinho (os anteriores a N) fica dentro de uma “bola de raio entorno de r”.
  32. r ( ) 0 1 2 Repetindo a fala do

    Sherlock: A sequência todinha, exceto alguns termos está ali, a menos de de r.
  33. Seu enfoque é incrível Sherlock! Para cada precisão > 0

    escolhida, você quebra a sequência em dois grupos, um com infinitos termos e outro finito. E, a garantia de convergência, consiste em: enfiar o grupo infinito, todinho, na caixinha minúscula, de largura envolta de r.
  34. Augustin-Louis Cauchy 21/08/1789 23/05/1857 Bem, eu aprendi tudo isto lendo

    o “Cours d’analyse”, de Cauchy, publicado em 1821...
  35. Fiz um programa para usar o método de Newton da

    Scipy. Vou usá-lo para achar uma raiz da equação − cos = 0. Loirinha, use-o para calcular 3.
  36. Loirinha, 3 é o número ∈ ℝ para o qual

    2 = 3. Portanto você tem que resolver a equação 2 − 3 = 0. Então Mestra usei o programa com = 2 − 3, 0 = 3 e, naturalmente, = 2.
  37. A associação entre reta tangente e reta secante se dá

    através do quociente de Newton. E o quociente de Newton fornece o coeficiente angular da reta secante, uma aproximação para o valor do coeficiente angular da reta tangente. Sherlock, detalhe por que o método da secante está junto com o de Newton-Rhapson.
  38. Vamos construir fractais usando o Método de Newton-Raphson e raízes

    (complexas) da unidade. Não lembro mais o que são raizes da unidade, Mestre.
  39. ℐ ℛ 0 = 1 1 2 3 4 5

    Elas são as raízes (complexas) da equação 6 = 1. São os números complexos dados por = 2 /6, para = 0,1, ⋯ , 5.
  40. Cacilda! Quando eu crescer quero ser como você, Mestre. Lembre-se,

    Surfista, que = cos + sen(). Então, para = 2 /, com > 0 e = 0,1, ⋯ , − 1, ambos inteiros, temos: ( 2 / ) = 2 = = cos 2 + sen 2 = 1.
  41. Vamos construir uma linda fractal pintando o quadrado [0,1]x[0,1] do

    plano complexo com 6 cores. Uma cor para cada raiz da unidade. Agora, vamos à aplicação prometida.
  42. Cada um deles receberá a cor corresponde à raiz para

    qual o método convergir, graduada pelo número de iterações em tons de cinza. Limitaremos a 40 o número de iterações. Dividiremos o quadrado complexo em 500x500 pixeis. Cada pixel será um chute inicial para o método de Newton-Raphson, assim teremos 250.000 chutes iniciais.
  43. Este exemplo mostra, de forma artística e fantástica a instabilidade

    do método de Newton-Rhapson com relação ao “chute inicial”. Lembrem-se marcamos um ponto com vermelho quando, a partir dele, o método de Newton-Rhapson converge para a “raiz vermelha”. Definam agora, na figura, o conjunto constituído pelas regiões pintadas de vermelho ...
  44. Loirinha e Surfista, procurem examinar também os outros métodos desta

    lista. Por ex. os métodos de Brent e Ridder.
  45. No livro Chaos and Fractals, New Fontiers of Science de

    Peitgen, Jürgens & Saupe (vc tem uma cópia) há muitos exemplos (com código em Basic!) de fractais. Bordoni, passe alguns desses códigos para Python/Scipy. Antes defina precisamente o que é uma fractal.