Avaliação 1

Depois da Unidade 3. Cobre os capítulos 1 a 6: erros, derivadas numéricas, raízes e otimização. Peso: 1/3 da nota. O encontro anterior é de revisão.

Formato

São 100 minutos, em duas partes:

Parte	O que é	Peso	Material
Em papel (≈ 40 min)	uma tabela de iterações à mão, uma derivada de tabela, uma dedução curta e uma pergunta de conceito	40 %	calculadora e o formulário, impresso
No Colab (≈ 60 min)	três problemas aplicados: uma raiz, uma derivada de dados e uma otimização, com código seu, gráfico e interpretação	60 %	todo o material do curso (site, cadernos, listas); sem assistente de IA

O que se cobra

• Erros: erro absoluto, relativo, \(\varepsilon_t\) e \(\varepsilon_a\); tolerância de Scarborough; série de Taylor com critério de parada.
• Derivadas: progressiva, regressiva e central (e a segunda derivada), numa função ou numa tabela; a ordem do erro; o efeito do \(h\) e do ruído.
• Raízes: bisseção (inclusive o número de iterações), falsa posição, Newton e secante; quando cada um falha.
• Otimização: varredura, Newton para otimização, o sinal de \(f''\), máximo como mínimo de \(-f\).
• Deduções que podem cair: as diferenças finitas por Taylor, o passo de Euler, a fórmula de Newton pela tangente.

O que não se cobra

• Decorar fórmulas: o formulário vem junto da prova.
• Escrever o código de cor: na parte no Colab, o material do curso está liberado.
• Os comandos do scipy além de brentq e minimize_scalar.

Como se preparar

1. Refaça sem olhar as deduções 🧑‍🏫 dos capítulos 2, 4 e 5.
2. Refaça os exercícios ✏️ (à mão) das listas 01 a 06, com 4 casas decimais.
3. Faça o simulado no tempo da prova: 40 minutos no papel e 60 no Colab.
4. Na parte no Colab, explique cada número: o que ele significa e se ele é confiável. Código que roda sem explicação vale metade.