Metodos de resíduos ponderados
# Metodos de resíduos ponderados

Apresentação
Encontrar uma função que satisfaça uma equação diferencial pode ser muito difícil. Ao mesmo tempo, muitas vezes basta obter uma solução para um determinado intervalo, e não para todo o domínio. Os métodos de resíduos ponderados encontram uma função que aproxima a solução exata no intervalo com um grau de precisão satisfatório, e tanto melhor quanto menor o intervalo.
Ex: a equação ${\frac {dy}{dx}}=y$, para a condição de contorno: $y(0)=1$ tem como solução exata $y=e^{x}$. Uma solução aproximada (veremos posteriormente como ela é determinada) para o intervalo [0,1] é $y=0,3x^{3}+0,39x^{2}+1,03x+1$
Comparando os valores da função exata com os da função aproximada na tabela abaixo:
| $x$ | Exato ($y=e^{x}$) | $y=0,3x^{3}+0,39x^{2}+1,03x+1$ |
| 0 | 1 | 1 |
| 0,3 | 1,349859 | 1,3522 |
| 0,6 | 1,822119 | 1,8232 |
| 0,9 | 2,459603 | 2,4616 |
Nesse exemplo, a solução aproximada é um polinômio. De uma forma geral, os métodos de resíduos ponderados encontram soluções do tipo:
y = $\sum _{i=1}^{n}a_{i}*f_{i}$, onde $f_{i}$ (x) são funções quaisquer (usualmente denominadas funções interpoladoras), desde que contínuas e diferenciáveis, $a_{i}$ são coeficientes a determinar.
Quando essa função é substituída na equação diferencial resta um resíduo, já que ela não é exata. No exemplo acima:
${\frac {dy}{dx}}-y=0$ (para solução exata) e ${\frac {dy}{dx}}-y=res(x)$ (para solução aproximada).
Se selecionarmos coeficientes tais que, ao substituir na equação diferencial, (com $f_{i}$ (x), sendo 1, x, x$^2$, x$^3$ por exemplo), o resíduo não se afaste muito de zero ao longo de todo o intervalo, teremos conseguido nosso objetivo.
Entre os métodos de resíduos ponderados temos:
* Método de colocação
* Método de mínimos quadrados
* Método dos momentos
* Método de subdomínios
* Método de Galerkin
Veremos a seguir 2 deles, Colocação e Galerkin.

## Método de colocação

Seleciona-se arbitrariamente n pontos no intervalo, para os quais o resíduo é igualado a zero, onde n é o número de coeficientes a determinar. Obtém-se assim n equações e n incógnitas, o que permite determinar os coeficientes.
Para o exemplo da equação diferencial ${\frac {dy}{dx}}=y$ , com condição de contorno $y(0)=1$, e função aproximada $y=ax^{3}+bx^{2}+cx+1$(satisfaz $y(0)=1$),
O resíduo $res=3ax^{2}+2bx+c$ – $ax^{3}$ – $bx^{2}$ – $cx$ - 1
Pontos selecionados (arbitrários, mas objetivando abranger o intervalo):
x=0,25; x=0,5; x=0,75
$res(0,25)$ = $3a(0,25)^{2}$ + $2b(0,25)$ + $c$ – $a(0,25)^{3}$ – $b(0,25)^{2}$ – $c(0,25)$ - 1 = 0
$res(0,5)$= $3a(0,5)^{2}$ + $2b(0,5)$ + $c$ – $a(0,5)^{3}$ – $b(0,5)^{2}$ – $c(0,5)$ - 1 = 0
$res(0,75)$= $3a(0,75)^{2}$ + $2b(0,75)$ + $c$ – $a(0,75)^{3}$ – $b(0,75)^{2}$ – $c(0,75)$ - 1 = 0
O que resulta no sistema:
0,171875a + 0,4375b + 0,75c = 1
0,625a + 0,75b + 0,5c = 1
1,26565a + 0,9375b + 0,25c = 1
Resolvendo o sistema:
a = 0,28; b = 0,42; c = 1,03
Comparando a solução aproximada com a exata:
| $x$ | Exato ($y=e^{x}$) | $y=0,28x^{3}+0,42x^{2}+1,03x+1$ |
| 0 | 1 | 1 |
| 0,3 | 1,349859 | 1,35436 |
| 0,6 | 1,822119 | 1,82968 |
| 0,9 | 2,459603 | 2,47132 |
A idéia do método é que se o resíduo assume várias vezes o valor zero no intervalo, espera-se que ele não assuma valores muito grandes, assegurando uma boa aproximação.
Observa-se que a solução é bem próxima à mostrada na apresentação do tópico. Esta foi obtida do método de Galerkin, apresentado a seguir.

## Método de Galerkin

A estratégia aqui também é manter o resíduo bem próximo de zero no intervalo. Para que seja possível gerar n equações com n incógnitas, como no método da colocação, para cada função $f_{i}$ (x) gera-se a equação $\int _{l1}^{l2}(res(x)*f_{i}(x))\,dx$ = 0, onde l1 e l2 são os limites do intervalo. Essas integrais só podem ser zero, ou se res(x)=0 ao longo do intervalo (quando a solução seria exata), ou se pelo menos um ponto é zero, alternando trechos onde o integrando é maior que zero e outros em que é menor. Como no método anterior, o resíduo fica próximo de zero no intervalo.
No caso do mesmo exemplo do método anterior:
$res(x)=3ax^{2}+2bx+c$ – $ax^{3}$ – $bx^{2}$ – $cx$ - 1, e $f_{1}(x)$ = $x^{3}$, $f_{2}(x)$ = $x^{2}$ e $f_{3}(x)$ = $x$.
Repare-se que as funções interpoladoras $f_{i}(x)$ são usadas para construir uma função aproximada para $y$ e também como pesos para os integrais serem nulos.
No caso do mesmo exemplo, as integrais seriam:
$\int _{0}^{1}(res(x)*x^{3})\,dx$ = 0,
$\int _{0}^{1}(res(x)*x^{2})\,dx$ = 0,
$\int _{0}^{1}(res(x)*x)\,dx$ = 0,
Resolvendo as integrais obtém-se o sistema:
0,35714286a + 0,23333333b + 0,05c = 0,25
0,43333333a + 0,3b + 0,08333333c = 0,33333333
0,55a + 0,41666667b + 0,16666667c = 0,5
E resolvendo-se o sistema:
a = 0,3; b = 0,39; c = 1,03
Comparando a solução aproximada com a exata:
| $x$ | Exato ($y=e^{x}$) | $y=0,3x^{3}+0,39x^{2}+1,03x+1$ |
| 0 | 1 | 1 |
| 0,3 | 1,349859 | 1,3522 |
| 0,6 | 1,822119 | 1,8232 |
| 0,9 | 2,459603 | 2,4616 |
Que é a tabela vista logo na apresentação do tópico, mostrando o grau de precisão alcançado.
O método de Galerkin, além de gerar uma boa aproximação, é mais fácil de ser codificado, e por isso é o preferido nos programas de elementos finitos.