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Métodos Numéricos Juan Manuel Rodríguez Prieto I.M., M.Sc., Ph.D.

M étodos Numéricos

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M étodos Numéricos. Juan Manuel Rodríguez Prieto I.M., M.Sc., Ph.D. Integraci ón numérica. Integraci ón numérica. Objetivo: aproximar el valor de la integral Limitaciones de la integraci ón analítica Las expresiones analíticas de son desconocidas - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: M étodos Numéricos

Métodos Numéricos

Juan Manuel Rodríguez Prieto

I.M., M.Sc., Ph.D.

Page 2: M étodos Numéricos

Integración numérica

Page 3: M étodos Numéricos

Integración numérica

• Objetivo: aproximar el valor de la integral

• Limitaciones de la integración analítica

• Las expresiones analíticas de son desconocidas

• tiene una integral analítica complicada o desconocida

Page 4: M étodos Numéricos

Integración numéricade Newton-Cotes

• Métodos que remplazan una función complicada o datos tabulados por un polinomio de aproximación que es fácil de integral

• Donde es un polinomio de la forma

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Integración numéricade Newton-Cotes

Aproximación de una integral mediante el área bajo una línea recta.

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Integración numéricade Newton-Cotes

Aproximación de una integral mediante el área bajo una parabola.

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La regla del trapecio

La regla del trapecio es la primera de las formulas de integración de Newton-Cotes. Corresponde al caso donde el polinomio es de primer grado (línea recta).

La recta que pasa por los puntos y esta dada por:

El área bajo la línea recta f1(x) es una aproximación de la integral de f(x) entre los límites a y b

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La regla del trapecio

Geométricamente, la regla del trapecio equivale a aproximar el área bajo la curva f(x), como el área del trapecio que se forma al unir los puntos

Page 9: M étodos Numéricos

Error de la regla del trapecioCuando usamos la integral bajo un segmento de línea recta para aproximar la integral bajo una curva, se tiene un error que puede ser importante. Una estimación al error de truncamiento para una sola aplicación de la regla del trapecio es

Donde esta en algún lugar del intervalo de a a b

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Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio

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Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Page 12: M étodos Numéricos

Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

El área bajo la curva es mucho mayor que el área debajo de la aproximación lineal, de acuerdo a la gráfica mostrada en la diapositiva anterior.

¿Cuanto es el error debido al aproximar la integral del polinomio de grado usando la regla del trapecio?

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Ejemplo de la regla del trapecio

El error porcentual es de

¿Cómo se puede disminuir el error?

Se puede dividir el intervalo de interés, en más intervalos. En otras palabras aplicar varias veces la regla del trapecio en el intervalo de interes

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La regla del trapecio de aplicación múltiple

Una forma de mejorar la precisión de la regla del trapecio consiste en dividir el intervalo de integración de a a b en varios segmentos, y aplicar el método a cada uno de ellos. La área asociada a cada uno de los intervalos se suman después para obtener la integral en todo el intervalo. Las ecuaciones resultantes se llaman fórmulas de integración, de aplicación múltiple o compuesta.Vamos a dividir el intervalo de interés en n segmentos del mismo ancho, es decir tendremos n+1 puntos igualmente espaciados.

Page 15: M étodos Numéricos

La regla del trapecio de aplicación múltiple

Aplicando la regla del trapecio a cada una de las integrales

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La regla del trapecio de aplicación múltiple

Simplificando, se obtiene

Page 17: M étodos Numéricos

Erro de la regla del trapecio de aplicación múltiple

Simplificando, se obtiene

Así, si se duplica el número de segmentos, el error de truncamiento se divide entre 4

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Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio de aplicación múltipleUsaremos inicialmente n=2, lo cual da un h=0.4

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Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio de aplicación múltipleUsaremos inicialmente n=2, lo cual da un h=0.4

Page 20: M étodos Numéricos

Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio de aplicación múltipleUsaremos inicialmente n=2, lo cual da un h=0.4

Utilizando dos divisiones del intervalo el error ha disminuido de un 89.5% a un 34.9%

Page 21: M étodos Numéricos

Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio de aplicación múltipleUsaremos n=3, lo cual da un h=0.2667

Page 22: M étodos Numéricos

Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio de aplicación múltipleUsaremos inicialmente n=3, lo cual da un h=0.2667

Page 23: M étodos Numéricos

Ejemplo de la regla del trapecio

Aproxime la integral de la curva

Entre a=0 y b=0.8 usando la regla del trapecio de aplicación múltipleUsaremos inicialmente n=3, lo cual da un h=0.2667

Utilizando dos divisiones del intervalo el error ha disminuido de un 89.5% a un 34.9%

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Ejemplo de la regla del trapecio múltiple en Matlab

n = 5;a = 0;b = 0.8;x = linspace(a,b,n+1);x2 = x.*x;x3 = x2.*x;x4 = x3.*x;x5 = x4.*x;y = 0.2+25*x-200*x2+675*x3-900*x4+400*x5; integral = y(1);for i = 2:n integral = integral + 2*y(i);endintegral = integral + y(n+1);h = (b-a)/n;integral = integral*h/2;integral

Page 25: M étodos Numéricos

Ejemplo de la regla del trapecio múltiple en Matlab

n h Integral2 0,4000 1,06883 0,2667 1,36964 0,2000 1,48485 0,1600 1,53996 0,1333 1,57037 0,1143 1,58878 0,1000 1,60089 0,0889 1,6091

10 0,0800 1,615011 0,0727 1,619512 0,0667 1,622813 0,0615 1,625414 0,0571 1,627515 0,0533 1,6292

Resultados obtenidos para diferentes valores de n

A medida que n incrementa, el valor de la integral que se obtiene usando la regla del trapecio múltiple se aproxima a la solución analítica

for n= 2:15a = 0;b = 0.8;x = linspace(a,b,n+1);x2 = x.*x;x3 = x2.*x;x4 = x3.*x;x5 = x4.*x;y = 0.2+25*x-200*x2+675*x3-900*x4+400*x5; integral = y(1);for i = 2:n integral = integral + 2*y(i);endintegral = integral + y(n+1);h = (b-a)/n;integral = integral*h/2;resultado(n-1,:)= [n,h, integral];end

Page 26: M étodos Numéricos

Regla de Simpson 1/3Además de aplicar la regla del trapecio con una segmentación fina, otra forma de obtener una estimación más exacta de una integral consiste en usar polinomios de grados superior para unir los puntos. Por ejemplo, otro punto entre la mitad entre f(a) y f(b), los tres puntos se pueden unir con una parábola. Si hay dos puntos igualmente espaciados entre f(a) y f(b), los cuatro puntos se pueden unir con mediante un polinomio de tercer grado.Las formulas que resultan de tomar las integrales bajo esos polinomios se conocen como reglas de Simpson

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Regla de Simpson 1/3

Page 28: M étodos Numéricos

Regla de Simpson 1/3Error

Así, la regla de Simpson 1/3 es más exacta que la regla del trapecio. Además, es más exacta de lo esperado, porque en lugar de ser el error proporcional a la tercera derivada, el error es proporcional a la cuarta derivada. En otras palabras, da resultados exactos para polinomios cúbicos aun cuando se obtenga un parábola.

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Aplicación de la regla de Simpson 1/3

Aproxime el valor de la integral de la siguiente función

Usando la regla de Simpson 1/3

Page 30: M étodos Numéricos

Aplicación de la regla de Simpson 1/3Error

Aproxime el valor de la integral de la siguiente función

Es aproximadamente 5 veces más precisa que una sola aplicación de la regla del trapecio

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Regla de Simpson 1/3 de aplicación múltiple

La regla de Simpson se mejora al dividir el intervalo de integración en varios segmentos de un mismo tamaño.Se debe utilizar un número par de segmentos para implementar el métodoAproxime el valor de la integral de la siguiente función

Usando la regla de Simpson 1/3 de aplicación múltiple

Page 32: M étodos Numéricos

Regla de Simpson3/8

De manera similar a la obtención de la regla del trapecio y Simpson 1/3, es posible ajustar un polinomio de Lagrange de tercer grado a cuatro puntos e integrarlo

La regla 3/8 es más exacta que la regla de 1/3.Por lo general, se prefiere la regla de Simpson 1/3, ya que alcanza una exactitud de tercer orden con tres puntos en lugar de los cuatro puntos requeridos en la versión 3/8. No obstante, la regla de 3/8 es útil cuando el número de segmentos es impar.

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Regla de Simpson3/8Aproxime el valor de la integral de la siguiente función

Usando la regla de Simpson 3/8

Page 34: M étodos Numéricos

TareaEvalué la integral siguiente:

(a)De forma analítica(b)Con una aplicación de la regla de trapecio(c) Con aplicación múltiple de la regla de trapecio n=3(d)Con una aplicación de la regla de Simpson 1/3(e)Con una aplicación de la regla de Simpson 3/8