Métodos Numéricos (SC 854) Integración

Documentos relacionados
Métodos Numéricos (SC 854) Interpolación

APLICACIONES COMPUTACIONALES INGENIERÍA EJECUCIÓN MECÁNICA INTEGRACIÓN NUMÉRICA. IEM APLICACIONES COMPUTACIONALES

Integración Numérica

SESIÓN 2 Splines e integración numérica

Análisis Numérico para Ingeniería. Clase Nro. 13

Boletín II. Cálculo diferencial de funciones de una variable

Interpolación Numérica

Análisis Numérico para Ingeniería. Clase Nro. 13

Métodos de Interpolación

Unidad IV: Diferenciación e integración numérica

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

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

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

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

75.12 ANÁLISIS NUMÉRICO I GUÍA DE PROBLEMAS 6. INTEGRACIÓN

POLINOMIOS INTERPOLANTES O DE INTERPOLACIÓN

Las aproximaciones numéricas que podamos hacer (para h > 0) serán: Diferencias hacia adelante:

CALCULO NUMERICO REGLA DEL TRAPECIO. Considérese la función f(x), cuya gráfica entre los extremos X = a y X = b se muestra en la fig. 1.

Interpolación. Javier Segura. February 12, 2012

Criterios de evaluación Matemáticas - B de 4º de ESO

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

Preliminares Interpolación INTERPOLACIÓN Y APROXIMACIÓN POLINOMIAL

5. Derivación e integración numérica

Para verificar que el sistema converge se deberán cumplir con las siguientes condiciones en las formulas con derivadas parciales:

f: D IR IR x f(x) v. indep. v. dependiente, imagen de x mediante f.

Taller de Informática I Dpto. Computación F.C.E. y N. - UBA

FUNCIONES REALES DE UNA VARIABLE CONCEPTOS FUNDAMENTALES

CÁLCULO NUMÉRICO (0258)

El método de los trapecios es muy simple y se puede explicar fácilmente a partir de la siguiente figura.

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

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

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

Tema 14: Métodos numéricos usando MATLAB.

METODOS NUMERICOS. Curso

Selectividad Matemáticas II junio 2017, Andalucía

Interpolación. Javier Segura. Cálculo Numérico I. Tema 3. Javier Segura (Universidad de Cantabria) Interpolación CNI 1 / 29

Capítulo 3. Polinomios

1. Interpolación e Integración Numérica

CAPITULO 4 INTEGRACIÓN NUMÉRICA

Resolución de Ecuaciones No Lineales

Principios fundamentales del flujo vehicular

Hojas de problemas de interpolación y cuadratura numérica. Ampliación de Matemáticas.

INTERPOLACIÓN NUMÉRICA Y APROXIMACIÓN NUMÉRICA.

SITUACIONES QUE SE PRESENTAN MEDIANTE ÁREAS. Concepto clave 3. Asociar el área bajo una curva con la solución a una situación dada

Para verificar que el sistema converge se deberán cumplir con las siguientes condiciones en las formulas con derivadas parciales: + 1

TALLER DE MATEMÁTICAS NOTAS. Toda expresión algebraica del tipo. a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0. es un polinomio de grado n, si a n 0.

Marzo 2012

TALLER DE MATEMÁTICAS 1 ECUACIONES POLINÓMICAS

Integración numérica

Cuadratura de Newton-Cotes

Ampliación de Matemáticas y Métodos Numéricos

Gráficos, Ejercicios de curvas

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA P.A FACULTAD DE INGENIERIA MECANICA 08/07/2016 DACIBAHCC EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB536)

METODOS MULTIPASOS METODOS DE ADAMS

ANÁLISIS NUMÉRICO. = n ELIZABETH VARGAS

MATE Dr. Pedro Vásquez UPRM. P. Vásquez (UPRM) Conferencia 1/ 23

Apellidos:... Nombre:... Examen

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

Gráfica de la función f de X en Y El conjunto X se llama dominio de la función f.

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

Facultad de Ciencias UNAM. Diferenciación Numérica. Alumno: Siddhartha Estrella Gutiérrez. Materia: Análisis Numérico

Métodos Numéricos Cap 5: Interpolación y Aproximación polinomial

Interpolación. Esta función se denomina función interpolante. con. Dado un conjunto de datos. Queremos determinar una función.

1. Halla los máximos, mínimos y puntos de inflexión de las siguientes funciones:

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA VICERRECTORADO ACADÉMICO SECRETARÍA ARAGUA VENEZUELA

MOVIMIENTO RECTILINEO


Integración Numérica. Regla de Simpson.

CAPÍTULO. 7 Métodos numéricos

Métodos Numéricos: Interpolación

2.2.1 Límites y continuidad

3. Interpolación polinomial

Tema 4. Ecuaciones e Inecuaciones.

METODOS NUMERICOS TALLER 3, SEMESTRE

Métodos Numéricos. Carrera: Ingeniería Naval NAF Participantes

7.3 Método de Euler mejorado

Métodos Numéricos (SC 854) Solución de ecuaciones no lineales. 1. Definición del problema: raíces de ecuaciones no lineales

INTEGRACIÓN NUMÉRICA

Universidad de Montemorelos Facultad de Ingeniería y tecnología

Ecuaciones Diferenciales

Splines. Spline Cúbicos. Hermes Pantoja Carhuavilca. Facultad de Ingeniería Mecánica Universidad Nacional de Ingenieria

Ajuste de curvas. Interpolación.

Ajuste de curvas. Interpolación.

Transcripción:

c M. Valenzuela 007 008 (1 de abril de 008) 1. Definición del problema Dada una función f() se desea calcular la integral definida f para valores dados de 0 y f.. Rectángulos 0 f() d (1) Todos los métodos que veremos se basan en evaluar la función f() para valores de y aproimar el área bajo la curva mediante estos puntos. El método más sencillo consiste en aproimar el área bajo la curva mediante rectángulos como se muestra en la figura 1. f() A 1 A A A 4 A 5 A n 1 4 5 6 n n+1 0 f Figura 1: Aproimación mediante rectángulos del área bajo la curva de f(). El área del iésimo rectángulo es A i = f( i )( i i 1 ). () Si asumimos que la función va ser evaluada en puntos uniformemente espaciados, es decir que h = i+1 i es constante para toda i, entonces podemos escribir A i como el área total es entonces igual a A i = hf( i ), () n n A = A i = h f( i ). (4) i=1 i=1

f() A 1 A A A 4 A 5 A n 1 4 5 6 n n+1 0 f Figura : Aproimación mediante trapecios del área bajo la curva de f().. Trapecios Podemos obtener una mejor aproimación al valor de la integral definida si aproimamos el área mediante trapecios como se muestr en la figura. El área del iésimo trapecio es A i = f i + f i+1 ( i+1 i ). (5) De nuevo, asumimos que el espaciamiento de los datos es uniforme e igual a h, por lo tanto, A i = h f i + f i+1. (6) El área total es n A = A i = h n (f i + f i+1 ) (7) i=1 i=1 A = h (f 1 +f +f + f n + f n+1 )= h ( ) n f 1 + f n+1 + f i (8) i= 4. Método de Romberg Suponga que se calcula numéricamente la integral de f() para un valor h 1 = h, llamémosle R(1, 1) al valor obtenido. Si después se calcula la integral para h = h 1 /, llamémosle R(, 1), podemos obtener una mejor estimación del valor de la integral asumiendo que el error es proporcional a h : valor estimado = R(1, 1) + Ch i (9) ( ) hi valor estimado = R(, 1) + C (10) c M. Valenzuela, 007 008 (1 de abril de 008) Página

Si eliminamos la constante C podemos despejar el valor estimado para obtener lo siguiente: valor estimado = R(1, ) = 1 (4R(, 1) R(1, 1)), (11) donde le hemos llamado R(1, ) al valor estimado. Ahora, supongamos que obtenemos la integral de f() parah = h/4, llamémosle R(, 1). Podemos calcular un valor estimado de la misma manera, obteniendo que R(, ) = 1 R(, 1) R(1, 1) (4R(, 1) R(1, 1)) = R(, 1) +. (1) Ahora, podemos obtener una mejor estimación del valor de la integral utilizando R(1, ) y R(, ) de la siguiente manera: R(1, ) = 1 15 R(, ) R(1, ) (16R(, ) R(1, )) = R(1, ) +. (1) 15 De lo anterior, podemos deducir el método de Romberg. Dado un valor inicial de h, se calcula la integral de f() para valores de paso de h, h/, h/4, h/8, etc. (que es equivalente aqueelnúmero de trapecios sea igual a n, n, 4n, 8n, etc.).alvalordeestasintegral les llamamos R(1, 1), R(, 1), R(, 1), R(4, 1), etc. Con cada valor de R podemos obtener una estimación mejor asumiendo que el error es proporcional al cuadrado del paso utilizado mediante la fórmula: R(i +1,j) R(i, j) R(i, j +1)=R(i +1,j)+ 4 j. (14) 1 Los valores de R pueden ordenarse en una tabla al estilo de diferencias divididas como se muestra a continuación: R(1, 1) R(1, ) R(1, ) R(1, 4) R(1, 5) R(, 1) R(, ) R(, ) R(, 4) R(, 1) R(, ) R(, ) R(4, 1) R(4, ) R(5, 1) El algoritmo continúa evaluando valores de R(i, 1) hasta que la diferencia del valor absoluto entre las últimas dos estimaciones de mayor orden obtenidas, sea menor que una toleracia que escoge el usuario. El método de Romberg se utiliza junto con el método de trapecios. 5. Parábolas: Método de Simpson 1/ El método de Simpson 1/ aproima el área bajo la curva de f() medianteparábolas como se muestra en la figura. Se hace pasar un polinomio de segundo orden por cada tres puntos. El polinomio definido por los puntos i 1, i,y i+1 puede obtener mediante el polinomio de interpolación de Newton: P () =a 1 + a ( i 1 )+a ( i 1 )( i ) (15) c M. Valenzuela, 007 008 (1 de abril de 008) Página

f() A 1 A A n/ 1 4 5 n 1 n n+1 0 f Figura : Método de Simpson 1/. donde a 1 = f i 1 (16) a = f i f i 1 h (17) a = f i 1 f i + f i+1 h (18) Nótese que los coeficientes a 1, a y a varían de segmento a segmento, y por lo tanto, que el polinomio P () es diferente para cada intervalo de tres puntos. Para simplificar el cálcula del área bajo la curva en el intervalo de i 1 a i+1,estoes A i,setrasladalacurvaa = 0 como se muestra en la figura 4. Por lo tanto, el área A j está dadadelasiguientemanera: i+1 i 1 P () d = = h 0 [ (a 1 + a + a ( h)) d (19) a 1 + a + a ( = a 1 h + a h + a ( 8h + h +h )] h 0 ) (0) (1) = a 1 h + a h + a h () = hf i 1 +(f i f i 1 )h + h (f i 1 f i + f i+1 ) () = hf i 1 +hf i hf i+1 + h f i 1 h f i + h f i+1 (4) c M. Valenzuela, 007 008 (1 de abril de 008) Página 4

f() f i+1 f i 1 f i A j i 1 0 i h i+1 h Figura 4: Cálculo del área A j bajo la curva en [ i 1, i+1 ]enelmétodo de Simpson 1/. = h f i 1 +4 h f i + h f i+1 (5) = h (f i 1 +4f i + f i+1 ) (6) El área total es A = j A j = h n/ f j 1 + f j + f j+1 (7) 6. Simpson /8 A = h (f 1 +4f +f +4f 4 +f 5 + +f n 1 +4f n + f n+1 ) (8) = h n/ n/ 1 f 1 + f n+1 +4 f j + f j+1 (9) El método de Simpson /8 aproima el área bajo la curva de f() mediante polinomios cúbicos. Por cada cuatro puntos se hace pasar un polinomio de tercer orden. Para los puntos i, i+1, i+, i+ el área bajo la curva es i+ i P () d = h 8 (f i +f i+1 +f i+ + f i+ ) (0) Área total: A = h 8 n/ (f j +f j 1 +f j + f j+1 ) (1) c M. Valenzuela, 007 008 (1 de abril de 008) Página 5

= h 8 (f 1 +f +f +f 4 +f 5 +f 6 + +f n +f n 1 +f n + f n+1 ) () = h n/ n/ 1 f 1 + f n+1 + (f j 1 + f j )+ f j () 8 c M. Valenzuela, 007 008 (1 de abril de 008) Página 6