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 ∫12 1/x dx. El error es como máximo (b − a)³·M/(12n²) con M = max|f″| en [1, 2]. Halla el menor número de franjas n que garantiza un error inferior a 1 × 10⁻⁵.

f(x) = 1/x[a, b] = [1, 2]ε = 1 × 10⁻⁵
n =
2.Métodos numéricosDifícil
00,20,4345ty(0, 3)

Resuelve y′ = t + y, y(0) = 3 con el método de Euler y paso h = 0,1 hasta t = 0,5. La solución exacta es y = −t − 1 + (y₀ + 1)eᵗ. Halla el error global |E| = |y(0,5) − y5|.

y′ = t + yy(0) = 3h = 0,1
|E| =
3.Sucesiones y seriesMedia
AΣ (−1)ᵏ/kk = 1 … ∞BΣ (7/4)ᵏk = 1 … ∞CΣ 5/kk = 1 … ∞DΣ 3ᵏ/k²k = 1 … ∞

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

A: Σ (−1)ᵏ/kB: Σ (7/4)ᵏC: Σ 5/kD: Σ 3ᵏ/k²
  1. 1A: Σ (−1)ᵏ/k
  2. 2B: Σ (7/4)ᵏ
  3. 3C: Σ 5/k
  4. 4D: Σ 3ᵏ/k²
4.Sucesiones y seriesDifícil

Halla el coeficiente c₄ de (x − 1)⁴ en la serie de Taylor de f(x) = ln x alrededor de a = 1.

f(x) = ln xa = 1k = 4
c₄ =
5.Matrices y determinantesMedia
A =−36−1−5B =1611

Sea C = AB para las matrices mostradas. Calcula el elemento c12 (fila 1, columna 2).

A = [−3 6; −1 −5]B = [1 6; 1 1]
c12 =
6.Matrices y determinantesDifícil
A =46−53b =6−12

Resuelve el sistema 4x + 6y = 6 y −5x + 3y = −12. Calcula x.

4x + 6y = 6−5x + 3y = −12
x =
7.Ecuaciones diferencialesMedia
t (min)T (°C)13Ta​284 °C

Una pieza de acero forjado a 460 °C se deja enfriar en un taller a 26 °C. Al cabo de 13 min su temperatura es 284 °C. Sigue la ley de enfriamiento de Newton, dT/dt = −k·(T − Tₐ). Halla la constante k en min⁻¹.

T0 = 460 °CTa = 26 °CT(13) = 284 °C
k = min⁻¹
8.Ecuaciones diferencialesDifícil
xy12(1, 4)y(2) = ?

Resuelve el problema de valor inicial y′ + 2y/x = 4 para x > 0, con y(1) = 4. Halla y(2).

y′ + 2y/x = 4y(1) = 4
y(2) =

3Disoluciones

1.Métodos numéricos

Respuesta: n = 130

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 = 2/1³ = 2

Despejar n

n² > 1·2/(12·1 × 10⁻⁵) = 16667
n > 129,1 → n = 130

Respuesta

n = 130
2.Métodos numéricos

Respuesta: |E| = 0,1528

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₊₁00333,310,13,33,43,6420,23,643,844,02430,34,0244,3244,456440,44,45644,85644,94204

Pasos de Euler

y5 = 4,94204

Valor exacto

y(0,5) = 5,094885

Error global

|E| = |5,094885 − 4,94204| = 0,1528
00,20,4345ty

Gráfico

Respuesta

|E| = 0,1528

Reducir h a la mitad reduce aproximadamente a la mitad el error del método de Euler.

3.Sucesiones y series

Respuesta: A: Σ (−1)ᵏ/k

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)ᵏ/k → Alternada, con 1/k decreciendo hacia 0: converge (condicionalmente).
B: Σ (7/4)ᵏ → Geométrica con r = 7/4 > 1: los términos crecen, así que diverge.
C: Σ 5/k → Un múltiplo de la serie armónica (p = 1): diverge.
D: Σ 3ᵏ/k² → Criterio del cociente: L = 3 > 1, diverge.

La respuesta

A: Σ (−1)ᵏ/k

Respuesta

A: Σ (−1)ᵏ/k
4.Sucesiones y series

Respuesta: c₄ = −0,25

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) = −6/x⁴

Coeficiente

c₄ = f⁽⁴⁾(1)/4! = −6/(1⁴·24) = −0,25
c₄ = −0,25

Respuesta

c₄ = −0,25
5.Matrices y determinantes

Respuesta: c12 = −12

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.

Fila por columna

c12 = (−3)·6 + 6·1 = −12

Respuesta

c12 = −12
6.Matrices y determinantes

Respuesta: x = 2,143

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 = 4·3 − 6·(−5) = 42

Sustituir la columna de x

det Aₓ = 6·3 − 6·(−12) = 90
x = 90/42 = 2,143

Respuesta

x = 2,143
y = −0,4286
7.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: k = 0,04001 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−13k = 258/434

Despeja k

k = ln(434/258)/13 = 0,04001 min⁻¹

Respuesta

k = 0,04001 min⁻¹
8.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(2) = 3,333

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 = e∫2/x dx = x2

Integrar

(x2y)′ = 4x2 → x2y = 4x3/3 + C

Condición inicial

4 = 4/3 + C → C = 2,667

Evalúa

y(2) = (4·23/3 + 2,667)/22 = 3,333

Respuesta

y(2) = 3,333

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