Este documento describe diferentes métodos de aproximación funcional e interpolación, incluyendo:
1) Aproximación polinomial simple mediante el uso de un polinomio de primer o segundo grado que pasa por puntos de una función tabulada para interpolar valores intermedios.
2) Polinomios de Lagrange, los cuales permiten aproximar funciones tabuladas sin necesidad de resolver sistemas de ecuaciones.
3) Métodos de ajuste exacto y mínimos cuadrados para determinar los coeficientes de polinomios de aproximación.
Este documento introduce el tema de la aproximación de funciones. Explica que la aproximación discreta implica encontrar la función que mejor se ajusta a un conjunto finito de puntos de datos, mientras que la aproximación continua aproxima una función continua en un intervalo dado mediante otra función de una clase dada. Además, distingue entre aproximación lineal, donde la función depende linealmente de sus parámetros, y no lineal. Finalmente, describe el método de mínimos cuadrados para la aproximación discreta lineal, que minimiza la
1) El documento describe métodos de aproximación funcional e interpolación numérica para determinar funciones a partir de datos discretos. 2) Explica el método de interpolación lineal y polinomios de grado superior, incluyendo polinomios de Newton y Lagrange. 3) El método de Lagrange determina coeficientes para una combinación lineal de funciones basadas en los puntos de datos, permitiendo aproximar valores intermedios.
El documento describe el método de mínimos cuadrados para ajustar una recta de regresión a un conjunto de datos. Explica cómo calcular los parámetros de la recta (pendiente y ordenada al origen) minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. También muestra un ejemplo numérico de cómo aplicar el método para predecir los ingresos basados en los gastos de una empresa.
Este documento presenta dos métodos numéricos para encontrar las raíces o soluciones de ecuaciones: el método de bisección y el método de Newton-Raphson. El método de bisección divide repetidamente el intervalo que contiene la raíz, mientras que el método de Newton-Raphson traza la tangente en cada punto para encontrar una aproximación mejorada. También introduce el método de la secante, que aproxima la pendiente entre dos puntos en lugar de usar la derivada. El documento provee ejemplos detallados de cómo aplicar estos mé
Este documento presenta dos métodos para resolver ecuaciones no lineales: el método de bisección y el método de Newton-Raphson. El método de bisección involucra dividir repetidamente el intervalo que contiene la raíz buscada hasta alcanzar la precisión deseada. El método de Newton-Raphson calcula sucesivas aproximaciones trazando la tangente a la función en cada punto e intersectándola con el eje x. El documento explica cada método con detalle y provee ejemplos numéricos de su aplicación.
Este documento describe métodos de aproximación funcional y de interpolación. Explica que las funciones complejas se pueden aproximar con funciones analíticas más simples como polinomios. Detalla dos métodos de aproximación polinomial: el de ajuste exacto y el de mínimos cuadrados. También presenta el método de interpolación polinomial de Lagrange para aproximar funciones desconocidas dadas en forma tabular.
Este documento explica los conceptos de interpolación polinómica y ajuste de curvas. En particular, describe dos métodos de interpolación polinómica: la interpolación polinómica de Lagrange y las diferencias divididas interpolantes de Newton. La interpolación polinómica de Lagrange construye un polinomio que pasa exactamente por los puntos de datos dados, mientras que el método de Newton es más algorítmico y útil para polinomios de alto grado. Ambos métodos se utilizan comúnmente para aproximar funciones a partir de un conjunto
Este documento presenta una guía de estudio para la unidad curricular de Matemática V. Incluye seis temas principales: 1) Sistemas y errores numéricos, 2) Solución de ecuaciones no lineales, 3) Polinomios interpolantes y ajuste de curvas, 4) Integración numérica, 5) Ecuaciones diferenciales ordinarias, y 6) Solución de sistemas de ecuaciones. Cada tema describe diferentes métodos numéricos como método de bisección, método de Newton-Raphson, regla del trapec
Este documento introduce el tema de la aproximación de funciones. Explica que la aproximación discreta implica encontrar la función que mejor se ajusta a un conjunto finito de puntos de datos, mientras que la aproximación continua aproxima una función continua en un intervalo dado mediante otra función de una clase dada. Además, distingue entre aproximación lineal, donde la función depende linealmente de sus parámetros, y no lineal. Finalmente, describe el método de mínimos cuadrados para la aproximación discreta lineal, que minimiza la
1) El documento describe métodos de aproximación funcional e interpolación numérica para determinar funciones a partir de datos discretos. 2) Explica el método de interpolación lineal y polinomios de grado superior, incluyendo polinomios de Newton y Lagrange. 3) El método de Lagrange determina coeficientes para una combinación lineal de funciones basadas en los puntos de datos, permitiendo aproximar valores intermedios.
El documento describe el método de mínimos cuadrados para ajustar una recta de regresión a un conjunto de datos. Explica cómo calcular los parámetros de la recta (pendiente y ordenada al origen) minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. También muestra un ejemplo numérico de cómo aplicar el método para predecir los ingresos basados en los gastos de una empresa.
Este documento presenta dos métodos numéricos para encontrar las raíces o soluciones de ecuaciones: el método de bisección y el método de Newton-Raphson. El método de bisección divide repetidamente el intervalo que contiene la raíz, mientras que el método de Newton-Raphson traza la tangente en cada punto para encontrar una aproximación mejorada. También introduce el método de la secante, que aproxima la pendiente entre dos puntos en lugar de usar la derivada. El documento provee ejemplos detallados de cómo aplicar estos mé
Este documento presenta dos métodos para resolver ecuaciones no lineales: el método de bisección y el método de Newton-Raphson. El método de bisección involucra dividir repetidamente el intervalo que contiene la raíz buscada hasta alcanzar la precisión deseada. El método de Newton-Raphson calcula sucesivas aproximaciones trazando la tangente a la función en cada punto e intersectándola con el eje x. El documento explica cada método con detalle y provee ejemplos numéricos de su aplicación.
Este documento describe métodos de aproximación funcional y de interpolación. Explica que las funciones complejas se pueden aproximar con funciones analíticas más simples como polinomios. Detalla dos métodos de aproximación polinomial: el de ajuste exacto y el de mínimos cuadrados. También presenta el método de interpolación polinomial de Lagrange para aproximar funciones desconocidas dadas en forma tabular.
Este documento explica los conceptos de interpolación polinómica y ajuste de curvas. En particular, describe dos métodos de interpolación polinómica: la interpolación polinómica de Lagrange y las diferencias divididas interpolantes de Newton. La interpolación polinómica de Lagrange construye un polinomio que pasa exactamente por los puntos de datos dados, mientras que el método de Newton es más algorítmico y útil para polinomios de alto grado. Ambos métodos se utilizan comúnmente para aproximar funciones a partir de un conjunto
Este documento presenta una guía de estudio para la unidad curricular de Matemática V. Incluye seis temas principales: 1) Sistemas y errores numéricos, 2) Solución de ecuaciones no lineales, 3) Polinomios interpolantes y ajuste de curvas, 4) Integración numérica, 5) Ecuaciones diferenciales ordinarias, y 6) Solución de sistemas de ecuaciones. Cada tema describe diferentes métodos numéricos como método de bisección, método de Newton-Raphson, regla del trapec
Este documento explica los conceptos de interpolación polinómica y ajuste de curvas. En particular, describe dos métodos de interpolación polinómica: la interpolación polinómica de Lagrange y las diferencias divididas interpolantes de Newton. La interpolación polinómica de Lagrange construye un polinomio que pasa exactamente por los puntos de datos dados, mientras que el método de Newton es más algorítmico y útil para polinomios de alto grado. Ambos métodos se utilizan comúnmente para aproximar funciones a partir de un conjunto
Este documento describe el método de Euler y su mejora, el método de Heun, para la integración numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias. Explica cómo el método de Euler aproxima la solución usando la pendiente inicial en cada paso, lo que introduce errores. El método de Heun mejora esto calculando pendientes al inicio y final de cada paso y promediándolas, dando una aproximación más precisa. También analiza la fuente de error en estos métodos y cómo se puede estimar usando la serie de Taylor. Finalmente, presenta un ej
El documento describe los sistemas de ecuaciones lineales y métodos para resolverlos. Explica que los sistemas de ecuaciones lineales son importantes en matemáticas aplicadas y que se han desarrollado algoritmos sofisticados para resolverlos. Luego introduce conceptos clave como matrices, transformaciones elementales de filas, y teoremas sobre rangos que son útiles para determinar si un sistema es compatible o incompatible. Finalmente, presenta cuatro métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan.
Este documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método utiliza transformaciones elementales sobre la matriz del sistema para obtener un sistema equivalente en forma escalonada, el cual puede resolverse fácilmente mediante sustitución regresiva. También clasifica los sistemas en determinados, indeterminados e incompatibles dependiendo del número de soluciones.
Este capítulo trata sobre métodos numéricos para encontrar las raíces de ecuaciones algebraicas y trascendentes. Presenta el método de bisecciones sucesivas, el cual encuentra una raíz iterativamente bisectando el intervalo de búsqueda hasta alcanzar la precisión deseada. Luego introduce el método de interpolación inversa o falsa posición, el cual puede converger más rápidamente al utilizar una fórmula recursiva basada en una secante trazada entre dos puntos. Finalmente, compara ambos métodos numéricos.
El documento describe dos métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias: el método de Euler y el método de Heun. El método de Euler estima la pendiente al inicio del intervalo para predecir el siguiente valor, mientras que el método de Heun mejora esta estimación usando la pendiente promedio entre el inicio y final del intervalo. Se proveen ejemplos numéricos para ilustrar la aplicación de ambos métodos.
Este documento introduce conceptos fundamentales de sucesiones y series, incluyendo: (1) Las definiciones de sucesiones finitas e infinitas, y series infinitas; (2) Los tipos de fórmulas recursivas para generar sucesiones, como simple y múltiple; (3) Los criterios de convergencia de sucesiones, como el límite y el criterio de Cauchy; (4) Ejemplos de cómo derivar fórmulas recursivas para sucesiones dados. El documento provee una introducción básica a estos temas importantes en métodos numéric
Este documento explica las funciones cuadráticas. Indica que una función cuadrática tiene la forma f(x)=ax2 + bx + c, con a ≠ 0. Explica cómo graficar una función cuadrática basándose en su eje de simetría, vértice, intersección con los ejes x e y. También cubre los intervalos de monotonía de una función cuadrática y cómo resolver problemas utilizando funciones cuadráticas cuando se conocen tres puntos de la curva.
1) El documento presenta el método numérico de Runge-Kutta y su implementación para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias. 2) Explica las ecuaciones diferenciales ordinarias, el método de Runge-Kutta de segundo y tercer orden, y algoritmos para resolver problemas numéricamente. 3) El método de Runge-Kutta mejora la aproximación del método de Euler al permitir el cálculo de varias derivadas intermedias para aproximar mejor la solución desconocida.
Este documento introduce los conceptos básicos de los sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo cómo representar un sistema usando una matriz aumentada y diferentes métodos para resolverlos, como eliminación gaussiana, sustitución e igualación. Explica que un sistema es compatible si tiene solución, y puede ser determinado o indeterminado, e incompatible si no tiene solución.
Este documento presenta un análisis numérico sobre la teoría de la interpolación polinómica. Explica los diferentes métodos para obtener el polinomio de interpolación, incluyendo la forma normal, los polinomios de Lagrange y la forma de Newton. También incluye un ejemplo numérico de interpolación lineal y cuadrática para estimar temperaturas.
El documento presenta diferentes métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de eliminación gaussiana, el método de Gauss-Jordan, la descomposición LU y la factorización de Cholesky. Explica los pasos de cada método y provee un ejemplo numérico para ilustrar la descomposición LU.
1) El documento presenta diferentes métodos de interpolación numérica, incluyendo interpolación de Lagrange, Newton y diferencias finitas.
2) La interpolación de Lagrange usa una fórmula para determinar un polinomio que pasa exactamente por los puntos de datos, mientras que la de Newton es más eficiente.
3) La interpolación de Newton en diferencias divididas y diferencias finitas genera polinomios de grado menor que el número de puntos de datos cuando los datos proceden de un polinomio de grado inferior.
Este documento describe el método de Euler para resolver ecuaciones diferenciales. El método de Euler involucra aproximar la solución gráfica de una ecuación diferencial calculando las tangentes a la curva solución en un punto inicial y aproximando los siguientes valores de la solución mediante segmentos de rectas secuenciales. El documento explica los pasos del método, incluyendo establecer las condiciones iniciales, dividir el intervalo en pasos, calcular la tangente en cada paso, y tabular y graficar los resultados.
Este documento describe varios métodos de interpolación para construir una función que coincida con una serie de datos de entrada. Estos métodos incluyen interpolación polinómica de Lagrange, interpolación usando splines, y diferencias divididas de Newton. El objetivo general es determinar una función interpolante que pase por los puntos de datos de entrada y sea fácil de construir y manipular.
Revision de Presaberes Metodos NumericosDiego Perdomo
El documento explica la diferencia entre exactitud y precisión en el contexto de sistemas de información geográfica (SIG). La exactitud se refiere a qué tan cerca están los datos de los valores reales, mientras que la precisión se refiere al nivel de detalle de los datos. Obtener datos altamente precisos puede ser muy difícil y costoso, ya que requiere medir cuidadosamente las ubicaciones.
Este documento describe los métodos directos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan. Explica cómo el método de Gauss-Jordan transforma la matriz aumentada mediante operaciones lineales para reducirla a la forma de la matriz identidad, lo que proporciona el vector solución en la última columna. También presenta un ejemplo resuelto paso a paso usando este método para resolver un sistema de ecuaciones derivado de un problema comercial.
Este documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método transforma la matriz aumentada del sistema a una forma triangular superior resolviendo luego el sistema triangular. También discute la formulación matemática del método, su eficiencia y cómo implementarlo computacionalmente, incluyendo una estrategia de pivoteo para mejorar la precisión.
El método de Euler es un método numérico para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias dividiendo el intervalo en subintervalos y aproximando la curva por segmentos de recta tangente. Este método introduce un error de truncamiento que se puede reducir tomando pasos más pequeños, aunque aumenta el error de redondeo.
Este documento presenta la solución a un examen parcial de matemáticas II que incluye tres problemas. El primer problema involucra calcular los valores de a, b y c para que una matriz cumpla una relación y determinar la solución de un sistema homogéneo. El segundo problema pide hallar la ecuación de un plano perpendicular a una recta, calcular la distancia entre un punto y la recta, y encontrar el punto simétrico de un punto con respecto a la recta. El tercer problema solicita graficar una función racional estudiando sus propiedades
Este documento describe diferentes métodos para obtener el polinomio de interpolación que pasa por varios puntos de datos. Explica la interpolación polinómica, lineal y cuadrática, y los problemas de condicionamiento al resolver sistemas lineales. También presenta la forma de Lagrange, que proporciona una expresión explícita pero es inestable numéricamente, y la forma de Newton, que es más estable aunque no tiene expresión explícita.
Este documento describe el método de Muller para encontrar las raíces de ecuaciones polinomiales. El método involucra proyectar una parábola a través de tres puntos para estimar la raíz. Se obtienen los coeficientes de la parábola y se resuelve para encontrar el punto donde intercepta el eje x, proporcionando una aproximación a la raíz. El método se implementa de forma iterativa hasta minimizar el error. También se presenta el método de Newton para encontrar máximos y mínimos de funciones.
Este documento explica los conceptos de interpolación polinómica y ajuste de curvas. En particular, describe dos métodos de interpolación polinómica: la interpolación polinómica de Lagrange y las diferencias divididas interpolantes de Newton. La interpolación polinómica de Lagrange construye un polinomio que pasa exactamente por los puntos de datos dados, mientras que el método de Newton es más algorítmico y útil para polinomios de alto grado. Ambos métodos se utilizan comúnmente para aproximar funciones a partir de un conjunto
Este documento describe el método de Euler y su mejora, el método de Heun, para la integración numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias. Explica cómo el método de Euler aproxima la solución usando la pendiente inicial en cada paso, lo que introduce errores. El método de Heun mejora esto calculando pendientes al inicio y final de cada paso y promediándolas, dando una aproximación más precisa. También analiza la fuente de error en estos métodos y cómo se puede estimar usando la serie de Taylor. Finalmente, presenta un ej
El documento describe los sistemas de ecuaciones lineales y métodos para resolverlos. Explica que los sistemas de ecuaciones lineales son importantes en matemáticas aplicadas y que se han desarrollado algoritmos sofisticados para resolverlos. Luego introduce conceptos clave como matrices, transformaciones elementales de filas, y teoremas sobre rangos que son útiles para determinar si un sistema es compatible o incompatible. Finalmente, presenta cuatro métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan.
Este documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método utiliza transformaciones elementales sobre la matriz del sistema para obtener un sistema equivalente en forma escalonada, el cual puede resolverse fácilmente mediante sustitución regresiva. También clasifica los sistemas en determinados, indeterminados e incompatibles dependiendo del número de soluciones.
Este capítulo trata sobre métodos numéricos para encontrar las raíces de ecuaciones algebraicas y trascendentes. Presenta el método de bisecciones sucesivas, el cual encuentra una raíz iterativamente bisectando el intervalo de búsqueda hasta alcanzar la precisión deseada. Luego introduce el método de interpolación inversa o falsa posición, el cual puede converger más rápidamente al utilizar una fórmula recursiva basada en una secante trazada entre dos puntos. Finalmente, compara ambos métodos numéricos.
El documento describe dos métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias: el método de Euler y el método de Heun. El método de Euler estima la pendiente al inicio del intervalo para predecir el siguiente valor, mientras que el método de Heun mejora esta estimación usando la pendiente promedio entre el inicio y final del intervalo. Se proveen ejemplos numéricos para ilustrar la aplicación de ambos métodos.
Este documento introduce conceptos fundamentales de sucesiones y series, incluyendo: (1) Las definiciones de sucesiones finitas e infinitas, y series infinitas; (2) Los tipos de fórmulas recursivas para generar sucesiones, como simple y múltiple; (3) Los criterios de convergencia de sucesiones, como el límite y el criterio de Cauchy; (4) Ejemplos de cómo derivar fórmulas recursivas para sucesiones dados. El documento provee una introducción básica a estos temas importantes en métodos numéric
Este documento explica las funciones cuadráticas. Indica que una función cuadrática tiene la forma f(x)=ax2 + bx + c, con a ≠ 0. Explica cómo graficar una función cuadrática basándose en su eje de simetría, vértice, intersección con los ejes x e y. También cubre los intervalos de monotonía de una función cuadrática y cómo resolver problemas utilizando funciones cuadráticas cuando se conocen tres puntos de la curva.
1) El documento presenta el método numérico de Runge-Kutta y su implementación para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias. 2) Explica las ecuaciones diferenciales ordinarias, el método de Runge-Kutta de segundo y tercer orden, y algoritmos para resolver problemas numéricamente. 3) El método de Runge-Kutta mejora la aproximación del método de Euler al permitir el cálculo de varias derivadas intermedias para aproximar mejor la solución desconocida.
Este documento introduce los conceptos básicos de los sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo cómo representar un sistema usando una matriz aumentada y diferentes métodos para resolverlos, como eliminación gaussiana, sustitución e igualación. Explica que un sistema es compatible si tiene solución, y puede ser determinado o indeterminado, e incompatible si no tiene solución.
Este documento presenta un análisis numérico sobre la teoría de la interpolación polinómica. Explica los diferentes métodos para obtener el polinomio de interpolación, incluyendo la forma normal, los polinomios de Lagrange y la forma de Newton. También incluye un ejemplo numérico de interpolación lineal y cuadrática para estimar temperaturas.
El documento presenta diferentes métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de eliminación gaussiana, el método de Gauss-Jordan, la descomposición LU y la factorización de Cholesky. Explica los pasos de cada método y provee un ejemplo numérico para ilustrar la descomposición LU.
1) El documento presenta diferentes métodos de interpolación numérica, incluyendo interpolación de Lagrange, Newton y diferencias finitas.
2) La interpolación de Lagrange usa una fórmula para determinar un polinomio que pasa exactamente por los puntos de datos, mientras que la de Newton es más eficiente.
3) La interpolación de Newton en diferencias divididas y diferencias finitas genera polinomios de grado menor que el número de puntos de datos cuando los datos proceden de un polinomio de grado inferior.
Este documento describe el método de Euler para resolver ecuaciones diferenciales. El método de Euler involucra aproximar la solución gráfica de una ecuación diferencial calculando las tangentes a la curva solución en un punto inicial y aproximando los siguientes valores de la solución mediante segmentos de rectas secuenciales. El documento explica los pasos del método, incluyendo establecer las condiciones iniciales, dividir el intervalo en pasos, calcular la tangente en cada paso, y tabular y graficar los resultados.
Este documento describe varios métodos de interpolación para construir una función que coincida con una serie de datos de entrada. Estos métodos incluyen interpolación polinómica de Lagrange, interpolación usando splines, y diferencias divididas de Newton. El objetivo general es determinar una función interpolante que pase por los puntos de datos de entrada y sea fácil de construir y manipular.
Revision de Presaberes Metodos NumericosDiego Perdomo
El documento explica la diferencia entre exactitud y precisión en el contexto de sistemas de información geográfica (SIG). La exactitud se refiere a qué tan cerca están los datos de los valores reales, mientras que la precisión se refiere al nivel de detalle de los datos. Obtener datos altamente precisos puede ser muy difícil y costoso, ya que requiere medir cuidadosamente las ubicaciones.
Este documento describe los métodos directos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan. Explica cómo el método de Gauss-Jordan transforma la matriz aumentada mediante operaciones lineales para reducirla a la forma de la matriz identidad, lo que proporciona el vector solución en la última columna. También presenta un ejemplo resuelto paso a paso usando este método para resolver un sistema de ecuaciones derivado de un problema comercial.
Este documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método transforma la matriz aumentada del sistema a una forma triangular superior resolviendo luego el sistema triangular. También discute la formulación matemática del método, su eficiencia y cómo implementarlo computacionalmente, incluyendo una estrategia de pivoteo para mejorar la precisión.
El método de Euler es un método numérico para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias dividiendo el intervalo en subintervalos y aproximando la curva por segmentos de recta tangente. Este método introduce un error de truncamiento que se puede reducir tomando pasos más pequeños, aunque aumenta el error de redondeo.
Este documento presenta la solución a un examen parcial de matemáticas II que incluye tres problemas. El primer problema involucra calcular los valores de a, b y c para que una matriz cumpla una relación y determinar la solución de un sistema homogéneo. El segundo problema pide hallar la ecuación de un plano perpendicular a una recta, calcular la distancia entre un punto y la recta, y encontrar el punto simétrico de un punto con respecto a la recta. El tercer problema solicita graficar una función racional estudiando sus propiedades
Este documento describe diferentes métodos para obtener el polinomio de interpolación que pasa por varios puntos de datos. Explica la interpolación polinómica, lineal y cuadrática, y los problemas de condicionamiento al resolver sistemas lineales. También presenta la forma de Lagrange, que proporciona una expresión explícita pero es inestable numéricamente, y la forma de Newton, que es más estable aunque no tiene expresión explícita.
Este documento describe el método de Muller para encontrar las raíces de ecuaciones polinomiales. El método involucra proyectar una parábola a través de tres puntos para estimar la raíz. Se obtienen los coeficientes de la parábola y se resuelve para encontrar el punto donde intercepta el eje x, proporcionando una aproximación a la raíz. El método se implementa de forma iterativa hasta minimizar el error. También se presenta el método de Newton para encontrar máximos y mínimos de funciones.
1) La sección dorada es una técnica para encontrar una solución óptima de una función unidimensional de forma similar al método de bisección. 2) El gradiente representa la derivada direccional de una función en dos dimensiones y puede usarse para evaluar la dirección del paso ascendente más alto. 3) El método de interpolación de diferencias divididas de Newton determina los coeficientes de un polinomio interpolante mediante la construcción de un arreglo triangular.
El documento presenta diferentes métodos numéricos para aproximar derivadas e integrales de funciones. Explica la diferenciación e integración numérica, incluyendo las fórmulas de diferencias finitas, la regla del trapecio, los métodos de Simpson y Romberg, así como las fórmulas de cuadratura de Gauss. El objetivo es poder calcular derivadas e integrales cuando solo se conocen valores discretos de una función.
Este documento describe métodos para resolver ecuaciones cuárticas. Introduce la forma canónica de una ecuación cuártica y explica cómo Leonhard Euler y otros matemáticos desarrollaron procedimientos para transformar una ecuación cuártica general en una ecuación cuártica reducida más simple de resolver. Luego resume diferentes formas de resolver ecuaciones cuárticas reducidas, incluidas aquellas que se reducen a ecuaciones cuadráticas o cúbicas.
El documento describe el método de Newton para encontrar las raíces reales de una ecuación f(x)=0. Explica que el método involucra iterativamente calcular x1=x0-f(x0)/f'(x0), donde x0 es el valor inicial y x1 es el valor siguiente. Demuestra que el método converge cuadráticamente si f'(r)≠0. Luego provee detalles sobre cómo implementarlo computacionalmente en MATLAB, incluyendo cómo definir la ecuación, calcular su derivada y evaluarla iterativamente.
Este documento describe el problema de la interpolación polinómica, que consiste en estimar valores de una función desconocida a partir de valores conocidos en puntos de datos. Explica que se aproxima la función mediante polinomios que pasan exactamente por los puntos de datos, y describe métodos como la interpolación lineal, cuadrática y la forma de Newton para obtener el polinomio de interpolación.
Este documento describe los métodos de interpolación polinómica para estimar valores de una función desconocida a partir de valores conocidos en puntos de muestra. Explica tres formulaciones para obtener el polinomio de interpolación: resolviendo un sistema lineal, usando polinomios de Lagrange o la forma de Newton. Esta última es numéricamente más estable y permite actualizar fácilmente el polinomio cuando se añaden nuevos puntos.
Este documento presenta un resumen del plan de estudios de álgebra para el primer bimestre impartido por la profesora Germania Rodríguez. Incluye temas como teoría de conjuntos, sistemas de números reales, exponentes y radicales, expresiones algebraicas, ecuaciones y desigualdades, funciones y gráficas. El plan de estudios cubre conceptos fundamentales de álgebra así como funciones polinomiales, racionales y exponenciales entre otros temas.
Este documento presenta los métodos de integración numérica de Newton-Cotes, en particular la regla del trapecio y las reglas de Simpson. Explica que la regla del trapecio aproxima el área bajo una curva mediante el área de un trapecio, mientras que las reglas de Simpson usan polinomios de grado superior. Luego detalla la regla del trapecio simple y compuesta, así como la regla de Simpson 1/3 simple, indicando cómo aproximan la integral reemplazando la función con una función polinómica más fácil
Este documento presenta los métodos de integración numérica de Newton-Cotes, en particular la regla del trapecio y las reglas de Simpson. Explica que la regla del trapecio aproxima el área bajo una curva mediante el área de un trapecio, mientras que las reglas de Simpson usan polinomios de grado superior. Luego detalla la regla del trapecio simple y compuesta, así como la regla de Simpson 1/3 simple, indicando cómo aproximan la integral reemplazando la función con una función polinómica más fácil
El documento describe diferentes métodos de interpolación para obtener un polinomio que aproxime los valores de una función en varios puntos: el método de Lagrange, el método de Newton y el método de los mínimos cuadrados. Explica cómo calcular el polinomio de interpolación de Lagrange usando los "multiplicadores de Lagrange" y cómo el método de Newton obtiene el mismo polinomio de forma más eficiente. Finalmente, detalla cómo el método de los mínimos cuadrados minimiza el error al ajustar una curva polinómica a los datos
Este documento presenta una introducción a la teoría de interpolación. Explica que la interpolación involucra construir una función que coincide con los datos de interpolación conocidos. Describe varios métodos de interpolación como Lagrange, Taylor, Hermite y splines. Finalmente, discute aplicaciones de los métodos numéricos de interpolación para resolver problemas.
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.
Este documento describe el método de coeficientes indeterminados para obtener fórmulas de integración numérica. Se usa este método para derivar la fórmula de Simpson de tres puntos. Luego, se introduce la cuadratura de Gauss, la cual permite obtener fórmulas más precisas al no restringir los puntos a ser equiespaciados. Se muestra cómo aplicar este método para obtener una fórmula de dos puntos y cómo generalizarla.
Ejercicios detallados del obj 4 mat i (175 176-177Jonathan Mejías
Este documento contiene 7 ejercicios de matemáticas sobre sistemas de coordenadas y representación de puntos y conjuntos en un plano. El primer ejercicio encuentra la distancia entre dos puntos. Los ejercicios 2 al 4 representan conjuntos de puntos definidos por desigualdades. Los ejercicios 5 y 6 involucran puntos medios y coordenadas de puntos. El último ejercicio determina un conjunto de pares ordenados dados otros dos conjuntos.
Este documento trata sobre el ajuste de curvas mediante mínimos cuadrados. Explica cómo encontrar la recta de regresión que mejor se ajusta a un conjunto de puntos, así como polinomios de grado superior. También cubre el ajuste de funciones no lineales mediante cambios de variables, y series de Fourier para funciones periódicas. Proporciona un programa para calcular los coeficientes de la combinación lineal que mejor se ajusta a los datos.
Este documento describe los métodos de Newton-Raphson y de la secante para encontrar las raíces de una función. Explica cómo se puede justificar el método de Newton-Raphson mediante un desarrollo de Taylor y proporciona la fórmula iterativa. También incluye la implementación en Matlab/Octave y ejercicios para aplicar los métodos a diferentes ecuaciones.
La instrucción PARA permite ejecutar de forma repetitiva una acción un número predeterminado de veces. Su formato incluye las variables de índice, los valores inicial y final, el paso de incremento, y las acciones a realizar dentro del ciclo. PARA se utiliza para iterar sobre un rango de valores de una variable de control de forma secuencial.
El documento describe los tipos y usos de compresores. Menciona que los compresores son máquinas que elevan la presión de un gas de baja a alta presión. Explica los diferentes tipos de compresores como axiales, rotativos, centrífugos y reciprocantes. También describe los componentes, características y cálculos de compresores rotativos de tornillo, paletas y reciprocantes.
Este documento describe diferentes tipos de medidores de flujo, incluyendo medidores de cabeza variable como tubos de venturi y placas de orificio, medidores de área variable como rotámetros y fluxómetros, y medidores de flujo masivo. También discute factores importantes para seleccionar el tipo apropiado de medidor de flujo y proporciona detalles sobre el funcionamiento y ecuaciones de varios diseños populares de medidores.
Este documento presenta un resumen de las generalidades sobre las facilidades de superficie para la industria de hidrocarburos. Explica los procesos de extracción, recolección, separación, almacenamiento y despacho de fluidos como el crudo, gas y agua. También define conceptos clave como líneas de flujo, múltiples, separadores y emulsiones. El objetivo es desarrollar competencias sobre los sistemas empleados para el manejo de la producción en campos petroleros.
12495-Texto del artículo-49694-1-10-20150505.pdfLuLopez7
Este documento resume la situación actual de la industria del gas natural en Perú. Explica que el mayor impacto del gas natural ha sido en la generación eléctrica en Lima, mientras que la expansión del uso residencial se ha centralizado también en la capital. Luego, describe los principales yacimientos de gas natural en el país, incluyendo Camisea, Aguaytía y la costa norte. Finalmente, menciona algunos proyectos recientes destinados a llevar el gas natural a otras regiones fuera de Lima y descentralizar su uso.
Este documento describe las unidades de medición automática para la transferencia de custodia (LACT), incluyendo sus elementos principales, la trayectoria típica del flujo de petróleo a través del sistema y la operación de una unidad LACT. Un sistema LACT consta de un medio de almacenamiento, filtro, bomba de transferencia, analizador y monitor de BS&W, eliminador de aire y gas, sistema de muestreo automático, válvulas de cuatro y tres vías y un medidor de volumen. El petróleo fluye secu
La unidad LACT mide y transfiere crudo de manera automatizada, asegurando la cantidad y calidad mediante el uso de bombas, filtros, indicadores de presión y temperatura, transmisores, y un computador para determinar el volumen neto. Los medidores de desplazamiento positivo se usan para crudos viscosos, mientras que los filtros de canasta retienen sedimentos y las válvulas de seguridad controlan el flujo.
Este documento describe los requisitos y factores a considerar en el diseño de separadores. Explica que un separador debe permitir la separación inicial de hidrocarburos líquidos y gaseosos, refinar la separación eliminando partículas líquidas de la fase gaseosa, y descargar las fases separadas para evitar su recombinación. También cubre propiedades de fluidos, secciones de separación, y tipos de separadores como horizontales, verticales y esféricos.
El documento describe los obturadores, herramientas utilizadas para aislar zonas productoras en pozos. Explica que un obturador proporciona un sello entre la tubería y el revestimiento para evitar el movimiento de fluidos. También describe los tipos de obturadores permanentes y recuperables, sus usos, y cómo se instalan y extraen.
2.0 CURSO COMPLETACIÓN, PARTE II, TUBERIA DE REVESTIMIENTO.pdfLuLopez7
El documento describe los procesos de diseño e implementación de tuberías de revestimiento para pozos petroleros. Explica que el diseño considera factores como la presión de fractura de las formaciones, la presión hidrostática y el riesgo de reventón. También detalla las etapas de determinación de la profundidad de asentamiento de las tuberías y los cálculos para establecer la máxima presión permisible dentro de ellas.
Este documento describe las propiedades físicas de los fluidos de producción como el petróleo, gas natural y agua. Explica que los hidrocarburos pueden encontrarse en estado gaseoso, líquido o sólido y describe propiedades clave como la presión de burbuja, relación gas-petróleo, factor volumétrico, densidad y viscosidad. También cubre las condiciones de presión y temperatura que existen en los yacimientos petrolíferos.
Este documento presenta un silabo para el curso de Ingeniería de Gas Natural I. El curso cubre temas generales como la importancia del gas natural en Perú, conceptos básicos sobre gas natural como su origen y procesamiento, y usos principales como generación de electricidad. El curso es obligatorio, con 7 créditos y 7 horas semanales entre teoría y práctica.
El documento discute el futuro del Gasoducto Sur Peruano. Se describe brevemente el proyecto original según Proinversión, el cual fue adjudicado a un consorcio liderado por Odebrecht. Sin embargo, el proyecto fue cancelado debido a que el consorcio no pudo demostrar el financiamiento requerido. El documento argumenta que el nuevo proyecto no debe incluir el transporte de etano.
El documento describe el proceso de fracturamiento hidráulico, el cual consiste en bombear un fluido fracturante a alta presión para crear una fractura en la formación y mantenerla abierta mediante la colocación de agentes propantanles. El diseño del proceso de fracturamiento depende de variables como la geometría de la fractura, las propiedades mecánicas de la roca, las características del fluido fracturante y el tipo de apuntalante utilizado. El objetivo principal es mejorar la productividad y recuperación de yac
El documento proporciona una introducción al procesamiento del gas natural y los procesos de separación de fluidos. Explica que el gas natural se extrae de yacimientos subterráneos mezclado con otros componentes como agua, dióxido de carbono y ácido sulfhídrico. Detalla los principales procesos de separación como la refrigeración, separación trifásica y remoción de contaminantes. Además, describe los tipos de separadores como bifásicos y trifásicos y los factores que afectan su eficiencia como el t
Este documento describe el sistema de bombeo por cavidades progresivas (BCP). El BCP consta de un rotor metálico que gira dentro de un estator de elastómero, formando cavidades que bombean el fluido desde el fondo del pozo hacia arriba. El documento explica el principio de funcionamiento, los componentes clave como el rotor, estator y varillas, y las aplicaciones del BCP para la extracción de petróleo.
El documento describe el proyecto PERU LNG para exportar gas natural licuado (LNG) desde Perú. El proyecto incluiría la expansión del yacimiento Camisea, la construcción de una planta de LNG en Pampa Melchorita, y la exportación de LNG a mercados en Asia y Estados Unidos. El proyecto atraería grandes inversiones, crearía empleos, incentivaría la exploración de gas adicional, y generaría ingresos para el estado peruano.
This document summarizes a presentation given at the 2007 Sucker Rod Pumping Workshop about Weatherford's Rotaflex pumping units. The presentation discussed a Rotaflex 1150 unit with a 366 inch stroke length and 50,000 lb PPRL rating. It provided production charts showing the unit can pump from 2500 to 11500 feet. It also described the unit's mechanical reversal mechanism, counterbalance system, and other features. The document concluded by discussing installations of Rotaflex units at Cimarex Energy wells and presenting actual production results.
El documento describe el bombeo hidráulico tipo jet, el cual funciona mediante la transferencia de energía entre un fluido motriz y los fluidos producidos utilizando el efecto Venturi. Consiste de una boquilla, garganta y difusor que crean un aumento de velocidad y caída de presión para extraer los fluidos del yacimiento. Este sistema no requiere de partes móviles y es útil para pozos con tubería deteriorada.
Este documento describe el método volumétrico para estimar las reservas de petróleo, gas y condensado de un yacimiento. Explica cómo calcular el petróleo original en sitio (POES) usando variables como el área, espesor, porosidad y saturación inicial de agua. Luego, las reservas recuperables se calculan multiplicando el POES por el factor de recobro. También cubre cómo estimar el gas original en solución usando la relación gas-petróleo original.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
1. 4.- Aproximación Funcional e
Interpolación
4.1 Introducción
Una de las mayores ventajas de aproximar información discreta o funciones
complejas con funciones analíticas sencillas, radica en su mayor facilidad de evaluación y
manipulación.
Las funciones de aproximación se obtienen por combinaciones lineales de elementos de
familias de funciones denominadas elementales. En general tendrán la forma:
( ) ( ) ( )
x
g
a
x
g
a
x
g
a n
n
+
+
+ ...
1
1
0
0
en donde ai, 0 ≤ i ≤ n, son constantes por determinar y gi(x), 0 ≤ i ≤ n funciones de una
familia particular. Los monomios en x (x0
, x, x2
, …) constituyen la familia o grupo más
empleado; sus combinaciones generan aproximaciones del tipo polinomial
n
n x
a
x
a
x
a
a +
+
+
+ ...
2
2
1
0
El grupo conocido como funciones de Fourier
1, sen x, cos x, sen 2x, cos 2x, …,
Al combinarse linealmente, genera aproximaciones del tipo
∑
∑ =
=
+
+
n
i
i
n
i
i senix
b
ix
a
a
1
1
0 cos
El grupo de funciones exponenciales
1,ex
,e2x
,…
También puede usarse del modo siguiente
∑
=
n
i
ix
ie
a
0
De estos tres tipos de aproximaciones funcionales, las más comunes por su facilidad de
manejo en evaluaciones, integraciones, derivaciones, etc., son las aproximaciones
polinomiales.
Sea una función f(x) dada en forma tabular
Puntos 0 1 2 … n
X x0 x1 x2 … xn
f(x) f(x0) f(x1) f(x2) … f(xn)
Tabla 4.1.
2. Para aproximar a f(x) por medio de un polinomio de tipo 4.2, se aplica alguno de los
criterios siguientes: el del ajuste exacto o el de mínimos cuadrados.
La técnica del ajuste exacto consiste en encontrar una función polinomial que pase
por los puntos dados en la tabla. El método de mínimos cuadrados consiste en hallar un
polinomio que pase entre los puntos y que satisfaga la condición de minimizar la suma de
las desviaciones (di) elevadas al cuadrado; es decir, que se cumpla:
( )
∑
=
=
n
i
i mínimo
d
0
2
Cuando la información tabular de que se dispone es aproximada hasta cierto número
de cifras significativas, por ejemplo las tablas de logaritmos o de funciones de Bessel, se
recomienda usar ajuste exacto. En cambio si la información tiene errores considerables,
como en el caso de datos experimentales, no tiene sentido encontrar un polinomio que
pase por esos puntos sino más bien que pase entre ellos; entonces, el método de mínimos
cuadrados es aplicable.
Una vez que se obtiene el polinomio de aproximación, éste puede usarse para
obtener puntos adicionales a los existentes en la tabla, mediante su evaluación, lo que se
conoce como interpolación. También puede derivarse o integrarse a fin de obtener
información adicional de la función tabular.
A continuación se describen distintas formas de aproximar con polinomios
obtenidos por ajuste exacto y su uso en la interpolación.
4.2 Aproximación polinomial simple
Supóngase que se tienen las siguientes tablas
Puntos 0 1 2 3 4 5 6
T(°C) 56.5 78.6 113.0 144.5 181.0 205.0 214.5
P(atm) 1 2 5 10 20 30 40
Tabla 4.2 Temperatura de ebullición de la acetona a diferentes presiones.
Puntos 0 1 2 3
T(°C) 56.5 113.0 181.0 214.5
P(atm) 1 5 10 40
Tabla 4.3 Temperatura de ebullición de la acetona a diferentes presiones.
Supóngase que sólo se tiene la segunda tabla (4.3) y se desea calcular la temperatura
de ebullición de la acetona a 2atm de presión.
Una forma muy común de resolver este problema es sustituir los puntos (0) y (1) en
la ecuación de la línea recta: p(x) = a0 + a1x, de tal modo que resultan dos ecuaciones con
dos incógnitas que son a0 y a1. Con la solución del sistema se consigue una aproximación
de primer grado, lo que permite efectuar interpolaciones lineales; es decir se sustituye el
punto (0) en la ecuación de la línea recta y se obtiene
56.5 = a0 + 1*a1
y al sustituir el punto (1)
3. 113= a0 + 5*a1
Sistema que al resolverse da
a0 = 4.375 y a1 = 14.125
Por lo tanto, estos valores generan la ecuación
p(x)= 42.375+14.125x
La ecuación resultante puede emplearse para aproximar la temperatura cuando la presión
es conocida. Al sustituir la presión x = 2 atm se obtiene una temperatura de 70.6°C. A este
proceso se le conoce como interpolación.
Gráficamente la tabla 4.3 puede verse como una serie de puntos (0), (1), (2) y (3) en un
plano P vs T, en donde si se unen con una línea los puntos (0) y (1), por búsqueda gráfica
se obtiene T ≈ 70.6 °C, para P= 2 atm.
En realidad, esta interpolación sólo ha consistido en aproximar una función
analítica desconocida [T=f(P)] dada en forma tabular por medio de una línea recta que
pasa por los puntos (0) y (1).
Si se quisiera una aproximación mejor al valor verdadero de la temperatura buscada,
podrían unierse más puntos de la tabla con una curva suave (sin picos), por ejemplo tres
(0), (1) y (2) y gráficamente obtener T correspondiente a P = 2 atm.
Analíticamente el problema se resuelve al aproximar la función desconocida [T=f(P)] con
un polinomio que pase por los tres puntos (0), (1) y (2). Este polinomio es una parábola y
tiene la forma general
( ) 2
2
1
0
2 x
a
x
a
a
x
p +
+
=
Donde los parámetros a0, a1 y a2 se determinan sustituyendo cada uno de los tres puntos
en la ecuación anterior es decir
2
2
1
0
2
2
1
0
2
2
1
0
20
20
181
5
5
113
1
1
5
.
56
a
a
a
a
a
a
a
a
a
+
+
=
+
+
=
+
+
=
Al resolver el sistema se obtiene
A0= 39.85, a1=17.15, a2=-0.50482
De tal modo que la ecuación polinomial queda
( ) 2
2 50482
.
0
15
.
17
85
.
39 x
x
x
p −
+
=
Y puede emplearse para aproximar algún valor de la temperatura correspondiente a un
valor de presión. Por ejemplo si x = 2 atm, entonces
( ) ( ) ( ) C
p
T °
≈
−
+
=
≈ 1
.
72
2
50482
.
0
2
15
.
17
85
.
39
2
2
4. La aproximación a la temperatura “correcta” es obviamente mejor en este caso.
Obsérvese que ahora se ha aproximado la función desconocida [T=f(P)] con un polinomio
de segundo grado (parábola) que pasa por los tres puntos más cercanos al valor buscado.
En general, si se desea aproximar una función con un polinomio de grado n, se necesitan
n+1 puntos, sustituidos en la ecuación polinomial de grado n:
( ) n
n
n x
a
x
a
x
a
a
x
p +
+
+
+
= ...
2
2
1
0
Generan un sistema de n+1 ecuaciones lineales en las incognitas ai, i= 0,1,2,…n.
Una vez resuelto el sistema se sustituyen los valores de ai en la ecuación con lo cual se
obtiene el polinomio de aproximación polinomial simple.
Por otro lado, como se dijo al principio de este capítulo, puede tenerse una función
conocida pero muy complicad, por ejemplo
( ) ∑
∞
=
+
=
0
1
ln
m
m
m x
c
x
x
kx
x
f
o
( ) x
x
x
f sin
2 2
1
=
La cual conviene, para propósitos prácticos, aproximar con otra función más sencilla,
como polinomio. El procedimiento es generar una tabla de valores mediante la función
original y a partir de dicha tabla aplicar el método descrito arriba.
4.3 Polinomios de Lagrange
El método de aproximación polinomial requiere la solución de un sistema de
ecuaciones algebraicas lineales que, cuando el grado del polinomio es alto, puede
presentar inconvenientes. Existen otros métodos de aproximación polinomial en que no se
requiere resolver un sistema de ecuaciones lineales y los cálculos se realizan
directamente, entre éstos se encuentra el de aproximación polinomial de Lagrange.
Se parte nuevamente de una función desconocida f(x) dada en forma tabular y se
asume que un polinomio de primer grado puede escribirse:
px=a0x−x1a1x−x0 (4.x)
donde x1 y x0 son los argumentos de los puntos conocidos [x0,f(x0)], [x1,f(x1)] y a0 y a1 son
dos coeficientes por determinar. Para encontrar el valor de a0, se hace x = x0 en la
ecuación anterior que al despejar da :
a0=
px0
x0−x1
=
f x0
x0−x1
(4.x)
y para hallar el valor de a1, se sustituye el valor de x con el de x1, con lo que resulta
5. a1=
px1
x1−x0
=
f x1
x1−x0
(4.x)
de tal modo que al sustituir las ecuaciones nos queda
px=
f x0
x0−x1
x−x1
f x1
x1−x0
x−x0
(4.x)
o en forma más compacta
px=L0x f x0L1x f x1 (4.x)
en donde
L0 x=
x−x1
x0−x1
y L1 x=
x−x0
x1−x0
(4.x)
de igual manera, un polinomio de segundo grado puede escribirse
p2x=a0x−x1x− x2a1x− x0x−x2a2x−x0x− x1 (4.x)
de donde x0, x1 y x2 son los argumentos correspondientes a los tres puntos conocidos
[x0,f(x0)], [x1,f(x1)] y [x2,f(x2)]; los valores de a0, a1 y a2 se encuentran sustituyendo x = x0,
x = x1 y x = x2 respectivamente, en la ecuación anterior para obtener:
a0=
f x0
x0−x1x0−x2
, a1=
f x1
x1−x0x1−x2
y a2=
f x2
x2−x0x2−x1
(4.x)
Cuyo remplazo en dicha ecuación genera el siguiente polinomio
p2x=L0x f x0L1x f x1L2x f x2 (4.x)
donde:
( ) ( )( )
( )( )
2
0
1
0
2
1
0
x
x
x
x
x
x
x
x
x
L
−
−
−
−
= , ( ) ( )( )
( )( )
2
1
0
1
2
0
1
x
x
x
x
x
x
x
x
x
L
−
−
−
−
= y ( ) ( )( )
( )( )
1
2
0
2
1
1
2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
L
−
−
−
−
=
Por inducción el lector puede obtener polinomios de tercer, cuatro o n-ésimo grado; este
último queda como se indica a continuación
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
n
n
n x
f
x
L
x
f
x
L
x
f
x
L
x
p +
+
+
= ...
1
1
0
0
Donde
( ) ( )( ) ( )
( )( ) ( )
n
n
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
L
−
−
−
−
−
−
=
0
2
0
1
0
2
1
0
...
...
6. ( ) ( )( ) ( )
( )( ) ( )
n
n
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
L
−
−
−
−
−
−
=
1
2
1
0
1
2
0
1
...
...
.
.
.
( ) ( )( ) ( )
( )( ) ( )
1
1
0
1
1
0
...
...
−
−
−
−
−
−
−
−
=
n
n
n
n
n
n
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
L
que en forma más compacta y útil para programarse quedaría
( ) ( ) ( )
∑
=
=
n
i
i
i
n x
f
x
L
x
p
0
donde
Li x= ∏
j=0, j≠1
n
x−x j
xi−x j
Al combinarse linealmente con f(x), los polinomios Li(x), denominados polinomios de
Lagrange, generan una aproximación polinomial de Lagrange a la información dada en
forma tabular.
4.4 Diferencias Divididas
Por definición de derivada en el punto x0 de una función analítica f(x) se tiene
f ' x=lim
x xo
f x− f x0
x−x0
(4.x)
Sin embargo cuando la función es definida de forma tabular la ecuación 4.x no se
puede aplicar. En este caso la derivada solo puede obtenerse de manera aproximada. Por
ejemplo si se desea la derivada en el punto x, tal que x0 < x < x1, entonces esta se puede
obtener a traves de la siguiente ecuación:
f ' x≈
f x1− f x0
x1−x0
, x0 < x < x1
(4.x)
El lado derecho de 4.x se conoce como la primera diferencia dividida de f(x) respecto a
los argumentos x0 y x1, y se denota generalmente por:
f [ x0, x1]=
f x1− f x0
x1−x0
(4.x)
La relación entre la primera diferencia dividida y la primera derivada queda
establecida por el teorema del valor medio
f x1− f x0
x1−x0
= f ' , ξ ∈ (x1, x2)
Siempre y cuando f(x) satisfaga las condiciones de aplicabilidad de dicho teorema.
7. Para obtener aproximaciones a derivadas de orden más alto, se usa nuevamente el
concepto de diferencias divididas. Así la segunda diferencia dividida quedaria como:
f [ x0, x1, x2]=
f [ x1, x2]− f [ x0, x1]
x2−x0
(4.x)
La tercera diferencia dividad como:
f [ x0, x1, x2, x3]=
f [ x1, x2, x3]− f [ x0, x1, x2]
x3−x0
(4.x)
De esta manera la diferencia dividida de orden i es:
f [ x0, x1, x2,. .., xi]=
f [ x1, x2,. .. , xi]− f [ x0, x1,. .. , xi −1]
xi−x0
(4.x)
De aquí se puede observar que:
a) Se requieren i + 1 puntos
b) El numerador es la resta de dos diferencias de orden i -1 y el denominador es la resta
de los argumentos no comunes en el numerador
4.5 Aproximación polinomial de Newton
Sea f(x) una función dada en forma tabular:
Puntos 0 1 2 … n
X x0 x1 x2 … xn
f(x) f[x0] f[x1] f[x2] … f[xn]
Se desea aproximar a f(x) por medio de un polinomio de grado uno que pase por
los puntos (0) y (1). Dicho polinomio puede ser representado por:
px=a0a1x−x0 (4.x)
env donde x0 es la abscisa de punto (0) y a0 y a1 son constantes por determinar. Para
encontrar el valor de a0 se hace x = x0 de donde a0 = p(x0) = f[x0] y a fin de encontrar el
valor de a1 se hace x = x1, de donde a1 = (f[x1] – f[x0])/(x1 – x0) o sea la primera diferencia
dividida f[x0, x1].
Al sustituir los valores con estas constantes en la ecuación anterior queda:
px= f [ x0]x− x0 f [ x0, x1] (4.x)
O sea un polinomio de primer grado en términos de diferencias divididas
Si se desea aproximar f(x) por un polinomio de grado 2, entonces se requieren tre
puntos (0), (1) y (2), y p(x) tiene la forma:
p2x=a0a1x−x0a2x−x0 x−x1 (4.x)
8. De donde x0 y x1 vuelven a ser las abscisas de los puntos (0) y (1) y a0, a1 y a2 son
constantes por determinar. Procediendo como en el caso anterior se tiene:
si x = x0, a0=p2x0= f [ x0] (4.x)
si x = x1,
a1=
f [ x0]− f [ x1]
x1−x0
= f [ x0, x1]
(4.x)
si x = x2,
a2=
f [ x2]− f [ x0]−x2−x0
f [ x1]− f [ x0]
x1−x0
x2−x0x2−x1
(4.x)
Al desarrollar algebraicamente el numerado y el denominador de a2 se llega a
a2=
f [ x2]− f [ x1]
x2−x1
−
f [ x1]− f [ x0]
x1−x0
x2−x0
= f [ x0, x1, x2]
(4.x)
Que es la segunda diferencia dividida respecto a x0, x1 y x2
Con la sustitución de estos coeficientes en la ecuación anterior se obtiene
p2x= f [ x0]x− x0 f [ x0, x1] x−x0x−x1 f [ x0, x1, x2] (4.x)
Que es un polinomio de segundo grado en términos de diferencias divididas
Por inducción se establece que en general para un polinomio de grado n en la forma
pnx=a0a1x−x0a2x−x0 x−x1...anx−x0x−x1...x−xn−1 (4.x)
Y que pasa por los puntos (0), (1), (2),..., (n); los coeficientes a0, a1,..., an están dados por:
a0= f [ x0] (4.x)
a1= f [ x0, x1] (4.x)
a2= f [ x0, x1, x2] (4.x)
.
.
.
an= f [ x0, x1, x2,. .., xn] (4.x)
Esta arpoximación polinomial se conoce como aproximación polinomial de Newton, la
cual se puede esprexar sinteticamente como