MatLabG · Experiência

Somas de Riemann: esquerda, direita, ponto médio e trapézio

Quem fica acima, quem fica abaixo, quanto o erro cai quando n dobra — e o que uma cota garante.

Relação com o Laboratório Virtual G

Teoria e experimentação: explorar todos os vínculos

Pergunta científica

Que propriedades de f garantem de que lado do valor exato fica cada aproximação, e como o erro depende de n?

Execução restrita

Oito funções e intervalos, quatro maneiras de aproximar a área com sinal: retângulos à esquerda, à direita, no ponto médio e trapézios. Antes de ver a prancheta, ordene as aproximações, decida se Lₙ ≤ I ≤ Rₙ vale para todo n, desconfie de uma soma que deu exata, preveja quanto o erro cai quando n dobra e escolha n por uma cota. A prancheta mostra os retângulos ou trapézios, as somas, o valor exato e as cotas de erro com suas hipóteses. Em x(2 − x) em [0, 2], Lₙ = Rₙ < I para todo n; em sen x em [0, 2π], L₄ = 0 = I por simetria.

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Conexões com a realidade e com outras áreas

Cada conexão traz uma aplicação resolvida: a situação, o modelo, o cálculo passo a passo e uma leitura crítica do resultado. Mude os dados para recalcular.

  • Física

    Distância a partir das leituras do velocímetro

    Com leituras da velocidade a intervalos regulares, as somas à esquerda e à direita estimam a distância percorrida. Se a velocidade for monótona no intervalo todo — hipótese que as leituras sozinhas não garantem —, as duas somas cercam a distância verdadeira.

    Fontes: [1], [2]

    Como usar: aplicação resolvida

    Um carro tem a velocidade lida a cada Δt segundos: v₀, v₁, v₂, v₃, v₄ (m/s). Estime a distância percorrida pelas somas à esquerda, à direita e pelo trapézio.

    Modelo: L = Δt(v₀ + v₁ + v₂ + v₃); R = Δt(v₁ + v₂ + v₃ + v₄); T = (L + R)/2. Se v for monótona no intervalo todo (hipótese), a distância fica entre L e R.

    Dados — altere para recalcular
    1. Leituras 0; 8; 14; 18; 20 m/s, com Δt = 2 s.
    2. L = Δt·(v₀ + v₁ + v₂ + v₃) = 80 m; R = Δt·(v₁ + v₂ + v₃ + v₄) = 120 m.
    3. T = (L + R)/2 = 100 m.

    Resultado: Estimativas da distância: L, R e T (trapézio), acima. Só as leituras não garantem que a distância verdadeira esteja entre L e R.

    Leitura crítica: As leituras são não decrescentes, mas isso não prova que v seja monótona entre elas. SE v for monótona em todo o intervalo (hipótese externa às leituras), então a distância fica entre L e R. Exemplo: v(t) = 10·sen⁴(πt/2) m/s vale 0, 10, 0, 10, 0 em t = 0, 1, 2, 3, 4 s (L = R = T = 20 m), mas percorre 15 m.

  • Computação científica

    Quantos subintervalos para uma precisão dada

    Conhecida uma cota K de |f″|, as fórmulas de erro do ponto médio e do trapézio dizem quantos subintervalos bastam para garantir um erro máximo. A cota é suficiente, não necessária: muitas vezes o erro real é bem menor.

    Fonte: [3]

    Como usar: aplicação resolvida

    Um programa precisa calcular ∫ f dx (de a até b) com erro garantido de no máximo 10^(−k). Sabendo que |f″| ≤ K no intervalo, quantos subintervalos bastam pelo ponto médio e pelo trapézio?

    Modelo: |I − Mₙ| ≤ K(b − a)³/(24n²) e |I − Tₙ| ≤ K(b − a)³/(12n²). Basta n² ≥ K(b − a)³/(24·tol) e n² ≥ K(b − a)³/(12·tol), com n inteiro (arredondado para cima).

    Dados — altere para recalcular
    1. Com K = 2,72, b − a = 1 e tolerância 10⁻⁴.
    2. Ponto médio: K(b − a)³/(24·tol) = 3400/3 ≈ 1133,33; o menor inteiro n com n² ≥ esse valor é 34.
    3. Trapézio: K(b − a)³/(12·tol) = 6800/3 ≈ 2266,67; o menor inteiro n com n² ≥ esse valor é 48.

    Resultado: Bastam 34 subintervalos pelo ponto médio e 48 pelo trapézio.

    Leitura crítica: As cotas são garantias: o erro real costuma ser menor, e um n menor pode bastar — mas só a cota garante sem conhecer o valor exato. O trapézio precisa de cerca de √2 vezes mais subintervalos.

Referências

  1. STEWART, J. Cálculo. 8. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2017. v. 1.
  2. HALLIDAY, D.; RESNICK, R.; WALKER, J. Fundamentos de física: mecânica. 10. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. v. 1.
  3. BURDEN, R. L.; FAIRES, J. D. Análise numérica. 8. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2008.
  4. SEALEY, V. A framework for characterizing student understanding of Riemann sums and definite integrals. The Journal of Mathematical Behavior, Amsterdam, v. 33, p. 230-245, 2014.
  5. ORTON, A. Students' understanding of integration. Educational Studies in Mathematics, Dordrecht, v. 14, n. 1, p. 1-18, 1983.

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