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Gradiente descendente
Curvas de nível de f(x, y) e trajetória (x, y) ← (x, y) − η∇f; tigela ou poço elíptico.
Equação do calor: diferenças finitas
Equação unidimensional u_t = αu_xx: FTCS explícito e Euler implícito retrógrado; mude r = αΔt/Δx², veja a explosão do esquema explícito se r > 1/2 e compare a difusão numérica.
Gradientes conjugados
Sistema SDP Ax=b como minimização de uma forma quadrática: curvas de nível, gradientes conjugados contra a descida mais íngreme, norma do resíduo e número de condição.
Integração de Monte Carlo
Método de Monte Carlo ordinário, amostragem por importância e estratificação para ∫f(x) dx: curvas de convergência, erro-padrão e lei 1/√N.
Método da potência (autovalor)
Convergência rumo ao autovetor dominante: razão da separação espectral, quociente de Rayleigh, resíduo e iterações normalizadas.
Bacias de Newton–Raphson
Mapa das bacias do método de Newton–Raphson para o sistema F(x, y) = 0: dependência da aproximação inicial, número de iterações, atração às raízes e falhas quando o jacobiano é degenerado.