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Meacutetodos Numeacutericos
| CID SE | Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e
gt Introduccioacuten a Excel
gt Solucioacuten de ecuaciones
gt Interpolacioacuten
gt Derivacioacuten numeacuterica
gt Integracioacuten numeacuterica
gt Matrices
gt Ecuaciones diferenciales gt MatLab y Mathematicagt Carta al Estudiante
gt Profesoresgt Revista digital Matemaacutetica Educacioacuten e
Internet
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo
Sesioacuten de laboratorio con Excel gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (arc
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Centro de Investigacioacuten y de Desarrollo de Software Educativo
Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rica
Escuela de Matemaacutetica
Revista Digital
Alrededor del antildeo 2000 nace eacutesta publicacioacuten con el objetivocrear un sitio para la divulgacioacuten y discusioacuten de las matemaacuteLa riqueza visual e interactiva es un gran aporte al proceso ensentildeanza-aprendizaje de las matemaacuteticas permitiendoconceptualizar y visualizar conceptos que algunas veces pueser demasiado abstractos como para logar una apropiacioacutenadecuada de los mismos
Centro de Recursos Virtuales (CRV)
El proyecto Centro de Recursos Virtuales que desarrolla laEscuela de Matemaacutetica del Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rcon el apoyo de la fundacioacuten Costa Rica-Estados Unidos (CRUSA) constituye un esfuerzo conjunto por investigar y desaalternativas para apoyar los procesos de ensentildeanza yaprendizaje de la matemaacutetica
Cursos en Liacutenea
El objetivo es desarrollar versiones digitales y en liacutenea denuestros principales cursos enriquecidos con actividadesinteractivas con las cuales el estudiante pueda explorarvisualizar y comprender mejor algunos conceptos
Web Matemaacutetica
Web Matemaacutetica es una nueva tecnologiacutea desarrollada porWolfram Reseach Inc que permite desarrolllar sitios webdinaacutemicos con contenido matemaacutetico Esto se logra integraMathematica con la tecnologiacutea Java Servlets
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Centro de Investigacioacuten y de Desarrollo de Software Educativo
CIEMAC
Es un escenario en el cual las personas interesadas ycomprometidas con la compleja dinaacutemica de la ensentildeanza dmatemaacutetica podamos compartir conocer analizar y debatiexperiencias innovadoras
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis E
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Revisado Oct
Programacioacuten Visual Basic (VBA) para Excel y Anaacutelisis Numeacuterico
MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
Escuela de Matemaacutetica
Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rica
q Introduccioacuten q Evaluacioacuten de funciones
r Funciones definidas por el usuario r Errores comunes
r Evaluando una funcioacuten en varios tipos de paraacutemetros s Evaluacioacuten con argumentos variables s Evaluacioacuten con argumentos variables yo constantes s Construyendo rangos con un incremento fijo
q Graacuteficas q Programacioacuten de macros
r Introduccioacuten s Editar y ejecutar macros
r Funciones s Ejemplo 1 implementar una funcioacuten s Ejemplo 2 lectura de paraacutemetros en celdas
q Elementos de programacioacuten en VBA r Flujo secuencial r Flujo condicional (If - Else)
r Flujo repetitivo (For-Next While-Wend) httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOExcelindexhtml (1 of 2) [04072006 015527 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
r Manejo de rangos r Subrutinas Edicioacuten y ejecucioacuten de una subrutina r Ejecucioacuten de una subrutina mediante un botoacuten r Matrices dinaacutemicas r Inclusioacuten de procedimientos de borrado
q Evaluando expresiones matemaacuteticas escritas en lenguaje matemaacutetico comuacuten r Usando clsMathParser Sintaxis r Ejemplo un graficador de funciones 2D y un graficador de superficies 3Dr Ejemplo series numeacutericas y series de potencias r Ejemplo meacutetodo de Newton-Raphson r Ejemplo meacutetodo de Romberg para integracioacuten r Ejemplo la funcioacuten Gamma r Ejemplo cuadratura gaussiana e integral doble gaussiana
s Cuadratura gaussiana s Integral doble gaussiana
q Bibliografiacuteaq archivopdf | archivozip
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo Sesioacuten de laboratorio con Excel
gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica 42
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (archivos m)
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Un Problema de Conjuntos en Computacioacuten Distribuida
Walter Mora F Graacuteficos 3D interactivos con Mathematica y LiveGraphics3D
George Braddock S Sobre la finitud de las series de potencias infinitas de tipo geomeacutetrico-polinomiales
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Nuacutemeros Anteriores de la Revista
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
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Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
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Teleacutefono (506)5502225
Fax (506)5502493
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interactivo estaacute implementado en Java Si tiene alguacuten problema puede descargar
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(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode2html (2 of 2) [04072006 020935 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode3html (1 of 2) [04072006 020942 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Centro de Investigacioacuten y de Desarrollo de Software Educativo
Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rica
Escuela de Matemaacutetica
Revista Digital
Alrededor del antildeo 2000 nace eacutesta publicacioacuten con el objetivocrear un sitio para la divulgacioacuten y discusioacuten de las matemaacuteLa riqueza visual e interactiva es un gran aporte al proceso ensentildeanza-aprendizaje de las matemaacuteticas permitiendoconceptualizar y visualizar conceptos que algunas veces pueser demasiado abstractos como para logar una apropiacioacutenadecuada de los mismos
Centro de Recursos Virtuales (CRV)
El proyecto Centro de Recursos Virtuales que desarrolla laEscuela de Matemaacutetica del Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rcon el apoyo de la fundacioacuten Costa Rica-Estados Unidos (CRUSA) constituye un esfuerzo conjunto por investigar y desaalternativas para apoyar los procesos de ensentildeanza yaprendizaje de la matemaacutetica
Cursos en Liacutenea
El objetivo es desarrollar versiones digitales y en liacutenea denuestros principales cursos enriquecidos con actividadesinteractivas con las cuales el estudiante pueda explorarvisualizar y comprender mejor algunos conceptos
Web Matemaacutetica
Web Matemaacutetica es una nueva tecnologiacutea desarrollada porWolfram Reseach Inc que permite desarrolllar sitios webdinaacutemicos con contenido matemaacutetico Esto se logra integraMathematica con la tecnologiacutea Java Servlets
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Centro de Investigacioacuten y de Desarrollo de Software Educativo
CIEMAC
Es un escenario en el cual las personas interesadas ycomprometidas con la compleja dinaacutemica de la ensentildeanza dmatemaacutetica podamos compartir conocer analizar y debatiexperiencias innovadoras
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis E
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Revisado Oct
Programacioacuten Visual Basic (VBA) para Excel y Anaacutelisis Numeacuterico
MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
Escuela de Matemaacutetica
Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rica
q Introduccioacuten q Evaluacioacuten de funciones
r Funciones definidas por el usuario r Errores comunes
r Evaluando una funcioacuten en varios tipos de paraacutemetros s Evaluacioacuten con argumentos variables s Evaluacioacuten con argumentos variables yo constantes s Construyendo rangos con un incremento fijo
q Graacuteficas q Programacioacuten de macros
r Introduccioacuten s Editar y ejecutar macros
r Funciones s Ejemplo 1 implementar una funcioacuten s Ejemplo 2 lectura de paraacutemetros en celdas
q Elementos de programacioacuten en VBA r Flujo secuencial r Flujo condicional (If - Else)
r Flujo repetitivo (For-Next While-Wend) httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOExcelindexhtml (1 of 2) [04072006 015527 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
r Manejo de rangos r Subrutinas Edicioacuten y ejecucioacuten de una subrutina r Ejecucioacuten de una subrutina mediante un botoacuten r Matrices dinaacutemicas r Inclusioacuten de procedimientos de borrado
q Evaluando expresiones matemaacuteticas escritas en lenguaje matemaacutetico comuacuten r Usando clsMathParser Sintaxis r Ejemplo un graficador de funciones 2D y un graficador de superficies 3Dr Ejemplo series numeacutericas y series de potencias r Ejemplo meacutetodo de Newton-Raphson r Ejemplo meacutetodo de Romberg para integracioacuten r Ejemplo la funcioacuten Gamma r Ejemplo cuadratura gaussiana e integral doble gaussiana
s Cuadratura gaussiana s Integral doble gaussiana
q Bibliografiacuteaq archivopdf | archivozip
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo Sesioacuten de laboratorio con Excel
gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica 42
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (archivos m)
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Centro de Investigacioacuten y de Desarrollo de Software Educativo
CIEMAC
Es un escenario en el cual las personas interesadas ycomprometidas con la compleja dinaacutemica de la ensentildeanza dmatemaacutetica podamos compartir conocer analizar y debatiexperiencias innovadoras
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis E
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 archivopdf archivozip
Revisado Oct
Programacioacuten Visual Basic (VBA) para Excel y Anaacutelisis Numeacuterico
MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
Escuela de Matemaacutetica
Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rica
q Introduccioacuten q Evaluacioacuten de funciones
r Funciones definidas por el usuario r Errores comunes
r Evaluando una funcioacuten en varios tipos de paraacutemetros s Evaluacioacuten con argumentos variables s Evaluacioacuten con argumentos variables yo constantes s Construyendo rangos con un incremento fijo
q Graacuteficas q Programacioacuten de macros
r Introduccioacuten s Editar y ejecutar macros
r Funciones s Ejemplo 1 implementar una funcioacuten s Ejemplo 2 lectura de paraacutemetros en celdas
q Elementos de programacioacuten en VBA r Flujo secuencial r Flujo condicional (If - Else)
r Flujo repetitivo (For-Next While-Wend) httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOExcelindexhtml (1 of 2) [04072006 015527 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
r Manejo de rangos r Subrutinas Edicioacuten y ejecucioacuten de una subrutina r Ejecucioacuten de una subrutina mediante un botoacuten r Matrices dinaacutemicas r Inclusioacuten de procedimientos de borrado
q Evaluando expresiones matemaacuteticas escritas en lenguaje matemaacutetico comuacuten r Usando clsMathParser Sintaxis r Ejemplo un graficador de funciones 2D y un graficador de superficies 3Dr Ejemplo series numeacutericas y series de potencias r Ejemplo meacutetodo de Newton-Raphson r Ejemplo meacutetodo de Romberg para integracioacuten r Ejemplo la funcioacuten Gamma r Ejemplo cuadratura gaussiana e integral doble gaussiana
s Cuadratura gaussiana s Integral doble gaussiana
q Bibliografiacuteaq archivopdf | archivozip
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo Sesioacuten de laboratorio con Excel
gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica 42
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (archivos m)
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
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Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis E
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 archivopdf archivozip
Revisado Oct
Programacioacuten Visual Basic (VBA) para Excel y Anaacutelisis Numeacuterico
MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
Escuela de Matemaacutetica
Instituto Tecnoloacutegico de Costa Rica
q Introduccioacuten q Evaluacioacuten de funciones
r Funciones definidas por el usuario r Errores comunes
r Evaluando una funcioacuten en varios tipos de paraacutemetros s Evaluacioacuten con argumentos variables s Evaluacioacuten con argumentos variables yo constantes s Construyendo rangos con un incremento fijo
q Graacuteficas q Programacioacuten de macros
r Introduccioacuten s Editar y ejecutar macros
r Funciones s Ejemplo 1 implementar una funcioacuten s Ejemplo 2 lectura de paraacutemetros en celdas
q Elementos de programacioacuten en VBA r Flujo secuencial r Flujo condicional (If - Else)
r Flujo repetitivo (For-Next While-Wend) httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOExcelindexhtml (1 of 2) [04072006 015527 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
r Manejo de rangos r Subrutinas Edicioacuten y ejecucioacuten de una subrutina r Ejecucioacuten de una subrutina mediante un botoacuten r Matrices dinaacutemicas r Inclusioacuten de procedimientos de borrado
q Evaluando expresiones matemaacuteticas escritas en lenguaje matemaacutetico comuacuten r Usando clsMathParser Sintaxis r Ejemplo un graficador de funciones 2D y un graficador de superficies 3Dr Ejemplo series numeacutericas y series de potencias r Ejemplo meacutetodo de Newton-Raphson r Ejemplo meacutetodo de Romberg para integracioacuten r Ejemplo la funcioacuten Gamma r Ejemplo cuadratura gaussiana e integral doble gaussiana
s Cuadratura gaussiana s Integral doble gaussiana
q Bibliografiacuteaq archivopdf | archivozip
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo Sesioacuten de laboratorio con Excel
gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica 42
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (archivos m)
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
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Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
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Fax (506)5502493
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Se recomienda el navegador gratuito Mozilla-FireFox o Mozilla El material
interactivo estaacute implementado en Java Si tiene alguacuten problema puede descargar
Java para su navegador de la siguiente direccioacuten
httpwwwjavacomesdownload
(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
r Manejo de rangos r Subrutinas Edicioacuten y ejecucioacuten de una subrutina r Ejecucioacuten de una subrutina mediante un botoacuten r Matrices dinaacutemicas r Inclusioacuten de procedimientos de borrado
q Evaluando expresiones matemaacuteticas escritas en lenguaje matemaacutetico comuacuten r Usando clsMathParser Sintaxis r Ejemplo un graficador de funciones 2D y un graficador de superficies 3Dr Ejemplo series numeacutericas y series de potencias r Ejemplo meacutetodo de Newton-Raphson r Ejemplo meacutetodo de Romberg para integracioacuten r Ejemplo la funcioacuten Gamma r Ejemplo cuadratura gaussiana e integral doble gaussiana
s Cuadratura gaussiana s Integral doble gaussiana
q Bibliografiacuteaq archivopdf | archivozip
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo Sesioacuten de laboratorio con Excel
gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica 42
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (archivos m)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesindexEcuacioneshtm [04072006 015528 pm]
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionindexInterpolacionhtm [04072006 015532 pm]
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
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Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt El meacutetodo de biseccioacuten
gt El meacutetodo de Newton
gt Meacutetodo de punto fijo Sesioacuten de laboratorio con Excel
gt q Software
r Graficador General
r Newton-Raphson
r Biseccioacuten
r Falsa Posicioacuten
r Punto Fijo
gt Coacutedigo de los algoritmos en Mathematica 42
gt Coacutedigo de los algoritmos en MatLab (archivos m)
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Nuacutemeros Anteriores de la Revista
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Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
Derechos Reservados
Teleacutefono (506)5502225
Fax (506)5502493
Avalada por el Consejo Editorial de la Editorial Tecnoloacutegica de Costa Rica
Para visualizar todas las componentes de esta publicacioacuten requiere Internet
explorer 5x o superior o Netscape 4x o superior
Se recomienda el navegador gratuito Mozilla-FireFox o Mozilla El material
interactivo estaacute implementado en Java Si tiene alguacuten problema puede descargar
Java para su navegador de la siguiente direccioacuten
httpwwwjavacomesdownload
(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode2html [04072006 015601 pm]
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (1 of 4) [04072006 015611 pm]
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Ecuaciones
gt Introduccioacuten
gt Polinomio interpolante de Lagrange
gt Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
gt Algoritmo de Neville q Trazadores cuacutebicos
r Un caso particular
r El caso general
gt Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gt q Sesioacuten de laboratorio con Excel
r Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
r Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
gt Bibliografiacutea
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICODerivacionNumericaindexhtml (1 of 6) [04072006 015544 pm]
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Derivacioacuten Numeacuterica
Walter Mora F Joseacute Luis Espi
Inicio
Derivacioacuten Numeacuterica
Las foacutermulas de derivacioacuten numeacuterica aparecen en el desarrollo de algoritmos para la solucioacuten de problemas
contorno en ecuaciones diferenciales ordinarias (y en ecuaciones en derivadas parciales) En general podem
obtener aproximaciones numeacutericas de la derivada en un punto derivando alguna funcioacuten interpolante por ej
un polinomio de Lagrange alguacuten trazador cuacutebico etc Sin embargo en la praacutectica pequentildeos errores en los d
pueden producir malos resultados en las derivadas Aquiacute vamos a experimentar con foacutermulas que se obtiene
derivando el polinomio interpolante de Lagrange
Foacutermulas de tres y cinco puntos
Supongamos que son puntos en un intervalo y que
es el polinomio interpolador de Lagrange entonces
para alguna Al derivar esta expresioacuten y evaluar en alguacuten (de los puntos )
obtenemos
Esta foacutermula recibe el nombre de foacutermula de -puntos para aproximar Ahora lo que va
hacer es a partir de aquiacute obtener foacutermulas uacutetiles de tres y cinco puntos
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
Geovani Sanabria B Meacutetodos de Factorizacioacuten de nuacutemeros naturales
Esteban MenesesFrancisco J Torres-Rojas
Un Problema de Conjuntos en Computacioacuten Distribuida
Walter Mora F Graacuteficos 3D interactivos con Mathematica y LiveGraphics3D
George Braddock S Sobre la finitud de las series de potencias infinitas de tipo geomeacutetrico-polinomiales
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gt Escuela de Matemaacute
gtEnlacesEventos
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gt Donaciones
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Nuacutemeros Anteriores de la Revista
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Revista digital Matemaacuteticas Educacioacuten e Internetreg
Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
Derechos Reservados
Teleacutefono (506)5502225
Fax (506)5502493
Avalada por el Consejo Editorial de la Editorial Tecnoloacutegica de Costa Rica
Para visualizar todas las componentes de esta publicacioacuten requiere Internet
explorer 5x o superior o Netscape 4x o superior
Se recomienda el navegador gratuito Mozilla-FireFox o Mozilla El material
interactivo estaacute implementado en Java Si tiene alguacuten problema puede descargar
Java para su navegador de la siguiente direccioacuten
httpwwwjavacomesdownload
(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode2html [04072006 015601 pm]
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
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Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
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Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Derivacioacuten Numeacuterica
En lo que sigue vamos a suponer que los son igualmente espaciados es decir suponemos que
Por ejemplo si entonces
Foacutermulas de tres puntos
Supongamos que solo tenemos tres datos igualmente espaciadoses decir
con Aplicando la foacutermula anterior con tres puntos par
respectivamente obtenemos las tres siguientes foacutermulas (llamadas de tres puntos)
Foacutermulas de cinco puntos
De manera anaacuteloga si tenemos cinco datos igualmente espaciados
con se puede
obtener la foacutermula de cinco puntos
Foacutermula para la segunda derivada
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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gt Regla del Trapecio
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gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Derivacioacuten Numeacuterica
Con las mismas hipoacutetesis se puede deducir una foacutermula de tres puntos para la segunda derivada
EJEMPLO Consideremos la siguiente tabla de datos
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Estimar y
SOLUCIOacuteN Para estimar se puede usar la foacutermula de cinco puntos mientras que para estimar
podemos usar una foacutermula de tres puntos para ser exactos la foacutermula apropiada es la foacutermula
Estimacioacuten de con la foacutermula de cinco puntos
Seleccionamos cinco puntos de tal manera que
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Esteban MenesesFrancisco J Torres-Rojas
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Walter Mora F Graacuteficos 3D interactivos con Mathematica y LiveGraphics3D
George Braddock S Sobre la finitud de las series de potencias infinitas de tipo geomeacutetrico-polinomiales
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gt SoftwareDidaacutectico
gt Donaciones
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Nuacutemeros Anteriores de la Revista
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
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Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
Derechos Reservados
Teleacutefono (506)5502225
Fax (506)5502493
Avalada por el Consejo Editorial de la Editorial Tecnoloacutegica de Costa Rica
Para visualizar todas las componentes de esta publicacioacuten requiere Internet
explorer 5x o superior o Netscape 4x o superior
Se recomienda el navegador gratuito Mozilla-FireFox o Mozilla El material
interactivo estaacute implementado en Java Si tiene alguacuten problema puede descargar
Java para su navegador de la siguiente direccioacuten
httpwwwjavacomesdownload
(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode2html [04072006 015601 pm]
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (1 of 4) [04072006 015611 pm]
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (3 of 4) [04072006 015611 pm]
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode6html (1 of 3) [04072006 015614 pm]
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Derivacioacuten Numeacuterica
000 1
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba ya que
Estimacioacuten de con la foacutermula de tres puntos para estimar
Seleccionamos tres puntos de tal manera que
000 100
001 1010050167
002 102020134
003 1030454534
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
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Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Derivacioacuten Numeacuterica
004 1040810774
005 1051271096
006 1061836547
007 1072508181
008 1083287068
009 1094174284
Ahora aplicamos la foacutermula como
como se esperaba Observe que la precisioacuten no es tan buena como la obtenida con la foacutermula de cincpuntos
EJERCICIOS
1 Considere la tabla
11 1042236692
12 1082222055
13 1120140413
14 1156156396
15 1190417757
16 1223057566
17 1254195979
18 1283941742
i) En Excel estimar y y comparar con el valor real
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Derivacioacuten Numeacuterica
ii) En Excel estimar y y comparar con el valor real
2 Implementar una hoja en Excel con o sin macros para que poder calcular la aproximacioacuten de cada una
derivadas usando las cinco foacutermulas vistas en la teoriacutea
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C
Cambridge University2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
Geovani Sanabria B Meacutetodos de Factorizacioacuten de nuacutemeros naturales
Esteban MenesesFrancisco J Torres-Rojas
Un Problema de Conjuntos en Computacioacuten Distribuida
Walter Mora F Graacuteficos 3D interactivos con Mathematica y LiveGraphics3D
George Braddock S Sobre la finitud de las series de potencias infinitas de tipo geomeacutetrico-polinomiales
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Nuacutemeros Anteriores de la Revista
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Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
Derechos Reservados
Teleacutefono (506)5502225
Fax (506)5502493
Avalada por el Consejo Editorial de la Editorial Tecnoloacutegica de Costa Rica
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interactivo estaacute implementado en Java Si tiene alguacuten problema puede descargar
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(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode2html [04072006 015601 pm]
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (1 of 4) [04072006 015611 pm]
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (3 of 4) [04072006 015611 pm]
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (4 of 4) [04072006 015611 pm]
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode6html (1 of 3) [04072006 015614 pm]
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode6html (2 of 3) [04072006 015614 pm]
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm [04072006 015626 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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New Page 3
gt Teoriacutea
gt Integral de Riemann
gt Regla del Trapecio
gt Regla de Simpson gt Romberg
gt Cuadratura Gaussiana
gt Integral definida con Mathematica
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
Geovani Sanabria B Meacutetodos de Factorizacioacuten de nuacutemeros naturales
Esteban MenesesFrancisco J Torres-Rojas
Un Problema de Conjuntos en Computacioacuten Distribuida
Walter Mora F Graacuteficos 3D interactivos con Mathematica y LiveGraphics3D
George Braddock S Sobre la finitud de las series de potencias infinitas de tipo geomeacutetrico-polinomiales
Explore
Villafuerte T et al Geometriacutea Interactiva (I II y III Ciclo)
Borboacuten A et al Generador de Praacutecticas y Examen de Bachillerato
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
Revista digital Matemaacuteticas Educacioacuten e Internetreg
Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
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Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Revista Virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet
Revista digital Matemaacuteticas Educacioacuten e Internetreg
Volumen 6 nuacutemero 2 setiembre 2005
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Fax (506)5502493
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httpwwwjavacomesdownload
(la instalacioacuten procederaacute de manera automaacutetica)
Disentildeo y edicioacuten Walter Mora F
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis E
Inicio
Introduccioacuten Los meacutetodos numeacutericos consisten a grandes rasgos en teacutecnicas para aproximar las soluciones de problemas
expresados mediante modelos matemaacuteticos Para un mismo problema en ocasiones disponemos de varios
meacutetodos y entre uno y otro meacutetodo hay diferencias no soacutelo en la forma en que aproxima dichas soluciones sino
tambieacuten en la eficiencia del algoritmo expresada a grandes rasgos en la cantidad de operaciones que se deben
realizar para obtener una precisioacuten dada
Debido a que por regla general los meacutetodos numeacutericos realizan una cantidad de caacutelculos tediosos desde que se
empezaron a usar las computadoras a finales de los antildeos cuarenta se les ha dado un gran impulso y relevancia
dado que al librarnos eacutestas de los caacutelculos manuales podemos centrar nuestro esfuerzo en la una adecuada
formulacioacuten del problema y en la interpretacioacuten de resultados De esta forma por medio de la computadora se
pierde la dependencia de los meacutetodos analiacuteticos con los cuales se halla la solucioacuten exacta a una cantidad muy
limitada de problemas
Al referirse a la precisioacuten de un meacutetodo numeacuterico no se puede dejar de mencionar el error con que una cantidad
calculada por dicho meacutetodo aproxima a la cantidad verdadera que por lo general es desconocida y que muchas
veces es hasta imposible de calcular Por esto es normal referirse a un meacutetodo y paralelamente al error que se
espera del mismo
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (8 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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El meacutetodo de biseccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Biseccioacuten Software4
Bise
Este es uno de los meacutetodos maacutes sencillos y de faacutecil intuicioacuten para resolver ecuaciones en una
variable Se basa en el Teorema de los Valores Intermedios (TVI) el cual establece que toda fun
continua en un intervalo cerrado toma todos los valores que se hallan entre y
Esto es que todo valor entre y es la imagen de al menos un valor en el
intervalo En caso de que y tengan signos opuestos (
el valor cero seriacutea un valor intermedio entre y por lo que con certeza existe un
que cumple De esta forma se asegura la existencia de al menos una soluc
de la ecuacioacuten
El meacutetodo consiste en lo siguiente De antemano debemos estar seguros de la continuidad de la
funcioacuten en el intervalo Luego verificamos que Calculam
punto medio del intervalo A continuacioacuten calculamos En caso de que
sea igual a cero ya hemos encontrado la raiacutez buscada En caso de que no lo sea verificamos si
tiene signo opuesto con o con Se redefine el intervalo como
o seguacuten se haya determinado en cuaacutel de estos intervalos ocurre un cambio de
signo Con este nuevo intervalo se continuacutea sucesivamente encerrando la solucioacuten en un interval
cada vez maacutes pequentildeo hasta alcanzar la precisioacuten deseada En la siguiente figura se ilustra el
procedimiento descrito
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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El meacutetodo de biseccioacuten
En la primera iteracioacuten del algoritmo de biseccioacuten es claro que la raiacutez se halla a una distanci
menor o igual que pues con toda seguridad la raiacutez se encuentra en alguno de los dos inter
de tamantildeo contiguos al punto medio del intervalo En la segunda iteracioacute
nuevo intervalo mide y de nuevo la distancia entre el nuevo punto medio y es menor o
que Se forman asiacute tres sucesiones de valores y
puede mostrarse faacutecilmente por induccioacuten que en la n-eacutesima iteracioacuten al aproximar con
tiene que
De esta forma si queremos estimar el nuacutemero de iteraciones necesarias para que al aproxim
solucioacuten de la ecuacioacuten mediante el punto medio el error de aproximacioacuten sea menor que un
paraacutemetro de la desigualdad anterior se concluye que deben hacerse al menos
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode3html (4 of 4) [04072006 015607 pm]
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode7html (1 of 8) [04072006 015622 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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El meacutetodo de biseccioacuten
1 iteraciones
Por ejemplo al aplicar el algoritmo de biseccioacuten a una funcioacuten en el intervalo
queremos que el error de aproximacioacuten sea menor o igual que el nuacutem
de iteraciones debe cumplir
por lo que deben realizarse al menos 16 iteraciones
Algoritmo Biseccioacuten
Entrada Una funcioacuten continua definida en un intervalo con
de signos opuestos
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
Inicio
Defina
Mientras
Defina
Si
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode3html (4 of 4) [04072006 015607 pm]
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode5html (3 of 4) [04072006 015611 pm]
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode6html (1 of 3) [04072006 015614 pm]
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode6html (3 of 3) [04072006 015614 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode7html (1 of 8) [04072006 015622 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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El meacutetodo de biseccioacuten
Salida m
Parar
Si redefina De otra forma redefina
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode3html (4 of 4) [04072006 015607 pm]
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesnode6html (2 of 3) [04072006 015614 pm]
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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El meacutetodo de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
El meacutetodo de Newton Software 4 Newton-Rap
Noacutetese que en el algoritmo se ha usado como estimador del error entre un
iteracioacuten y la siguiente Esto se debe a que
El Teorema 1 establece condiciones bajo las cuales puede asegurarse la convergencia del algori
de Newton
Teorema 1 Sea una funcioacuten con segunda derivada continua en un intervalo e
cual existe un cero de Si entonces existe un tal que cuaquier
sea la adivinanza inicial en el intervalo la sucesioacuten generada p
meacutetodo de Newton converge a
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
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Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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El meacutetodo de Newton
Si es una funcioacuten derivable en un intervalo alrededor de una solucioacuten de se
puede formar una sucesioacuten de aproximaciones de de la siguiente forma Tal y como
ilustra en la figura 3 para cuando se ha calculado una aproximacioacuten la siguiente
aproximacioacuten se obtiene hallando la interseccioacuten con el eje de la recta tangente en el
punto Dicha recta tangente tiene la forma
Al resolver se despeja el valor de obteniendo
Este meacutetodo algunas veces no converge pues depende de la escogencia de la aproximacioacuten inic
asiacute como de las condiciones propias de y alrededor de la solucioacuten de
Por ejemplo si la derivada de en la raiacutez de la ecuacioacuten es cero en caso de que
aproximacioacuten esteacute suficientemente cerca no solamente puede producir una divisioacuten por cero sin
tambieacuten una nueva aproximacioacuten muy lejana En los casos en que ocurre convergencia puede no
que el algoritmo es bastante raacutepido en comparacioacuten con los dos meacutetodos presentados previamen
En la sesioacuten de laboratorio se puede notar esta diferencia en la rapidez de convergencia
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
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Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
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Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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El meacutetodo de Newton
Algoritmo Newton
Entrada Una funcioacuten derivable
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm [04072006 015626 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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El meacutetodo de Newton
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
Tabla de Contenidos
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Meacutetodo de punto fijo
Walter Mora F Joseacute Luis Espin
Inicio
Meacutetodo de punto fijo Software 4 Punto F
El meacutetodo de punto fijo se aplica a una ecuacioacuten de la forma Se parte de una adivinan
inicial y se aplica la foacutermula para En caso de que exista
si es continua en este valor se tiene que
De esta forma seriacutea una solucioacuten buscada
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
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Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Meacutetodo de punto fijo
Algoritmo Punto Fijo
Entrada Una funcioacuten continua
Paraacutemetros
= Maacuteximo nuacutemero de iteraciones
= Nivel de precisioacuten respecto a la solucioacuten exacta
= Valor inicial
Inicio
Defina
Mientras
Si
Salida
Parar
Incremente
Salida El meacutetodo fracasoacute despueacutes de iteraciones
Parar
El siguiente teorema (Teorema 1) nos da algunas condiciones suficientes para la convergencia del
algoritmo de punto fijo para un valor inicial escogido en un intervalo apropiado Su demostracioacuten pu
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Meacutetodo de punto fijo
consultarse con detalle en [1]
Teorema 2 Sea una funcioacuten continua en un intervalo tal que
entonces tiene un punto fijo en
Si ademaacutes existe en y es posible hallar una constante tal que
entonces el punto fijo de en es uacutenico
Adicionalmente si es continua en y entonces para cualquier valor ini
la sucesioacuten definida por
converge a y
Tabla de Contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Esp
Inicio
Laboratorio con Excel
La hoja electroacutenica Excel proporciona un ambiente suficientemente poderoso para desarrollar muchos algoritm
meacutetodos numeacutericos con la ventaja de que es muy probable que el usuario de Microsoft Windows lo tenga insta
en su computadora personal o en su oficina a diferencia de otros ambientes de programacioacuten de caacutelculo y
visualizacioacuten graacutefica Sin embargo al tratar de evaluar foacutermulas definidas por el usuario un poco extensas o
complejas es muy incoacutemodo hacerlo directamente en las celdas de la hoja con las funciones baacutesicas que vienen
incluidas en el Excel Por ejemplo para evaluar una funcioacuten como en el val
se encuentra en la celda A1 habriacutea que darle la instruccioacuten
=+SENO(A1)+(A12^(5A1)+1)(1+LN(A1))
El problema de esta foacutermula no radica soacutelo en su extensioacuten al momento de escribirla sino tambieacuten en que no s
presta para su reutilizacioacuten en otros caacutelculos Tampoco es adecuada para hacerle variaciones con el fin de evalu
otras funciones
Una forma alternativa que facilita mucho el trabajo es programando un moacutedulo o funcioacuten especiacutefica que evaluacutee
foacutermula En primer lugar abrimos un archivo Excel que se llame por ejemplo ecuacionesxls Ahora
ingresamos al menuacute y en la opcioacuten Herramientas seleccionamos Macros Luego se elige Editor de
Visual Basic
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
En el menuacute Insertar seleccionamos Moacutedulo y escribimos el siguiente coacutedigo
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Note que la funcioacuten se escribe diferente en Excel que en el macro hecho con Visual Basic
Una vez que se ha definido este macro podemos ahora evaluar en cualquier nuacutemero que se encuentre en su
dominio y en particular en el valor que se encuentre en una celda de Excel por ejemplo si un valor se encuent
la celda A1 se puede evaluar como +g(A1) Tambieacuten se puede evaluar en un valor especiacutefico por ejem
+g(03335) Otro uso muy importante de las funciones definidas por el usuario se realiza dentro de otras
funciones tambieacuten definidas por el usuario Por ejemplo se le puede agregar al mismo moacutedulo definido previam
una funcioacuten que al momento de evaluar en valores concretos de invoca a la
funcioacuten para realizar parte de los caacutelculos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Function g(x)
g = Sin(x) + (x 2 ^ (5 x) + 1) (1 + Log(x))
End Function
Function h(w)
h = 3 w ^ 2 - g(w)
End Function
Algoritmo de biseccioacuten
Vamos a ilustrar la forma en que se puede implementar en Excel el algoritmo de biseccioacuten con la funcioacuten
en el intervalo
En la figura que sigue se ilustra la graacutefica de en dicho intervalo Al ser una funcioacuten continua en
el algoritmo de biseccioacuten es aplicable ya que tiene signo opuesto en los extremos del intervalo
Iniciamos entonces la definicioacuten de la funcioacuten
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Al comienzo nuestra hoja electroacutenica puede lucir asiacute
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
A B C D E F G
1 a m bf(a)
f(m) f(b)
2 -2-051 -4981684361 -313212538906 150000
3
4
5
donde las celdas A2 y C2 contienen los valores y del intervalo con que arranca el meacutetodo La celda B2
contiene el punto medio del intervalo por lo que el valor que le damos a esta celda es +(A2+C2)2 Este
serviraacute como aproximacioacuten de una raiz de la ecuacioacuten Debido a eacutesto la distancia entre la so
exacta y la aproximacioacuten es menor o igual que Asiacute en la celda G2 se ha calculado el error
aproximacioacuten siguiendo la foacutermula +(C2-A2)2
En las celdas D2 E2 y F2 se encuentran respectivamente los valores y calculados co
+f(A2) +f(B2) y +f(C2) El momento clave del algoritmo de biseccioacuten ocurre en el siguiente paso al de
nuevo intervalo escribiendo en las celdas A3 y C3 las operaciones de decisioacuten
En la celda A3 +SI(D2E2lt0B2A2)
En la celda C3 +SI(E2F2lt0C2B2)
De esta forma nuestra hoja luce ahora asiacute
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
2 -2 -05 1 -4981684361-313212538906 150000
3 -05 1
4
5
Ahora se copian los caacutelculos de la fila 2 que faltan en la fila 3 Finalmente se copia la fila 3 hacia abajo tantas v
como sea necesario hasta lograr la precisioacuten que se quiera
A B C D E F G
1 a m b f(a) f(m) f(b)
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (2 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
2 -2 -05 1 -4981684361 -313212 538906 150000
3 -05 025 1 -3132120559 -110128 538906 075000
4 025 0625 1 -1101278729 111534 538906 037500
5 025 04375 0625 -1101278729 -016362 111534 018750
6 04375 053125 0625 -0163624706 042485 111534 009375
7 04375 0484375 053125 -0163624706 011902 042485 004688
804375 04609375 0484375 -0163624706-002506011902002344
9 04609375 047265625 0484375 -0025062777 004627 011902 0011721004609375 0466796875 047265625 -0025062777001043 004627 000586
1104609375 04638671880466796875-0025062777 -000736001043 000293
12 0463867188 0465332031 0466796875 -0007359382000152 001043 000146
13 046386718804645996090465332031-0007359382-000292 000152 000073
140464599609 046496582 0465332031 -0002919988-000070 000152 000037
15046496582 04651489260465332031-0000698254 000041 000152 000018
16046496582 0465057373 0465148926 -0000698254-000014 000041 000009
170465057373 0465103149 0465148926 -0000142608000014 000041 000005
Cabe notar que en la fila 17 de la hoja se encuentra la interacioacuten nuacutemero 16 y que una aproxi- macioacuten para la
solucioacuten de es Al tener un error estimado de
tenemos la seguridad de que esta estimacioacuten de la raiacutez de tiene 4 decimales de precisioacuten
Algoritmo de falsa posicioacuten
El procedimiento para obtener la tabla siguiente es en casi igual al que se siguioacute para biseccioacuten excepto en la
de obtener el valor de en la celda B2 al calcularse como
+A2-D2(C2-A2)(F2-D2)
A B C D E F G H
1a q b f(a) f(q) f(b) b-a
2 -2 -0558921309 1 -4981684361 -323194 538906 300000
En este ejemplo el mejor criterio de parada es observar el valor de la funcioacuten
Meacutetodo de Newton
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Continuando con los experimentos ligados a buscar una solucioacuten de la ecuacioacuten pero
no estamos limitados a un intervalo sino que quedamos dependiendo de queacute tan adecuada es la escogencia
hagamos de una adivinanza inicial y de las caracteriacutesticas propias de la funcioacuten
podemos ingresar de nuevo al moacutedulo que habiacuteamos definido en el editor de Visual Basic para agregarle a
declaracioacuten de y su derivada quedando este moacutedulo asiacute
Function f(x)
f = Exp(2x) + x -3
End Function
Function fprima(x)
fprima = 2Exp(2x) + 1
End Function
La siguiente tabla contiene los caacutelculos realizados para este problema partiendo de un valor inicial de
En la columna D aparece el teacutermino que sirve como una estimacioacuten del error con que aproxim
solucioacuten exacta Puede observarse que a diferencia de los meacutetodos previos en este ejemplo se alcanza con sol
5 iteraciones la precisioacuten que dichos meacutetodos logran con cerca de 17 iteraciones
A B C D
1
2 0 15 1858553692 0451422205
3 1 1048577795 6191552782 035818412
4 2 0690393675 1668426176 0186290092
5 3 0504103583 0244786601 0037767748
6 4 0466335835 0007625436 0001253652
7 5 0465082183 798133E-06 131491E-06
8 6 0465080868 876588E-12 144417E-12
Meacutetodo de punto fijo
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm [04072006 015626 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm [04072006 015626 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode2html (1 of 2) [04072006 020935 pm]
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode2html (2 of 2) [04072006 020935 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode3html (1 of 2) [04072006 020942 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode3html (2 of 2) [04072006 020942 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (1 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (2 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (1 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (2 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (3 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para implementar el meacutetodo de punto fijo para resolver el mismo problema podemos ll
a la forma de varias maneras Una seriacutea definiendo la funcioacuten Partiendo
valor inicial de se obtiene la tabla de valores
A B C D
1
2 0 -3 2997521248
3 1 2997521248 -3984337428 5997521248
4 2 -3984337428 3 4014312641
5 3 3 -4004287935 4014337428
6 4 -4004287935 3 4034287935
Claramente en este caso ha ocurrido un enciclamiento de las iteraciones alrededor de los valores y
por lo que no converge
No obstante si llevamos la misma ecuacioacuten a la forma y daacutendole un valor inicial d
esta vez siacute nos convege y de forma muy raacutepida
A B C D
1
2 0 11 0320926943
3 1 0320926943 049273543 0779073057
4 2 049273543 0459596173 0171808487
5 3 0459596173 0466161528 0033139257
6 4 0466161528 0464867668 0006565355
7 5 0464867668 0465122919 000129386
8 6 0465122919 0465072574 0000255251
9 7 0465072574 0465082504 503453E-05
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm [04072006 015626 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm [04072006 015626 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Como puede verse en la tabla el meacutetodo de punto fijo ha funcionado bien al aplicaacuterselo a la funcioacuten
siendo una forma diferente de plantear la solucioacuten de la ecuacioacute
En el ejercicio 5 se pide verificar condiciones que aseguran la convergencia del algor
para en un intervalo dado de acuerdo con el teorema
Tabla de Contenidos
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOGraficaGeneralGraficaFuncioneshtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesNewtonNewtonhtm [04072006 015625 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode2html (2 of 2) [04072006 020935 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode3html (2 of 2) [04072006 020942 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (1 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (2 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (2 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (2 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (6 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (7 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesSitioBiseccionBiseccionhtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOExcelnode2html [04072006 020842 pm]
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode2html (1 of 2) [04072006 020935 pm]
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode3html (1 of 2) [04072006 020942 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (1 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (1 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (2 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesRegulaFalsiRegulaFalsehtm [04072006 015626 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm [04072006 015626 pm]
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOExcelnode2html [04072006 020842 pm]
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode2html (1 of 2) [04072006 020935 pm]
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
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Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode3html (1 of 2) [04072006 020942 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
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Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (1 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (1 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioWebEcuacionesPuntoFijoPuntoFijohtm
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
Derechos Reservadoss
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Programacioacuten de macros VBA para Excel MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espinoza B
| MSc Walter Mora F MSc Joseacute Luis Espin
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Introduccioacuten
Microsof Excelreg es un software para el manejo de hojas electroacutenicas agrupadas en libros para caacutelculos de casi cualquier
iacutendole Entre muchas otras aplicaciones es utilizado en el tratamiento estadiacutestico de datos asiacute como para la presentacioacuten
graacutefica de los mismos La hoja electroacutenica Excel es ampliamente conocida en forma generalizada por profesionales y
estudiantes en proceso de formacioacuten pero hay una gran cantidad de usuarios que no conocen a profundidad su gran pote
adaptabilidad a los diferentes campos del conocimiento
Para cientiacuteficos e ingenieros el Excel constituye una herramienta computacional muy poderosa Tambieacuten tiene gran util
para ser utilizado en la ensentildeanza de las ciencias y la Ingenieriacutea particularmente en la ensentildeanza de los meacutetodos numeacuter
Pese a que existen en el mercado programas computacionales muy sofisticados tales como MathLab Mathematica etc
estaacuten tan disponibles como Excel que usualmente forma parte del paquete baacutesico de software instalado en las computad
que funcionan bajo el sistema Windowsreg de Microsoft
A continuacioacuten se brinda al lector una breve introduccioacuten a algunas actividades de programacioacuten con macros escritos en
(una adaptacioacuten de Visual Basic para Office de Microsoft) definidos desde una hoja electroacutenica de Excel Salvo pequentilde
diferencias para versiones en ingleacutes el material puede ser desarrollado en cualquier versioacuten
Cidse - Revista virtual Matemaacutetica Educacioacuten e Internet - ITCR
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
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Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
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Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
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Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Introduccioacuten
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Introduccioacuten
Otra teacutecnica muy uacutetil para aproximar una funcioacuten real de variable real es mediante polinom
interpolacioacuten Estos son polinomios que coinciden con la funcioacuten en un conjunto finito de puntos
Dada una funcioacuten y puntos de la graacutefica de
existe un uacutenico polinomio de grado menor o igual que que pasa por es
puntos Este se llama el polinomio interpolante de los puntos
En muchas ocasiones no se conoce la funcioacuten por lo que se dispone de puntos
que pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten hipoteacutetica y lo que se quiere
determinar de igual forma el polinomio nterpolante que pasa por esos puntos En estos cas
dicho polinomio se vuelve todaviacutea maacutes uacutetil pues ante la ausencia de la funcioacuten que origina esos dat
nos da una manera de aproximarla en valores distintos de
En el caso elemental de dos puntos lo que se busca es el polinomio de grado
que pasa por dichos puntos Esto es lo que siempre se hace manualmente al determinar la recta que
por dichos puntos
El siguiente ejemplo es tomado de Nakamura Si tenemos cuatro puntos
y hay que determinar el polinomio de
interpolacioacuten por los que teniendo en cuenta que al
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Introduccioacuten
evaluarlo en cada una da las abscisas tiene que dar la ordenada se forma el siguiente sistema
ecuaciones cuya solucioacuten son los coeficientes del polinomio Finalmente se obtiene
Tabla de contenidos
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (1 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (9 of 9) [04072006 021023 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
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Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
httpslidepdfcomreaderfullnumericomoraespinoza 7475
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Polinomio interpolante de Lagrange En la presente seccioacuten se desarrolla una manera de obtener el polinomio interpolante
Para ilustrar la forma en que opera este meacutetodo veamos un caso simple del polinomio interpolante q
pasa por tres puntos y
Puede verificarse faacutecilmente que el siguiente polinomio de grado menor o igual que dos
cumple y por lo que es el polinomio de interpol
En general el polinomio de interpolacioacuten de Lagrange que pasa por los puntos
tiene la forma
Para una cantidad considerable de puntos si bien es cierto que resulta interesante la determinacioacuten de
polinomio interpolante tambieacuten es cierto que los polinomios de grado alto tienden a tener muchas
oscilaciones que al cabo les restan importancia para la aproximacioacuten numeacuterica y maacutes todaviacutea para la
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (8 of 9) [04072006 021023 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (9 of 9) [04072006 021023 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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Polinomio interpolante de Lagrange
visualizacioacuten graacutefica Alternativamente otra teacutecnica muy valiosa es el uso de splines cuacutebicos pero es
forma de hacerlo se deja para la sesioacuten de laboratorio
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton Software4 Diferencias Divididas
El caso maacutes sencillo se presenta cuando queremos interpolar dos puntos obtenieacutendose la m
conocida funcioacuten lineal que une dos puntos
Si los puntos pertenecen a la graacutefica de una funcioacuten la pendiente que tiene una forma de diferenc
divididas representa una aproximacioacuten muy global de la primera derivada de con variando en el interv
En el caso de tres puntos en principio se busca el polinomio de interpolacioacuten d
dos de la forma
Al evaluar el polinomio en cada uno de los tres puntos y despejando y se obtiene
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode4html (2 of 2) [04072006 020949 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (1 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (2 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (3 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (3 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (5 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (6 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (7 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Una forma sencilla de hacer los caacutelculos anteriores es determinando sucesivamente las entradas de un arreglo trian
Donde para En la diagonal de este arreglo triangular aparecen los valores y
A manera de ejemplo con una cantidad mayor de puntos determinemos por el meacutetodo de diferencias divididas de
Newton el polinomio interpolante que pasa por los puntos y El arreglo tria
en este caso toma la forma especiacutefica
Se concluye entonces que
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Algoritmo de Neville Software 4 Neville
Aunque no es difiacutecil implementar el polinomio de Lagrange hay mejores algoritmos para obtener el mismo uacutenico polinomio
interpolante que pasa por los nodos Por ejemplo estaacute
meacutetodo de diferencias divididas de Newton El algoritmo de Neville no calcula sino que evaluacutea varios polinomios
interpolantes de Lagrange en un valor dado
Sea el polinomio de Lagrange que pasa por los nodos
Por ejemplo
pasa por es decir
pasa por es decir
pasa por
pasa por
Con esta definicioacuten de se tiene la siguiente relacioacuten
Aplicando esta relacioacuten para se logra calcular varios polinomios interpolantes de Lagra
un valor como se muestra en la siguiente tabla (para el caso de 5 nodos)
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
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Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
EJEMPLO La funcioacuten Gamma incompleta se define como
Supogamos que tenemos la siguiente tabla de datos obtenida con y
00
000467884
001752309
003693631
006155193
Si queremos estimar en debemos usar polinomios que al menos pasen por y Por ejemplo
etc
Al estimar usando el algoritmo de Neville (usando la implementacioacuten en Java de esta seccioacuten) obtenemos la
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionNevilleTeorianode5bhtml (2 of 4) [04072006 021003 pm]
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
Este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142)
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
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introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
Las mejores aproximaciones a se obtienen con los polinomios interpolantes
y
ALGORITMO DE NEVILLE
ENTRADA el nuacutemero a evaluar y los nodos
PASO 1) Para
PASO 2) Para
Para
PASO 3) Desplegar la tabla
EJERCICIOS
1 Complete la fila 6 en la tabla
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
Este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142)
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University of Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University Sydney
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (1 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (2 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (3 of 9) [04072006 021023 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (4 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (5 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (6 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (7 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (8 of 9) [04072006 021023 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (9 of 9) [04072006 021023 pm]
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
httpslidepdfcomreaderfullnumericomoraespinoza 6975
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Interpolacioacuten por diferencias divididas de Newton
2 Cuaacutel es le error cometido al estimar con una recta
3 Estime y
4 Modifique la macro que se propone en el tema Diferencias Divididas de Newton para implemetar el algoritmo de Neville en
hoja de Excel
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2002
3Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 2000
4
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge University Press 2nd ed 1992
Tabla de contenidos
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
httpslidepdfcomreaderfullnumericomoraespinoza 7475
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Trazadores cuacutebicos
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Trazadores cuacutebicosSoftware
4 Trazadores cuacute
(frontera norm
Para un conjunto numeroso de puntos no es muy uacutetil calcular el polinomio interpolante que pasa po
estos puntos pues eacuteste tiende a tener grandes oscilaciones1 Maacutes aconsejable es hacer una interpola
secuencial de grado bajo sobre subconjuntos maacutes pequentildeos del total de puntos definiendo asiacute una
funcioacuten a trozos
La interpolacioacuten a trozos maacutes uacutetil y de uso generalizado en diversos compos tales como el disentildeo lo
graacuteficos por computadora la economiacutea etc es la que se realiza mediante polinomios de grado tres
llamados trazadores o splines cuacutebicos que se definen en cada uno de los subintervalos
definidos por las abscisas de los puntos de los puntos a interpolar La idea es construir es
polinomios cuacutebicos de tal forma que cualesquiera dos de ellos definidos en intervalos contiguos
y ambos coincidan en no solo como funcioacuten sino tambieacuten en su
primera y segunda derivada con el fin de que haya suavidad en los puntos de coinciden
de ambas graacuteficas
Subsecciones
q Un caso particular
q El caso general
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode5html [04072006 021008 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel C
Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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Inicio
Un caso particular
Vamos a ilustrar el proceso de construccioacuten con el ejemplo siguiente en el cual se trata de hallar el trazador cuacutebico para los puntos
y
Como puede observarse es necesario construir el trazador que se define como en el intervalo como en el i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (1 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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Un caso particular
y como en el intervalo donde
Como y es claro que
Ademaacutes se define
En los siguientes pasos se dan condiciones que deben cumplir los coeficientes de los polinomios cuacutebicos y para
1 Continuidad
En primer lugar pedimos que coincida con en Ademaacutes debe coincidir con en Estas do
condiciones junto a la definicioacuten que se hizo antes de que nos conduce a las tres ecuaciones
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
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Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Un caso particular
donde
3 Suavidad
Como
Ahora debe cumplirse que y que Al agregrarle a estas dos condiciones la definicioacuten de
se obtienen las tres ecuaciones
4 Coincidencia en concavidad
Calculando la segunda derivada de cada uno de los polinomios
Ahora se le pide la condicioacuten y
Como De manera similar a como se hizo en los anteriores casos se agrega la definicioacuten de
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
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Un caso particular
se obtienen las ecuaciones
5 Despejando de la ecuacioacuten 3 se obtiene
sustituyendo en 1 y en 2 se obtienen las relaciones 5 y 6
Despejando de la ecuacioacuten 5
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
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Un caso particular
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El caso general
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Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Un caso particular
y haciendo un corrimiento de iacutendices se obtiene
De igual forma en la ecuacioacuten 6 se hace un corrimiento de iacutendices para obtener
Al sustituir en esta uacutelima ecuacin la expresioacuten para obtenida en (7) y en (8) y haciendo las simplificaciones del caso se obtiene el
de ecuaciones
Concretamente es el sistema
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Un caso particular
6 Trazador cuacutebico con frontera libre
Hay varios tipos de trazadores que se pueden obtener dependiendo de las condiciones de frontera que le pongamos en los extremos
en el cual se estaacute haciendo la interpolacioacuten En este material y continuando con el ejemplo que estamos trabajando le pedimos al traza
las condiciones
y por lo que se concluye que y que De esta manera el sistema anterior puede e
en forma matricial
En nuestro ejemplo el sistema anterior toma la forma
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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Un caso particular
La solucioacuten de este sistema es
Como ya se sabiacutea desde antes
De la ecuacioacuten 4 calculamos
De la ecuacioacuten 7 se obtiene
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (7 of 9) [04072006 021023 pm]
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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Un caso particular
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Un caso particular
Finalmente se concluye que el trazador cuacutebico con frontera libre es
Tabla de contenidos
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionTrapecioTrapeciohtm
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Un caso particular
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode6html (9 of 9) [04072006 021023 pm]
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
httpslidepdfcomreaderfullnumericomoraespinoza 7575
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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El caso general
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
El caso general
Para un conjunto de puntos en el proceso de constru
del trazador cuacutebico se buscan los coeficientes y que cumplan las siguientes relaciones
1
2 Ademaacutes
3
4
5
6 Se forma un sistema de ecuaciones con incoacutegnitas
Al agregarle a este sistema las condiciones de frontera libre se concluye que
y el sistema resulta con una matriz tridiagonal de coeficientes que tiene solucioacuten uacutenica(ver
Ademaacutes esta es una solucioacuten expliacutecita tal y como se nota en el siguiente seudo-coacutedigo basado en [1]
7 Algoritmo de trazador con frontera libre
Entrada con
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (1 of 2) [04072006 021100 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (2 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (3 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode9html [04072006 021239 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (1 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode10html (2 of 2) [04072006 021247 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (1 of 2) [04072006 021253 pm]
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode11html (2 of 2) [04072006 021253 pm]
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode12html [04072006 021258 pm]
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httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioIntegracionRiemannRiemannSitiohtm [04072006 021316 pm]
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El caso general
Salida
[1] Para se define
[2]
[3] Para se define
[4] Se define
[5] Para se define
[6] Para se define
Tabla de contenidos
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode7html (2 of 2) [04072006 021100 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Ca
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
httpwwwcidseitcraccrcursos-lineaNUMERICOSitioInterpolacionnode8html (1 of 3) [04072006 021145 pm]
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
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Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
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Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
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Bibliography
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Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Inicio
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En primer lugar se espera que el usuario resuelva el sistema de ecuaciones lineales con el que se concluyoacute la seccioacute
introductoria y use los comandos especiacuteficos de MATLAB para su solucioacuten
En efecto se puede seguir la siguiente secuencia de instrucciones para determinar la solucioacuten del sistema
gtgt A = [ 1331 121 11 1
12167 529 23 1
59319 1521 39 1
132651 2601 51 1 ]
gtgt b = []
gtgt b = [ 3887 4276 4651 2117 ]
gtgt c = Ab
c = -02015
14385
-27477
54370
Con este proceso se han obtenido los coeficientes del polinomio
Otra manera de resolverlo es directamente con comandos especiacuteficos del software como se explica a continuacioacuten
MATLAB realiza varias tareas de interpolacioacuten mediante el comando INTERP1 el cual dependiendo de los paraacutem
con que sea evaluado ejecuta meacutetodos diferentes de interpolacioacuten2
Para hallar los coeficientes del polinomio interpolante podemos recurrir al comando polyfit que tiene sintaxis
polyfit(XYm) el cual retorna el polinomio de miacutenimos cuadrados de grado de mejor ajuste a los datosbien sabido que si tenemos puntos el polinomio de grado que mejor se ajusta a esos datos en el sentido
miacutenimos cuadrados es preciacutesamente el polinomio interpolante
Por ejemplo para hallar el resultado del polinomio interpolante que pasa por los cuatro puntos
y al evaluarlo en el valor de se puede seguir
siguiente secuencia de instrucciones
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
Tabla de contenidos
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Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
Tabla de contenidos
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt X=[11 23 39 51]
gtgt Y=[38870 42760 465110 21170]
gtgt P = polyfit(XY3)
gtgt Resultado=Polyval(P25)
Esto nos da el resultado
gtgt P =
-02015 14387 -27481 54372
gtgt Resultado=
44108
El resultado obtenido en la variable son los coeficientes del polinomio de interpolacioacuten dispuestos en un vecto
P = -02015 14385 -27477 54370
Estos coeficientes se interpretan como el polinomio
Note que la instruccioacuten gtgt Resultado=Polyval(P25) nos permite el valor del polinomio en E
funcioacuten predeterminada de MATLAB permite tambieacuten evaluar un polinomio en un vector de valores y en este caso
retornariacutea un vector de resultados Esta adaptabilidad de la funcioacuten Polyval para evaluarse en un vector de valor
hace muy uacutetil para graficar cualquier polinomio en un intervalo dado como veremos en el siguiente ejemplo
La siguiente secuencia de instrucciones estaacute orientada al caacutelculo del polinomio interpolante para los puntos
y y alternativamente la aproximacioacuten y visualizacioacuten del trazad
cuacutebico (splines)
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
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Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
Tabla de contenidos
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Sesioacuten de laboratorio con MATLAB
gtgt hold off
gtgt x=[1 3 4 5 7 10]
gtgt y=[5 1 3 -1 4 2]
gtgt P = polyfit(xy5)
gtgt t=00111
gtgt W=polyval(Pt)
gtgt plot(xyk)
gtgt hold on
gtgt plot(tWk)
gtgt z=interp1(xytspline)
gtgt plot(tzr)
En figura 0 puede compararse el trazador cuacutebico con el polinomio interpolante para los seis puntos Como puede n
el trazador cuacutebico se acomoda mejor a los datos y no produce oscilaciones indeseables para efecto de hacer
extrapolaciones maacutes apropiadas
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Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
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Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
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Sydney
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Sesioacuten de laboratorio con Excel
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Sesioacuten de laboratorio con Excel
Para calcular el polinomio interpolante que pasa por un conjunto de puntos
en una hoja de Excel a manera de ejemplo los digitamos en dos columnas
q Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
q Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
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592018 Numerico_Mora_Espinoza - slidepdfcom
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
Tabla de contenidos
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
Parte de este documento fue generado usando LaTeX2HTML translator Version 992beta6 (142
Copyright copy 1993 1994 1995 1996 Nikos Drakos Computer Based Learning Unit University
Leeds
Copyright copy 1997 1998 1999 Ross Moore Mathematics Department Macquarie University
Sydney
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Cald
Inicio
Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas Para implementar el meacutetodo de diferencias divididas de Newton a nuestro criterio podemos seguir dos cam
para obtener los caacutelculos Uno de estos caminos se realiza a paso lento y consiste en ir calculando el valor
diagonal de cada celda del arreglo triangular y copiarlo hacia abajo Por ejemplo para calcular el valor de la
D6 se hace en eacutesta la operacioacuten
+(C6-C5)(B6-B5)
Luego se copia el resultado obtenido en las celdas C7 y C8 De igual forma se calcula la celda E7
+(D7-D6)(B7-B5)
y asiacute sucesivamente hasta completar el arreglo triangular
Otro camino maacutes elegante en teacuterminos de programacioacuten es un macro o subrutina que llamaremos
CalculaDiferencias cuyo coacutedigo es el siguiente
Sub CalculaDiferencias()
Dim R As Range
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim v(1 To 100) As String
Dim A(1 To 100) As String
Set R = Selection
n = RRowsCount
For i = 1 To nv(i) = R(i 2)
A(i) = 0
Next i
For j = 1 To (n-1)
For i = j To (n-1)
Cells(i+5 3+j)Value = (v(i+1) - v(i))(R(i+1 1) - R(i+1 - j 1))
A(i+1) = Cells(i+5 3+j)Value
Next i
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Implementacioacuten del meacutetodo de diferencias divididas
For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
End Sub
Para ejecutar este macro una forma sencilla de invocarlo es dibujando un oacutevalo mediante la barra de herram
de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
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Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
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5
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For k = j To n
v(k) = A(k)
Next k
Next j
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de dibujo Seguidamente con el botoacuten derecho del mouse seleccionamos ``Agregar texto y escribim
por ejemplo Calcula Nuevamente con el botoacuten derecho se selecciona Asignar macro y se esco
macro CalculaDiferencias De esta forma ya estaacute listo para aplicar el algoritmo seleccionando el rango en q
encuentran el conjunto de puntos de coordenadas a interpolar Una vez seleccionado le damos cl
en el oacutevalo y se genera todo el arreglo triangular de una sola vez
En la figura 5 se observa el resultado de la aplicacioacuten del macro CalculaDiferencias
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
End Function
En este caso podemos ejecutar esta funcioacuten en algunos valores que decidamos usar como muestr
maacutes razonable es que dichos valores se encuentren en el rango recorrido por las abscisas de los p
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a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
Luego procedemos a copiar hacia abajo para realizar el caacutelculo en el valor de las celdas B9 B10
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Bibliography
Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
Chapra S Canale R Meacutetodos Numeacutericos para Ingenieros Ed Mc Graw Hill 4a ed 2
3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
Nakamura S Anaacutelisis Numeacuterico y Visualizacioacuten Graacutefica con MATLAB Pearson Educac
Meacutexico 1997
5
Press W Teukolsky S Vterling W Flannery B Numerical Recipes in C Cambridge
University Press 2nd ed 1992
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Implementacioacuten del polinomio interpolante de Lagrange
Otro macro de mucho intereacutes es el que calcula de obtener el polinomio interpolante de Lagrange
continuacioacuten se presenta el coacutedigo del macro Lagrange que retorna el valor del polinomio
interpolante en un valor y que se calcula con base en la tabla de valores que ha sido seleccion
en la hoja electroacutenica
Function Lagrange(R As Range x As Double) As Double
Dim suma As Double
Dim prod As Double
Dim n As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
n=REntireRowCount
suma = 0
For j=1 To n
prod = RCells(j2)
com = RCells(j1)
For i=1 To n
If iltgtj Then
prod = prod(x-RCells(i1))(RCells(j1)-RCells(i1))
End If
Next
suma = suma + prod
Next
Lagrange = suma
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extrapolando los posibles valores en la variable dependiente asociados a valores nuevos de la var
independiente Supongamos que ahora nuestra tabla de puntos se encuenta en el bloque E2F5 d
hoja
En la columna B a partir de la fila 8 podemos escribir una lista de valores de por ejemplo 1
2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
de la celda B8 lo hacemos escribiendo en la celda C8
=+Lagrange($E$2$F$5B8) 3
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a interpolar En aquellos valores que no esteacuten en la lista original de puntos lo que estamos hacien
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2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 y 7 Para calcular el polinomio interpolante de Lagrange en el v
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2
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3
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Walter Mora F Joseacute Luis Espinoza B Manuel Calde
Inicio
Bibliografiacutea
1
Burden R Faires D Anaacutelisis Numeacuterico Ed Thomson 6a ed 1998
2
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3
Mathews J Fink K Meacutetodos Numeacutericos con MATLAB Prentice Hall 3a ed 20004
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