Iteração de ponto fixo

Iteração de ponto fixo.

Em análise numérica, iteração de ponto fixo é um método de se calcular pontos fixos de funções. Ponto fixo de dada função f {\textstyle f} é o número x {\textstyle x^{*}} que quando aplicado na função resulta nele mesmo, i.e. f ( x ) = x {\textstyle f(x^{*})=x^{*}} . Dada uma aproximação inicial x 0 {\textstyle x_{0}} para x {\displaystyle x^{*}} , o método consiste em iterar sucessivamente a função dada sobre x 0 {\textstyle x_{0}} . Ou seja, constrói-se a sequência x n + 1 = f n + 1 ( x 0 ) = f n ( f ( x 0 ) ) {\textstyle x_{n+1}=f^{n+1}(x_{0})=f^{n}(f(x_{0}))} sendo cada x n {\textstyle x_{n}} uma nova aproximação do ponto fixo x {\textstyle x^{*}} . Uma importante aplicação deste método aparece no cálculo numérico de soluções de equações de uma variável real.[1]

Descrição

Ilustração do método.

Seja f : [ a , b ] R [ a , b ] {\textstyle f:[a,b]\subset \mathbb {R} \to [a,b]} uma função com um único ponto fixo x [ a , b ] {\textstyle x^{*}\in [a,b]} , o qual buscamos determinar. A iteração do ponto fixo consiste em construirmos a sequência recursiva:[1]

x n + 1 = f ( x n ) , n = 0 , 1 , 2 , , {\displaystyle x_{n+1}=f(x_{n}),\quad n=0,1,2,\ldots ,}

sendo x 0 [ a , b ] {\textstyle x_{0}\in [a,b]} uma aproximação inicial de x {\textstyle x^{*}} . Para certas funções, tem-se que a sequência ( x n ) n {\displaystyle (x_{n})_{n}} converge para o ponto fixo x {\textstyle x^{*}} . Por exemplo, o teorema da convergência enunciado abaixo, garante que a convergência do método do ponto fixo para contrações.

Solução de equações

Existem diversas maneiras de usar o método para obter a raiz de uma função f ( x ) {\textstyle f(x)} . A ideia fundamental é reescrever a equação f ( x ) = 0 {\textstyle f(x)=0} em uma equação equivalente da forma:

g ( x ) = x {\displaystyle g(x)=x}

i.e., em um problema de ponto fixo. Se g ( x ) {\textstyle g(x)} é uma função para a qual o método do ponto fixo converge, então a sequência:

x n + 1 = g ( x n ) , n = 0 , 1 , , {\displaystyle x_{n+1}=g(x_{n}),\quad n=0,1,\ldots ,}

com x 0 {\textstyle x_{0}} uma aproximação inicial da solução, converge para o ponto fixo x {\textstyle x^{*}} da função g {\textstyle g} . Notemos que o ponto fixo x {\textstyle x^{*}} é também solução da equação f ( x ) = 0 {\displaystyle f(x)=0} .[1]

Exemplo

Há muitas maneiras de manipular uma equação de forma a utilizar o método do ponto fixo. É importante observar que, apesar da simplicidade do método, este pode não convergir dependendo da função (veja, abaixo, o Teorema da Convergência para condições suficientes de convergência). No seguinte exemplo, buscamos mostrar este fato.

Buscaremos aproximar a solução da equação x e x = 10 {\textstyle xe^{x}=10} usando o método do ponto fixo. Notemos que essa equação é equivalente a x = 10 e x {\displaystyle x=10e^{-x}} e x = l n ( 10 x ) {\displaystyle x=ln\left({10 \over x}\right)} .

Ao efetuarmos o processo iterativo para a primeira equação, i.e. x n + 1 = 10 e x n {\textstyle x_{n+1}=10e^{-x_{n}}} , com x 0 = 1 {\displaystyle x_{0}=1} , obtemos a seguinte sequência:

x 0 = 1 {\displaystyle x_{0}=1}

x 1 = 10 e 1 = 3.6787944 {\displaystyle x_{1}=10e^{-1}=3.6787944}

x 2 = 10 e 3.6787944 = 0.2525340 {\displaystyle x_{2}=10e^{-3.6787944}=0.2525340}

x 3 = 10 e 0.2525340 = 7.7682979 {\displaystyle x_{3}=10e^{-0.2525340}=7.7682979}

x 4 = 10 e 7.7682979 = 0.0042293 {\displaystyle x_{4}=10e^{-7.7682979}=0.0042293}

x 5 = 10 e 0.0042293 = 9.9577961 {\displaystyle x_{5}=10e^{-0.0042293}=9.9577961}

E quando realizamos o processo com a outra equação, i.e. x n + 1 = l n ( 10 x n ) {\displaystyle x_{n+1}=ln\left({10 \over x_{n}}\right)} , e novamente iniciarmos o processo com x 0 = 1 {\displaystyle x_{0}=1} , a nova sequência se da por:

x 0 = 1 {\displaystyle x_{0}=1}

x 1 = l n ( 10 1 ) = 2.3025851 {\displaystyle x_{1}=ln\left({10 \over 1}\right)=2.3025851}

x 2 = l n ( 10 2.3025851 ) = 1.4685526 {\displaystyle x_{2}=ln\left({10 \over 2.3025851}\right)=1.4685526}

x 3 = l n ( 10 1.4685526 ) = 1.9183078 {\displaystyle x_{3}=ln\left({10 \over 1.4685526}\right)=1.9183078}

x 4 = l n ( 10 1.9183078 ) = 1.6511417 {\displaystyle x_{4}=ln\left({10 \over 1.9183078}\right)=1.6511417}

. {\displaystyle .}

. {\displaystyle .}

. {\displaystyle .}

x 10 = 1.7421335 {\displaystyle x_{10}=1.7421335}

x 20 = 1.7455151 {\displaystyle x_{20}=1.7455151}

x 30 = 1.745528 {\displaystyle x_{30}=1.745528}

x 31 = 1.745528 {\displaystyle x_{31}=1.745528}

O teste realizado com as duas equações indica que, apesar delas serem equivalentes, a primeira não é convergente enquanto a segunda equação converge para o valor de 1.745528 {\displaystyle 1.745528} (que é a solução aproximada de x e x = 10 {\textstyle xe^{x}=10} ). As condições para que uma equação convirja para o valor de ponto fixo estão contidas no teorema de convergência.

iteração do ponto fixo x n + 1 = cos ( x n ) {\displaystyle x_{n+1}=\cos(x_{n})} com valor inicial x 1 = 1. {\displaystyle x_{1}=-1.}

Teorema de convergência

Seja f : [ a , b ] [ a , b ] {\textstyle f:[a,b]\rightarrow [a,b]} uma função contração, i.e. uma função que satisfaça:

| f ( x ) f ( y ) | α | x y | , α < 1 , x , y [ a , b ] . {\displaystyle |f(x)-f(y)|\leq \alpha |x-y|,\quad \alpha <1,\quad \forall x,y\in [a,b].}

Então, existe um único ponto x {\textstyle x^{*}} pertencente ao intervalo [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} tal que f ( x ) = x {\textstyle f(x^{*})=x^{*}} . Além disso, para qualquer x 0 [ a , b ] {\displaystyle x_{0}\in [a,b]} , a sequência ( x n ) n {\displaystyle (x_{n})_{n}} dada por:

x n + 1 = f ( x n ) , n = 0 , 1 , 2 , , {\displaystyle x_{n+1}=f(x_{n}),\quad n=0,1,2,\ldots ,}

converge para x {\textstyle x^{*}} quando n {\displaystyle n\to \infty } .

Demonstração:

Existência. Caso f ( a ) = a {\displaystyle f(a)=a} ou f ( b ) = b {\displaystyle f(b)=b} o ponto fixo existe nos extremos. Caso contrário, então f ( a ) > a {\displaystyle f(a)>a} e f ( b ) < b {\displaystyle f(b)<b} . Neste caso, seja:

h ( x ) = f ( x ) x {\displaystyle h(x)=f(x)-x}

Como f {\displaystyle f} é uma função contínua, h {\displaystyle h} também é. Notemos que:

h ( a ) = f ( a ) a > 0 {\displaystyle h(a)=f(a)-a>0} e h ( b ) = f ( b ) b < 0 {\displaystyle h(b)=f(b)-b<0}

ou seja, h {\displaystyle h} troca de sinal no intervalo [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} . Logo, pelo Teorema do valor intermediário, garantimos a existência de um ponto x ( a , b ) {\displaystyle x^{*}\in (a,b)} tal que h ( x ) = 0 {\displaystyle h(x^{*})=0} . Esse valor x {\displaystyle x^{*}} é um ponto fixo de f {\displaystyle f} , uma vez que

h ( x ) = f ( x ) x = x x = 0 {\displaystyle h(x^{*})=f(x^{*})-x^{*}=x^{*}-x^{*}=0}

Unicidade. Suponhamos que x {\displaystyle x^{*}} e x {\displaystyle x^{**}} sejam pontos fixos distintos de f {\displaystyle f} . Então: | x x | = | f ( x ) f ( x ) | α | x x | α 1 {\displaystyle |x^{*}-x^{**}|=|f(x^{*})-f(x^{**})|\leq \alpha |x^{*}-x^{**}|\Rightarrow \alpha \geq 1} o que é uma contradição.

Convergência. Seja ( x n ) n {\displaystyle (x_{n})_{n}} a sequência iterada x n + 1 = f ( x n ) {\displaystyle x_{n+1}=f(x_{n})} com x 0 [ a , b ] {\displaystyle x_{0}\in [a,b]} e x {\displaystyle x^{*}} o ponto fixo de f {\displaystyle f} . Então, temos: | x n + 1 x | = | f ( x n ) f ( x ) | α | x n x | , n = 1 , 2 , {\displaystyle |x_{n+1}-x^{*}|=|f(x_{n})-f(x^{*})|\leq \alpha |x_{n}-x^{*}|,\quad n=1,2,\ldots } Isso implica que: | x n + 1 x | α n | x 1 x | , n = 1 , 2 , {\displaystyle |x_{n+1}-x^{*}|\leq \alpha ^{n}|x_{1}-x^{*}|,\quad n=1,2,\ldots } Como 0 α < 1 {\displaystyle 0\leq \alpha <1} , temos que x n x {\displaystyle x_{n}\to x^{*}} quando n {\displaystyle n\to \infty } . Isso completa a demostração.

Observações

  1. A desigualdade estrita α < 1 {\textstyle \alpha <1} é necessária.
  2. A condição f ( [ a , b ] ) [ a , b ] {\textstyle f([a,b])\subset [a,b]} é necessária.
  3. Determinar os pontos fixos de uma função f ( x ) {\textstyle f(x)} é determinar a interseção entre as curvas y = f ( x ) {\textstyle y=f(x)} e y = x {\textstyle y=x} .
  4. A condição | f ( x ) f ( y ) | α | x y | {\textstyle |f(x)-f(y)|\leq \alpha |x-y|} é satisfeita sempre que | f ( x ) | α < 1 {\displaystyle |f'(x)|\leq \alpha <1} para todo x {\textstyle x} , pois:
| f ( x ) f ( y ) | = | x y f ( s ) d s | x y α d s = α | x y | , ( x < y ) {\displaystyle |f(x)-f(y)|=\left|{\int _{x}^{y}}{f'(s)}ds\right|\leq {\int _{x}^{y}}{\alpha }ds=\alpha |x-y|,\quad (x<y)} .

Teste de convergência

Seja f : [ a , b ] {\displaystyle f:[a,b]} uma função C 0 [ a , b ] {\displaystyle C^{0}[a,b]} e x ( a , b ) {\displaystyle x^{*}\in (a,b)} um ponto fixo de f {\displaystyle f} . É dito que x {\displaystyle x^{*}} é um ponto fixo estável caso exista uma região ( x Δ x , x + Δ x ) {\displaystyle (x^{*}-\Delta x,x^{*}+\Delta x)} chamada de bacia de atração tal que x ( n + 1 ) = f ( x ( n ) ) {\displaystyle x^{(n+1)}=f(x^{(n)})} é convergente sempre que x ( 0 ) ( x Δ x , x + Δ x ) {\displaystyle x^{(0)}\in (x^{*}-\Delta x,x^{*}+\Delta x)} .

Teorema

Se f [ a , b ] {\displaystyle f\in [a,b]} e | f ( x ) | {\displaystyle |f'(x^{*})|} < 1 {\displaystyle 1} , então x {\displaystyle x^{*}} é estável. Se | f ( x ) | {\displaystyle |f'(x^{*})|} > 1 {\displaystyle 1} é instável e o teste é inconclusivo caso | f ( x ) | = 1 {\displaystyle |f'(x^{*})|=1} .

Exemplo

Considerando o problema de encontrar a solução da equação c o s ( x ) = x {\displaystyle cos(x)=x} analisando a equação como ponto fixo da função f ( x ) = c o s ( x ) {\displaystyle f(x)=cos(x)} . A demonstração do Teorema do ponto fixo pode ser aplicado na função com o intervalo [ a , b ] = [ 1 / 2 , 1 ] {\displaystyle [a,b]=[1/2,1]} .

Para provar que f ( [ 1 / 2 , 1 ] ) [ 1 / 2 , 1 ] {\displaystyle f([1/2,1])\subset [1/2,1]} basta analisar que f ( x ) {\displaystyle f(x)} é decrescente no intervalo:

0 , 54 {\displaystyle 0,54} < c o s ( 1 ) c o s ( x ) c o s ( 1 / 2 ) {\displaystyle cos(1)\leq cos(x)\leq cos(1/2)} < 0 , 88 {\displaystyle 0,88}

f ( [ 1 / 2 , 1 ] ) [ 1 / 2 , 1 ] {\displaystyle f([1/2,1])\subset [1/2,1]} é verdade pois [ 0.54 , 0.88 ] [ 1 / 2 , 1 ] {\displaystyle [0.54,0.88]\subset [1/2,1]} .

Agora para provar | f ( x ) f ( y ) | α | x y | , α {\displaystyle |f(x)-f(y)|\leq \alpha |x-y|,\alpha } < 1 {\displaystyle 1} observamos que f ( x ) = s e n ( x ) {\displaystyle f'(x)=-sen(x)} , dessa forma temos a estimativa :

0 , 85 {\displaystyle -0,85} < s e n ( 1 ) s e n ( x ) s e n ( 1 / 2 ) {\displaystyle -sen(1)\leq -sen(x)\leq -sen(1/2)} < 0 , 47 {\displaystyle -0,47}

Assim temos que | f ( x ) | {\displaystyle |f'(x)|} < 0 , 85 {\displaystyle 0,85} e dessa forma α = 0 , 85 {\displaystyle \alpha =0,85} < 1. {\displaystyle 1.}

Agora observamos o processo numérico da sequência fazendo x ( n + 1 ) = c o s ( x ( n ) ) {\displaystyle x^{(n+1)}=cos(x^{(n)})} , iniciando com x ( 0 ) = 1 {\displaystyle x^{(0)}=1} , obtemos a sequência:

x ( 1 ) = c o s ( x ( 0 ) ) = c o s ( 1 ) = 0 , 5403023 {\displaystyle x^{(1)}=cos(x^{(0)})=cos(1)=0,5403023}

x ( 2 ) = c o s ( x ( 1 ) ) = c o s ( 0 , 5403023 ) = 0 , 8575532 {\displaystyle x^{(2)}=cos(x^{(1)})=cos(0,5403023)=0,8575532}

x ( 3 ) = c o s ( x ( 2 ) ) = c o s ( 0 , 8575532 ) = 0 , 6542898 {\displaystyle x^{(3)}=cos(x^{(2)})=cos(0,8575532)=0,6542898}

x ( 4 ) = c o s ( x ( 3 ) ) = c o s ( 0 , 6542898 ) = 0 , 7934804 {\displaystyle x^{(4)}=cos(x^{(3)})=cos(0,6542898)=0,7934804}

x ( 5 ) = c o s ( x ( 4 ) ) = c o s ( 0 , 7934804 ) = 0 , 7013688 {\displaystyle x^{(5)}=cos(x^{(4)})=cos(0,7934804)=0,7013688}

. {\displaystyle .}

. {\displaystyle .}

. {\displaystyle .}

x ( 11 ) = c o s ( x ( 10 ) ) = c o s ( 0 , 7442374 ) = 0 , 7356047 {\displaystyle x^{(11)}=cos(x^{(10)})=cos(0,7442374)=0,7356047}

x ( 12 ) = c o s ( x ( 11 ) ) = c o s ( 0 , 7356047 ) = 0 , 7414251 {\displaystyle x^{(12)}=cos(x^{(11)})=cos(0,7356047)=0,7414251}

x ( 13 ) = c o s ( x ( 12 ) ) = c o s ( 0 , 7414251 ) = 0 , 7375069 {\displaystyle x^{(13)}=cos(x^{(12)})=cos(0,7414251)=0,7375069}

. {\displaystyle .}

. {\displaystyle .}

. {\displaystyle .}

x ( 41 ) = c o s ( x ( 40 ) ) = c o s ( 0 , 7390852 ) = 0 , 7390851 {\displaystyle x^{(41)}=cos(x^{(40)})=cos(0,7390852)=0,7390851}

x ( 42 ) = c o s ( x ( 41 ) ) = c o s ( 0 , 7390851 ) = 0 , 7390851 {\displaystyle x^{(42)}=cos(x^{(41)})=cos(0,7390851)=0,7390851}

x ( 43 ) = c o s ( x ( 42 ) ) = c o s ( 0 , 7390851 ) = 0 , 7390851 {\displaystyle x^{(43)}=cos(x^{(42)})=cos(0,7390851)=0,7390851}

Verificamos que a sequência converge para o ponto fixo x = 0 , 7390851 {\displaystyle x=0,7390851} .

Estabilidade e convergência

Consideremos uma função f ( x ) {\displaystyle f(x)} com um ponto fixo em x = f ( x ) {\displaystyle x^{*}=f(x^{*})} e observamos o processo iterativo:

x ( n + 1 ) = f ( x ( n ) ) {\displaystyle x^{(n+1)}=f(x^{(n)})}

x ( 0 ) = x {\displaystyle x^{(0)}=x}

Sendo possível a função f ( x ) {\displaystyle f(x)} ser aproximada por seu polinômio de Taylor em torno do seu ponto fixo x {\displaystyle x^{*}} , obteremos:

f ( x ) = f ( x ) + ( x x ) f ( x ) + O ( ( x x ) 2 ) , n 0 {\displaystyle f(x)=f(x^{*})+(x-x^{*})f'(x*)+O((x-x^{*})^{2}),n\geq 0}

f ( x ) = x + ( x x ) f ( x ) + O ( ( x x ) 2 ) {\displaystyle f(x)=x^{*}+(x-x^{*})f'(x*)+O((x-x^{*})^{2})}

f ( x ) {\displaystyle f(x)} x + ( x x ) f ( x ) {\displaystyle x^{*}+(x-x^{*})f'(x^{*})}

Substituindo o polinômio de Taylor da função na relação de recorrência obteremos:

x ( n + 1 ) = f ( x ( n ) ) {\displaystyle x^{(n+1)}=f(x^{(n)})} x + ( x x ) f ( x ) {\displaystyle x^{*}+(x-x^{*})f'(x^{*})}

Dessa forma:

( x ( n + 1 ) x ) {\displaystyle (x^{(n+1)}-x^{*})} ( x ( n ) x ) f ( x ) {\displaystyle (x^{(n)}-x^{*})f'(x^{*})}

Aplicando módulos de ambos os lados, obtemos:

| x ( n + 1 ) x | {\displaystyle |x^{(n+1)}-x^{*}|} | x ( n ) x | | f ( x ) | {\displaystyle |x^{(n)}-x^{*}||f'(x^{*})|}

Podemos obter algumas conclusões através desta relação:

  • Se | f ( x ) | {\displaystyle |f'(x)|} < 1 {\displaystyle 1} a distância entre x ( n ) {\displaystyle x^{(n)}} e o ponto fixo x {\displaystyle x^{*}} está diminuindo a cada passo.
  • Se | f ( x ) | {\displaystyle |f'(x)|} > 1 {\displaystyle 1} a distância entre x ( n ) {\displaystyle x^{(n)}} e o ponto fixo x {\displaystyle x^{*}} está aumentando a cada passo.
  • Se | f ( x ) | = 1 {\displaystyle |f'(x)|=1} a aproximação de primeira ordem não é suficiente para comprender o comportamento da sequência.

Erro de truncamento e tolerância

Ao utilizar este método na prática, o valor do ponto fixo x {\displaystyle x^{*}} normalmente não é conhecido. Por conseguinte , o erro € = | x ( n ) x | {\displaystyle =|x^{(n)}-x^{*}|} precisa ser calculado tendo como referência os valores obtidos para x ( n ) {\displaystyle x^{(n)}} . Uma ferramenta frequentemente usada para estudar a evolução da diferença entre dois elementos da sequência é:

Δ n = | x ( n + 1 ) x ( n ) | {\displaystyle \Delta _{n}=|x^{(n+1)}-x^{(n)}|}

observando que x = lim n x ( n ) {\displaystyle x^{*}=\lim _{n\to \infty }x^{(n)}}

x x ( N ) = ( x ( N + 1 ) x ( N ) ) + ( x ( N + 2 ) x ( N + 1 ) ) + ( x ( N + 3 ) x ( N + 2 ) ) + . . . {\displaystyle x^{*}-x^{(N)}=(x^{(N+1)}-x^{(N)})+(x^{(N+2)}-x^{(N+1)})+(x^{(N+3)}-x^{(N+2)})+...} = k = 0 ( x ( N + k + 1 ) x ( N + k ) ) {\displaystyle =\sum _{k=0}^{\infty }(x^{(N+k+1)}-x^{(N+k)})}

Usando também as expressões:

x ( n + 1 ) {\displaystyle x^{(n+1)}} x + ( x ( n ) x ) f ( x ) {\displaystyle x^{*}+(x^{(n)}-x^{*})f'(x^{*})}

x ( n ) {\displaystyle x^{(n)}} x + ( x ( n 1 ) x ) f ( x ) {\displaystyle x^{*}+(x^{(n-1)}-x^{*})f'(x^{*})}

Subtraindo uma expressão da outra:

x ( n + 1 ) x ( n ) {\displaystyle x^{(n+1)}-x^{(n)}} ( x ( n ) x ( n 1 ) ) f ( x ) {\displaystyle (x^{(n)}-x^{(n-1)})f'(x^{*})}

Dessa maneira:

x ( N + k + 1 ) x ( N + k ) {\displaystyle x^{(N+k+1)}-x^{(N+k)}} ( x ( N + 1 ) x ( N ) ) ( f ( x ) ) k {\displaystyle (x^{(N+1)}-x^{(N)})(f'(x^{*}))^{k}}

E obtemos:

x x ( N ) = {\displaystyle x^{*}-x^{(N)}=} k = 0 ( x ( N + k + 1 ) x ( N + k ) ) {\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }(x^{(N+k+1)}-x^{(N+k)})}

x x ( N ) {\displaystyle x^{*}-x^{(N)}} k = 0 ( x ( N + 1 ) x ( N ) ) ( f ( x ) ) k {\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }(x^{(N+1)}-x^{(N)})(f'(x^{*}))^{k}}

x x ( N ) {\displaystyle x^{*}-x^{(N)}} ( x ( N + 1 ) x ( N ) ) {\displaystyle (x^{(N+1)}-x^{(N)})} ( 1 1 f ( x ) ) , {\displaystyle \left({1 \over 1-f'(x^{*})}\right),} | f ( x ) | {\displaystyle |f'(x^{*})|} < 1 {\displaystyle 1}

Aplicando o módulo, obtemos:

| x x ( n ) | {\displaystyle |x^{*}-x^{(n)}|} | x ( N + 1 ) x ( N ) | {\displaystyle |x^{(N+1)}-x^{(N)}|} ( 1 1 f ( x ) ) {\displaystyle \left({1 \over 1-f'(x^{*})}\right)}

N ( Δ N 1 f ( x ) ) {\displaystyle \left({\Delta _{N} \over 1-f'(x^{*})}\right)}

Ao analisarmos a relação x ( n + 1 ) x ( n ) {\displaystyle x^{(n+1)}-x{(n)}} ( x ( n ) x ( n 1 ) ) f ( x ) {\displaystyle (x^{(n)}-x^{(n-1)})f'(x^{*})} , podemos concluir:

  • Quando f ( x ) {\displaystyle f'(x^{*})} < 0 {\displaystyle 0} , o esquema é alternante e o erro €N pode ser estimado diretamente da diferença Δ N . {\displaystyle \Delta _{N}.}
  • Quando f ( x ) {\displaystyle f'(x^{*})} > 0 {\displaystyle 0} , o esquema é monótono e ( 1 1 f ( x ) ) {\displaystyle \left({1 \over 1-f'(x^{*})}\right)} > 1 {\displaystyle 1} , pelo que o erro €N é maior que a diferença Δ N {\displaystyle \Delta _{N}} . A relação será tão mais importante quanto mais próximo da unidade for f ( x ) {\displaystyle f'(x^{*})} , ou seja, quando mais lenta for a convergência.
  • Como f ( x ) {\displaystyle f'(x^{*})} ( x ( n + 1 ) x ( n ) x ( n ) x ( n 1 ) ) {\displaystyle \left({x^{(n+1)}-x^{(n)} \over x^{(n)}-x^{(n-1)}}\right)} , temos

| f ( x ) | {\displaystyle |f'(x^{*})|} ( Δ N Δ N 1 ) {\displaystyle \left({\frac {\Delta _{N}}{\Delta _{N-1}}}\right)}

E obtemos

N ( Δ N 1 Δ N 1 ) {\displaystyle \left({\frac {\Delta _{N}}{1-\Delta _{N-1}}}\right)}

Obs: Deve-se exigir que Δ N {\displaystyle \Delta _{N}} < Δ N 1 {\displaystyle \Delta _{N-1}}

Ver também

Referências

  1. a b c J., Faires (2008). Análise Numérica. [S.l.: s.n.] ISBN 9788522106011