SOLUCION NUMERICAY SISTEMA DE ECUAICONES DIFERENCIALES

MATERIA:

ANALISIS NUMERICO

CATEDRATICO:

ING. ALONSO LANDERO DE LA CRUZ

ALUMNO:

LUIS GUSTAVO GOMEZ VELAZQUEZ

CARRERA:

ING. PETROLERA

TRABAJO:

PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS UNIDAD VI

SEMESTRE: GRUPO:

“3°” ”A”

TURNO:

MATUTINO

CARRETERA NACAJUCA JALPA, A

INDICE

TEMA………………………………………………………………………………………………….N° DE PAGINA

INTRODUCCION……………………………………………………………………………………………………..………….3

SOLUCION NUMERICAY SISTEMA DE ECUAICONES DIFERENCIALES………..………………4

6.1 METODO DE LA SERIE DE TAYLOR……………………………………………………………………………4

6.2 MÉTODO DE EULER Y EULER MEJORADO………………………………………………………………6

6.3 MÉTODO DE RUNGE-KUTTA……………………………………………………………………………………11

6.4 SOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS CON VALORES INICIALES y 6.5 APLICACIONES……………………………………………………………………14

CONCLUSION……………………………………………………………………………………………………………………23

BIBLIOGRAFIA…………………………………………………………………………………………………………………..24

INTRODUCCION

La solución numerica y los sistemas de ecuaciones es uno de los temas muy amplios en la materia del análisis numérico ya que por su gran importancia es uno de los temas en los cuales se hace uso de métodos de resolución de problemas, métodos que si no son llevados a cabo con la expectativa eficaz su comprensión se hace un poco lenta, por ello el propósito del trabajo.

UNIDAD 6: SOLUCION NUMERICAY SISTEMA DE ECUAICONES DIFERENCIALES.

6.1 METODO DE LA SERIE DE TAYLOR

Si la función f y sus primeras n+1 derivadas son continuas, en un intervalo que contiene a y x, entonces el valor de la función esta dado por:

Con frecuencia es conveniente simplificar la serie de Taylor definiendo un paso h = xi+1 - xi expresando la serie de Taylor como:

Uso de la expansión en serie de Taylor para aproximar una función con un número infinito de derivadas.

Utilizar los términos de la serie de Taylor con n= 0 hasta 6 para aproximar la función f(x) = cos(x) en xi+1 = π/3 y sus derivadas en xi = π /4. Esto significa que h = π /3- π /4 = π /12, los valores de las derivadas y el error de aproximación se presenta en la siguiente tabla.

Orden n fn(x) fn(p/4) error (%)

0 cos(x) 0.707106781 -41.4

1 -sen(x) 0.521986659 -4.4

2 -cos(x) 0.497754491 0.449

3 sen(x) 0.499869147 2.62x10-2

4 cos(x) 0.500007551 -1.51x10-3

5 -sen(x) 0.500000304 -6.08x10-5

6 -cos(x) 0.499999988 2.40x10-6

Note, que a medida que se introducen más términos, la aproximación se vuelve más exacta y el porcentaje de error disminuye. En general podemos tener una aproximación polinomial de la función coseno, con sus derivadas en cero dada por

Orden n fn(x) fn(0)

0 cos(x) 1

1 -sen(x) 0

2 -cos(x) -1

3 sen(x) 0

4 cos(x) 1

5 -sen(x) 0

6 -cos(x) -1

7 sen(x) 0

8 cos(x) 1

9 -sen(x) 0

10 -cos(x) -1

La aproximación polinomial final queda:

Uso de la serie de Taylor para estimar errores de Truncamiento.

La serie de Taylor es muy útil para hacer la estimación de errores de truncamiento. Esta estimación ya la realizamos en los ejemplos anteriores. Recordemos que la serie de Taylor la podemos representar como:

Ahora, truncando la serie después del término con la primera derivada, se obtiene:

Despejando el valor de v’, tenemos:

El primer término de la ecuación represente la aproximación de la derivada y el segundo el error de truncamiento. Note que el error de truncamiento se hace más pequeño a medida que ti+1 – ti (incremento) se hace pequeño. Así que podemos hacer una buena aproximación de derivadas utilizando el primer término, siempre y cuando se utilicen incrementos pequeños.

...