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Método Bisección: Estimación iteraciones y comparación con otros métodos, Ejercicios de Métodos de Enseñanza

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

  • ¿Cómo se compara el método de bisección con otros métodos numéricos, como el método de secante?
  • Cómo se calcula el número de iteraciones necesarias para alcanzar un error relativo deseado en el método de bisección?
  • ¿Cómo se calcula la raíz de la función x - cos(x) utilizando el método de bisección?

Tipo: Ejercicios

2020/2021

Subido el 21/11/2022

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Angel Noe Pech Chuc Matricula: 21040080
Docente: M.M Jorge Manuel Pool Cen
ACTIVIDAD: 2.3 INVESTIGACIÓN
1) Deduzca la ecuación para estimar N en el método de
bisección y ejemplifique.
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 𝐼𝑛(𝑏 𝑎
𝜀𝑎)
𝐼𝑛2
Ejemplo dada:
Comprobar que la raíz aproximada de la función 𝑒−𝑥 = 3log(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 𝐼𝑛(3.5 1.5
0.005 )
𝐼𝑛2= 8.64385619
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¡Descarga Método Bisección: Estimación iteraciones y comparación con otros métodos y más Ejercicios en PDF de Métodos de Enseñanza solo en Docsity!

Docente: M.M Jorge Manuel Pool Cen ACTIVIDAD: 2.3 INVESTIGACIÓN

1) Deduzca la ecuación para estimar N en el método de

bisección y ejemplifique.

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.

  1. ¿A qué se le puede atribuir la diferencia de resultados en el método? Se atribuye que no está bien planteado nuestro ejercicio, como menciona los autores, es uno de los mejores métodos, en su mayoría siempre converge, aunque converge muy lento, incluso solo toma el valor de una raíz teniendo en cuenta que pueda existir otras raíces en el intervalo. Es donde se puede atribuir que tenemos la diferencia de resultados al momento de comparar con otros métodos.

Docente: M.M Jorge Manuel Pool Cen ACTIVIDAD: 2.3 INVESTIGACIÓN https://colab.research.google.com/drive/12l8HUbos4BkGnBn3GfTda3saBuT5N P8j?usp=sharing