Desenvolve-se um novo método semi-iterativo (método RFII-SI) com respeito ao método iterativo de Richardson de grau dois (método RFII). Aplicam-se ambos os métodos A classe de sistemas algébricos definido-positivos, que inclui os problemas de Ortega e o da equaciio solvente do método dos elementos finitos.Peer Reviewe

Santos, Newton R.

Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería

Desenvolve-se um novo método semi-iterativo (método RFII-SI) com respeito ao método iterativo de Richardson de grau dois (método RFII). Aplicam-se ambos os métodos A classe de sistemas algébricos definido-positivos, que inclui os problemas de Ortega e o da equaciio solvente do método dos elementos finitos

Santos, N.R.

Scipedia

Um método semi-iterativo relativo ao método de Richardson de grau dois aplicado a sistemas lineares definido-positivos

UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC

Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería. Vol. 11,4, 499-SOS(1995) . .  UM MÉTODO SEMI-ITERATIVO RELATIVO AO MÉTODO DE RICHARDSON DE GRAU DOIS APLICADO A SISTEMAS LINEARES DEFINIDO-POSITIVOS NEWTON R. SANTOS Assessoria de Ensino, Pesquisa e Pos-Graduactio Centro Federal de Educacao Tecnologica de Minas Gerais Av. Amazonas, 7675) B. Nova Gameleira CEP 30510-000, B.  Horzzonte, MG, Brasil Desenvolve-se um novo método semi-iterativo (método RFII-SI) com respeito ao método iterativo de Richardson de grau dois (método RFII). Aplicam-se ambos os métodos A classe de sistemas algébricos definido-positivos, que inclui os problemas de Ortega e o da equaciio solvente do método dos elementos finitos. SUMMARY A new semi-iterative method (RF 11-SI) related to Richardson's iterative method (RF 11) is developed. Both methods are applied to positive definite algebraic systems, which include Ortega problems and the solving equation for the finite element method. Uma das técnicas eficientes para resoluciio de sistemas algébricos lineares consiste no emprego da extrapolaciio de Chebyshev. Tal procedimento aplicado ao método de Richardson do segundo grau (método RFII) conduz ao método semi-iterativo RFII-SI. Ambos os métodos constroem sequencias de aproximaqoes da solucáo do problema, através de um algoritmo de recorrencia em tres termos. A convergencia é garantida, caso a matriz do sistema algébrico seja definida positiva, o que inclui inúmeras aplicacoes, como, por exemplo, a equaciio solvente resultante da aplicacáo do método dos elementos finitos a problemas de valor de contorno. Atualmente, tem-se procurado, com vantagem, resolver o sistema algébrico resultante acima através de métodos iterativos. Por conseguinte, torna-se pertinente o emprego de semi-iteraciio, quando couber o emprego dessa técnica, o que geralmente Recibido: Enero 1995 OUniversitat Politecnica de Catalunya (España) ISSN 0213-1315 N.R. SANTOS leva a algoritmos mais eficientes. A técnica de semi-iteraq5o eficiente requer que os autovalores da matriz de iteraq50 do método básico, sobre o qual é construído o procedimento, possua autovalores reais. Tal ocorre, por exemplo, com a matriz associada ao problema de Ortega. CLASSES DE PROBLEMAS Seja o sistema algébrico linear Ax = b onde A é nao singular, de ordem N, x o vetor incógnito e b, vetor dos termos conhecidos com N componentes, cada um. Seja a classe de (l), onde A = CRC-' (2) onde R é qualquer matriz com espectro conhecido e C uma matriz nao simétrica valendo tal que u =  [1 1 . . .  llT sendo n par, i.e, metade das componentes sao 1 e outra metade -1. A matriz inversa C-l é calculada por A classe de matrizes A, similares a R, assim obtidas denomina-se de "Ortega" e o problema (1) apresentando este tipo de matriz é denominado "problema de Ortega". Uma matriz dessa classe, assim gerada, será nao simétrica. É possível obter também matrizes simétricas através do emprego de um conveniente vetor v em (5). Outra classe de problemas de interesse é dada pela equaqáo solvente resultante da aplicas50 do método dos elementos finitos a problemas de valor contorno de amplo emprego nas várias áreas de engenharia. Cita-se, entre outros exemplos, o caso do problema de difusa0 do calor em regime transiente, que é regulado pela equaq5o diferencial parcial onde a é a difusidade térmica do material; t ,  o tempo e O, a temperatura adimensional do corpo num ponto de coordenadas genéricas (x, y)  e as condiqoes na fronteira r, do domínio 0, s5o de 3" espécie. Neste caso, a equacáo solvente é dada por [C]O + [K]Q - [F] = O (8) sendo 8 a derivada de 8 em relaciio a t .  [C]e[K] sao, respectivamente, as matrizes de condutancia e rigidez e [F], o vetor forca. A importancia da classe de Problemas de Ortega reside no fato de possuir espectro que se pode pré-definir, o que é de importancia para a aplicaciio dos métodos semi- iterativos, os quais exigem o preso do conhecimento das limitaqóes dos autovalores da matriz de iteraqiio, associada ao problema ( l ) ,  oferecendo em contrapartida, via de regra, convergencia mais rápida. Por outro lado, geralmente, pouco se sabe sobre o comportamento dos autovalores da classe de matrizes presentes nas equacóes solventes do m.e.f. Contudo, espera-se que o desempenho dos métodos seja, em princípio, análogo ao da primeira classe, tendo em vista que a matriz em (1) será definida positiva. MÉTODO RFII E RFII-SI O método RFII aplicado ao problema (1) constrói uma seqüencia de aproximacóes x ( ~ )  da sua solucáo dada por e os parametros r ,  w e p siio a determinar. A determinacao de w e p é feita de modo a minimizar o raio espectral p(R) da matriz de ordem 2N abaixo o I '= [(1 w ) l  ( w - p ) l + p F  1 isto requer os cálculos b - a  S = 2 - (a + b) Dois vetores iniciais sáo necessários ao algoritmo (9). Arbitram-se, por exemplo, x(O) = O(vetor nulo) e x ( l )  = b. 502 N.R. SANTOS A convergencia desse método é garantida quando aplicado a problemas com matriz definida positiva, o que inclui os problemas de interesse já citados. Observa-se que se pode reescrever (9), compactamente, como Jn+l) = Ru(n) + h (16) sendo R dada por (12) e h o vetor com 2N componentes h = [ O  ph]T (17) e vetor dado pelas 2N componentes u(n+l) = [x(n)  x(n+l)]T (18) A convergencia decorre do fato de que o raio espectral 1 p ( ~ )  = ( w  - 1 ) s  < 1, visto que 1 < w < 2 vale, pois, A é matriz definida positiva e r < O .  Sejam, agora, as novas notasoes n = a n k ~ ( k )  k=O (19) n (n) = ankx(k+l) Y 2 k=O (20) com a restriqiio a n k  = 1. Defina também ("1 y p ) l ~  V(")  = [y1 (21) Aplicando-se a técnica de extrapolaqiio de Chebyshev aos esquemas (19) e (20) ,  e minimizando os parametros a n k ,  chega-se ao método semi-iterativo dado pela fórmula de recorrencia v(n+l) = 'n+l { [ 2 R  - ( C  - d) l]v(")  + 2hJ + ( 1  - T ~ + ~ ) v ( ~ - ' )  2 - ( c  + d )  (22) onde os parametros rn valem 2z2 r l = l ,  r2=--- rn+l = ( 1  - ~ ) - l  2z2 - 1 ' (23) e z ,  o parametro determinado através das limitasoes c e d dos autovalores de R, i.e., z = 2 - ( c  + d )  d - c (24) A convergencia desse novo método, nos casos em estudo, resulta do fato de que as constantes c e d sao determinadas por Estes valores de c e d levados matriz implica M = R. Donde, p(M) = p ( ~ )  < 1 Agora, basta aplicar o Teorema 4.1 de4, p. 64, para se concluir que a convergencia está garantida. Experimentos computacionais relativos aos métodos tratados sáo mostrados nas Tabelas 1 a V adiante. As tabelas contem os números de iteracoes necessárias, para convergencia, para cada método e diferentes tamanhos de problemas, respeitada uma tolerancia (precisiio) de como critério de parada. Os resultados referem-se ao problema de Ortega. A variedade de experimentos numéricos decorre de diferentes situacoes do problema envolvendo, por exemplo, mudanqa do número de condiqáo, P, da matriz, combinacoes de multiplicidades de autovalores e, finalmente, parametros aproximados no lugar dos exatos que devem ser usados na fórmula (22). Observando-se os resultados obtidos, ve-se que se o número de condicáo P for pequeno entiio ambos os métodos siio adequados (Tabela 1). Entretanto, quando o número P cresce o método semi-iterativo torna-se superior, quer os parametros sejam exatos (Tabelas 11 e 111) quer aproximados (Tabelas IV e V). É importante observar que o número de iteracoes, em geral, náo depende da ordem da matriz, se mantido fixo o número de condicáo, o que é um resultado bastante significativo, já que para essa classe de problema, o método desenvolvido se torna sem dúvida competitivo. N" de Iteraqoes Ordem da Matriz Método RFII Método RFII-SI Tabela 1. Problema de Ortega-P = 1.5 N.R. SANTOS Resta observar que para a obtenqao dos resultados computacionais com o fim de analisar o efetivo desempenho dos métodos, utilizou-se, exaustivamente, do software SIRINEL4, desenvolvido pelo autor deste trabalho. Para esse fim foi necessária a implantaqao, no software SIRINEL, de procedimentos novos, relativos ao novo método RFII-SI proposto, e o de geraqao dos dados relativos ao problema de Ortega. Contudo restam, ainda, elaborar experimentos comparativos mais conclusivos, envolvendo, por exemplo, métodos competitivos como o SOR (superliberaqao com parametro otimizado) e tratamento de dados relativos ao problema de Stefan, o que deverá ser feito futuramente. Entretanto, os resultados já obtidos, nas Tabelas IV e V, servem como um indicativo inicial para esse outro caso, em virtude de lidar com parametros aproximados, o que pode de certa forma simular o comportamento dos métodos diante desse novo problema, para os quais normalmente vai-se deparar com a utilizaqao de parametros nao exatos nos cálculos. Tabela 11. Problema de Ortega-P = N N" de Iteraqóes Ordem da Matriz N Método RFII Método RFII-SI 50 60 28 100 84 35 200 120 42 500 193 5 6 Multiplicidade de No de Iteraqoes Ordem da Matriz Autovalores (ml,  m2) Método RFII Método RFII-SI 50 (4971) 18 13 50 (40,101 18 13 100 ( 9 9 4  18 13 100 (90,lO) 18 14 200 (190,l) 18 13 200 (190,lO) 18 14 500 (499,l) 18 13 500 (490,lO) 18 14 Tabela 111. Problema de Ortega- Análise da Multiplicidade de Autovalores (P = 5 )  Tabela IV. Problema de Ortega-Parametros Aproximados (Ambos parametros 2 % de erro) P = 10 Ordem da Matriz N 50 1 O0 200 500 Tabela V. Problema de Ortega-(Ambos par. 5 % de erro) P = 10 N" de Iteracoes Método RFII Método RFII-SI Ordem da Matriz N 50 100 200 500 AGRADECIMENTOS 26 2 7 2 7 2 7 O autor agradece o financiamento parcial deste trabalho ao CNPq (processo 30.0407184) e A FAMEPIG (processo CEX-840/90). 2 1 2 1 2 1 2 1 N" de Iteracoes Método RFII Método RFII-SI 1. D.J. Evans, N.R. Santos, "Nonstationary iterative methods for stochastic systems", Comp. Stud. Rep., Vol. 831, Loughborough University of Technology, U.K., (1993). 2. N.R. Santos, J.D. Evans, "Chebyshev semi-iterative solution of stachastic and Ortega problems based on second degree Richardson method", Int. J .  of Comp. Math., Vol. 53, U.K., (1994). 3. N.R. Santos, G.A.C. Franca "Soluciio Eficiente da Equa~iio de Elementos Finitos para Problemas Parabólicos", Atas do SIMMEC 91 - Simpósio Mineiro de Mecanica Computacional, pp. 390-397, Belo Horizonte, MG, (1991). 4. N.R. Santos, O.L. Linhares, "Convergence of Chebyshev semi-iterative methods", Journal of Comp. and Appl. Math. , Vol. 16, pp. 59-68 (1986). 5. N.R. Santos, "SIRINEL - Um Sistema Especialista para ResolucFio de Sistemas Lineares Algébricos", Atas do VI1 Congresso Latino-Americano Sobre Métodos Computacionais Para Engenharia, Vol. 111, pp. 1660-1667, (1986). 29 29 29 29 2 5 2 5 2 5 2 5 

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