3Eva_2022PAOI_T3 EDO Modelo de selección híbrida

3ra Evaluación 2022-2023 PAO I. 13/Septiembre/2022

Tema 3. (35 puntos) En genética, el modelo de selección híbrida representa la porción de la población que tiene ciertas características a lo largo del tiempo medido en generaciones (h=1).

Para una población de escarabajos, la rapidez de transferencia que una característica D pasa de una generación a la siguiente está dada por:

\frac{d}{dt}y(t) = k(1-y(t))(a-by(t))

Las constantes a, b y k dependen de las características genéticas estudiadas.

Al inicio del estudio, t=0, se encuentra que la mitad de la población tiene la característica D, y(0)=0.5. El factor k=0.26 considera la trasferencia al combinarse los especímenes “Sin D” y “con D”. Use los valores de a=2 y b=1.

a) Realice el planteamiento del problema de la Ecuación Diferencial Ordinaria usando el método de Runge-Kutta de 4to Orden

b) Desarrolle al menos tres iteraciones usando las expresiones completas.

c) estime la cota de error de la solución.

d) Adjunte el desarrollo completo usando un algoritmo con Python para las próximas 10 generaciones. tabla y gráfica.

Rúbrica: literal a (5 puntos), literal b (15 puntos), literal c (5 puntos), literal d (5 puntos), gráfica(5puntos)

Referencias: Larson. Cálculo aplicado, 7ma Ed. Apéndice C, ejemplo 4. https://college.cengage.com/mathematics/larson/calculus_applied/7e/students/appendices/appendix_c04.pdf
Los mecanismos del cambio. https://www.sesbe.org/evosite/evo101/IIIBMechanismsofchange.shtml.html

3Eva_2022PAOI_T2 Perfil de sendero en montaña

3ra Evaluación 2022-2023 PAO I. 13/Septiembre/2022

Tema 2. (30 puntos) Una persona al recorrer un sendero de ascenso a una montaña, registra en la tabla mostrada, la distancia horizontal desde el punto de partida y la altura del nivel del mar.

Para resumir los datos del perfil de elevación en el sendero en la montaña, se prefiere una descripción mediante un polinomio de interpolación.

a) Plantear el o los polinomios de interpolación para las muestras presentadas para todo el intervalo de la tabla. Indique los criterios usados para el grado del polinomio y los puntos seleccionados que minimicen las distorsiones posibles por el grado polinomio.

b) Desarrolle las expresiones para los polinomios usando el método de Lagrange. (al menos dos polinomios)

c) Determine el error para el polinomio planteado sobre los datos.

d) Adjunte el desarrollo del ejercicio realizado con el algoritmo en Python.

Recorrido (Km) 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,2 7,0 8,0 9,0 10,0 11,0
Altura (m) 4315 4447 4559 4692 4884 5201 5366 5310 5249 5175 5034 4787

Rúbrica: Literal a. criterios (6 puntos), literal b,  (12 puntos), literal c (5 puntos), literal d (5 puntos)

Referencia: Ascensión al Chimborazo (6.268m) Andes de Ecuador. Abril 29,2020. https://carrerasdemontana.com/2020/04/29/ascension-al-chimborazo/ ; El último hielero de Ecuador | DW Documental. 28 jul 2018 https://youtu.be/mESOZvOgs5k

xi = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.2,
      7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0]
yi = [4315, 4447, 4559, 4692, 4884, 5201, 5366, 
      5310, 5249, 5175, 5034, 4787]

3Eva_2022PAOI_T1 Objeto no identificado entra y sale del agua

3ra Evaluación 2022-2023 PAO I. 13/Septiembre/2022

Tema 1. (35 puntos) Un objeto sin identificar sale y entra del agua describiendo una trayectoria descrita por la ecuación mostrada en el intervalo para x entre [0, π].

y(x) = e^{-x/3} \sin \Big(x^2 - \frac{\pi}{4} \Big)

Suponga que el nivel del agua se encuentra en y=0.

a) Encuentre un punto de ingreso al agua del objeto, usando el método de la bisección. Realice las expresiones numéricas completas para 3 iteraciones.

b) Determine un punto de salida del agua del objeto, usando el método del punto fijo. Realice las expresiones numéricas completas para 3 iteraciones. Analice la convergencia del método.

c) En cada caso muestre las cotas de error.

d) Adjunte el desarrollo de cada algoritmo en Python

Rúbrica:  literal a, planteamiento e intervalo (3 puntos), tres iteraciones (6 puntos), literal b, planteamiento e intervalo (3 puntos), tres iteraciones (6 puntos). convergencia (9 puntos), literal c, (3 puntos). literal d (5 puntos)

Referencia: US releases UFO report with ‘no explanation’ for 143 sightings | DW News. 26 Junio 2021.

Battleship (7/10) Movie CLIP – That’s a Hit (2012) HD

2Eva_2022PAOI_T3 EDP parabólica barra enfriada en centro

2da Evaluación 2022-2023 PAO I. 30/Agosto/2022

Tema 3. (40 puntos) Use el método de diferencias progresivas para aproximar la solución de la siguiente ecuación diferencial parcial parabólica:

\frac{\partial U}{\partial t} - \frac{1}{9} \frac{\partial ^2 U}{\partial x^2} = 0 0 \leq x \leq 2, t>0

Con las condiciones iniciales de borde e iniciales:

U(0,t) = U(2,t) = 0, t>0 U(x,0) = \cos \Big( \frac{\pi}{2}(x-3)\Big) , 0 \leq x \leq 2

Aplique un método numérico para encontrar los valores de U(x,t) usando Δx = 1/3, Δt = 0.02 y muestre:

a. La grafica de malla
b. Ecuaciones de diferencias divididas  a usar
c. Encuentre las ecuaciones considerando las condiciones dadas en el problema.
d. Determine el valor de λ, agrupando las constantes durante el desarrollo, revise la convergencia del método.
e. Resuelva para tres pasos
f. Estime el error (solo plantear)
g. Usando el algoritmo, aproxime la solución para t=0.02 y t=0.1

Rúbrica: literal a (3 puntos), literal b (2 puntos), literal c (5 puntos), literal d (5 puntos), aplicación de condiciones iniciales (5 puntos), literal e (10 puntos), literal f (5 puntos). literal g, usando algoritmo (5 puntos)

Referencia: 2Eva_IT2017_T3 EDP parabólica http://blog.espol.edu.ec/analisisnumerico/2eva_it2017_t3-edp-parabolica/


s2Eva_2022PAOI_T3 EDP parabólica barra enfriada en centro

Ejercicio: 2Eva_2022PAOI_T3 EDP parabólica barra enfriada en centro

Para la ecuación dada con Δx = 1/3, Δt = 0.02, en una revisíón rápida para cumplir la convergencia dt<dx/10, condición que debe verificarse con la expresión obtenida para λ al desarrollar el ejercicio.

\frac{\partial U}{\partial t} - \frac{1}{9} \frac{\partial ^2 U}{\partial x^2} = 0 0 \leq x \leq 2, t>0

literal a. grafica de malla

literal b. Ecuaciones de diferencias divididas a usar

\frac{\partial U}{\partial t} - \frac{1}{9} \frac{\partial ^2 U}{\partial x^2} = 0 \frac{\partial ^2 U}{\partial x^2} = 9 \frac{\partial U}{\partial t} \frac{u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}}{(\Delta x)^2} = 9 \frac{u_{i,j+1}-u_{i,j}}{\Delta t}

se agrupan las constantes,

\frac{\Delta t}{9(\Delta x)^2} \Big(u[i-1,j]-2u[i,j]+u[i+1,j] \Big) = u[i,j+1]-u[i,j]

literal d Determine el valor de λ

\lambda = \frac{\Delta t}{9(\Delta x)^2} =\frac{0.02}{9(1/3)^2} = 0.02

valor de λ que es menor que 1/2, por lo que el método converge.

continuando luego con la ecuación general,

\lambda \Big(u[i-1,j]-2u[i,j]+u[i+1,j] \Big) = u[i,j+1]-u[i,j] \lambda u[i-1,j]-2 \lambda u[i,j] + \lambda u[i+1,j] \Big) = u[i,j+1]-u[i,j]

literal c. Encuentre las ecuaciones considerando las condiciones dadas en el problema.

\lambda u[i-1,j]+(1-2 \lambda ) u[i,j] + \lambda u[i+1,j] = u[i,j+1]

el punto que no se conoce su valor es u[i,j+1] que es la ecuación buscada.

u[i,j+1] = \lambda u[i-1,j]+(1-2 \lambda ) u[i,j] + \lambda u[i+1,j]

literal e iteraciones

iteración  i=1, j=0

u[1,1] = \lambda u[0,0]+(1-2 \lambda ) u[1,0] + \lambda u[2,0] u[1,1] =0.02 \cos \Big( \frac{\pi}{2}(0-3)\Big) + (1-2(0.02) ) \cos \Big( \frac{\pi}{2}\big(\frac{1}{3}-3\big)\Big) + 0.02 \cos \Big( \frac{\pi}{2}\big( \frac{2}{3}-3\big) \Big) u[1,1] =0.02(0)+(0.96)(-0.5)+0.02(-0.8660)=-0.4973

iteración  i=2, j=0

u[2,1] = \lambda u[1,0]+(1-2 \lambda ) u[2,0] + \lambda u[3,0] u[2,1] = 0.02 \cos \Big( \frac{\pi}{2}(\frac{1}{3}-3)\Big) + (1-2(0.02) ) \cos \Big( \frac{\pi}{2}(\frac{2}{3}-3)\Big)+ + 0.02 \cos \Big( \frac{\pi}{2}\big(\frac{3}{3}-3\big)\Big) u[2,1] = 0.02 (-0.5) + (0.96 ) (-0.866025) + 0.02 (-1) =-0.8614

iteración  i=3, j=0

u[3,1] = \lambda u[2,0]+(1-2 \lambda ) u[3,0] + \lambda u[4,0] u[3,1] = 0.02 \cos \Big( \frac{\pi}{2}\big( \frac{2}{3}-3\big)\Big)+(1-2 (0.02) ) \cos \Big( \frac{\pi}{2}(1-3)\Big) + + 0.02 \cos \Big( \frac{\pi}{2}\big(\frac{4}{3}-3\big)\Big) u[3,1] = 0.02 (-0.866025)+(0.96 ) (-1) + 0.02 (-0,866025) = -0,9946

literal f

la cotas de errores de truncamiento en la ecuación corresponden a segunda derivada O(hx2) y el de primera derivada O(ht), al reemplazar los valores será la suma}

O(hx2) + O(ht) = (1/3)2 + 0.02 = 0,1311

literal g

Resultados usando el algoritmo en Python

Tabla de resultados
[[ 0.      0.      0.      0.      0.      0.      0.      0.      0.       0.    ]
 [-0.5    -0.4973 -0.4947 -0.492  -0.4894 -0.4867 -0.4841 -0.4815 -0.479   -0.4764]
 [-0.866  -0.8614 -0.8568 -0.8522 -0.8476 -0.8431 -0.8385 -0.8341 -0.8296  -0.8251]
 [-1.     -0.9946 -0.9893 -0.984  -0.9787 -0.9735 -0.9683 -0.9631 -0.9579  -0.9528]
 [-0.866  -0.8614 -0.8568 -0.8522 -0.8476 -0.8431 -0.8385 -0.8341 -0.8296  -0.8251]
 [-0.5    -0.4973 -0.4947 -0.492  -0.4894 -0.4867 -0.4841 -0.4815 -0.479   -0.4764]
 [ 0.      0.      0.      0.      0.      0.      0.      0.      0.       0.    ]]

Instrucciones en Python

# EDP parabólicas d2u/dx2  = K du/dt
# método explícito, usando diferencias finitas
# 2Eva_2022PAOI_T3 EDP parabólica barra enfriada en centro
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
# Valores de frontera
Ta = 0
Tb = 0
T0 = lambda x: np.cos((np.pi/2)*(x-3))
# longitud en x
a = 0.0
b = 2.0
# Constante K
K = 9
# Tamaño de paso
dx = 1/3
dt = 0.02
tramos = int(np.round((b-a)/dx,0))
muestras = tramos + 1
# iteraciones en tiempo
n = 10

# PROCEDIMIENTO
# iteraciones en longitud
xi = np.linspace(a,b,muestras)
m = len(xi)
ultimox = m-1

# Resultados en tabla u[x,t]
u = np.zeros(shape=(m,n), dtype=float)

# valores iniciales de u[:,j]
j=0
ultimot = n-1
u[0,j]= Ta
u[1:ultimox,j] = T0(xi[1:ultimox])
u[ultimox,j] = Tb

# factores P,Q,R
lamb = dt/(K*dx**2)
P = lamb
Q = 1 - 2*lamb
R = lamb

# Calcula U para cada tiempo + dt
j = 0
while not(j>=ultimot):
    u[0,j+1] = Ta
    for i in range(1,ultimox,1):
        u[i,j+1] = P*u[i-1,j] + Q*u[i,j] + R*u[i+1,j]
    u[m-1,j+1] = Tb
    j=j+1

# SALIDA
print('Tabla de resultados')
np.set_printoptions(precision=2)
print(u)

# Gráfica
salto = int(n/10)
if (salto == 0):
    salto = 1
for j in range(0,n,salto):
    vector = u[:,j]
    plt.plot(xi,vector)
    plt.plot(xi,vector, '.r')
plt.xlabel('x[i]')
plt.ylabel('t[j]')
plt.title('Solución EDP parabólica')
plt.show()

2Eva_2022PAOI_T2 EDO de circuito RLC con interruptor intermedio

2da Evaluación 2022-2023 PAO I. 30/Agosto/2022

Tema 2. (30 puntos) El circuito de la figura 2a tiene el interruptor en posición cerrada por largo tiempo antes de t=0, con lo que la corriente en el inductor será de 2 Amperios, y(0)=2. Para t<0, el inductor opera como un conductor sin caída de voltaje, el capacitor está cargado a 10V y solo pasaría corriente por la resistencia de 5 Ohm.


En el tiempo t=0, el interruptor se abre de forma instantánea y el circuito cambia al modelo de la figura 2b.


La corriente del inductor y(t) para t≥0 está dada por la ecuación:

\frac{\delta}{\delta t}y(t) + 2 y(t) + 5 \int_{-\infty}^t y(\tau) \delta \tau = 10 \mu(t)

En t=0, luego de abrir el interruptor, los voltajes de la fuente y el capacitor son iguales. La corriente inicial sobre el resistor de 2 A genera un voltaje que se compensa con el voltaje del inductor pero en signo opuesto. Lo que implica que y’(0) = -4

V_{Inductor} = - V_{resistor} y'(0) = -4

Derive la expresión de corrientes y(t) para obtener una ecuación diferencial ordinaria.

a) Realice el planteamiento del problema usando el método de Runge-Kutta de 2do orden para 2da derivada

b) Desarrolle las expresiones para al menos tres iteraciones usando h=0.01

c) Estime el valor del error.

d) Muestre el resultado con el algoritmo para el intervalo t entre [0,5] segundos

Rúbrica: literal a (5 puntos), literal b (15 puntos), literal c (5 puntos), literal d (5 puntos)

Referencia: Lathi B.P. Green R. Linear Systems and Signals, 3rd Edition. ejemplo 4.13 p364

s2Eva_2022PAOI_T2 EDO de circuito RLC con interruptor intermedio

Ejercicio: 2Eva_2022PAOI_T2 EDO de circuito RLC con interruptor intermedio

La corriente del inductor y(t) para t≥0 se deriva para tener la expresión solo derivadas:

\frac{\delta}{\delta t}y(t) + 2 y(t) + 5 \int_{-\infty}^t y(\tau) \delta \tau = 10 \mu(t)

Para t>0 que es donde transcurre el experimento, el escalón es una constante, se tiene que:

\frac{\delta ^2}{\delta t^2}y(t) + 2 \frac{\delta}{\delta t}y(t) + 5 y(t) = 0

tomando las condiciones iniciales dadas para t=0, y(0)=2, y'(0)=–4

literal a

EL resultadoes perado es el planteamiento del problema. Se reescribe la ecuación con la nomenclatura simplificada y se resordena segun el modelo del método:

y'' = - 2y' - 5 y

luego se sustituye la variable y se convierte a las ecuaciones:

z =y' = f_x(t,y,z) z' = - 2z - 5 y = g_z(t,y,z)

se usa una tabla para llevar el registro de operaciones:

Se plantea las operaciones:

K1y = h * f(ti,yi,zi)
K1z = h * g(ti,yi,zi)

K2y = h * f(ti+h, yi + K1y, zi + K1z)
K2z = h * g(ti+h, yi + K1y, zi + K1z)

yi = yi + (K1y+K2y)/2
zi = zi + (K1z+K2z)/2
ti = ti + h

literal b

El resultado esperado es la aplicación correcta de los valores en las expresiones para al menos tres iteraciones usando h=0.01

itera = 0

K1y = 0.01 y'(0) = 0.01(-4) = -0.04 K1z = 0.01 (- 2z(0) - 5 y(0)) = 0.01(- 2(-4) - 5 (2)) = -0.02 K2y = 0.01 (-4-0.02) = -0.0402 K2z = 0.01 (-2(-4-0.02)-5(2-0.04)) = -0.0176 yi = yi + \frac{K1y+K2y}{2} = 2+\frac{-0.04-0.0402} {2} = 1.9599 zi = zi + \frac{K1z+K2z}{2} = -4 +\frac{-0.02-0.0176}{2} = -4.0188 ti = ti + h = 0+0.01 = 0.01

itera = 1

K1y = 0.01(-4.0188) = -0.040188 K1z = 0.01(- 2(-4.0188) - 5 (1.9599)) = -0.0176 K2y = 0.01 (-4.0188-0.0176) = -0.0403 K2z = 0.01 (-2(-4.0188-0.0176)-5(1.9599-0.040188)) = -0.0152 yi = 1.9599 +\frac{-0.040188-0.0403} {2} = 1.9196 zi = -4.0188 +\frac{-0.0176-0.0152}{2} = -4.0352 ti = ti + h = 0.01+0.01 = 0.02

itera = 2

K1y = 0.01(-4.0352) = -0.040352 K1z = 0.01(- 2(-4.0352) - 5 (1.9196)) = -0.0152 K2y = 0.01 (-4.0352-0.0152) = -0.0405 K2z = 0.01 (-2(-4.0352-0.0152)-5(1.9196-0.040352)) = -0.0129 yi = 1.9196 +\frac{-0.040352-0.0405} {2} =1.8792 zi = -4.0352 +\frac{-0.0152-0.0129}{2} = -4.0494 ti = ti + h = 0.02+0.01 = 0.03

Resultados con el algoritmo en Python

   ti,   yi,    zi,      K1y,    K1z,    K2y,     K2z
[[ 0.00  2.0000 -4.0000  0.0000  0.0000  0.0000   0.0000]
 [ 0.01  1.9599 -4.0188 -0.0400 -0.0200 -0.0402  -0.0176]
 [ 0.02  1.9196 -4.0352 -0.0401 -0.0176 -0.0403  -0.0152]
 [ 0.03  1.8792 -4.0494 -0.0403 -0.0152 -0.0405  -0.0129]
...

Literal c

Runge-Kutta 2do Orden tiene error de truncamiento O(h3)

por lo que el error está en el orden de (0.01)3 = 0.000001


Literal d

Se requiere presentar el resultado para el intervalo t entre [0,5]. Siendo el tamaño de paso h=0.01 que es pequeño, se requieren realizar (5-0)/0.01=500 iteraciones, que es más práctico realizarlas usando el algoritmo.

Instrucciones en Python

# Respuesta a entrada cero
# solucion para (D^2+ D + 1)y = 0
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def rungekutta2_fg(f,g,x0,y0,z0,h,muestras):
    tamano = muestras + 1
    estimado = np.zeros(shape=(tamano,7),dtype=float)
    # incluye el punto [x0,y0]
    estimado[0] = [x0,y0,z0,0,0,0,0]
    xi = x0
    yi = y0
    zi = z0
    for i in range(1,tamano,1):
        K1y = h * f(xi,yi,zi)
        K1z = h * g(xi,yi,zi)
        
        K2y = h * f(xi+h, yi + K1y, zi + K1z)
        K2z = h * g(xi+h, yi + K1y, zi + K1z)

        yi = yi + (K1y+K2y)/2
        zi = zi + (K1z+K2z)/2
        xi = xi + h
        
        estimado[i] = [xi,yi,zi,K1y,K1z,K2y,K2z]
    return(estimado)

# PROGRAMA
f = lambda t,y,z: z
g = lambda t,y,z: -2*z -5*y + 0

t0 = 0
y0 = 2
z0 = -4

h = 0.01
tn = 5
muestras = int((tn-t0)/h)

tabla = rungekutta2_fg(f,g,t0,y0,z0,h,muestras)
ti = tabla[:,0]
yi = tabla[:,1]
zi = tabla[:,2]

# SALIDA
np.set_printoptions(precision=4)
print('ti, yi, zi, K1y, K1z, K2y, K2z')
print(tabla)

# GRAFICA
plt.plot(ti,yi, color = 'orange', label='y_RK(t)')
plt.ylabel('y(t)')
plt.xlabel('t')
plt.title('y(t) con Runge-Kutta 2do Orden d2y/dx2 ')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

Nota: En el curso TELG1001 Señales y Sistemas, la solución se realiza con Transformadas de Laplace

2Eva_2022PAOI_T1 Comparar integrales numéricos Simpson y Cuadratura de Gauss

2da Evaluación 2022-2023 PAO I. 30/Agosto/2022

Tema 1. (30 puntos) Determine el área bajo la curva dada por la expresión mostrada para el intervalo de x entre [0,3]:

A = \int_0^3 \frac{e^x \sin(x)}{1+x^2} \delta x

Desarrolle el ejercicio mostrando las expresiones completas para integración numérica usando:

a) Un método de Simpson aplicado al menos dos veces para el intervalo del integral. Determine el tamaño de paso propuesto y el número de puntos necesario para usar un solo método.

b) El método de Cuadratura de Gauss de dos puntos, usando dos tramos en el intervalo.

c) Estime el error de integración para los literales a y b. Compare los resultados obtenidos.

Rúbrica: Literal a. tamaño de paso (5 puntos) expresiones correctas y completas (10 puntos), literal b (10 puntos), literal c (5 puntos)

Referencia: Chapra 5Ed. ejercicio 22.14 p667

s2Eva_2022PAOI_T1 Comparar integrales numéricos Simpson y Cuadratura de Gauss

Ejercicio: 2Eva_2022PAOI_T1 Comparar integrales numéricos Simpson y Cuadratura de Gauss

Literal a. Integral con Simpson 1/3

Para la ecuación en el intervalo x entre [0,3] aplicando dos veces la fórmula en el intervalo se requieren al menos dos tramos cada Simpson de 1/3. Por lo que la cantidad de tramos es 4 (dos por cada formula, y dos fórmulas) que corresponden a 5 muestras.

El tamaño de paso se calcula como:

h = \frac{b-a}{tramos}=\frac{3-0}{4} = \frac{3}{4} = 0.75

representados en una gráfica como

A = \int_0^3 \frac{e^x \sin(x)}{1+x^2} \delta x

con lo que se define la función del integral f(x)

f(x) = \frac{e^x \sin(x)}{1+x^2}

Con lo que aplicando la fórmula se puede obtener los valores de las muestras:

xi= [0. 0.75   1.5    2.25   3.    ]
fi= [0. 0.9235 1.3755 1.2176 0.2834]

Nota: realizar las expresiones completas para las fórmulas si no adjunta el algoritmo en Python

Aplicando Simpson de 1/3 en cada tramo se tiene:

A_s= \frac{1}{3} \Big( \frac{3}{4} \Big ) \Big( 0 + 4(0.9235) + 1.3755 \Big) + + \frac{1}{3} \Big( \frac{3}{4} \Big ) \Big( 1.3755 + 4(1.2176) +0.2834 \Big) A_s = 2.8998

Literal b. Integral con Cuadratura de Gauss

Para usar dos veces el método de Cuadratura de Gauss se usan dos intervalos, con lo que las muestras en x serán:

xj= [0. 1.5 3. ]

se calculan los valores para el tramo [0, 1.5]:

x_{a1} = \frac{0+1.5}{2} - \frac{1}{\sqrt{3}}\frac{1.5-0}{2} = 0.3169 x_{b1} = \frac{0+1.5}{2} + \frac{1}{\sqrt{3}}\frac{1.5-0}{2} = 1.1830 A_{g1} =\frac{1.5-0}{2} \Big( \frac{f(0.3169)+f(1.1830)}{2} \Big) = 1.2361

se calculan los valores para el tramo [1.5, 3]:

x_{a2} = \frac{1.5+3}{2} - \frac{1}{\sqrt{3}}\frac{3-1.5}{2} = 1.8169 x_{b2} = \frac{1.5+3}{2} + \frac{1}{\sqrt{3}}\frac{3-1.5}{2} = 2.6830 A_{g2} =\frac{3-1.5}{2} \Big( \frac{f(1.8169)+f(2.6830)}{2} \Big) = 1.6329

El total del integral para el intervalo  [0,3]

A_g = A_{g1} + A_{g2} = 2.8691

Al comparar los resultados entre los métodos del literal a y b

errado = |A_s - A_g| = 2.8998 - 2.8691 = 0.0307

Instrucciones integradas en Python

# 2Eva_2022PAOI_T1
# Comparar integrales numéricos Simpson
#   y Cuadratura de Gauss
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
fx = lambda x: (np.exp(x)*np.sin(x))/(1+x**2)
a = 0
b = 3

# PROCEDIMIENTO
# Aplicando Simpson 1/3
tramos = 4
muestras = tramos+1
xi = np.linspace(a,b,muestras)
fi = fx(xi)
hs = xi[1]-xi[0]
As = (1/3)*(3/4)*(fi[0]+4*fi[1]+fi[2])
As = As + (1/3)*(3/4)*(fi[2]+4*fi[3]+fi[4])
erradoS = 2*(hs**5)

# Aplicando Cuadratura de Gauss
tramosG = 2
muestrasG = tramosG+1
xj = np.linspace(a,b,muestrasG)
hg = xj[1]-xj[0]

xa1 = (xj[0]+xj[1])/2 - (1/np.sqrt(3))*(xj[1]-xj[0])/2
xb1 = (xj[0]+xj[1])/2 + (1/np.sqrt(3))*(xj[1]-xj[0])/2
Ag1 = (hg/2)*(fx(xa1)+fx(xb1))

xa2 = (xj[1]+xj[2])/2 - (1/np.sqrt(3))*(xj[2]-xj[1])/2
xb2 = (xj[1]+xj[2])/2 + (1/np.sqrt(3))*(xj[2]-xj[1])/2
Ag2 = (hg/2)*(fx(xa2)+fx(xb2))

Ag = Ag1 + Ag2

# error entre métodos
errado = np.abs(As-Ag)

# SALIDA
print('xi=',xi)
print('fi=',fi)
print('A Simpson =', As)
print('error Truncamiento Simpson 2*(h^5):',
      erradoS)
print('Cuadratura de Gauss xa,xb por tramos:',
      [xa1,xb1,xa2,xb2])
print('  fx(xa),fx(xb) por tramos:',
      [fx(xa1),fx(xb1),fx(xa2),fx(xb2)])
print('  integral de cada tramo:', [Ag1,Ag2])
print('A Gauss =', Ag)
print('errado entre Simpson y Gauss',errado)

# Grafica con mejor resolucion
xk = np.linspace(a,b,5*tramos+1)
fk = fx(xk)

plt.plot(xk,fk)
plt.plot(xi,fi,'o')
for unx in xi:
    plt.axvline(unx,color='red',
                linestyle='dotted')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.title('(np.exp(x)*np.sin(x))/(1+x**2)')
plt.grid()
plt.show()