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.

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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

Se usa la regla del trapecio para ∫01 sin x dx. El error es como máximo (b − a)³·M/(12n²) con M = max|f″| en [0, 1]. Halla el menor número de franjas n que garantiza un error inferior a 1 × 10⁻⁵.

f(x) = sin x[a, b] = [0, 1]ε = 1 × 10⁻⁵
n =
2.Métodos numéricosDifícil
00,511,5205ty(0, 0,5)

Usa el método de Euler con h = 0,5 para y′ = t + y, y(0) = 0,5 para estimar y4 ≈ y(2).

y′ = t + yy(0) = 0,5h = 0,5
y4 =
3.Sucesiones y seriesMedia
AΣ (1 + 1/k)ᵏk = 1 … ∞BΣ 1/(k² + 1)k = 1 … ∞CΣ (k + 1)/k²k = 1 … ∞DΣ 1/(4k + 3)k = 1 … ∞

Exactamente una de las cuatro series converge. Haz clic en ella.

A: Σ (1 + 1/k)ᵏB: Σ 1/(k² + 1)C: Σ (k + 1)/k²D: Σ 1/(4k + 3)
  1. 1A: Σ (1 + 1/k)ᵏ
  2. 2B: Σ 1/(k² + 1)
  3. 3C: Σ (k + 1)/k²
  4. 4D: Σ 1/(4k + 3)
4.Sucesiones y seriesDifícil

Halla el coeficiente c₄ de (x − 2)⁴ en la serie de Taylor de f(x) = e3x alrededor de a = 2.

f(x) = e3xa = 2k = 4
c₄ =
5.Matrices y determinantesMedia
A =04−5−4234−2−1

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

A = [0 4 −5; −4 2 3; 4 −2 −1]
det A =
6.Matrices y determinantesDifícil
A =−34−3−5b =−1−3

Resuelve el sistema −3x + 4y = −1 y −3x − 5y = −3. Calcula x.

−3x + 4y = −1−3x − 5y = −3
x =
7.Ecuaciones diferencialesMedia
t (min)T (°C)10Ta​41 °C

Una taza de café a 80 °C se deja en una habitación a 22 °C. Al cabo de 10 min su temperatura es 41 °C. Sigue la ley de enfriamiento de Newton, dT/dt = −k·(T − Tₐ). Halla la constante k en min⁻¹.

T0 = 80 °CTa = 22 °CT(10) = 41 °C
k = min⁻¹
8.Ecuaciones diferencialesDifícil
ty0,5y(0,5) = ?

Resuelve y′ + 2y = 6e−t con y(0) = 2. Halla y(0,5).

y′ + 2y = 6e−ty(0) = 2
y(0.5) =

3Disoluciones

1.Métodos numéricos

Respuesta: n = 84

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.

Cota de la segunda derivada

M = sin 1 = 0,8415

Despejar n

n² > 1·0,8415/(12·1 × 10⁻⁵) = 7012
n > 83,74 → n = 84

Respuesta

n = 84
2.Métodos numéricos

Respuesta: y4 = 4,594

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.

ntₙyₙf(tₙ, yₙ)yₙ₊₁000,50,50,7510,50,751,251,375211,3752,3752,562531,52,56254,06254,59375

Pasos de Euler

y₁ = 0,5 + 0,5·(0,5) = 0,75
y₂ = 0,75 + 0,5·(1,25) = 1,375
y₃ = 1,375 + 0,5·(2,375) = 2,5625
y₄ = 2,5625 + 0,5·(4,0625) = 4,59375
00,511,5205ty

Gráfico

y4 = 4,594

Respuesta

y4 = 4,594

El valor exacto es y(2) = 8,083584.

3.Sucesiones y series

Respuesta: B: Σ 1/(k² + 1)

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.

Prueba cada serie

A: Σ (1 + 1/k)ᵏ → Los términos tienden a e, no a 0: diverge por el criterio del término n-ésimo.
B: Σ 1/(k² + 1) → Menor que 1/k², una serie p convergente: converge por comparación.
C: Σ (k + 1)/k² → Se comporta como 1/k para k grande: diverge por comparación con la serie armónica.
D: Σ 1/(4k + 3) → Se comporta como 1/(4k) para k grande; comparada con la serie armónica, diverge.

La respuesta

B: Σ 1/(k² + 1)

Respuesta

B: Σ 1/(k² + 1)
4.Sucesiones y series

Respuesta: c₄ = 1362

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.

Derivada f⁽⁴⁾

f⁽⁴⁾(x) = 3⁴·e3x

Coeficiente

c₄ = 3⁴·e6/4! = 1362
c₄ = 1362

Respuesta

c₄ = 1362
5.Matrices y determinantes

Respuesta: det A = 32

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 = 4, M₁₂ = −8, M₁₃ = 0

Desarrollo por cofactores

det A = 0·4 − 4·(−8) + (−5)·0 = 32

Respuesta

det A = 32
6.Matrices y determinantes

Respuesta: x = 0,6296

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 = (−3)·(−5) − 4·(−3) = 27

Sustituir la columna de x

det Aₓ = (−1)·(−5) − 4·(−3) = 17
x = 17/27 = 0,6296

Respuesta

x = 0,6296
y = 0,2222
7.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: k = 0,1116 min⁻¹

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.

Cociente de diferencias de temperatura

e−10k = 19/58

Despeja k

k = ln(58/19)/10 = 0,1116 min⁻¹

Respuesta

k = 0,1116 min⁻¹
8.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(0.5) = 2,168

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.

Factor integrante

μ = e2t
(e2ty)′ = 6et

Solución general

y = 6/1·e−t + C·e−2t = 6·e−t + C·e−2t

Condición inicial

2 = 6 + C → C = −4

Evalúa

y(0,5) = 6·0,6065 + (−4)·0,3679 = 2,168

Respuesta

y(0,5) = 2,168

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