Integração Numérica – Regras de Newton-Cotes · Integração Numérica – Regras de...

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Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração Numérica – Regras de Newton-Cotes

primitivaro polinómio

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

b b

n h

a a

I f f x d x p x d x I f

= ≈ =

Aproximar a função integranda por um polinómio interpolador, utilizando para nós deinterpolação os extremos do intervalo e nós igualmente espaçados no interior do intervalo

n=0 (interpolação grau zero) – regras do rectângulo à esquerda, à direita e do ponto médio

( )( ) ( )hI f b a f a= − ⋅

a b

f(x)

Ih(f)

a b

f(x)

Ih(f)

( )( ) ( )hI f b a f b= − ⋅ ( ) ( )2h

a bI f b a f + = − ⋅

a b

f(x)

Ih(f)

(a+b)/2

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Integração Numérica – Regras de Newton-Cotesn=1 (interpolação linear) – regra do trapézio

[ ]( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )2 2h

f a f b b aI f b a f a f b+ − = − ⋅ = ⋅ +

a b

f(x)

Ih(f)

(a+b)/2

p(x)

a b

f(x)

Ih(f)

p(x)

n=2 (interpolação quadrática) – regra de Simpson

( ) 4 (( ) / 2) ( )( ) ( )6

( ) 4 ( )6 2

hf a f a b f bI f b a

b a a bf a f f b

+ ⋅ + + = − ⋅ − + = ⋅ + ⋅ +

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Integração Numérica – Dedução da regra de Simpsonn=2 (interpolação quadrática) – Formula de Lagrange

0 2 0 11 22 0 1 2

0 1 0 2 1 0 1 2 2 0 2 1

2 2

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )h hh h h h

x x x x x x x xx x x xp x y y yx x x x x x x x x x x x

−− −

− ⋅ − − ⋅ −− ⋅ −= + +− ⋅ − − ⋅ − − ⋅ −

x0IIa

x2IIb

f(x)

Ih(f)

x1

p(x)

h h

0 2 0 11 22 0 1 22 2 2

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )2 2

b b b b

h

a a a a

x x x x x x x xx x x xI f p x dx y dx y dx y dxh h h

− ⋅ − − ⋅ −− ⋅ −= = + +−

0 2 0 11 22 0 1 22 2 2

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( )2 2

x x x x x x x xx x x xp x y y yh h h

− ⋅ − − ⋅ −− ⋅ −= + +−

0 2 0 11 22 2 2

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )2 2

? ? ?b b b

a a a

x x x x x x x xx x x x dx dx dxh h h

− ⋅ − − ⋅ −− ⋅ − = = =−

= ⋅ + ⋅ + ⋅2 0 0 1 1 2 2( ) ( ) ( ) ( )p x y L x y L x y L x

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Integração Numérica – Dedução da regra de SimpsonIntroduzindo a variável auxiliar z = x – x1 (z é a distância a x1)

x0IIa

x2IIb

x1

h h

3 2 321 2

2 2 2 2 2

3 32 2 20 2

2 2 2 2 2

0 12

( ) ( ) ( ) 1 1 1 2( ) ( )

2 2 2 2 3 2 2 3 3

( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 4 4( ) ( )

3 3 3

( ) ( )2

b h h h

ha h h

b h h h

ha h h

x x x x z z h z z h h hdx dz z zh dzh h h h h

x x x x z h z h z h hdx dz z h dz zhh h h h h

x x x x dxh

+

−− −

+

−− −

− ⋅ − ⋅ −= = − = × − = × =

− ⋅ − + ⋅ −= = − = − × − = × =− − −

− ⋅ − =

3 2 3

22 2 2 2

( ) 1 1 1 2( ) ( )

2 2 2 3 2 2 3 3

b h h h

ha h h

z h z z z h h hdz z zh dzh h h h

+

−− −

+ ⋅ = + = × + = × =

0 1 01 1

2 1 2

x x z x x z hz x x x z x

x x z x x z h− = + − = +

= − = + − = + − = −

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Integração Numérica – Dedução da regra de SimpsonPelo que

x0IIa

x2IIb

f(x)

Ih(f)

x1

p(x)

h h

= = =

− ⋅ − − ⋅ −− ⋅ −= = + +−

0 2 0 11 22 0 1 22 2 2

/3 4 /3 /3

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )

2 2

b b b b

h

a a a a

h h h

x x x x x x x xx x x xI f p x dx y dx y dx y dxh h h

2 0 1 24

( ) ( )3 3 3

b

h

a

h h hI f p x dx y y y= = + +

0 1 24 ( )

( )6 6 6

( ) ( ) 4 ( )6 2

h

h

b a b a b aI f y y y

b a a bI f f a f f b

− × − −= + +

− + ⇔ = × + × +

Finalmente, atendendo a que h=(b – a)/2, resulta

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Integração Numérica – Regras de Newton-Cotes

0 1

0 1

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ , ,..., , ] ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ , ,..., , ] ( ) ( )

n n n nb b b b b

n h n n n

a a a a a

f x p x E x f x p x f x x x x W x

f x d x p x d x E f x d x p x d x f x x x x W x d x

≈ → = − = ⋅

≈ → = − = ⋅

Para calcularmos o erro associado a cada regra de Newton-Cotes podemos integrar o erro daaproximação efectuada

Em face do valor deste integral é possível deduzir uma expressão específica para cada umadas regras

Trapézio:

Ponto médio:

Simpson:

31''( ) ( )

24hE f b aξ= ⋅ ⋅ −

31''( ) ( )

12hE f b aξ= − ⋅ ⋅ −

51''''( ) ( )

2880hE f b aξ= − ⋅ ⋅ −

ξ ∈[ , ]a b

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Tabela com algumas regras de Newton-Cotes

Ponto médio ( )= − × +( ) ( ) ( ) / 2hI f b a f a b 3 (2)1( ) ( )

24hE b a f ξ= ⋅ − ⋅

Trapézio

Simpson

3/8 (de Simpson)

Boole

3 (2)1( ) ( )

12hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅

5 (4)1( ) ( )

2880hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅

7 (6)1( ) ( )

1935360hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅

−= + × =, ( )i i ib aa a i f f a

na0 a1 a2 an•••

a bn+1 pontos

[ ] ( )− × + ×= −= +0 1( ) ( )2

( )2h

b aI f fb a f a b ff

( )−= × + +0 1 2( ) 46h

b aI f f f f

5 (4)1( ) ( )

6480hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅( )−= × + + +0 1 2 3( ) 3 38h

b aI f f f f f

( )−= × + + + +0 1 2 3 4( ) 7 32 12 32 790h

b aI f f f f f f

21( ) '( )

2hE b a f ξ= ± ⋅ − ⋅Rectânguloà esquerda, à direita = − × = − ×( ) ( ) ( ) , ( ) ( ) ( )h hI f b a f a I f b a f b

Nota: Algumas formulas de ordem superior exibem pesos negativos, facto considerado indesejável

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Regra do trapézio corrigidaO polinómio interpolador pode interpolar também derivada(s) da função. O caso mais usualé considerar uma interpolação de Hermite utilizando para nós os extremos do intervalo [a,b]

Aproximando a função a integrar por um polinómio de Hermite, com informação da funçãoe da primeira derivada, considerando para nós de interpolação os pontos extremos dointervalo resulta,

5 (4)1( ) ( )

720hE b a f ξ= ⋅ − ⋅

A formula possui dois termos: um termo que tem os valores dafunção, e que é idêntico à regra do trapézio, e um termo que têm osvalores das derivadas. O termo das derivadas pode ser entendidocomo uma correcção ao termo que têm os valores da função. Poressa razão a regra designa-se por regra do trapézio corrigida

Regra do Trapézio corrigida (polinómio interpolador de grau 3)

a b

f(x)

Ih(f)

p(x)[ ] [ ]2

( ) ( ) (( )

( ) ( )12

)2

' 'hb aI f f a b a f a ff b b−+ ⋅ −−= ⋅ +

A expressão do erro correspondente é,

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Regras de Integração

Mudança de variável para o intervalo [–h, +h]: ( )ξ

ξ ξ ξ+

= = ⋅ II( ) ( ) ( ) ( )

dxd

b h

a h

I f f x dx f x J d

Transformação linear:

ξ ξξ

− + −= + = =( ) ,2 2 2

b a b a dx b ax Jh h d ha b x-h +h ξ

Se o Jacobiano for constante: ( )ξ ξ+

−= = ( ) ( ) ( )2

b h

a h

b aI f f x dx f x dh

Se f(x) for um polinómio de grau ≤ n, i.e., f(x) = pn(x),então f(x(ξ )) também é um polinómio de grau ≤ n(na variável ξ ), i.e., f(x(ξ )) = pn(ξ )

( )ξ ξ+

−= = ( ) ( )2

b h

n n

a h

b aI f p x dx p dh

Exemplo: ( ) ( )ξ ξ ξ ξ ξ+ +

− −

− −= = + = + + 5 1 1

22 2

1 1 1

5 1 5 1( ) 2 3 4 12 9

2 2I f x dx d d

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Regras de Integração com pontos dispostos simetricamente

Num intervalo simétrico (em relação à origem) se a função for impar (anti-simétrica):

Se a função for impar e se a regra de integração tiver pontos dispostos simetricamente emrelação à origem e se os pesos dos pontos dispostos simetricamente forem iguais:

( )ξ ξ+

= =( ) 0

h

h

I f f d

ξ ξ ξ ξ= − + − + +1 1 2 2 2 2 1 1( ) ( ) ( ) ( ) ( )hI f A f A f A f A f

[ ] [ ]ξ ξ ξ ξ= × − + + × − +1 1 1 2 2 2( ) ( ) ( ) ( )A f f A f f

= × + × =1 20 0 0A A

Ou seja, se a função for impar e se a regra tiver pesos iguais para os pontos dispostossimetricamente, então o valor obtido pela regra é igual ao valor exacto

-h

-ξ1 ξ2

h

ξ1

0

-ξ2

-h

h0

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Integração Numérica – Grau de uma regraUma regra diz-se de grau n se integrar sem erro todos os polinómios de grau ≤n e existirpelo menos um polinómio de grau n+1 que não é integrado exactamente.

ξ= − ⋅ − ⋅31( ) ''( )

12hE b a f

Exemplos:

Da análise (da ordem da derivada) da expressão doerro, constata-se que funções de grau 1 (logo comsegunda derivada nula) são integradas sem erro e quefunções de grau 2 (logo com segunda derivada nãonula) são integradas com erro, logo a regra do trapéziotem grau 1

a b

f(x)

Ih(f)

p(x)

Regra do Trapézio (polinómio interpolador de grau 1)

Atendendo ao grau do polinómio interpolador, a regraintegra (pelo menos) funções lineares.

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Integração Numérica – Grau de uma regra

Regra do ponto médio (polinómio interpolador de grau 0)

Contudo, da análise (da ordem da derivada) daexpressão do erro, constata-se que funções de grau 1(logo com segunda derivada nula) são integradas semerro e que funções de grau 2 (logo com segundaderivada não nula) são integradas com erro, logo aregra do ponto médio tem grau 1

Exemplos (cont.):

ξ= ⋅ − ⋅3 (2)1( ) ( )

24hE b a f a b

f(x)

Ih(f)

(a+b)/2

a b

f(x)

Ih(f)

(a+b)/2

Atendendo ao grau do polinómio interpolador, a regraintegra (pelo menos) funções constantes.

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Integração Numérica – Grau de uma regra

Regra de Simpson (polinómio interpolador de grau 2)

Contudo, da análise (da ordem da derivada) daexpressão do erro, constata-se que funções de grau 3(logo com quarta derivada nula) são integradas semerro e que funções de grau 4 (logo com quartaderivada não nula) são integradas com erro, logo aregra do ponto médio tem grau 3

Exemplos (cont.):

ξ= − ⋅ − ⋅5 (4)1( ) ( )

2880hE b a fa b

f(x)

Ih(f)

(a+b)/2

p(x)Atendendo ao grau do polinómio interpolador, a regraintegra (pelo menos) funções quadráticas.

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Dedução alternativa da regra de Simpson

1 2 3( ) ( ) ( ) ( ) (0) ( ) ( )

h

h

h

I f f x d x A f h A f A f h I f

+

= ≈ ⋅ − + ⋅ + ⋅ =

Nota: Devido à linearidade do operador integral, se a regra integrarsem erro os monómios 1, x, x2, ..., xn, então integra sem erro todosos polinómios de grau ≤ n

Exercício: a) Deduzir o valor dos pesos Ai de modo à regra seguinte ter o maior grau possível.

Resolução:

Temos 3 incógnitas (A1, A2, A3)

→ necessitamos de 3 equações

2 20 1 2 0 1 2( ) ... 1 ...n n

n n np x dx a a x a x a x dx a dx a x dx a x dx a x dx= + + + + = + + + +

b) Indicar o grau da regra e a expressão do erro.

1 2 3

( ) ( ) ( )

( ) ( ) (0) ( )

h

h

h

I f f x d x

I f A f h A f A f h

+

=

= ⋅ − + ⋅ + ⋅

–h h

f(x)

Ih(f)

0

p(x)

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Dedução alternativa da regra de Simpson

( ) 1f x = →

1 2 3 1 2 3

( ) ( ) ( ) 1 ( ) 2

( ) ( ) (0) ( )

h h

h

h

h h

h

I f f x d x d x x h

I f A f h A f A f h A A A

+ +

+

− −

= = = = = ⋅ − + ⋅ + ⋅ = + +

1 2 3 2A A A h + + =

( )f x x= →

2

1 2 3

1 2 3

( ) ( ) ( ) ( ) 02

( ) ( ) (0) ( )( ) 0

h h h

hh h

h

xI f f x d x x d x

I f A f h A f A f hA h A A h

+ + +

−− −

= = = == ⋅ − + ⋅ + ⋅

= ⋅ − + ⋅ + ⋅

1 3 1 30A h A h A A − ⋅ + ⋅ = =

2( )f x x= →

32 3

1 2 32 2 2

1 2 3

2( ) ( ) ( ) ( )3 3

( ) ( ) (0) ( )

( ) 0

h h h

hh h

h

xI f f x d x x d x h

I f A f h A f A f h

A h A A h

+ + +

−− −

= = = == ⋅ − + ⋅ + ⋅= ⋅ − + ⋅ + ⋅

2 2 3

1 3 1 32 23 3

A h A h h A A h ⋅ + ⋅ = + =

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Dedução alternativa da regra de SimpsonResulta o sistema de 3 equações lineares (a 3 incógnitas)

1 2 3

1 3

1 3

2

23

A A A h

A A

A A h

+ + =

=

+ =

Solução 1 3

2

26

246

hA A

hA

= = = ×

Ou seja,

3( )f x x= →

( ) ( ) ( )

43

3 3

( ) ( ) ( ) ( ) 04

2( ) 4 06

2 4 0 06

h h h

hh h

h

xI f f x d x x d x

hI f f h f f h

h h h

+ + +

−− −

= = = =

= × − + × +

= × − + × + =

Grau da regra de Simpson

Pelo modo como foi construída, a regra tem (pelo menos) grau 2. Terá grau 3?

( ) ( ) ( )

1 2 3( ) ( ) (0) (

2(

)

) 4 06

h

hhI f f h f

I f A f h A f A f h

f h

= ⋅ − +

= − + × +

⋅ + ⋅

( ) 0 ( )hI f I f = = , pelo que tem grau 3

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Dedução alternativa da regra de Simpson

4( )f x x= →

( ) ( ) ( )

5 54

54 4

2( ) ( ) ( ) ( )5 5

2( ) 4 06

2 44 06 6

h h h

hh h

h

x hI f f x d x x d x

hI f f h f f h

h hh h

+ + +

−− −

= = = =

= − + × +

= + × + =

5 52 4( ) ( )5 6 hh hI f I f = =≠

Terá grau 4?

pelo que não tem grau 4, ouseja a regra de Simpson temgrau 3

Qual a expressão do erro?

A aplicação da regra a um polinómio de grau 3 não origina erro, mas a um polinómio degrau 4 já origina. Então a expressão do erro será do tipo, E = C . f(4)(ξ)

Qual o valor de C?

Se f(x)=x4, então f(4)=24, pelo que E = 24C.5 5

52 4 4Por outro lado, ( ) ( )5 6 15hh hE I f I f h= − = − = −

5 54 1Então, 24 (2 )15 2880

C h C h= − = − 5 (4)1resultando, (2 ) ( )2880

E h f ξ= −

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Tabela com algumas regras de Newton-Cotes

Ponto médio ( )= − × +( ) ( ) ( ) / 2hI f b a f a b 3 (2)1( ) ( )

24hE b a f ξ= ⋅ − ⋅

Trapézio

Simpson

3/8 (de Simpson)

Boole

3 (2)1( ) ( )

12hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅

5 (4)1( ) ( )

2880hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅

7 (6)1( ) ( )

1935360hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅

−= + × =, ( )i i ib aa a i f f a

na0 a1 a2 an•••

a bn+1 pontos

[ ] ( )− × + ×= −= +0 1( ) ( )2

( )2h

b aI f fb a f a b ff

( )−= × + +0 1 2( ) 46h

b aI f f f f

5 (4)1( ) ( )

6480hE b a f ξ= − ⋅ − ⋅( )−= × + + +0 1 2 3( ) 3 38h

b aI f f f f f

( )−= × + + + +0 1 2 3 4( ) 7 32 12 32 790h

b aI f f f f f f

21( ) '( )

2hE b a f ξ= ± ⋅ − ⋅Rectânguloà esquerda, à direita = − × = − ×( ) ( ) ( ) , ( ) ( ) ( )h hI f b a f a I f b a f b

Nota: Algumas formulas de ordem superior exibem pesos negativos, facto considerado indesejável

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Integração Numérica – Regras de Gauss

nós deinterpola ão

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

b b N

n i i h

ia a

I f f x d x p x d x A f x I f↑

=

= ≈ = ⋅ = Em Newton-Cotes os nós de interpolação estão definidos “à partida” (nós equidistantes), oque limita o grau de exactidão da regra de integração

Regras de integração

Regras de integração de Gauss - Nas regras de Gauss a posição dos nós de interpolação éescolhida “do melhor modo possível”

Dispomos de 2N parâmetros (os valores dos pesos Ai e a localização dos pontos xi)

Os pesos e a localização são parâmetros

a definir

1

( ) ( )i

i

N

h i i

i Ax

I f A f x=

= ⋅

→ a regra terá grau 2N – 1

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Regra de Gauss com 2 pontos

1

1 1 2 2

1

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )hI f f x d x A f x A f x I f

+

= ≈ ⋅ + ⋅ =

Nota: Devido à linearidade do operador integral, se a regra integrar sem erro os monómios1, x, x2, ..., xn, então integra sem erro todos os polinómios de grau ≤ n

Exercício: a) Deduzir o valor dos pesos Ai e a localização das abcissas xi de modo à regraseguinte ter o maior grau possível.

Resolução:

Temos 4 incógnitas (A1, A2, x1, x2)

→ necessitamos de 4 equações

2 20 1 2 0 1 2( ) ... 1 ...n n

n n np x dx a a x a x a x dx a dx a x dx a x dx a x dx= + + + + = + + + +

b) Indicar o grau da regra.

1

1

1 1 2 2

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )h

I f f x d x

I f A f x A f x

+

=

= ⋅ + ⋅

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Regra de Gauss com 2 pontos

( ) 1f x = →

1 1

1

1

1 1

1 1 2 2 1 2

( ) ( ) ( ) 1 ( ) 2

( ) ( ) ( )h

I f f x d x d x x

I f A f x A f x A A

+ +

+

− −

= = = = = ⋅ + ⋅ = +

1 2 2A A + =

( )f x x= →

1 1 12

11 1

1 1 2 2 1 1 2 2

( ) ( ) ( ) ( ) 02

( ) ( ) ( )h

xI f f x d x x d x

I f A f x A f x A x A x

+ + +

−− −

= = = = = ⋅ + ⋅ = ⋅ + ⋅

1 1 2 2 0A x A x ⋅ + ⋅ =

2( )f x x= →

1 1 132

11 1

2 21 1 2 2 1 1 2 2

2( ) ( ) ( ) ( )

3 3

( ) ( ) ( ) ( ) ( )h

xI f f x d x x d x

I f A f x A f x A x A x

+ + +

−− −

= = = = = ⋅ + ⋅ = ⋅ + ⋅

2 21 1 2 2

2( ) ( )

3A x A x ⋅ + ⋅ =

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Regra de Gauss com 2 pontos

3( )f x x= →

1 1 143

11 1

3 31 1 2 2 1 1 2 2

( ) ( ) ( ) ( ) 04

( ) ( ) ( ) ( ) ( )h

xI f f x d x x d x

I f A f x A f x A x A x

+ + +

−− −

= = = = = ⋅ + ⋅ = ⋅ + ⋅

3 31 1 2 2( ) ( ) 0A x A x ⋅ + ⋅ =

Resulta o sistema de 4 equações não lineares (a 4 incógnitas)

1 2

1 1 2 2

2 21 1 2 2

3 31 1 2 2

2

0

2( ) ( )

3

( ) ( ) 0

A A

A x A x

A x A x

A x A x

+ =

⋅ + ⋅ =

⋅ + ⋅ = ⋅ + ⋅ =

Solução 1 2

1 2

1

13

A A

x x

= =

− = =

Ou seja, = × − + × += ⋅ + ⋅

1 1 2 2( ) ( ) ( )1 1

( ) 1 13 3hh I fI f A f x A ff x f

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Regra de Gauss com 2 pontos

4( )f x x= →

1 1 154

11 1

4 4

2( ) ( ) ( ) ( )

5 5

1 1 1 1 1 1 2( ) 1 1

9 9 93 3 3 3h

xI f f x d x x d x

I f f f

+ + +

−− −

= = = =

= × − + × = − + = + =

2 2( ) ( )

5 9 hI f I f = =≠

Grau da regra de Gauss com 2 pontos

Pelo modo como foi construída, a regra tem (pelo menos) grau 3.

Terá grau 4?

pelo que não tem grau 4, ou seja a regrade Gauss com 2 pontos tem grau 3

→ as regras de Gauss com N pontos tem grau 2N – 1

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Comparação da regra do trapézio com regra de GaussTrapézio (2 pontos)

[ ]( ) ( ) ( )2h

b aI f f a f b−= ⋅ +

a b

f(x)

Ih(f)

a b

f(x)

Ih(f)

x1 x2

Gauss com 2 pontos1 1 2 2( ) ( ) ( )hI f A f x A f x= ⋅ + ⋅

Para [ , ] [ 1, 1]

1 1( ) 1 1

3 3h

a b

I f f f

= − +

= × − + × +

Grau 1

Grau 3

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Regras de Gauss-Legendre

Para Gauss-Legendre os pesos Ai e a localização dos pontos xi encontra-se tabelado para ointervalo [a,b]=[–1,+1].

1

( ) ( ) ( ) ( )

b N

i i h

ia

I f f x dx A f x I f=

= ≈ ⋅ =

( )I

1 1

11 1

(

I

)

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )dx

b N

i i h

a

F

di

I f f x dx f x J d F d A F I f

ξ

ξ

ξ ξ ξ ξ ξ ξ+ +

=− −

= = ⋅ = ≈ ⋅ =

Para utilizarmos a informação das tabelas é necessário efectuar uma mudança de variávelpara o intervalo [–1,+1],

Mudança de variável para o intervalo [–1,+1]

1 1( ) ,

2 2 2dx b ax a b Jd

ξ ξξξ

− + −= × + × = =a b x-1 +1 ξ

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Regras de Gauss-Legendre no intervalo [-1,+1]

Nº de pontos, N

1

( ) ( )N

h i i

i

I f A F ξ=

= ⋅

O erro associado às formulas de Gauss-Legendre (com N pontos) é,

Abcissas ξi Pesos Ai

1 0 2

2 1 3± 1

3 ±

0

3 / 58 95 9

η η+= × − × = ∈+ ×

42 1 (2 )

3

( !)( ) ( ) , , [ , ]

(2 1) ((2 )!)N N

h N NNE C b a f C a b

N N

4(3 2 6 / 5) / 7

(3 2 6 / 5) / 7

± −

± +

(18 30) 36

(18 30) 36

+

ξ ξ+

= 1

1

( ) ( )I f F d

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Regras de Gauss – regra de Gauss-LobattoAs regras de Gauss são uma família de regras, à qual a regra de Gauss-Legendre pertence.

↑=

= ≈ ⋅ =escolher a melhor

localização poss v l1

í e

( ) ( ) ( ) ( )

b N

i i h

ia

I f f x dx A f x I f

Existem outras regras de Gauss, pertencentes a esta família

Gauss-Legendre

Gauss-Legendre-Lobatto – regra de Gauss-Legendre que inclui os nós extremos do intervalo

↑=

⋅= ≈ × =+ ⋅ +escolher a melhor

loca1

lização possível

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

b N

i i h

ia

I f f x dx A f x IA a B f b ff

Os coeficientes A, B, Ai e a posição dos pontos xi são parâmetros a determinar

Nota: Para 2 pontos a regra de Gauss-Lobatto é idêntica à regra do trapézio e para 3 pontosé idêntica à regra de Simpson

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

[ ] [ ]ξ ξ+

⋅ − + + ⋅ − + += ≈ + =1

1

10 ( 1) ( 1 ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )) hI f f x d x IA A f ff ff

Exercício: a) Deduzir o valor dos pesos A0 e A1 e a localização da abcissa ξ de modo à regraseguinte ter o maior grau possível.

Resolução:Temos 3 incógnitas (A0, A1, ξ )

→ necessitamos de 3 equações

b) Indicar o grau da regra.

[ ] [ ]ξ ξ

+

=

= ⋅ − + + ⋅ − +

1

1

0 1

( ) ( ) ( )

( ) ( 1) (1) ( ) ( )h

I f f x d x

I f A f f A f f

( ) 1f x = →[ ] [ ]ξ ξ

+ +

+

− −

= = = == ⋅ − + + ⋅ − + == ⋅ + + ⋅ + = +

1 1

1

1

1 1

0 1

0 1 0 1

( ) ( ) ( ) 1 ( ) 2

( ) ( 1) (1) ( ) ( )

(1 1) (1 1) 2 2h

I f f x d x d x x

I f A f f A f f

A A A A

1 2 1A A + =

Regra de Gauss-Lobatto com 4 pontos

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

2( )f x x= →

( )f x x= →

[ ] [ ]

1 1 12

11 1

0 1

0 1

( ) ( ) ( ) ( ) 02

( ) ( 1) (1) ( ) ( )

( 1 1) ( ) 0h

xI f f x d x x d x

I f A f f A f f

A A

ξ ξξ ξ

+ + +

−− −

= = = == ⋅ − + + ⋅ − + == ⋅ − + + ⋅ − + =

0 0 =

[ ] [ ]

1 1 132

11 1

0 1

2 2 20 1 0 1

2( ) ( ) ( ) ( )

3 3

( ) ( 1) (1) ( ) ( )

(1 1) (( ) ) 2 2h

xI f f x d x x d x

I f A f f A f f

A A A A

ξ ξ

ξ ξ ξ

+ + +

−− −

= = = == ⋅ − + + ⋅ − + == ⋅ + + ⋅ − + = + ⋅

2

1 213

A A ξ + ⋅ =

3( )f x x= →

[ ] [ ]

1 1 143

11 1

0 1

3 30 1

( ) ( ) ( ) ( ) 04

( ) ( 1) (1) ( ) ( )

( 1 1) ( ) 0h

xI f f x d x x d x

I f A f f A f f

A A

ξ ξ

ξ ξ

+ + +

−− −

= = = == ⋅ − + + ⋅ − + == ⋅ − + + ⋅ − + =

0 0 =

Regra de Gauss-Lobatto com 4 pontos

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

4( )f x x= →

[ ] [ ]

1 1 154

11 1

0 1

4 4 40 1 0 1

2( ) ( ) ( ) ( )

5 5

( ) ( 1) (1) ( ) ( )

(1 1) (( ) ) 2 2h

xI f f x d x x d x

I f A f f A f f

A A A A

ξ ξ

ξ ξ ξ

+ + +

−− −

= = = == ⋅ − + + ⋅ − + == ⋅ + + ⋅ − + = + ⋅

4

1 215

A A ξ + ⋅ =

Regra de Gauss-Lobatto com 4 pontos

Resulta o sistema de 3 equações não lineares (a 3 incógnitas)

0 1

20 1

40 1

1

13

15

A A

A A

A A

ξ

ξ

+ =

+ ⋅ = + ⋅ =

Solução

0

1

16

56

15

A

A

ξ

= = = ±

Ou seja,

[ ] [ ] [ ]0 1( ) ( 1) ( 1) ( ) ( ) ( 1) ( 1)1 5 1 1

5 56 6hI f A f f A f f f f f fξ ξ = ⋅ − + + + ⋅ − + + = ⋅ − + + + ⋅ + −

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

5( )f x x= →

[ ]

1 1 165

11 1

5/2 5/2

1 5 1 15 56 6

( ) ( ) ( ) ( ) 06

( ) ( 1) ( 1)

1 5 1 1( 1 1) ( ) 0 0 0

6 6 5 5

h

xI f f x d x x d x

I f f f f f

+ + +

−− −

= = = =

= × − + + + × + =

= × − + + × − + =

+ =

0 0, ou seja, ( ) ( )hI f I f = =

Grau da regra de Gauss-Lobatto com 4 pontos

Pelo modo como foi construída, a regra tem (pelo menos) grau 4.

Terá grau 5?

pelo que a regra de Gauss-Lobattocom 4 pontos tem grau 5

Regra de Gauss-Lobatto com 4 pontos

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

6( )f x x= →

[ ]

1 1 176

11 1

6/2 6/2 3

1 5 1 15 5

2( ) ( ) ( ) ( )

7 7

( ) ( ) ( 1) ( 1)

1 5 1 1 1 5 2 1 1 26(1 1) ( ) 2

6 6 5 5 6 6 5 3 7

6

7

6

5 5

h h

xI f f x d x x d x

I f I f f f f f

+ + +

−− −

= = = =

= = × − + + + × + =

= × + + × + = × + × = + =

2 26( ) ( )

7 75 hI f I f = =≠

Terá grau 6?

pelo que não tem grau 6, ou seja a regra deGauss-Lobatto com 4 pontos tem grau 5

→ as regras de Gauss-Lobatto com N pontos tem grau 2N – 3

Regra de Gauss-Lobatto com 4 pontos

O erro associado às formulas de Gauss-Lobatto (com N pontos) é,3 4

2 1 (2 2)3

( 1) (( 2)!)( ) ( ) , , [ , ]

(2 1) ((2 2)!)N N

h N NN N NE C b a f C a b

N Nη η− − − ⋅ − ⋅ −= × − × = ∈

− × −

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Regras compostasUm modo de reduzir o erro cometido no cálculo aproximado do integral é subdividir ointervalo [a,b] em N subintervalos e aplicar as regras “básicas” anteriormente estudadas.

Em termos genéricos a regra do trapézio compostapode ser apresentado como

Ex: Regra do trapézio composta com 3 subintervalos iguais (N=3)

[ ] [ ] [ ]≈ ⋅ + + ⋅ + + ⋅ +1 1 20 32( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )2 2 2h h hf a f f f f fa a aa a

=

= + +

1

1

1

1 1( )( ) )( ()2 2

N

i

h f a f bf aI f h

f(x)

a0IIa

a1 a2 a3IIb

h=(b – a)/Nh=

=

= = + + 31 2

0 1 2

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

a ba ab

a a a a a

I f f x dx f x dx f x dx f x dx

= + = + +

1 2( ) ( )1 1( ) (

2( ))

2 hf ah If bf a a ff

= + + +

0 3II II

1 21 1( ) ( ) ( ) ( )2 2

a b

af f aah f a f

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Regras compostasPara determinarmos o erro cometido podemos somar a contribuição do erro cometido emcada um dos subintervalos.

Resumindo, o erro da regra do rectângulo composta é

ξ ξ ξ= + + = − ⋅ − ⋅ − ⋅ − ⋅ − ⋅ − ⋅0 1 1 2 2 3

3 3 3[ , ] [ , ] [ , ] [ , ] 1 0 1 2 1 2 3 2 3

1 1 1( ) ''( ) ( ) ''( ) ( ) ''( )

12 12 12a b a a a a a aE E E E a a f a a f a a f

ξ ξ−= − ⋅ ⋅ ∈2( ) ''( ) , [ , ]12h

b aE f h a b

f(x)

a0IIa

a1 a2 a3IIb

h = − − = ⋅

( ) /h b a Nb a N h

ξ ξ ξ= − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅3 3 31 2 3

1 1 1''( ) ''( ) ''( )

12 12 12h f h f h f

ξ=

=

= − ⋅ ⋅3

3

1

1''( )

12

N

i

i

h f

ξ−= − ⋅ ⋅2( )''( )

12b a h f

ξ= − ⋅ ⋅ ⋅31''( )

12h N f

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Tabela com algumas regras compostas

Ponto médio composta −

=

= × + 1

1

( ) ( 2)N

h i

i

I f h f a h ξ−= ⋅ ⋅ 2''( )24h

b aE f h

Trapézio composta

Simpson composta

Trapéziocorrigidacomposta

ξ−= − ⋅ ⋅ 2''( )12h

b aE f h

ξ−= − ⋅ ⋅(4) 4( )2880hb aE f h

−= = + ×, ib ah a a i h

Na0 a1 a2 an•••

a bN intervalos

=

= × + +

1

1

1 1( ) ( ) ( ) ( )

2 2

N

h i

i

I f h f a f a f b

= =

= × + + × + × +

1

1

1 1

( ) ( ) ( ) 2 ( ) 4 ( 2)6

N N

h i i

i i

hI f f a f b f a f a h

ξ−= ± ⋅ ⋅'( )2h

b aE f hRectângulo

à esquerda, à direita composta

= =

= × = × 1

1 1

( ) ( ) , ( ) ( )N N

h i h i

i i

I f h f a I f h f a

[ ]−

=

= × + + + −

1 2

1

1 1( ) ( ) ( ) ( ) '( ) '( )

2 2 12

N

h i

i

hI f h f a f a f b f a f b ξ−= ⋅ ⋅(4) 4( )720hb aE f h

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração com splines – integração com splines cúbicos• Um modo de obter regras de integração semelhante às compostas é utilizando splines.

• A utilização de splines de grau zero conduz às regras do rectângulo compostas, enquantoa integração com spline de grau 1 conduz à regra do trapézio composta.

• A utilização de splines de grau superior conduz a regras diferentes das regras compostasanteriormente estudadas.

Integração com splines cúbicos

No troço i o spline cúbico é dado por

11

( ) ( ) ( ) ( ) ( )i

i

xb b N

i

ia a x

I f f x dx S x dx S x dx I S

−=

= ≈ = =

3 31

1

2 21

1 1

( ) ( )( )

6 6

6 6

i ii i i

i i

i i i ii i i i

i i

x x x xS x M Mh h

h x x h x xy M y Mh h

−−

−− −

− −= + +

− −+ − + −

S1(x)

x0IIa

x1 x2 x3IIb

hi = xi – xi-1hi

S3(x)S2(x)

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração com splines – integração com splines cúbicosPrimitivando

1 1

3 3 2 21 1

1 1 1( ) ( )

( )6 6 6 6

i i

i i

x x

i i i i i ii i i i i i i

i i i ix x

x x x x h x x h x xS x dx M M y M y M dxh h h h

− −

− −− − −

− − − −= + + − + −

1

4 4 2 2 2 21 1

1 1 1( ) ( ) ( ) ( )

24 24 6 2 6 2

i

i

x

i i i i i ii i i i i i

i i i i x

x x x x h x x h x xM M y M y Mh h h h

− −− − −

− − − −= + − + −

− −

3 3 2 2

1 1 124 24 6 2 6 2i i i i i i

i i i i i ih h h h h hM M y M y M− − −

= + + − + −

( ) ( )3

1 12 24i i

i i i ih hy y M M− −= + +−

Somando a contribuição de todos os troços resulta

( ) ( )3

1 1

1

( ) ( )2 24

b N

i ii i i i

ia

h hI S S x dx y y M M− −

=

= = + +

Nota: a expressão tem umaparte idêntica à regra dotrapézio composta mais umtermo correctivo com base nos“momentos” (2as derivadas)

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa

Há 2 variantes da integração adaptativa:

• não iterativa – o número de vezes que se efectuam subdivisões é de apenas uma

• iterativa – o número de vezes que se efectuam subdivisões não é definida à partida (é resultado da verificação do critério do erro)

• Considerar uma subdivisão inicial do intervalo [a,b]

• Distribuir a tolerância disponível pelos troços

• Tendo em conta a expressão teórica do erro,estimar para cada troço a correspondente derivada

• Estimar o erro cometido em cada troço

• No caso do erro exceder a tolerância atribuída aesse troço, então subdividir devidamente o troço

ξ ξ= ⋅ ⋅ ≈( ) )( ) (( ) ( ),pk k ki i i if DfE C h

O método tenderá a colocar mais subintervalos onde a correspondente derivada for maior

aIIa0 a1 a2

bIIa3

ε1 ε2 ε3

ε ii

hb a

ε ε=−

≈ ⋅ ⋅( )ki

piE DC h

Integração adaptativa – método que procura que o resultado obtido tenha um erro inferior auma tolerância ε especificada pelo utilizador

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa não iterativaExemplo: Utilizando a regra do trapézio composta

Para o troço [ai-1, ai] de dimensão hi

31 ''( )12h i iE f hξ= − ⋅ ⋅

Na integração adaptativa não iterativa, geralmente, aderivada é aproximada por uma diferença finita apropriada

( )1 1

2

( ) 2 ( 2) ( )''( )2

i i ii i

i

f a f a h f af Dh

ξ − −− ⋅ + +≈ =I I

A estimativa de erro para o troço i é obtida através de

3112i i iE D h= − ⋅ ⋅I I

f(x)

a0IIa

a1 a2 a3IIb

ai-1 ai-1+h/2 ai

hi

[ ]1

1

( ) ( ) ( )2

N

ih i i

i

hI f f a f a−

=

= +

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Integração adaptativa não iterativaSe a estimativa de erro |Ei| for superior à tolerância εi que está disponível para esse troço,então esse troço é subdividido em mi subintervalos de modo ao erro nesse troço passar aser inferior à tolerância disponível.

Erro para o troço i após a subdivisão em mi subintervalos

3112i i i iE m D h = × − ⋅ ⋅

I I ai-1 ai

hi

mi subintervalos

i i ih h m=ih

31

12i

i i ii

hE m Dm

= × − ⋅ ⋅

I I 32

1 112

i

i i ii

E

E D hm

= × − ⋅ ⋅

I I2

1i i

i

E Em

= ×

Pretendemos que, após a subdivisão do troço i, o erro nesse troço seja inferior à tolerânciadisponível para esse troço,

2

1i i i i

i

E Em

ε ε< × < 2 ii

i

Em

ε >

Recuperando a expressão do erro para o intervalo i resulta 3112i i i im D h ε> ⋅ ⋅I I

expressão onde se admitiu que aderivada em cada subintervalo éaproximada por Di’’

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa não iterativaA expressão anterior pode ser reescrita em termos da tolerância “total” ε

ε ε

εεε

= ⋅ ⋅− − > = ⋅ ⋅> ⋅ ⋅ −

3

2

3

112

12112

ii

i i

i i ii

i i i i

hD hb a b am D hh

m D h b a

I I

I I

I Iε

− > ⋅ ×

12i i ib am D hI I

1DI I

m1 subintervalos

2DI I

m2 subintervalos

3DI I

m3 subintervalos

a0 a1 a2 a3

aIIa0 a1 a2

bIIa3troço 1 troço 2 troço 3Subdivisão inicial

Subdivisão final

calcular I1 calcular I2 calcular I3

Ih=I1+I2+I3

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Integração adaptativa iterativaComparativamente ao método não iterativo, o algoritmo iterativo descrito em seguidapossui as seguintes diferenças:

• se a estimativa do erro for superior à tolerânciapermitida a esse troço, então o troço é divididoao meio

• o número de vezes que se efectuam subdivisõesnão é definido à partida (é resultado daverificação do critério do erro)

• a estimativa de erro é actualizada para os novostroços

• a estimativa do erro não recorre a diferençasfinitas – em cada troço o erro é estimadorecorrendo a 2 aproximações do integral paraesse troço

ai bitroço em avaliação

subdivisão em 2 troços

2 1( )iE I Iα≈ ⋅ −

2 1( )E I Iα≈ ⋅ −

subdivisão em 2 troços

troço em avaliação

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaExemplo: Calcular I(f) utilizando a regra do trapézioadaptativa iterativa com um tolerância ε = 10–2

Regra do trapézio – dedução da estimativa do erro

3

1 1 2

( ) 1''( )12 1

b aE f ξ−= − ⋅ ⋅

3

2 2 2

( ) 1''( )12 2

b aE f ξ−= − ⋅ ⋅

1

3

1 1'' ''( )

( ) '' 112

D f

b aE I I Dξ≈

− = − ≈ − ⋅ ⋅

32

2

( ) 1''( ) ''( )

12 12h hb ahN

b a b aE f h E fN

ξ ξ−=

− −= − ⋅ ⋅ = − ⋅ ⋅a b

N subintervalos

a b

1 subintervalo

a bc

2 subintervalos

2

3

2 2'' ''( )

( ) 1''12 4

D f

b aE I I Dξ≈

− = − ≈ − ⋅ ⋅

3

2 1( ) 1

(*) (**) '' 112 4

b aI I D− − − ≈ − ⋅ ⋅ −

2 13''

( ) 1112 4

I IDb a

− ≈

− − ⋅ −

Para 1 subintervalo, N=1

Para 2 subintervalos, N=2

Subtraindo as 2 expressões

(*)

(**)

1

0

exp(5 )( ) ( ) , ( )

90xI f f x dx f x= =

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

11 1( ) ( )2 2i iI h f a f b = +

Substituindo a aproximação da derivada na expressão do erro para 2 troços

ai bi

1 subintervalo

h

ai bi

2 subintervalos

h/2

ci

h/2

21 1( ) ( ) ( )

2 2 2i i ihI f a f c f b = + +

3

3

2 13

2 12

3

2

( ) 3( )

( )121

112 43 4

( ) 1 4

''

22

1''

4

D

D

I Ib a

I IE

b aE

b ab a

− ≈ −− ⋅ − ≈ ⋅ ⋅ ⋅− ≈ − ⋅ ⋅

−−−−

( )2 2 113

E I I ≈ ⋅ −

Resumindo, para um troço de dimensão h, o valor da regrado trapézio com 1 e com 2 subintervalos é

( )2 2 113

E I I≈ ⋅ −e o erro (para 2 subintervalos) pode ser estimado por

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

Opção: divisão inicial em 2 troços ii

hb a

ε ε=−

0IIa

1IIb

tolerância ε = 1x10–2

h=1

1/20 tolerância εi = 5x10–3

h=1/2

11/2 tolerância εi = 5x10–3

h=1/2

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaTroço [0, 1/2] , h=1/2 , tolerância εi = 5x10–3

1

0

exp(5 )( ) ( ) , ( )

90xI f f x dx f x= =

0 1/2

1 subintervalo

0 1/21/4

2 subintervalos

11 1 1(0) (1 2) 0.0366182 2 2

I f f = + =

21 1 1(0) (1 4) (1 2) 0.0280044 2 2

I f f f = + + =

( ) 32 2 1 2

10.002871 3 10

3E I I E −= ⋅ − = − ×Estimativa de erro

3 32 3 10 5 10 iE ε− −= × < × = OK

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaTroço [1/2, 1] , h=1/2 , tolerância εi = 5x10–3

1

0

exp(5 )( ) ( ) , ( )

90xI f f x dx f x= =

1/2 1

1 subintervalo

1/2 13/4

2 subintervalos

11 1 1(1 2) (1) 0.4460992 2 2

I f f = + =

21 1 1

(1 2) (3 4) (1) 0.3411644 2 2

I f f f = + + =

( ) 32 2 1 2

10.034978 35 10

3E I I E −= ⋅ − = − ×Estimativa de erro

ε− −= × > × =

3 32 35 10 5 10 iE

dividir o troço [1 2 , 1] em dois troços

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

0IIa

1IIb

tolerância ε = 1x10–2

h=1

13/4 εi = 2.5x10–3

h=1/4

3/41/2 εi = 2.5x10–3

h=1/4

1/20 tolerância εi = 5x10–3

h=1/2

erro |E2|= 3x10–311/2 tolerância εi = 5x10–3

h=1/2

erro |E2|= 35x10–3

ii

hb a

ε ε=−

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaTroço [1/2, 3/4] , h=1/4 , tolerância εi = 2.5x10–3

1/2 3/4

1 subintervalo

1/2 3/45/8

2 subintervalos

11 1 1

(1 2) (3 4) 0.0759774 2 2

I f f = + =

21 1 1

(1 2) (5 8) (3 4) 0.0696008 2 2

I f f f = + + =

( ) 32 2 1 2

10.002126 2.1 10

3E I I E −= ⋅ − = − ×Estimativa de erro

3 32 2.1 10 2.5 10 iE ε− −= × < × = OK

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaTroço [3/4, 1] , h=1/4 , tolerância εi = 2.5x10–3

3/4 1

1 subintervalo

3/4 17/8

2 subintervalos

11 1 1

(3 4) (1) 0.2651864 2 2

I f f = + =

21 1 1

(3 4) (7 8) (1) 0.2429268 2 2

I f f f = + + =

( ) 32 2 1 2

10.007420 7.4 10

3E I I E −= ⋅ − = − ×Estimativa de erro

ε− −= × > × =

3 32 7.4 10 2.5 10 iE

dividir o troço [3 4 , 1] em dois troços

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

0 1tolerância ε = 1x10–2

1/20 εi = 5x10–3

|E2|= 3x10–311/2 εi = 5x10–3

|E2|= 35x10–3

3/41/2 εi = 2.5x10–3

h=1/4

|E2|= 2.3x10–313/4 εi = 2.5x10–3

h=1/4

|E2|= 7.4x10–3

17/8 εi = 1.25x10–3

h=1/8

7/83/4 εi = 1.25x10–3

h=1/8

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaTroço [3/4, 7/8] , h=1/8 , tolerância εi = 1.25x10–3

3/4 7/8

1 subintervalo

3/4 7/813/16

2 subintervalos

11 1 1

(3 4) (7 8) 0.0846958 2 2

I f f = + =

21 1 1

(3 4) (13 16) (7 8) 0.08270816 2 2

I f f f = + + =

( ) 32 2 1 2

10.000662 0.7 10

3E I I E −= ⋅ − = − = ×Estimativa de erro

3 32 0.7 10 1.25 10 iE ε− −= × < × = OK

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativaTroço [7/8, 1] , h=1/8 , tolerância εi = 1.25x10–3

7/8 1

1 subintervalo

7/8 115/16

2 subintervalos

11 1 1

(7 8) (1) 0.1582318 2 2

I f f = + =

21 1 1

(7 8) (15 16) (1) 0.15451916 2 2

I f f f = + + =

( ) 32 2 1 2

10.001237 1.24 10

3E I I E −= ⋅ − = − ×Estimativa de erro

3 32 1.24 10 1.25 10 iE ε− −= × < × = OK

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

0 1tolerância ε = 1x10–2

1/20 εi = 5x10–3

|E2|= 3x10–311/2 εi = 5x10–3

|E2|= 35x10–3

3/41/2 εi = 2.5x10–3

|E2|= 2.3x10–313/4 εi = 2.5x10–3

|E2|= 7.4x10–3

17/8 εi = 1.25x10–37/83/4 εi = 1.25x10–3

|E2|= 0.7x10–3 |E2|= 1.24x10–3

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

0 1I[0, 1]= ?

1/20I[0, 1/2]= 0.028004

11/2

3/41/2

I[1/2, 3/4]= 0.069600 13/4

17/8

I[7/8, 1]= 0.154519

7/83/4

I[3/4, 7/8]= 0.082708

Valor obtido para o integral

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Integração adaptativa iterativa

→ = 0.334832hI

0 1/2 13/4 7/8

Valor exacto ( )1

5 15 5

0

0

e 1 1( ) e e 1 0.327585

90 5 90 450

xxI f dx= = = − =

×Erro efectivo

[0, 1] [0, 1 2] [1 2, 3 4] [3 4, 7 8] [7 8, 1]

0.028004 0.069600 0.082708 0.154519 0.334832

I I I I I= + + + =

= + + + =

efectivo exacto 0.327585 0.334832 0.007247aproximadoE I I= − = − = −

2 2efectivo 0.7 10 1 10 (tolerância)E ε− −× < × =

Valor obtido para o integral

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

[ ]1 2

1

(4) 4

1 1( ) ( ) ( ) ( ) '( ) '( )2 2 12

( )720

N

h i

ih h

h h

hI f h f a f a f b f a f bI I E

b aE I I f hξ

=

= × + + + − → = +− = − = ⋅ ⋅

Para a regra do trapézio corrigida composta

[ ]2 4

1,0

( )

1 2(4) 4

1

1 1( ) ( ) ( ) '( ) '( ) ( )2 2 12 720

h

C h hT

N

h h i

i

h b aI I E h f a f a f b f a f b f hξ−

=

− = + = ⋅ + + + − + ⋅ ⋅

O

2 2Se ( ) é possível demonstrar quenf x C +∈

regrado

trap

2 4 6 2 2 2,0 1

éz

2

i

3

o

( )n nh nI T C h C h C h C h h +

= + + + + + +… O

regrado

tr

2 4,0

apézio

1ou seja, ( )hI T C h h↑

= + +O

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg0Considere-se uma sequência = e aplique-se a regra do trapézio

2k k

hh

06

22

, 14 ( ) (*)kk k kkh I T C h C h h+→ += + O

2 46

1 1,0 1 2 ( )2 2 2

k k kk k k

h h hh I T C C h+ + = → = + + +

O

Eliminando o termo h2 do erro da aproximação

4 622

21,0 1

1 ( )4

**1 (4

)k kk k C hI T C h h+ = + ++ O

1,0 ,4 6

204 (**) (*)4

4 1 1 )4 (k k k kI I T h hT C+ + − +

− = − O

,1

1,0 4 6,2

0 1 ( )4

44 1

k

kk k

k

T

T TC h hI + −

− =

−+

O

1,0 ,0,1

4,

4 1k k

k

T TT + −

=−

Ou seja, a aproximação do integral com erro de ordem h4 é

4 62,1

1 ( )4 kk kI T C h h− += O

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

2 46

2 1,0 1 2 ( )4 4 4

k k kk k k

h h hh I T C C h+ + = → = + + +

O

Eliminando o termo h2 do erro da aproximação

4 622

21,0 1

1 ( )4

(*14

)k kk k C hT C h hI + + = ++ O

2,0 1,04 6

23 2

14 (**) (* 1) 44 4

4 ( )k k k kI h hI CT T+ + + − +

− =− − O

1,1

2,0 63

1 42

,044

1 ( )41

k

kk

kk

T

T TI C h h

+

+ + − +−

=−

O

De modo análogo ao anterior, considerando agora hk+1 e hk+2

2 46

1 1,0 1 2 ( )2 2 2

k k kk k k

h h hh I T C C h+ + = → = + + +

O

22,0 12

4 624

1 ( )1 **4

(4

)k kk k C hI T C h h+ = + ++ O

Ou seja, a aproximação do integral com erro de ordem h4 é

2,0 1,01,1

4,

4 1k k

k

T TT + +

+

−=

−1,14 6

23

1 ( )4k k kC hI T h+ −= +O

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

Eliminando o termo h4 do erro da aproximação

2 2 61,1 ,

2144 (**) ) (4 )(* kk kI I T T h+ − =− +− O

,2

22,0 1, 602

44 1

( )

kT

k kk

T ThI + +−

=−

+

O

Combinando as expressões de Tk,1 e de Tk+1,1, com o intuito de eliminar o termo h4,

Ou seja, a aproximação do integral com erro de ordem h6 é

21,1 ,1

,2 2

4,

4 1k k

k

T TT + −

=−,2

6( )k kI T h+= O

164

1, 23

14

( *)( *)k k kI T C h h+= +− O

164

, 2 ((14

) *)k k kI T C h h+= − O

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

O procedimento efectuado pode ser generalizado, de modo a eliminar-se os sucessivostermos de h2m, conseguindo-se assim aproximações com erro de ordem h2m+2.

1, 1 , 1,

4,

4 1

mk m k m

k m m

T TT + − −−

=−,

2 2( )mkk mI T h ++= O

A formula de recorrência para Tk,m surge por vezes escrita na forma

1, 1 , 1, 1, 1 4 1

k m k mk m k m m

T TT T + − −

+ −

−= +

O método de Romberg é normalmente aplicado com a regra do trapézio, mas também podeser aplicado com outras regras tais como a regra do ponto médio ou de Simpson (esteúltimo caso requereria uma redefinição da formula de recorrência)

A formula de recorrência poderia ter sido deduzida através da formula de Aitken-Neville(tal como se efectuou para o método de Richardson)

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de RombergFormula de recorrência

1, 1 , 1,

44 1

mk m k m

k m m

T TT + − −−

=−

Tabela

0,2

1

0 0,0

1 1,0

2 2,0

3 3,0

0,3

,2

0,1

1,1

2,1

TT

h T

h T

h T

h

T

T

T

T

T

Erro de ordem h2

Regra dos trapézios

Erro deordem h4

Erro deordem h6

Erro deordem h8

Formula de recorrência

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

Ex: Aplicar método de Romberg (utilizando a regra do trapézio) ao cálculo do integral2

1

0

xI e dx−=

Regra dos trapézios

Opção: iniciar processo com 2 subintervalos Nota: resolução em precisão simples

1

0 0

1

,01 1 1, , ( ) ( ) ( )

2 2 2 2k

N

k ik

i

hh h T h f a f a f b−

=

= = = × + +

0 0,01 1 1 1 10, 2, , (0) (1) 0.73137002 2 2 2 2

k N h T f f f = = = = × + + =

1 1,01 1 1 1 1 3 11, 4, , (0) (1) 0.74298384 4 2 4 2 4 2

k N h T f f f f f = = = = × + + + + =

2,0212, 8, , 0.74586538

k N h T= = = = =…

3 3,013, 16, , 0.7465842

16k N h T= = = = =…

0 11/2

0 11/2 3/41/4

0 11/2 3/41/4

0 11/2 3/41/4

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

Formula de recorrência 1, 1 , 1,

44 1

mk m k m

k m m

T TT + − −−

=−

Tabela

Para m=1

11,0 ,0

,1 1

44 1k k

k

T TT + −

=−

1,0 0,00,1

4 4 0.7429838 0.7313700 0.74685514 1 4 1T T

T× − × −= = =

− −

2,0 1,01,1

4 4 0.7458653 0.7429838 0.74682584 1 4 1T T

T× − × −= = =

− −

3,0 2,02,1

40.7468238

4 1T T

T× −

= = =−

0,1

1,1

0 0,0

1 1,0

2 2,0

3 3,

2

0

,1

0.7468551

0.7

1 2 0.7313700

1 4 0.7429838

1 8 0.7

468258

0.7468238458653

1 16 0.7465842

h T

h T

h T

h

T

T

T

T

== =

= =

=

=

==

=

=

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

Formula de recorrência 1, 1 , 1,

44 1

mk m k m

k m m

T TT + − −−

=−

Tabela

Para m=2

21,1 ,1

,2 2

44 1k k

k

T TT + −

=−

1,1 0,10,2

16 16 0.7468258 0.7468551 0.746823816 1 16 1T T

T× − × −= = =

− −

2,1 1,11,2

16 16 0.7468238 0.7468258 0.746823716 1 16 1T T

T× − × −= = =

− −

0,10 0,0

1 1,0

2 2,0

3 3,0

0

1,1

,2

1,2

2,1

0.7468551

0.7

1 2 0.7313 0.7468238

0.74

700

1 4 0.7429838

1 8 0.7458653

1 16 0.7465842

468258

0.7468

6

238

8237

h T

h T

h T

T

T

T

h

T

T

T

= =

= =

= =

= =

=

=

=

=

=

Matemática Computacional, MEMec, LEAN, MEAer

Método de Romberg

Formula de recorrência 1, 1 , 1,

44 1

mk m k m

k m m

T TT + − −−

=−

Tabela

Para m=3

31,1 ,1

,3 3

44 1k k

k

T TT + −

=−

1,2 0,20,3

64 64 0.7468237 0.7468238 0.746823764 1 64 1T T

T× − × −= = =

− −

0 0,0

1 1,0

2 2,0

3 3

0,1

1,1

0,2 0,3

1,

0

2

1

,

2,

1 2 0.7313700

1 4 0.74

0.7468551

0.746825

0.7468238

0.74682378

0.746823

29838

1 8 0.7458653

1 16 0.746584

0.746 7

8

23

2

8T

T

h T

h T

h T

h T

T

T

T

T

= =

= =

= =

=

=

=

=

=

=

=

=

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