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RAÍCES DE ECUACIONES MÓNICA YAMILE CAMACHO  2010
RAÍCES DE ECUACIONES CONTENIDO Definición Métodos para la aproximación de soluciones 1. Método grafico  2. Cerrado o acotado : a) Bisección b) Falsa Posición 3. Abierto: c) Secante d) Newton-Raphson e) Punto Fijo
RAÍCES DE ECUACIONES DEFINICIÓN El objeto del cálculo de las raíces de una ecuación es determinar los valores de  x  para los que se cumple:  f ( x ) = 0  Su importancia radica en que si podemos determinar las raíces de una ecuación también podemos determinar máximos y mínimos, valores propios de matrices, resolver sistemas de ecuaciones lineales y diferenciales, etc...
RAÍCES DE ECUACIONES Para resolver ecuaciones no lineales existen varios métodos numéricos  que los podemos clasificar así: Método grafico   Cerrado o acotado:   (requiere de dos valores de x que encierren la raíz) ,[object Object],[object Object],Abierto:  ( requiere de uno o dos valores de x, pero no necesariamente encierran la raíz) ,[object Object],[object Object],[object Object]
RAÍCES DE ECUACIONES La mayoría de los métodos utilizados para el cálculo de las raíces de una ecuación son iterativos y se basan en modelos de aproximaciones sucesivas. Estos métodos trabajan del siguiente modo: a partir de una primera aproximación al valor de la raíz, determinamos una aproximación mejor aplicando una determinada regla de cálculo y así sucesivamente hasta que se determine el valor de la raíz con el grado de aproximación deseado.
MÉTODO GRAFICO Consiste en graficar una función y determinar visualmente donde corta el eje x. En  y= f(x), establece el valor  de x para el cual f(x)=0. x 1.  Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que :  no existen raíces reales en el intervalo, pues y=f(x) no toca el eje x, por el contrario pueden encontrarse una o más raíces imaginarias.  f(a).f(b)>0 f(x) a b
MÉTODO GRAFICO 2.  Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que :  Entonces existen dos raíces reales  f(a).f(b)>0 f(x) a b x
MÉTODO GRAFICO 3.  Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que :  da la certeza de encontrar una sola raíz real en el intervalo.  f(a).f(b)<0 x f(x) a b
MÉTODO GRAFICO 4.  Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que :  hay más de dos raíces.  f(a).f(b)<0 f(x) a b x
MÉTODO GRAFICO 5.  También puede existir una función  , para la que existe una raíz real doble en x=0 , que no es apreciable por el método gráfico,  pues la ecuación es tangente al eje x .  f(x) a b x
MÉTODO DE BISECCIÓN   Este método, también conocido como método de partición del intervalo, parte de una ecuación algebraica o trascendental  f ( x ) y un intervalo [ x i,  x s], tal que  f ( x i) y  f ( x s) tienen signos contrarios, es decir, tal que existe por lo menos una raíz en ese intervalo.
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MÉTODO DE BISECCIÓN f(x) f(xi) f(xr) f(xs) xi xr xs xi=xr x
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],xi xs ,[object Object],Donde:  ∆x = longitud del intervalo  n= numero de iteraciones error
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MÉTODO DE BISECCIÓN Ejemplo: Calcule la raíz de: 3X 0,00125541 1,7252E-07 -1,1992E-07 -0,00106276 -0,00016234 0,0007387 0,35048828 0,35004883 0,34960938 11 0,00250766 3,0414E-06 -7,8506E-07 -0,00286179 -0,00106276 0,0007387 0,35136719 0,35048828 0,34960938 10 0,00500278 1,8466E-05 -2,114E-06 -0,00645259 -0,00286179 0,0007387 0,353125 0,35136719 0,34960938 9 0,01005587 -4,7665E-06 5,8866E-06 -0,00645259 0,0007387 0,00796895 0,353125 0,34960938 0,34609375 8 0,02031603 -5,142E-05 0,00017968 -0,00645259 0,00796895 0,02254804 0,353125 0,34609375 0,3390625 7 0,04147465 -0,00014549 0,00117684 -0,00645259 0,02254804 0,05219235 0,353125 0,3390625 0,325 6 0,07964602 0,00040411 -0,00033678 -0,06262805 -0,00645259 0,05219235 0,38125 0,353125 0,325 5 0,14754098 0,01054366 -0,00326871 -0,16835365 -0,06262805 0,05219235 0,4375 0,38125 0,325 4 0,25714286 0,0602622 -0,00878677 -0,35795009 -0,16835365 0,05219235 0,55 0,4375 0,325 3 0,69230769 -0,01868226 0,03344581 -0,35795009 0,05219235 0,64081822 0,55 0,325 0,1 2 0,34012881 -0,22938094 -0,95021293 -0,35795009 0,64081822 1 0,55 0,1 1 error f(xr)f(xs) f(xi)f(xr) f(xs) f(xr) f(xi) xs xr xi iter
FALSA POSICIÓN Este método, como en el método de la bisección, parte de dos puntos que rodean a la raíz  f ( x ) = 0, es decir, dos puntos  x i y  x s tales que  f ( x i) f ( x s) < 0. La siguiente aproximación,  x r, se calcula como la intersección con el eje  X  de la recta que une ambos puntos empleando la ecuación  La asignación del nuevo intervalo de búsqueda se realiza como en el método de la bisección: entre ambos intervalos, [ x i, x r] y [ x r, x s], se toma aquel que cumpla  f ( xi ) f ( x r) < 0 ;  f ( xr ) f ( x s) < 0.
FALSA POSICIÓN Raíz falsa Raíz verdadera xi xr xs f(x)
FALSA POSICIÓN Ejemplo: Calcule la raíz de: 0,00813106 1,0663E-09 -9,3671E-06 -7,2949E-05 -1,4617E-05 0,64081822 0,35000522 0,34997676 0,1 7 0,04057728 2,6556E-08 -4,6747E-05 -0,00036404 -7,2949E-05 0,64081822 0,35014724 0,35000522 0,1 6 0,20245435 6,6109E-07 -0,00023328 -0,001816 -0,00036404 0,64081822 0,35085613 0,35014724 0,1 5 1,00905905 1,6424E-05 -0,00116373 -0,0090439 -0,001816 0,64081822 0,35439648 0,35085613 0,1 4 5,00381971 0,00040399 -0,0057955 -0,04466988 -0,0090439 0,64081822 0,37212984 0,35439648 0,1 3 24,2824855 0,0095052 -0,02862527 -0,2127876 -0,04466988 0,64081822 0,46249221 0,37212984 0,1 2 0,20219353 -0,13635817 -0,95021293 -0,2127876 0,64081822 1 0,46249221 0,1 1 error f(xs).f(xr) f(xi).f(xr) f(xs) f(xr) f(xi) xs xr xi iter 3X
MÉTODO DE   PUNTO FIJO Usando el concepto de replantear la forma original del problema: Si Tal que Tal que
MÉTODO DE   PUNTO FIJO Se pueden presentar cuatro situaciones al momento de buscar la raíz. 1. Que  y solución monotónicamente convergente  (mayor acercamiento a la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
MÉTODO DE   PUNTO FIJO 2. Que  y  solución oscilatoriamente convergente  (mayor acercamiento de manera oscilatoria a la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
MÉTODO DE   PUNTO FIJO 3. Que  y  solución monotónicamente divergente  (mayor alejamiento de la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
MÉTODO DE PUNTO FIJO 4. Que  y  solución oscilatoriamente divergente  (mayor alejamiento de manera oscilatoria de la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
MÉTODO DE PUNTO FIJO 0,02098221 -2,5837E-09 3,8279E-05 -6,7496E-05 0,56711886 0,56718636 14 0,03700515 -8,0326E-09 -6,7496E-05 0,00011901 0,56718636 0,56706735 13 0,06522085 -2,4973E-08 0,00011901 -0,00020984 0,56706735 0,5672772 12 0,11508432 -7,7639E-08 -0,00020984 0,00036998 0,5672772 0,56690721 11 0,20265386 -2,4138E-07 0,00036998 -0,00065242 0,56690721 0,56755963 10 0,35814989 -7,504E-07 -0,00065242 0,00115018 0,56755963 0,56640945 9 0,62893408 -2,3333E-06 0,00115018 -0,00202859 0,56640945 0,56843805 8 1,11694386 -7,2524E-06 -0,00202859 0,0035751 0,56843805 0,56486295 7 1,94468884 -2,2556E-05 0,0035751 -0,0063092 0,56486295 0,57117215 6 3,50646443 -7,008E-05 -0,0063092 0,01110752 0,57117215 0,56006463 5 5,94509212 -0,00021813 0,01110752 -0,01963847 0,56006463 0,57970309 4 11,2412032 -0,00067682 -0,01963847 0,03446388 0,57970309 0,54523921 3 17,5639365 -0,00211234 0,03446388 -0,06129145 0,54523921 0,60653066 2   -0,00652942 -0,06129145 0,10653066 0,60653066 0,5 1 error f(xi).f(x(i+1) f(x(i+1) f(xi) x(i+1) xi iter Ejemplo: Calcule la raíz de:
MÉTODO DE NEWTON – RAPHSON Es uno de los métodos mas usados en la ingeniería, por llegar al resultado del problema de forma mas rápida. Se basa en trazar rectas tangentes que “toman la forma” de la función por medio de su primera derivada. Se usa la proyección de la recta tangente para encontrar el valor aproximado de la raíz.
MÉTODO DE NEWTON – RAPHSON f(x) f(xi) f(xi+1) Xi+1 xi RAIZ
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
MÉTODO DE NEWTON – RAPHSON Ejemplo: Calcule la raíz de: 3X 0,01570641 -1,9947E-05 0,34997936 -1,349989337 3,8473E-05 0,34995086 13 0,03028815 3,8473E-05 0,34995086 -1,34993163 -7,4199E-05 0,35000583 12 0,0584342 -7,4199E-05 0,35000583 -1,350042937 0,00014312 0,34989982 11 0,11263635 0,00014312 0,34989982 -1,349828292 -0,00027599 0,35010428 10 0,21748478 -0,00027599 0,35010428 -1,350242396 0,00053246 0,34970993 9 0,41855733 0,00053246 0,34970993 -1,34944416 -0,00102634 0,3504705 8 0,81064494 -0,00102634 0,3504705 -1,350985368 0,00198179 0,34900358 7 1,55100642 0,00198179 0,34900358 -1,348018973 -0,00381379 0,35183276 6 3,03839078 -0,00381379 0,35183276 -1,353763228 0,00738742 0,34637581 5 5,68922458 0,00738742 0,34637581 -1,342768431 -0,01413163 0,35690006 4 11,6372509 -0,01413163 0,35690006 -1,364297058 0,02770184 0,33659522 3 20,1630051 0,02770184 0,33659522 -1,323907616 -0,05185803 0,37576565 2 -0,05185803 0,37576565 -1,40656966 0,10656966 0,3 1 error f(xi+1) x(i+1) f``(xi) f(xi) xi iter
MÉTODO DE SECANTE   Este método, a diferencia del de bisección y regla falsa, casi nunca falla ya que solo requiere de 2 puntos al principio, y después el mismo método se va retroalimentando.  Lo que hace básicamente es ir tirando rectas secantes a la curva de la ecuación que se tiene originalmente, y va checando la intersección de esas rectas con el eje de las X para ver si es la raíz que se busca.
MÉTODO DE SECANTE   El método se define por: Como se puede ver, este método necesitará dos aproximaciones iniciales de la raíz para poder inducir una pendiente inicial.
MÉTODO DE SECANTE   X i-1 x i X i+1 f(xi-1) f(xi) A E B D C x
MÉTODO DE SECANTE   0,86518885 7,4283E-07 -1,0173E-05 -0,00777908 -9,5491E-05 0,10653066 0,57211161 0,56720422 0,5 3 74,7910687 7,4283E-07 -0,00082871 -9,5491E-05 -0,00777908 0,10653066 0,56720422 0,57211161 0,5 2   0,00491732 -0,06734022 -0,00777908 -0,63212056 0,10653066 0,57211161 1 0,5 1 error f(xi+1).f(xi) f(xi-1).f(xi) f(xi+1) f(xi) f(xi-1) x(i+1) xi x(i-1) iter Ejemplo: Calcule la raíz de:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
F i n

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  • 1. RAÍCES DE ECUACIONES MÓNICA YAMILE CAMACHO 2010
  • 2. RAÍCES DE ECUACIONES CONTENIDO Definición Métodos para la aproximación de soluciones 1. Método grafico 2. Cerrado o acotado : a) Bisección b) Falsa Posición 3. Abierto: c) Secante d) Newton-Raphson e) Punto Fijo
  • 3. RAÍCES DE ECUACIONES DEFINICIÓN El objeto del cálculo de las raíces de una ecuación es determinar los valores de x para los que se cumple: f ( x ) = 0 Su importancia radica en que si podemos determinar las raíces de una ecuación también podemos determinar máximos y mínimos, valores propios de matrices, resolver sistemas de ecuaciones lineales y diferenciales, etc...
  • 4.
  • 5. RAÍCES DE ECUACIONES La mayoría de los métodos utilizados para el cálculo de las raíces de una ecuación son iterativos y se basan en modelos de aproximaciones sucesivas. Estos métodos trabajan del siguiente modo: a partir de una primera aproximación al valor de la raíz, determinamos una aproximación mejor aplicando una determinada regla de cálculo y así sucesivamente hasta que se determine el valor de la raíz con el grado de aproximación deseado.
  • 6. MÉTODO GRAFICO Consiste en graficar una función y determinar visualmente donde corta el eje x. En y= f(x), establece el valor de x para el cual f(x)=0. x 1. Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que : no existen raíces reales en el intervalo, pues y=f(x) no toca el eje x, por el contrario pueden encontrarse una o más raíces imaginarias. f(a).f(b)>0 f(x) a b
  • 7. MÉTODO GRAFICO 2. Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que : Entonces existen dos raíces reales f(a).f(b)>0 f(x) a b x
  • 8. MÉTODO GRAFICO 3. Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que : da la certeza de encontrar una sola raíz real en el intervalo. f(a).f(b)<0 x f(x) a b
  • 9. MÉTODO GRAFICO 4. Si en un intervalo {a,b} cerrado se cumple que : hay más de dos raíces. f(a).f(b)<0 f(x) a b x
  • 10. MÉTODO GRAFICO 5. También puede existir una función , para la que existe una raíz real doble en x=0 , que no es apreciable por el método gráfico, pues la ecuación es tangente al eje x . f(x) a b x
  • 11. MÉTODO DE BISECCIÓN Este método, también conocido como método de partición del intervalo, parte de una ecuación algebraica o trascendental f ( x ) y un intervalo [ x i, x s], tal que f ( x i) y f ( x s) tienen signos contrarios, es decir, tal que existe por lo menos una raíz en ese intervalo.
  • 12.
  • 13. MÉTODO DE BISECCIÓN f(x) f(xi) f(xr) f(xs) xi xr xs xi=xr x
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17. MÉTODO DE BISECCIÓN Ejemplo: Calcule la raíz de: 3X 0,00125541 1,7252E-07 -1,1992E-07 -0,00106276 -0,00016234 0,0007387 0,35048828 0,35004883 0,34960938 11 0,00250766 3,0414E-06 -7,8506E-07 -0,00286179 -0,00106276 0,0007387 0,35136719 0,35048828 0,34960938 10 0,00500278 1,8466E-05 -2,114E-06 -0,00645259 -0,00286179 0,0007387 0,353125 0,35136719 0,34960938 9 0,01005587 -4,7665E-06 5,8866E-06 -0,00645259 0,0007387 0,00796895 0,353125 0,34960938 0,34609375 8 0,02031603 -5,142E-05 0,00017968 -0,00645259 0,00796895 0,02254804 0,353125 0,34609375 0,3390625 7 0,04147465 -0,00014549 0,00117684 -0,00645259 0,02254804 0,05219235 0,353125 0,3390625 0,325 6 0,07964602 0,00040411 -0,00033678 -0,06262805 -0,00645259 0,05219235 0,38125 0,353125 0,325 5 0,14754098 0,01054366 -0,00326871 -0,16835365 -0,06262805 0,05219235 0,4375 0,38125 0,325 4 0,25714286 0,0602622 -0,00878677 -0,35795009 -0,16835365 0,05219235 0,55 0,4375 0,325 3 0,69230769 -0,01868226 0,03344581 -0,35795009 0,05219235 0,64081822 0,55 0,325 0,1 2 0,34012881 -0,22938094 -0,95021293 -0,35795009 0,64081822 1 0,55 0,1 1 error f(xr)f(xs) f(xi)f(xr) f(xs) f(xr) f(xi) xs xr xi iter
  • 18. FALSA POSICIÓN Este método, como en el método de la bisección, parte de dos puntos que rodean a la raíz f ( x ) = 0, es decir, dos puntos x i y x s tales que  f ( x i) f ( x s) < 0. La siguiente aproximación, x r, se calcula como la intersección con el eje X de la recta que une ambos puntos empleando la ecuación La asignación del nuevo intervalo de búsqueda se realiza como en el método de la bisección: entre ambos intervalos, [ x i, x r] y [ x r, x s], se toma aquel que cumpla f ( xi ) f ( x r) < 0 ; f ( xr ) f ( x s) < 0.
  • 19. FALSA POSICIÓN Raíz falsa Raíz verdadera xi xr xs f(x)
  • 20. FALSA POSICIÓN Ejemplo: Calcule la raíz de: 0,00813106 1,0663E-09 -9,3671E-06 -7,2949E-05 -1,4617E-05 0,64081822 0,35000522 0,34997676 0,1 7 0,04057728 2,6556E-08 -4,6747E-05 -0,00036404 -7,2949E-05 0,64081822 0,35014724 0,35000522 0,1 6 0,20245435 6,6109E-07 -0,00023328 -0,001816 -0,00036404 0,64081822 0,35085613 0,35014724 0,1 5 1,00905905 1,6424E-05 -0,00116373 -0,0090439 -0,001816 0,64081822 0,35439648 0,35085613 0,1 4 5,00381971 0,00040399 -0,0057955 -0,04466988 -0,0090439 0,64081822 0,37212984 0,35439648 0,1 3 24,2824855 0,0095052 -0,02862527 -0,2127876 -0,04466988 0,64081822 0,46249221 0,37212984 0,1 2 0,20219353 -0,13635817 -0,95021293 -0,2127876 0,64081822 1 0,46249221 0,1 1 error f(xs).f(xr) f(xi).f(xr) f(xs) f(xr) f(xi) xs xr xi iter 3X
  • 21. MÉTODO DE PUNTO FIJO Usando el concepto de replantear la forma original del problema: Si Tal que Tal que
  • 22. MÉTODO DE PUNTO FIJO Se pueden presentar cuatro situaciones al momento de buscar la raíz. 1. Que y solución monotónicamente convergente (mayor acercamiento a la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
  • 23. MÉTODO DE PUNTO FIJO 2. Que y solución oscilatoriamente convergente (mayor acercamiento de manera oscilatoria a la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
  • 24. MÉTODO DE PUNTO FIJO 3. Que y solución monotónicamente divergente (mayor alejamiento de la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
  • 25. MÉTODO DE PUNTO FIJO 4. Que y solución oscilatoriamente divergente (mayor alejamiento de manera oscilatoria de la raíz) f2(x) f1(x) f(x) x RAIZ xi
  • 26. MÉTODO DE PUNTO FIJO 0,02098221 -2,5837E-09 3,8279E-05 -6,7496E-05 0,56711886 0,56718636 14 0,03700515 -8,0326E-09 -6,7496E-05 0,00011901 0,56718636 0,56706735 13 0,06522085 -2,4973E-08 0,00011901 -0,00020984 0,56706735 0,5672772 12 0,11508432 -7,7639E-08 -0,00020984 0,00036998 0,5672772 0,56690721 11 0,20265386 -2,4138E-07 0,00036998 -0,00065242 0,56690721 0,56755963 10 0,35814989 -7,504E-07 -0,00065242 0,00115018 0,56755963 0,56640945 9 0,62893408 -2,3333E-06 0,00115018 -0,00202859 0,56640945 0,56843805 8 1,11694386 -7,2524E-06 -0,00202859 0,0035751 0,56843805 0,56486295 7 1,94468884 -2,2556E-05 0,0035751 -0,0063092 0,56486295 0,57117215 6 3,50646443 -7,008E-05 -0,0063092 0,01110752 0,57117215 0,56006463 5 5,94509212 -0,00021813 0,01110752 -0,01963847 0,56006463 0,57970309 4 11,2412032 -0,00067682 -0,01963847 0,03446388 0,57970309 0,54523921 3 17,5639365 -0,00211234 0,03446388 -0,06129145 0,54523921 0,60653066 2   -0,00652942 -0,06129145 0,10653066 0,60653066 0,5 1 error f(xi).f(x(i+1) f(x(i+1) f(xi) x(i+1) xi iter Ejemplo: Calcule la raíz de:
  • 27. MÉTODO DE NEWTON – RAPHSON Es uno de los métodos mas usados en la ingeniería, por llegar al resultado del problema de forma mas rápida. Se basa en trazar rectas tangentes que “toman la forma” de la función por medio de su primera derivada. Se usa la proyección de la recta tangente para encontrar el valor aproximado de la raíz.
  • 28. MÉTODO DE NEWTON – RAPHSON f(x) f(xi) f(xi+1) Xi+1 xi RAIZ
  • 29.
  • 30. MÉTODO DE NEWTON – RAPHSON Ejemplo: Calcule la raíz de: 3X 0,01570641 -1,9947E-05 0,34997936 -1,349989337 3,8473E-05 0,34995086 13 0,03028815 3,8473E-05 0,34995086 -1,34993163 -7,4199E-05 0,35000583 12 0,0584342 -7,4199E-05 0,35000583 -1,350042937 0,00014312 0,34989982 11 0,11263635 0,00014312 0,34989982 -1,349828292 -0,00027599 0,35010428 10 0,21748478 -0,00027599 0,35010428 -1,350242396 0,00053246 0,34970993 9 0,41855733 0,00053246 0,34970993 -1,34944416 -0,00102634 0,3504705 8 0,81064494 -0,00102634 0,3504705 -1,350985368 0,00198179 0,34900358 7 1,55100642 0,00198179 0,34900358 -1,348018973 -0,00381379 0,35183276 6 3,03839078 -0,00381379 0,35183276 -1,353763228 0,00738742 0,34637581 5 5,68922458 0,00738742 0,34637581 -1,342768431 -0,01413163 0,35690006 4 11,6372509 -0,01413163 0,35690006 -1,364297058 0,02770184 0,33659522 3 20,1630051 0,02770184 0,33659522 -1,323907616 -0,05185803 0,37576565 2 -0,05185803 0,37576565 -1,40656966 0,10656966 0,3 1 error f(xi+1) x(i+1) f``(xi) f(xi) xi iter
  • 31. MÉTODO DE SECANTE Este método, a diferencia del de bisección y regla falsa, casi nunca falla ya que solo requiere de 2 puntos al principio, y después el mismo método se va retroalimentando. Lo que hace básicamente es ir tirando rectas secantes a la curva de la ecuación que se tiene originalmente, y va checando la intersección de esas rectas con el eje de las X para ver si es la raíz que se busca.
  • 32. MÉTODO DE SECANTE El método se define por: Como se puede ver, este método necesitará dos aproximaciones iniciales de la raíz para poder inducir una pendiente inicial.
  • 33. MÉTODO DE SECANTE X i-1 x i X i+1 f(xi-1) f(xi) A E B D C x
  • 34. MÉTODO DE SECANTE 0,86518885 7,4283E-07 -1,0173E-05 -0,00777908 -9,5491E-05 0,10653066 0,57211161 0,56720422 0,5 3 74,7910687 7,4283E-07 -0,00082871 -9,5491E-05 -0,00777908 0,10653066 0,56720422 0,57211161 0,5 2   0,00491732 -0,06734022 -0,00777908 -0,63212056 0,10653066 0,57211161 1 0,5 1 error f(xi+1).f(xi) f(xi-1).f(xi) f(xi+1) f(xi) f(xi-1) x(i+1) xi x(i-1) iter Ejemplo: Calcule la raíz de:
  • 35.
  • 36. F i n