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Método de Newton-
Raphson
Clase 7
Método de Newton Raphson
• Este método es uno de los mas ampliamente usados en la búsqueda de
raíces de ecuaciones. Según se puede ver en la figura 1
Figura 1.
Método de
Newton
Raphson
Método de Newton Raphson
• Si se parte de un valor inicial 𝑥𝑖, que no se encuentre alejado de la raíz, al
trazar una tangente al punto 𝑥𝑖, 𝑓 𝑥𝑖 y extrapolarla hasta su intersección
con el eje 𝑥, el punto donde esta tangente cruza al eje 𝑥, 𝑥𝑖+1 representa una
aproximación mejorada de la raíz.
Método de Newton Raphson
• La ecuación de la recta tangente que pasas por el punto 𝑥𝑖, 𝑓(𝑥𝑖) y cuya pendiente es
𝑓′(𝑥𝑖) es:
• 𝑦 − 𝑓 𝑥𝑖 = 𝑓′ 𝑥𝑖 𝑥 − 𝑥𝑖 … … … (𝐴)
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• 0 − 𝑓 𝑥𝑖 = 𝑓′ 𝑥𝑖 𝑥 − 𝑥𝑖 … … … … (𝐵)
Método de Newton Raphson
• Donde:
• 𝑥𝑖+1 = 𝑥𝑖 −
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𝑓′ 𝑥 𝑖
… … … … . (1)
Método de Newton Raphson
• La ecuación es la expresión conocida como ecuación predictor de Newton-Raphson.
• Algoritmo
1. Introducir la ecuación a resolver 𝑓(𝑥).
2. Introducir la derivada de la función a resolver 𝑓′(𝑥)
3. Introducir el máximo numero de iteraciones 𝑁 𝑚á𝑥
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Método de Newton Raphson
• La ecuación es la expresión conocida como ecuación predictor de Newton-Raphson.
• Algoritmo
5. Seleccionar una aproximación inicial cercana a la raíz 𝑥𝑖
6. Inicializar el contador el contador 𝑖 = 1
7. Mientras que 𝑖 ≤ 𝑁 𝑚á𝑥 continuar con los pasos 8 al 11.
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Método de Newton Raphson
• La ecuación es la expresión conocida como ecuación predictor de Newton-Raphson.
• Algoritmo
9. Calcular el error porcentual aproximado con la ecuación
𝑒 𝑝 =
𝑥𝑖+1 − 𝑥𝑖
𝑥𝑖+1
∗ 100
10. Verificar que se cumpla la condición 𝑒 𝑝 ≤ 𝑇 𝑚á𝑥. Si se cumple, entonces se ha encontrado la
aproximación final, ir al paso 13, de lo contrario continuar.
Método de Newton Raphson
11.Hacer 𝑖 = 𝑖 + 1
12.Verificar si se cumple la condición 𝑖 ≤ 𝑁 𝑚á𝑥. Si después de 𝑁 𝑚𝑎𝑥 iteraciones no se
ha cumplido que 𝑒 𝑝 ≤ 𝑇 𝑚á𝑥, el método ha fracasado. Terminar la ejecución del
algoritmo.
13.Imprimir los resultados
Ejemplo
• Obtener la raíz real negativa de la ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥
𝑠𝑒𝑛 𝑥 −
𝑥
2
= 0
Solución
• Para iniciar la solución del problema se genera una gráfica de la ecuación, en el
intervalo de valores de la variable "𝑥“ de −2 𝑎 2. Para esto se siguen los pasos
que se muestran en la diapositiva como graficar con Excel, como se muestra en
la figura 2.
Figura 2 Gráfica de la
ecuación
𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥
𝑠𝑒𝑛(𝑥) −
𝑥
2
Solución
• Para usar la ecuación predictor de Newton-Raphson (2), es necesario obtener la
derivada de la ecuación (1)
• 𝑓′ 𝑥 = 𝑒 𝑥 cos 𝑥 + 𝑠𝑒𝑛(𝑥) − 0.5 … … . . (2)
Implementación del algoritmo del método de
Newton Raphson mediante el uso de Excel
1. Construir la tabla de la figura 3 para iniciar el método de Newton-Raphson, la
cual tiene diferentes columnas que incluyan valores de: número de iteración
(columna A), aproximación lineal 𝑥𝑖 (columna B), evaluación de la función en
el punto inicial 𝑓(𝑥𝑖) (columna C), evaluación de la derivada de la función
𝑓′(𝑥𝑖) (columna D), calculo de la siguiente aproximación 𝑥𝑖+1 (columna E) y el
porcentaje de error aproximado (columna F).
Figura 3 Tabla para
iniciar
El Metodo de
Newton Raphson
Implementación del algoritmo del método de
Newton Raphson mediante el uso de Excel
2. Introducir el valor inicial de la variable 𝑥𝑖 en la celda 𝐵56. En la Figura 2 se muestra la
grafica de la función en el intervalo de valores de "𝑥“ de −2 𝑎 2. Al observar la gráfica,
se puede seleccionar como punto inicial 𝑥𝑖 = −0.8. Introducir la formula de la
evaluación de la función en la celda C56, la formula para evaluar la derivada de la
función (2) en la celda D56 y la ecuación predictoria de Newton Raphson (1).
Finalmente se obtiene una tabla como de la figura 4.
Figura 4 Introducción del valor inicial de la
variable, la evaluación de la función, la
derivada de la función y la ecuación
predictora de Newton-Raphson
Implementación del algoritmo del método de
Newton Raphson mediante el uso de Excel
3. Asignar el valor de la celda E56 a la celda B57, ya que en la segunda iteración, el valor
obtenido de 𝑥𝑖+1 de la primera iteración, se convierte en el valor de 𝑥𝑖 para la
segunda iteración. Los demás cálculos se repiten de la misma forma que en la
primera iteración e incluir el calculo del porcentaje de error aproximado. Para
termina la solución del problema se repiten los cálculos a partir de la segunda
iteración. En la figura 5 se muestra una tabla de valores con las iteraciones necesarias
para aproximar la raíz, la cual aparece en la celda E60 remarcada al final de la tabla.
Figura 5 Iteraciones para el calculo de la
raíz de 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛 𝑥 −
𝑥
2
= 0 de
Newton-Raphson.
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
1. En la figura 2 se puede observar que existe una raíz cercana a −1, por lo que
este valor puede ser el correspondiente a 𝑥𝑖 para iniciar el proceso.
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
2. Para construir en Excel la tabla mostrada en la figura 6 se abre una hoja nueva en el mismo
archivo, y se etiquetan las celdas a emplear al algoritmo. En este caso deberán aparecer:
el porcentaje de error (celda B4), el valor de 𝑥𝑖 (celda B6), y el valor de la raíz (celda B8).
También se etiquetan las columnas de la tabla de resultados que aparecerá con los
siguientes datos: número de iteración (columna A), valor inicial 𝑥𝑖 (columna B), evaluación
de la función en el punto 𝑥𝑖, 𝑓′(𝑥𝑖) (columna D), calculo de la siguiente aproximación 𝑥𝑖+1
(columna E) y el porcentaje de error aproximado 𝑒 𝑝 (columna F).
Figura 6 Inicio de los cálculos de las raíces
de 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛 𝑥 −
𝑥
2
= 0 , por el
método de Newton−Raphson
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
3. Una vez hecha la tabla de la figura 6 se incrustan dos botones de acuerdo a las
instrucciones anteriormente vistas en ejercicios anteriores, los cuales se
etiquetan con las leyendas: “calcular” y “limpiar”, según se muestra en al
figura 7
Figura 7 Se incrustan los diferentes botones
para el método de Newton-Raphson por
Visual Basic.
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
4. El botón correspondiente a “calcular” tiene el propósito de calcular la raíz y
tiene el siguiente código de programación.
Figura 8 Código Fuente del Botón
Calcular
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
5. El botón correspondiente a “limpiar” tiene el siguiente código de
programación.
Figura 9 Código Fuente del Botón
Limpiar
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
6. La función y la derivada de la función se introducen en el código general de la
siguiente manera:
Implementación del algoritmo del método de
Newton RaphsonVisual Basic
7. Una vez que se introdujeron los códigos anteriores, se ejecuta el programa
introduciendo el valor inicial sugerido 𝑥𝑖 = −1, según aparece en la figura 10.
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Método de Newton Raphson conVisual Basic

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Método Newton-Raphson (MNR

  • 2. Método de Newton Raphson • Este método es uno de los mas ampliamente usados en la búsqueda de raíces de ecuaciones. Según se puede ver en la figura 1
  • 4. Método de Newton Raphson • Si se parte de un valor inicial 𝑥𝑖, que no se encuentre alejado de la raíz, al trazar una tangente al punto 𝑥𝑖, 𝑓 𝑥𝑖 y extrapolarla hasta su intersección con el eje 𝑥, el punto donde esta tangente cruza al eje 𝑥, 𝑥𝑖+1 representa una aproximación mejorada de la raíz.
  • 5. Método de Newton Raphson • La ecuación de la recta tangente que pasas por el punto 𝑥𝑖, 𝑓(𝑥𝑖) y cuya pendiente es 𝑓′(𝑥𝑖) es: • 𝑦 − 𝑓 𝑥𝑖 = 𝑓′ 𝑥𝑖 𝑥 − 𝑥𝑖 … … … (𝐴) • Al sustituir en esta ecuación el punto de intersección de la recta tangente el eje 𝑥, 𝑥𝑖+1, 0 , se tiene: • 0 − 𝑓 𝑥𝑖 = 𝑓′ 𝑥𝑖 𝑥 − 𝑥𝑖 … … … … (𝐵)
  • 6. Método de Newton Raphson • Donde: • 𝑥𝑖+1 = 𝑥𝑖 − 𝑓 𝑥 𝑖 𝑓′ 𝑥 𝑖 … … … … . (1)
  • 7. Método de Newton Raphson • La ecuación es la expresión conocida como ecuación predictor de Newton-Raphson. • Algoritmo 1. Introducir la ecuación a resolver 𝑓(𝑥). 2. Introducir la derivada de la función a resolver 𝑓′(𝑥) 3. Introducir el máximo numero de iteraciones 𝑁 𝑚á𝑥 4. Introducir valor máximo error porcentual aproximado 𝑇 𝑚á𝑥
  • 8. Método de Newton Raphson • La ecuación es la expresión conocida como ecuación predictor de Newton-Raphson. • Algoritmo 5. Seleccionar una aproximación inicial cercana a la raíz 𝑥𝑖 6. Inicializar el contador el contador 𝑖 = 1 7. Mientras que 𝑖 ≤ 𝑁 𝑚á𝑥 continuar con los pasos 8 al 11. 8. Calcular la siguiente aproximación a la raíz mediante la ecuación (1)
  • 9. Método de Newton Raphson • La ecuación es la expresión conocida como ecuación predictor de Newton-Raphson. • Algoritmo 9. Calcular el error porcentual aproximado con la ecuación 𝑒 𝑝 = 𝑥𝑖+1 − 𝑥𝑖 𝑥𝑖+1 ∗ 100 10. Verificar que se cumpla la condición 𝑒 𝑝 ≤ 𝑇 𝑚á𝑥. Si se cumple, entonces se ha encontrado la aproximación final, ir al paso 13, de lo contrario continuar.
  • 10. Método de Newton Raphson 11.Hacer 𝑖 = 𝑖 + 1 12.Verificar si se cumple la condición 𝑖 ≤ 𝑁 𝑚á𝑥. Si después de 𝑁 𝑚𝑎𝑥 iteraciones no se ha cumplido que 𝑒 𝑝 ≤ 𝑇 𝑚á𝑥, el método ha fracasado. Terminar la ejecución del algoritmo. 13.Imprimir los resultados
  • 11. Ejemplo • Obtener la raíz real negativa de la ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛 𝑥 − 𝑥 2 = 0
  • 12. Solución • Para iniciar la solución del problema se genera una gráfica de la ecuación, en el intervalo de valores de la variable "𝑥“ de −2 𝑎 2. Para esto se siguen los pasos que se muestran en la diapositiva como graficar con Excel, como se muestra en la figura 2.
  • 13. Figura 2 Gráfica de la ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛(𝑥) − 𝑥 2
  • 14. Solución • Para usar la ecuación predictor de Newton-Raphson (2), es necesario obtener la derivada de la ecuación (1) • 𝑓′ 𝑥 = 𝑒 𝑥 cos 𝑥 + 𝑠𝑒𝑛(𝑥) − 0.5 … … . . (2)
  • 15. Implementación del algoritmo del método de Newton Raphson mediante el uso de Excel 1. Construir la tabla de la figura 3 para iniciar el método de Newton-Raphson, la cual tiene diferentes columnas que incluyan valores de: número de iteración (columna A), aproximación lineal 𝑥𝑖 (columna B), evaluación de la función en el punto inicial 𝑓(𝑥𝑖) (columna C), evaluación de la derivada de la función 𝑓′(𝑥𝑖) (columna D), calculo de la siguiente aproximación 𝑥𝑖+1 (columna E) y el porcentaje de error aproximado (columna F).
  • 16. Figura 3 Tabla para iniciar El Metodo de Newton Raphson
  • 17. Implementación del algoritmo del método de Newton Raphson mediante el uso de Excel 2. Introducir el valor inicial de la variable 𝑥𝑖 en la celda 𝐵56. En la Figura 2 se muestra la grafica de la función en el intervalo de valores de "𝑥“ de −2 𝑎 2. Al observar la gráfica, se puede seleccionar como punto inicial 𝑥𝑖 = −0.8. Introducir la formula de la evaluación de la función en la celda C56, la formula para evaluar la derivada de la función (2) en la celda D56 y la ecuación predictoria de Newton Raphson (1). Finalmente se obtiene una tabla como de la figura 4.
  • 18. Figura 4 Introducción del valor inicial de la variable, la evaluación de la función, la derivada de la función y la ecuación predictora de Newton-Raphson
  • 19. Implementación del algoritmo del método de Newton Raphson mediante el uso de Excel 3. Asignar el valor de la celda E56 a la celda B57, ya que en la segunda iteración, el valor obtenido de 𝑥𝑖+1 de la primera iteración, se convierte en el valor de 𝑥𝑖 para la segunda iteración. Los demás cálculos se repiten de la misma forma que en la primera iteración e incluir el calculo del porcentaje de error aproximado. Para termina la solución del problema se repiten los cálculos a partir de la segunda iteración. En la figura 5 se muestra una tabla de valores con las iteraciones necesarias para aproximar la raíz, la cual aparece en la celda E60 remarcada al final de la tabla.
  • 20. Figura 5 Iteraciones para el calculo de la raíz de 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛 𝑥 − 𝑥 2 = 0 de Newton-Raphson.
  • 21. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 1. En la figura 2 se puede observar que existe una raíz cercana a −1, por lo que este valor puede ser el correspondiente a 𝑥𝑖 para iniciar el proceso.
  • 22. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 2. Para construir en Excel la tabla mostrada en la figura 6 se abre una hoja nueva en el mismo archivo, y se etiquetan las celdas a emplear al algoritmo. En este caso deberán aparecer: el porcentaje de error (celda B4), el valor de 𝑥𝑖 (celda B6), y el valor de la raíz (celda B8). También se etiquetan las columnas de la tabla de resultados que aparecerá con los siguientes datos: número de iteración (columna A), valor inicial 𝑥𝑖 (columna B), evaluación de la función en el punto 𝑥𝑖, 𝑓′(𝑥𝑖) (columna D), calculo de la siguiente aproximación 𝑥𝑖+1 (columna E) y el porcentaje de error aproximado 𝑒 𝑝 (columna F).
  • 23. Figura 6 Inicio de los cálculos de las raíces de 𝑓 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛 𝑥 − 𝑥 2 = 0 , por el método de Newton−Raphson
  • 24. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 3. Una vez hecha la tabla de la figura 6 se incrustan dos botones de acuerdo a las instrucciones anteriormente vistas en ejercicios anteriores, los cuales se etiquetan con las leyendas: “calcular” y “limpiar”, según se muestra en al figura 7
  • 25. Figura 7 Se incrustan los diferentes botones para el método de Newton-Raphson por Visual Basic.
  • 26. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 4. El botón correspondiente a “calcular” tiene el propósito de calcular la raíz y tiene el siguiente código de programación.
  • 27. Figura 8 Código Fuente del Botón Calcular
  • 28. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 5. El botón correspondiente a “limpiar” tiene el siguiente código de programación.
  • 29. Figura 9 Código Fuente del Botón Limpiar
  • 30. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 6. La función y la derivada de la función se introducen en el código general de la siguiente manera:
  • 31. Implementación del algoritmo del método de Newton RaphsonVisual Basic 7. Una vez que se introdujeron los códigos anteriores, se ejecuta el programa introduciendo el valor inicial sugerido 𝑥𝑖 = −1, según aparece en la figura 10. La raíz obtenida fue de −0.626790
  • 32. Figura 10 Calculo de la primera raíz por el Método de Newton Raphson conVisual Basic