Definição de sistemas lineares

Um sistemas linear tem a forma:

\[\begin{matrix} A_{11}x_{1} + A_{12}x_{2} + \ldots + A_{1n}x_{n} = b_{1} \\ A_{21}x_{2} + A_{22}x_{2} + \ldots + A_{2n}x_{n} = b_{2} \\ \vdots \\ A_{m1}x_{1} + A_{m2}x_{2} + \ldots + A_{mn}x_{n} = b_{m} \end{matrix} \]

Onde os coeficientes \(A_{ij}\) e as constantes \(b_{i}\) são conhecidas, o \(x_{j}\) representa o valor a ser encontrado.

Na notação de matriz, as equações podem ser reescritas na forma:

\[\begin{bmatrix} A_{11}& A_{12} & \ldots & A_{1n} \\ A_{21}& A_{22} &\ldots & A_{2n} \\ \vdots& \vdots & \ldots & \vdots \\ A_{m1}& A_{m2} & \ldots & A_{mn} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\x_{n} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} b_{1} \\ b_{2} \\ \vdots \\b_{m} \\ \end{bmatrix}\]

Ou simplesmente:

\[ Ax = b\]

Uma representação particular útil para ser utilizada em computadores é a matriz de coeficientes aumentada, obtida pela junção da matriz de constantes \(b\) a matriz de coeficientes \(A\) com a seguinte aparência:

\[ \left[ A \right. \left| b \right] = \left[ \begin{matrix} A_{11}& A_{12} & \ldots & A_{1n} \\ A_{21}& A_{22} &\ldots & A_{2n} \\ \vdots& \vdots & \ldots & \vdots \\ A_{m1}& A_{m2} & \ldots & A_{mn} \end{matrix} \right. \left| \begin{matrix} b_{1} \\b_{2} \\ \vdots \\ b_{m} \end{matrix} \right] \]

Métodos de resolução de Sistemas lineares

Há duas classes de métodos de resolução de sistemas lineares: Diretos e Iterativos

A característica dos Métodos Diretos é que eles transformam as equações lineares originais em equações equivalentes. Para isso são utilizadas 3 operações elementares, que não alteram a solução, mas elas alteram a determinante dos coeficientes da matriz:

  • Troca da posição de duas linhas
  • Multiplicação de uma equação por um constante diferente de zero
  • Multiplicação de uma equação por um constante diferente de zero e subtração por outro linha de equação

Métodos Iterativo, ou Indiretos, começam com um valor estipulado para a solução \(x\), e repetidamente redefine a solução até que certo critério de parada é alcançado. Métodos Iterativos são geralmente menos eficientes comparados com o Métodos Diretos, devido ao grande número de iterações requeridas. Mas eles tem vantagem computacionais se a matriz de coeficientes é muito grande ou a matriz é esparsa (muitos coeficientes iguais a 0)

Métodos Diretos

Três métodos populares para a resolução direta de sistemas lineares são:

Método Forma inicial Forma final
Gauss \(Ax=b\) \(Ux=c\)
Gauss-Jordan \(Ax=b\) \(Ix=c\)
Decomposição LU \(Ax=b\) \(LUx=b\)

Onde:

  • \(U\): representa uma matriz triangular superior. Por exemplo uma matriz triangular superior de 3x3 ficaria da seguinte forma: \(U = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12}& a_{13} \\ 0 & a_{22} & a_{23} \\ 0 & 0 & a_{33}\end{bmatrix} \)
  • \(L\): matriz triangular inferior. Exemplo para uma matriz 3x3: \(L = \begin{bmatrix} a_{11} & 0& 0 \\ a_{21} & a_{22} & 0 \\ a_{13} &a_{23} & a_{33}\end{bmatrix} \)
  • \(I\): matriz identidade. No exemplo de uma matriz 3x3: \(I = \begin{bmatrix} 1 & 0& 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 &1\end{bmatrix} \)

Devido ao contexto da disciplina, serão abordados apenas os Métodos de Gauss e Gauss-Jordan.

Métodos Iterativos

Métodos Iterativos ou Método indiretos buscam minimizar a solução do sistema linear através de repetidas melhorias na solução dada a partir de um valor de chute inicial das variáveis \(x\).

Geralmente o número de repetição pode ser maior do que se for aplicar os métodos diretos, contudo é vantajoso aplicar os Métodos Iterativos para resolver certos tipos de problemas:

  • Matrizes muito grande com valores esparços, mas não necessariamente em forma de banda
  • Métodos iterativos produzem auto-correção, significando que erros de arrendondamento (ou mesmos erros de matemáticos) num ciclo, possam ser corrigidos no próximo

Nas próximas páginas iremos apresentar os Métodos Iterativos de Gauss-Seidel e Jacobi