Por que o erro de baixa frequência é tão difícil de remover?
Erro de Overflow
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Por que o erro de baixa frequência é tão difícil de remover?
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Erro de Overflow
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Neste vídeo, mostramos por que alguns erros numéricos parecem suaves, mas continuam errados. A partir da decomposição do erro em modos de baixa e alta frequência, vemos por que Jacobi e Gauss–Seidel removem rapidamente oscilações locais, mas deixam uma cauda lenta no residual. Em seguida, aparece a ideia central do Multigrid: usar malhas grossas para enxergar e corrigir os modos suaves que sobrevivem na malha fina.
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