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En este documento, se estudia el método de bisección para estimar el número de iteraciones necesarias para alcanzar un error relativo deseado en la raíz de una función. Se comparan los resultados obtenidos con otros métodos numéricos, como el método de secante. El documento incluye un ejemplo de cómo calcular el número de iteraciones para la función f(x) = x - cos(x), y se proporciona una gráfica de la función en el intervalo [0, 2π].
Qué aprenderás
Tipo: Ejercicios
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Docente: M.M Jorge Manuel Pool Cen ACTIVIDAD: 2.3 INVESTIGACIÓN
En cuestión a este método tenemos que nos deben dar unos intervalos lo que viene siendo [a], [b] en ocasiones nos dan el error relativo o debemos calcularlo, estos 3 datos nos ayudaran a estimar el número de iteraciones que tendrá nuestra función, recordemos que N= número de interacciones. La ecuación que determinamos para estimar N es la siguiente: 𝑁 ≥
Ejemplo dada: Comprobar que la raíz aproximada de la función 𝑒−𝑥^ = 3 log(𝑥) es aproximadamente x=1.297 dentro del intervalo [1.5, 2.5]. ¿Cuántas iteraciones se llevará acabo para alcanzar un error relativo de 0.005? a) 1.5 b) 3 .5 𝜀𝑎 = 0. 005 𝑁 ≥
Docente: M.M Jorge Manuel Pool Cen ACTIVIDAD: 2.3 INVESTIGACIÓN Se entiende por convergencia de un método numérico la garantía de que, al realizar un “buen número” de iteraciones, las aproximaciones obtenidas terminan por acercarse cada vez más al verdadero valor buscado. En la medida en la que un método numérico requiera de un menor número de iteraciones que otro, para acercarse al valor deseado, se dice que tiene una mayor rapidez de convergencia. No todos los métodos numéricos convergen, por el contrario, divergen; es decir, se alejan cada vez más del resultado deseado. Es en esta situación cuando decimos que no tienen buena estabilidad.
Docente: M.M Jorge Manuel Pool Cen ACTIVIDAD: 2.3 INVESTIGACIÓN https://colab.research.google.com/drive/12l8HUbos4BkGnBn3GfTda3saBuT5N P8j?usp=sharing