2.2.1 Método de la Posición Falsa – Ejemplo con Python

Referencia: Burden 9Ed ejemplo 1 p51

La ecuación mostrada tiene una raiz en [1,2], ya que f(1)=-5 y f(2)=14. Muestre los resultados parciales del algoritmo de la posición falsa con una tolerancia de 0.0001

f(x) = x^3 + 4x^2 -10 =0

Desarrollo Analítico

Semejante a los métodos anteriores, el método posición falsa, falsa posición, regla falsa o regula falsi, usa un intervalo [a,b] para buscar la raiz.

Se divide el intervalo en dos partes al calcular el punto c que divide al intervalo siguiendo la ecuación:

c = b - f(b) \frac{a-b}{f(a)-f(b)}

iteración 1

a = 1 , b = 2

f(1) = (1)^3 + 4(1)^2 -10 = -5

f(2) = (2)^3 + 4(2)^2 -10 = 14

c = 2 - 14 \frac{1-2}{-5-14} = 1.2631

f(1.2631) = (1.2631)^3 + 4(1.2631)^2 -10

= -1.6031

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

tramo = |c-a| = | 1.2631 - 1| = 0.2631

a = c = 1.2631

iteración 2

a = 1.2631 , b = 2

f(1.2631) = -1.6031

f(2) = 14

c = 2 - 14 \frac{1.2631-2}{-1.6031-14}

= 1.3388

f(1.3388) = (1.3388)^3 + 4(1.3388)^2 -10

= -0.4308

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

tramo = |c-a| = |1.3388 - 1.2631| = 0.0757

a = c = 1.3388

iteración 3

a = 1.3388 , b = 2

f(1.3388) = -0.4308

f(2) = 14

c = 2 - 14 \frac{1.3388-2}{-0.4308-14}

= 1.3585

f(1.3585) = (1.3585)^3 + 4(1.3585)^2 -10

= -0.1107

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

tramo = |c-a| = |1.3585 - 1.3388| = 0.0197

a = c = 1.3585

valores que se resumen en la tabla

Método de posición falsa
a	c	b	f(a)	f(c)	f(b)	tramo
1	1.2631	2	-5	-1.6031	14	0.2631
1.2631	1.3388	2	-1.6031	-0.4308	14	0.0757
1.3388	1.3585	2	-0.4308	-0.1107	14	0.0197
1.3585	…	2

se puede contrinuar con las iteraciones como tarea

Algoritmo en Python

Algoritmo básico del video

# Algoritmo Posicion Falsa para raices
# busca en intervalo [a,b]
import numpy as np

# INGRESO
fx = lambda x: x**3 + 4*x**2 - 10

a = 1
b = 2
tolera = 0.001

# PROCEDIMIENTO
tramo = abs(b-a)
while not(tramo<=tolera):
    fa = fx(a)
    fb = fx(b)
    c = b - fb*(a-b)/(fa-fb)
    fc = fx(c)
    cambia = np.sign(fa)*np.sign(fc)
    if (cambia > 0):
        tramo = abs(c-a)
        a = c
    else:
        tramo = abs(b-c)
        b = c
raiz = c

# SALIDA
print(raiz)

Algoritmo aumentado para mostrar la tabla de cálculos

# Algoritmo Posicion Falsa para raices
# busca en intervalo [a,b]
# tolera = error

import numpy as np

# INGRESO
fx = lambda x: x**3 + 4*(x**2) -10

a = 1
b = 2
tolera = 0.0001

# PROCEDIMIENTO
tabla = []
tramo = abs(b-a)
fa = fx(a)
fb = fx(b)
while not(tramo<=tolera):
    c = b - fb*(a-b)/(fa-fb)
    fc = fx(c)
    tabla.append([a,c,b,fa,fc,fb,tramo])
    cambio = np.sign(fa)*np.sign(fc)
    if cambio>0:
        tramo = abs(c-a)
        a = c
        fa = fc
    else:
        tramo = abs(b-c)
        b = c
        fb = fc
        
tabla = np.array(tabla)
ntabla = len(tabla)

# SALIDA
np.set_printoptions(precision=4)
for i in range(0,ntabla,1):
    print('iteración:  ',i)
    print('[a,c,b]:    ', tabla[i,0:3])
    print('[fa,fc,fb]: ', tabla[i,3:6])
    print('[tramo]:    ', tabla[i,6])

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

Observe el número de iteraciones realizadas, hasta presentar el valor de la raiz en 1.3652 con un error de 0.0003166860575976038 en la útlima fila de la tabla. Sin embargo, observe que la tabla solo muestra cálculos de filas completas, el último valor de c y error no se ingresó a la tabla, que se muestra como c y tramo, y es el más actualizado en los cálculos.

iteración:   0
[a,c,b]:     [1.     1.2632 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-5.     -1.6023 14.    ]
[tramo]:     1.0
iteración:   1
[a,c,b]:     [1.2632 1.3388 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-1.6023 -0.4304 14.    ]
[tramo]:     0.26315789473684204
iteración:   2
[a,c,b]:     [1.3388 1.3585 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-0.4304 -0.11   14.    ]
[tramo]:     0.0756699440909967
iteración:   3
[a,c,b]:     [1.3585 1.3635 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-0.11   -0.0278 14.    ]
[tramo]:     0.019718502996940224
iteración:   4
[a,c,b]:     [1.3635 1.3648 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-2.7762e-02 -6.9834e-03  1.4000e+01]
[tramo]:     0.005001098217311428
iteración:   5
[a,c,b]:     [1.3648 1.3651 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-6.9834e-03 -1.7552e-03  1.4000e+01]
[tramo]:     0.0012595917846898175
iteración:   6
[a,c,b]:     [1.3651 1.3652 2.    ]
[fa,fc,fb]:  [-1.7552e-03 -4.4106e-04  1.4000e+01]
[tramo]:     0.0003166860575976038
raiz:   1.3652033036626001
error:  7.958577822231305e-05

Ejemplo 2

Referencia: Burden ejemplo 3 p.74/pdf.84

Con el método de la posición falsa, determine la cantidad de iteraciones necesarias para resolver:

f(x) = \cos (x) - x

Realice una tabla que muestre: [ i, a, b, c, f(c) ].
Seleccióne el rango [a,b] usando una gráfica y compruebe los resultados.
Compare con otros métodos para encontrar raíces.