Metodos de resíduos ponderados

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Apresentação

Encontrar uma função que satisfaça uma equação diferencial pode ser muito difícil. Ao mesmo tempo, muitas vezes basta obter uma solução para um determinado intervalo, e não para todo o domínio. Os métodos de resíduos ponderados encontram uma função que aproxima a solução exata no intervalo com um grau de precisão satisfatório, e tanto melhor quanto menor o intervalo.

Ex: a equação , para a condição de contorno: tem como solução exata . Uma solução aproximada (veremos posteriormente como ela é determinada) para o intervalo [0,1] é

Comparando os valores da função exata com os da função aproximada na tabela abaixo:

Exato ()
0 1 1
0,3 1,349859 1,3522
0,6 1,822119 1,8232
0,9 2,459603 2,4616

Nesse exemplo, a solução aproximada é um polinômio. De uma forma geral, os métodos de resíduos ponderados encontram soluções do tipo:

y = , onde (x) são funções quaisquer (usualmente denominadas funções interpoladoras), desde que contínuas e diferenciáveis, são coeficientes a determinar.

Quando essa função é substituída na equação diferencial resta um resíduo, já que ela não é exata. No exemplo acima:

(para solução exata) e (para solução aproximada).

Se selecionarmos coeficientes tais que, ao substituir na equação diferencial, (com (x), sendo 1, x, x2, x3 por exemplo), o resíduo não se afaste muito de zero ao longo de todo o intervalo, teremos conseguido nosso objetivo.

Entre os métodos de resíduos ponderados temos:[1]

  1. Método de colocação
  2. Método de mínimos quadrados
  3. Método dos momentos
  4. Método de subdomínios
  5. Método de Galerkin

Veremos a seguir 2 deles, Colocação e Galerkin.

Método de colocação[editar | editar código-fonte]

Seleciona-se arbitrariamente n pontos no intervalo, para os quais o resíduo é igualado a zero, onde n é o número de coeficientes a determinar. Obtém-se assim n equações e n incógnitas, o que permite determinar os coeficientes.

Para o exemplo da equação diferencial , com condição de contorno , e função aproximada (satisfaz ),

O resíduo - 1

Pontos selecionados (arbitrários, mas objetivando abranger o intervalo):

x=0,25; x=0,5; x=0,75

= + + - 1 = 0

= + + - 1 = 0

= + + - 1 = 0

O que resulta no sistema:

0,171875a + 0,4375b + 0,75c = 1

0,625a + 0,75b + 0,5c = 1

1,26565a + 0,9375b + 0,25c = 1

Resolvendo o sistema:

a = 0,28; b = 0,42; c = 1,03

Comparando a solução aproximada com a exata:

Exato ()
0 1 1
0,3 1,349859 1,35436
0,6 1,822119 1,82968
0,9 2,459603 2,47132

A idéia do método é que se o resíduo assume várias vezes o valor zero no intervalo, espera-se que ele não assuma valores muito grandes, assegurando uma boa aproximação.

Observa-se que a solução é bem próxima à mostrada na apresentação do tópico. Esta foi obtida do método de Galerkin, apresentado a seguir.


Método de Galerkin[editar | editar código-fonte]

A estratégia aqui também é manter o resíduo bem próximo de zero no intervalo. Para que seja possível gerar n equações com n incógnitas, como no método da colocação, para cada função (x) gera-se a equação = 0, onde l1 e l2 são os limites do intervalo. Essas integrais só podem ser zero, ou se res(x)=0 ao longo do intervalo (quando a solução seria exata), ou se pelo menos um ponto é zero, alternando trechos onde o integrando é maior que zero e outros em que é menor. Como no método anterior, o resíduo fica próximo de zero no intervalo.

No caso do mesmo exemplo do método anterior:

- 1, e = , = e = .

Repare-se que as funções interpoladoras são usadas para construir uma função aproximada para e também como pesos para os integrais serem nulos.

No caso do mesmo exemplo, as integrais seriam:

= 0,

= 0,

= 0,

Resolvendo as integrais obtém-se o sistema:

0,35714286a + 0,23333333b + 0,05c = 0,25

0,43333333a + 0,3b + 0,08333333c = 0,33333333

0,55a + 0,41666667b + 0,16666667c = 0,5

E resolvendo-se o sistema:

a = 0,3; b = 0,39; c = 1,03

Comparando a solução aproximada com a exata:

Exato ()
0 1 1
0,3 1,349859 1,3522
0,6 1,822119 1,8232
0,9 2,459603 2,4616

Que é a tabela vista logo na apresentação do tópico, mostrando o grau de precisão alcançado.

O método de Galerkin, além de gerar uma boa aproximação, é mais fácil de ser codificado, e por isso é o preferido nos programas de elementos finitos.

Referências