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
xy00,250,50,7511,251,5

Aproxima ∫01,5 e−x² dx con la regla de Simpson usando n = 6 franjas. Da S.

f(x) = e−x²[a, b] = [0, 1,5]n = 6
S =
2.Métodos numéricosDifícil
01202040ty(0, 3)

Resuelve y′ = t + y, y(0) = 3 con el método de Euler y paso h = 0,5 hasta t = 2,5. La solución exacta es y = −t − 1 + (y₀ + 1)eᵗ. Halla el error global |E| = |y(2,5) − y5|.

y′ = t + yy(0) = 3h = 0,5
|E| =
3.Sucesiones y seriesMedia
k|aₖ₊₁/aₖ|123456789101112

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

ak = k!/kᵏ
L =
4.Sucesiones y seriesDifícil

Halla el coeficiente c₂ de (x − 16)² en la serie de Taylor de f(x) = √x alrededor de a = 16.

f(x) = √xa = 16k = 2
c₂ =
5.Matrices y determinantesMedia
A =0−232−23520

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

A = [0 −2 3; 2 −2 3; 5 2 0]
det A =
6.Matrices y determinantesDifícil
A =−1−136b =12−12

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

−x − y = 123x + 6y = −12
x =
7.Ecuaciones diferencialesMedia
tyy(0) = 5y(1,5) = ?

Resuelve y″ + 4y′ + 4y = 0 con y(0) = 5 e y′(0) = -2. Halla y(1,5).

y″ + 4y′ + 4y = 0y(0) = 5y′(0) = -2
y(1.5) =
8.Ecuaciones diferencialesDifícil
ty1y(1) = ?

Resuelve y′ + 2y = 4e−0,5t con y(0) = 2. Halla y(1).

y′ + 2y = 4e−0,5ty(0) = 2
y(1) =

3Disoluciones

1.Métodos numéricos

Respuesta: S = 0,8562

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)peso001110,250,939413420,50,778801230,750,5697834410,367879251,250,209611461,50,1053991

Nodos y valores

h = 0,25
Σ wᵢfᵢ = 1 + 4·0,939413 + 2·0,778801 + 4·0,569783 + 2·0,367879 + 4·0,209611 + 0,105399 = 10,273989

Regla de Simpson

S = (0,25/3)·10,273989 = 0,8562

Respuesta

S = 0,8562

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

2.Métodos numéricos

Respuesta: |E| = 18,35

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₊₁00334,510,54,55721781131,51112,517,254217,2519,2526,875

Pasos de Euler

y5 = 26,875

Valor exacto

y(2,5) = 45,229976

Error global

|E| = |45,229976 − 26,875| = 18,35
01202040ty

Gráfico

Respuesta

|E| = 18,35

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

3.Sucesiones y series

Respuesta: L = 0,3679

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| = (k/(k + 1))ᵏ = (1 + 1/k)ᵏ → 1/e

Conclusión

L = 0,3679 < 1

Respuesta

L = 0,3679

L < 1, así que la serie converge.

4.Sucesiones y series

Respuesta: c₂ = −0,001953

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⁽²⁾

f⁽²⁾(x) = −0,25·x1/2 − 2

Coeficiente

c₂ = −0,25·161/2 − 2/2! = −0,001953
c₂ = −0,001953

Respuesta

c₂ = −0,001953
5.Matrices y determinantes

Respuesta: det A = 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.

Menores 2×2 de la primera fila

M₁₁ = −6, M₁₂ = −15, M₁₃ = 14

Desarrollo por cofactores

det A = 0·(−6) − (−2)·(−15) + 3·14 = 12

Respuesta

det A = 12
6.Matrices y determinantes

Respuesta: x = −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.

Determinante de la matriz de coeficientes

det A = (−1)·6 − (−1)·3 = −3

Sustituir la columna de x

det Aₓ = 12·6 − (−1)·(−12) = 60
x = 60/(−3) = −20

Respuesta

x = −20
y = 8
7.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(1.5) = 0,8464

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 + 2)² = 0 → r = −2

Constantes

A = y(0) = 5
y′(0) = B − 2A → B = -2 + 10 = 8

Evalúa

y(1,5) = (5 + 8·1,5)·e−3 = 0,8464

Respuesta

y(1,5) = 0,8464
8.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(1) = 1,527

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)′ = 4e1,5t

Solución general

y = 4/1,5·e−0,5t + C·e−2t = 2,667·e−0,5t + C·e−2t

Condición inicial

2 = 2,667 + C → C = −0,6667

Evalúa

y(1) = 2,667·0,6065 + (−0,6667)·0,1353 = 1,527

Respuesta

y(1) = 1,527

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