3Eva_2020PAOI_T1 Distancia mínima en trayectoria

3ra Evaluación 2020-2021 PAO I. 22/Septiembre/2020

Tema 1. (30 puntos) Calcule el punto de la curva en el plano x-y definida por la función

y = e^{-x} , x ∈ R

que se encuentra más cercano al punto(1, 1).

a. Encuentre un intervalo apropiado para aproximar este valor mediante el método de Newton.

b. Usando este método, elabore una tabla que contenga las columnas de la tabla mostrada:

i xi f(xi) Ei
0
1
2
3

donde f(x) = 0 define el problema a resolver y

Ei = |xi+1 − xi|, i≥0.

Use como criterio de parada Ei ≤ 10−7.
Para los cálculos utilice todos los decimales que muestra la calculadora.

Rúbrica: literal a (5 puntos), planteamiento del método (5 puntos). iteraciones (15 puntos), cálculo de errores (5 puntos)

Referencia: NASA: Cinco asteroides se aproximan a la Tierra; los dos primeros este fin de semana. 11 de Julio, 2020. https://www.eluniverso.com/noticias/2020/07/11/nota/7901811/nasa-asteroides-planeta-tierra

Un asteroide recién descubierto pasará este jueves muy cerca de la Tierra. 23 de septiembre, 2020. https://www.eluniverso.com/noticias/2020/09/23/nota/7987777/asteroide-recien-descubierto-pasara-este-jueves-muy-cerca-tierra

3Eva_2020PAOI_T3 EDP Parabólica

3ra Evaluación 2020-2021 PAO I. 22/Septiembre/2020

Tema 3. (35 puntos) Desarrolle con el método implícito para aproximar la solución de la EDP Parabólica

\frac{\partial u}{\partial t} - c^2 \frac{\partial ^2 u}{\partial x^2} = g(x)
u(x,0) = f(x) u(0,t) = 0 u(1,t) = 0
f(x) = \begin{cases} 5x , & 0 \le x \le 0.5 \\ 5(1-x) , & 0.5 \lt x \le 1\end{cases} g(x) = 2 , 0 \le x \le 1

Considere para h=0.25, k=0.05, c=1

a. Grafique la malla
b. Escriba las ecuaciones para las derivadas
c. Plantee las ecuaciones
d. Resuelva para tres pasos
e. Estime el error (solo plantear)

Rúbrica: literal a (5 puntos), literal b (5puntos), literal c (10 puntos), literal d (10 puntos), literal e (5 puntos)

s3Eva_2020PAOI_T2 Modelo epidemiológico no letal

Ejercicio: 3Eva_2020PAOI_T2 Modelo epidemiológico no letal

El ejercicio representa un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias, que serán resueltas usando Runge-Kutta de 2do Orden.

De compararse con la curva de contagios de Covid-19 se tienen diferencias en la población recuperada, pues el modelo se considera no letal por lo que no se contabiliza el número de fallecidos.

El módelo es el más básico y permite cambiar por ejemplo la tasa de infección, y se ve los cambios en la curva de infectados. Se puede observar lo que se indicaba como objetivo de «aplanar la curva» al disminuir la población expuesta mediante cambiar la tasa de infección al exponer más o menos población al contagio por iteacción entre «suceptibles» e «infectados.


Desarrollo analítico

Las fórmulas para el algoritmo se identifican como:
binfecta = 1.4
grecupera = 1/4

f(t,S,I,R) = -1.4(S)(I) g(t,S,I,R) = 1.4(S)(I) - \frac{1}{4}(I) w(t,S,I,R) = \frac{1}{4}(I)

que luego se usan en cada iteración que se registra en la tabla empezando con las condiciones iniciales

itera Si Ii Ri
0 1 0.001 0
1 0.9977 0.002809 0.0003937
2 0.9916 0.007862 0.0014987
3 tarea

itera = 1
K_{1S} = h. f(t_i,S_i,I_i,R_i) =

= 1(-1.4)( 1)(0.001) = -0.0014 K_{1I} = h. g(t_i,S_i,I_i,R_i) = = 1\Big((1.4)(1)(0.001) - \frac{1}{4}0.001 \Big) = 0.00115 K_{1R} = h. w(t_i,S_i,I_i,R_i) = = 1 \Big( \frac{1}{4} 0.001 \Big) = 0.00025 K_{2S} = h. f(t_i+h, S_i + K_{1S}, I_i+K_{1I}, R_i +K_{1R}) = = 1 \Big( (-1.4)(1-0.0014)(0.001+0.00115)\Big) = = -0.003005786 K_{2I} = h. g(t_i+h, S_i + K_{1S}, I_i+K_{1I}, R_i + K_{1R}) = = 1\Big((1.4)(1-0.0014)(0.001+0.00115) -\frac{1}{4} (0.001+0.00115)\Big) = = 0.002468286 K_{2R} = h w(t_i+h, S_i + K_{1S}, I_i+K_{1I}, R_i +K_{1R}) = 1\Big( \frac{1}{4}(0.001+0.00115) \Big) = 0.0005375 S_i = S_i + \frac{K_{1S}+K_{2S}}{2} = 1 + \frac{-0.0014 -0.003005786}{2} = 0.997797107 I_i = I_i + \frac{K_{1I}+K_{2I}}{2} = 0.001 + \frac{0.00115+0.002468286}{2} = 0.002809143 R_i = R_i + \frac{K_{1R}+K_{2R}}{2} = 0 + \frac{0.00025 + 0.0005375}{2} = 0.00039375 t_i = t_i + h = 1 + 1 = 2

 

itera = 2

K_{1S} = 1(-1.4)(0.9977)(0.002809) = -0.003924 K_{1I} = 1 \Big(1.4(0.9977)(0.002809) - \frac{1}{4}0.002809 \Big) = 0.003221 K_{1R} = 1(\frac{1}{4} 0.002809) = 0.0007022 K_{2S} = 1 \Big( -1.4*(0.9977-0.003924)(0.002809+0.003221) \Big) = = -0.008391 K_{2I} = 1 \Big(1.4(0.9977-0.003924)(0.002809+0.003221) - \frac{1}{4}(0.002809+0.003221) \Big) = 0.006883 K_{2R} = 1 \Big( \frac{1}{4}(0.002809+0.0032218) \Big) = 0.001507

 

S_i = 0.9977 + \frac{-0.003924 -0.008391}{2} = 0.9916

 

I_i = 0.002809 + \frac{0.003221+0.006883}{2} = 0.007862

 

R_i = 0.0003937 + \frac{0.0007022 + 0.001507}{2} = 0.001498

 

t_i = t_i + h = 2 + 1 = 3

 

itera 3 – TAREA


Instrucciones en Python

# 3Eva_2020PAOI_T2 Modelo epidemiológico no letal
# Sistemas EDO con Runge-Kutta de 2do Orden
import numpy as np

def rungekutta2_fgw(f,g,w,t0,x0,y0,z0,h,muestras):
    tamano = muestras +1
    tabla = np.zeros(shape=(tamano,4),dtype=float)
    tabla[0] = [t0,x0,y0,z0]
    ti = t0
    xi = x0
    yi = y0
    zi = z0
    for i in range(1,tamano,1):
        K1x = h * f(ti,xi,yi,zi)
        K1y = h * g(ti,xi,yi,zi)
        K1z = h * w(ti,xi,yi,zi)
        
        K2x = h * f(ti+h, xi + K1x, yi+K1y, zi +K1z)
        K2y = h * g(ti+h, xi + K1x, yi+K1y, zi +K1z)
        K2z = h * w(ti+h, xi + K1x, yi+K1y, zi +K1z)

        xi = xi + (1/2)*(K1x+K2x)
        yi = yi + (1/2)*(K1y+K2y)
        zi = zi + (1/2)*(K1z+K2z)
        ti = ti + h
        
        tabla[i] = [ti,xi,yi,zi]
    tabla = np.array(tabla)
    return(tabla)

# Programa
# Parámetros de las ecuaciones

binfecta = 1.4
grecupera = 1/4
# Ecuaciones
f = lambda t,S,I,R : -binfecta*S*I
g = lambda t,S,I,R : binfecta*S*I - grecupera*I
w = lambda t,S,I,R : grecupera*I
# Condiciones iniciales
t0 = 0
S0 = 1.0
I0 = 0.001
R0 = 0.0

# parámetros del algoritmo
h = 1.0
muestras = 51

# PROCEDIMIENTO
tabla = rungekutta2_fgw(f,g,w,t0,S0,I0,R0,h,muestras)
ti = tabla[:,0]
Si = tabla[:,1]
Ii = tabla[:,2]
Ri = tabla[:,3]
# SALIDA
np.set_printoptions(precision=6)
print(' [ ti, Si, Ii, Ri]')
print(tabla)

# Grafica tiempos vs población
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(ti,Si, label='S')
plt.plot(ti,Ii, label='I')
plt.plot(ti,Ri, label='R')
plt.title('Modelo SIR')
plt.xlabel('t tiempo')
plt.ylabel('población')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

s1Eva_IIT2009_T1 Movimiento de partícula en plano

Ejercicio: 1Eva_IIT2009_T1 Movimiento de partícula en plano

a. Planteamiento del problema

Las ecuaciones expresan las trayectorias de dos partículas,

x(t) = 3 \sin ^{3}(t)-1 y(t) = 4 \sin (t)\cos (t)

que para que se encuentren o choquen, sus coordenadas deberían ser iguales.

x(t) = y(t) 3 \sin ^{3}(t)-1 = 4 \sin (t)\cos (t)

Se reordena la expresión, de la forma f(t) = 0 para usarla en el algoritmo de búsqueda de raíces.

3 \sin ^{3}(t)-1 - 4 \sin (t)\cos (t) = 0 f(t) = 3 \sin ^{3}(t)-1 - 4 \sin (t)\cos (t)

b. Intervalo de búsqueda de raíz

Como la variable independiente es tiempo, el evento a buscar se supone sucede en tiempos positivos t>=0, por lo que el valor inicial a la izquierda del intervalo será a=0

Para el caso de b, a la derecha, se usa lo indicado en el enunciado para la pregunta del literal b, donde se indica t ∈ [0, π/2], por lo que b = π/2

[0, π/2]

verificando que exista cambio de signo entre f(a) y f(b)

f(0) = 3 \sin ^{3}(0)-1 - 4 \sin (0)\cos (0) = -1 f(\pi /2) = 3 \sin ^{3}(\pi /2)-1 - 4 \sin (\pi /2)\cos (\pi /2) = 3 (1)^3-1 - 4 (1)(0) = 2

con lo que se comprueba que al existir cambio de signo, debe existir una raíz en el intervalo.


c. Método de Falsa Posición

Desarrollo analítico con lápiz y papel

Se trata de mostrar los pasos en al menos tres iteraciones del método, usando las siguientes expresiones:

f(t) = 3 \sin ^{3}(t)-1 - 4 \sin (t)\cos (t) c = b - f(b) \frac{a-b}{f(a)-f(b)}

[0, π/2]

iteración 1

a = 0 , b = \pi/2

tomando los datos al validar los puntos extremos

f(0) = -1 f(\pi /2) = 2 c = \pi/2 - 2 \frac{0-\pi/2}{-1-2} = \pi/6 f(\pi/6) = 3 \sin ^{3}(\pi/6)-1 - 4 \sin (\pi/6)\cos (\pi/6) = -2.3570

el signo de f(c) es el mismo que f(a), se ajusta el lado izquierdo

tramo = |c-a| = |\pi /6 - 0| = \pi/6 a = c = \pi/6 , b = \pi/2

iteración 2

a = \pi/6 , b = \pi/2 f(\pi/6) = -2.3570 f(\pi /2) = 2 c = \pi/2 - 2 \frac{\pi/6-\pi/2}{-1-2} = 1.0901 f(1.0901) = 3 \sin ^{3}(1.0901)-1 - 4 \sin (1.0901)\cos (1.0901) = -0.5486

el signo de f(c) es el mismo que f(a), se ajusta el lado izquierdo

tramo = |c-a| = | 1.0901-\pi/6| = 1.0722 a = c = 1.0901 , b = \pi/2

iteración 3

a = 1.0901 , b = \pi/2 f(1.0901) = -0.5486 f(\pi /2) = 2 c = \pi/2 - 2 \frac{-0.5486-\pi/2}{-0.5486-2} = 1.19358 f(1.19358) = 3 \sin ^{3}(1.19358)-1 - 4 \sin (1.19358)\cos (1.19358) = 0.0409

el signo de f(c) es el mismo que f(b), se ajusta el lado derecho

tramo = |b-c| = | \pi/2- 1.19358| = 0.3772 a = 1.0901 , b = 1.19358


Algoritmo con Python

Los parámetros aplicados en el algoritmo son los desarrollados en el planteamiento del problema e intervalo de búsqueda, con lo que se obtiene los siguientes resultados:

 raiz: 1.1864949811467547
error: 9.919955449055884e-05

las instrucciones en Python son:

# 1Eva_IIT2009_T1 Movimiento de partícula en plano
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#INGRESO
xt = lambda t: 3*(np.sin(t)**3)-1
yt = lambda t: 4*np.sin(t)*np.cos(t)
fx = lambda t: 3*(np.sin(t)**3)-1 - 4*np.sin(t)*np.cos(t) 

a = 0
b = np.pi/2
tolera = 0.001

# intervalo para gráfica
La = a
Lb = b
muestras = 21

# PROCEDIMIENTO
# Posicion Falsa
tramo = abs(b-a)
fa = fx(a)
fb = fx(b)
while not(tramo<=tolera):
    c = b - fb*(a-b)/(fa-fb)
    fc = fx(c)
    cambio = np.sign(fa)*np.sign(fc)
    if cambio>0:
        # actualiza en izquierda
        tramo = abs(c-a)
        a = c
        b = b
        fa = fc
    else:
        # actualiza en derecha
        tramo = abs(b-c)
        a = a
        b = c
        fb = fc

# para grafica
ti = np.linspace(La,Lb,muestras)
xi = xt(ti)
yi = yt(ti)
fi = fx(ti)

# SALIDA
print(' raiz:', c)
print('error:', tramo)

# GRAFICA
plt.plot(ti,xi, label='x(t)')
plt.plot(ti,yi, label='y(t)')
plt.plot(ti,fi, label='f(t)')
plt.plot(c,fx(c),'ro')
plt.axhline(0, color='green')
plt.axvline(c, color='magenta')
plt.legend()
plt.xlabel('t')
plt.title('Método de Falsa Posición')
plt.show()

s1Eva_IIT2010_T1 Aproximar con polinomio

Ejercicio: 1Eva_IIT2010_T1 Aproximar con polinomio

Desarrollo Analítico

Ejemplo para Lápiz  y Papel


Tarea 01 Semana 01 Fecha: año/mes/dia
Apellidos Nombres
Referencia: 1Eva_IIT2010_T1 Aproximar con polinomio

Opción 1

Para el ejemplo, supondremos que x0=0

El polinomio de Taylor requerido es de grado 2

P_{n}(x) = f(x_0)+\frac{f'(x_0)}{1!} (x-x_0) + + \frac{f''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2 +

función f(x) y sus derivadas:

f(x) = e^x \cos (x) +1
f'(x) = e^x \cos (x) - e^x \sin(x) f'(x) = e^x (\cos (x) - \sin(x))
f''(x) = e^x( \cos (x) - \sin(x))+ + e^x (-\sin(x) - \cos(x)) f''(x) = -2 e^x \sin(x))

Punto x0 = 0 (ejemplo), dentro del intervalo.

Observación: escriba las expresiones, reemplazando los valores, asi si en la lección o examen no tuvo tiempo para usar la calculadora, se puede evaluar si realizaba las operaciones con el punto de referencia y expresiones correctas.

f(0) = e^0 \cos (0) +1 = 2 f'(0) = e^0(\cos (0) - \sin(0)) = 1 f''(0) = -2 e^0 \sin(0)) = 0

Sustitución en fórmula de polinomio:

p_2(x) = f(x_0) + \frac{f'(x_0)}{1!}(x-x_0) + \frac{f''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2 P_{2}(x) = 2+\frac{1}{1} (x-0) + + \frac{0}{2}(x-0)^2 + P_{2}(x) = 2+ x

Tarea: realizar el ejercicio para x0 = π/2, verificando que pase por los puntos requeridos. Respuesta usando el algoritmo de Taylor:

p(x) = -4.81047738096535*x**2 + 10.3020830193353*x - 3.31309698247881

Opción 2

El polinomio requerido tiene la forma:

p(x) = a + bx + cx^2

por lo que conociendo los pares ordenados por donde debe pasar se puede plantear las ecuaciones y encontrar a,b,c.

f(0) = e^0 \cos (0) +1 = 2 f(\pi/2) = e^{\pi/2} \cos (\pi /2) +1 = 1(0)+1 =1 f(\pi) = e^{\pi} \cos (\pi) +1 = e^{\pi} +1

se encuentra que a = 2 cuando x = 0 y que reemplazando los valores de x =π/2 y x=π se tiene:

2 + (π/2) b + (π/2)2 c = 1
2 +    π  b +   (π)2 c = eπ +1

que se convierte en:

(π/2) b + (π/2)2 c = -1
   π  b +   (π)2 c = -(eπ +1)

al multiplicar la primera ecuación por 2 y restando de la segunda

- π2/2 c = eπ -1
c = (-2/π2)(eπ -1)

y sustituir c en la segunda ecuación:

π b + (π)2 (-2/π2)(eπ -1) = -(eπ +1)
π b = -(eπ +1) + 2(eπ -1) = -eπ -1 + 2eπ -2
b = (eπ -3)/π

El polinomio resultante es:

p(x) = 2 + \frac{e^{\pi}-3}{\pi}x + \frac{-1(e^{\pi}-1)}{\pi ^2}x^2

Probando respuesta con los valores en la función y polinomio usando Python, se encuentra que el polinomio pasa por los puntos. Al observar la gráfica observa que se cumple lo requerido pero visualiza el error de aproximación usando el método de la opción 2.


Algoritmo con Python

Algoritmo desarrollado en clase, usado como taller, modificado para el problema planteado.

Observación: Se reordena el algoritmo para mantener ordenados y separados los bloques de ingreso, procedimiento y salida. Así los bloques pueden ser convertidos fácilmente a funciones algorítmicas def-return.

Observe que la variable n se interprete correctamente como «términos» o «grados» del polinomio de Taylor.

# Aproximación Polinomio de Taylor alrededor de x0
# f(x) en forma simbólica con sympy
import numpy as np
import sympy as sym
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO --------------------
x = sym.Symbol('x')
fx = sym.exp(x)*sym.cos(x) + 1

x0 = 0
n  = 3 # grado de polinomio

# Intervalo para Gráfica
a = 0
b = np.pi
muestras = 21

# PROCEDIMIENTO  -------------
# construye polinomio Taylor
k = 0 # contador de términos
polinomio = 0
while (k <= n):
    derivada   = fx.diff(x,k)
    derivadax0 = derivada.subs(x,x0)
    divisor   = np.math.factorial(k)
    terminok  = (derivadax0/divisor)*(x-x0)**k
    polinomio = polinomio + terminok
    k = k + 1

# forma lambda para evaluación numérica
fxn = sym.lambdify(x,fx,'numpy')
pxn = sym.lambdify(x,polinomio,'numpy')

# evaluar en intervalo para gráfica
xi = np.linspace(a,b,muestras)
fxi = fxn(xi)
pxi = pxn(xi)

# SALIDA  --------------------
print('polinomio p(x)=')
print(polinomio)
print()
sym.pprint(polinomio)

# Gráfica
plt.plot(xi,fxi,label='f(x)')
plt.plot(xi,pxi,label='p(x)')
# franja de error
plt.fill_between(xi,pxi,fxi,color='yellow')
plt.xlabel('xi')
plt.axvline(x0,color='green', label='x0')
plt.axhline(0,color='grey')
plt.title('Polinomio Taylor: f(x) vs p(x)')
plt.legend()
plt.show()

Resultado del algoritmo

Revisar si el polinomio es concordante con lo realizado a lápiz y papel, de no ser así revisar el algoritmo o los pasos realizados en papel, deben ser iguales.
Comprobando que el algoritmo esté correcto y pueda ser usado en otros ejercicios.

 RESTART: D:\MATG1052Ejemplos\Taylot01Tarea01.py 
polinomio p(x)=
-x**3/3 + x + 2

   3        
  x         
- -- + x + 2
  3         

Resultados gráficos para x0=0

Continuar con el ejercicio con x0 = π y luego con el siguiente punto x0 = π/2.

Comparar resultados y presentar: Observaciones  y recomendaciones semejantes a las indicadas durante el desarrollo de la clase.

3Eva_IIT2019_T4 completar polinomio de interpolación

3ra Evaluación II Término 2019-2020. 11/Febrero/2020. MATG1013

Tema 4. (25 puntos) Una función f(x) en el intervalo [0,1] está definida por el trazador cúbico natural S(x):

S_0(x) = 1 + 1.1186x + 0.6938 x^3

 0.0 ≤ x ≤ 0.4

S_1(x) = 1.4918 + 1.4516(x-0.4) + c(x-0.4)^2 +d(x-0.4)^3

0.4 ≤ x ≤ 0.6

S_2(x) = 1.8221 + 1.8848(x-0.6) + +1.3336(x-0.6)^2 - 1.1113(x-0.6)^3

0.6 ≤ x ≤ 1.0

Sin embargo, el papel donde se registraron los polinomios sufrió un percance que no permite leer algunos valores para S1(x).

a) Realice las operaciones necesarias para encontrar os valores: c, d
b) Use el método de Newton para resolver la ecuación S(x) = 1.6

Rúbrica: plantear las condiciones(10 puntos), resolver el sistema (5 puntos), literal b (10 puntos)

s3Eva_IIT2019_T4 completar polinomio de interpolación

Ejercicio: 3Eva_IIT2019_T4 completar polinomio de interpolación

Para visualizar la solución, se plantea graficar los polinomios que están completos S0(x) y S2(x).

S_0(x) = 1 + 1.1186x + 0.6938 x^3

 0.0 ≤ x ≤ 0.4

S_1(x) = 1.4918 + 1.4516(x-0.4) + c(x-0.4)^2 +d(x-0.4)^3

0.4 ≤ x ≤ 0.6

S_2(x) = 1.8221 + 1.8848(x-0.6) + +1.3336(x-0.6)^2 - 1.1113(x-0.6)^3

0.6 ≤ x ≤ 1.0

Como en trazadores cúbicos, lo que se usa es un polinomio por cada tramo muestreado para una curva contínua, etc. se tiene que los polinomios deben tener valores iguales en los puntos el eje x = 0.4 y 0.6

Por lo que se evalua con  los polinomios completos:

S_0(0.4) = 1 + 1.1186(0.4) + 0.6938 (0.4)^3 = 1.4918432 S_2(0.6) = 1.8221 + 1.8848(0.6-0.6) + +1.3336(0.6-0.6)^2-1.1113(0.6-0.6)^3=1.8221

Opción 1

Valores que se usan en los extremos del polinomio S1(x) para crear un sistema de dos ecuaciones y determinar los valores de c y d, completando el polinomio.

S_1(0.4) = 1.4918 + 1.4516(0.4-0.4) + c(0.4-0.4)^2 +d(0.4-0.4)^3

como los términos de c y d se hacen cero, hace falta una ecuación.

S_1(0.6) = 1.4918 + 1.4516(0.6-0.4) + + c(0.6-0.4)^2 +d(0.6-0.4)^3 = 1.8221 1.8221 = 1.4918 + 1.4516(0.2) + c(0.2)^2 +d(0.2)^3 0,03998 = 0.04c +0,008d

la otra ecuación se podría obtener usando la propiedad que las primeras derivadas de los polinomios deben ser iguales en los puntos x=0,4 y x= 0.6

S’0(0.2) =S’1(0.2)

Tarea: Desarrollar la siguiente ecuación y resolver


Opción 2

Si no recuerda la propiedad anterior, puede optar por usar otros conceptos para aproximar el resultado.

Si para el tramo en que se busca el polinomio se puede retroceder un tamaño de paso x = 0.2 y evualuar usando S0(0.2), se obtiene otropunto de referencia para crear un polinomio que pase por los mismos puntos.

S_0(0.2) = 1 + 1.1186*(0.2) + 0.6938 (0.2)^3

Se aplica lo mismo para un tamaño de paso más adelante de x = 0.6 es x = 0.8m se evalua S2(0.8) y se tienen suficientes puntos para usar cualquier método de interpolación y determinar el polinomio para el tramo faltante.

S_2(0.8) = 1.8221 + 1.8848(0.8-0.6) + +1.3336(0.8-0.6)^2 - 1.1113(0.8-0.6)^3
xi     = [0.        0.2        0.4      ]
S0(xi) = [1.        1.2292704  1.4918432]
xi     = [0.6       0.8        1.       ]
S2(xi) = [1.8221    2.2435136  2.7182728]

que permite hacer una tabla de puntos, y usando por ejemplo el método de interpolación de Lagrange  con x entre [0.2, 0.8] se obtiene otra forma del polinomio buscado:

p(x)=1.2292704 \frac{(x-0.4)(x-0.6)(x-0.8)}{(0.2-0.4)(0.2-0.6)(0.2-0.8)} + +1.4918432\frac{(x-0.2)(x-0.6)(x-0.8)}{0.4-0.2)(0.4-0.6)(0.4-0.8)}+ +1.8221\frac{(x-0.2)(x-0.4)(x-0.8)}{(0.6-0.2)(0.6-0.4)(0.6-0.8)} + + 2.2435136\frac{(x-0.2)(x-0.4)(x-0.6)}{(0.8-0.2)(0.8-0.4)(0.8-0.6)}

Tarea: continuar con el desarrollo


El literal b, requiere usar un metodo de búsqueda de raíces, para el cual se puede usar incluso bisección.

Tarea: continuar con el desarrollo

3Eva_IIT2019_T3 Preparación de terreno en refineria

3ra Evaluación II Término 2019-2020. 11/Febrero/2020. MATG1013

Tema 3. (25 puntos) Para valorar la preparación de terreno en una planta procesadora de Refinería, se requiere estimar el volumen de remoción.

Para una sección rectangular, se dispone de las alturas sobre el nivel del mar del terreno en una cuadrícula antes de los trabajos, siendo el nivel requerido de 220 m en toda el área.

Nivel inicio (m) 0 50 100 150 200
0 241 239 238 236 234
25 241 239 237 235 233
50 241 239 236 234 231
75 242 239 236 232 229
100 243 239 235 231 227

Usando los métodos de integración numérica determine el volumen de material para ésta actividad.

a) Determine el volumen de remoción

b) Exprese y determine el error de aproximación para el volumen

Rúbrica: literal a (15 puntos), literal b (10 puntos)

Referencias: Liquidar Refinería del Pacífico tardaría años. 27 de enero, 2020. www.eluniverso.com.
https://www.eluniverso.com/noticias/2020/01/27/nota/7710855/refineria-pacifico-liquidacion-rafael-correa-activos-ministerio
Inicia liquidación de la Refinería del Pacífico. 16-03-2019. vistazo.com.
https://www.vistazo.com/seccion/politica-nacional/inicia-liquidacion-de-la-refineria-del-pacifico

# INGRESO
nInicio = np.array([[241, 239, 238, 236, 234],
                    [241, 239, 237, 235, 233],
                    [241, 239, 236, 234, 231],
                    [242, 239, 236, 232, 229],
                    [243, 239, 235, 231, 227]])

nRequerido = 220

xi = np.array([0,50,100,150,200])
yi = np.array([0,25,50,75,100])

hx = 50
hy = 25

s3Eva_IIT2019_T3 Preparación de terreno en refineria

Ejercicio: 3Eva_IIT2019_T3 Preparación de terreno en refineria

Se requiere usar el nivel inicial en la matriz, para restar del nivel requerido que es constante 220

Nivel inicio (m) 0 50 100 150 200
0 241 239 238 236 234
25 241 239 237 235 233
50 241 239 236 234 231
75 242 239 236 232 229
100 243 239 235 231 227

lo que genera la matriz de diferencias. El valor es positivo indica remoción, el valor negativo indica por rellenar.

Diferencia (m) 0 50 100 150 200
0 21 19 18 16 14
25 21 19 17 15 13
50 21 19 16 14 11
75 22 19 16 12 9
100 23 19 15 11 7

El volumen se puede calcular por un método en cada fila, y luego los resultados por columnas por otro método o el mismo.
Por ejemplo Simpson de 1/3

I= \frac{hx}{3}(f(x_0) +4f(x_1)+f(x_2))

con lo que se obtiene:

I_{fila}(0) = \frac{50}{3}(21 +4(19)+18) +\frac{50}{3}(18 +4(16)+14) =24750 I_{fila}(25) = = \frac{50}{3}(21 +4(19)+17) + \frac{50}{3}(17 +4(15)+13) = 23383,33 I_{fila}(50) = \frac{50}{3}(21 +4(19)+16) + \frac{50}{3}(16 +4(14)+11) = 22000 I_{fila}(75) = \frac{50}{3}(22 +4(19)+16) + \frac{50}{3}(16 +4(12)+5) =21850 I_{fila}(100) = \frac{50}{3}(23 +4(19)+15) + \frac{50}{3}(15 +4(11)+7) = 20483,33

y usando el otro eje, se completa el volumen usando dos veces simpson:

Volumen = \frac{h_y}{3}(f(x_0) +4f(x_1)+f(x_2)) Remover = \frac{25}{3}(24750 +4(23383,33)+22000) + + \frac{25}{3}(22000 +4(21850)+20483,33)=2251388,89

El signo lo trae desde la diferencia, y muestra el sentido del desnivel.

Se adjunta la gráfica de superficie en azul como referencia del signo,  respecto al nivel requerido en color verde.

Error de truncamiento

la cota del error de truncamiento se estima como O(h5)

error_{trunca} = -\frac{h^5}{90} f^{(4)}(z)

para un valor de z entre [a,b]

para cuantificar el valor, se puede usar la diferencia finita Δ4f, pues con la derivada sería muy laborioso.

3Eva_IIT2019_T2 Diferenciación, valor en frontera

3ra Evaluación II Término 2019-2020. 11/Febrero/2020. MATG1013

Tema 2. (25 Puntos)) Aproxime la solución del problema de valor de frontera para la ecuación mostrada, usando diferenciación numérica con h = 1/4

y'' = -(x+1)y' + 2y + (1-x^2) e^{-x}

0 ≤ x ≤ 1
y(0) = -1
y(1) = 0

a) Plantee las derivadas en diferencias divididas
b) Formule y simplifique la ecuación de diferencias divididas para el problema para cada punto interno de la tabla
c) Presente la forma matricial del sistema de ecuaciones
d) Encuentre los valores intermedios de y(xi) en la tabla, i = 1, 2, 3
e) Estime el error

i 0 1 2 3 4
xi 0 1/4 1/2 3/4 1
yi -1 0

Rúbrica: Plantear las derivadas (5 puntos), plantear la ecuación en forma discreta (5 puntos), matriz del sistema de ecuaciones (5 puntos), estimar el error (5 puntos)