Introdução
à Matemática Computacional
Jorge
P. Zubelli
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Breve introdução à aritmética de ponto flutuante.
Padrão IEEE. Precisão X exatidão (accuracy).
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Introdução ao Matlab e exemplos de desastres
numéricos.
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Métodos numéricos para a solução de equações
diferenciais ordinárias de passo único. Métodos implícitos
e explícitos. Métodos do tipo Runge-Kutta. O
problema teste e a região de estabilidade absoluta para os respectivos
métodos. Análise do erro de truncamento.
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Exercícios Teóricos: Lista
1a e Lista1b.
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Exercícios Computacionais. Lista
1
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Interpolação polinomial e integração numérica.
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Métodos numéricos para a solução de equações
diferenciais ordinárias de passos múltiplo. Amortecimento
espúrio de soluções numéricas. Equações
rígidas.
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Método de Newton para solução de equações
não-lineares.
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Solução numérica de sistemas lineares de equações:
Eliminação de Gauss, fatoração LU, métodos
iterativos (e.g. Jacobi Gauss-Seidel). Erro de arredondamento, pivoteamento,
sistemas mal-condicionados e número de condicionamento. Condicionamento
de problemas numéricos.
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Exercícios Computacionais em Maple:
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Uma introdução à modelagem com equações
diferenciais parciais: mecanismos de transporte e difusão. Aplicações
em finanças, propagação de ondas, e geofísica.
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Solução numérica da equação de advecção-difusão:
métodos explícitos e implícitos. Evidência computacional
da condição de CFL e de difusão numérica para
a equação de advecção.
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Todos os tópicos incluirão validação computacional
e experimentos usando MATLAB. Os métodos numéricos desenvolvidos
serão acompanhados de exemplos provenientes de modelos das ciências
físicas e biológicas.
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Serão apresentados exemplos com equações diferenciais
ordinárias: dinâmica de populações, equilíbrio
de espécies e equação de Lotka-Volterra. Exemplos
associados a equações diferenciais parciais: propagação
de ondas, convecção-difusão, calor.