Autor: Edison Del Rosario

  • 1Eva_IT2018_T1 Tanque esférico canchas deportivas

    1ra Evaluación I Término 2018-2019. 26/junio/2018. MATG1013

    Tema 1. (25 puntos) Suponga que se está diseñando un tanque esférico para almacenamiento de agua para las canchas de la ESPOL.  tanque esferico llenado altura h

    El volumen del líquido se calcula con:

    V = \frac{\pi h^{2} (3R-h)}{3}

    donde
    V: volumen,
    h: profundidad en el tanque,
    R: radio.

    Si R=3 m, ¿a qué profundidad debe llenarse el tanque tal que contenga 30 m3?

    a) Seleccione un valor inicial adecuado y

    b) Realice las iteraciones con el método de Newton-Raphson y una tolerancia de 10-6.

    c) Con los errores en las iteraciones verifique el orden de convergencia

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

    Referencia: Ejercicio 5.17. p143 Steven C. Chapra. Numerical Methods 7th Edition.

  • s1Eva_IT2018_T1 Tanque esférico canchas deportivas

    Ejercicio: 1Eva_IT2018_T1 Tanque esférico canchas deportivas

    a) Para seleccionar el rango para h=[a,b], se observa que el tanque puede estar vacío, a=0 o lleno al máximo, b=2R = 2(3)=6, con lo que se obtiene:

    h =[0.0, 6.0]

    conociendo la proporción con el valor máximo, se tiene un valor inicial para h0 para las iteraciones.

    Vmax = \frac{\pi}{3} (2R)^2 (3R-2R) Vmax = \frac{4\pi }{3}R^{3}= 113.09 h_0 = (6)*30/113.09 = 1.59

    b) Usar Newton-Raphson con tolerancia 1e-6

    f(h) = \frac{\pi }{3}h^2 (3(3)-h)-30 f(h) = \frac{\pi }{3}(9h^2 -h^3-28.647) f'(h) = \frac{\pi }{3}(18h-3h^2)

    el punto siguiente de iteración es:

    h_{i+1} = h_{i} -\frac{f(h)}{f'(h)} = h_{i}-\frac{ \frac{\pi }{3}(9h^2 -h^3-28.647)}{ \frac{\pi }{3}(18h-3h^2)} h_{i+1} = h_{i} -\frac{(9h^2 -h^3-28.647)}{(18h-3h^2)}

    con lo que se realiza la tabla de iteraciones:

    hi hi+1 error orden
    1.590 2.061 0.47 10-1
    2.061 2.027 -0.034 10-2
    2.027 2.02686 -0.00014 10-4
    2.02686 2.0268689 -2.32E-09 10-9

    En valor práctico 2.028 m usando flexómetro, a menos que use medidor laser con precisión 10-6 usará más dígitos con un tanque de 6 metros de altura ganará una precisión de una gota de agua para usar en duchas o regar el césped .

    c) El orden de convergencia del error observando las tres primeras iteraciones es cuadrático

    Tarea: Realizar los cálculos con Python, luego aplique otro método. Añada sus observaciones y conclusiones.

  • 1Eva_IT2018_T3 Temperatura en nodos de placa

    1ra Evaluación I Término 2018-2019. 26/junio/2018. MATG1013

    Tema 3. (25 puntos). La temperatura en los nodos de la malla de una placa se puede calcular con el promedio de las temperaturas de los 4 nodos vecinos de la izquierda, derecha, arriba y abajo. nodos en una placa rectangular, metodo iterativo

    Una placa cuadrada de 3 m de lado tiene la temperatura en los nodos de los bordes como se indica en la figura,

    a) Plantee el sistema de ecuaciones y resuelva con eliminación de Gauss, encontrar a, b, c, d.

    b) Encuentre la matriz T de Jacobi y comente sobre la convergencia

    c) Con X[0]=[a=60, b=40, c=70, d=50], realice 3 iteraciones, estime el error, comente.

    d) Con la tercera iteración calcule el residuo y encuentre una cota del error absoluto y error relativo

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

    Referencia: Ejercicio 12.39 p339 Steven C. Chapra. Numerical Methods 7th Edition.

  • s1Eva_IT2018_T3 Temperatura en nodos de placa

    Ejercicio: 1Eva_IT2018_T3 Temperatura en nodos de placa

    a) Plantear el sistema de ecuaciones. Usando el promedio para cada nodo interior: Placa Temp 03

    a=\frac{50+c+100+b}{4} b=\frac{a+30+50+d}{4} c=\frac{a+60+100+d}{4} d=\frac{b+60+c+30}{4}

    que reordenando se convierte en:

    4a=150+c+b 4b=a+80+d 4c=a+160+d 4d=b+c+90

    simplificando:

    4a-b-c= 150 a-4b+d = -80 a-4c+d = -160 b+c-4d = -90

    que a forma matricial se convierte en:

    A = [[ 4, -1, -1, 0.0],
         [ 1, -4,  0, 1.0],
         [ 1,  0, -4, 1.0],
         [ 0,  1,  1,-4.0]]
    B = [[ 150.0],
         [ -80.0],
         [-160.0],
         [ -90.0]]
    

    Observación: la matriz A ya es diagonal dominante, no requiere pivotear por filas.  Se aumentó el punto decimal a los valores de la matriz A y el vector B  para que sean considerados como números reales.

    El número de condición es: np.linalg.cond(A) = 3.0

    que es cercano a 1 en un orden de magnitud, por lo que la solución matricial es "estable" y los cambios en los coeficientes afectan proporcionalmente a los resultados. Se puede aplicar métodos iterativos sin mayores inconvenientes.

    b y c) método de Jacobi para sistemas de ecuaciones, con vector inicial

     
    X(0) = [[60.0],
            [40], 
            [70],
            [50]] 
    

    reemplazando los valores iniciales en cada ecuación sin cambios.

    iteración 1
    a=\frac{50+70+100+40}{4} = 65

    b=\frac{60+30+50+50}{4} = 47.5 c=\frac{60+60+100+50}{4} = 67.5 d=\frac{40+60+70+30}{4} = 50
    X(1) = [[65],
            [47.5],
            [67.5],
            [50]]
    
    vector de error = 
         [|65-60|,
          |47.5-40|,
          |67.5-70|,
          |50-50|]
      = [|5|,
         |7.5|,
         |-2.5|,
         |0|]
    errormax = 7.5
    

    iteración 2
    a=\frac{50+67.5+100+47.5}{4} = 66.25

    b=\frac{65+30+50+50}{4} = 48.75 c=\frac{65+60+100+50}{4} = 68.75 d=\frac{47.5+60+67.7+30}{4} = 51.3
    X(2) = [[66.25],
            [48.75],
            [68.75],
            [51.3]]
    
    vector de error = 
           [|66.25-65|,
            |48.75-47.5|,
            |68.75-67.5|,
               |51.3-50|] 
      = [|1.25|,
         |1.25|,
         |1.25|,
         |1.3|]
    errormax = 1.3
    

    iteración 3
    a=\frac{50+68.75+100+48.75}{4} = 66.875

    b=\frac{66.25+30+50+51.3}{4} = 49.38 c=\frac{66.25+60+100+51.3}{4} = 69.3875 d=\frac{48.75+60+68.75+30}{4} = 51.875
    X(2) = [[66.875],
            [49.38],
            [69.3875],
            [51.875]]
    
    vector de error = 
          [|66.875-66.25|,
           |49.38-48.75|,
           |69.3875-68.75|,
           |51.875-51.3|]
        = [|0.655|,
           |0,63|,
           |0.6375|,
            |0.575|]
    errormax = 0.655
    con error relativo de:
    100*0.655/66.875 = 0.97%

    siguiendo las iteraciones se debería llegar a:

    >>> np.linalg.solve(A,B)
    array([[ 67.5],
           [ 50. ],
           [ 70. ],
           [ 52.5]])
    
  • 1Eva_IT2018_T4 El gol imposible

    1ra Evaluación I Término 2018-2019. 26/Junio/2018. MATG1013

    Tema 4. “El gol que desafió a la física”. El 3 de junio de 1997, durante el partido de Brasil vs Francia, el brasileño Roberto Carlos ubicó la pelota a 35 metros del arco del Francés Fabien Barthez para rematar un tiro libre. Retrocedió 18 pasos, y luego sacó un zurdazo brutal, mágico, irreal, de ficción, para vencer en un segundo y fracción el arco del portero que al año siguiente se coronaría campeón del mundo.

    Gol Imposible 01

    Se obtuvieron los siguientes datos de videos y fotografías del suceso.

    t 0.00 0.15 0.30 0.45 0.60 0.75 0.90 1.05 1.20
    x(t) 0.00 0.50 1.00 1.50 1.80 2.00 1.90 1.10 0.30
    y(t) 0.00 4.44 8.88 13.31 17.75 22.19 26.63 31.06 35.50
    z(t) 0.00 0.81 1.40 1.77 1.91 1.84 1.55 1.03 0.30

    Para el estudio de la trayectoria del balón se requieren las funciones que la describen en los ejes cartesianos.

    a) Use interpolación con t = 0, 0.3, 0.6, 0.9 aproximar la trayectoria z(t) y encuentre t donde la altura es máxima.

    b) Determine la altura ‘z’ del balón cuando cruzó la barrera. La barrera se ubica a y = 9 m de la posición inicial del balón.

    c) Determine la desviación máxima (dx/dt=0) que hace que el gol sea considerado como “un desafío a la física”.

    Rúbrica: literal a (10 puntos), literal b (7 puntos), literal c (8 puntos)

    Referencias: La ciencia del Gol (1'49" a 2'50") video de Discovery Channel, .
    El gol 'imposible' de Roberto Carlos a Francia cumple 20 años. El Comercio, Perú. 03.06.2017.
    Científicos explican gol de tiro libre de Roberto Carlos. ElUniverso.com 3 de septiembre, 2010.


    ti = [0.00, 0.15, 0.30, 0.45, 0.60, 0.75, 0.90, 1.05, 1.20]
    xi = [0.00, 0.50, 1.00, 1.50, 1.80, 2.00, 1.90, 1.10, 0.30]
    yi = [0.00, 4.44, 8.88,13.31,17.75,22.19,26.63,31.06,35.50]
    zi = [0.00, 0.81, 1.40, 1.77, 1.91, 1.84, 1.55, 1.03, 0.30]
    

  • s1Eva_IT2018_T4 El gol imposible

    Ejercicio: 1Eva_IT2018_T4 El gol imposible

    Tabla de datos:

    ti = [0.00, 0.15, 0.30, 0.45, 0.60, 0.75, 0.90, 1.05, 1.20]
    xi = [0.00, 0.50, 1.00, 1.50, 1.80, 2.00, 1.90, 1.10, 0.30]
    yi = [0.00, 4.44, 8.88,13.31,17.75,22.19,26.63,31.06,35.50]
    zi = [0.00, 0.81, 1.40, 1.77, 1.91, 1.84, 1.55, 1.03, 0.30]
    

    Observe que, un gol simplificado con física básica es un tiro parabólico cuya trayectoria se compone de movimientos en los ejes, Y y Z. Sin embargo, lo "imposible" del gol mostrado es añadir el movimiento en X. (Referencia de la imagen en el enunciado)

    El movimiento de "profundidad" o dirección hacia el arco y(t) es semejante a un polinomio de primer grado, y el movimiento de "altura" z(t) es un polinomio de segundo grado. El movimiento "imposible" en el eje X, podría ser descrito por un polinomio de segundo o mayor grado.

    a) Encontrar t para altura máxima, que se encuentra al igualar la derivada dz/dt a cero. Para interpolar el polinomio z(t), de segundo grado, se puede usar tres puntos de los sugeridos: 0, 0.3 y 0.6, que además son equidistantes en t (facilita usar cualquier método de interpolación).

    Por ejemplo, con diferencias finitas avanzadas:

    t z(t) d1 d2 d3
    0.00 0.00 1.40 -0.89
    0.30 1.40 0.51
    0.60 1.91
    z(t) = 0 + 1.40\frac{(t-0)}{1!(0.3)} - 0.89 \frac{(t-0)(t-0.3)}{2!(0.3)^2} = 0 + 4.66 t - 4.94(t^2-0.3t) = 4.66 t + 1.48 t - 4.94 t^2 z(t) = 6.42 t - 4.94 t^2

    para encontrar el valor máximo se encuentra \frac{dz}{dt} = 0

    \frac{dz}{dt} = 6.42 - 2(4.94) t 6.42 - 2(4.94) t = 0 t = \frac{6.42}{2(4.94)} t = 0.649

    Observe que el resultado tiene sentido, pues según la tabla, el máximo debería estar entre 0.60 y 0.75

    b) El cruce por la "barrera", corresponde al desplazamiento del balón en el eje Y a 9 metros: y(t) = 9.
    El polinomio modelo de primer grado usa dos puntos para la interpolación, de los sugeridos se escogen dos, por ejemplo: 0.0 y 0.3.

    Usando diferencias finitas avanzadas :

    d1 = (8.88-0) = 8.88 y(t) = 0 + 8.88\frac{(t-0)}{1!(0.3)} y(t) = 29.6 t

    usando y(t) = 9

    29.6 t = 9
    t = 0.30
    z(0.30) = 1.40
    (de la tabla de datos)

    cuya respuesta con solo dos dígitos decimales es coherente, al estar cercano el valor a una distancia y=8.88 o aproximado a 9.
    La respuesta puede ser mejorada usando más digitos significativos en las operaciones.

    c)  La desviación máxima en eje X.
    Determine un polinomio para la trayectoria en el eje X y obtenga el máximo igualando la derivada del polinomio x(t) a cero.

    Por simplicidad, se usa un polinomio de segundo grado, alrededor de los valores máximos en el eje X

    t x(t) d1 d2 d3
    0.60 1.80 0.20 -0.30
    0.75 2.00 -0.10
    0.90 1.90
    x(t) = 1.80 + 0.20 \frac{(t-0.60)}{1!(0.15)} -0.30 \frac{(t-0.60)(t-0.75)}{2!(0.15)^2} x(t) = 1.80 + 1.33 (t-0.60) - 6.67(t-0.60)(t-0.75)

    como se busca el máximo, se usa la derivada \frac{dx}{dt} = 0

    \frac{dx}{dt} = 1.33 - 6.67(2t +(-0.60-0.75)) 1.33 - 13.34t + 9.00 = 0 -13.34t + 10.33 = 0

    t = 0.77

    x(0.77) = 1.80 + 1.33(0.77-0.60) - 6.67(0.77-0.60)(0.77-0.75) x(0.77) = 2.003

    lo que es coherente con la tabla para el eje x, pues el máximo registrado es 2, y el próximo valor es menor, la curva será decreciente.


    Desarrollo extra para observar y verificar resultados:

    Usando los puntos y un graficador 3D se puede observar la trayectoria:

    Gol Imposible 02

    Tarea: Realice el ejercicio usando los algoritmos en Python, muestre los polinomios obtenidos y compare.

    Nota: La gráfica 3D presentada usa interpolación de Lagrange con todos los puntos. Realice las observaciones y recomendaciones necesarias y presente su propuesta como tarea.

  • 3Eva_IIT2017_T4 EDO con valor inicial Taylor 2do Orden

    3ra Evaluación II Término 2017-2018. Febrero 20, 2018. MATG1013

    Tema 4. Use el método de Taylor de orden 2 para aproximar la solución de EDO con valor inicial

    y'= -ty + \frac{4t}{y} 0 \leq t \leq 1 y(0) = 1, h = 0.2

    a. Plantear el ejercicio

    b. Desarrolle 3 iteraciones o pasos,

    c. Estime el error para las iteraciones

  • 3Eva_IIT2017_T3 EDP Elíptica, placa rectangular

    3ra Evaluación II Término 2017-2018. Febrero 20, 2018. MATG1013

    Tema 3. Aproxime la solución de la siguiente EDP elíptica.

    \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial ^2u}{\partial y^2} = (x^2 + y^2) e^{xy} 0 \lt x \lt 2, 0 \lt y \lt 1

    con condiciones de frontera

    u(0,y) = 1 , u(2,y) = e^{2y}, 0 \leq y \leq 1 u(x,0) = 1, u(x,1) = e^x , 0 \leq x \leq 2

    a) use tamaños de paso h = 2/3 y k = 1/3

    b) compare con la solución u(x,y) = exy en forma gráfica

  • 3Eva_IIT2017_T2 Carrera de caballos - interpolar

    3ra Evaluación II Término 2017-2018. Febrero 20, 2018. MATG1013

    Tema 2. El caballo llamado Thunder Gulch ganó el derby de Kentucky de 1995, con un tiempo de 2 min 1 \frac{1}{5} s en la carrera de 1 \frac{1}{4} millas. caballo carreras 01

    Los tiempos en los postes que marcan el cuarto de milla, la mitad de la milla y la milla fueron respectivamente 22 \frac{2}{5} s, 45 \frac{4}{5} s, 1 min con 1 \frac{1}{5} s.

    a) Use los valores anteriores junto con el tiempo de arranque y construya un trazador cúbico natural.

    b) Use el trazador para predecir el tiempo en el poste de tres cuartos de milla y compare el resultado con el tiempo real de 1 min con 10 \frac{1}{5} s.

    c) Usando el trazador y las fórmulas de diferencias finitas, aproxime la velocidad y la aceleración del caballo en todos los postes.

    Nota: Obseve que las medidas se encuentran en fracciones de unidad.

  • 3Eva_IIT2017_T1 Punto fijo

    3ra Evaluación II Término 2017-2018. Febrero 20, 2018. MATG1013

    Tema 1. Sea g: [a,b] →ℜe (reales) una función diferenciable tal que g(x) ∈ [a,b], para toda x ∈ [a,b]. Demuestre o refute las siguientes afirmaciones.

    a) g tiene al menos un punto fijo en [a,b]

    b) g tiene un punto fijo único en [a,b]