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 x³ 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 0,0005.

f(x) = x³[a, b] = [0, 1]ε = 0,0005
n =
2.Métodos numéricosDifícil
00,050,10,150,21,81,92ty(0, 2)

Da un paso del método clásico de Runge–Kutta (RK4) con h = 0,2 para y′ = cos t − y, y(0) = 2. Halla y₁ ≈ y(0,2).

y′ = cos t − yy(0) = 2h = 0,2
y1 =
3.Sucesiones y seriesMedia
AΣ 2ᵏ/k³k = 1 … ∞BΣ k/(k + 9)k = 1 … ∞CΣ (5/4)ᵏk = 1 … ∞DΣ (−1)ᵏ/√kk = 1 … ∞

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

A: Σ 2ᵏ/k³B: Σ k/(k + 9)C: Σ (5/4)ᵏD: Σ (−1)ᵏ/√k
  1. 1A: Σ 2ᵏ/k³
  2. 2B: Σ k/(k + 9)
  3. 3C: Σ (5/4)ᵏ
  4. 4D: Σ (−1)ᵏ/√k
4.Sucesiones y seriesDifícil

f(x) = cos 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 0,0005.

f(x) = cos xx = 1,5M = 1ε = 0,0005
n =
5.Matrices y determinantesMedia
A =−4−2203−553−5

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

A = [−4 −2 2; 0 3 −5; 5 3 −5]
det A =
6.Matrices y determinantesDifícil
A =−14−37

Calcula el valor propio mayor λ de la matriz A mostrada.

A = [−1 4; −3 7]
λ =
7.Ecuaciones diferencialesMedia
tyy(0) = 2y(1) = ?

Resuelve y″ + 8y′ + 16y = 0 con y(0) = 2 e y′(0) = -1. Halla y(1).

y″ + 8y′ + 16y = 0y(0) = 2y′(0) = -1
y(1) =
8.Ecuaciones diferencialesDifícil
xy12(1, −1)y(2) = ?

Resuelve el problema de valor inicial y′ + 2y/x = 6x para x > 0, con y(1) = −1. Halla y(2).

y′ + 2y/x = 6xy(1) = −1
y(2) =

3Disoluciones

1.Métodos numéricos

Respuesta: n = 32

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 = 6·1 = 6

Despejar n

n² > 1·6/(12·0,0005) = 1000
n > 31,62 → n = 32

Respuesta

n = 32
2.Métodos numéricos

Respuesta: y1 = 1,817

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.

Cuatro pendientes

k₁ = f(0, 2) = −1
k₂ = f(0,1, 1,9) = −0,904996
k₃ = f(0,1, 1,9095) = −0,914496
k₄ = f(0,2, 1,817101) = −0,837034

Combina

y₁ = 2 + (0,2/6)(−1 + 2·−0,904996 + 2·−0,914496 − 0,837034) = 1,817

Respuesta

y1 = 1,817
3.Sucesiones y series

Respuesta: D: 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 2ᵏ/k³ → Criterio del cociente: L = 2 > 1, diverge.
B: Σ k/(k + 9) → Los términos tienden a 1, no a 0: diverge por el criterio del término n-ésimo.
C: Σ (5/4)ᵏ → Geométrica con r = 5/4 > 1: los términos crecen, así que diverge.
D: Σ (−1)ᵏ/√k → Alternada, con 1/√k decreciendo hacia 0: converge (condicionalmente).

La respuesta

D: Σ (−1)ᵏ/√k

Respuesta

D: Σ (−1)ᵏ/√k
4.Sucesiones y series

Respuesta: n = 8

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)!cota011,5121,125260,56253240,210941200,0632857200,01582650400,003397403200,000635683628800,0001059

Cotas para n creciente

n = 7: 0,0006356 ≥ 0,0005
n = 8: 0,0001059 < 0,0005

Menor grado

n = 8

Respuesta

n = 8
5.Matrices y determinantes

Respuesta: det A = 20

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 = 0, M₁₂ = 25, M₁₃ = −15

Desarrollo por cofactores

det A = (−4)·0 − (−2)·25 + 2·(−15) = 20

Respuesta

det A = 20
6.Matrices y determinantes

Respuesta: λ = 5

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.

Ecuación característica

λ² − (6)λ + (5) = 0

Resuelve

λ = (6 ± √(16))/2 → λ = 1, 5
λ = 5

Respuesta

λ = 5
7.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(1) = 0,1648

Ecuaciones lineales de segundo orden: para y″ + b·y′ + c·y = 0 prueba y = ert: esto da la ecuación característica r² + b·r + c = 0. Dos raíces reales r₁ ≠ r₂ dan y = A·er₁t + B·er₂t (sobreamortiguado); una raíz doble r da y = (A + Bt)·ert (amortiguamiento crítico); las raíces complejas −α ± jω dan y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt) (subamortiguado, oscilante). Los valores iniciales y(0) e y′(0) fijan A y B. Escrita como y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0, ωn es la frecuencia natural y ζ el factor de amortiguamiento: con ζ < 1 hay oscilación. Con una entrada constante, y″ + by′ + cy = c·K, la solución es el valor estacionario K más la respuesta libre.

Raíz doble

(r + 4)² = 0 → r = −4

Constantes

A = y(0) = 2
y′(0) = B − 4A → B = -1 + 8 = 7

Evalúa

y(1) = (2 + 7·1)·e−4 = 0,1648

Respuesta

y(1) = 0,1648
8.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(2) = 5,375

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)′ = 6x3 → x2y = 6x4/4 + C

Condición inicial

−1 = 6/4 + C → C = −2,5

Evalúa

y(2) = (6·24/4 + (−2,5))/22 = 5,375

Respuesta

y(2) = 5,375

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