3. Métodos de resolución Ecuaciones algebraicas lineales

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
¿PARA QUE ESTAMOS AQUÍ? LOS OBJETIVOS DE LA ENCARNACIÓN.
Advertisements

SIES – SISTEMA INTEGRADO DE EDUCACIÓN SUPERIOR
el 1, el 4 y el 9 tres cuadrados perfectos autosuficientes
Resolución aproximada de ecuaciones Ejemplos
1 INFORME RESUMEN SOBRE EL NIVEL DE UTILIZACION DE LAS TIC EN LAS EMPRESAS GALLEGAS (MICROEMPRESAS, resultados provisionales) 29 de julio de 2004.
IPEP de Cádiz - Dpto. de Física y Química
Programación entera En muchos problemas reales las variables sólo pueden tomar valores enteros Ejemplos: decisiones sobre inversiones, compras, arranques,
Programación entera En muchos problemas reales las variables sólo pueden tomar valores enteros Ejemplos: decisiones sobre inversiones, compras, arranques,
4. ANÁLISIS FACTORIAL Introducción Modelo factorial ortogonal
Funciones lineales Las funciones de la forma y = ax + b, donde a, b R se llaman funciones lineales. Recorrido: R Recorrido: R (0, b): ordenada en el.
Otra forma es representando lo que hay de cada lado
Problemas resueltos /Aplicaciones de la derivada /Método de Newton
Unidad 1: Funciones, Límite y Continuidad
Métodos de Análisis Ingenieril
Distribuciones de probabilidad bidimensionales o conjuntas
DESCRIPCION DE SISTEMAS
Tema III: Solución de ecuaciones no lineales
Diferenciación e Integración Numérica
UNIDAD 2: FUNCIONES.
INTEGRACIÓN.
MÉTODO DE LA SECANTE En el Método de Newton: Puede ser complicado obtener la derivada de f(x)
Aplicación de la Derivada
Ecuaciones Cuadráticas
Ecuaciones y Resolución de Ecuaciones Lineales
Desigualdades Lineales y Compuestas
Comité Nacional de Información Bogotá, Julio 27 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
5.3 Funciones Especiales Ecuación de Bessel de orden v (1) donde v  0, y x = 0 es un punto singular regular de (1). Las soluciones de (1) se.
Curso de modelización y simulación de procesos. ETSII. Manuel Rodríguez MÉTODOS DE RESOLUCIÓN Ecuaciones Algebraicas LinealesNo lineales Interval Halving.
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
MÉTODOS NUMÉRICOS Raíces de ecuaciones
MÉTODOS NUMÉRICOS Raíces de ecuaciones
Esta es una ecuación fraccionaria
REGRESIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS
Factorización (productos notables)
JORNADA 1 DEL 24 DE MARZO AL 30 DE MARZO EQUIPO 01 VS EQUIPO 02 EQUIPO 03 VS EQUIPO 06 EQUIPO 05 VS EQUIPO 10 EQUIPO 07 DESCANSA EQUIPO 08 VS EQUIPO 13.
Exponentes y Logaritmos.
CULENDARIO 2007 Para los Patanes.
Números enteros.
ECUACIONES CUÁDRATICAS RACIONALES
La transformada de Laplace
Tema 2 Orden de contacto Polinomios de Taylor Teorema de Taylor
ESTADOS FINANCIEROS A DICIEMBRE DE 2013.
Métodos Iterativos para la resolución de ecuaciones en una variable
Solución de ecuaciones no lineales
MÉTODO DE LA SECANTE Este método se basa en la fórmula de Newton-Raphson, pero evita el cálculo de la derivada usando la siguiente aproximación Sustituyendo.
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON
METODOS ITERATIVOS PARA LA SOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
JOCELYN DÁVILA HERNÁNDEZ JORGE QUECHOLAC ZAMBRANO.
Sistemas de Ecuaciones lineales
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Facultad de Ciencias de la Computación Métodos Numéricos Método de la regla falsa Balderas Nieves Dulce Ivett.
LA RECTA Y SUS ECUACIONES
Ecuaciones En esta unidad se van a estudiar o recordar los siguientes puntos: Diferencias entre ecuaciones e identidades Resolución de ecuaciones de primer.
Métodos de Análisis Ingenieril
TEMA 6 ECUACIONES.
Simulacion de sistemas dinamicos
Método de Steffensen.
SESION Nº 03.  En la práctica de la ingeniería y ciencias, es muy frecuente él tener que resolver ecuaciones del tipo f(x)=0. En estas ecuaciones se.
Teoría de Sistemas y Señales
Tópicos Especiales en Computación Numérica
UNIVERSIDAD POPULAR DEL CESAR
M. en C. José Andrés Vázquez Flores
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez 1 Ecuaciones algebraicas lineales Ecuaciones algebraicas no lineales Métodos para una variable.
Raíces de ecuaciones No Lineales Lucia Lucio Cesar Vázquez Sánchez.
Sabemos reconocerlas, y calcularlas como soluciones de sistemas de ecuaciones, o de desigualdades Buscamos métodos de cálculo generales y eficientes Problemas.
Métodos iterativos Álgebra superior.
EL MÉTODO DE LA SECANTE Y SECANTE MODIFICADA
ECUACIONES Y SISTEMAS Tema 3 * 4º ESO Opc Angel Prieto Benito
ENRIQUE MALDONADO MUÑOZ JESUS CABALLERO LUNA IRVING GONZÁLEZ VÁZQUEZ.
Tema 4 : Cálculo de raíces de ecuaciones no lineales
Transcripción de la presentación:

3. Métodos de resolución Ecuaciones algebraicas lineales Ecuaciones algebraicas no lineales Métodos para una variable Métodos para multivariable Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Ecuaciones Algebraicas Lineales No lineales Metodos Numericos Interval Halving (o bisection) False Position (o regula falsi) Ridder Succesive Substitution (o fixed-point) Secant Muller Wegstein Newton Raphson Metodos Analiticos Brent Broyden Homotopy Dogleg step Hook step Para problemas multidimensionales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Ejemplo 3x1+2x2=4 2x1+x2=1 Inversa de la matriz Ax=b x=A-1 b x1=-2 x2=5 Descomposición de Gauss [ ] [ ] 3 2 2 1 4 1 f1’=f1-2f2 [ ] [ ] -1 0 2 1 2 1 f1’=-f1 [ ] [ ] 1 0 2 1 -2 1 f2’=-2f1+f2 [ ] [ ] 1 0 0 1 -2 5 Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Objetivo Sea f(x) una función no lineal en x. Hallar el valor de x, x*, tal que se cumple f(x*)=0. x* se suele denominar el cero o raíz de f(x) x* se puede determinar por medios analíticos (solución exacta) o por medios numéricos (solución aproximada) La elección del método numérico depende del problema a resolver (estructura del problema, tipo de ecuaciones, precisión requerida, rápidez del cálculo,....). Por tanto no existe un mejor método universalmente aplicable. Tipos de métodos Métodos acotados (bracketing methods) Métodos abiertos (open methods) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Métodos acotados Base: Una función cambia de signo en la proximidad de una raíz Una raíz está acotada en el intervalo [a,b] si el signo de f(a) es diferente al signo de f(b) Método de la bisección (o intervalo medio) Algoritmo Selecciona un intervalo [a,b] donde halla un cero Calcula el punto medio como nuevo punto Comprueba si hay cambio de signo en [a,p] o en [p,b]. Comprobación: f(a)*f(p). Si el producto es cero, entonces p es una raíz. Si no es cero volver al punto 2. [nuevo punto] [a,b] Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Ejemplo Método bisección (Intervalo medio) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Método de la posición falsa Ecuaciones algebraicas no lineales Método de la posición falsa [nuevo punto] [a,b] Algoritmo Selecciona un intervalo [a,b] donde halla un cero Calcula un punto intersección como nuevo punto Comprueba si hay cambio de signo en [a,p] o en [p,b]. Comprobación: f(a)*f(p). Si el producto es cero, entonces p es una raíz. Si no es cero volver al punto 2. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Ejemplo método de la posición falsa (Regula Falsi) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Comparación entre ambos métodos. Similaridades: Ecuaciones algebraicas no lineales Comparación entre ambos métodos. Similaridades: Ambos métodos necesitan DOS valores iniciales Requieren un procedimiento para determinar el cambio de signo. Acaban convergiendo a la raíz con cierta tolerancia Diferencias: El cálculo del nuevo punto estimado se hace con diferentes estrategias En general el método de la posición falsa converge más rápido que el de la bisección. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Métodos abiertos Emplean una aproximación funcional para obtener el nuevo valor estimado de la raíz (línea recta, cuadrática, polinomio) Métodos: Punto-fijo (sustitución sucesiva o directa) Newton-Raphson (línea recta empleando información del gradiente) Secante (línea recta empleando dos puntos) Muller (aprox. cuadrática empleando tres puntos) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Metodos acotados vs. Métodos abiertos Ecuaciones algebraicas no lineales Metodos acotados vs. Métodos abiertos Métodos acotados La raíz está situada en un intervalo (necesita dos puntos). Acaba convergiendo dentro de una tolerancia. Métodos abiertos Sólo emplean un punto inicial (o dos puntos que no tienen por qué contener a la raíz) y una fórmula para encontrar la raíz. No siempre convergen, pero cuando lo hacen son mucho más rápidos que los métodos acotados. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Sustitución sucesiva Problema f(x)=0 Transformar a x=g(x) Ecuaciones algebraicas no lineales Sustitución sucesiva Problema f(x)=0 Transformar a x=g(x) Seleccionar un punto inicial x0 Calcular nuevo valor xi+1=g(xi) Repetir hasta llegar a la tolerancia requerida Si: |g’(x)|<1 El algoritmo converge linealmente |g’(x)|>=1 El algoritmo diverge Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Ejemplo Método punto fijo (Sustitución directa/sucesiva) ¿Converge? ¿Converge? Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Newton Raphson g(xi) xi+1=xi- g’(xi) Problema g(x)=0 Ecuaciones algebraicas no lineales Problema g(x)=0 Seleccionar un punto inicial x0 Calcular g(xi) y g’(xi) Aplicar la tangente en ese punto y en el corte con el eje de abcisas tenemos el nuevo punto estimado Repetir hasta llegar a la tolerancia requerida Newton Raphson xi+1=xi- g(xi) g’(xi) Necesita conocer la derivada de la función Convergencia cuadrática (rápida) Puede no converger (depende de la función y de la estimación inicial) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Ejemplo Newton Method Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Secante xi+1=xi- xi+1-xi g (xi+1)-g (xi) g (xi+1) Problema g(x)=0 Ecuaciones algebraicas no lineales Secante Problema g(x)=0 Seleccionar dos puntos iniciales x0,x1 Calcular la recta que pasa por esos puntos El corte con el eje de abcisas da el nuevo punto estimado. Volver a calcular la recta. Repetir hasta llegar a la tolerancia requerida xi+1=xi- xi+1-xi g (xi+1)-g (xi) g (xi+1) No Necesita conocer la derivada de la función (la aproxima). Necesita dos puntos iniciales. Puede no converger. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales La primera iteración da el mismo resultado, luego cada uno obtiene un nuevo punto estimado diferente Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales * * Se computan obligando a que g(x) pase por los 3 puntos seleccionados. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Sistemas de ecuaciones algebraicas no lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Sustitución sucesiva acelerada Ecuaciones algebraicas no lineales Sustitución sucesiva acelerada La sobrerelajación es una técnica para acelerar la convergencia de métodos iterativos en la solución de ecuaciones lineales. La idea es aplicarlo al método de sustitución sucesiva. Se dan pesos a los valores anteriores y a los previos con el fin de dar pasos “mayores” hacia la solución. Xk+1=qXk+(1-q)g(Xk) q=0 sustitución sucesiva q<0 aceleración de la convergencia 0<q<1 estabilización de la convergencia por amortiguamiento Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez En los problemas de diagrama de flujo las variables de iteración no están todas muy acopladas ni todas desacopladas, nos podemos encontrar: Todas las especies débilmente acopladas a través de equilibrio L-V (no ideal) Especies muy acopladas si participan en una reacción Si hay más de una corriente de rasgado, hay un fuerte acoplamiento entre los flujos de cada corriente de rasgado. Cuando las variables están desacopladas o débilmente acopladas es necesario un parámetro de aceleración diferente para cada variable. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales El método de Wegstein es muy bueno para particiones en las que hay una única corriente de rasgado. O cuando hay reciclo sin estar los componentes muy acoplados (presencia de reacción) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Newton Raphson En lugar de la derivada emplea el jacobiano (matriz de derivadas parciales) La estimación del nuevo conjunto de raíces se computa mediante la siguiente ecuación: ¿Cómo resolverías la ecuación anterior sin tener que calcular la inversa de la matriz jacobiana? Jacobiano Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Newton Raphson- procedimiento de resolución Ecuaciones algebraicas no lineales Newton Raphson- procedimiento de resolución ¡Resuelve un sistema de ecuaciones lineales! Actualiza el valor hasta que ∆X es tan pequeño como se haya requerido Ventajas: a) Buena convergencia (cuadrática) b) Bueno para diagramas de flujo con mucha interacción, ya que esta interacción se tiene en cuenta en el Jacobiano. Desventajas: a) Requiere unas estimaciones iniciales buenas b) Como las funciones no se conocen explícitamente, el Jacobiano se aproxima de forma numérica. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Método de Broyden No calcula el jacobiano, lo aproxima empleando valores previos de x y f(x). W es la aproximación a la negativa de la inversa del jacobiano. Es una extensión del método de la secante (o método quasi-Newton) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez Ventajas: Sólo requiere una “pasada” por el diagrama de flujo en cada Tiene en cuenta de forma aproximada la interacción entre variables. Bueno para diagramas de flujo con alta interacción. Desventajas: Convergencia más lenta que Newton. Necesita más pasos que el método de Newton pero el costo computacional de cada método es Muy utilizado si el número de ecuaciones no es muy grande (<100) Utilizado para convergencia de reciclos en diagramas de flujo. Para los métodos de Newton o Broyden es deseable escoger el mínimo número de variables de corriente que rasgan todos los lazos (es decir buscar el menor número de ecuaciones). Si todos los bucles están rasgados la elección de las corrientes de rasgado no influye mucho en la convergencia de estos dos métodos. Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

Ecuaciones algebraicas no lineales Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez

fsolve Solve a system of nonlinear equations Ecuaciones algebraicas no lineales fsolve Solve a system of nonlinear equations           for x, where x is a vector and F(x) is a function that returns a vector value. Syntax x = fsolve(fun,x0) x = fsolve(fun,x0,options) x = fsolve(fun,x0,options,P1,P2, ... ) [x,fval] = fsolve(...) [x,fval,exitflag] = fsolve(...) [x,fval,exitflag,output] = fsolve(...) [x,fval,exitflag,output,jacobian] = fsolve(...) Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez