Programação
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Apresentação da disciplina
Método da bissecção
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Continuação método da bissecção
Método de Newton
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Continuação Método de Newton
Método da Secante
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Resolução de sistemas lineares triangulares
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Discussão sobre a primeira lista
Formas de acessar "fatias" de arrays do numpy
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Eliminação gaussiana
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Eliminação gaussiana com pivoteamento parcial
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Fatoração A = LU
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Fatoração PA = LU
Sistemas de equações não-lineares
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Método de Newton para sistemas não-lineares
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Eliminação gaussiana em C
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Revisão da lista de exercícios sobre eliminação gaussiana
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Implementando o Método de Newton para sistemas em C
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Depurando a implementação em C do Método de Newton para sistemas
Interpolação polinomial: existência, unicidade e forma de Lagrange
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Forma de Lagrange do Polinômio Interpolador
Fenômeno de Runge
Nós de Chebyshev
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Erro na interpolação polinomial
Forma de Newton do polinômio interpolador
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Integração Numérica
Regras de Newton-Cotes fechadas
Regra do trapézio
Erro na regra do trapézio
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Regra do trapézio composta (ou repetida)
Erro na regra do trapézio composta
Regra de Simpson
Erro na regra de Simpson
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Revisão da aula anterior
Regra de Simpson Composta
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Erro na regra de Simpson composta
Comparação entre regra de Simpson e trapézio
Usando o SymPy para simplificar manipulações simbólicas tediosas
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O método dos Quadrados Mínimos:
Definição
Aproximando funções por amostras
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Continuação de Quadrados Mínimos
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Decondificando tons DTMF usando quadrados mínimos
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Revisão
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Revisão
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Aqui você encontra os códigos fontes das aulas sob o formato ipynb do Jupyter, o que inclui uma considerável quantidade de texto explicativo .
Você pode baixar a versão html caso deseje apenas ler, mas o arquivo ipynb permite interação e experimentação com o código.
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Raízes de função: existência e unicidade
Método de Newton
Método da Secante
Ordem de convergência
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Eliminação Gaussiana
Eliminação Gaussiana com pivoteamento parcial
A = LU
PA = LU
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Interpolação polinomial
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Regra do Trapézio
Regra de Simpson
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