física computacional

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Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Física Computacional

(presentación 4)Arturo Martí

Instituto de Física

Facultad de Ciencias

2020

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Cálculo de integrales

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Regla trapezoidal

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Cómo funciona?

● Dividimos el intervalo (a,b) en N intervalitos● El ancho de cada intervalito h ~ (b-a)/N● El intervalito k → (a + (k-1) h, a + k h)● El área es●

● Cuando sumamos todo:

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Regla trapezoidal extendida

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Ejercicio

● Buscar trapezoidal.py● Escribir una integral definida● Implementar el programita para calcularla y

comparar con el resutado analítico

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Curioso;

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Regla de Simpson● En la regla trapezoidal aproximamos la

función por rectas en cada intervalo.● Podemos emplear polinomios de 2do orden:

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

2 intervalitos → 3 puntos

● Los puntos están en X= -h, 0, h● El polinomio es Ax^2+Bx+C

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Reglo de Simpson extendida

● Sumando todo resulta (4/3, ⅔)● N par

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Cuál es el error que cometemos?

● Tenemos un error de redondeo● Pero el error importante es el error de

aproximación (aproximar una función por polinomio)

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Regla trapezoidal

● Desarrolando por Taylor:

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Después de varias cuentas

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

En conclusión

● El método trapezoidal es de 1er orden en h y el error de aproximación es del orden de h²

● Hasta donde puedo reducir h?● Atención: el error de redondeo aumenta!● Postulamos → error de redondeo es C *

integral● Son del mismo orden si

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Integración de orden superior: Newton-Coates

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Idea: cuál es el máximo de puntos que puedo tomar?

● En general podría tomar tantos puntos como intervalos

● El orden sería N● Además: en lugar de tomar intervalos

equiespaciados tomamos intervalos separados en forma conveniente

● Cuadratura Gausiana → 2 N grados de libertad

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Vamos a buscar abscisas y pesos en forma conveniente para calcular:

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Dados N puntos xk bucamos una

función interpolante que pase por todos los puntos

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Si definimos un polinomio de grado N-1

El polinomio coincide con f en los puntos x_k (además es único):

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Sustituimos la función por la aproximación

Permuntando suma e integral vemos que se desacoplan, la parte de la integral no depende de

la función

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Cómo elegir los x_k?

● Lo bueno es que después que los encontremos sirve para cualquier función.

● Es más se puede hacer en un intervalo (-1,1) y luego mapear para un intervalo arbitrario (a,b)

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Se puede probar que los x_k coinciden con las raíces de P_n(x)

Los pesos resultan:

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● Función proporcionada gassxw.py

Mágico: con N=3 llegamos a resultados muy precisos!!!!!!!!!!!!

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A trabajar:

● Debye: capacidad calorífica de un sólido

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Período del oscilador no armónico

● V(x)=x², V(x)=x⁴

● T(a), a (0,2)● m=1

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●Derivadas

* relativamente simple* si conocemos la función es directo

*importancia en ODE y datos experimentales*muchos caminos para hacer lo mismo

Arturo Martí, Inst. de Física, 2020

Cuál es el error?

Hay dos tipos: Redondeo y aproximaciónHaciendo Taylor y reordenando:

Aproximamos error relativo en la resta por 2C. Resulta el error total:

Derivamos respecto a h para minimizar:

Resulta:H ~ C^(1/2) ~ 10^-8Eps ~ C^(1/2) ~ 10^-8

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Diferencias centradas

Desarrollo de Taylor:

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En este caso el error es (redondeo más truncamiento):

H ~ C^(1/3) ~ 10^-5Eps ~ C^(2/3) ~ 10^-10

Diferenciando nuevamente:

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Problema 3

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Derivadas segundas

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Interpolación

● Significa hacer hipótesis sobre lo que no sabemos!

● Esta función:

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Dos pasos

● Encontrar una función interpolante● Evaluarla!

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Lo más simple de todo:

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Orden superior● Polinomio de grado N -1 por N puntos

Hay un algoritmo iterativo muy elegante●

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