Práctica 5. Aproximar numéricamente la derivada de una función a partir de valores conocidos de la función. f a h f a h

Documentos relacionados
Aproximar numéricamente la derivada de una función a partir de valores conocidos de la función. f a h f a f a h R

Apellidos y Nombre: Aproximación lineal. dy f x dx

Métodos Numéricos. La solución es una relación funcional entre dos variables. No todas las ecuaciones diferenciales tienen solución analítica.

ACTIVIDADES NO PRESENCIALES

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de una variable. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación

1ª Prueba de Evaluación Continua 20 de septiembre de 2011 Tipo I

UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TEMUCO FACULTAD DE INGENIERÍA DEPTO. DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS SERIES DE POTENCIAS

INTERÉS SIMPLE COMO FUNCIÓN LINEAL.

Cálculo. 1 de septiembre de Cuestiones

L lim. lim. a n. 5n 1. 2n lim. lim. lim. 1 Calcula: Solución: a) 2

UNIDAD 10.- DERIVADAS

SESIÓN 8 DESCRIPCIONES DE UNA RELACIÓN

EJERCICIOS RESUELTOS. t +

Derivación Numérica. Ultima actualización: 15/01/2008

4.- Aproximación Funcional e Interpolación

Nota: es indiferente utilizar la pulsación o la frecuencia en abscisas: puesto que ω =2 π f, la representación es semejante

Series de números reales

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

Sistema de ecuaciones lineales

Estadística Descriptiva

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II

INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN PRÁCTICA 7

Una sucesión es un conjunto infinito de números ordenados de tal forma que se puede decir cuál es el primero, cuál el segundo, el tercero, etc.

1. Diagramas Frecuenciales Respuesta en Frecuencia 2

2 Algunos conceptos de convergencia de sucesiones de variables aleatorias

9. MEDIDA DE LA DENSIDAD DE LÍQUIDOS

4. ECUACIONES DIFERENCIALES

Unidad 1: Las Ecuaciones Diferenciales y Sus Soluciones

Cálculo I (Grado en Ingeniería Informática) Examen final, enero de 2014

1.1. SERIES NUMÉRICAS Y FUNCIONALES.

Prueba Integral Lapso / Área de Matemática Fecha: MODELO DE RESPUESTA (Objetivos del 01 al 11)

Dinámica compleja. Conjuntos de Julia y Mandelbrot Método de Newton

a n = Ejemplo: Representa las gráficas de las funciones f(x) = 1/x, g(x) = x 2 y h(x) =

Preguntas más Frecuentes: Tema 2

Tema II: Interpolación. Polinomios de Lagrange Diferencias Divididas Interpolación Lineal

METODO DE ITERACION DE NEWTON

) = Ln(1 + 1 n ) 1 n. Ln( n ) n tiene términos positivos y si 0 < lím n n bn. < entonces ambas series divergen o bien ambas series convergen

DERIVACIÓN Y DIFERENCIACIÓN DE FUNCIONES DE UNA VARIABLE REAL. APROXIMACIÓN POLINÓMICA. DESARROLLOS EN SERIE

ANÁLISIS MATEMÁTICO I - EXAMEN FINAL - 16 de julio de 2015 APELLIDO Y NOMBRE:... CORRIGIÓ:...REVISÓ:...

Tema 8. Derivabilidad y reglas de derivación. 8.1 Derivada de una función

NOTA: En todos los ejercicios se deberá justificar la respuesta explicando el procedimiento seguido en la resolución del ejercicio.

Hoja de Problemas Tema 3. (Sucesiones y series)

es un proceso de conteo si representa el número de eventos ocurridos hasta el tiempo t.

Unidad 10: LÍMITES DE FUNCIONES

TRABAJO PRÁCTICO N O 1. SÍNTESIS DE SEÑALES Y ANÁLISIS DE SISTEMAS

EJERCICIOS DE SERIES DE FUNCIONES

TALLER DEL CENTRO DE APRENDIZAJE DE MATEMÁTICAS

1. Serie de Potencias

(3 ) (6 ) 5 (3 x ) 5 81x. log (3 4) log 5 3log 5 5 (3log 5) y x x. cos 7 4 ( 1) 2 (3 ) 2 4

APROXIMACIÓN DE FILTROS CAPÍTULO 2

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi

1 Definición de derivada

[e j N 2 e j N 2 ]...} (22)

De esta forma, el problema de encontrar la mejor recta se concentra en calcular los valores de la pendiente (m) y de la ordenada al origen (b)

Departamento de Matemáticas. IE.S. Ciudad de Arjona 2º Bach Sociales

Sistemas de Ecuaciones Lineales. M. en I. Gerardo Avilés Rosas

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Evaluación NOMBRE APELLIDOS CURSO Y GRUPO FECHA CALIFICACIÓN. 9. Límite y continuidad

Cód. Carrera: Área de Matemática Fecha: MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 1 al 11.

8 Derivadas. Página 239. Página 247. Función derivada

SOLUCIONES DE LAS ACTIVIDADES Págs. 23 a 43

Series de números reales

INTEGRAL INDEFINIDA. MÉTODOS DE INTEGRACIÓN 2 1+ x dx

Algoritmos y Estructuras de Datos II, Segundo del Grado de Ingeniería Informática, Test de Análisis de Algoritmos, marzo Test jueves.

Análisis de Señales en Geofísica

Ejercicios Resueltos de Clasificación de Funciones

Fórmula de Taylor. Si f es continua en [a,x y derivable en (a,x), existe c (a,x) tal que f(x) f(a) f '(c) f(x) f(a) f '(c)(x a)

INTEGRAL INDEFINIDA. MÉTODOS DE INTEGRACIÓN

Tema 2. Tema 2: Aproxim mación de funciones por po olinomios

a = n Clase 11 Tema: Radicación en los números reales Matemáticas 9 Bimestre: I Número de clase: 11 Esta clase tiene video

Soluciones práctico 3 - Electrotécnica 2 Transformador trifásico

Tema 8 Límite de Funciones. Continuidad

Muestreo sistemático

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

TEMAS 1 y 3.- NÚMEROS REALES Y ÁLGEBRA- 1

Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II con DERIVE-5 138

Ejercicios Matemáticas I Pendientes 1 BCT

Métodos Numéricos para la Resolución de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias con Valor Inicial

Si la sucesión está definida de forma recurrente, utilizaremos el comando ITERATES

Sesión 8 Series numéricas III

Ejercicios de intervalos de confianza en las PAAU

3 LÍMITE Ejercicios Resueltos

ÍNDICE. Prólogo Capítulo 1. Ecuaciones diferenciales ordinarias. Generalidades.. 11 Introducción teórica Ejercicios resueltos...

Prácticas de Matemáticas I y Matemáticas II con DERIVE 136

SOLUCIONES DE LAS ACTIVIDADES Págs. 23 a 43

Prueba 18 de octubre. c) x=0:0.1:4; x1=x 2; plot(x1,(x1.^3+sin(x1))./(x1+1)) d) x= 2:0.2:2; plot(x,(x^3+sin(x))/(x+1))

SUCESIÓN. La colección de números que definen a una sucesión permite clasificar a éstas en:

Cálculo de ceros de funciones

TEMA 5: Gráficos de Control por Atributos. 1. Gráfico de control para la fracción de unidades defectuosas

EXÁMENES PARCIALES Y FINALES DE ANÁLISIS MATEMÁTICO I ANÁLISIS MATEMÁTICO I ANUAL - Primer Parcial TURNO MAÑANA APELLIDO NOMBRE:...CURSO:...

Semana 10 [1/24] Sucesiones (II) 2 de mayo de Sucesiones (II)

Cómo se ha de analizar una fuerza dependiendo del movimiento que produce?

Límites en el infinito y límites infinitos de funciones.

R. Urbán Introducción a los métodos cuantitativos. Notas de clase Sucesiones y series.

Capítulo 2. Series de números reales. 2.1 Convergencia de una serie de números reales.

Solución: de una distribución con media µ y varianza conocida. = X. Aquí 100. Así σ = a) Se pide determinar "n", de modo que:

Estalmat. Real Academia de Ciencias. Curso 2005/2006. Dinámica compleja. Conjuntos de Julia y Mandelbrot. Método de Newton. Miguel Reyes Mayo 2006

Transformada Z. Ejemplos. Ejemplos de cálculo [ ] = [ ] ( ) ( ) 1. Transformada Z. α = α α α si α. α α α

CAPÍTULO XIV. SERIES NUMÉRICAS ARBITRARIAS

Transcripción:

PRÁCTICA DERIVACIÓN NUMÉRICA Prácticas Matlab Objetivos Práctica 5 Aproximar uméricamete la derivada de ua fució a partir de valores coocidos de la fució. Comados de Matlab eps Es el epsilo máquia, su valor es ^( 5), redodeado.e-6 Ejemplos resueltos Diferecia progresiva: a f a f a Aplicació: Vamos a elegir ua sucesió de putos de forma que 0 y aalizar qué ocurre co D f a f a f x Tomar x e, a y utilizamos 0 para desde asta 8. Geerar ua tabla que muestre los valores de y los valores de observa si es muy pequeño? D. Qué se Solució: Si los valores de fa y fa so muy próximos el valor que devuelve como aproximació es cero. Órdees Matlab =:8; =0.^(-); a=; x=a+; valorf=exp(x);

PÁGINA MATLAB: DERIVACIÓN NUMÉRICA umerador=valorf-exp(a); D=umerador./; format log disp([' Icremeto Numerador Aproximació']) disp([' umerador' D']) (a) La uidad de destello (flas) de ua cámara opera por el almaceamieto de carga e u capacitor y su liberació repetia al disparar la uidad. Los datos de la tabla describe la carga Q que queda e el capacitor (medida e microcoulombios) e el tiempo t (medido e segudos). Use los datos para dibujar la gráfica de esta fució y estime la pediete de la recta tagete e el puto dode t=0.04 T Q 0.0 00.0 0.0 8.87 0.04 67.03 0.06 54.88 0.08 44.93 0.0 36.76 4.60530.0055x (b) U modelo expoecial para la carga es Q e. La derivada Q (t) represeta la corriete eléctrica que fluye del capacitor acia el bulbo de la lámpara del destello. Calcula la corriete cuado t=0.04 seg. c) Comparar el resultado co el obteido e el apartado (a) y rellea la tabla para ver cuál es el porcetaje de error e cada caso: Valor aproximado valor aproximado Q'0.4 Q'0.4 00 Dif. Progresiva Dif. Regresiva Dif. Cetral Co qué diferecia se cosigue ua aproximació mejor? Solució:

MATLAB: PRÁCTICA 5 PÁGINA 3 a) Código Matlab t=[0 0.0 0.04 0.06 0.08 0.]; q=[00 8.87 67.03 54.88 44.93 36.76]; plot(t,q) %Posició de istate a estudiar e el vector t um=3; um=um+; um=um-; %Diferecia progresiva disp('diferecia progresiva') difprogresiva=(q(um)-q(um))/(t(um)-t(um)) disp('diferecia regresiva') difregresiva=(q(um)-q(um))/(t(um)-t(um)) disp('diferecia cetral') difcetral=(q(um)-q(um))/(t(um)-t(um)) b) Código Matlab %Calculo de Q'(t) syms x derivada=subs(diff(exp(4.6053-0.055*x)),t(um)) Nota: Ajuste de datos %Ajuste a ua fució expoecial coeficietes=polyfit(t,log(q),) %coeficietes es u vector co los coeficietes de la recta %Si coeficietes=(m ) etoces la recta es log(q)=m*t+ ye=exp(coeficietes()*t+coeficietes()); plot(t,ye,'g') c) Código Matlab %Comparació diferecias=[difprogresiva difregresiva difcetral]; porcetaje=abs((diferecias-derivada)/derivada)*00; disp('-------------------------------------') disp('comparació') titulos=['progresiva Regresiva Cetral'] disp([ diferecias ; porcetaje]) Ejercicios propuestos Para u circuito co voltaje E(t) e iductacia L, la primera ley de Kircoff expresa la relació di E L RI dt dode R es la resistecia del circuito, L la iductacia e I la itesidad de corriete. E u circuito e el cual R 0.4 y L 0.98H se a medido la

PÁGINA 4 MATLAB: DERIVACIÓN NUMÉRICA itesidad cada 0.0 segudos e el miuto.00 y el.0, obteiédose los valores t.00 3.0.0 3..0 3.4.03 3.8.04 3.4.05 3.8.06 3.6.07 3.3.08 3.8.09 3.6.0 3. I Determiar uméricamete el valor aproximado de E(t). APÉNDICE Diferecia progresiva: a f a f a Para acotar el error que se comete e esta aproximació ay que teer e cueta la fórmula de Taylor de grado, Luego ' f a f a f a R Como R O a f a f a R, etoces el error de trucamieto f a f a Error f ' a O Ua cota del error podría obteerse cosiderado que f t co ta, a R!

MATLAB: PRÁCTICA 5 PÁGINA 5 Si M es ua cota de f t e aa, etoces ua cota del error es: Error R M! Diferecia regresiva: a f a f a Para acotar el error que se comete e esta aproximació ay que teer e cueta la fórmula de Taylor de grado, Luego ' f a f a f a R a Teiedo e cueta que R O f a f a R se tiee que f a f a f ' a O y, e cosecuecia, el error de trucamieto f a f a Error f ' a O Ua cota del error podría obteerse cosiderado que Si M es ua cota de f t e a, a f t! co ta, a R etoces ua cota del error es: Error R M! Diferecia cetral: a f a f a Para acotar el error que se comete e esta aproximació ay que teer e cueta la fórmula de Taylor de grado, y las expresioes a ' a f a fa O!! 3

PÁGINA 6 MATLAB: DERIVACIÓN NUMÉRICA Restado a ' a f a fa O!! 3 3 ' f a f a f a O es decir, a Luego, el error de trucamieto 3 O f a f a f a f a Error f ' a O