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

Se usa la regla del trapecio para ∫02 x³ dx. El error es como máximo (b − a)³·M/(12n²) con M = max|f″| en [0, 2]. Halla el menor número de franjas n que garantiza un error inferior a 0,001.

f(x) = x³[a, b] = [0, 2]ε = 0,001
n =
2.Métodos numéricosDifícil
00,511,520510ty(0, 2)

Usa el método de Euler con h = 0,5 para y′ = y − t², y(0) = 2 para estimar y4 ≈ y(2).

y′ = y − t²y(0) = 2h = 0,5
y4 =
3.Sucesiones y seriesMedia
AΣ (k + 3)/k²k = 1 … ∞BΣ 3ᵏ/k²k = 1 … ∞CΣ k/(k + 1)k = 1 … ∞DΣ (−1)ᵏ/√kk = 1 … ∞

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

A: Σ (k + 3)/k²B: Σ 3ᵏ/k²C: Σ k/(k + 1)D: Σ (−1)ᵏ/√k
  1. 1A: Σ (k + 3)/k²
  2. 2B: Σ 3ᵏ/k²
  3. 3C: Σ k/(k + 1)
  4. 4D: Σ (−1)ᵏ/√k
4.Sucesiones y seriesDifícil
xyfP₅2,5

Usa el polinomio de Maclaurin de grado 5 de f(x) = sin x para aproximar f(2,5). Da P₅(2,5).

f(x) = sin xn = 5x = 2,5
P₅(2.5) =
5.Matrices y determinantesMedia
A =3−2−5−24302−2

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

A = [3 −2 −5; −2 4 3; 0 2 −2]
det A =
6.Matrices y determinantesDifícil
A =6−45−6

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

A = [6 −4; 5 −6]
λ =
7.Ecuaciones diferencialesMedia
tyy(0) = 3y(2) = ?

Resuelve y″ + 2y′ + y = 0 con y(0) = 3 e y′(0) = 0. Halla y(2).

y″ + 2y′ + y = 0y(0) = 3y′(0) = 0
y(2) =
8.Ecuaciones diferencialesDifícil
xy13(1, 1)y(3) = ?

Resuelve el problema de valor inicial y′ + y/x = 4x para x > 0, con y(1) = 1. Halla y(3).

y′ + y/x = 4xy(1) = 1
y(3) =

3Disoluciones

1.Métodos numéricos

Respuesta: n = 90

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 = 6·2 = 12

Despejar n

n² > 8·12/(12·0,001) = 8000
n > 89,44 → n = 90

Respuesta

n = 90
2.Métodos numéricos

Respuesta: y4 = 7,969

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₊₁0022310,532,754,375214,3753,3756,062531,56,06253,81257,96875

Pasos de Euler

y₁ = 2 + 0,5·(2) = 3
y₂ = 3 + 0,5·(2,75) = 4,375
y₃ = 4,375 + 0,5·(3,375) = 6,0625
y₄ = 6,0625 + 0,5·(3,8125) = 7,96875
00,511,520510ty

Gráfico

y4 = 7,969

Respuesta

y4 = 7,969

El valor exacto es y(2) = 10.

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 (k + 3)/k² → Se comporta como 1/k para k grande: diverge por comparación con la serie armónica.
B: Σ 3ᵏ/k² → Criterio del cociente: L = 3 > 1, diverge.
C: Σ k/(k + 1) → Los términos tienden a 1, no a 0: diverge por el criterio del término n-ésimo.
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: P₅(2.5) = 0,7096

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.

Polinomio de Maclaurin

P₅(x) = x − 0,1667x³ + 0,008333x⁵

Sustituir

P₅(2,5) = 2,5 − 2,604167 + 0,813802 = 0,7096

Respuesta

P₅(2,5) = 0,7096

El valor exacto es f(2,5) = 0,598472; el error −0,111163 disminuye si tomas más términos o un punto más cercano a 0.

5.Matrices y determinantes

Respuesta: det A = −14

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 = −14, M₁₂ = 4, M₁₃ = −4

Desarrollo por cofactores

det A = 3·(−14) − (−2)·4 + (−5)·(−4) = −14

Respuesta

det A = −14
6.Matrices y determinantes

Respuesta: λ = 4

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 − (0)λ + (−16) = 0

Resuelve

λ = (0 ± √(64))/2 → λ = −4, 4
λ = 4

Respuesta

λ = 4
7.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(2) = 1,218

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 + 1)² = 0 → r = −1

Constantes

A = y(0) = 3
y′(0) = B − 1A → B = 0 + 3 = 3

Evalúa

y(2) = (3 + 3·2)·e−2 = 1,218

Respuesta

y(2) = 1,218
8.Ecuaciones diferenciales

Respuesta: y(3) = 11,89

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∫1/x dx = x1

Integrar

(x1y)′ = 4x2 → x1y = 4x3/3 + C

Condición inicial

1 = 4/3 + C → C = −0,3333

Evalúa

y(3) = (4·33/3 + (−0,3333))/31 = 11,89

Respuesta

y(3) = 11,89

ExamProblems · examproblems.com/courses/numerical-methods