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Matemática Numérica II

3 Integração

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3.7 Método de Monte Carlo

Em revisão

O método de Monte Carlo é uma técnica não determinística para a aproximação de integrais. Mais especificamente, o método compreende a aproximação

abf(x)𝑑x(ba)ni=1nf(xi), (3.144)

onde x1,x2,,xn são pontos de uma sequência aleatória em [a,b]. Aqui, não vamos entrar em detalhes sobre a escolha desta sequência e, sem mais justificativas, assumiremos uma sequência de pontos uniformemente distribuídos no intervalo de integração.

Exemplo 3.7.1.

Na tabela 3.12 temos aproximações I~ computadas para

I=01xex2𝑑x (3.145)

usando o método de Monte Carlo com diferentes números de pontos n. Aqui, os pontos foram gerados no GNU Octave pela sequência quasi-randômica obtida da função 𝚛𝚊𝚗𝚍 inicializada com seed=0.

n I~ |II~|
10 2,53304e01 6,3e02
100 3,03149e01 1,3e02
1000 3,08415e01 7,6e03
10000 3,16385e01 3,2e04
100000 3,15564e01 5,0e04
Tabela 3.12: Resultados referentes ao Exemplo 3.7.1.

Exercícios

Em revisão

E. 3.7.1.

Use o método de Monte Carlo para obter uma aproximação de

11sen(x+2)ex2x2+ln(x+2)𝑑x (3.146)

com precisão de 102.

Resposta.

1,2e1


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onde x1,x2,,xn são pontos de uma sequência aleatória em [a,b]. Aqui, não vamos entrar em detalhes sobre a escolha desta sequência e, sem mais justificativas, assumiremos uma sequência de pontos uniformemente distribuídos no intervalo de integração.

Exemplo 3.7.1.

Na tabela 3.12 temos aproximações I~ computadas para

I=01xex2𝑑x (3.145)

usando o método de Monte Carlo com diferentes números de pontos n. Aqui, os pontos foram gerados no GNU Octave pela sequência quasi-randômica obtida da função 𝚛𝚊𝚗𝚍 inicializada com seed=0.

n I~ |II~|
10 2,53304e01 6,3e02
100 3,03149e01 1,3e02
1000 3,08415e01 7,6e03
10000 3,16385e01 3,2e04
100000 3,15564e01 5,0e04
Tabela 3.12: Resultados referentes ao Exemplo 3.7.1.

Exercícios

Em revisão

E. 3.7.1.

Use o método de Monte Carlo para obter uma aproximação de

11sen(x+2)ex2x2+ln(x+2)𝑑x (3.146)

com precisão de 102.

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Pedro H A Konzen
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