Edison Del Rosario – Página 2 – Métodos numéricos

2024-01-312024-02-08

2Eva_2023PAOII_T1 Volumen por solido de revolución

2ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 30/Enero/2024

Tema 1 (30 puntos) Los sólidos de revolución se generan al girar una región plana alrededor de un eje.

V = \int_{a}^{b} \pi (f(x))^2 dx

El volumen generado al girar la región de la función f(x) en el intervalo [a,b], se puede calcular como el volumen del disco de radio f(x) y anchura dx.

f(x) = \sqrt{\sin (x/2)}

g(x) = e^{x/3} - 1

Calcule el volumen de revolución generado por la región sombreada de la gráfica que ese encuentra entre: f(x) y g(x).
Las funciones se usan en el intervalo [0.1 , 1.8]:

Realice el planteamiento de las ecuaciones para el ejercicio, considerando que

a. Para el integral con f(x), use formulas de Simpson con al menos 3 tramos, mientras que

b. Para el integral con g(x) use Cuadratura de Gauss de dos puntos con al menos 2 tramos.

c. Desarrolle las expresiones completas del ejercicio para cada función.

d. Indique el resultado obtenido para el área requerida y la cota de error.

e. Determine el volumen de revolución generado por la región sombreada

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

Referencia: [1] Volúmenes de sólidos de revolución. Moisés Villena Muñoz.Capítulo 4 p78. https://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/4800/4/7417.pdf
[2] 8.2.2 Gráficas en 3D en Python, sólidos de revolución. http://blog.espol.edu.ec/ccpg1001/graficas-en-3d-en-python-sistema-de-ecuaciones-y-planos/
[3] Volumes: Washer Method Animation 2. Stacey Roshan. 24 Abril 2016.

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1Eva_2023PAOII_T3 aceleración en avión de acrobacias

1ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 21/Noviembre/2023

Tema 3. (30 puntos) Por medio del acelerómetro o sensor de fuerzas g de un avión se acrobacias se obtienen datos cada 5 segundos.

t	0	5	10	15	20	25	30	35	40	45	50
Aceleración (G)	1	1.2	1.3	2.5	4.5	3.2	1.4	0.0	-0.9	-1.0	0.2

Para un estudio detallados de la acrobacia realizada se requiere disponer de datos cada segundo
usando interpolación polinómica con el método de Lagrange.

a. Plantear el ejercicio describiendo los criterios a usar para el o los polinomios para el eje y.

b. Desarrolle el método sobre los puntos seleccionados con las expresiones completas desarrolladas con el algoritmo.

c. Presentar el polinomio resultante y la gráfica usando la resolución requerida para el estudio.

d. Encuentre el error obtenido entre el polinomio y el o los puntos de prueba de los datos no usados para generar el polinomio.

e. Adjunte los archivos: algoritmos.py, resultados.txt y gráfica.png del polinomio.

t = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50]
G = [1,1.2,1.3,2.5,4.5,3.2,1.4,0.0,-0.9,-1.0,0.2]

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

Referencias: [1] Yael Pereda nos explica el funcionamiento de un avión de vuelo acrobático. LaLigaSports. 9 Julio 2019.

[2] High intensity aerobatic flying with C.J. Wilson and Kirby Chambliss. Red Bull. 6 mar 2014.

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1Eva_2023PAOII_T2 Trayectoria de buque en puerto

1ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 21/Noviembre/2023

Tema 2. (40 puntos) El DPS (Dynamic Positioning System) controla automáticamente la posición y el rumbo de un barco usando propulsión activa mediante un ordenador y una variedad de sistemas y funciones.

En el caso de entradas a puertos comerciales de alto tráfico y limitado espacio se convierten el una herramienta indispensable para gestionar las recorridos de ingreso o salida.

Suponga que como primer paso para planificar una ruta de un barco de contenedores, minimizando el gasto de energía usando la inercia del barco se planifica una ruta siguiendo los puntos de marca indicados en la tabla.

Puntos referenciales para la ruta
x	0.1	2.0	4.0	5.0	7.0
y	1.0	8.0	0.0	-1.0	3.0

a. Plantee el ejercicio usando un polinomio de interpolación y un sistema de ecuaciones.

b. Establezca la forma matricial del sistema de ecuaciones (Vandermonde) y como matriz aumentada

c. De ser necesario realice el pivoteo parcial por filas

d. Use el método directo Gauss, desarrolle todas las expresiones de las operaciones que realiza el algoritmo numérico. Estime la tolerancia y justifique.

e. Comente sobre la convergencia del método si usara un método iterativo. (número de condición)

f. Adjunte los archivos: algoritmos.py, resultados.txt y gráfica.png del polinomio.

x = [0.1,2.0,4.0,5.0,7.0]
y = [1.0,8.0,0.0,-1.0,3.0]

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

Referencia: [1] Gigante buque ingresa a las terminales portuarias de Guayaquil. El Universo. 18 Ene 2020. https://youtu.be/X5S9x53Z_mY?
[2] Reportan congestión de buques de carga en puertos de EE.UU. Noticias Telemundo. 22 sept 2021.

[3] Colisiones y errores de barcos jamás capturados en cámara. 21 oct 2023.

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1Eva_2023PAOII_T1 GPR Radar penetrante de suelo

1ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 21/Noviembre/2023

Tema 1. (30 puntos) Radar penetrante o GPR (Ground Penetrating Radar) es el término general aplicado para mapear o cartografiar estructuras enterradas en el suelo.
El GPR se utiliza en muchas áreas como la localización de tuberías enterradas para servicios públicos, la evaluación del sitio en minas, excavaciones arqueológicas, medición del espesor de nieve o hielo para la gestión de pistas de esquí, etc.
Al emitir un pulso de radio hacia el suelo, la señal rebota al cambiar de medio y puede ser detectada en la superficie. Por lo que la distancia recorrida por la señal es de dos veces d.
Simplificando el ejercicio, considere la potencia de la señal recibida en el receptor en dB se expresa como:

RSSI(d)=-10\alpha log_{10}(d)+ P_0 ; d\gt0

Suponga que el coeficiente de atenuación del medio α = 4.5, P0 = – 20 y Rssi = -90, que la composición del suelo es uniforme y no existen pérdidas al rebotar sobre el material de la tubería mostrada en la gráfica.

a. Plantear el ejercicio para encontrar la profundidad a la que se encontraría la tubería usando el método de Newton-Raphson.

b. Describa el criterio para seleccionar un valor inicial de búsqueda y la tolerancia a usar en la solución.

c. Realice al menos tres iteraciones para el método indicado.

d. Realice observaciones sobre la convergencia del método.

e. Adjunte los archivos: algoritmos.py, resultados.txt y gráfica.png

Rúbrica: literal a (5 puntos), literal b (3 puntos), literal c (12 puntos), literal d (5 puntos), literal e (5 puntos)

Referencia: [1] ¿Puedo predecir la profundidad de exploración?. Sensors&Software. https://www.sensoft.ca/es/blog/what-is-gpr/
[2] Te mostramos en realidad aumentada cómo son los túneles. Univisión Noticias. 16 oct 2023.

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3Eva_2023PAOI_T4 Especies en competencia por recursos

3ra Evaluación 2023-2024 PAO I. 12/Septiembre/2023

Tema 4. (30 puntos) Considere dos especies de animales que ocupan el mismo ecosistema, en competencia por los recursos de alimentos y espacio definidas por:

\frac{dx}{dt} = x(2 - 0.4 x - 0.3 y)

\frac{dy}{dt} = y( 1 - 0.1 y - 0.3 x)

Donde las poblaciones de x(t) y y(t) se miden en miles y t en años. Use un método numérico para analizar las poblaciones en un periodo largo para el caso que: x(0)=1.5, y(0)=3.5

a. Realice el planteamiento del ejercicio usando Runge-Kutta de 2do Orden

b. Desarrolle tres iteraciones para x(t), y(t) con tamaño de paso h=0.5.

c. Usando el algoritmo, aproxime la solución entre t=0 a t=10 años, adjunte sus resultados en la evaluación.

d. Realice una observación sobre el crecimiento de la población de las especies y(t) a lo largo del tiempo.

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

Referencia: [1] Modelos de competencia ejercicio 10. Zill, Dennis G. Ecuaciones diferenciales con aplicaciones de modelado. Edición 9. P109. p111.

[2] Competition in ecosystems. Stile Education. 11 septiembre 2019.

2023-09-132023-09-15

3Eva_2023PAOI_T3 Perfil de área devastada por incendios

3ra Evaluación 2023-2024 PAO I. 12/Septiembre/2023

3Eva_2023PAOI_T2 Área devastada por incendios

Tema 3. (20 puntos) Continuando con el ejercicio del área devastada por el incendio, con el objetivo de simplificar el registro de datos se propone describir los perfiles usando polinomios.

Frontera superior

X	350	300	350	420	444	484	504	534	568	620	660	720	780	740	800	800
Y	0	315	315	315	320	336	400	415	462	510	550	550	490	390	390	150

Frontera inferior

X	350	459	666	800
Y	0	63	130	150

a. Plantear el ejercicio para realizar interpolación polinómica. Describa criterios, intervalos, método.

b. Desarrolle el o los polinomios para la frontera superior, siguiendo el método propuesto en el literal a.

c. Desarrolle el o los polinomios para la frontera inferior, con un método diferente al literal a.

d. Usando un algoritmo, graficar al menos un resultado del literal b y c.

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

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3Eva_2023PAOI_T2 Área devastada por incendios

3ra Evaluación 2023-2024 PAO I. 12/Septiembre/2023

Tema 2 (25 puntos) Se requiere determinar el área urbana a restaurar, que devastada por incendios en una isla del océano Pacífico, se encuentra delimitada por la playa y los puntos mostrados en la figura.

Se dispone de algunos puntos de referencia tomados desde imágenes de satélites mostrados en la tabla.

a. Plantear el ejercicio indicando el método de integración numérica a usar. Justifique su selección.

b. Desarrolle el método para los datos de la frontera superior

c. Realice los cálculos para la frontera inferior delimitada por playa

d. Estime la cota de error en los cálculos.

Frontera superior

X	350	300	350	420	444	484	504	534	568	620	660	720	780	740	800	800
Y	0	315	315	315	320	336	400	415	462	510	550	550	490	390	390	150

Frontera inferior

X	350	459	666	800
Y	0	63	130	150

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

xs = [350, 300, 350, 420, 444, 484, 504, 534, 568, 620, 660, 720, 780, 740, 800, 800]
fs = [0, 315, 315, 315, 320, 336, 400, 415, 462, 510, 550, 550, 490, 390, 390, 150]
xi = [350, 459, 666, 800]
fi = [0, 63, 130, 150]

Referencia: Incendios forestales devastan partes de la isla de Maui. DW español. 11 agosto 2023.

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3Eva_2023PAOI_T1 Matriz cadena de Markov

3ra Evaluación 2023-2024 PAO I. 12/Septiembre/2023

Tema 1 (25 puntos) Un call-center para soporte técnico de una mediana empresa se conforma de una recepcionista y dos técnicos. Se considera como “satisfecho” al cliente si su llamada fue procesada por la recepcionista y cualquiera de los técnicos.

La probabilidad P_RT de atención a llamadas se modelan con un sistema de ecuaciones (cadena de Markov) que al ser resuelta muestra probabilidad de encontrarse en cada estado.

λ P₀₀ = μ_T P₀₁

(μ_T + λ) P₀₁ = 2 μ_T P₀₂ + μ_R P₁₀

(2 μ_T + λ) P₀₂ = μ_R P₁₁ + μ_R P₁₂

μ_R P₁₀ = λ P₀₀ + μ_T P₁₁

(μ_R + μ_T) P₁₁ = λ P₀₁ + 2 μ_T P₁₂

(μ_R + 2 μ_T) P₁₂ = λ P₀₂

La suma de probabilidades es uno.

P₀₀ + P₀₁ + P₀₂ + P₁₀ + P₁₁+ P₁₂ = 1

λ = 1/10, μR = 1/3, μT =1/15

Los estados descritos en la gráfica y ecuaciones expresan el proceso de atención:
– En una llamada, los clientes son atendidos por la recepcionista que toma los datos y redirige la llamada a uno de los técnicos disponible (libre).
– Si un cliente llama mientras la recepcionista está ocupada, el cliente recibe tono de ocupado y cierra.
– Si ambos técnicos están disponibles, se selecciona uno con igual probabilidad.
– Si solo hay un técnico disponible, se le asigna la llamada.
– Si los dos técnicos están ocupados, se pierde la llamada.

Los tiempos de atención y llamadas siguen distribuciones exponenciales: recepcionista es de 3 minutos (μR = 1/3), por técnico es de 15 minutos (μT =1/15). Los clientes llaman a intervalos de 10 minutos (λ = 1/10).

a. Plantee el sistema de ecuaciones, reemplazando la última ecuación con la que indica que la suma de probabilidades por cada estado P_RT suma 1.

b. Establezca la forma matricial del sistema de ecuaciones y como matriz aumentada

c. De ser necesario realice el pivoteo parcial por filas.

d. Comente sobre la convergencia del sistema de ecuaciones y justifique sus observaciones usando los errores entre iteraciones o número de condición.

e. Use un método directo, realizando al menos 3 iteraciones con todas las expresiones.

Rúbrica: literal a (2 puntos), literal b (5 puntos), literal c (3puntos), literal d (5 puntos), literal e (10 puntos).

Referencia: [1] 1Eva_IT2017_T3 Call Center Operadora y Dos Técnicos. ESTG1003-Blog de procesos estocásticos. http://blog.espol.edu.ec/estg1003/1eva_it2017_t3-call-center-operadora-y-dos-tecnicos/
[2] Cadenas de Markov 01 Introducción. Goal Project. 30 agosto 2021.

2023-08-312023-09-01

s2Eva_2023PAOI_T3 EDP elíptica, placa rectangular con frontera variable

Ejercicio: 2Eva_2023PAOI_T3 EDP elíptica, placa rectangular con frontera variable

Dada la EDP elíptica,

\frac{\partial ^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial ^2 u}{\partial y^2} = \Big( x^2 + y^2 \Big) e^{xy}

0 \lt x \lt 1

0 \lt y \lt 0.5

Se convierte a la versión discreta usando diferencias divididas centradas, según se puede mostrar con la gráfica de malla.

literal b

literal a

\frac{u[i-1,j]-2u[i,j]+u[i+1,j]}{\Delta x^2} +

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

literal c

Se agrupan los términos Δx, Δy semejante a formar un λ al multiplicar todo por Δy²

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

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

los tamaños de paso en ambos ejes son de igual valor, se simplifica la ecuación

\lambda= \frac{\Delta y^2}{\Delta x^2} = 1

se simplifica el coeficiente en λ =1

u[i-1,j]-2u[i,j]+u[i+1,j] +

+ u[i,j-1]-2u[i,j]+u[i,j+1] = \Big( x^2 + y^2 \Big) e^{xy}

Se agrupan los términosiguales

u[i-1,j]-4u[i,j]+ u[i+1,j] + u[i,j-1] +u[i,j+1]

= \Big( x^2 + y^2 \Big) e^{xy}

Se desarrollan las iteraciones para tres rombos y se genera el sistema de ecuacioens a resolver.
para i=1,j=1

u[0,1]-4u[1,1]+ u[2,1] + u[1,0] +u[1,2]

= \Big( x[1]^2 + y[1]^2 \Big) e^{x[1]y[1]}

1-4u[1,1]+ u[2,1] + 1 + \frac{1}{8}

= \Big( 0.25^2 + 0.25^2 \Big) e^{(0.25) (0.25)}

-4u[1,1]+ u[2,1] = \Big( 0.25^2 + 0.25^2 \Big) e^{(0.25) (0.25)} - \frac{1}{8}

para i=2, j=1

u[1,1]-4u[2,1]+ u[3,1] + u[2,0] +u[2,2]

= \Big( x[2]^2 + y[1]^2 \Big) e^{x[2]y[1]}

u[1,1]-4u[2,1]+ u[3,1] + 1 + 0.25

= \Big( 0.5^2 + 0.25^2 \Big) e^{(0.5)(0.25)}

u[1,1]-4u[2,1]+ u[3,1] = \Big( 0.5^2 + 0.25^2 \Big) e^{(0.5)(0.25)} -1.25

para i=3, j=1

u[2,1]-4u[3,1]+ u[4,1] + u[3,0] +u[3,2]

= \Big( x[3]^2 + y[1]^2 \Big) e^{x[3]y[1]}

u[2,1]-4u[3,1]+ 0.25 + 0 + \frac{3}{8}

= \Big( 0.75^2 + 0.25^2 \Big) e^{(0.75)(0.25)}

u[2,1]-4u[3,1] = \Big( 0.75^2 + 0.25^2 \Big) e^{(0.75)(0.25)} - 0.25 - \frac{3}{8}

con lo que se puede crear un sistema de ecuaciones y resolver el sistema para cada punto desconocido

\begin{pmatrix} -4 & 1 & 0 & \Big| & 0.008061807364732415 \\ 1 & -4 & 1 & \Big| & -0.8958911084166168 \\0 & 1 & -4 &\Big| & 0.1288939058881129 \end{pmatrix}

se obtiene los resultados para:

u[1,1] = 0.05953113
u[2,1] = 0.24618634
u[3,1] = 0.02932311

>>> import numpy as np
>>> (0.25**2+0.25**2)*np.exp(0.25*0.25) - 1/8
0.008061807364732415
>>> (0.5**2+0.25**2)*np.exp(0.5*0.25) - 1.25
-0.8958911084166168
>>> (0.75**2+0.25**2)*np.exp(0.75*0.25) - 0.25 -3/8
0.1288939058881129
>>> A=[[-4,1,0],[1,-4,1],[0.0,1.0,-4.0]]
>>> B = [0.008061807364732415, -0.8958911084166168, 0.1288939058881129]
>>> np.linalg.solve(A,B)
array([0.05953113, 0.24618634, 0.02932311])

2023-08-312023-09-01

2Eva_2023PAOI_T3 EDP elíptica, placa rectangular con frontera variable

2da Evaluación 2023-2024 PAO I. 29/Agosto/2023

Tema 3 (35 puntos) Aproxime la solución de la Ecuación Diferencial Parcial

\frac{\partial ^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial ^2 u}{\partial y^2} = \Big( x^2 + y^2 \Big) e^{xy}

0 \lt x \lt 1

0 \lt y \lt 0.5

Con las condiciones de frontera:

u(0,y)=1, u(1,y)= y, 0≤y≤0.5
u(x,0)=1, u(x,0.5)=x/2, 0≤x≤1

Aproxime la solución con tamaños de paso Δx = 0.25, Δy = 0.25
Utilice diferencias finitas centradas para las variables independientes x,y

a. Plantee las ecuaciones para usar un método numérico en un nodo i,j

b. Realice la gráfica de malla,

c. desarrolle y obtenga el modelo discreto para u(x_i,t_j)

d. Realice al menos tres iteraciones en el eje tiempo.

e. Estime el error de u(x_i,t_j) y adjunte los archivos del algoritmo y resultados.

Rúbrica: Aproximación de las derivadas parciales (5 puntos), construcción de la malla (10), construcción del sistema lineal (15), resolución del sistema (5 puntos).

Referencia: 2Eva_IT2012_T3 EDP elíptica, placa rectangular