Este documento describe los métodos iterativos de Gauss-Jacobi y Gauss-Seidel para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Ambos métodos comienzan con valores iniciales y generan sucesivas aproximaciones hasta que la solución converge de acuerdo con un criterio de error. El método de Gauss-Seidel converge más rápido que Gauss-Jacobi porque actualiza las variables con los valores más recientes en cada paso.
El documento describe métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Jacobi y el método de Gauss-Seidel. El método de Jacobi involucra iteraciones para aproximar la solución diagonalizando la matriz, mientras que el método de Gauss-Seidel actualiza las variables una por una en cada iteración usando los valores más recientes. Ambos métodos convergen a la solución cuando la matriz es diagonalmente dominante.
Método de Bisección
Encontrar las raíces de una ecuación es hallar un conjunto de valores para los cuales se cumple que esa ecuación sea igual a cero.
Cuando una función no permite un simple despeje algebraico una posible solución para hallar sus raíces es la aplicación de un método numérico.
Este documento describe tres métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: el método de Jacobi, el método de Gauss-Seidel y el método de Gauss-Seidel con relajación. Explica los pasos para implementar cada método y provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo se aplican. Concluye que el método de Gauss-Seidel converge más rápido que el método de Jacobi y que el método de Gauss-Seidel con relajación puede acelerar aún más la convergencia.
El método de Gauss-Seidel es una técnica para resolver grandes sistemas de ecuaciones lineales simultáneas. Funciona iterando los valores de las incógnitas y actualizando uno por uno basado en el coeficiente dominante en cada ecuación, convergiendo a una solución cuando los coeficientes cumplen ciertas condiciones. El documento provee los pasos del método y un ejemplo numérico para ilustrar su aplicación.
Este documento describe métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias, incluidos los métodos de Euler, punto medio, Heun y Runge-Kutta. Explica cómo cada método estima la pendiente para predecir valores futuros y mejorar la precisión de la solución. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar la aplicación de los métodos.
Este documento describe diferentes métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Introduce el método de Jacobi y cómo se puede implementar iterativamente para aproximar la solución de un sistema. Luego describe el método de Jacobi amortiguado y el método de Gauss-Seidel, explicando las pequeñas diferencias entre estos métodos iterativos. Finalmente, introduce el método de Gauss-Seidel amortiguado.
Los métodos iterativos se utilizan para resolver problemas que involucran un gran número de variables mediante aproximaciones sucesivas a la solución. Para sistemas lineales, los principales métodos iterativos son los métodos iterativos estacionarios y los métodos del subespacio de Krylov como el método del gradiente conjugado. Estos métodos forman una base ortogonal y convergen en un número finito de iteraciones, aunque en la práctica suelen alcanzar precisión suficiente antes debido a errores numéricos.
Este documento describe el método de bisección para encontrar raíces de una función. Explica que el método de bisección itera entre un intervalo inicial [a,b] donde f(a) y f(b) tienen signos opuestos, calcula un punto medio x=(a+b)/2, y reemplaza el límite superior o inferior dependiendo del signo de f(x). El proceso se repite hasta que el error relativo aproximado caiga por debajo de un umbral predeterminado. El método converge lentamente pero de manera segura a una raíz.
El documento describe métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Jacobi y el método de Gauss-Seidel. El método de Jacobi involucra iteraciones para aproximar la solución diagonalizando la matriz, mientras que el método de Gauss-Seidel actualiza las variables una por una en cada iteración usando los valores más recientes. Ambos métodos convergen a la solución cuando la matriz es diagonalmente dominante.
Método de Bisección
Encontrar las raíces de una ecuación es hallar un conjunto de valores para los cuales se cumple que esa ecuación sea igual a cero.
Cuando una función no permite un simple despeje algebraico una posible solución para hallar sus raíces es la aplicación de un método numérico.
Este documento describe tres métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: el método de Jacobi, el método de Gauss-Seidel y el método de Gauss-Seidel con relajación. Explica los pasos para implementar cada método y provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo se aplican. Concluye que el método de Gauss-Seidel converge más rápido que el método de Jacobi y que el método de Gauss-Seidel con relajación puede acelerar aún más la convergencia.
El método de Gauss-Seidel es una técnica para resolver grandes sistemas de ecuaciones lineales simultáneas. Funciona iterando los valores de las incógnitas y actualizando uno por uno basado en el coeficiente dominante en cada ecuación, convergiendo a una solución cuando los coeficientes cumplen ciertas condiciones. El documento provee los pasos del método y un ejemplo numérico para ilustrar su aplicación.
Este documento describe métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias, incluidos los métodos de Euler, punto medio, Heun y Runge-Kutta. Explica cómo cada método estima la pendiente para predecir valores futuros y mejorar la precisión de la solución. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar la aplicación de los métodos.
Este documento describe diferentes métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Introduce el método de Jacobi y cómo se puede implementar iterativamente para aproximar la solución de un sistema. Luego describe el método de Jacobi amortiguado y el método de Gauss-Seidel, explicando las pequeñas diferencias entre estos métodos iterativos. Finalmente, introduce el método de Gauss-Seidel amortiguado.
Los métodos iterativos se utilizan para resolver problemas que involucran un gran número de variables mediante aproximaciones sucesivas a la solución. Para sistemas lineales, los principales métodos iterativos son los métodos iterativos estacionarios y los métodos del subespacio de Krylov como el método del gradiente conjugado. Estos métodos forman una base ortogonal y convergen en un número finito de iteraciones, aunque en la práctica suelen alcanzar precisión suficiente antes debido a errores numéricos.
Este documento describe el método de bisección para encontrar raíces de una función. Explica que el método de bisección itera entre un intervalo inicial [a,b] donde f(a) y f(b) tienen signos opuestos, calcula un punto medio x=(a+b)/2, y reemplaza el límite superior o inferior dependiendo del signo de f(x). El proceso se repite hasta que el error relativo aproximado caiga por debajo de un umbral predeterminado. El método converge lentamente pero de manera segura a una raíz.
Este documento presenta una lección sobre conceptos básicos de probabilidad para estudiantes de octavo grado. Explica los conceptos clave como experimentos aleatorios y deterministas, espacio muestral, eventos y probabilidad. Luego, los estudiantes realizan un experimento lanzando dos dados 100 veces para registrar los resultados y compararlos con las probabilidades teóricas. Finalmente, el documento concluye que los estudiantes aprendieron y disfrutaron del tema a través de la actividad práctica.
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Este documento presenta un resumen de los principales temas de análisis numérico básico, incluyendo métodos numéricos para resolver ecuaciones no lineales, sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, interpolación, integración numérica, diferenciación numérica y ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales. Explica los conceptos teóricos y desarrolla algoritmos para cada método, con énfasis en su implementación en MATLAB para resolver problemas numéricos de manera efectiva.
This document describes how to multiply 78 x 73 using Vedic math techniques in 5 seconds. It explains that you take the base of 10 x 8 = 80 since 78 and 73 are closer to 80. Then you calculate 78 - 2 and 73 - 7 relative to the base of 80. You multiply -2 x -7 to get 4 with a carry of 1. Then you cross add 78 - 7 to get 71 and multiply 71 by 8, the base, to get 568. Adding the carried 1 gives the final answer of 5694.
Este documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método involucra llevar la matriz aumentada del sistema a su forma escalonada reducida mediante operaciones elementales en las filas. Luego, la última matriz escalonada reducida indica la solución del sistema. El documento provee varios ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar el método de Gauss-Jordan.
El documento explica el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo despeja cada incógnita en función de las demás y genera sucesivas aproximaciones hasta converger a la solución. Se describe el proceso matemático y se muestra un ejemplo numérico para ilustrarlo.
Este documento describe el método del trapecio para la integración numérica. El método aproxima el área bajo una curva dividiendo el intervalo en subintervalos y sumando las áreas de los trapecios formados. La regla del trapecio asume que la función es lineal en cada subintervalo. El valor de la integral se aproxima como la suma de las áreas de los trapecios dividida entre el número de subintervalos.
El documento describe el método del gradiente (ascenso y descenso máximos) para la optimización de funciones. El método genera vectores de dirección basados en el gradiente de la función objetivo y encuentra el punto óptimo iterativamente moviéndose en la dirección del gradiente. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar los pasos del método para minimizar una función de dos variables.
Solución de Sistemas de Ecuaciones Lineales Analisis numericolmpd124
Este documento presenta varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de eliminación de Gauss, descomposición LU, factorización de Cholesky, y métodos iterativos como Gauss-Seidel y Jacobi. Explica los pasos matemáticos involucrados en cada método y cuándo cada uno es más adecuado para ciertos tipos de sistemas.
Este documento describe los métodos numéricos de Gauss-Seidel y Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método de Gauss-Seidel converge más rápido que el método de Jacobi porque utiliza los valores parciales calculados en cada iteración, mientras que Jacobi usa valores de la iteración anterior. Ambos métodos son iterativos y se usan cuando no es posible obtener una solución exacta.
El documento explica el método de Gauss-Seidel para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo asigna valores iniciales a las incógnitas y luego calcula nuevas aproximaciones sustituyendo los valores obtenidos en la iteración actual. El documento incluye la teoría del método, un ejemplo numérico y código para implementarlo computacionalmente.
Este documento describe los procedimientos para convertir entre diferentes sistemas numéricos, incluyendo binario, octal, hexadecimal y decimal. Explica cómo agrupar y convertir números entre estas bases a través de métodos como notación posicional y división. También incluye ejemplos para ilustrar los pasos de conversión entre cada par de sistemas numéricos.
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 resume los principales métodos numéricos para resolver ecuaciones no lineales. Explica brevemente el método de la bisección, la interpolación lineal, Newton-Raphson, punto fijo, Bairstow y división sintética. Incluye ejemplos para ilustrar cada método y destaca que Newton-Raphson converge más rápido pero requiere calcular derivadas, mientras que la bisección es más lento pero no necesita derivadas.
El documento describe el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método involucra despejar cada incógnita en términos de las otras y luego iterar el proceso hasta converger a una solución. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar los cálculos iterativos requeridos para aplicar el método.
El documento describe métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Jacobi y el método de Gauss-Seidel. El método de Jacobi involucra iteraciones para aproximar la solución diagonalizando la matriz, mientras que el método de Gauss-Seidel actualiza las variables una por una en cada iteración para acelerar la convergencia. Ambos métodos iteran hasta que el error es suficientemente pequeño.
Este documento describe tres métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: el método de Jacobi, el método de Gauss-Seidel y el método de Gauss-Seidel con relajación. Explica los pasos para implementar cada método y provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo se aplican. Concluye que el método de Gauss-Seidel converge más rápido que el método de Jacobi y que el método de Gauss-Seidel con relajación puede acelerar aún más la convergencia.
Este documento presenta una lección sobre conceptos básicos de probabilidad para estudiantes de octavo grado. Explica los conceptos clave como experimentos aleatorios y deterministas, espacio muestral, eventos y probabilidad. Luego, los estudiantes realizan un experimento lanzando dos dados 100 veces para registrar los resultados y compararlos con las probabilidades teóricas. Finalmente, el documento concluye que los estudiantes aprendieron y disfrutaron del tema a través de la actividad práctica.
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Este documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método involucra llevar la matriz aumentada del sistema a su forma escalonada reducida mediante operaciones elementales en las filas. Luego, la última matriz escalonada reducida indica la solución del sistema. El documento provee varios ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar el método de Gauss-Jordan.
El documento explica el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo despeja cada incógnita en función de las demás y genera sucesivas aproximaciones hasta converger a la solución. Se describe el proceso matemático y se muestra un ejemplo numérico para ilustrarlo.
Este documento describe el método del trapecio para la integración numérica. El método aproxima el área bajo una curva dividiendo el intervalo en subintervalos y sumando las áreas de los trapecios formados. La regla del trapecio asume que la función es lineal en cada subintervalo. El valor de la integral se aproxima como la suma de las áreas de los trapecios dividida entre el número de subintervalos.
El documento describe el método del gradiente (ascenso y descenso máximos) para la optimización de funciones. El método genera vectores de dirección basados en el gradiente de la función objetivo y encuentra el punto óptimo iterativamente moviéndose en la dirección del gradiente. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar los pasos del método para minimizar una función de dos variables.
Solución de Sistemas de Ecuaciones Lineales Analisis numericolmpd124
Este documento presenta varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de eliminación de Gauss, descomposición LU, factorización de Cholesky, y métodos iterativos como Gauss-Seidel y Jacobi. Explica los pasos matemáticos involucrados en cada método y cuándo cada uno es más adecuado para ciertos tipos de sistemas.
Este documento describe los métodos numéricos de Gauss-Seidel y Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método de Gauss-Seidel converge más rápido que el método de Jacobi porque utiliza los valores parciales calculados en cada iteración, mientras que Jacobi usa valores de la iteración anterior. Ambos métodos son iterativos y se usan cuando no es posible obtener una solución exacta.
El documento explica el método de Gauss-Seidel para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo asigna valores iniciales a las incógnitas y luego calcula nuevas aproximaciones sustituyendo los valores obtenidos en la iteración actual. El documento incluye la teoría del método, un ejemplo numérico y código para implementarlo computacionalmente.
Este documento describe los procedimientos para convertir entre diferentes sistemas numéricos, incluyendo binario, octal, hexadecimal y decimal. Explica cómo agrupar y convertir números entre estas bases a través de métodos como notación posicional y división. También incluye ejemplos para ilustrar los pasos de conversión entre cada par de sistemas numéricos.
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 resume los principales métodos numéricos para resolver ecuaciones no lineales. Explica brevemente el método de la bisección, la interpolación lineal, Newton-Raphson, punto fijo, Bairstow y división sintética. Incluye ejemplos para ilustrar cada método y destaca que Newton-Raphson converge más rápido pero requiere calcular derivadas, mientras que la bisección es más lento pero no necesita derivadas.
El documento describe el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método involucra despejar cada incógnita en términos de las otras y luego iterar el proceso hasta converger a una solución. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar los cálculos iterativos requeridos para aplicar el método.
El documento describe métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Jacobi y el método de Gauss-Seidel. El método de Jacobi involucra iteraciones para aproximar la solución diagonalizando la matriz, mientras que el método de Gauss-Seidel actualiza las variables una por una en cada iteración para acelerar la convergencia. Ambos métodos iteran hasta que el error es suficientemente pequeño.
Este documento describe tres métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: el método de Jacobi, el método de Gauss-Seidel y el método de Gauss-Seidel con relajación. Explica los pasos para implementar cada método y provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo se aplican. Concluye que el método de Gauss-Seidel converge más rápido que el método de Jacobi y que el método de Gauss-Seidel con relajación puede acelerar aún más la convergencia.
El método de Gauss consiste en transformar un sistema de ecuaciones en otro equivalente escalonado mediante la eliminación de términos para simplificar la solución. El método de Gauss-Seidel es un método iterativo para resolver sistemas de ecuaciones lineales que utiliza los valores calculados en la iteración actual para calcular los valores en la siguiente iteración.
Este documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo la eliminación de Gauss, el método de Gauss-Jordan, la descomposición LU, la factorización de Cholesky, la factorización QR y los métodos iterativos de Gauss-Seidel y Jacobi. Explica los pasos involucrados en cada método y provee ejemplos numéricos para ilustrarlos.
Este documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo métodos gráficos, la regla de Cramer, eliminación de incógnitas, Gauss simple, Gauss-Jordan, y Gauss-Jordan con pivoteo. Explica cada método a través de ejemplos numéricos para ilustrar los pasos de resolución.
Este documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo métodos gráficos, la regla de Cramer, eliminación de incógnitas, Gauss simple, Gauss-Jordan, y Gauss-Jordan con pivoteo. Explica cada método a través de ejemplos numéricos y diagramas para ilustrar los pasos de resolución.
Este documento presenta el método de eliminación de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método lleva la matriz del sistema a una forma de identidad para mostrar las soluciones. Incluye un ejemplo completo de cómo aplicar el método paso a paso para resolver un sistema de 3 ecuaciones con 3 incógnitas. Finalmente, muestra cómo usar este método para resolver problemas de aplicación que involucren sistemas de ecuaciones lineales.
El documento describe diferentes métodos para resolver sistemas de ecuaciones, incluyendo el método gráfico, el método de Cramer, la eliminación de incógnitas y los métodos de Gauss, Gauss-Jordan y factorización LU. Se proveen ejemplos para ilustrar cada método.
Ensayo de la unidad iii. analisis numericodeivys pinto
El documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, incluyendo el método de Jacobi, el método de Gauss-Seidel, y el método de Newton-Raphson. También describe la descomposición LU para factorizar una matriz como el producto de una matriz triangular inferior y una superior con el fin de resolver sistemas de ecuaciones de manera más eficiente.
Este documento presenta una investigación sobre métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica métodos como la eliminación de Gauss, Gauss-Jordan y Gauss-Seidel, proporcionando definiciones, ejemplos y algoritmos para cada uno. El objetivo es proporcionar material introductorio sobre estos temas para la asignatura de Programación Numérica.
El documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método de eliminación de Gauss consiste en escalonar la matriz aumentada para obtener un sistema equivalente triangular superior. El método de Gauss-Jordan realiza transformaciones adicionales para obtener un sistema diagonal. Los métodos iterativos de Gauss-Seidel y Jacobi calculan sucesivamente nuevos valores aproximados para las incógnitas hasta converger a la solución.
Este documento presenta diferentes métodos para resolver ecuaciones y sistemas de ecuaciones polinómicas, así como inecuaciones polinómicas y con valor absoluto. Introduce conceptos como valores críticos, teorema de Cardano-Vieta, divisores binomios y propiedades del valor absoluto. Incluye ejemplos resueltos de aplicación de estos métodos.
Este documento describe un método para resolver sistemas lineales singulares con más variables que ecuaciones. Estos sistemas tienen una o más filas nulas en la matriz de coeficientes y no tienen una solución única. El método reduce la matriz aumentada a una forma escalonada para identificar variables libres, que pueden asignarse valores arbitrarios, y variables dependientes. Se ilustra con un ejemplo de asignación de recursos para la producción de cuatro productos usando tres materiales.
Este documento presenta información sobre sistemas de ecuaciones, incluyendo definiciones, métodos para resolver sistemas de 2 ecuaciones (gráfico, sustitución, eliminación), y ejemplos. El autor también proporciona objetivos de aprendizaje relacionados con sistemas de ecuaciones y aplicaciones de estos conceptos.
El documento describe el proceso de resolver un sistema de ecuaciones lineales utilizando el método iterativo de Gauss-Seidel. Se presenta un sistema de 3 ecuaciones con 3 incógnitas. Se realizan 5 iteraciones para aproximar la solución, disminuyendo progresivamente el error en cada paso, hasta alcanzar un error del 0.7%.
Este documento describe el método de eliminación Gaussiana para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método involucra realizar operaciones elementales de renglón como multiplicar, dividir o sumar ecuaciones para simplificar el sistema hasta que solo quede una ecuación con una incógnita cuya solución permite determinar las demás variables. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar el proceso de resolución paso a paso.
Este documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan, la descomposición LU, la factorización de Cholesky y los métodos iterativos como Gauss-Seidel y Jacobi. Explica los pasos involucrados en cada método y cuándo es apropiado usar cada uno.
Este documento explica las ecuaciones de segundo grado, incluyendo sus tipos (puras, completas y mixtas), formas (ax2 + bx + c = 0) y métodos de resolución (factorización, raíz cuadrada, completando cuadrados, fórmula general). También contiene ejemplos y preguntas de práctica sobre cómo clasificar y resolver diferentes ecuaciones de segundo grado.
Este documento explica cinco métodos para resolver ecuaciones de 2 variables: método de sustitución, método de igualación, método de determinantes, método de reducción y método de sustitución. Para cada método, el autor resuelve un sistema de ecuaciones de ejemplo y comprueba la solución.
El documento describe el método simplex para resolver modelos lineales con más de tres variables. Explica que los modelos deben escribirse en forma estándar antes de aplicar el método simplex. Define conceptos clave como solución factible, solución básica, solución óptima y región de factibilidad. También muestra un ejemplo para ilustrar las soluciones básicas de un modelo lineal.
Similar a Métodos de Gaus-Jacobi y Gauss-Seidel(2022).pdf (20)
TIA portal Bloques PLC Siemens______.pdfArmandoSarco
Bloques con Tia Portal, El sistema de automatización proporciona distintos tipos de bloques donde se guardarán tanto el programa como los datos
correspondientes. Dependiendo de la exigencia del proceso el programa estará estructurado en diferentes bloques.
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Introducción.
• Objetivos.
• Normativa de referencia.
• Política de Seguridad.
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• ¿Qué es una sustancia química?
• Tipos de sustancias químicas.
• Gases y Vapores.
• ¿Qué es un Material Peligroso?
• Residuos Peligrosos Legislación Peruana.
• Localización de Accidentes más habituales.
• Riesgos generales de los Materiales Peligrosos.
• Riesgos para la Salud.
• Vías de ingreso al organismo.
• Afecciones al organismo (secuencia).
• Video: Sustancias Peligrosas
Presentación Aislante térmico.pdf Transferencia de calorGerardoBracho3
Las aletas de transferencia de calor, también conocidas como superficies extendidas, son prolongaciones metálicas que se adhieren a una superficie sólida para aumentar su área superficial y, en consecuencia, mejorar la tasa de transferencia de calor entre la superficie y el fluido circundante.
1. UNIDAD III. APROXIMACIÓN A LA SOLUCIÓN DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
MÉTODOS ITERATIVOS - MÉTODO DE GAUSS-JACOBI Y GAUSS-SEIDEL
Introducción
Los métodos de eliminación directa se pueden usar para resolver sistemas de hasta 50 ecuaciones lineales simultáneas. Esta cantidad
pueden aumentarse si el sistema esta bien condicionado, si se emplea la estrategia pivotal o si la matriz es dispersa. Sin embargo, debido
a los errores de redondeo, los métodos de eliminación algunas veces son inadecuados para sistemas muy grandes.
En este tipo de problemas, se pueden usar los métodos iterativos o de aproximación con ventajas, ya que los errores de redondeo son
pequeños y se deben únicamente a la iteración última. No obstante, los métodod iterativos convergen solamente bajo ciertas condiciones.
Los métodos iterativos son particularmente útiles cuando el sistema de ecuaciones es grande y la mayor parte de los coeficientes son cero.
La idea básica que encierran los métodos iterativos es, en esencia, la misma del método de iteración de punto fijo, donde la ecuación
f(x) = 0 se reordenó para dar una fórmula de iteración:
Xk+1 = g(k)
Para encontrar un cero de f(x). Mientras que aquí hay n ecuaciones:
En lugar de una.
MÉTODO DE GAUSS - JACOBI
El método de Jacobi es un método iterativo, usado para resolver sistemas de ecuaciones lineales del tipo A𝐱=𝐛. El algoritmo toma su
nombre del matemático alemán Carl Gustav Jakob Jacobi. El método de Jacobi consiste en usar fórmulas como iteración de punto fijo.
Paso 1:
La estructura de las ecuaciones implica un reordenamiento. Tanto para el método de Gauss-Jacobi como el método de Gauss Seidel su
criterio de convergencia lo conforman los criterios de la diagonal dominante, mismo que posee dos condiciones:
1. Condición necesaria: Que el elemento ubicado en la diagonal principal de cada ecuación sea mayor en valor absoluto que el resto de
los elementos de la misma ecuación. |aii| > |aij |
2. Condición suficiente: Que el elemento ubicado en la diagonal principal de cada ecuación sea mayor en valor absoluto que la suma
del resto de los elementos de la misma ecuación.
La convergencia se verifica usando el criterio del error relativo porcentual:
para todas la i, donde j y j-1 son la iteraciones actuales y previas, respectivamente.
Paso 2:
Suponga que se da un sistema de n ecuaciones: [A] [X] = {b} que comprende un conjunto de ecuaciones de 3x3.
El método consiste en despejar x1 de la primera ecuación, x2 de la segunda y, en general xi de la i-ésima ecuación de la forma siguiente:
Ahora, se puede empezar el proceso de solución iniciando con la primera iteración al escoger valores iniciales para las x. Una forma simple
para obtener los valores iniciales es suponer que todos son cero. Estos ceros se sustituyen en todas las ecuaciones (x1 = 0, x2 = 0 y x3 = 0),
de esta forma encontramos los valores x1 = b1/a11, x2 = b2/a22 y x3 = b3/a33. Después se regresa a la primera ecuación y se repite el
procedimiento encontrando los nuevos valores x1, x2 y x3, hasta que la solución converja suficientemente cerca a los valores verdaderos.
3. MÉTODO DE GAUSS - SEIDEL
El método de Gauss-Seidel es una forma más elaborado del método de Gauss-Jacobi. El método de Jacobi se transforma en el Gauss-Seidel
si en cada iteración se evaluan los valores de xi que han sido calculados en los pasos anteriores. De esta forma se acelera la convergencia
Paso 1:
La estructura de las ecuaciones implica un reordenamiento. Se mantiene el criterio de convergencia de la diagonal dominante, aplicado en el
método anterior, el cuál posee dos condiciones:
1. Condición necesaria: Que el elemento ubicado en la diagonal principal de cada ecuación sea mayor en valor absoluto que el resto de
los elementos de la misma ecuación. |aii| > |aij |
2. Condición suficiente: Que el elemento ubicado en la diagonal principal de cada ecuación sea mayor en valor absoluto que la suma
del resto de los elementos de la misma ecuación.
La convergencia se verifica usando el criterio del error relativo porcentual:
para todas la i, donde j y j-1 son la iteraciones actuales y previas, respectivamente.
Paso 2:
Suponga que se da un sistema de n ecuaciones: [A] [X] = {b} que comprende un conjunto de ecuaciones de 3x3.
El método consiste en despejar x1 de la primera ecuación, x2 de la segunda y, en general xi de la i-ésima ecuación de la forma siguiente:
Ahora, se puede empezar el proceso de solución al escoger valores iniciales para las x. Una forma simple para obtener los valores iniciales es
suponer que todos son cero. Estos ceros se sustituyen en la primera ecuación, la cual se utiliza para calcular un nuevo valor x1 = b1/a11.
Después, se sustituye en la segunda ecuación este nuevo valor de x1 junto con el valor previo x3 = 0, y se calcula el nuevo valor de x2. Este
proceso se repite en la tercera ecuación considerando los valores de x1 y x2 recientemente calculados, para calcular el nuevo valor de x3.
Después se regresa a la primera ecuación y se repite el procedimiento encontrando los nuevos valores x1, x2 y x3, hasta que la solución
converja suficientemente cerca a los valores verdaderos.
Ejemplo práctico:
Resolver el sistema de ecuaciones siguientes:
-6 x1 + 0 x2 + 12 x3 = 60
4 x1 - x2 + x3 = - 2
6 x1 + 8 x2 + 0 x3 = 44
utilizando el método de Gauss-Seidel con una precisión de Es = 0.000001. 0.0001%
Paso 1:
Se reordena el sistema para que cumpla con el criterio de diagonal dominante.
4 x1 - x2 - x3 = - 2
6 x1 + 8 x2 + 0 x3 = 44
-6 x1 + 0 x2 + 12 x3 = 60
a11: /a11=4/ = 4 > /a12=-1/ + /a13=1/ = 2 Ok
a22: /a22=8/ = 8 > /a21=6/ + /a23=0/ = 6 Ok
a33: /a33=12/ = 12 > /a31=-6/ + /a32=0/ = 6 Ok
Paso 2:
Despejamos de la primera ecuación x1, de la segunda x2 y de la tercera x3.
- 2 + x2 + x3
4
44 - 6 x1 - 0 x3
8
60 + 6 x1 - 0 x2
12
x1 =
x2 =
x3 =