Este documento describe diferentes métodos numéricos para la diferenciación e integración. Explica la diferenciación numérica mediante la definición de derivada y presenta las fórmulas de diferencias progresivas, regresivas y centrales. También describe varias reglas para la integración numérica como la regla del rectángulo, del punto medio, del trapecio y de Simpson, así como su aplicación compuesta en varios intervalos.
El documento describe la transformada de Laplace, una herramienta matemática que convierte ecuaciones diferenciales e integrales en ecuaciones algebraicas más simples de resolver. Explica que la transformada de Laplace convierte la integración y derivación en multiplicación y división, transformando así ecuaciones complejas en polinomios. También señala que una aplicación importante es calcular la señal de salida de sistemas lineales mediante la convolución, que en el espacio de Laplace se convierte en una simple multiplicación.
Este documento presenta un resumen de problemas resueltos de ecuaciones diferenciales correspondientes al segundo parcial. Incluye la resolución de ecuaciones diferenciales alrededor de puntos singulares utilizando el método de Frobenius, la transformada de Laplace, la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales y ecuaciones diferenciales de segundo orden, series de Fourier y ecuaciones en derivadas parciales. También contiene anexos con problemas propuestos y tablas de transformadas.
Este documento describe cómo encontrar un factor integrante u(x,y) para una ecuación diferencial no exacta, de modo que al multiplicar la ecuación por u, se convierta en una ecuación exacta. Explica que u solo debe depender de x o y, y proporciona fórmulas para calcular p(x) o p(y) según sea el caso, de donde se obtiene u. Finalmente, una vez determinado u, se multiplica por la ecuación original para convertirla en exacta.
Este documento explica cómo calcular los máximos y mínimos de una función. Indica que los máximos y mínimos ocurren cuando la derivada de la función es cero. Esto da los valores críticos, los cuales pueden ser máximos o mínimos dependiendo de si la derivada cambia de positiva a negativa o viceversa. Proporciona un ejemplo para ilustrar el proceso de encontrar el máximo y mínimo de la función y=x2 −4x+7.
Este documento presenta una unidad sobre integración en cálculo vectorial. La unidad cubre varios temas clave como integrales de línea, integrales dobles y triples, y aplicaciones de estas integrales al cálculo de áreas y volúmenes. Incluye ejemplos y definiciones de conceptos matemáticos fundamentales relacionados con la integración en varias dimensiones.
Este documento describe los métodos de interpolación polinómica de Lagrange y Newton. La interpolación polinómica consiste en encontrar un polinomio que pasa a través de puntos conocidos de una función para aproximar valores desconocidos. Los polinomios de Lagrange y Newton generan la misma aproximación polinómica pero de diferentes formas, siendo el método de Newton más estable numéricamente. La interpolación polinómica se usa comúnmente para estimar valores de funciones tabuladas.
El wronskiano es un determinante utilizado para determinar si un conjunto de funciones es linealmente independiente en un intervalo dado. Se construye colocando las funciones y sus derivadas sucesivas en las filas de una matriz. Si el wronskiano es distinto de cero en algún punto del intervalo, las funciones son linealmente independientes en ese intervalo, mientras que si es cero uniformemente, podrían ser dependientes o no. El wronskiano es útil para verificar la independencia de soluciones de ecuaciones diferenciales.
El documento describe la transformada de Laplace, una herramienta matemática que convierte ecuaciones diferenciales e integrales en ecuaciones algebraicas más simples de resolver. Explica que la transformada de Laplace convierte la integración y derivación en multiplicación y división, transformando así ecuaciones complejas en polinomios. También señala que una aplicación importante es calcular la señal de salida de sistemas lineales mediante la convolución, que en el espacio de Laplace se convierte en una simple multiplicación.
Este documento presenta un resumen de problemas resueltos de ecuaciones diferenciales correspondientes al segundo parcial. Incluye la resolución de ecuaciones diferenciales alrededor de puntos singulares utilizando el método de Frobenius, la transformada de Laplace, la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales y ecuaciones diferenciales de segundo orden, series de Fourier y ecuaciones en derivadas parciales. También contiene anexos con problemas propuestos y tablas de transformadas.
Este documento describe cómo encontrar un factor integrante u(x,y) para una ecuación diferencial no exacta, de modo que al multiplicar la ecuación por u, se convierta en una ecuación exacta. Explica que u solo debe depender de x o y, y proporciona fórmulas para calcular p(x) o p(y) según sea el caso, de donde se obtiene u. Finalmente, una vez determinado u, se multiplica por la ecuación original para convertirla en exacta.
Este documento explica cómo calcular los máximos y mínimos de una función. Indica que los máximos y mínimos ocurren cuando la derivada de la función es cero. Esto da los valores críticos, los cuales pueden ser máximos o mínimos dependiendo de si la derivada cambia de positiva a negativa o viceversa. Proporciona un ejemplo para ilustrar el proceso de encontrar el máximo y mínimo de la función y=x2 −4x+7.
Este documento presenta una unidad sobre integración en cálculo vectorial. La unidad cubre varios temas clave como integrales de línea, integrales dobles y triples, y aplicaciones de estas integrales al cálculo de áreas y volúmenes. Incluye ejemplos y definiciones de conceptos matemáticos fundamentales relacionados con la integración en varias dimensiones.
Este documento describe los métodos de interpolación polinómica de Lagrange y Newton. La interpolación polinómica consiste en encontrar un polinomio que pasa a través de puntos conocidos de una función para aproximar valores desconocidos. Los polinomios de Lagrange y Newton generan la misma aproximación polinómica pero de diferentes formas, siendo el método de Newton más estable numéricamente. La interpolación polinómica se usa comúnmente para estimar valores de funciones tabuladas.
El wronskiano es un determinante utilizado para determinar si un conjunto de funciones es linealmente independiente en un intervalo dado. Se construye colocando las funciones y sus derivadas sucesivas en las filas de una matriz. Si el wronskiano es distinto de cero en algún punto del intervalo, las funciones son linealmente independientes en ese intervalo, mientras que si es cero uniformemente, podrían ser dependientes o no. El wronskiano es útil para verificar la independencia de soluciones de ecuaciones diferenciales.
Polinomios de Taylor. Formas cuadráticasJIE MA ZHOU
Este documento presenta los polinomios de Taylor como una herramienta para aproximar funciones. Explica que el polinomio de Taylor de grado 1 aproxima una función de manera más precisa que el plano tangente, mientras que el polinomio de grado 2 ofrece una aproximación aún más exacta si la función es dos veces diferenciable. Además, demuestra matemáticamente que la aproximación mejora a medida que el grado del polinomio de Taylor aumenta.
1) El documento describe métodos para resolver ecuaciones diferenciales de orden superior, incluyendo ecuaciones lineales y no lineales, homogéneas y no homogéneas.
2) Explica que para ecuaciones lineales existe una solución única si los coeficientes son continuos. También introduce conceptos como conjunto fundamental de soluciones y wronskiano.
3) Presenta el método de reducción de orden para encontrar una segunda solución a partir de una solución conocida.
Este documento describe cómo calcular integrales dobles en coordenadas polares. Explica que existen tres tipos de regiones para integrales dobles polares: regiones rectangulares polares, regiones tipo 1 donde se integra primero r, y regiones tipo 2 donde se integra primero θ. Proporciona ejemplos numéricos de cómo calcular el área, volumen y otras integrales dobles y triples utilizando coordenadas polares.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con métodos numéricos para encontrar raíces de ecuaciones. En el primer ejercicio, se aplican los métodos de punto fijo y Newton-Raphson para encontrar raíces de dos ecuaciones. En el segundo ejercicio, se usan los métodos de bisección, Newton-Raphson y gráficas para aproximar raíces. Los siguientes ejercicios involucran aplicar métodos como secante, falsa posición y punto fijo para resolver ecuaciones.
El documento describe el método de iteración de punto fijo para resolver ecuaciones. Un punto fijo de una función g es un número p tal que g(p)=p. El método inicia con una aproximación x0 e itera xi+1=g(xi) hasta converger a la solución. La función g debe cumplir que su derivada sea menor a 1 en el punto fijo para garantizar convergencia. El documento provee ejemplos numéricos para ilustrar el método.
El documento describe la serie de Taylor, una serie infinita de potencias que representa de manera exacta el comportamiento de una función en la vecindad de un punto. Al ignorar todos los términos excepto unos cuantos, se obtiene un polinomio que aproxima la función. El error del método depende de la precisión con que el polinomio aproxima a la función verdadera. Se presentan ejemplos de cómo usar la serie de Taylor para aproximar funciones en puntos específicos.
Modelos Matemático Ecuaciones Diferenciales Ordinarias. Presentación diseñada...JAVIER SOLIS NOYOLA
Modelo Matemático (Ecuaciones Diferenciales Ordinarias). Presentación para clase modelo (micro-enseñanza en UIA-Laguna). Diseño y desarrollo del Mtro. Javier Solis Noyola.
El documento presenta los conceptos básicos de las integrales dobles. Introduce la definición de integral doble y los teoremas de integrabilidad y Fubini que permiten evaluar integrales dobles como integrales iteradas. Explica cómo calcular integrales dobles sobre regiones generales y presenta ejemplos resueltos de cálculo de integrales dobles. El objetivo es que los estudiantes aprendan a calcular integrales dobles y a evaluarlas mediante el cambio de orden de integración.
El método de Euler mejorado proporciona una aproximación más precisa al tomar el promedio de las pendientes entre la tangente en el punto inicial y la tangente en el punto aproximado usando el método de Euler original. Este método se ilustra mediante dos ejemplos numéricos que muestran cómo se calculan las iteraciones y cómo el método de Euler mejorado reduce el error relativo en comparación con el método de Euler original.
Este documento describe el método de bisección y el método de la regla falsa para encontrar las raíces de una ecuación. El método de bisección divide repetidamente el intervalo en dos partes iguales hasta encontrar la raíz con la precisión deseada. El método de la regla falsa es similar pero divide el intervalo de forma desigual basándose en la función. El documento incluye ejemplos y algoritmos de ambos métodos.
D10_DERIVADAS DIRECCIONALES Y GRADIENTE.pdfahhsbabsa
En general el término cálculo (del latín calculus, piedrecita, usado para contar o como ayuda al calcular)1 hace referencia al resultado correspondiente a la acción de calcular. Calcular, por su parte, consiste en realizar las operaciones necesarias para prever el resultado de una acción previamente concebida, o conocer las consecuencias que se pueden derivar de unos datos previamente conocidos.
Este documento presenta diferentes métodos numéricos para aproximar derivadas mediante diferencias finitas. Explica cómo usar la serie de Taylor para derivar fórmulas de diferenciación numérica hacia adelante, hacia atrás y centrales de primer orden y orden superior. También cubre el método de la secante utilizando diferencias finitas y proporciona ejemplos y gráficas para ilustrar los conceptos.
Este documento describe el método para resolver ecuaciones diferenciales de variables separables. Estas ecuaciones pueden factorizarse en la forma y'=f(x)g(y). El método implica: 1) factorizar la ecuación, 2) separar las variables, 3) integrar ambos lados para obtener la solución general. También presenta ejemplos de aplicación del método a ecuaciones específicas.
El documento describe el método del trapecio para aproximar integrales definidas. El método del trapecio aproxima el área bajo una curva como el área de un trapecio formado por la función en los límites del intervalo y una línea recta entre ellos. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar la fórmula del método.
Este documento describe el método de variación de parámetros para resolver ecuaciones diferenciales. Primero se encuentra la solución de la ecuación homogénea y luego se determinan las funciones u1 y u2 integrando para obtener la solución particular. Finalmente, la solución general es la suma de la solución homogénea y la solución particular. El documento también presenta un ejemplo completo de aplicación del método.
El documento describe el polinomio de interpolación de Lagrange. Explica que este método permite encontrar un polinomio de grado n que interpola n+1 puntos de datos. El polinomio se expresa como una suma de funciones parciales de Lagrange multiplicadas por los valores de la función en cada punto. El documento incluye un ejemplo completo de cómo encontrar el polinomio cúbico de Lagrange para un conjunto de 4 puntos de datos y estimar el valor de la función en un punto dado usando este polinomio.
Ecuaciones diferenciales - Métodos de SoluciónKike Prieto
Este documento presenta métodos para resolver ecuaciones diferenciales, incluyendo variables separables, ecuaciones homogéneas y ecuaciones de coeficientes lineales. Define variables separables y muestra cómo integrarlas para obtener la solución general. Explica que las ecuaciones homogéneas pueden transformarse en variables separables mediante sustituciones adecuadas. Resuelve varios ejercicios como ejemplos de aplicación de estos métodos.
Este documento presenta nueve problemas resueltos sobre cálculo de integrales múltiples y de línea. En el primer problema se calcula la integral de una función definida en un rectángulo sobre la región donde no es nula. En el segundo problema se calcula el volumen de un sólido limitado por una superficie y dos planos. En el tercer problema se calcula una integral doble sobre una región delimitada por hipérbolas y líneas rectas.
Ecuaciones Lineales Homogéneas con coeficientes constantesKarina Alexandra
Este documento resume los métodos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) homogéneas y no homogéneas con coeficientes constantes. Explica el método de coeficientes indeterminados para EDO homogéneas y el método de variación de parámetros para EDO no homogéneas. También presenta ejemplos para ilustrar los métodos.
Este documento presenta el segundo teorema fundamental del cálculo y métodos para aproximar integrales definidas como las sumas de Riemann. Explica cómo dividir un intervalo en subintervalos y aproximar la integral como la suma de las áreas de los rectángulos definidos por los puntos de la partición.
Brevísima Intruducción a las Sumas de RiemannJuliho Castillo
Estas notas presentan una introducción informal a las sumas de Riemann, diferentes métodos para calcularlas y una introducción al uso del sistema algebraico de computo SageMath para su estudio.
Polinomios de Taylor. Formas cuadráticasJIE MA ZHOU
Este documento presenta los polinomios de Taylor como una herramienta para aproximar funciones. Explica que el polinomio de Taylor de grado 1 aproxima una función de manera más precisa que el plano tangente, mientras que el polinomio de grado 2 ofrece una aproximación aún más exacta si la función es dos veces diferenciable. Además, demuestra matemáticamente que la aproximación mejora a medida que el grado del polinomio de Taylor aumenta.
1) El documento describe métodos para resolver ecuaciones diferenciales de orden superior, incluyendo ecuaciones lineales y no lineales, homogéneas y no homogéneas.
2) Explica que para ecuaciones lineales existe una solución única si los coeficientes son continuos. También introduce conceptos como conjunto fundamental de soluciones y wronskiano.
3) Presenta el método de reducción de orden para encontrar una segunda solución a partir de una solución conocida.
Este documento describe cómo calcular integrales dobles en coordenadas polares. Explica que existen tres tipos de regiones para integrales dobles polares: regiones rectangulares polares, regiones tipo 1 donde se integra primero r, y regiones tipo 2 donde se integra primero θ. Proporciona ejemplos numéricos de cómo calcular el área, volumen y otras integrales dobles y triples utilizando coordenadas polares.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con métodos numéricos para encontrar raíces de ecuaciones. En el primer ejercicio, se aplican los métodos de punto fijo y Newton-Raphson para encontrar raíces de dos ecuaciones. En el segundo ejercicio, se usan los métodos de bisección, Newton-Raphson y gráficas para aproximar raíces. Los siguientes ejercicios involucran aplicar métodos como secante, falsa posición y punto fijo para resolver ecuaciones.
El documento describe el método de iteración de punto fijo para resolver ecuaciones. Un punto fijo de una función g es un número p tal que g(p)=p. El método inicia con una aproximación x0 e itera xi+1=g(xi) hasta converger a la solución. La función g debe cumplir que su derivada sea menor a 1 en el punto fijo para garantizar convergencia. El documento provee ejemplos numéricos para ilustrar el método.
El documento describe la serie de Taylor, una serie infinita de potencias que representa de manera exacta el comportamiento de una función en la vecindad de un punto. Al ignorar todos los términos excepto unos cuantos, se obtiene un polinomio que aproxima la función. El error del método depende de la precisión con que el polinomio aproxima a la función verdadera. Se presentan ejemplos de cómo usar la serie de Taylor para aproximar funciones en puntos específicos.
Modelos Matemático Ecuaciones Diferenciales Ordinarias. Presentación diseñada...JAVIER SOLIS NOYOLA
Modelo Matemático (Ecuaciones Diferenciales Ordinarias). Presentación para clase modelo (micro-enseñanza en UIA-Laguna). Diseño y desarrollo del Mtro. Javier Solis Noyola.
El documento presenta los conceptos básicos de las integrales dobles. Introduce la definición de integral doble y los teoremas de integrabilidad y Fubini que permiten evaluar integrales dobles como integrales iteradas. Explica cómo calcular integrales dobles sobre regiones generales y presenta ejemplos resueltos de cálculo de integrales dobles. El objetivo es que los estudiantes aprendan a calcular integrales dobles y a evaluarlas mediante el cambio de orden de integración.
El método de Euler mejorado proporciona una aproximación más precisa al tomar el promedio de las pendientes entre la tangente en el punto inicial y la tangente en el punto aproximado usando el método de Euler original. Este método se ilustra mediante dos ejemplos numéricos que muestran cómo se calculan las iteraciones y cómo el método de Euler mejorado reduce el error relativo en comparación con el método de Euler original.
Este documento describe el método de bisección y el método de la regla falsa para encontrar las raíces de una ecuación. El método de bisección divide repetidamente el intervalo en dos partes iguales hasta encontrar la raíz con la precisión deseada. El método de la regla falsa es similar pero divide el intervalo de forma desigual basándose en la función. El documento incluye ejemplos y algoritmos de ambos métodos.
D10_DERIVADAS DIRECCIONALES Y GRADIENTE.pdfahhsbabsa
En general el término cálculo (del latín calculus, piedrecita, usado para contar o como ayuda al calcular)1 hace referencia al resultado correspondiente a la acción de calcular. Calcular, por su parte, consiste en realizar las operaciones necesarias para prever el resultado de una acción previamente concebida, o conocer las consecuencias que se pueden derivar de unos datos previamente conocidos.
Este documento presenta diferentes métodos numéricos para aproximar derivadas mediante diferencias finitas. Explica cómo usar la serie de Taylor para derivar fórmulas de diferenciación numérica hacia adelante, hacia atrás y centrales de primer orden y orden superior. También cubre el método de la secante utilizando diferencias finitas y proporciona ejemplos y gráficas para ilustrar los conceptos.
Este documento describe el método para resolver ecuaciones diferenciales de variables separables. Estas ecuaciones pueden factorizarse en la forma y'=f(x)g(y). El método implica: 1) factorizar la ecuación, 2) separar las variables, 3) integrar ambos lados para obtener la solución general. También presenta ejemplos de aplicación del método a ecuaciones específicas.
El documento describe el método del trapecio para aproximar integrales definidas. El método del trapecio aproxima el área bajo una curva como el área de un trapecio formado por la función en los límites del intervalo y una línea recta entre ellos. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar la fórmula del método.
Este documento describe el método de variación de parámetros para resolver ecuaciones diferenciales. Primero se encuentra la solución de la ecuación homogénea y luego se determinan las funciones u1 y u2 integrando para obtener la solución particular. Finalmente, la solución general es la suma de la solución homogénea y la solución particular. El documento también presenta un ejemplo completo de aplicación del método.
El documento describe el polinomio de interpolación de Lagrange. Explica que este método permite encontrar un polinomio de grado n que interpola n+1 puntos de datos. El polinomio se expresa como una suma de funciones parciales de Lagrange multiplicadas por los valores de la función en cada punto. El documento incluye un ejemplo completo de cómo encontrar el polinomio cúbico de Lagrange para un conjunto de 4 puntos de datos y estimar el valor de la función en un punto dado usando este polinomio.
Ecuaciones diferenciales - Métodos de SoluciónKike Prieto
Este documento presenta métodos para resolver ecuaciones diferenciales, incluyendo variables separables, ecuaciones homogéneas y ecuaciones de coeficientes lineales. Define variables separables y muestra cómo integrarlas para obtener la solución general. Explica que las ecuaciones homogéneas pueden transformarse en variables separables mediante sustituciones adecuadas. Resuelve varios ejercicios como ejemplos de aplicación de estos métodos.
Este documento presenta nueve problemas resueltos sobre cálculo de integrales múltiples y de línea. En el primer problema se calcula la integral de una función definida en un rectángulo sobre la región donde no es nula. En el segundo problema se calcula el volumen de un sólido limitado por una superficie y dos planos. En el tercer problema se calcula una integral doble sobre una región delimitada por hipérbolas y líneas rectas.
Ecuaciones Lineales Homogéneas con coeficientes constantesKarina Alexandra
Este documento resume los métodos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) homogéneas y no homogéneas con coeficientes constantes. Explica el método de coeficientes indeterminados para EDO homogéneas y el método de variación de parámetros para EDO no homogéneas. También presenta ejemplos para ilustrar los métodos.
Este documento presenta el segundo teorema fundamental del cálculo y métodos para aproximar integrales definidas como las sumas de Riemann. Explica cómo dividir un intervalo en subintervalos y aproximar la integral como la suma de las áreas de los rectángulos definidos por los puntos de la partición.
Brevísima Intruducción a las Sumas de RiemannJuliho Castillo
Estas notas presentan una introducción informal a las sumas de Riemann, diferentes métodos para calcularlas y una introducción al uso del sistema algebraico de computo SageMath para su estudio.
Este documento introduce conceptos básicos de cálculo diferencial e integral como funciones, límites, derivadas, rectas tangentes y velocidad instantánea. Explica la definición formal de derivada como un límite y presenta reglas para calcular derivadas de funciones como potencias, sumas, productos y diferencias. Finalmente, muestra la relación entre derivabilidad y continuidad de funciones.
Este documento presenta una introducción al concepto de derivada de funciones. Explica cómo calcular la pendiente de una recta tangente a una función en un punto, lo que conduce al concepto de derivada como un límite. Luego define formalmente la derivada de una función y presenta ejemplos de cómo calcular derivadas de funciones comunes usando esta definición. Finalmente, discute brevemente cuándo una función puede no ser diferenciable.
Este documento describe conceptos fundamentales sobre derivadas, incluyendo: (1) la tasa de variación media y cómo se calcula, (2) la definición de derivada como un límite, y (3) algunas reglas para calcular derivadas como la derivada de funciones compuestas o la derivada de la función inversa.
Este documento presenta ejercicios resueltos de cálculo diferencial que incluyen: coordenadas polares, espacios métricos, topología de la recta, límites, continuidad de funciones y el teorema de Bolzano. Se resuelven problemas sobre curvas polares, puntos de acumulación, límites formales, y continuidad.
La derivada de una función representa la pendiente de la recta tangente en un punto y se calcula como el límite de la razón entre los incrementos de la función cuando el incremento de la variable independiente tiende a cero. El documento explica cómo calcular la derivada de diferentes funciones usando esta definición y determinar las pendientes tangentes en puntos específicos.
1. Se define la derivada de una función real f(x) como el límite del cociente entre la diferencia de los valores de la función en puntos próximos y la diferencia de dichos puntos cuando esta se hace infinitesimal.
2. Geométricamente, la derivada representa la pendiente de la tangente a la curva gráfica de la función en un punto, la cual coincide con la pendiente de la recta secante cuando los puntos se aproximan infinitamente.
3. Se resuelven varios ejemplos de cálculo de derivadas aplicando la definición formal,
Este documento presenta varios ejemplos de aplicaciones del cálculo de derivadas, incluyendo el cálculo de velocidades y pendientes de tangentes. Se analizan casos como tomar un autobús en movimiento, carreras de relevos y funciones derivadas.
Este documento presenta varios ejemplos de aplicaciones del cálculo de derivadas, incluyendo el cálculo de velocidades y pendientes de tangentes. Se analizan casos como tomar un autobús en movimiento, carreras de relevos y funciones derivadas.
Este documento presenta varios ejemplos de aplicaciones del cálculo de derivadas, incluyendo el cálculo de velocidades y pendientes de tangentes. Se analizan casos como tomar un autobús en movimiento, carreras de relevos y funciones derivadas.
Este documento presenta varios ejemplos de aplicaciones del cálculo de derivadas, incluyendo el movimiento de pasajeros que intentan subir a un autobús en movimiento, la velocidad de un autobús, y el intercambio de relevos en una carrera. Calcula derivadas, determina pendientes de tangentes, y analiza gráficas de funciones y sus derivadas.
Este documento resume el tema de la integral definida y sus aplicaciones para calcular áreas y volúmenes. La integral definida se utiliza para calcular el área bajo una curva entre dos puntos, y tiene propiedades como la linealidad y que depende del intervalo pero no de la variable de integración. El documento explica cómo calcular áreas entre curvas, así como volúmenes de cuerpos de revolución utilizando la integral definida.
Este documento introduce el concepto de integral definida como una herramienta para calcular el área debajo de una curva entre dos valores. Explica que la integral definida surge del método de exhausción griego y representa el límite de la suma de áreas de rectángulos cuando su número tiende a infinito. Además, presenta definiciones clave como función integral y teoremas como el fundamental del cálculo y la regla de Barrow, y muestra ejemplos de cálculo de áreas usando la integral definida.
1) El documento presenta una serie de ejercicios de derivadas y tangentes. 2) Se resuelven problemas de cálculo de derivadas, rectas tangentes, máximos y mínimos. 3) Los ejercicios cubren temas como funciones polinómicas, gráficas, derivadas de orden superior y puntos de inflexión.
Este documento presenta cinco parciales de matemática de la cátedra Gutiérrez de diferentes años. Cada parcial contiene cuatro ejercicios con sus respectivas respuestas. Los ejercicios involucran conceptos como funciones, derivadas, integrales, máximos y mínimos, intervalos de crecimiento y decrecimiento. Adicionalmente, se proporciona información de contacto para aquellos que necesiten ayuda extra con la preparación de parciales.
1. La función describe las condiciones de curvatura y signo de la segunda derivada en diferentes intervalos. Es convexa cuando f''<0 y cóncava cuando f''>0.
2. Se pide dibujar una función que pase por tres puntos dados y cumpla ciertas condiciones de curvatura en diferentes intervalos.
3. Se calculan las rectas tangentes a una función en diferentes puntos.
Este documento describe el concepto matemático de la integral definida y el método de Riemann para aproximar el área bajo una curva. Explica cómo dividir el intervalo en subintervalos y calcular el área de rectángulos inscritos y circunscritos para obtener límites superior e inferior del área real. Al aumentar el número de subintervalos, las aproximaciones convergen al valor exacto del área dado por la integral definida. También presenta la notación de Leibniz para las integrales definidas y el teorema de evaluación de integr
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
2. Diferenciación
La diferenciación numérica puede calcularse usando la
definición de derivada
( ) ( ) ( )
h
xfhxf
xf
h
00
0
0 lim'
−+
=
→
Tomando una h pequeña. Si h > 0 se llama fórmula de
diferencia progresiva, si h < 0 se llama fórmula de diferencia
regresiva.
( )
( ) ( )0 0
0'
f x h f x
f x
h
+ −
≈
3. DIFERENCIA PROGRESIVA, REGRESIVA Y CENTRAL
DIFERENCIA PROGRESIVA.- Que
representa la pendiente de la cuerda BC
DIFERENCIA REGRESIVA.- Que representa
la pendiente de la cuerda BC
DIFERENCIA CENTRAL.- Que representa
la pendiente de la cuerda BC
( )
( ) ( )' i i
i
f x h f x
f x
h
+ −
≈
( )
( ) ( )' i i
i
f x f x h
f x
h
− −
≈
( )
( ) ( )'
2
i i
i
f x h f x h
f x
h
+ − −
≈
4. DIFERENCIA PROGRESIVA, REGRESIVA Y CENTRAL
• Ejemplo 1.- Dada la tabla de valores
Calcule f ´(x) para el valor de x=25°, sabiendo
que x, esta en grados sexagesimales.
Emplear las diferencias progresivas,
regresivas y central, teniendo en cuenta que
h=25° (lo que equivale a 0,08727)
20 25 30
0,34202 0,42262 0,5000
x
senx
° ° °
5. Solución
a)Diferencia progresiva
b) Diferencia regresiva
c) Diferencia central
( )
( ) ( ) ( ) ( )30 25 0.500 0.42262
' 0.88667
0.08727 0.08727
i i
i
f x h f x f f
f x
h
+ − − −
≈ = = =
( )
( ) ( ) ( ) ( )25 20 0.42262 0.34202
' 0.92375
0.08727 0.08727
i i
i
f x f x h f f
f x
h
− − − −
≈ = = =
( )
( ) ( ) ( ) ( )30 20 0.500 0.34202
' 0.89997
2 0.08727 2(0.08727)
i i
i
f x h f x h f f
f x
h
+ − − − −
≈ = = =
6. Fórmulas de diferencias divididas
hacia adelante
( ) ( ) ( )
h
xfxf
xf ii
i
−
= +1
'
Primera derivada
( ) ( ) ( ) ( )
h
xfxfxf
xf iii
i
2
34
' 12 −+−
= ++
Segunda derivada
( ) ( ) ( ) ( )
2
12 2
''
h
xfxfxf
xf iii
i
+−
= ++
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2
123 254
''
h
xfxfxfxf
xf iiii
i
+−+−
= +++
Tercera derivada
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3
123 33
'''
h
xfxfxfxf
xf iiii
i
−+−
= +++
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3
1234
2
51824143
'''
h
xfxfxfxfxf
xf iiiii
i
−+−+−
= ++++
7. Fórmulas de diferencias divididas
centradas
( ) ( ) ( )
h
xfxf
xf ii
i
11
' −+ −
=
Primera derivada
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
h
xfxfxfxf
xf iiii
i
12
88
' 2112 −−++ +−+−
=
Segunda derivada
( ) ( ) ( ) ( )
2
11 2
''
h
xfxfxf
xf iii
i
−+ +−
= ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2
2112
12
163016
''
h
xfxxfxfxf
xf iiiii
i
−−++ −+−+−
=
Tercera derivada
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3
2112
2
22
'''
h
xfxfxfxf
xf iiii
i
++−+ −+−
=
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3
321123
8
813138
'''
h
xfxfxfxfxfxf
xf iiiiii
i
−−−+++ +−+−+−
=
8. Fórmulas de diferencias divididas
hacia atrás
( ) ( ) ( )
h
xfxf
xf ii
i
1
' −−
=
Primera derivada
( ) ( ) ( ) ( )
h
xfxfxf
xf iii
i
2
43
' 21 −− +−
=
Segunda derivada
( ) ( ) ( ) ( )
2
212
''
h
xfxfxf
xf iii
i
−− +−
= ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2
321 452
''
h
xfxfxfxf
xf iiii
i
−−− −+−
=
Tercera derivada
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3
321 33
'''
h
xfxfxfxf
xf iiii
i
−−− −+−
=
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3
4321
2
31424185
'''
h
xfxfxfxfxf
xf iiiii
i
−−−− +−+−
=
9. Integración numérica
•Matemáticamente, la integración se representa por
integral de la función f(x) con respecto a la variable
independiente x, evaluada entre los límites a y b
•La integral es el valor total, o sumatoria de f(x)dx sobre el rango x=a
hasta b
•Para funciones que están por encima del eje x, la integral
corresponde al área bajo la curva de f(x) en a y b
( )∫=
b
a
dxxfI
10. Regla del rectángulo
La función y=f(x) se reemplaza en el entorno de integración
[Xo,Xo+h], por el segmento horizontal BD, y en
consecuencia el área verdadera ABCE por la del rectángulo
ABDE.
El error cometido adoptando tal simplificación viene medido
por el área del triangulo curvilíneo BCD.
11.
12. REGLA DEL PUNTO MEDIO
La función f(x) se aproxima mediante la recta paralela al
eje OX trazada por el punto medio del intervalo,
[Xo,Xo+h], es decir, por : Xo + 1 / 2h
13.
14. REGLA DEL TRAPECIO
• La función f(x) se aproxima por la cuerda
de la curva dentro del intervalo, [Xo,Xo+h].
Se trata de una aproximación lineal. El arco
BC se sustituye por la cuerda BC.
15.
16. Regla del trapecio
Utilizando un polinomio interpolante lineal de Lagrange.
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( )1
01
0
0
10
1
xf
xx
xx
xf
xx
xx
xP
−
−
+
−
−
=
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( )
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( )1010
01
1
01
0
0
10
1
22
xfxf
h
xfxf
xx
dxxf
xx
xx
xf
xx
xx
dxxf
b
a
b
a
+=+
−
=
−
−
+
−
−
= ∫∫
Donde h = x1 – x0 =
Esta fórmula vale cuando
f(x) tiene valores positivos.
Da valores exactos para
polinomios de grado 1.
x0 = a x1 = b
P1 f
17. regla del trapecio
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( )
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( )1010
01
1
01
0
0
10
1
22
xfxf
h
xfxf
xx
dxxf
xx
xx
xf
xx
xx
dxxf
b
a
b
a
+=+
−
=
−
−
+
−
−
= ∫∫
18. REGLA DE SIMPSON
La regla del trapecio es tanto mas aproximada cuando
mayor es el numero de divisiones o intervalos n. se puede
obtener una mejor aproximación, con menos intervalos n,
si la curva y = f(x) se reemplaza por parábolas de segundo
grado que pasen por cada tres puntos consecutivos,
(Xi,Yi) de la función dada.
19.
20. Regla se Simpson
La regla se Simpson se obtiene suponiendo el segundo polinomios
de Lagrange con los nodos x0 = a, x2 = b, x1 = a + h, h = (b – a)/2.
( ) ( )( )
( )( )
( ) ( )( )
( )( )
( ) ( )( )
( )( )
( )
( ) ( ) ( )[ ]210
2
1202
10
1
2101
20
0
2010
21
4
3
xfxfxf
h
dxxf
xxxx
xxxx
xf
xxxx
xxxx
xf
xxxx
xxxx
dxxf
b
a
b
a
++=
−−
−−
+
−−
−−
+
−−
−−
= ∫∫
Donde se han
despreciado los términos
de error.
La fórmula es exacta para
polinomios de hasta
tercer grado. x0 = a x2 = b
P3f
x1
21. Regla se Simpson
La regla se Simpson se obtiene suponiendo el segundo polinomios
de Lagrange con los nodos x0 = a, x2 = b, x1 = a + h, h = (b – a)/2.
( ) ( )( )
( )( )
( ) ( )( )
( )( )
( ) ( )( )
( )( )
( )
( ) ( ) ( )[ ]210
2
1202
10
1
2101
20
0
2010
21
4
3
xfxfxf
h
dxxf
xxxx
xxxx
xf
xxxx
xxxx
xf
xxxx
xxxx
dxxf
b
a
b
a
++=
−−
−−
+
−−
−−
+
−−
−−
= ∫∫
Donde se han
despreciado los términos
de error.
La fórmula es exacta para
polinomios de hasta
tercer grado. x0 = a x2 = b
P3f
x1
22. Comparación
f(x) x^2 x^4 1/(x + 1) sqrt(1 + x2) sen x exp(x)
Valuación exacta 2.667 6.400 1.099 2.958 1.416 6.389
Trapecio 4.000 16.000 1.333 3.236 0.909 8.389
De Simpson 2.667 6.667 1.111 2.964 1.425 6.421
Comparación entre el valor exacto, la regla del trapecio y
la regla de Simpson para diferentes funciones en el
intervalo [0 , 2].
23. Regla de Simpson 3/8
Ajustando polinomios de Lagrange de orden 3 usando cuatro
puntos se llega a la regla de Simpson de 3/8
( ) ( ) ( ) ( ) ( )[ ]3210 33
8
3
xfxfxfxf
h
xfI
b
a
+++== ∫
También puede expresarse por:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )[ ]
8
33 3210 xfxfxfxf
abxfI
b
a
+++
−== ∫
Esta regla es útil cuando el número de puntos es impar.
26. Regla compuesta de Simpson
( ) ( ) ( )
( )
( ) ( )
+++= ∑∑∫ =
−
−
=
bfxfxfaf
h
dxxf
n
j
j
n
j
j
b
a
2/
0
12
12/
0
2 42
3
Teorema. Sea f ∈C4
[a, b], n par, h = (b – a)/n, y xj = a + jh para
cada j = 0, 1, 2, ... n . La regla de Simpson para n subintervalos
puede escribirse como:
x0 = a xn = b
y= f(x)
x2 x2j-1 x2j x2j+1
27. Regla compuesta del trapecio
( ) ( ) ( ) ( )
++= ∑∫
−
=
bfxfaf
h
dxxf
n
j
j
b
a
1
1
2
2
x0 = a xn = b
y= f(x)
x1 xj-1 xj xn–1
Teorema. Sea f ∈C4
[a, b], n par, h = (b – a)/n, y xj = a + jh para
cada j = 0, 1, 2, ... n . La regla del trapecio para n subintervalos
puede escribirse como:
28. Regla compuesta del punto
medio
( ) ( )∑∫ =
=
2/
0
22
n
j
j
b
a
xfhdxxf
x0 = a xn+1 = b
y= f(x)
x0 xj-1 xj xnx1 xj+1
Teorema. Sea f ∈C4
[a, b], n par, h = (b – a)/(n+2), y xj = a +
(j+1)h para cada j = –1, 0, 1, 2, ... n+1. La regla de compuesta
del punto medio para n subintervalos puede escribirse como:
29. Datos con espaciamiento
irregular
Si los datos están espaciados de forma irregular, como en el caso de datos
experimentales, la integración puede llevarse a cabo mediante la aplicación de la
regla del trapecio a cada subintervalo.
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2
...
22
121
2
10
1
nn
n
xfxf
h
xfxf
h
xfxf
hI
+
++
+
+
+
= −
Donde hi = ancho del segmento i.
30. Algoritmos Regla del trapecio
Algoritmos para la regla del trapecio de uno solo segmento
function trap(h, f0, f1)
trap = h*(f0+f1)/2
end
Algoritmos para la regla del trapecio de múltiples segmentos
function trap(h, n, f)
sum = f0;
for i = 1, n–1
sum = sum + 2*fi
end
sum = sum + fn
trap = h*sum/2
end
31. Algoritmos Regla simple de
Simpson
Regla de Simpson de 1/3
function simp13(h, f0, f1, f2)
simp13 = 2*h*(f0+4*f1+f2)/6
end
Regla de Simpson de 3/8
function simp38(h, f0, f1, f2, f3)
simp38 = 3*h*(f0+3*f1+3*f2+f3)/8
end
32. Regla de Simpson 1/3 múltiple
Function simp13m(h, n, f)
sum = f0
for i = 1, n–2, 2
sum = sum+4*fi+2*fi+1
end
sum = sum+4fn-1+fn
simp13m = h*sum/3
end
33. Algoritmos Regla compuesta de Simpson
Regla de Simpson de número de segmentos pares o impares
function simpint(a, b, n, f)
h = (b-a)/n
if n=1 then
sum=trap()
else
m = n
odd = n/2-int(n/2)
if odd>0 and n>1 then
sum = sum + simp38(h,fn-3,fn-2,fn-1,fn)
m = n-3
end
if m>1 then
sum = sum + simp13m(h, m, f)
end
end
simpint = sum
end
34. Ejemplo Trapecio
Sea la siguiente función:
f (x) = 0.2 + 25x – 200x2
+ 675x3
– 900x4
+ 400x5
Integrada en el intervalo de a = 0 a b = 0.8 con trapecio:
Valor real I = 1.64053333
f (a) = 0.2000 f (b) = 0.2320
I = h (f (b) – f (a) )/2 0.17280000 error = 89.47%
35. Ejemplo Simpson 1/3
Sea la siguiente función:
f (x) = 0.2 + 25x – 200x2
+ 675x3
– 900x4
+ 400x5
Integrada en el intervalo de a = 0 a b = 0.8 con trapecio:
Valor real I = 1.64053333
f (a) = 0.2 f ((a+b)/2) = 2.456 f (b) = 0.232
I = 0.8 (0.2+4(2.456)+0.232)/6 = 1.36746667 error = 16.6%
36. Ejemplo Simpson 3/8
Sea la siguiente función:
f (x) = 0.2 + 25x – 200x2
+ 675x3
– 900x4
+ 400x5
Integrada en el intervalo de a = 0 a b = 0.8 con trapecio:
Valor real I = 1.64053333
f (0) = 0.2 f (0.26667) = 1.432724
f (0.5333) = 3.487177 f (0.8) = 2.232
I = 0.8 (0.2+3(1.432724+3.487177)+ 2.232 )/8 = 1.519170
error = 7.4%
37. Ejemplo Simpson 1/3 y Simpson 3/8
Sea la siguiente función:
f (x) = 0.2 + 25x – 200x2
+ 675x3
– 900x4
+ 400x5
Integrada en el intervalo de a = 0 a b = 0.8 con 5 segmentos,
con trapecio 2 primeros y Simpson los 3 últimos:
Valor real I = 1.64053333
f (0) = 0.2 f (0.16) = 1.29692 f (0.32) = 1.74339
f (0.48) = 3.18601 f (0.64) = 3.18193 f (0.8) = 0.23200
Simpson 1/3:
I1/3 = 0.32*(0.2 +4(1.29692)+ 1.74339 )/6 = 0.3803237
Simpson 3/8
I3/8 = 0.48 (1.74339 +3(3.18601 + 3.18193 )+ 2.232 )/8
= 1.264754
I = 1.645077
error = 0.28%