Autovalores do Laplaciano - Departamento de Matemática - UFMG

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09.05.2013 Views

Rodney Josué Biezuner 123 Como u é um ponto de mínimo para F , 0 é um ponto de mínimo para g, logo g ′ (0) = 〈u ′ , v ′ 〉 − 〈f, v〉 L 2 = 0. O problema variacional é chamado método de Galerkin, enquanto que o problema de minimização é chamado método de Ritz. Coletivamente, eles são chamados simplesmente de método de Ritz-Galerkin. 6.1.2 Elementos Finitos Lineares por Partes Vamos agora construir um subespaço Vh de dimensão finita de V consistindo das funções lineares por partes em [0, 1]. Seja 0 = x0 < x1 < x2 < . . . < xn < xn+1 = 1 uma partição do intervalo [0, 1] em n+1 subintervalos Ij = [xj−1, xj] de comprimento hj = xj −xj−1. Defina Vh = {v ∈ V : v é linear em Ij para j = 0, . . . , n} . (6.6) Observe que para descrever uma função v ∈ Vh é suficiente conhecer os n valores v (x1) , . . . , v (xn). Introduzimos uma base B = {ϕ1, . . . , ϕn} ⊂ Vh para Vh declarando 1 se i = j, ϕj (xi) = (6.7) 0 se i = j, (note que como estas funções são não-negativas, esta base é evidentemente não-ortogonal). Assim as funções v de V têm a representação v = v (x1) ϕ1 + . . . + v (xn) ϕn. (6.8) As funções ϕ1, . . . , ϕn são chamadas funções base. Note que dim Vh = n. Observe que estas funções têm suporte compacto, e que o suporte está contido em dois subintervalos adjacentes. Se uh ∈ Vh satisfaz o problema variacional 〈u ′ h, v ′ 〉 L 2 = 〈f, v〉 L 2 para todo v ∈ Vh, (6.9) então em particular ′ u h, ϕ ′ j L2 Escrevendo = 〈f, ϕj〉 L2 para todo j = 1, . . . , n. (6.10) ou uh = uh (x1) ϕ1 + . . . + uh (xn) ϕn uh = u1ϕ1 + . . . + unϕn, (6.11) onde denotamos ui = uh (xi), obtemos um sistema linear nas incógnitas u1, . . . , un: A matriz do sistema n i=1 ′ ϕ i, ϕ ′ j L2 ui = 〈f, ϕj〉 L2 para j = 1, . . . , n. (6.12) A = ⎡ ⎢ ⎣ 〈ϕ ′ 1, ϕ ′ 1〉 L 2 . . . 〈ϕ ′ 1, ϕ ′ n〉 L 2 . . . . 〈ϕ ′ n, ϕ ′ 1〉 L 2 . . . 〈ϕ ′ n, ϕ ′ n〉 L 2 ⎤ ⎥ ⎦ (6.13) é uma matriz simétrica porque ϕ ′ i , ϕ′ j L2 = ϕ ′ j , ϕ′ i L2. Ela é chamada a matriz de rigidez e o vetor ⎡ ⎤ b = ⎢ ⎣ 〈f, ϕ1〉 L 2 . . 〈f, ϕn〉 L 2 ⎥ ⎦

Rodney Josué Biezuner 124 é chamado o vetor de carga, terminologia emprestada das primeiras aplicações do método de elementos finitos em mecânica de estruturas; o método foi inventado por engenheiros para tratar de tais problemas na década de 1950. As entradas da matriz de rigidez podem ser facilmente calculados. Primeiro observe que ′ ϕ i, ϕ ′ j L2 = 0 se |i − j| > 1, porque, neste caso, onde ϕ ′ i não se anula, ϕ′ j se anula, e vice-versa. Em particular, segue que a matriz A é uma matriz esparsa tridiagonal. A escolha especial de Vh e das funções base garantiu a esparsidade da matriz de rigidez. Os elementos da diagonal principal da matriz de rigidez são dados por 〈ϕ ′ i, ϕ ′ i〉 L 2 = xi+1 ϕ xi−1 ′ i (x) 2 xi 1 dx = xi−1 h2 i dx + xi+1 enquanto que os elementos das diagonais secundárias são dados por Resumindo, ′ ϕ i, ϕ ′ i+1 L2 = xi+1 ϕ ′ i (x) ϕ ′ xi+1 i+1 (x) dx = xi ′ ϕ i, ϕ ′ j L2 = ⎧ ⎪⎨ ⎪ ⎩ xi xi 1 h 2 i+1 − 1 1 hi+1 1 + hi 1 se i = j, hi+1 − 1 se |i − j| = 1, hi+1 0 se |i − j| > 1. dx = 1 hi+1 hi + 1 , hi+1 dx = − 1 hi+1 . (6.14) A matriz de rigidez também é positiva definida, Se ξ = (ξ1, . . . , ξn) ∈ Rn é um vetor não-nulo e v = n ξiϕi, temos 〈Aξ, ξ〉 = n aijξiξj = i,j=1 No caso especial em que n i,j=1 ′ ϕ i, ϕ ′ j L2 n ξiξj = ξiϕ i=1 ′ i, hi = xi − xi−1 = 1 =: h, n + 1 n j=1 ξjϕ ′ j L 2 = 〈v ′ , v ′ 〉 L 2 > 0. a matriz de rigidez é exatamente a matriz de discretização de diferenças finitas centradas: 1 h2 ⎡ 2 −1 ⎤ ⎢ −1 ⎢ ⎣ 2 −1 −1 . .. . .. . .. . .. −1 −1 2 −1 ⎥ . ⎥ ⎦ −1 2 6.2 O Caso Bidimensional Nesta seção, desenvolveremos métodos de elementos finitos para resolver o problema de Dirichlet para a equação de Poisson em um domínio Ω ⊂ R2 : −∆u = f em Ω, (6.15) u = 0 sobre ∂Ω, onde f é uma função contínua. i=1

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é chama<strong>do</strong> o vetor <strong>de</strong> carga, terminologia emprestada das primeiras aplicações <strong>do</strong> méto<strong>do</strong> <strong>de</strong> elementos<br />

finitos em mecânica <strong>de</strong> estruturas; o méto<strong>do</strong> foi inventa<strong>do</strong> por engenheiros para tratar <strong>de</strong> tais problemas na<br />

década <strong>de</strong> 1950. As entradas da matriz <strong>de</strong> rigi<strong>de</strong>z po<strong>de</strong>m ser facilmente calcula<strong>do</strong>s. Primeiro observe que<br />

′<br />

ϕ i, ϕ ′ <br />

j L2 = 0 se |i − j| > 1,<br />

porque, neste caso, on<strong>de</strong> ϕ ′ i não se anula, ϕ′ j se anula, e vice-versa. Em particular, segue que a matriz A<br />

é uma matriz esparsa tridiagonal. A escolha especial <strong>de</strong> Vh e das funções base garantiu a esparsida<strong>de</strong> da<br />

matriz <strong>de</strong> rigi<strong>de</strong>z. Os elementos da diagonal principal da matriz <strong>de</strong> rigi<strong>de</strong>z são da<strong>do</strong>s por<br />

〈ϕ ′ i, ϕ ′ i〉 L 2 =<br />

xi+1<br />

ϕ<br />

xi−1<br />

′ i (x) 2 xi 1<br />

dx =<br />

xi−1 h2 i<br />

dx +<br />

xi+1<br />

enquanto que os elementos das diagonais secundárias são da<strong>do</strong>s por<br />

Resumin<strong>do</strong>,<br />

′<br />

ϕ i, ϕ ′ <br />

i+1 L2 =<br />

xi+1<br />

ϕ ′ i (x) ϕ ′ xi+1<br />

i+1 (x) dx =<br />

xi<br />

′<br />

ϕ i, ϕ ′ <br />

j L2 =<br />

⎧<br />

⎪⎨ ⎪ ⎩<br />

xi<br />

xi<br />

1<br />

h 2 i+1<br />

<br />

− 1<br />

<br />

1<br />

hi+1<br />

1<br />

+<br />

hi<br />

1<br />

se i = j,<br />

hi+1<br />

− 1<br />

se |i − j| = 1,<br />

hi+1<br />

0 se |i − j| > 1.<br />

dx = 1<br />

hi+1<br />

hi<br />

+ 1<br />

,<br />

hi+1<br />

dx = − 1<br />

hi+1<br />

.<br />

(6.14)<br />

A matriz <strong>de</strong> rigi<strong>de</strong>z também é positiva <strong>de</strong>finida, Se ξ = (ξ1, . . . , ξn) ∈ Rn é um vetor não-nulo e v = n<br />

ξiϕi,<br />

temos<br />

〈Aξ, ξ〉 =<br />

n<br />

aijξiξj =<br />

i,j=1<br />

No caso especial em que<br />

n<br />

i,j=1<br />

′<br />

ϕ i, ϕ ′ <br />

j L2 <br />

n<br />

ξiξj = ξiϕ<br />

i=1<br />

′ i,<br />

hi = xi − xi−1 = 1<br />

=: h,<br />

n + 1<br />

n<br />

j=1<br />

ξjϕ ′ j<br />

<br />

L 2<br />

= 〈v ′ , v ′ 〉 L 2 > 0.<br />

a matriz <strong>de</strong> rigi<strong>de</strong>z é exatamente a matriz <strong>de</strong> discretização <strong>de</strong> diferenças finitas centradas:<br />

1<br />

h2 ⎡<br />

2 −1<br />

⎤<br />

⎢<br />

−1<br />

⎢<br />

⎣<br />

2<br />

−1<br />

−1<br />

. ..<br />

. ..<br />

. ..<br />

. ..<br />

−1<br />

−1<br />

2 −1<br />

⎥ .<br />

⎥<br />

⎦<br />

−1 2<br />

6.2 O Caso Bidimensional<br />

Nesta seção, <strong>de</strong>senvolveremos méto<strong>do</strong>s <strong>de</strong> elementos finitos para resolver o problema <strong>de</strong> Dirichlet para a<br />

equação <strong>de</strong> Poisson em um <strong>do</strong>mínio Ω ⊂ R2 :<br />

<br />

−∆u = f em Ω,<br />

(6.15)<br />

u = 0 sobre ∂Ω,<br />

on<strong>de</strong> f é uma função contínua.<br />

i=1

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