Cuadratura gaussiana. Análisis Numérico Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Ciencias

Documentos relacionados
Integración Numérica. Hermes Pantoja Carhuavilca. Métodos Computacionales. Facultad de Ingeniería Industrial Universidad Nacional Mayor de San Marcos

5. Derivación e integración numérica

Integración numérica

APLICACIONES COMPUTACIONALES INGENIERÍA EJECUCIÓN MECÁNICA INTEGRACIÓN NUMÉRICA. IEM APLICACIONES COMPUTACIONALES

Splines cúbicos. Análisis Numérico Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Ciencias

Métodos Numéricos. Juan Manuel Rodríguez Prieto I.M., M.Sc., Ph.D.

Cuadratura de Newton-Cotes

Integración numérica MAT 1105 F EJERCICIOS RESUELTOS. 1. Obtenga: a) Integrando por el método del trapecio. Se utilizan las siguientes formulas:

Cuadratura Numérica. Javier Segura. J. Javier Segura Cuadratura Numérica

Tema 4. Obtener una solución aproximada de la integral definida de una función, a b f(x)dx :

Integración Numérica

ANÁLISIS NUMÉRICO. 4 horas a la semana 8 créditos Cuarto semestre

Clase No. 20: Integrales impropias MAT 251. Joaquín Peña (CIMAT) Métodos Numéricos (MAT 251) / 14

ANÁLISIS NUMÉRICO. 4 horas a la semana 6 créditos Cuarto semestre

PROGRAMA DE CURSO Modelo 2009

CÁLCULO NUMÉRICO (0258) TERCER PARCIAL (25%) 28/06/10. c. Estime el error cometido al considerar la fórmula y compare con el error real.

CÁLCULO NUMÉRICO (0258)

ANÁLISIS NUMÉRICO. = n ELIZABETH VARGAS

METODOS NUMERICOS. Curso

Tarea #6. 5. Implemente en Mathematica los algoritmos de integración numérica vistos en clase, se

Formulas de Newton-Cotes

Relación de ejercicios 6

SESIÓN 2 Splines e integración numérica

1. Interpolación e Integración Numérica

Problemas. Hoja 1. Escriba el algoritmo para N = 4 y calcule el número de operaciones que realiza.

TEMA 6: DERIVACION NUMERICA

75.12 ANÁLISIS NUMÉRICO I GUÍA DE PROBLEMAS 6. INTEGRACIÓN

Métodos Numéricos: Solución de los ejercicios Tema 3: Integración Numérica

Métodos Numéricos Grado en Informática Tema 5: Diferenciación e Integración Numérica

METODOS DE SOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES

Integración numérica

EJERCICIO COMPUTACIONAL N o 5. CUADRATURA Y DERIVACIÓN NUMÉRICAS

(a) [0,7 puntos] Encuentre los valores de las constantes A y B, y del punto x 2 (0, 1) de modo que la fórmula de cuadratura:

Integración numérica

Carrera: ELB Participantes Representante de las academias de ingeniería eléctrica de los Institutos Tecnológicos.

División Académica de Informática y Sistemas

Sistema de Ecuaciones No Lineales

UNIVERSIDAD DE SONORA Unidad Regional Centro División de Ingeniería Departamento de Ingeniería Química y Metalurgia Asignatura: Métodos Numéricos

7. Forma de Lagrange para el polinomio interpolador. 9. Forma de Newton para el polinomio interpolador

Integracion Numerica

Ecuaciones diferenciales

3. Interpolación polinomial

Análisis Numérico para Ingeniería. Clase Nro. 13

Splines (funciones polinomiales por trozos)

1. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN NUMÉRICA: Segunda parte: Teoría de Errores

La Integral Definida I

Nombre de la Asignatura METODOS NUMERICOS PARA INGENIEROS INFORMACIÓN GENERAL Escuela. Departamento Unidad de Estudios Básicos

INTEGRACIÓN NUMÉRICA. Ejemplos

EJERCICIOS RESUELTOS DE INTERPOLACION NUMERICA. 1) *Probar que si g interpola a la función f en,,, y h interpola a f en,,,,

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA

APÉNDICE A ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL INSTITUTO DE CIENCIAS MATEMATICAS INGENIERIA EN ESTADISTICA E INFORMATICA

Distribución Gaussiana o normal

MÉTODOS NUMÉRICOS - ALGUNAS INSTRUCCIONES EN DERIVE

Errores frecuentes en las ecuaciones diferenciales

Diferenciación numérica: Sistemas de ecuaciones lineales ordinarias Método predictor-corrector Método de disparo

Presentación del curso

Aproximación. Escuela de Ingeniería Informática de Oviedo. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aproximación 1 / 19

Interpolación. Escuela de Ingeniería Informática de Oviedo. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Interpolación 1 / 35

a) Plantear un sistema de ecuaciones para calcular los coeficientes de f y resolverlo usando la descomposición LU de la matriz del sistema.

MATE Dr. Pedro Vásquez UPRM. P. Vásquez (UPRM) Conferencia 1/ 25

Métodos Numéricos: soluciones Tema 2 Aproximación e interpolación

2. Derivación numérica

Introducción a la Optimización Matemática

Integración Numérica

INTRODUCCIÓN AL MÉTODO DEL ELEMENTO FINITO

ANEXO I. Profesor Consulto (Titular Exclusivo Regular): Lic. Juan E. Macluf Profesor Ajunto Exclusivo: MSc. María Eva Ascheri

VISUALIZACIÓN INTERACTIVO DEL MÉTODO GAUSS LEGENDRE DOS NODOS Y REGLA DE SIMPSON ADAPTATIVA. Oscar E. ARES, Fernando J.

Esta es el borrador de algunos ejemplos de 5Ed- Está en proceso de depuración.

Métodos Numéricos CÓDIGO: Teórico - Práctico. Agosto 5 de 2018.

Subdirección Académica Instrumentación Didáctica para la Formación y Desarrollo de Competencias Profesionales Periodo escolar: Agosto - Diciembre 2017

Análisis Numérico para Ingeniería. Clase Nro. 13

Planteamiento General para Polinomios Ortogonales. 1. Producto interno genérico, norma y ortogonalidad

Diferenciación numérica: Método de Euler explícito

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS CONTENIDO DE CURSO ANÁLISIS NUMÉRICO MATG1013

Métodos Numéricos I - C.S.I. - Curso 2003/04. TEMA 2: Interpolación polinómica de funciones

Unidad IV: Diferenciación e integración numérica

INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCION DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERIA Y CIENCIAS FISICO MATEMATICAS

INTEGRACIÓN NUMÉRICA

MÉTODO NUMÉRICO HEURÍSTICO PARA EL CÁLCULO DE RAÍCES DE POLINOMIOS

Métodos Numéricos - Cap. 7. Ecuaciones Diferenciales Ordinarias PVI 1/8

Series de taylor. Salvador Macías Hernández Rodolfo Gómez Vega

Curso Hoja 1. Análisis de errores

INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCION DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERIA Y CIENCIAS FISICO MATEMATICAS

Carrera: ECC

U de Talca. Funciones y series de potencias Introducción. Temas Métodos para determinar series de potencias de nuevas funciones.

Centro. Asignatura. Convocatoria Junio (Curso )

Diferenciación numérica: Método de Euler explícito

Ejercicios Temas 3 y 4: Interpolación polinomial. Ajuste de curvas.

Materia requisito: DOMINIOS COGNITIVOS (Objetos de estudio, temas y subtemas)

POLINOMIOS INTERPOLANTES O DE INTERPOLACIÓN

Apellidos:... Nombre:... Examen

Cuadratura Gaussiana basada en polinomios ortogonales.

Capítulo 7. Subterráneo

ETS Minas: Métodos matemáticos Guía de estudio: Tema 6 Integración numérica

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS FACULTAD DE INGENIERÍA CAMPUS I MÉTODOS NUMÉRICOS

E.T.S. Minas: Métodos Matemáticos Soluciones Tema 2 Aproximación e interpolación

Preliminares Interpolación INTERPOLACIÓN Y APROXIMACIÓN POLINOMIAL

04 - Elementos de finitos de flexión de vigas. Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asociado Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

Ecuaciones Diferenciales (MA-841)

Profesor Francisco R. Villatoro 29 de Mayo de 2000 NO SE PERMITEN APUNTES, FORMULARIOS O CALCULADORA NO OLVIDE RACIONALIZAR TODOS LOS RESULTADOS

Transcripción:

Análisis Numérico 2018 2 Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Ciencias

Contenido 1 2

Introducción Las fórmulas de Newton-Cotes se dedujeron integrando los polinomios de interpolación. El término de error en el polinomio de interpolación de grado n contiene la (n + 1)-ésima derivada. En todas las fórmulas de Newton-Cotes se emplean valores de la función en puntos equidistantes. Esta práctica es adecuada cuando las fórmulas se combinan para formar las reglas compuestas vistas anteriormente; pero esta restricción puede afectar considerablemente la exactitud de la aproximación.

La cuadratura gaussiana selecciona los puntos de la evaluación de manera óptima y no en forma igualmente espaciada. Se escogen los nodos x 1, x 2,..., x n en el intervalo [a, b] y los coeficientes c 1, c 2,..., c n para reducir en lo posible el error esperado que se obtiene al efectuar la aproximación b a f (x)dx n c i f (x i ). i=1 Los coeficientes(pesos) c 1, c 2,..., c n son arbitrarios y los nodos(puntos Gauss) x 1, x 2,..., x n están restringidos sólo para la especificación de que se encuentren en [a, b], el intervalo de integración.

Esto nos da 2n parámetros de donde elegir. Si los coeficientes de un polinomio se consideran parámetros, la clase de polinomios de grado máximo 2n 1 también contiene 2n parámetros. Ésta es la clase de polinomios más amplia para la cual es razonable esperar que la fórmula sea exacta. Se mostrará cómo seleccionar los coeficientes y los nodos cuando n = 2 y cuando el intervalo de integración es [, 1]. Después se explicara el caso más general de una elección arbitaria de puntos y pesos, indicando cómo modificar el método cuando se integra en un intervalo arbitrario.

con n = 2 puntos Suponga que queremos determinar c 1, c 2, x 1, x 2 de modo que la fórmula de integración f (x)dx c 1 f (x 1 ) + c 2 f (x 2 ) dé el resultado exacto siempre que f (x) sea un polinomio de grado 2(2) 1 = 3 o menor, es decir, cuando f (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 + a 3 x 3. Dado que f (x)dx = a 0 1dx + a 1 xdx + a 2 x 2 dx + a 3 x 3 dx, esto equivale a demostrar que la fórmula produce resultados exactos cuando f (x) es 1, x, x 2, x 3.

Necesitamos c 1, c 2, x 1, y x 2, de modo que (a) c 1 1 + c 2 1 = (c) c 1 x 2 1 + c 2 x 2 2 = 1dx = 2, (b) c 1 x 1 + c 2 x 2 = x 2 dx = 2 3, (d) c 1x 3 1 + c 2 x 3 2 = xdx = 0, (1) x 3 dx = 0. Las 4 incognitas pueden ser determinadas comenzando con (1b) Ahora sustituyendo en (1d) tenemos c 2 = c 1x 1 x 2 (2) c 1 x 3 1 c 1 x 1 x 2 2 = 0 x 2 1 = x 2 2, pero x 1 no es igual a x 2, por lo tanto tenemos que x 1 = x 2. (3)

Ahora sustituyendo x 1 en (2), tenemos que c 1 = c 2 y usando (1a) Ahora sustituyendo (3) y (4) en (1c) tenemos c 1 = c 2 = 1. (4) x 2 1 + x 2 2 = 2 3 x 1 = 3. Así, tenemos que c 1 = 1, c 2 = 1, x 1 = 3, y x 2 = 1 3. Que es la fórmula de aproximación para 2 puntos. ( ) ( ) 1 f (x)dx f + f 3. 3

n puntos Coeficientes C i Puntos Gauss x i 2 C 1 = 1 C 2 = 1 x 1 = 0.57735027 x 2 = 0.57735027 3 C 1 = 0.5555556 C 2 = 0.8888889 C 3 = 0.5555556 x 1 = 0.77459667 x 2 = 0 x 3 = 0.77459667 4 C 1 = 0.3478548 C 2 = 0.6521452 C 3 = 0.6521452 C 4 = 0.3478548 x 1 = 0.86113631 x 2 = 0.33998104 x 3 = 0.33998104

en intervalos arbitrarios Una integral b a f (x)dx en un intervalo arbitrario [a, b] se puede transformar en otra integral f (t)dt en [, 1] usando el cambio de variable t = 2x a b b a x = 1 [(b a)t + a + b]. 2 Donde el diferencial de x es dx = 1 2 (b a)dt. Esto nos permite aplicar la cuadratura gaussiana a cualquier intervalo [a, b], ya que b a f (x)dx = f ( ) (b a)t + (b + a) (b a) dt. 2 2

Ejercicio Evalue 3 0 e x2 dx. Usando n = 3 puntos. Encuentre el error porcentual con el valor anaĺıtico. El valor de la integral resolviendo anaĺıticamente es 0.8862073.

Burden, R; Faires, D. Análisis numérico. Cengage Learning. Novena edición. 2011