metodos numericos u1
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MTODOS NUMRICOS
Instituto Tecnolgico de Apizaco
Ingeniera Civil
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA TIERRA/DEPARTAMENTO DE CIENCIA BSICAS
Anlisis Numrico(Ingeniera Civil)
M. en C. JOS LUIS HERNNDEZ GONZLEZEnviar las tareas al correo : [email protected] Alum.:______________________________________No. Lista: _________
Apizaco Tlax., Enero 2015
UNIDAD I Anlisis del ErrorERRORES
Los errores se generan con el uso de aproximacin para representar las operaciones y cantidades matemticas.
Valor verdadero = valor aproximado ( error
Exactitud: Se refiere a la cercana de un nmero o de una medida al valor verdadero que se supone que representa.
Precisin: se refiere al nmero de cifras significativas que representa una cantidad.
Dependiendo de la fuente que produzca los errores, pueden clasificarse como:
Errores inherentes: Tambin llamados errores propios de los datos, son aquellos que se producen al leer en algn dispositivo de medicin, al transmitirla o reproducirla; debido a la imprecisin en los instrumentos o por errores humanos.
Errores por truncamiento: Son aquellos que se presentan al utilizar series en los clculos, sen(x), ex, los cuales tienen un nmero infinito de trminos y al realizar un calculo, es necesario utilizar un determinado numero de trminos, truncndolos dems, Tambin se presenta en los nmeros irracionales , (, e, etc.
Errores por redondeo: Se deben a la imposibilidad de manejar en ciertas operaciones todos los dgitos resultantes. En este caso el resultado se redondea o aproxima al numero de dgitos deseados.
Error numrico total: Es la suma de los errores de redondeo o truncamiento.
CALCULO DEL ERROR
Error absoluto. Se define como la diferencia en valor absoluto del valor verdadero y el valor aproximado.
Error relativo. Se define como el cociente del error absoluto y el valor verdadero.
Se acostumbra denotar a los errores en valor porcentual.
Ejemplo: Calcular los errores absolutos y relativos de la funcin ex para el valor de x = 1, mediante una serie y trunque a n = 4 trminos.
S x = 1 y n = 4 entonces
Podemos organizar la informacin en una tabla como sigue:
neeaer
01.000001.7182863.2100
12.000000.7182826.4240
22.500000.218288.03000
32.166670.051621.89880
42.708300.009950.36598
SERIES DE TAYLOR
Teorema de Taylor.
Suponga que f ( Cn en [a, b], que f(n+1) existe en [a, b] y x0 en [a, b]. Para cada x ( [a,b], existe un nmero ((x) entre x0 y x tal que
F(x)=Pn(x) + Rn(x),
donde
y
En este caso, Pn(x) es el n-simo polinomio de Taylor para f respecto a x0, y Rn se llama el trmino del residuo (o error de truncamiento) asociado a Pn(x). La serie infinita obtenida al tomar el lmite de Pn(x) cuando es la serie de Taylor para f en torno a x0. En el caso x0 = 0, el polinomio de Taylor suele llamarse polinomio de Maclaurin, y la serie de Taylor se nombra serie de Maclaurin.
El trmino error de truncamiento se refiere al error implcito al usar una suma truncada, o finita, para aproximar la suma de una serie infinita. [Burden y Faires. 2002].
Ejemplo. Calcular la serie de la funcin y = ex, alrededor de x0 = 0.
y = ex y(0) = 1
y = ex y(0) = 1
y = ex y(0) = 1
y = ex y(0) = 1
yk = ex yk (0) = 1
Ejemplo. Calcular la serie de la funcin y = e-x, alrededor de x0 = 0.
y = e-x y(0) = 1
y = -e-x y(0) = -1
y = e-x y(0) = 1
y = -e-x y(0) = -1
Ejemplo. Calcular la serie de la funcin y = cos(2x), alrededor de x0 = 0.
y = cos(2x)
y(0) = 1
y = -2sen(2x)
y(0) = 0
y = -4cos(2x)
y(0) = -4
y = 8sen(2x)
y(0) = 0
yIV = 16cos(2x)
yIV(0) = 16
yV = -32sen(2x)
yV(0) = 0
yVI = 64cos(2x)
yVI(0) = -64
Inexacto e impreciso Exacto e impreciso
Aumenta la exactitud
Aumenta la precisin
Inexacto y preciso Exacto y preciso
Errores
Inherentes
Truncamiento
Redondeo
Sistemticos
Accidentales
Algoritmo
inicio
leer(n.x)
0 ( suma;
para 0 ( i hasta n hacer
suma + xi / fact(i) ( suma;
fin de para
mostrar(suma)
fin de programa
funcin factorial(n)
1( factorial;
para 1 ( i, hasta n hacer
factorial*i ( factorial
fin de para
fin de funcin
Mtodos numricosunidad I pag. 6M. en C. Jos Luis Hernndez Gonzlez
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