b'\n_START_ARTICLE_\nM\xc3\xa9todo das pot\xc3\xaancias\n_START_PARAGRAPH_\nEm matem\xc3\xa1tica, o m\xc3\xa9todo das pot\xc3\xaancias \xc3\xa9 um algoritmo para calcular autovalores: dada uma matriz A, o algoritmo ir\xc3\xa1 produzir um n\xc3\xbamero \xce\xbb (o autovalor) e um vetor v n\xc3\xa3o nulo (o autovetor), tal que Av = \xce\xbbv. O algoritmo tamb\xc3\xa9m \xc3\xa9 conhecido como  a itera\xc3\xa7\xc3\xa3o de Von Mises._NEWLINE_O m\xc3\xa9todo da pot\xc3\xaancia \xc3\xa9 um algoritmo muito simples. Ele n\xc3\xa3o computa a decomposi\xc3\xa7\xc3\xa3o matricial, e portanto pode ser usada quando A \xc3\xa9 uma grande matriz esparsa. No entanto, ele ir\xc3\xa1 encontrar apenas um autovalor (aquele com o maior m\xc3\xb3dulo) e poder\xc3\xa1 convergir lentamente.\n_START_SECTION_\nAplica\xc3\xa7\xc3\xb5es\n_START_PARAGRAPH_\nApesar do m\xc3\xa9todo das pot\xc3\xaancias aproximar apenas um autovalor de uma matriz, continua sento usado para certos problemas computacionais. Por exemplo, a Google o usa para calcular o rank da p\xc3\xa1gina de documentos do seu sistema de pesquisa. Para matrizes que s\xc3\xa3o bem condicionadas e esparsas como the Web matrix, o m\xc3\xa9todo das pot\xc3\xaancias pode ser mais eficiente do que outros m\xc3\xa9todos para encontrar autovetores dominantes._NEWLINE_Alguns dos mais avan\xc3\xa7ados algoritmos para autovalores pode ser entendido como varia\xc3\xa7\xc3\xb5es do m\xc3\xa9todo das pot\xc3\xaancias. Por exemplo, o m\xc3\xa9todo da pot\xc3\xaancia inverso aplica a itera\xc3\xa7\xc3\xa3o a matriz . Outros algoritmos olham para todo o sub-espa\xc3\xa7o gerado pelos vetores .. Esse subespa\xc3\xa7o \xc3\xa9 conhecido como the en:Krylov subspace. Pode ser computado pela itera\xc3\xa7\xc3\xa3o de Arnoldi ou a itera\xc3\xa7\xc3\xa3o de Lanczos. Outra varia\xc3\xa7\xc3\xa3o do m\xc3\xa9todo de pot\xc3\xaancias que simultaneamente nos fornece n autovalores e autofun\xc3\xa7\xc3\xb5es, bem como acelera a converg\xc3\xaancia para , \xc3\xa9 "Multiple extremal eigenpairs by the power method" no Journal of Computational Physics Volume 227 Issue 19, October, 2008, Pages 8508-8522 (Tamb\xc3\xa9m veja o pdf abaixo para Los Alamos National Laboratory report LA-UR-07-4046).'