SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 5
Método Numérico para el cálculo de aproximación de raíces
“Método iterativo de punto fijo” o
“Método de aproximación sucesiva”
Introducción
Un métodoiterativoesunmétodoque progresivamente vacalculandoaproximacionesala
soluciónde unproblema. EnMatemática,un métodoiterativose repiteunmismoprocesode
mejorasobre unasoluciónaproximada:se esperaque loobtenidoseaunasoluciónmás
aproximadaque lainicial.El procesose repite sobre estanuevasoluciónhastaque el resultado
más reciente satisfagaciertosrequisitos.A diferenciade losmétodosdirectos,enloscualesse
debe terminarel proceso paratenerlarespuesta,enlosmétodositerativosse puede
suspenderel procesoal términode una iteraciónyobtenerunaaproximaciónala solución.
En la actualidadexistenunagrancantidadde métodositerativospararesolverecuacionesno
lineales,con 𝑓: ℝ → ℝ ;una funciónreal de variable real.Laesenciade estosmétodos
consiste enque si se conoce un entornosuficientemente pequeñoque contienesoloaunaraíz
de la ecuación 𝑓 (𝑥) = 0 y seleccionamosunaestimacióninicial de laraíz 𝑋0, lo
suficientementecercade la raíz buscada α, generamos mediante unafunciónde puntofijo
𝑔 (𝑥) una sucesiónde iterados 𝑋1,𝑋2,… ,𝑋𝑘 que convergenalaraíz α. La convergenciade la
sucesiónse garantizaconla elecciónapropiadade lafunción 𝑔(𝑥) yde la aproximacióninicial
𝑋0.
Un métodoiterativoconstade lossiguientespasos:
 Iniciacon unasoluciónaproximada.
 Ejecutauna serie de cálculosparaconstruiruna mejoraproximaciónpartiendodel
valorde lasoluciónaproximada.Lafórmulaiterativaque permite construirlanueva
aproximaciónusandolaanterior,se conoce comoecuaciónde recurrencia.
 Se repite el pasoanterior,pero usandocomosoluciónaproximadalanueva
aproximaciónobtenida.
ConceptoBásico
El métodode aproximacionessucesivasoiteraciónde puntofijoesunaformamuyútil y
simple de encontrarlaraíz de unaecuaciónde la forma 𝑓(𝑥) = 0. Para ellose reordenala
ecuaciónde maneraque 𝑥 sea igual a 𝑔(𝑥). Esta transformaciónse puede llevaracabo
mediante operacionesalgebraicasosimplementeagregando 𝑥 enambosmiembrosde la
ecuaciónoriginal.A unasoluciónde estaecuaciónse le llamaunpuntofijode lafunción
𝑔(𝑥), ya que siempre converge concualquierformaelegidade 𝑔(𝑥).
Proceso de Aplicación.
Dada una función 𝑔(𝑥),un valor𝑥 tal que 𝑥 = 𝑔(𝑥) de tal manera que unpuntofijode
𝑔(𝑥) sea tambiénunaraíz de 𝑓(𝑥). Comoejemplotenemosa:
𝑓(𝑥) = 𝑥2 − 𝑥 − 2 = 0
Tenemoscomoposibilidadesde 𝑔(𝑥):
𝑔(𝑥) = 𝑥2 − 2
𝑔(𝑥) = √𝑥 + 2
𝑔(𝑥) = 1 +
2
𝑥
𝑔(𝑥) =
𝑥2 + 2
2𝑥 − 1
El primerpasodel procedimientoesencontrarunpuntofijode 𝑔(𝑥) que se puede
obtenerpormediode losintervalosdados [𝑎,𝑏] oproponiendounaestimacióninicial(𝑋0)
que se encuentre enel intervalo [𝑎, 𝑏].
Evaluar𝑔(𝑥) en𝑋0 para obtenerunanuevaaproximación 𝑋1,esdecir𝑋1 = 𝑔(𝑋0). Las
siguientesaproximacionesse calculanmediante 𝑋𝑛 = 𝑔(𝑋𝑛−1) yde estamanera se van
generandoaproximaciones 𝑋1, 𝑋2,𝑋3,………….El procesose da por terminadocuandose
cumple algunode lossiguientescriteriosde convergenciaparalasdosúltimasiteraciones.
Donde 𝜀 esla toleranciade errorque el problemamanda.
Perotodoestospasosson generadosapartir de la aplicaciónde este métodoaunafunción
𝑔(𝑥) que sea convergente alafunciónprincipal.
Una manera de ahorrar el trabajo de ir evaluandocadaiteraciónencadauna de las funciones
𝑔(𝑥) es probandodirectamente𝑔(𝑥) poruncriteriode convergencia.Hayque recalcarque el
métodose puede utilizarsi ysolosi,se cumplael criteriode convergencia.
Criteriode convergencia.
Las 𝒇(𝒙) que satisfagan el criterio |𝒈´(𝒙)| < 𝟏 prometerán convergenciaal aplicar el método
de puntofijo.
Graficas del métododel punto fijo.
 Convergencia
Donde α es la raíz exactade lafunción 𝑓(𝑥) y tambiénesel puntofijode 𝑔(𝑥).
 Divergencia.
Condicionesde existenciadel puntofijo.
Si 𝑥 = 𝑔(𝑥) continuaen [𝑎, 𝑏] tal que:
 𝑔(𝑥) ∈ [𝑎,𝑏] ∀ 𝑥 ∈ [𝑎, 𝑏]
 |𝑔´(𝑥)| < 1 ∀ 𝑥 ∈ (𝑎,𝑏)
Entonces 𝑔 tiene unúnicopuntofijo.
Conclusión.
A veces si se toma un intervalodemasiadogrande puede serque nose cumplalacondición
𝑔(𝑥) ∈ [𝑎,𝑏] ∀ 𝑥 ∈ [𝑎, 𝑏] sinembargosi |𝑔´(𝑥)| < 1 cerca de laraíz, el métodoigual puede
convergera dicharaíz.
Ejerciciosa resolver:
1) Determine si la ecuación 𝒈(𝒙) =
𝟏𝟎𝒙+𝟓
𝒙𝟐
converge con el métodode punto fijo
teniendounvalor inicial de 𝑿𝟎 = 𝟏
2) Encuentre la raíz aproximada de la ecuación 𝒇(𝒙) = 𝟒𝒙𝟐 + 𝒙𝟑 − 𝟏𝟎 enel intervalo
(1,2) y con un valor de tolerancia 𝜺 = 𝟎.𝟏%
3) Cual esla aproximaciónde la raíz de la función 𝒇(𝒙) = 𝒙𝟐 − 𝟓𝒙 − 𝒆𝒙 con un valor
inicial de 𝑿𝟎 = 𝟎 y con un valor de tolerancia 𝜺 < 𝟏%

Más contenido relacionado

Similar a Metodos Numericos.docx

Unidad 3 analisis numerico
Unidad 3 analisis numericoUnidad 3 analisis numerico
Unidad 3 analisis numerico
mariafe16
 
Sistema de ecuaciones lineales
Sistema de ecuaciones linealesSistema de ecuaciones lineales
Sistema de ecuaciones lineales
yeliadan_16
 
Resumen de sistemas de ecuación lineales
Resumen de sistemas de ecuación linealesResumen de sistemas de ecuación lineales
Resumen de sistemas de ecuación lineales
BCrist
 
Solución de sistemas de ecuaciones lineales
Solución de sistemas de ecuaciones linealesSolución de sistemas de ecuaciones lineales
Solución de sistemas de ecuaciones lineales
Maikel Sequera
 

Similar a Metodos Numericos.docx (20)

Analismetodos
AnalismetodosAnalismetodos
Analismetodos
 
Analismetodos
AnalismetodosAnalismetodos
Analismetodos
 
Analismetodos
AnalismetodosAnalismetodos
Analismetodos
 
Solución de Sistemas de Ecuaciones
Solución de Sistemas de EcuacionesSolución de Sistemas de Ecuaciones
Solución de Sistemas de Ecuaciones
 
Métodos de eliminación gaussiana
Métodos de eliminación gaussianaMétodos de eliminación gaussiana
Métodos de eliminación gaussiana
 
K
KK
K
 
Analisis numerico
Analisis numericoAnalisis numerico
Analisis numerico
 
Metodos de resolucion
Metodos de resolucionMetodos de resolucion
Metodos de resolucion
 
Analisis Numerico
Analisis NumericoAnalisis Numerico
Analisis Numerico
 
Unidad 3 analisis numerico
Unidad 3 analisis numericoUnidad 3 analisis numerico
Unidad 3 analisis numerico
 
Teoria de Optimizacion
Teoria de  OptimizacionTeoria de  Optimizacion
Teoria de Optimizacion
 
DIFERENCIACIÓN E INTEGRACIÓN ANÁLISIS NUMÉRICO
DIFERENCIACIÓN E INTEGRACIÓN ANÁLISIS NUMÉRICO DIFERENCIACIÓN E INTEGRACIÓN ANÁLISIS NUMÉRICO
DIFERENCIACIÓN E INTEGRACIÓN ANÁLISIS NUMÉRICO
 
Sistema de ecuaciones lineales
Sistema de ecuaciones linealesSistema de ecuaciones lineales
Sistema de ecuaciones lineales
 
Resumen de sistemas de ecuación lineales
Resumen de sistemas de ecuación linealesResumen de sistemas de ecuación lineales
Resumen de sistemas de ecuación lineales
 
Metodos numéricos, códigos en Matlab
Metodos numéricos, códigos en MatlabMetodos numéricos, códigos en Matlab
Metodos numéricos, códigos en Matlab
 
Laura rodríguez
Laura rodríguezLaura rodríguez
Laura rodríguez
 
Solución de sistemas de ecuaciones lineales
Solución de sistemas de ecuaciones linealesSolución de sistemas de ecuaciones lineales
Solución de sistemas de ecuaciones lineales
 
Diferenciación e Integración Numérica
Diferenciación e Integración NuméricaDiferenciación e Integración Numérica
Diferenciación e Integración Numérica
 
Yosel Eviez, Metodos de Solucion de Ecuaciones Lineales
Yosel Eviez, Metodos de Solucion de Ecuaciones LinealesYosel Eviez, Metodos de Solucion de Ecuaciones Lineales
Yosel Eviez, Metodos de Solucion de Ecuaciones Lineales
 
Análisis Numerico
Análisis NumericoAnálisis Numerico
Análisis Numerico
 

Último

CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxCLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
bingoscarlet
 
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxProcesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
JuanPablo452634
 
04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf
04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf
04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf
CristhianZetaNima
 
NTP- Determinación de Cloruros en suelos y agregados (1) (1).pptx
NTP- Determinación de Cloruros  en suelos y agregados (1) (1).pptxNTP- Determinación de Cloruros  en suelos y agregados (1) (1).pptx
NTP- Determinación de Cloruros en suelos y agregados (1) (1).pptx
BRAYANJOSEPTSANJINEZ
 

Último (20)

ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
 
CARGAS VIVAS Y CARGAS MUERTASEXPOCI.pptx
CARGAS VIVAS Y CARGAS MUERTASEXPOCI.pptxCARGAS VIVAS Y CARGAS MUERTASEXPOCI.pptx
CARGAS VIVAS Y CARGAS MUERTASEXPOCI.pptx
 
ARBOL DE CAUSAS ANA INVESTIGACION DE ACC.ppt
ARBOL DE CAUSAS ANA INVESTIGACION DE ACC.pptARBOL DE CAUSAS ANA INVESTIGACION DE ACC.ppt
ARBOL DE CAUSAS ANA INVESTIGACION DE ACC.ppt
 
UNIDAD 3 ELECTRODOS.pptx para biopotenciales
UNIDAD 3 ELECTRODOS.pptx para biopotencialesUNIDAD 3 ELECTRODOS.pptx para biopotenciales
UNIDAD 3 ELECTRODOS.pptx para biopotenciales
 
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxCLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
 
Principales aportes de la carrera de William Edwards Deming
Principales aportes de la carrera de William Edwards DemingPrincipales aportes de la carrera de William Edwards Deming
Principales aportes de la carrera de William Edwards Deming
 
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
 
CAPITULO 4 ANODIZADO DE ALUMINIO ,OBTENCION Y PROCESO
CAPITULO 4 ANODIZADO DE ALUMINIO ,OBTENCION Y PROCESOCAPITULO 4 ANODIZADO DE ALUMINIO ,OBTENCION Y PROCESO
CAPITULO 4 ANODIZADO DE ALUMINIO ,OBTENCION Y PROCESO
 
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxProcesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
 
04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf
04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf
04. Sistema de fuerzas equivalentes II - UCV 2024 II.pdf
 
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaSesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
 
Controladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
Controladores Lógicos Programables Usos y VentajasControladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
Controladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
 
introducción a las comunicaciones satelitales
introducción a las comunicaciones satelitalesintroducción a las comunicaciones satelitales
introducción a las comunicaciones satelitales
 
Maquinaria Agricola utilizada en la produccion de Piña.pdf
Maquinaria Agricola utilizada en la produccion de Piña.pdfMaquinaria Agricola utilizada en la produccion de Piña.pdf
Maquinaria Agricola utilizada en la produccion de Piña.pdf
 
DOCUMENTO PLAN DE RESPUESTA A EMERGENCIAS MINERAS
DOCUMENTO PLAN DE RESPUESTA A EMERGENCIAS MINERASDOCUMENTO PLAN DE RESPUESTA A EMERGENCIAS MINERAS
DOCUMENTO PLAN DE RESPUESTA A EMERGENCIAS MINERAS
 
01 MATERIALES AERONAUTICOS VARIOS clase 1.ppt
01 MATERIALES AERONAUTICOS VARIOS clase 1.ppt01 MATERIALES AERONAUTICOS VARIOS clase 1.ppt
01 MATERIALES AERONAUTICOS VARIOS clase 1.ppt
 
Ejemplos de cadenas de Markov - Ejercicios
Ejemplos de cadenas de Markov - EjerciciosEjemplos de cadenas de Markov - Ejercicios
Ejemplos de cadenas de Markov - Ejercicios
 
desarrollodeproyectoss inge. industrial
desarrollodeproyectoss  inge. industrialdesarrollodeproyectoss  inge. industrial
desarrollodeproyectoss inge. industrial
 
NTP- Determinación de Cloruros en suelos y agregados (1) (1).pptx
NTP- Determinación de Cloruros  en suelos y agregados (1) (1).pptxNTP- Determinación de Cloruros  en suelos y agregados (1) (1).pptx
NTP- Determinación de Cloruros en suelos y agregados (1) (1).pptx
 
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdfElaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
Elaboración de la estructura del ADN y ARN en papel.pdf
 

Metodos Numericos.docx

  • 1. Método Numérico para el cálculo de aproximación de raíces “Método iterativo de punto fijo” o “Método de aproximación sucesiva” Introducción Un métodoiterativoesunmétodoque progresivamente vacalculandoaproximacionesala soluciónde unproblema. EnMatemática,un métodoiterativose repiteunmismoprocesode mejorasobre unasoluciónaproximada:se esperaque loobtenidoseaunasoluciónmás aproximadaque lainicial.El procesose repite sobre estanuevasoluciónhastaque el resultado más reciente satisfagaciertosrequisitos.A diferenciade losmétodosdirectos,enloscualesse debe terminarel proceso paratenerlarespuesta,enlosmétodositerativosse puede suspenderel procesoal términode una iteraciónyobtenerunaaproximaciónala solución. En la actualidadexistenunagrancantidadde métodositerativospararesolverecuacionesno lineales,con 𝑓: ℝ → ℝ ;una funciónreal de variable real.Laesenciade estosmétodos consiste enque si se conoce un entornosuficientemente pequeñoque contienesoloaunaraíz de la ecuación 𝑓 (𝑥) = 0 y seleccionamosunaestimacióninicial de laraíz 𝑋0, lo suficientementecercade la raíz buscada α, generamos mediante unafunciónde puntofijo 𝑔 (𝑥) una sucesiónde iterados 𝑋1,𝑋2,… ,𝑋𝑘 que convergenalaraíz α. La convergenciade la sucesiónse garantizaconla elecciónapropiadade lafunción 𝑔(𝑥) yde la aproximacióninicial 𝑋0. Un métodoiterativoconstade lossiguientespasos:  Iniciacon unasoluciónaproximada.  Ejecutauna serie de cálculosparaconstruiruna mejoraproximaciónpartiendodel valorde lasoluciónaproximada.Lafórmulaiterativaque permite construirlanueva aproximaciónusandolaanterior,se conoce comoecuaciónde recurrencia.  Se repite el pasoanterior,pero usandocomosoluciónaproximadalanueva aproximaciónobtenida. ConceptoBásico El métodode aproximacionessucesivasoiteraciónde puntofijoesunaformamuyútil y simple de encontrarlaraíz de unaecuaciónde la forma 𝑓(𝑥) = 0. Para ellose reordenala ecuaciónde maneraque 𝑥 sea igual a 𝑔(𝑥). Esta transformaciónse puede llevaracabo mediante operacionesalgebraicasosimplementeagregando 𝑥 enambosmiembrosde la
  • 2. ecuaciónoriginal.A unasoluciónde estaecuaciónse le llamaunpuntofijode lafunción 𝑔(𝑥), ya que siempre converge concualquierformaelegidade 𝑔(𝑥). Proceso de Aplicación. Dada una función 𝑔(𝑥),un valor𝑥 tal que 𝑥 = 𝑔(𝑥) de tal manera que unpuntofijode 𝑔(𝑥) sea tambiénunaraíz de 𝑓(𝑥). Comoejemplotenemosa: 𝑓(𝑥) = 𝑥2 − 𝑥 − 2 = 0 Tenemoscomoposibilidadesde 𝑔(𝑥): 𝑔(𝑥) = 𝑥2 − 2 𝑔(𝑥) = √𝑥 + 2 𝑔(𝑥) = 1 + 2 𝑥 𝑔(𝑥) = 𝑥2 + 2 2𝑥 − 1 El primerpasodel procedimientoesencontrarunpuntofijode 𝑔(𝑥) que se puede obtenerpormediode losintervalosdados [𝑎,𝑏] oproponiendounaestimacióninicial(𝑋0) que se encuentre enel intervalo [𝑎, 𝑏]. Evaluar𝑔(𝑥) en𝑋0 para obtenerunanuevaaproximación 𝑋1,esdecir𝑋1 = 𝑔(𝑋0). Las siguientesaproximacionesse calculanmediante 𝑋𝑛 = 𝑔(𝑋𝑛−1) yde estamanera se van generandoaproximaciones 𝑋1, 𝑋2,𝑋3,………….El procesose da por terminadocuandose cumple algunode lossiguientescriteriosde convergenciaparalasdosúltimasiteraciones. Donde 𝜀 esla toleranciade errorque el problemamanda.
  • 3. Perotodoestospasosson generadosapartir de la aplicaciónde este métodoaunafunción 𝑔(𝑥) que sea convergente alafunciónprincipal. Una manera de ahorrar el trabajo de ir evaluandocadaiteraciónencadauna de las funciones 𝑔(𝑥) es probandodirectamente𝑔(𝑥) poruncriteriode convergencia.Hayque recalcarque el métodose puede utilizarsi ysolosi,se cumplael criteriode convergencia. Criteriode convergencia. Las 𝒇(𝒙) que satisfagan el criterio |𝒈´(𝒙)| < 𝟏 prometerán convergenciaal aplicar el método de puntofijo. Graficas del métododel punto fijo.  Convergencia Donde α es la raíz exactade lafunción 𝑓(𝑥) y tambiénesel puntofijode 𝑔(𝑥).
  • 5. Condicionesde existenciadel puntofijo. Si 𝑥 = 𝑔(𝑥) continuaen [𝑎, 𝑏] tal que:  𝑔(𝑥) ∈ [𝑎,𝑏] ∀ 𝑥 ∈ [𝑎, 𝑏]  |𝑔´(𝑥)| < 1 ∀ 𝑥 ∈ (𝑎,𝑏) Entonces 𝑔 tiene unúnicopuntofijo. Conclusión. A veces si se toma un intervalodemasiadogrande puede serque nose cumplalacondición 𝑔(𝑥) ∈ [𝑎,𝑏] ∀ 𝑥 ∈ [𝑎, 𝑏] sinembargosi |𝑔´(𝑥)| < 1 cerca de laraíz, el métodoigual puede convergera dicharaíz. Ejerciciosa resolver: 1) Determine si la ecuación 𝒈(𝒙) = 𝟏𝟎𝒙+𝟓 𝒙𝟐 converge con el métodode punto fijo teniendounvalor inicial de 𝑿𝟎 = 𝟏 2) Encuentre la raíz aproximada de la ecuación 𝒇(𝒙) = 𝟒𝒙𝟐 + 𝒙𝟑 − 𝟏𝟎 enel intervalo (1,2) y con un valor de tolerancia 𝜺 = 𝟎.𝟏% 3) Cual esla aproximaciónde la raíz de la función 𝒇(𝒙) = 𝒙𝟐 − 𝟓𝒙 − 𝒆𝒙 con un valor inicial de 𝑿𝟎 = 𝟎 y con un valor de tolerancia 𝜺 < 𝟏%