Matriz P Xi

erro. Muitos m´etodos n˜ ao fornecem a solu¸ca˜o exata de um problema P , mesmo que os c´ alculos sejam realizados sem erros de arredondamento, eles fornecem, na verdade, a solu¸ca˜o de um outro problema mais simples P que aproxima o problema P . Por exemplo, seja P o problema de somar os termos de uma s´erie infinita como abaixo, 1 1 1 1 e= + + + +··· 1! 2! 3! 4! este problema pode ser substitu´ıdo por um problema P mais simples de somar somente um n´ umero finito de…

...................................................................................................... 47 Método da Eliminação de Gauss ................................................................................ 48 Determinação de Inversa de Matriz............................................................................. 53 Método de Gauss-Jordan............................................................................................ 54 Refinamento Iterativo da Solução ...............

Alternativas: estratégias, indica seqüência de lances e contra-lances que o jogador fará durante o jogo completo Se um jogador ganha o que o outro perde, o jogo é chamado de Soma Zero 1 Jogos de Soma Zero  Jogos com dois Jogadores  Matriz de ganhos: caracteriza o jogo B1 B2 ... Bn A1 a11 a12 ... a1n A2 a21 a22 ... a2n ... ... ... ... ... Am am1 am2 ... amn aij representa o ganho do jogador A,…

___________________________________ INTRODUÇÃO Descrição genérica do enquadramento teórico e prático do trabalho A aproximação por polinómios é uma das ideias mais antigas e continua a ser das mais usadas. Substitui-se uma função y(x) por um polinómio p(x) por muitas razões, sendo talvez a mais importante o facto de se poderem calcular valores dum polinómio com toda a facilidade. Além disso, as derivadas e primitivas dum polinómio são ainda polinómios; por outro lado, os…

1:n; % definir uma matriz de elementos dos coeficientes j(i) = []; % eliminar o coeficiente de desconhecida a partir dos coeficientes restantes Xnova = X; % copiar os Incógnitas para uma nova variável Xnova(i) = []; %eliminar o desconhecido sob questão a partir do conjunto de valores X(i) = (C(i) - sum(A(i,j) * Xnova)) / A(i,i); %algoritmo end Xsolucao(:,iteracao) = X; Error= sqrt((X - Z).^2); end %% Resultados Tabela_GaussSeidel = [1:iteracao;Xsolucao]' MaTrIz = [A X C] …

ou tridimensional), observa-se que o vetor fluxo de calor é função do gradiente de temperatura T q = −κ∇T , (2.9) κ xx ( x, y ) κ xy ( x, y )  κ = κ ( x, y ) =   κ xy ( x, y ) κ yy ( x, y )  (2.10) onde, para o caso bidimensional, é a matriz de condutividade térmica, e ∂  ∂T   ∂x   ∂x  ∇T =   T =   = gradT . ∂  ∂T   ∂y   ∂y  (2.11) Assim, a eq. (2.9) pode-ser escrita como 9 O MEF aplicado ao Problema de Condução de Calor Remo M. de Souza …

Gauss 18 3.2.3 Refinamento de Soluções de Sistemas de Equações Lineares 20 3.2.4 Cálculo de Determinantes através do Método de Gauss sem Pivoteamento Parcial 20 3.2.5 Método da Diagonalização de Gauss-Jordan 20 3.2.6 Cálculo da Inversa de uma matriz quadrada usando Gauss-Jordan sem Pivoteamento 21 3.2.7 Fatoração LU 21 3.2.8. Fatoração LU com Pivoteamento Parcial 21 3.3 Métodos Iterativos 23 3.3.1 Introdução 23 3.3.2 Testes de Parada 23 3.3.3 Método Iterativo de Gauss-Jacobi 24…

CÁLCULO NUMÉRICO Elaborado por C. Bombardelli cb_kxt@hotmail.com - fone: 41 30228546 Junho / 2002 REFERÊNCIA BIBLIOGRAFICA: Albrecht, P., Análise Numérica. Um Curso Moderno, LTC, Rio de Janeiro, 1973; Barroso, L. C. et al., Cálculo Numérico com Aplicações, 2 ed. Ed. HARBRA, São Paulo, 1987; Brassard, G., Bratley, P., Algoritmics. Theory & Practice, Prentice-Hall, N. Jersey, 1988; Cutlip, M. B., Shacham, M., Problem Solving in Chemical Engineering with Numerical Methods, PrenticeHall,…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 95 6.29 BER do Cen´rio 16. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 96 6.30 BER do Cen´rio 17. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 97 xi Lista de Tabelas 4.1 Parˆmetros do resource block e prefixo c´ a ıclico (CP). . . . . . . . . . . . . . . 46 DL 4.2 Banda do canal, banda de transmiss˜o e NRB . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 46 4.3 Mapeamento em…

. . 14 2.1.2 M´etodo de Elimina¸c˜ ao de Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.3 Fatora¸c˜ ao LU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.4 C´ alculo da Matriz Inversa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 M´etodos Iterativos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.1 M´etodo de Jacobi . . . . . . . . . . . . . . .