Métodos numéricos: pack de repaso

Hojas de fórmulas, los pasos clave de los métodos de cada tema y 8 problemas de práctica, con las soluciones completas al final.

Problemas nuevosVolver a la asignatura

En la ventana de impresión, elige «Guardar como PDF» para conservar una copia en tu dispositivo.

1Fórmulas y métodos

Métodos numéricos

Bisección
c = (a + b)/2, width after n steps (b − a)/2ⁿ
Newton–Raphson
xn+1 = xₙ − f(xₙ)/f′(xₙ)
Interpolación lineal
y = y₁ + (y₂ − y₁)(x − x₁)/(x₂ − x₁)
Regla del trapecio
T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + … + 2fn−1 + fₙ], h = (b − a)/n
Regla de Simpson (n par)
S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + … + 4fn−1 + fₙ]
Cota del error del trapecio
|E| ≤ (b − a)h²M/12, M = max|f″|
Euler
yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)
Heun
yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + hk₁)
RK4
yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)

Método

  1. Para una raíz: comprueba el cambio de signo en la bisección, o calcula f y f′ en Newton, y conserva seis o más cifras en una tabla de iteraciones.
  2. Para un valor de una tabla: interpola linealmente entre los dos puntos vecinos.
  3. Para una integral: halla h = (b − a)/n, lista f en cada nodo, aplica los pesos (1, 2, …, 2, 1 para el trapecio; 1, 4, 2, …, 4, 1 para Simpson con n par) y multiplica por h/2 o h/3.
  4. Para una EDO: avanza desde t₀ con yₙ₊₁ = yₙ + h·f(tₙ, yₙ) (Euler) o con la pendiente promediada (Heun), una fila por paso, hasta llegar al t pedido.

Sucesiones y series

Sucesión aritmética
aₙ = a₁ + (n − 1)d, Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2
Sucesión geométrica
aₙ = a₁rⁿ⁻¹, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r)
Series geométricas infinitas
S = a₁/(1 − r), |r| < 1
Serie p
Σ1/kᵖ converges only for p > 1
Criterio del cociente
L = lim |ak+1/ak|: L < 1 converges, L > 1 diverges
Radio de convergencia
R = lim |ck/ck+1|
Polinomio de Taylor
Pₙ(x) = Σ f⁽ᵏ⁾(a)(x − a)ᵏ/k!
Serie de Maclaurin
eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + …, cos x = 1 − x²/2! + …, ln(1 + x) = x − x²/2 + …
Cota del error de Lagrange
|Rₙ| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!

Método

  1. Identifica el tipo: aritmética (diferencia constante), geométrica (razón constante), una serie estándar, una serie de potencias o un polinomio de Taylor.
  2. Para las sumas usa Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r), o S = a₁/(1 − r) cuando |r| < 1, con a₁ el primer término de la suma.
  3. Para la convergencia: primero el criterio del término n-ésimo, luego compara con Σ1/kᵖ o con una serie geométrica, y usa el criterio del cociente o de la raíz para factoriales y potencias k-ésimas.
  4. Para los polinomios de Taylor enumera f(a), f′(a), f″(a), …, divide la derivada k-ésima entre k! y acota el error con M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!.

Matrices y determinantes

determinante 2×2
det = ad − bc
Inversa de 2×2
A⁻¹ = (1/det)·[d −b; −c a]
Producto
(AB)ij = Σk AikBkj
Valores propios
det(A − λI) = 0
Regla de Cramer
xi = det(Ai)/det(A)

Ecuaciones diferenciales

Crecimiento/decrecimiento exponencial
dy/dt = ky → y = y0ekt
Periodo de semidesintegración
k = ln 2 / t½
Ley de enfriamiento de Newton
T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
Factor integrante
y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
Depósito de mezcla
dm/dt = r·c − (r/V)·m

2Problemas de práctica

1.Métodos numéricosMedia
xy00,30,60,91,21,5

Aproxima ∫01,5 1/√(1 + x⁴) dx con la regla del trapecio usando n = 5 franjas. Da T.

f(x) = 1/√(1 + x⁴)[a, b] = [0, 1,5]n = 5
T =
2.Métodos numéricosDifícil
00,511,50,51ty(0, 0,5)

Usa el método de Heun (Euler mejorado) con h = 0,5 para y′ = e−ty, y(0) = 0,5 para estimar y3 ≈ y(1,5).

y′ = e−tyy(0) = 0,5h = 0,5
y3 =
3.Sucesiones y seriesMedia
k|aₖ₊₁/aₖ|123456789101112

Aplica el criterio del cociente a Σk=1∞ kᵏ/(2ᵏ·k!). Halla L = lim |ak+1/ak|.

ak = kᵏ/(2ᵏ·k!)
L =
4.Sucesiones y seriesDifícil

f(x) = sin x se aproxima en x = 1,5 por su polinomio de Maclaurin de grado n. Con la cota de Lagrange M·|x|ⁿ⁺¹/(n + 1)! y M = 1, halla el menor grado n que garantiza un error inferior a 1 × 10⁻⁶.

f(x) = sin xx = 1,5M = 1ε = 1 × 10⁻⁶
n =
5.Matrices y determinantesMedia
A =−3−1−43−14230

Calcula el determinante det A de la matriz 3×3 A mostrada.

A = [−3 −1 −4; 3 −1 4; 2 3 0]
det A =
6.Matrices y determinantesDifícil
A =−26−6−4b =103

Resuelve el sistema −2x + 6y = 10 y −6x − 4y = 3. Calcula x.

−2x + 6y = 10−6x − 4y = 3
x =
7.Ecuaciones diferencialesMedia
t (min)T (°C)18Ta​T = ?

Una taza de café a 93 °C se deja en una habitación a 19 °C. Sigue la ley de enfriamiento de Newton, dT/dt = −k·(T − Tₐ). Con k = 0,04 min⁻¹, halla su temperatura T al cabo de 18 min.

T0 = 93 °CTa = 19 °Ck = 0,04 min⁻¹t = 18 min
T = °C
8.Ecuaciones diferencialesDifícil
t (min)m (kg)t = ?14 kg

Un depósito contiene 200 L de agua pura. Entra salmuera con 0,1 kg de sal por litro a 5 L/min, y la disolución bien mezclada sale al mismo caudal. ¿Al cabo de cuántos minutos t contiene el depósito 14 kg de sal?

V = 200 Lm0 = 0 kgc = 0,1 kg/Lr = 5 L/min
t = min

3Disoluciones

1.Métodos numéricos

Respuesta: T = 1,196

Integración numérica: divide [a, b] en n franjas de anchura h = (b − a)/n con nodos x₀ … xₙ. Regla del trapecio: T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]. Regla de Simpson (n par): S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]. El error del trapecio disminuye como h² (cota (b − a)h²·M/12 con M = max|f″|) y el de Simpson como h⁴, así que Simpson suele ser mucho más preciso con los mismos nodos.

ixᵢf(xᵢ)peso001110,30,995974220,60,940887230,90,777064241,20,570396251,50,4061381

Nodos y valores

h = 0,3
Σ wᵢfᵢ = 1 + 2·0,995974 + 2·0,940887 + 2·0,777064 + 2·0,570396 + 0,406138 = 7,974782

Regla del trapecio

T = (0,3/2)·7,974782 = 1,196

Respuesta

T = 1,196

Esta integral no tiene primitiva elemental, que es justo cuando hace falta una regla numérica.

2.Métodos numéricos

Respuesta: y3 = 1,251

Solución numérica de y′ = f(t, y): el método de Euler avanza según la pendiente al inicio de cada paso: yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ). El método de Heun (Euler mejorado) promedia la pendiente al inicio y en una predicción de Euler: k₁ = f(tₙ, yₙ), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁), yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂). El método clásico de Runge–Kutta (RK4) combina cuatro pendientes: yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄). El error global de Euler es proporcional a h, el de Heun a h² y el de RK4 a h⁴.

ntₙyₙk₁k₂yₙ₊₁000,510,6065310,90163310,50,9016330,6371080,2951751,134703211,1347030,3215170,1432461,250894

Pasos de Heun

y₁ = 0,5 + (0,5/2)(1 + 0,606531) = 0,901633
y₂ = 0,901633 + (0,5/2)(0,637108 + 0,295175) = 1,134703
y₃ = 1,134703 + (0,5/2)(0,321517 + 0,143246) = 1,250894
00,511,50,51ty

Gráfico

y3 = 1,251

Respuesta

y3 = 1,251
3.Sucesiones y series

Respuesta: L = 1,359

Convergencia: si los términos no tienden a 0, la serie diverge (criterio del término n-ésimo). Σ1/kᵖ converge solo para p > 1, y Σrᵏ solo para |r| < 1. Compara una serie con una de estas cuando sus términos se comporten como ellas para k grande. Criterio del cociente: L = lim |ak+1/ak|; criterio de la raíz: L = lim |ak|1/k. L < 1 converge, L > 1 diverge, L = 1 no decide nada. Una serie de potencias Σck(x − x₀)ᵏ converge para |x − x₀| < R con R = lim |ck/ck+1|; una serie alternada con términos decrecientes hacia 0 converge.

Cociente de términos consecutivos

|ak+1/ak| = (1 + 1/k)ᵏ/2 → e/2

Conclusión

L = 1,359 > 1

Respuesta

L = 1,359

L > 1, así que la serie diverge.

4.Sucesiones y series

Respuesta: n = 11

Polinomios de Taylor: cerca de x = a una función suave se aproxima por Pₙ(x) = f(a) + f′(a)(x − a) + f″(a)(x − a)²/2! + … + f⁽ⁿ⁾(a)(x − a)ⁿ/n!; para a = 0 es el polinomio de Maclaurin. Series estándar: eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + x⁵/5! − …, cos x = 1 − x²/2! + x⁴/4! − …, ln(1 + x) = x − x²/2 + x³/3 − …, 1/(1 − x) = Σxᵏ. Cota del error de Lagrange: |f(x) − Pₙ(x)| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!, donde M es el mayor valor de |f⁽ⁿ⁺¹⁾| entre a y x.

n(n + 1)!cota011,5121,125260,56253240,210941200,0632857200,01582650400,003397403200,000635683628800,0001059936288001,589 × 10⁻⁵10399168002,167 × 10⁻⁶114790016002,709 × 10⁻⁷

Cotas para n creciente

n = 10: 2,167 × 10⁻⁶ ≥ 1 × 10⁻⁶
n = 11: 2,709 × 10⁻⁷ < 1 × 10⁻⁶

Menor grado

n = 11

Respuesta

n = 11
5.Matrices y determinantes

Respuesta: det A = −16

Matrices: el determinante de una matriz 2×2 es ad − bc. En 3×3, desarrolla por una fila: cada elemento por el determinante de la matriz 2×2 que queda al quitar su fila y su columna, con signos alternos + − +. Los valores propios λ cumplen det(A − λI) = 0; en 2×2 es λ² − (traza)·λ + det = 0.

Menores 2×2 de la primera fila

M₁₁ = −12, M₁₂ = −8, M₁₃ = 11

Desarrollo por cofactores

det A = (−3)·(−12) − (−1)·(−8) + (−4)·11 = −16

Respuesta

det A = −16
6.Matrices y determinantes

Respuesta: x = −1,318

Matrices: el determinante de una matriz 2×2 es ad − bc. En 3×3, desarrolla por una fila: cada elemento por el determinante de la matriz 2×2 que queda al quitar su fila y su columna, con signos alternos + − +. Los valores propios λ cumplen det(A − λI) = 0; en 2×2 es λ² − (traza)·λ + det = 0.

Determinante de la matriz de coeficientes

det A = (−2)·(−4) − 6·(−6) = 44

Sustituir la columna de x

det Aₓ = 10·(−4) − 6·3 = −58
x = −58/44 = −1,318

Respuesta

x = −1,318
y = 1,227
7.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: T = 55,02 °C

Ecuaciones diferenciales de primer orden: dy/dt = k·y tiene la solución y = y₀·ekt (crecimiento para k > 0, decrecimiento para k < 0); un periodo de semidesintegración T da k = ln 2/T. La ley de enfriamiento de Newton, dT/dt = −k·(T − Tₐ), da T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt. Una ecuación lineal y′ + p(x)·y = q(x) se resuelve con el factor integrante μ = e∫p dx: (μy)′ = μq, así que μy = ∫μq dx + C.

Solución de la ley de enfriamiento

T(t) = 19 + 74·e−0,04t

Sustituye t

T(18) = 19 + 74·0,4868 = 55,02 °C

Respuesta

T = 55,02 °C
8.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: t = 48,16 min

Ecuaciones diferenciales de primer orden: dy/dt = k·y tiene la solución y = y₀·ekt (crecimiento para k > 0, decrecimiento para k < 0); un periodo de semidesintegración T da k = ln 2/T. La ley de enfriamiento de Newton, dT/dt = −k·(T − Tₐ), da T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt. Una ecuación lineal y′ + p(x)·y = q(x) se resuelve con el factor integrante μ = e∫p dx: (μy)′ = μq, así que μy = ∫μq dx + C.

Resultado

m(t) = 20 + (−20)·e−t/40

Despeja t

e−t/40 = (20 − 14)/(20 − 0) = 0,3
t = 40·ln(3,333) = 48,16 min

Respuesta

t = 48,16 min

ExamProblems · examproblems.com/courses/numerical-methods