Analisis Ecuaciones

1. REALIZADO POR:
JOSE ALEJANDRO BARAZARTE
C.I 20.766.230
ING. COMPUTACION
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD FERMIN TORO
SEDE CABUDARE

2. En forma general este método propone la eliminación progresiva de
variables en el sistema de ecuaciones, hasta tener sólo una
ecuación con una incógnita. Una vez resuelta esta, se procede por
sustitución regresiva hasta obtener los valores de todas las
variables.
Sea por ejemplo el siguiente sistema de ecuaciones:
Lo que buscamos son 3 números, que satisfagan a las tres
ecuaciones. El método de solución será simplificar las ecuaciones,
de tal modo que las soluciones se puedan identificar con facilidad.
Se comienza dividiendo la primera ecuación entre 2, obteniendo:
Se simplificará el sistema si multiplicamos por -4 ambos lados de
la primera ecuación y sumando esta a la segunda. Entonces:

3. Sumándolas resulta
La nueva ecuación se puede sustituir por cualquiera de las dos. Ahora:
Luego, la primera se multiplica por -3 y se le suma a la tercera,
obteniendo:

4. Acto seguido, la segunda ecuación se divide entre -3. Ahora se
multiplica por 5 y se le suma a la tercera:
En este momento ya tenemos el valor de x3, ahora simplemente se
procede a hacer la sustitución hacia atrás, y automáticamente se van
obteniendo los valores de las otras incógnitas. Se obtendrá:
Se ha visto que al multiplicar o dividir los lados de una ecuación
por un número diferente de cero se obtiene una ecuación nueva y
válida.
Por otra parte, si se suma un múltiplo de una ecuación a otra
ecuación del mismo sistema, el resultado es otra ecuación válida.
Por último, si se intercambian dos ecuaciones de un sistema, lo que
se obtiene es un sistema equivalente.

5. El método de Gauss transforma la matriz de coeficientes en una matriz
triangular superior. El método de Gauss- Jordán continúa el proceso de
transformación hasta obtener una matriz diagonal unitaria
(aij=0 para cualquier ).
Veamos el método de Gauss- Jordán siguiendo con este ejemplo
aplicando el método de Gauss llegamos a la siguiente ecuación:
Ahora seguiremos un procedimiento similar al empleado
en el método de Gauss. Tomaremos como pivote el elemento a44=-3;
multiplicamos la cuarta ecuación por -3/4 y la restamos a la primera:

6. Realizamos la misma operación con la segunda y tercera fila,
obteniendo:
Ahora tomamos como pivote el elemento a33=2,
multiplicamos la tercera ecuación por 2/2 = 1 y la
restamos a la primera:

7. Repetimos la operación con la segunda fila:
Finalmente, tomamos como pivote a22=-4, multiplicamos la segunda
ecuación por -2/-4 y la sumamos a la primera:
Empleando la ecuación obtenemos las soluciones:

8. El método de descomposición LU para la solución de sistemas de
ecuaciones lineales debe su nombre a que se basa en la
descomposición de la matriz original de coeficientes (A) en el
producto de dos matrices (L y U).Esto es:
Donde:
L - Matriz triangular inferior
U - Matriz triangular superior con todos los elementos de la diagonal
principal iguales a 1.
De lo anterior, para matrices de 3x3 se escribe:
=

9. Si efectuamos la multiplicación de L y U, igualando los elementos de
ese producto con los de la matriz A correspondientes, se obtiene
De aquí que los elementos de L y U son, en este caso:

10. Si el sistema de ecuaciones original se escribe como:
A x = b
lo cual resulta lo mismo escribir:
L U X = b
Definiendo a:
U X = Y
podemos escribir:
L Y = b
Resolviendo para Y, encontramos:
El algoritmo de solución, una vez conocidas L, U y b, consiste en
encontrar primeramente los valores de "Y" por sustitución
progresiva sobre "L Y = b". En segundo lugar se resuelve "U x = y "
por sustitución regresiva para encontrar los valores de "x",
obteniendo:

11. La determinación de los elementos de las matrices L y U se realizan
eficientemente aplicando una forma modificada del método de
eliminación de Gauss.
Se observa que el método de descomposición LU opera sólo sobre la
matriz de coeficientes, sin modificar el vector de excitación (en este
caso b), por lo que resulta superior al método de eliminación
gaussiana.
Ejemplo:
Resolver el siguiente sistema de ecuaciones, factorizando la matriz en
LU:
=

12. Las matrices de factores L y U de A son:
L = U =
El primer paso es resolver la ecuación L Y = b por sustitución
progresiva para obtener los elementos del vector auxiliar Y:
=

13. Donde:
El segundo paso es resolver la ecuación U X = Y para encontrar los
elementos de X, por sustitución regresiva:
=

14. De donde se obtiene:

15. Una matriz A simétrica y positiva definida puede ser factorizada de
manera eficiente por medio de una matriz triangular inferior y una
matriz triangular superior. Para una matriz no singular la
descomposición LU nos lleva a considerar una descomposición de tal
tipo A = LU; dadas las condiciones de A, simétrica definida positiva, no
es necesario hacer pivoteo, por lo que ésta factorización se hace
eficientemente y en un número de operaciones la mitad de LU
tomando la forma , donde L (la cual podemos "verla" como la
raíz cuadrada de A) es una matriz triangular inferior donde los
elementos de la diagonal son positivos.
Para resolver un sistema lineal Ax = b con A simétrica definida positiva
y dada su factorización de Cholesky , primero debemos
resolver Ly = by entonces resolver para lograr x.
Una variante de la factorización de Cholesky es de la forma ,
donde R es una matriz triangular superior, en algunas aplicaciones se
desea ver la matriz en esa forma y no de otra.

16. Para encontrar la factorización , bastaría ver la forma de L y
observar las ecuaciones que el producto derecho nos conduce al
igualar elementos:
Así obtendríamos que:

17. Y de manera general, para
Ahora bien, ya que A es simétrica y definida positiva, podemos
asegurar que los elementos sobre la diagonal de L son positivos y los
restantes elementos reales desde luego.
Una de las aplicaciones de la factorización de Cholesky es resolver las
ecuaciones normales de un problema de cuadrados mínimos, esas
ecuaciones son:
en la que es simétrica y definida
positiva.

18. Sea A ∈ Rm×n con m ≥ n. La factorización QR de A es A = QR = [Q1 Q2]
R1 0 = Q1R1 donde Q ∈ Rm×m es una matriz ortogonal y R1 ∈ R n×n es
una matriz triangular superior. Se dice que la matriz R es trapezoidal
superior.
Esta factorización es útil para resolver sistemas de ecuaciones
lineales, problemas de mínimos cuadrados y problemas de
eigenvalores.
Las maneras más comunes de calcular la factorización QR son
aplicando • las transformaciones de Householder, • las rotaciones de
Givens, • el proceso de ortogonalización de Gram-Schmidt.
Sea v ∈ R n, v 6= 0. La matriz de Householder se define como
P = I − 2. vv^T
------
vTv

19. La matriz es simétrica y ortogonal y, por tanto, P^2 = I. La figura
muestra porque se le llama reflexión. El objetivo de esta matriz es
usarla para producir ceros en la matriz que queremos factorizar. Para
hacerlo, debemos considerar el problema: Dados los vectores X y Y,
¿cómo calculamos P tal que Px = y
• Puesto que P realiza una reflexión, se debe cumplir que kyk2 = kxk2
para poder calcular P.
• Hay que notar que P es invariante a la escala de v. • x − y tiene la
dirección del vector que queremos. Así, podemos definir v = x − y.
• Puesto que P realiza una reflexión, se debe cumplir que kyk2 = kxk2
para poder calcular P.
• Hay que notar que P es invariante a la escala de v.
• x − y tiene la dirección del vector que queremos. Así, podemos
definir v = x − y. Para que P produzca el mayor número de ceros,
debemos tener que y = σe1, donde e1 es el vector canónico que tiene
un 1 como primer elemento y el resto son ceros, y σ = ±kxk. Entonces
v = x − y = x − σe1.

20. • Puesto que P realiza una reflexión, se debe cumplir que kyk2 = kxk2
para poder calcular P.
• Hay que notar que P es invariante a la escala de v.
• x − y tiene la dirección del vector que queremos.
Así, podemos definir v = x − y. Para que P produzca el mayor número de
ceros, debemos tener que y = σe1, donde e1 es el vector canónico que
tiene un 1 como primer elemento y el resto son ceros, y σ = ±x.
Entonces v = x − y = x − σe1. Sea x = (x1, x2, ..., xn) >. Para evitar
errores por sustracción conviene definir σ = −sign(x1)x.
El proceso se ilustra en la siguiente figura para una matriz 4 × 3.

21. Sea A1 = A y a1 su primer columna. Calculamos la matriz de
Householder P1 tal que P1a1 = σe1, con σ = −sign(a11)a1, y hagamos
Pb1 = P1. Así, A2 = Pb1A1 tiene ceros en la primera columna, excepto
en el primer elemento. En el paso k-ésimo tenemos
y Rk−1 es triangular superior. Definimos la matriz de Householder Pk
tal que Pkxk = σe1, con σ = −sign(xk1)x1, y definimos

22. • No es necesario construir las matrices de Householder. Es suficiente
con determinar v, puesto que PkCk = (I − βvv>)Ck = Ck − βv(v >Ck), con
β = 1/v >v.
• Definimos Q = Pb1Pb1 · · · Pbn.
• Es mejor hacer el cálculo de Q multiplicando de derecha a izquierda.
• El número de operaciones es 2n 2(m − n/3)

23. Para la aplicación al problema del flujo de potencia, las ecuaciones
de nodo y condiciones de contorno se combinan, para el nodo k:
De donde se puede expresar la tensión Vk como:
La ecuación anterior es el corazón del algoritmo iterativo. La
iteración comienza con una estimación de las magnitudes y ángulos de
todas las barras del sistema, y se van recalculando las tensiones
utilizando los mejores valores disponibles. Esto es, para calcular la
tensión Vk se utilizan los V1...k-1 ya actualizados, y los Vk...n del paso
anterior. El método tiene una convergencia extremadamente lenta pero
segura (excepto para problemas mal condicionados, o sin
convergencia posible.

24. El método de Gauss-Seidel es un refinamiento del método de Jacobi
que generalmente (pero no siempre) converge más rápido. El último
valor de cada variable es sustituido en cada paso en el proceso
iterativo. El método de Gauss-Seidel, es un método iterativo y por lo
mismo, resulta ser un método bastante eficiente. A continuación se
presenta un sistema de ecuaciones:
De la ecuación 1 se despeja X1, de la ecuación 2 se despeja X2, y así
hasta n se despeja Xn. Resolviendo lo anterior se obtiene:

25. Este último conjunto de ecuaciones son las que forman las
fórmulas iterativas. Para comenzar el proceso iterativo, le se le asigna
el valor de cero a las variables X2, ,… Xn; esto dara un primer valor
para X1. Mas precisamente, tenemos:
Estos últimos valores de x1 y x2, se sustituyen en la ecuación 3,
mientras que x4…, Xn…; siguen teniendo el valor de cero; y así
sucesivamente hasta llegar a la última ecuación. Todo este paso,
darán una lista de primeros valores para las incógnitas, la cual
conforma el primer paso en el proceso iterativo. Digamos que se tiene:

26. Se repite el proceso, pero ahora sustituyendo estos últimos datos en
vez de ceros como al inicio, se obtendrá una segunda lista de valores
para cada una de las incógnitas. Por lo tanto ahora se tiene:
En este momento, se puede calcular los errores aproximados relativos,
respecto a cada una de las incógnitas. Así, se tiene la lista de errores
como sigue:
El proceso se vuelve a repetir hasta
que:
Donde Es es una cota prefijada.

27. El Método de Jacobi es uno de los métodos iterativos más
conocidos.
Supóngase que se tiene un sistema 3 x 3. Si los elementos de la
diagonal no son todos cero, la primera ecuación se puede
resolver para x1, la segunda x2, y la tercera para x3 y asi
obtener:
En general, para un sistema de ecuaciones lineales de n ecuaciones
con n incógnitas, el Método de Jacobi para encontrar un valor k de una
variable x es el siguiente:

28. El procedimiento consiste en asignar unos valores iniciales a las
variables, usualmente se escoge "0" por simplicidad, de manera que
para generar la siguiente iteración se sustituyen los valores obtenidos
en la ecuación siguiente, con lo que se obtiene:
En la siguiente sección se ilustra cómo la convergencia de
éste método está dada por: