MÉTODOS NUMÉRICOS 
SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES 
POR EL MÉTODO DE NEWTON RAPHSON. 
INTEGRANTES:NNNNKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK 
K 
 BAEZ JIMENEZ JOSE ARTURO 
 BELLO SANCHEZ ERICK 
 MARCIAL NOYOLA MIGUEL 
1
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como 
aproximación del punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) 
que hacen que éstas se anulen. 
2
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
u(x, y) 
v(x, y) 
x 
y 
x1 
y1 
3
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del 
punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se 
anulen. 
2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas 
(x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 
4
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
u(x, y) 
v(x, y) 
x 
y 
u(x1, y) 
x1 
y1 
v(x, y1) 
v(x1, y) 
u(x, y1) 
5
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del 
punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se 
anulen. 
2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas 
(x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 
3. Trazar una recta tangente paralela a la secante que une los puntos u(x1, y) y 
u(x, y1) y otra tangente paralela a la secante que une los puntos v(x1, y) y v(x, y1) 
6
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
u(x, y) 
v(x, y) 
x 
y 
u(x1, y) 
x1 
y1 
v(x, y1) 
v(x1, y) 
u(x, y1) 
7
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del 
punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se 
anulen. 
2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas 
(x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 
3. Trazar una recta tangente paralela a la secante que une los puntos u(x1, y) y 
u(x, y1) y otra tangente paralela a la secante que une los puntos v(x1, y) y v(x, y1) 
4. El punto de intersección de estas dos tangentes constituye una segunda 
aproximación (x2, y2) del punto de intersección de las dos funciones 
8
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
u(x, y) 
v(x, y) 
x 
y 
x1 
y1 
x2 
y2 
9
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del 
punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se 
anulen. 
2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas 
(x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 
3. Trazar una recta tangente paralela a la secante que une los puntos u(x1, y) y 
u(x, y1) y otra tangente paralela a la secante que une los puntos v(x1, y) y v(x, y1) 
4. El punto de intersección de estas dos tangentes constituye una segunda 
aproximación (x2, y2) del punto de intersección de las dos funciones 
5. El proceso se repite n veces hasta que las coordenadas del punto de intersección 
(xn, yn) coincida prácticamente con el valor exacto de la intersección entre las dos 
curvas. 
10
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
u(x, y) 
v(x, y) 
x 
y 
x1 
y1 
x2 
y2 
11
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
 Este procedimiento corresponde, analíticamente, a extender el uso 
de la derivada, ahora para calcular la intersección entre dos 
funciones no lineales. 
 Al igual que para una sola ecuación, el cálculo se basa en la 
expansión de la serie de Taylor de primer orden, ahora de múltiples 
variables, para considerar la contribución de más de una variable 
independiente en la determinación de la raíz. 
 Para dos variables, la serie de Taylor de primer orden se escribe, para 
cada ecuación no lineal: 
u u 
  
i i 
u u (x x ) (y y ) 
     
i 1 i i 1 i i 1 i 
   
x y 
v v 
  
  
i i 
v v (x x ) (y y ) 
     
i 1 i i 1 i i 1 i 
   
x y 
  
12
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
 Pero ui+1 = vi+1 = 0 : 
  
 i  i 
 
i i 
y 
i i 1 i i 
1 
i 
  
x 
y 
  
  
   
v v 
i i 
x 
i i 
  
Que reescribiendo en el orden conveniente: 
u 
y 
 
 
u x y 
  
 
  
 
 
u u 
  
   
 
 
  
  
   
 
  
 
  
 
i i 
i 1 
i i 
i 
i 
i 1 
i 
i i i 
i i 
i 
1 
i 
1 i 
i 
v 
x 
v v 
v x y 
x 
u 
x 
v 
y 
x 
y 
y 
x 
y 
x 
y 
 
  
  
  
  
  
   
i 
i 
i 
i 1 i 1 
v 
u u u u 
u x x y 0 
x y 
v v 
x y y 
0 
x y 
x y 
13
Solucion del sistema por 
determinantes 
x y u x y 
C 
  
u u 
x 
i 1 2 i 
  
i u u 
 
 
 
 
  
i 
 y 
 
    
  
v 
 
v 
 
i i 
  
  
y 
 
y 
 
D 
x i i i i ∂v ∂u 
∂y ∂ 
∂u ∂v 
∂ x 
- 
x y ∂ 
JACOBIANO 
 
 
  
  
    
  
  
  
x i i i 
 
 
1 
i 
2 
i 
C 
v 
y 
D 
u 
y 
C 
i 
∂v ∂u 
i 
i i 
u u v u v 
i i 
x 
∂v ∂v 
+ y 
∂ 
∂u 
-u + 
∂y ∂y ∂x y ∂y 
   
  
   
  
x y 
 
  
i i i 
i 
i i 
i i 
v 
y x 
y y y 
 
∂v ∂u u ∂v 
∂v 
    
 - 
 
i 
 ∂x ∂ 
y ∂ 
 
x 
∂y 
i 
   
 
  
 
 
 
i 1 i 
i 
i 
i 
i 
u v 
u 
y 
x x 
J 
u 
v v 
y y 
i i i 
i 
i 
i 
i 
i 
i i i 
x 
- 
∂ 
∂v ∂u 
∂ 
u 
∂y 
∂u ∂v 
y ∂ x 
∂y ∂x 
 
 
 
 
  
     
  
  
   
 
 
 
 
 
  
   
  
 
    
 
 
  
i 
i 1 i 1 1 
i 1 
i 
i 
i 
i i 
i 
i 
i 
i 
i 
i 
u 
y 
v 
x 
v v 
v x y 
x y 
x y 
u 
x 
v 
y 
C 
y 
14
MÉTODO DE NEWTON RAPHSON EN SISTEMAS DE 
ECUACIONES NO LINEALES 
La solución del sistema es: 
x x 
i 1 i 
 
v u 
  
i i 
u v 
 
i i 
y y 
  
  
y y x x 
i 1 i 
J  
u v 
  
i i 
v u 
 
i i 
    
J 
Donde J es el determinante jacobiano del sistema 
15
Ejemplo 1:Calcule las raíces con xi=1.5,yi=3.5 
      2 2 
x xy 10 0x y 3 y 57 0 
u V 
i ∂u 
∂y 
i i x = y = 3.5000 
2 y 2( .5 ) 3.5 6.5 x 
1 
       
 
 
     
 
   
 
2 i 
i 
2 
y 
.5 
3 33 
u 
x 1 
( .5) 36.75 1 6 1 
x 
x 6(1.5)( ) 32 
v 
y 
y 3.5 .5 i 
∂v 
∂ 
1.5000 
x 
v ∂ 
5 i i i i ∂u 
∂x 
J 3 .5 . 
156.125 
   
 
3.5 
1.5 
1. 
   
 
   
 
 
2 
1 
1 
2 
u 
36.75 
10 
5 
6.5 
1.5 
( )( ) ( )( ) 
( ) ( )( ) 
3( )( ) 
2 1 
5 
2 
v 1. 
.5 
3.5 3.5 7 
625 
∂ ∂u 
∂ 
- 
∂y 
y 
v 
∂x 
u 
y 5 
x x 1.5 
 
 
 
 
 
 
 
. ) 
 
2.5 
 
   
  
 
J 156.125 
 
 
x x 7 5 
  
( ) ( ) 
  
 
 
0360 
   
i 
i 
i 
i 
i 
i 
1 
i 
i 
1 
i 
i 
i 
i 
u 
( ) ( 
y y 3. 
1. 
v 
1.625 
v 
1.625 
u 
6.5 
J 156.12 
v 
3 
u 
2. 
2 
5 
v 
36. 
5 
( 5) 
y 5 
2. 
2. 
8438 
ITERACION 1 
16
x2 + xy - 10 = 0 y + 3xy2 - 57 = 0 
iteración xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 
1 1.5 3.5 -2.5 1.625 6.5 1.5 36.75 32.5 156.125 
2 2.0360 2.8438 
xi = 2.0360 
yi = 2.8438 
Tabla iteración 1 
17
      2 2 
x xy 10 0x y 3 y 57 0 
u V 
i i x = y = 
2 2( ) 6.9158 
∂u 
∂ 
i 
       
v 
y 
 
 
      
 
 
  
i 
2 2 i 
3 3( ) 24.2616 1 6 1 6( )( ) 35. 
u 
x y x 
7 
x 
y xy 399 
i 
2.0360 
2.0360 2.0360 
2.0360 
2.8438 
2.8438 
2.8438 2.843 
x 
8 
y 
∂v 
∂ 
i i i i ∂v 
∂u 
∂x x 
J ( 35. 
)( ) ( 
24.26 
197.7 
   
u 0. 
   
  
  
  
 
 
1 
2 
1 
2 
6.9158 
2.0360 2.036 2.8 
438 
v 2.8438 4 2.843 
.7596 
16 
10 
57 
064 
)( ) 734 
( ) ( )( ) 
3( )( 
2. 
8 
7 
7 
) 
39 
0 
2. 
9 0360 
0360 
∂ 
∂v 
∂y 
- 
∂u 
∂y 
  
i 1 i 
 
 
u 
 
 
y 0360 
  
i 
i 
i 
v 
   
  
 
 
x x 7596  
0.064 7 )(24.2616 
) 
 
 
 
 
 
 
 
i 
i 
i 
i 
    
 
  i 
1 i 
i v 
y 35.7399 
y y 2.8438 
2. 
x x 2.0 
4.7596 
v 
4. 
( ) ( ) 
( 
360 
u 
6.9158 
u 
0.0647 
J 
v 
) ( 
u 
197.7734 
J 197.7 
7 
34 
1.9987 
3.0023 
ITERACION 2 
18
x2 + xy - 10 = 0 y + 3xy2 - 57 = 0 
iteración xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 
1 1.5 3.5 -2.5 1.625 6.5 1.5 36.75 32.5 156.125 
2 2.0360 2.8438 -0.0647 -4.7596 6.9158 2.0360 24.2616 35.7399 197.77 
3 1.9987 3.0023 
xi = 1.9987 
yi = 3.0023 
Tabla iteración 2 
19
i i x = y = 
2 2( ) 6.9997 
∂u 
∂ 
i 
       
v 
y 
 
 
      
 
 
  
i 
2 2 i 
3 3( ) 21.0414 1 6 1 6( )( ) 35. 
u 
x y x 
0 
x 
y xy 042 
i 
1.9987 
1.9987 1.9987 
1.9987 
3.0023 
3.0023 
3.0023 3.002 
x 
3 
y 
∂v 
∂ 
∂u 
∂u ∂ 
i i i i ∂x 
∂y 
1.9987 1.9987 
J (37.004 )( 7 ) ( 7 
) 204.9707 
   
2 
10 
   
  
 
0.0045 
  1 
2 
  
1 
u 
6.999 ( ) 
( 
1.998 
) ( )( ) 
3( ) 
27.0414 
v 0.0 
7 499 
2 
( ) 5 
1.9 
- 
3.0023 
3.0023 3. 
98 002 
v 
∂x 
7 3 
∂v 
∂y 
  
i 1 i 
 
 
 
 
 
 
i 
y 0045 
42 0.0499 
( ) (1 ) 
   
x  
( )( 
 
 
  
 
  
  
 
 
 
 
 
( ) 
  
i 
i 1 i 
i 
i 
i i 
i 
i 
y 
v u 
35 
J 204.9707 
J 
y 7.00 .9987 
v 
v 
21.041 
v 
0.0 
u 
0. 
499 
x x 1.9987 
u 
6.9997 
u 
0.0045 4 
20 
4. 
y 
x ) 
9707 
3.0023 
2 
3. 
.0000 
0000 
ITERACION 3 
20 
ITERACION 4 
i i x = 2 
2 
u ( ) ( )( ) 10 0.0000 
v 3( )( ) 57 0.0000 
    
    
1 
2 
1 
2 
y 
3 
2 
2 
= 3 
3 
3
Tabla de iteraciones y gráfica de la solucion 
El proceso se para debido a que los valores de ui y de vi son 
cero, lo cual indica que se ha llegado a la raíz. 
x2 + xy - 10 = 0 y + 3xy2 - 57 = 0 
iteración xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 
1 1.5 3.5 -2.5 1.625 6.5 1.5 36.75 32.5 156.125 
2 2.0360 2.8438 -0.0647 -4.7596 6.9158 2.0360 24.2616 35.7399 197.77 
3 1.9987 3.0023 -0.0045 0.0499 6.9997 1.9987 27.0414 37.0042 204.9707 
4 2.0000 3.0000 0 0 
21
Ejemplo 2:Calcule las raíces de 
2 2 2 2 
            
16 x y 0 4 x 4 y 4 0 
u V 
ITERACION 1 
  
i i x = 3.5000 
2 2( ) 4 2 2 7 
        
3 
.5 
    
        
 
 
 
 
              
i 
i 
2 4 2 4 4 
y 
u 
x 2 
2 4 2 4 1 
v 
x 
y 
x 
2 y 
3.5 
y = 
i 
i 
2 
y 
∂v 
∂ 
∂ 
x 
∂u 
( )( ) ( )( ) 
∂v ∂ 
∂y ∂y 
i i i i ∂u 
   
5 
∂x 
    
  
  
 
 
 
 
     
 
2 2 
1 
1 
2 2 
( ) (3 
1 
. 
v 3. 
0.25 
u 
4 
16 
5 
) 
4 4 ( 
2 
J 
. 
4 
4 
7 
2 
) 
5 
24 
2 
u ∂ 
∂x 
- 
v 
u 
y 7 
    
) ( ) 
 
 
 
i 
( 
   
J 24 
  
i 1 i 
 
 
 
 
   
  
 
 y  
  
  3.5 
   
 
 
 
i 
i 
i 1 i 
i i 
i 
i i 
y 
v 
x 4 
J 
x 
v 
0.25 
v 0.2 
5 
u 
0.25 
x 2 
u 
x 4 
u ( ) (0. 
24 
2 ( ) 
v 
y 1 
5) 
2.0625 
3.5 
22
ITERACION 2 
  
x = y = 
i i 3.5000 
i 2 2( ) 4.125 2 2 7 
y 
3. 
5 
            
        
             
 
 
 
 
 
i 
2 4 2 4 3.875 2 4 2 4 
1 
x 
v 
u 
y 
x 
x y 
3.5 
i 
i 
2.0625 
2.062 
∂v 
∂x 
∂u 
5 
2 
∂y 
.0625 
∂u 
∂ 
i i i i J ( 
)( ) ( 7 )( ) 
23 
     
 
0625 3.5 
2 3.5 39 
    
  
 
 
    
 
  
2 2 
2 
1 
2 
1 
4.125 
2. 
3.875 
u 16 0.5 
0 
1 
3 
( ) ( ) 
4 4 ( 4) 
9 
v .0625 
0.00 
∂ 
∂v 
∂y 
∂v 
x ∂ 
x 
u 
∂y 
- 
    
u 
 
u 
39 
   
J 23 
  
 
 
 
 
  
 
 
 
x x  5  
(  
039)(3.875) 
 
 
 
  
 
 
  
 
 
 
 
 
i 1 
i 
i 
i 
i 
i 
i 
i 1 
i 
i 
i 
i 
v 
y y 3. 
0.50 
v 
0.0039 
v 0.0039 
7 
x x 2.0625 
u 
4 
( ) ( ) 
( .12 ) 
u 
J 2 
0 
v 
1 
.5 
5 
y y 
3 
2.0 
856 
3. 
4144 
23
ITERACION 3 
  
2.0856 
i 2 2( ) 4.1712 i 
2 2 6.8288 
2.0856 
            
        
             
 
 
 
 
 
i 
2 4 2 4 3.8288 
v 
u 
x 
x 
2 4 2 4 1.171 
y 
y 
y 2 
i i 3.4144 
3.4 
x = 
144 
3.4 
1 
= 
4 
y 
i 2.0856 2.08 
4 
∂ 
56 
v 
∂x 
∂u 
∂y 
( )( ) ( )( ) 21.2608 
∂v ∂u ∂v 
∂y ∂x x 
i i i i ∂u 
   
∂y 
  
   
 
    
 
     
  
1 
2 2 
2 
1 
2 
( ) 
1 
3. 
6 
4 
.8 
14 
4.1712 3.888 
16 
.1712 
u 2.085 0.007 
9 
v 0.007 
2 
( ) 
8 
4 
3.414 
6 
4 2.08 4 9 
J 
( 
8 
56 4 4 ) 
- 
∂ 
    
u 
v 
y 1712 
y 8 
  
6.82 
0.0079 
    
  
i 1 
 
2 
x   
)( 
  
J 2 
 
  
 
 
 
   
 
 
 
 
 
 
608 
 
 
 
 
i 
i 
i 1 
i 
i 
i 
i 
i 
i 
i 
i 
y 
v 
v x 0.007 
3.8288 y 3.414 
( ) ( ) 
( 
x x 2.0856 
u 
4. 
v 
) ( 
u 
12 
1. 
5 
0.0079 1. 
u 0 
. 
J 21.260 
007 
8 
8 
9 
4 
9 ) 
2. 
3. 
08857 
4114 
24
Iteración 4 
2 2 
    
    
u 16 0.0002 
     
v 4 4 4 0.0000 
      
1 
2 2 
1 
2.08857 3.4114 
2.08857 3.4114 
iteració 
n xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 
1 2 3.5 0,25 -0,25 -4 -7 4 1 24 
2 2,0625 3,5 --0,5039 --0,0039 -4,125 -7 3,875 1 23 
3 2,0856 3,4144 -0,0079 -0,0079 -4,1712 -6,8288 3,8288 1,1712 21,2608 
4 2,08857 3,4114 0,0002 0,0000 
25
Ejemplo 3:Calcule las raíces aproximadas 
con tres iteraciones 
    2 2 
x y .2 y x .3 
u V 
ITERACION 1 
  
 
i 
     
 
 
 
  
 
 
 
 
i 
i 
 i 
v 
2 2( ) 2.8 1 
1 
1.4 
2 2 
u 
x 
v 
y 
y 1 
x 
( . ) .8 
u 
x y 
4 2 
i i x = 1.4 y = 1.4 
   
 
J i i i 6.8 
     
 
 
 1 
   
 
 
 
 
 
 
 
 
2 
2 
i 
1 
v 
1 
x 
.2 
( )( ) 
u .36 
v 
( )( ) 
u 
( ) ( 1.4 
) 
( 
1. 
u 
2.8 
x 
) ( 
1.4 
1.4) 
v 
2.8 
y 
.3 
y 
4 
1 4 
.26 
y 8 
y . 
6 
x x 1.4 1.2146 
i 1 i 
 
 
 
 
 
 
 
i 
i 
i 
    
J 6. 
u 
x 2.8 
 
 
 
  
 
  
 
i 
   
   i 
1 
i 
i 
i 
i 
i 
. ( ) ( ) 
. ( 
v 
2 
84 
) 
u 
u 
36 
(. 
v 
. 
u 
36) 
y y 1. 
2 
v 
( 1) 
J 6. 
8 
1 
4 
4 
v 
26 
x 1. 
2409 
26
ITERACION 2 
 
 i i 
2 2( ) 2.4292 1 
  
i i v 
x 
 
 
     
 
 
1 
     
u 
x 1.2146 
x 
2y 2(1.2 ) 2.481 
u 
4 8 
y 
y 
9 
v 
0 
i i x = 1.2146 y = 1.2409 
  
v 
J 2.4818 
5.028 
     
   
214 
6 
    
    
 
 
 
 
 i i 
2 
2 
1 
v 1.2146) 
1 
i i u 
2.4292 
x 
1. 
( )( ) ( )( ) 
u ( ) ( ) . 0343 
1.2 
409 
v 
1 
x 
1.240 2 . 
( ) ( 
.3 
u 
. 
1 7 
y 
9 
y 
0252 
y 818 
x x 1.2146 1.1927 
 
 
 
 
 
 
 
i 
    
u 
x 2.4292 
 
 
v 
x 2  
.0343 1) 
  
 
  
 
 i 
 
    i 
1 i 
i 
i 1 i 
i i 
i 
i 
i 
. ( ) . ( ) 
. 
u 
0343 
u 
025 
v 
2 
J 5.028 
( ) 
u 
1 
( 
y 
) 
v 
0 
( 
y 
.4 
y 1 
252 
v 
7 
.2409 1. 
J 5.0287 
2220 
27
ITERACION 3 
 
 i i 
2 2( ) 2.3854 1 
  
i i v 
x 
 
 
     
v 
 
 
1 y 1.22 
2 2( ) 2.444 
     
u 
x 1.1927 
y 
y 
x 
u 
20 0 
i i x = 1.1927 y = 1.2220 
  
v 
J 2.4440 
4.8299 
     
   
1927 
    
    
 
 
 
 
 i i 
2 
2 
1 
1 
i i u 
2.3854 
x 
1. 
( )( ) ( )( ) 
u ( ) ( ) . .0025 
1.2220 
1.2220 
v 
1 
x 
2 
( ) ( 
1.1927) 
u 
1 
.3 . 
y 
v 
y 
0006 
.444 
x x 1.1927 1.1914 
 
y y 1.2220 1. 
 
 
 
 
 
 
i 
    
u 
x 2.3854 
 
 
v 
x  
1 
  
 
  
 
 i 
 
    i 
1 i 
i 
i 1 i 
i i 
i 
i 
i 
. ( ) . ( ) 
. 
v 
0006 
v 
000 
v 
2 
J 4.829 
( ) 
u 
00 
(. 
25 
u 
6 0025)( 
) 
u 
y 1 
9 
J 4.829 
y 
9 
0 
2212 
28
( ) ( 1.2 
) .2 .0017 
( 
    
    
2 
2 
    2 2 
x y .2 y x .3 
u V 
1.1914 
) (1.191 ) 
.3 
212 
1.2212 4 .00007 
iteración xi Yi ui Vi uix uiy vix viy Jacobiano 
1 1.4 1.4 .26 .36 2.8 -1 -1 2.8 6.84 
2 1.2146 1.2409 .0343 .0252 2.4292 -1 -1 2.4818 5.0287 
3 1.1927 1.2220 .0025 .0006 2.3854 -1 -1 2.4440 2.4289 
4 1.1914 1.2212 -0.0017 -0.00007 
29

Metodo de Newton-Raphson

  • 1.
    MÉTODOS NUMÉRICOS SISTEMASDE ECUACIONES NO LINEALES POR EL MÉTODO DE NEWTON RAPHSON. INTEGRANTES:NNNNKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK K  BAEZ JIMENEZ JOSE ARTURO  BELLO SANCHEZ ERICK  MARCIAL NOYOLA MIGUEL 1
  • 2.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES 1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se anulen. 2
  • 3.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES u(x, y) v(x, y) x y x1 y1 3
  • 4.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES 1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se anulen. 2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas (x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 4
  • 5.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES u(x, y) v(x, y) x y u(x1, y) x1 y1 v(x, y1) v(x1, y) u(x, y1) 5
  • 6.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES 1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se anulen. 2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas (x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 3. Trazar una recta tangente paralela a la secante que une los puntos u(x1, y) y u(x, y1) y otra tangente paralela a la secante que une los puntos v(x1, y) y v(x, y1) 6
  • 7.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES u(x, y) v(x, y) x y u(x1, y) x1 y1 v(x, y1) v(x1, y) u(x, y1) 7
  • 8.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES 1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se anulen. 2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas (x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 3. Trazar una recta tangente paralela a la secante que une los puntos u(x1, y) y u(x, y1) y otra tangente paralela a la secante que une los puntos v(x1, y) y v(x, y1) 4. El punto de intersección de estas dos tangentes constituye una segunda aproximación (x2, y2) del punto de intersección de las dos funciones 8
  • 9.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES u(x, y) v(x, y) x y x1 y1 x2 y2 9
  • 10.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES 1. Consiste en elegir las coordenadas de un punto (x1, y1) como aproximación del punto de intersección de las funciones u(x, y) y v(x,y) que hacen que éstas se anulen. 2. Obtener los valores de las funciones u(x, y), v(x, y) valuadas con las coordenadas (x1, y1) y localizar los cuatro puntos u(x1, y), v(x1, y), u(x, y1) y v(x, y1). 3. Trazar una recta tangente paralela a la secante que une los puntos u(x1, y) y u(x, y1) y otra tangente paralela a la secante que une los puntos v(x1, y) y v(x, y1) 4. El punto de intersección de estas dos tangentes constituye una segunda aproximación (x2, y2) del punto de intersección de las dos funciones 5. El proceso se repite n veces hasta que las coordenadas del punto de intersección (xn, yn) coincida prácticamente con el valor exacto de la intersección entre las dos curvas. 10
  • 11.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES u(x, y) v(x, y) x y x1 y1 x2 y2 11
  • 12.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES  Este procedimiento corresponde, analíticamente, a extender el uso de la derivada, ahora para calcular la intersección entre dos funciones no lineales.  Al igual que para una sola ecuación, el cálculo se basa en la expansión de la serie de Taylor de primer orden, ahora de múltiples variables, para considerar la contribución de más de una variable independiente en la determinación de la raíz.  Para dos variables, la serie de Taylor de primer orden se escribe, para cada ecuación no lineal: u u   i i u u (x x ) (y y )      i 1 i i 1 i i 1 i    x y v v     i i v v (x x ) (y y )      i 1 i i 1 i i 1 i    x y   12
  • 13.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES  Pero ui+1 = vi+1 = 0 :    i  i  i i y i i 1 i i 1 i   x y        v v i i x i i   Que reescribiendo en el orden conveniente: u y   u x y        u u                      i i i 1 i i i i i 1 i i i i i i i 1 i 1 i i v x v v v x y x u x v y x y y x y x y               i i i i 1 i 1 v u u u u u x x y 0 x y v v x y y 0 x y x y 13
  • 14.
    Solucion del sistemapor determinantes x y u x y C   u u x i 1 2 i   i u u       i  y        v  v  i i     y  y  D x i i i i ∂v ∂u ∂y ∂ ∂u ∂v ∂ x - x y ∂ JACOBIANO                 x i i i   1 i 2 i C v y D u y C i ∂v ∂u i i i u u v u v i i x ∂v ∂v + y ∂ ∂u -u + ∂y ∂y ∂x y ∂y           x y    i i i i i i i i v y x y y y  ∂v ∂u u ∂v ∂v      -  i  ∂x ∂ y ∂  x ∂y i          i 1 i i i i i u v u y x x J u v v y y i i i i i i i i i i i x - ∂ ∂v ∂u ∂ u ∂y ∂u ∂v y ∂ x ∂y ∂x                                        i i 1 i 1 1 i 1 i i i i i i i i i i i u y v x v v v x y x y x y u x v y C y 14
  • 15.
    MÉTODO DE NEWTONRAPHSON EN SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES La solución del sistema es: x x i 1 i  v u   i i u v  i i y y     y y x x i 1 i J  u v   i i v u  i i     J Donde J es el determinante jacobiano del sistema 15
  • 16.
    Ejemplo 1:Calcule lasraíces con xi=1.5,yi=3.5       2 2 x xy 10 0x y 3 y 57 0 u V i ∂u ∂y i i x = y = 3.5000 2 y 2( .5 ) 3.5 6.5 x 1                    2 i i 2 y .5 3 33 u x 1 ( .5) 36.75 1 6 1 x x 6(1.5)( ) 32 v y y 3.5 .5 i ∂v ∂ 1.5000 x v ∂ 5 i i i i ∂u ∂x J 3 .5 . 156.125     3.5 1.5 1.          2 1 1 2 u 36.75 10 5 6.5 1.5 ( )( ) ( )( ) ( ) ( )( ) 3( )( ) 2 1 5 2 v 1. .5 3.5 3.5 7 625 ∂ ∂u ∂ - ∂y y v ∂x u y 5 x x 1.5        . )  2.5        J 156.125   x x 7 5   ( ) ( )     0360    i i i i i i 1 i i 1 i i i i u ( ) ( y y 3. 1. v 1.625 v 1.625 u 6.5 J 156.12 v 3 u 2. 2 5 v 36. 5 ( 5) y 5 2. 2. 8438 ITERACION 1 16
  • 17.
    x2 + xy- 10 = 0 y + 3xy2 - 57 = 0 iteración xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 1 1.5 3.5 -2.5 1.625 6.5 1.5 36.75 32.5 156.125 2 2.0360 2.8438 xi = 2.0360 yi = 2.8438 Tabla iteración 1 17
  • 18.
         2 2 x xy 10 0x y 3 y 57 0 u V i i x = y = 2 2( ) 6.9158 ∂u ∂ i        v y             i 2 2 i 3 3( ) 24.2616 1 6 1 6( )( ) 35. u x y x 7 x y xy 399 i 2.0360 2.0360 2.0360 2.0360 2.8438 2.8438 2.8438 2.843 x 8 y ∂v ∂ i i i i ∂v ∂u ∂x x J ( 35. )( ) ( 24.26 197.7    u 0.            1 2 1 2 6.9158 2.0360 2.036 2.8 438 v 2.8438 4 2.843 .7596 16 10 57 064 )( ) 734 ( ) ( )( ) 3( )( 2. 8 7 7 ) 39 0 2. 9 0360 0360 ∂ ∂v ∂y - ∂u ∂y   i 1 i   u   y 0360   i i i v        x x 7596  0.064 7 )(24.2616 )        i i i i        i 1 i i v y 35.7399 y y 2.8438 2. x x 2.0 4.7596 v 4. ( ) ( ) ( 360 u 6.9158 u 0.0647 J v ) ( u 197.7734 J 197.7 7 34 1.9987 3.0023 ITERACION 2 18
  • 19.
    x2 + xy- 10 = 0 y + 3xy2 - 57 = 0 iteración xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 1 1.5 3.5 -2.5 1.625 6.5 1.5 36.75 32.5 156.125 2 2.0360 2.8438 -0.0647 -4.7596 6.9158 2.0360 24.2616 35.7399 197.77 3 1.9987 3.0023 xi = 1.9987 yi = 3.0023 Tabla iteración 2 19
  • 20.
    i i x= y = 2 2( ) 6.9997 ∂u ∂ i        v y             i 2 2 i 3 3( ) 21.0414 1 6 1 6( )( ) 35. u x y x 0 x y xy 042 i 1.9987 1.9987 1.9987 1.9987 3.0023 3.0023 3.0023 3.002 x 3 y ∂v ∂ ∂u ∂u ∂ i i i i ∂x ∂y 1.9987 1.9987 J (37.004 )( 7 ) ( 7 ) 204.9707    2 10       0.0045   1 2   1 u 6.999 ( ) ( 1.998 ) ( )( ) 3( ) 27.0414 v 0.0 7 499 2 ( ) 5 1.9 - 3.0023 3.0023 3. 98 002 v ∂x 7 3 ∂v ∂y   i 1 i       i y 0045 42 0.0499 ( ) (1 )    x  ( )(               ( )   i i 1 i i i i i i i y v u 35 J 204.9707 J y 7.00 .9987 v v 21.041 v 0.0 u 0. 499 x x 1.9987 u 6.9997 u 0.0045 4 20 4. y x ) 9707 3.0023 2 3. .0000 0000 ITERACION 3 20 ITERACION 4 i i x = 2 2 u ( ) ( )( ) 10 0.0000 v 3( )( ) 57 0.0000         1 2 1 2 y 3 2 2 = 3 3 3
  • 21.
    Tabla de iteracionesy gráfica de la solucion El proceso se para debido a que los valores de ui y de vi son cero, lo cual indica que se ha llegado a la raíz. x2 + xy - 10 = 0 y + 3xy2 - 57 = 0 iteración xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 1 1.5 3.5 -2.5 1.625 6.5 1.5 36.75 32.5 156.125 2 2.0360 2.8438 -0.0647 -4.7596 6.9158 2.0360 24.2616 35.7399 197.77 3 1.9987 3.0023 -0.0045 0.0499 6.9997 1.9987 27.0414 37.0042 204.9707 4 2.0000 3.0000 0 0 21
  • 22.
    Ejemplo 2:Calcule lasraíces de 2 2 2 2             16 x y 0 4 x 4 y 4 0 u V ITERACION 1   i i x = 3.5000 2 2( ) 4 2 2 7         3 .5                               i i 2 4 2 4 4 y u x 2 2 4 2 4 1 v x y x 2 y 3.5 y = i i 2 y ∂v ∂ ∂ x ∂u ( )( ) ( )( ) ∂v ∂ ∂y ∂y i i i i ∂u    5 ∂x                   2 2 1 1 2 2 ( ) (3 1 . v 3. 0.25 u 4 16 5 ) 4 4 ( 2 J . 4 4 7 2 ) 5 24 2 u ∂ ∂x - v u y 7     ) ( )    i (    J 24   i 1 i            y      3.5       i i i 1 i i i i i i y v x 4 J x v 0.25 v 0.2 5 u 0.25 x 2 u x 4 u ( ) (0. 24 2 ( ) v y 1 5) 2.0625 3.5 22
  • 23.
    ITERACION 2  x = y = i i 3.5000 i 2 2( ) 4.125 2 2 7 y 3. 5                                       i 2 4 2 4 3.875 2 4 2 4 1 x v u y x x y 3.5 i i 2.0625 2.062 ∂v ∂x ∂u 5 2 ∂y .0625 ∂u ∂ i i i i J ( )( ) ( 7 )( ) 23       0625 3.5 2 3.5 39                2 2 2 1 2 1 4.125 2. 3.875 u 16 0.5 0 1 3 ( ) ( ) 4 4 ( 4) 9 v .0625 0.00 ∂ ∂v ∂y ∂v x ∂ x u ∂y -     u  u 39    J 23            x x  5  (  039)(3.875)               i 1 i i i i i i i 1 i i i i v y y 3. 0.50 v 0.0039 v 0.0039 7 x x 2.0625 u 4 ( ) ( ) ( .12 ) u J 2 0 v 1 .5 5 y y 3 2.0 856 3. 4144 23
  • 24.
    ITERACION 3  2.0856 i 2 2( ) 4.1712 i 2 2 6.8288 2.0856                                       i 2 4 2 4 3.8288 v u x x 2 4 2 4 1.171 y y y 2 i i 3.4144 3.4 x = 144 3.4 1 = 4 y i 2.0856 2.08 4 ∂ 56 v ∂x ∂u ∂y ( )( ) ( )( ) 21.2608 ∂v ∂u ∂v ∂y ∂x x i i i i ∂u    ∂y                   1 2 2 2 1 2 ( ) 1 3. 6 4 .8 14 4.1712 3.888 16 .1712 u 2.085 0.007 9 v 0.007 2 ( ) 8 4 3.414 6 4 2.08 4 9 J ( 8 56 4 4 ) - ∂     u v y 1712 y 8   6.82 0.0079       i 1  2 x   )(   J 2                608     i i i 1 i i i i i i i i y v v x 0.007 3.8288 y 3.414 ( ) ( ) ( x x 2.0856 u 4. v ) ( u 12 1. 5 0.0079 1. u 0 . J 21.260 007 8 8 9 4 9 ) 2. 3. 08857 4114 24
  • 25.
    Iteración 4 22         u 16 0.0002      v 4 4 4 0.0000       1 2 2 1 2.08857 3.4114 2.08857 3.4114 iteració n xi yi ui vi uix uiy vix viy Jacobiano 1 2 3.5 0,25 -0,25 -4 -7 4 1 24 2 2,0625 3,5 --0,5039 --0,0039 -4,125 -7 3,875 1 23 3 2,0856 3,4144 -0,0079 -0,0079 -4,1712 -6,8288 3,8288 1,1712 21,2608 4 2,08857 3,4114 0,0002 0,0000 25
  • 26.
    Ejemplo 3:Calcule lasraíces aproximadas con tres iteraciones     2 2 x y .2 y x .3 u V ITERACION 1    i               i i  i v 2 2( ) 2.8 1 1 1.4 2 2 u x v y y 1 x ( . ) .8 u x y 4 2 i i x = 1.4 y = 1.4     J i i i 6.8         1            2 2 i 1 v 1 x .2 ( )( ) u .36 v ( )( ) u ( ) ( 1.4 ) ( 1. u 2.8 x ) ( 1.4 1.4) v 2.8 y .3 y 4 1 4 .26 y 8 y . 6 x x 1.4 1.2146 i 1 i        i i i     J 6. u x 2.8          i       i 1 i i i i i . ( ) ( ) . ( v 2 84 ) u u 36 (. v . u 36) y y 1. 2 v ( 1) J 6. 8 1 4 4 v 26 x 1. 2409 26
  • 27.
    ITERACION 2   i i 2 2( ) 2.4292 1   i i v x          1      u x 1.2146 x 2y 2(1.2 ) 2.481 u 4 8 y y 9 v 0 i i x = 1.2146 y = 1.2409   v J 2.4818 5.028         214 6              i i 2 2 1 v 1.2146) 1 i i u 2.4292 x 1. ( )( ) ( )( ) u ( ) ( ) . 0343 1.2 409 v 1 x 1.240 2 . ( ) ( .3 u . 1 7 y 9 y 0252 y 818 x x 1.2146 1.1927        i     u x 2.4292   v x 2  .0343 1)        i      i 1 i i i 1 i i i i i i . ( ) . ( ) . u 0343 u 025 v 2 J 5.028 ( ) u 1 ( y ) v 0 ( y .4 y 1 252 v 7 .2409 1. J 5.0287 2220 27
  • 28.
    ITERACION 3   i i 2 2( ) 2.3854 1   i i v x        v   1 y 1.22 2 2( ) 2.444      u x 1.1927 y y x u 20 0 i i x = 1.1927 y = 1.2220   v J 2.4440 4.8299         1927              i i 2 2 1 1 i i u 2.3854 x 1. ( )( ) ( )( ) u ( ) ( ) . .0025 1.2220 1.2220 v 1 x 2 ( ) ( 1.1927) u 1 .3 . y v y 0006 .444 x x 1.1927 1.1914  y y 1.2220 1.       i     u x 2.3854   v x  1        i      i 1 i i i 1 i i i i i i . ( ) . ( ) . v 0006 v 000 v 2 J 4.829 ( ) u 00 (. 25 u 6 0025)( ) u y 1 9 J 4.829 y 9 0 2212 28
  • 29.
    ( ) (1.2 ) .2 .0017 (         2 2     2 2 x y .2 y x .3 u V 1.1914 ) (1.191 ) .3 212 1.2212 4 .00007 iteración xi Yi ui Vi uix uiy vix viy Jacobiano 1 1.4 1.4 .26 .36 2.8 -1 -1 2.8 6.84 2 1.2146 1.2409 .0343 .0252 2.4292 -1 -1 2.4818 5.0287 3 1.1927 1.2220 .0025 .0006 2.3854 -1 -1 2.4440 2.4289 4 1.1914 1.2212 -0.0017 -0.00007 29