Raíces de ecuaciones No Lineales Lucia Lucio Cesar Vázquez Sánchez.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Tangentes, Velocidad, y Derivadas
Advertisements

Resolución aproximada de ecuaciones Ejemplos
Introducción al concepto de Límite
Problemas del método de Newton
Problemas resueltos /Aplicaciones de la derivada /Método de Newton
Métodos de Análisis Ingenieril
Tema III: Solución de ecuaciones no lineales
MÉTODO DE LA SECANTE En el Método de Newton: Puede ser complicado obtener la derivada de f(x)
3. Métodos de resolución Ecuaciones algebraicas lineales
Reglas de sintonía de controladores PID
Compensación utilizando Métodos de respuesta en frecuencia
MÉTODOS NUMÉRICOS Raíces de ecuaciones
MÉTODOS NUMÉRICOS Raíces de ecuaciones
CÁLCULO DIFERENCIAL.
INSTITUTO TECNOLOGICO DE COSTA RICA
Ecuaciones diferenciales de 1er orden :
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 LA REGLA FALSA
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON
Contenido Planteamiento del problema Método de Punto Fijo
Introducción a Funciones de una variable
Razón de Cambio Promedio Razón de Cambio instantánea (la derivada)
JOCELYN DÁVILA HERNÁNDEZ JORGE QUECHOLAC ZAMBRANO.
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Facultad de Ciencias de la Computación Métodos Numéricos Método de la regla falsa Balderas Nieves Dulce Ivett.
Métodos de Análisis Ingenieril
Intersección de la recta con una Circunferencia.
Método de Steffensen.
Polinomios Álgebra Superior.
Programación Numérica
Cálculo de ceros de funciones de Rn–> Rn :
Problemas de frontera para ecuaciones diferenciales
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
Ecuaciones diferenciales.
Guías Modulares de Estudio Cálculo diferencial – Parte B
M. en C. José Andrés Vázquez Flores
Método de Steffensen Nicolás Martínez Santiago Ramón Medina Aparicio.
Cálculo diferencial (arq)
Bisección. Newton-Raphson Secante UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DEL TÁCHIRA DECANATO DE POSTGRADO Maestría en Matemática Mención Educación Matemática.
CINEMÁTICA Movimiento Rectilíneo Uniformemente Acelerado (MRUA)
CINEMÁTICA Movimiento Rectilíneo Uniformemente Acelerado (MRUA) O
Métodos iterativos Álgebra superior.
1. Tasa de variación media
UCLA – DAC M. Sc. Jorge E. Hernández H.
MAXIMOS Y MINIMOS Cálculo Diferencial Fuan Evangelista Tutor
Máquinas de Soporte Vectorial. (Clase Nº 3: Ideas Preliminares)
Modelos matemáticos y solución de problemas
Funciones Derivables. Contenidos Introducción Definición de Derivada Recta Tangente y Normal Derivada Funcional Algebra de Derivadas Formulario Básico.
ECUACIONES DIFERENCIALES
Tangentes y Áreas Cálculo IV Prof. Antonio Syers.
Unidad 1: ECUACIONES DIFERENCIALES DE PRIMER ORDEN
FACTORIZACION.
EL MÉTODO DE LA SECANTE Y SECANTE MODIFICADA
FUNCIONES LINEÁLES Y CUÁDRATICAS
FUNCIÓN DERIVADA DÍA 40 * 1º BAD CS
Ecuaciones.
14.4 Planos tangentes Aproximación lineal Diferenciabilidad
REGLAS DE DERIVACIÓN.
Interpolación Jessica Hernández Jiménez.
ENRIQUE MALDONADO MUÑOZ JESUS CABALLERO LUNA IRVING GONZÁLEZ VÁZQUEZ.
Tema 4 : Cálculo de raíces de ecuaciones no lineales
Damas chinas (Mzelle Laure)
METODOS DE APROXIMACIÓN DE CÁLCULO DE ÁREA INTEGRANTES: VIVIANI LEANDRO H. MAJEVSKI ALEJANDRO GRUPO: ¨MAJEVI 3° MATEMÁTICA.
DERIVADA Matemática Aplicada II Definición La derivada de una función es una medida de la rapidez con la que cambia el valor de dicha función matemática,
Apunte teórico Derivadas.
MÉTODO DE LA REGLA FALSA APROXIMACION DE RAÍCES Norma Jacqueline Herrera Domínguez Alexander Reyes Merino.
 Una ecuación de segundo grado [1] [2] o ecuación cuadrática de una variable es una ecuación que tiene la forma de una suma algebraica de términos cuyo.
Transcripción de la presentación:

Raíces de ecuaciones No Lineales Lucia Lucio Cesar Vázquez Sánchez

 El principal inconveniente del método de Newton estriba en que requiere conocer el valor de la primera derivada de la función en el punto, lo cual puede llegar a resultar engorroso.  Sin embargo, la forma funcional de f (x) dificulta en ocasiones el cálculo de la derivada.  El método de la secante es casi idéntico al de regla falsa salvo por un detalle: no se tiene en cuenta el signo de la función para estimar el siguiente punto.  Se procede independientemente de los signos de la función. De todas maneras en algunos casos es más útil emplear el método de la secante.

No Necesita conocer la derivada de la función (la aproxima). Necesita dos puntos iníciales. Puede no converger.

 Lo que hace básicamente es ir tirando rectas secantes a la curva de la ecuación que se tiene originalmente, y va chequeando la intersección de esas rectas con el eje de las X para ver si es la raíz que se busca.  Una forma de evitar el cálculo de f '(x) consiste en considerar como aproximación a la derivada la recta que pasa por los valores de 2 iteraciones sucesivas (estima la tangente) es decir, la pendiente de la recta)

 Esta ultima formula tiene la forma de la ecuación de la pendiente de una que pasa por 2 puntos.

 Esta variante se conoce con el nombre de método de la Secante. Sustituyendo esta expresión en la ecuación del método de Newton, se obtiene la expresión del método de la secante que proporciona el siguiente punto de iteración:

 La sucesión queda expresada en términos generales como:

 Seleccionar dos puntos iniciales x 0,x 1  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

 En el siguiente ejemplo calcularemos las raíces de la siguiente ecuación usando el método de la secante y los siguientes puntos de inicio:

 Iteración 1 (P0=1, P1=.9):  Iteración 2 (P1=0.9, P2= ):  Iteración 3 (P2= , P3= ): Ver Video

 Calcular las siguientes 2 iteraciones  Puede comprobar sus resultados con los siguientes:  P5=  P6=

 Entradas: Aproximación inicial de x 0 y x 1 Tolerancia T Máximo número de iteraciones N   Salidas: Un valor aproximado de la raíz o un mensaje de error  Paso1: Asigne i = 1 q 0 = f(x 0 ) q 1 = f(x 1 )  Paso2: Mientras i <= N haga Pasos 3-6  Paso3: Encuentre x = x 1 - q 1* (x 1 -x 0 ) / (q 1 -q 0 )   Paso4: Si |x - x 1 | < T Entonces OUTPUT(x); STOP.  Paso5: Asigne i = i+1  Paso6: Asigne x 0 = x 1 y x 1 = x q 0 = q 1 y q 1 = f(x)  Paso7: OUTPUT("Método falló luego de N 0 iteraciones"). STOP

Ecuaciones algebraicas no lineales La primera iteración da el mismo resultado, luego cada uno obtiene un nuevo punto estimado diferente