PhysSandbox
Mecânica clássicaOndas e somEletricidade e magnetismoÓptica e luzGravidade e órbitasLaboratórios
🌙Astronomia e o céu🌡️Termodinâmica🌍Biofísica, fluidos e geociências📐Visualização matemática🔧Engenharia🧪Química
PTENRUES

Simuladores relacionados

Continue com temas próximos desta categoria — ou todos os 85 em «Visualização matemática».

Toda a categoria →
NovoEscola

Matriz 2×2 e autovetores

Abrir o simulador

Transformação linear do plano pela matriz M: a malha quadrada vira um reticulado de paralelogramos. Com λ reais, setas ao longo das direções invariantes.

NovoUniversidade / pesquisa

Integração de Monte Carlo

Abrir o simulador

Método de Monte Carlo ordinário, amostragem por importância e estratificação para ∫f(x) dx: curvas de convergência, erro-padrão e lei 1/√N.

NovoUniversidade / pesquisa

Otimizadores de gradiente descendente

Abrir o simulador

Comparação de SGD, momento e Adam num relevo bidimensional da função de perda: taxa de aprendizado, curvatura, estabilidade e trajetórias das iterações.

NovoUniversidade / pesquisa

Mistura de uma cadeia de Markov

Abrir o simulador

Cadeia de três estados: matriz de transição, distribuição estacionária, distância de variação total, balanço detalhado e gap espectral.

PopularEscola

Círculo trigonométrico

Abrir o simulador

Circunferência unitária: sen θ, cos θ e tg θ como coordenadas e razão no movimento do ponto.

NovoUniversidade / pesquisa

Bacias de Newton–Raphson

Abrir o simulador

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.

PhysSandbox

Simuladores interativos de física, química e engenharia para alunos, professores e para quem tem curiosidade.

Física

  • Mecânica clássica
  • Ondas e som
  • Eletricidade e magnetismo

Ciência

  • Óptica e luz
  • Gravidade e órbitas
  • Astronomia e o céu

Mais

  • Termodinâmica
  • Biofísica, fluidos e geociências
  • Visualização matemática
  • Engenharia
  • Química

© 2026 PhysSandbox. Simuladores científicos interativos e gratuitos.

PrivacidadeTermosContato
Início/Visualização matemática/Método da potência (autovalor)

Método da potência (autovalor)

Convergência rumo ao autovetor dominante: razão da separação espectral, quociente de Rayleigh, resíduo e iterações normalizadas.

Estrutura própria da matriz

6
2.2
28°

Método da potência

112°
8

Grandezas medidas

Quociente de Rayleigh5.99996
Razão espectral |λ2/λ1|0.3667
Resíduo próprio0.01181
Erro de ângulo0.1781°

A demonstração usa uma matriz simétrica 2D, de modo que os autovetores verdadeiros ficam visíveis. Quando a razão espectral está perto de um, a convergência desacelera; se o vetor inicial é quase ortogonal ao autovetor dominante, no começo a componente útil é muito pequena.

Gráficos

Sobre o modelo

O método da potência extrai o autovalor dominante ao multiplicar um vetor por A várias vezes e normalizá-lo. Se |λ₁| > |λ₂| e o vetor inicial tem projeção não nula nessa direção, o vetor tende ao autovetor associado a λ₁. No círculo unitário aparecem as iterações normalizadas e os eixos próprios de uma matriz simétrica 2×2. O quociente de Rayleigh ρ = xᵀ A x / xᵀ x estima o autovalor; o resíduo ‖Ax − ρx‖ mede a proximidade do par. A razão |λ₂/λ₁| explica por que a convergência às vezes é rápida e às vezes muito lenta. Variam-se λ₁, λ₂, a rotação dos eixos e o ângulo inicial.

Para quem: Álgebra linear numérica, computação científica: autovalores e método da potência.

Conceitos-chave

  • método da potência
  • autovetor dominante
  • quociente de Rayleigh
  • separação espectral
  • resíduo do par próprio
  • velocidade de convergência

Como funciona

O método da potência repete a iteração x_{k+1}=Ax_k/||Ax_k||. Se há um único autovalor de maior módulo e o vetor inicial tem componente ao longo do autovetor correspondente, a direção converge para esse autovetor. A velocidade fica fixada pela razão espectral |λ2/λ1|: quanto mais perto de um, mais devagar cai o erro. O quociente de Rayleigh ρ=x^T A x / x^T x estima o autovalor, e ||Ax−ρx|| mostra o quão perto o vetor atual está do autovetor verdadeiro.

Fórmulas principais

x_{k+1}=A x_k / ||A x_k||, ρ_k=(x_k^T A x_k)/(x_k^T x_k)
Se |λ1|>|λ2|, o erro de direção cai aproximadamente como |λ2/λ1|^k

Perguntas frequentes

O que rege a velocidade de convergência do método da potência?
Para uma matriz diagonalizável com um único autovalor dominante, o erro de direção costuma cair como |λ₂/λ₁|ᵏ. Quanto maior a separação espectral, menor essa razão e mais rápida a convergência.
Para que serve o quociente de Rayleigh?
Quando o vetor está perto de um autovetor, ρ = xᵀ A x / xᵀ x dá uma estimativa natural do autovalor. O resíduo ‖Ax − ρx‖ verifica em seguida se o par está de fato perto de um par próprio.
E se dois autovalores tiverem quase o mesmo módulo?
A separação é pequena, a razão |λ₂/λ₁| fica perto de um e as iterações oscilam por muito tempo entre direções. No gráfico isso aparece como uma aproximação lenta ao círculo do vetor dominante.