Suma de Rienmann

Suma de Riemann

Cuando se escucha hablar de integrales, las personas que han tenido algún contacto con el cálculo integral, casi automáticamente, lo asocian al valor de un área, esto quizás porque este fue uno de los primeros usos, que se le dio a esta herramienta del cálculo. A pesar de que el cálculo fue inventado por matemáticos como Isaac Newton y Gottfried Leibniz en el siglo XVII y desarrollado por una gran cantidad de matemáticos a partir de esa fecha, se conoce que Arquímedes manejaban un método, llamado de exhausción, que podría, muy bien, considerarse un antecesor al cálculo de integrales.

Newton introdujo la aproximación del cálculo de áreas debajo de curvas, utilizando rectángulos inscritos y rectángulos circunscritos, definiendo el concepto de que la igualdad en la relación entre las áreas de los rectángulos circunscritos e inscritos y que a medida que el ancho de las tiras rectangulares disminuye y el número de tiras aumenta al infinito, ambas áreas serán iguales y serán iguales al área debajo la curva.

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La aproximación será más cercana al valor real del área irregular a medida que se aumenta el número de tiras rectangulares que se inscriben dentro del área.

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La aproximación al área irregular es la suma de las áreas de todos los rectángulos inscritos dentro del área.

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Donde l es longitud de la tira rectangular y h es el ancho de la tira. El ancho de las tiras puede ser igual o ser diferentes para cada tira.

Esas áreas son el sentido general simplemente un número, y su interpretación dependerá de que representan las variables l y h, por ejemplo:

Si l representa longitud y h representa ancho, entonces el área representa Area.

Si l representa velocidad y h representa un delta tiempo, entonces el área es Distancia.

Si l representa la tasa de producción y h representa un delta tiempo, entonces el área representa Producción Acumulada.

Si l representa la potencia y h representa un delta tiempo, entonces el área representa la Energía Consumida.

En términos generales l es una variable dependiente, que puede ser definida como una función f, de la variable dependiente. Por lo general utilizamos para la variable independiente las letras x, y algunas veces la letra t. Para la variable dependiente utilizamos la letra y=f(x).

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La expresión a la derecha de la ecuación es lo que se conoce como una Suma de Riemann.

Definición

Supongamos que la función f(x) está definida para cualquier valor x en el intervalo [a, b]. La suma de Riemann para f(x) en el intervalo [a, b] es una expresión de la forma

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El intervalo [a, b] ha sido dividido en n sub intervalos cuyas dimensiones son:

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Una vez que la función f(x) ha sido definida y se ha definido un intervalo, una suma de Riemann se determina por la siguiente información.

1.- Una fragmentación del intervalo original, dividido en sub intervalos. Las dimensiones de los sub intervalos pueden ser iguales o diferentes.

2.- Un punto de muestreo para cada sub intervalo, el cual determina el valor de la función en cada sub intervalo.

Una suma de Riemann para la función f(x) es la suma de los productos de los valores de delta x y los valores de y=f(x).

Notación de Sumatoria

Cuando el número de sub intervalos es grande resulta inconveniente expresar la suma de Riemann como la suma de todos los elementos, por lo que se sustituye por un símbolo de sumatoria.

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Así que una sumatoria de los productos de f(x) por delta x, en el intervalo [a, b] puede ser expresada de la siguiente forma:

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Bibliografía

Brito, L: Métodos Numéricos: Integración Numérica

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Introducción a la Integración Numérica

Integración Numérica, Una Introducción

Antes de la invención de la geometría analítica y el cálculo en el siglo XVII por matemáticos como Fermat, Descartes (geometría analítica); Newton y Leibniz (cálculo). El cálculo de las áreas se abordaba completamente mediante métodos puramente geométricos. El cálculo de las áreas de figuras poligonales no constituía ningún problema, así que era materia conocida y muy utilizada el cálculo de triángulos, cuadrados, rectángulos, trapecios, pentágonos, hexágonos y en general cualquier polígono. Conseguir el área de figuras, que en lugar de segmentos rectos, estuviesen formado por curvas presentaban cierto problema, así que el conseguir el área de figuras curvas comenzó a definirse como un problema de cuadratura. Conseguir el área de un círculo se conocía como la cuadratura del círculo. Conseguir el área de una parábola limitada por un segmento se conocía como cuadratura de la parábola.

Los antecedentes a la cuadratura de curvas se pueden encontrar en el método de exhausción utilizado por Arquímedes para obtener el área de una parábola limitada por un segmento. El método utilizado por Arquímedes consistió en circunscribir dentro de la parábola una serie de triángulos cada vez más pequeños, hasta que estos agotaran el área de la parábola. A pesar de que existe en el fondo una filosofía de ir sumando áreas inscritas dentro de las figuras curvas, en ese momento no existían las herramientas matemáticas como para considerar este método como un método general para el cálculo de áreas para cualquier tipo de curvas.

En el siglo XVII se desarrollaron algunas herramientas matemáticas, como la geometría cartesiana y el cálculo, que permitieron introducir conceptos como el de función, que permitieron visualizar las curvas como un conjunto de coordenadas (x, y), donde y=f(x). Newton aproximó el área debajo de una curva utilizando una serie de rectángulos inscritos y circunscritos a la curva, donde cada rectángulo tenía una altura y=f(x) y donde el ancho era un delta x, definió que a medida que el ancho de los rectángulos se hacía más pequeño y el número de rectángulo aumentaba al infinito la relación entre las áreas de los rectángulos inscritos y circunscrito se aproximaba a la unidad y las áreas se aproximaban al área bajo la curva.

Posteriormente se desarrolló el concepto de la integral de una función como un proceso de anti diferenciación, que permitió obtener el valor de la integral (área bajo la curva) de forma analítica, sin necesidad de tener que recurrir a la sumatoria de elementos.

A pesar que existe una fórmula analítica de obtener la integral definida de una función, cuando se utilizan programas numéricos, no es fácil obtener una función que represente la anti derivada de la función a integrar, aún para funciones muy simples. Por otra parte, existen funciones que tienen integrales analíticas muy complejas.

Con la finalidad de obtener la integral definida de funciones de una forma general sin necesidad de obtener la antiderivada de la función existen una serie de métodos, que pueden agruparse bajo el término de cuadraturas. Hay básicamente dos tipos de cuadratura: El primero es utilizando las Series de Taylor, del cual se deriva la fórmula de Newton Cotes, la cual dependiendo del número de términos utilizado se obtienen las diferentes fórmulas como la trapezoidal y las reglas de Simpson 1/3 y 3/8. El otro tipo de cuadratura utiliza los polinomios ortogonales, entre los cuales se encuentran los de Legendre, Laguerre, Chevishev, y otros, Un ejemplo de este tipo de cuadraturas es la cuadratura de Gauss.

 

Bibliografía

Métodos Numéricos: Integración Numérica

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Dividiendo Números Enteros con Puntos

 

Dividir es una operación que implica distribuir equitativamente una cantidad (dividendo) entre un número de contenedores (divisor), donde el resultado (cociente) es igual a la cantidad que le responde a cada contenedor. Si estamos hablando de la división en termino de números enteros, esta puede ser exacta, es decir, tiene residuo igual a cero, o puede ser inexacta, tiene residuo igual a un número entero mayor que cero y menor que el divisor.

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El dividendo, la cantidad que queremos repartir equitativamente puede representar cualquier cosa, puntos, monedas, caramelos, manzanas, granos, etc.

El divisor es el número de elementos, contenedores a los cuales les queremos distribuir el dividendo. El divisor puede representar, personas, vasijas, contenedores, etc.

El cociente es la cantidad igual que le toca a cada uno de los elementos del divisor. Representa igual que el dividendo, si el dividendo son manzanas, entonces el cociente representa el número de manzanas que le corresponde a cada uno de los elementos del divisor.

Podemos visualizar una división como una repartición, como la que se ven en las películas de piratas cuando dividían un tesoro o como en las películas de gánsteres cuando dividían el botín; pero claro sin las trampas de uno para ti y dos para mí. En una división la repartición es equitativa, igual para cada uno. Así que podemos simular una división haciendo una repartición del dividiendo elemento por elemento a cada uno de los miembros del divisor hasta que el resto sea igual a cero o exista un resto menor que el divisor.

Una forma es utilizando puntos. Colocamos el divisor como un grupo de líneas igual al divisor, así si el divisor es 3 colocamos 3 líneas.

Luego vamos distribuyendo por rondas, colocando una raya vertical que cruce a las rayas horizontales para representar una ronda. En la intersección colocamos un punto.

Se colocan rayas verticales adicionales (rondas) y se continua hasta que se hayan distribuido todos los puntos que representan el dividendo. Si al final no se tienen suficientes puntos para completar una ronda, este remanente de puntos es el residuo.

En la siguiente figura se muestra una división utilizando puntos.

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Los 24 puntos se distribuyeron entre 3, utilizando 8 rondas de 3 puntos, con lo que 24 / 3 =8. Si se estuviesen repartiendo 24 monedas, a cada uno le tocarían 8 monedas.

También podemos dividir restando, donde en cada ronda repartimos una cantidad igual al divisor y restamos la cantidad repartida del dividendo, el resultado es el resto. En la segunda ronda repartimos nuevamente una cantidad igual al divisor y la restamos del resto anterior hasta que el resto sea igual a cero, o sea un residuo menor que el divisor.

El resultado de la división será igual al número de rondas repartidas, en este caso 8.

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Raíces de Funciones, Métodos Analíticos

Métodos Analíticos

En los métodos analíticos existe una formula, o grupos de fórmulas, no iterativas que permiten el cálculo de las raíces de la función.

Función polinómica de grado 1, línea recta

En una función lineal f(x)=m*x + b existe una sola raíz, la cual puede obtenerse aplicando la siguiente formula:

f(x)=0=mx+b, tiene raíz igual a x = -b/m

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Función polinómica de segundo grado, Parábola  

Existe un método analítico para polinomios de segundo grado, que es la famosa ecuación cuadrática que la mayoría hemos estudiado en el colegio. 

En la siguiente figura se presenta el método analítico para encontrar la solución de funciones polinómicas de segundo grado.

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Función polinómica de tercer grado, Cubica.

Para polinomios de tercer grado también existe un método analítico, el cual es un poco más complicado que el utilizado para polinomios de segundo grado, sin embargo, todavía es manejable. En las siguientes figuras se presentan las ecuaciones que se utilizan.

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En la literatura se pueden conseguir diferentes conjuntos de ecuaciones para resolver las raíces de las ecuaciones cubicas, aquí les muestro las que me parecen más sencillas de manejar. Aunque a decir verdad todas funcionan muy bien, solamente son variaciones algebraicas de las mismas formulas.

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Dependiendo de los valores de la variable D, tenemos tres casos. Caso 1 D = 0, Caso 2 D > 0 y Caso 3 D <0.

En el caso 1: D=0, se tienen tres raíces reales, al menos dos son iguales.

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En el caso 2: D>0, se tiene 1 raíz real y dos raíces complejas.

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En el caso 3: D <0, se tienen 3 raíces reales diferentes.

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Para polinomios de orden superiores existen métodos analíticos muy complejos, que los hace poco prácticos de utilizar.

 

Bibliografía

Brito, L.: Métodos Numéricos Raíces de Funciones: Como calcular raíces de funciones utilizando métodos numéricos (Spanish Edition), Amazon,

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Raíces de Funciones, Métodos Gráficos

 

Métodos Gráficos

Este método es muy simple de implementar y resulta muy intuitivo de comprender. Simplemente hay que construir la gráfica de la función y directamente mediante inspección se puede determinar el punto de corte de la gráfica de la función f(x) con el eje X. El inconveniente es que este valor dependerá de la apreciación de la gráfica, dependiendo del tamaño de la escala se obtendrá una aproximación.

Este método se puede utilizar como un paso previo a la utilización de un método numérico, para tener una imagen completa de como se comporta la función y optimizar el uso de otros métodos más precisos.

En la siguiente figura se muestra la gráfica de una función derivada de una ecuación. Se han calculado los valores de la función entre 0 y 2.25. De los valores calculados se observa que existe un cambio de signo entre x= 1.25 (-) y x= 1.50 (+). Inspeccionando la gráfica de la función se observa que el punto de intersección esta alrededor de 1.4.

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Otra forma de proceder es utilizar cada lado de la ecuación y crear dos funciones. En un lado de la ecuación podemos dejar el termino en x y la constante. Así en lugar de escribir f(x)=0, escribimos g(x)=h(x), y graficamos ambas funciones en el mismo gráfico, y observamos la intersección de ambas funciones. Este valor corresponde con la raíz de la función f(x).

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Aquí en esta figura hemos hecho una ampliación y podemos observar que la raíz de la función f(x), la cual corresponde a la intersección de las curvas de las funciones g(x) y h(x) está alrededor de 1.44.

En resumen, el método gráfico es muy sencillo de aplicar, sin embargo, es de muy poca utilidad práctica, debido a que no permite su automatización.

Metodología

1.- Si se tiene una ecuación expresarla como una función f(x). Para eso se tienen que agrupar todos los elementos en un solo lado de la ecuación. Esta expresión es igual a la función.

2.- Seleccionar varios valores de x y calcular el valor de la función. Hacer el grafico de f(x) y examinar su comportamiento. Seleccionar puntos adicionales, si se requieren, para obtener un cruce de la curva de la función f(x) con eje X.

3.- Observar la gráfica y determinar el valor de la raíz en la intersección de la curva con el eje X. Ampliar la escala en eje X para facilitar la lectura del valor de la raíz.

Un método alternativo consiste en:

1.- Reordenar la ecuación, de ser necesario, para hacer que la ecuación sea más simple. Hacer cada lado de la ecuación igual a una función, así se obtendrán 2 funciones: g(x) y h(x).

2.- Seleccionar varios valores de x y calcular el valor de las funciones g(x) y h(x). Hacer el grafico de las funciones g(x) y h(x) y examinar su comportamiento. Seleccionar puntos adicionales si se requieren para obtener un cruce entre las curvas de las dos funciones.

3.- Observar la gráfica y determinar el valor de la raíz en la intersección de las curvas de las funciones g(x) y h(x). Ampliar la escala en eje X para facilitar la lectura del valor de la raíz.

 

Bibliografía

Grewa, B. S. : Higher Engineering Mathematics, Thirthy Fourth Edition, 1998. KHANA PUBLISHERS, Delhi, India.

Brito, L.: Métodos Numéricos, Raíces de Funciones, Amazon.

https://www.amazon.com/dp/B01N9V29HM

https://www.amazon.com.mx/dp/B01N9V29HM

Metodos Numericos Raices tumb 2

Raíces de Funciones y Métodos

 

Concepto

Una raíz de una función resulta de resolver ecuaciones como la siguiente:

224=(4x+2)*2x*(1+x).

Si ubicamos todos los elementos en un solo lado de la ecuación, obtendremos una expresión que es una función de la variable x.

La función es: f(x)=(4x+2)*2x*(1+x)-224

Si queremos obtener las raíces de la ecuación, igualamos la función a cero y resolvemos para obtener los valores de x que hacen que el valor de la función sea cero. Los valores de x que hacen que la función f(x)=0, se denominan raíces de la función f(x).

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Esta función podemos asociarla con el cálculo del volumen de un paralelepípedo de dimensiones (4x + 2), 2x y (1 + x), donde el volumen es de 224 unidades cubicas, y deseamos calcular el valor de x que produce este volumen. Al final tenemos una función cubica que representa esta igualdad. En la figura anterior se observa la gráfica de la función. Se observa que la curva de la función intersecta el eje X en un punto que esta entre 2 y 3.

otro ejemplo que podemos mostrar sobre cómo se origina una función, lo constituye la obtención de la raíz cuadrada de un numero m. Comenzamos con una ecuación, donde hacemos que la raíz cuadrada de un número m es igual a un valor x, movemos todos los elementos de la ecuación hacia el lado derecho y hemos convertido la ecuación en una función de x, que podemos utilizar para calcular la raíz cuadrada de un numero m.

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De la misma manera podríamos crear una función para la raíz cubica, o la raíz de cualquier orden. En general cualquier ecuación puede ser transformada en una función de forma que podemos obtener sus raíces, las cuales representan valores que permiten que estas ecuaciones se cumplan.

Así como estas simples ecuaciones matemáticas, podemos encontrar en ciencia y en las diferentes ramas de la ingeniería aplicaciones donde podemos formular ecuaciones, las cuales podemos transformar en funciones y encontrar soluciones a los problemas planteados encontrando las raíces de dichas funciones.

Métodos

Existen diversos métodos para encontrar las raíces de una función, entre estos tenemos:

Métodos Gráficos

Métodos Analíticos

Métodos Algebraicos

Métodos Numéricos

 

Bibliografía

Brito, Luis. Métodos Numéricos, Raíces de Funciones. Amazon, 2017.

https://www.amazon.com/dp/B01N9V29HM

Metodos Numericos Raices tumb 2

Scilab, Funciones en Linea

 

Funciones en Línea (Funcion deff)

En lugar de utilizar los comandos function y endfunctions, para definir funciones, también se puede utilizar la función deff, la cual tiene la siguiente sintaxis:

deff(‘String para la definición de la función’, ‘ string para el cuerpo de la función, ‘string para indicar si esta compilada la función’).

El String para definir la función está integrado por:

‘[out] = Nombre_Función(in)’

El string para el cuerpo de la función está integrado por:

‘out=expresión’

El tercer parámetro puede tomar dos valores ‘c’, si la función esta compilada y ‘n’ si la función no está compilada. Cuando no se coloca el tercer parámetro de la función deff, se toma como valor predeterminado que la función es compilada.

La ventaja de este tipo de función es que puede ser utilizadas para funciones sencillas, sin necesidad de crear un archivo para la función.

Ejemplo:

deff(‘y=funct(x)’, ‘y=x^2+2’)

funct(3.5)

ans=

14.25

Funciones Complejas con Múltiples Líneas

A pesar de que la función deff se utiliza para escribir funciones de forma rápida, pueden escribirse funciones más complejas, que tengan varias líneas de códigos. Para hacer esto se pueden utilizar las siguientes reglas:

· Se utilizan comas para separar instrucciones.

· Se utiliza el punto y coma para separar instrucciones y evitar que se muestren en pantalla resultados preliminares.

Se utilizan dos puntos para indicar la continuación de línea.

A continuación, se muestra un ejemplo del uso de la función deff con múltiples instrucciones.

deff(‘[A, P]=circular(r)’, ‘A=%pi*r^2; ..

P=2*%pi*r; ‘)

[Area, perimetro]=circular(2)

Perimetro =

12.566371

Area =

12.566371

Funciones Llamando a otras Funciones

Una función puede llamar a otras funciones, si estas están disponibles en la sesión de Scilab, ya sea porque ha sido creada o si ha sido cargada utilizando cualquiera de los métodos para ese propósito.

Vamos a crear una función para calcular el área y perímetro de un cuadrado de longitud ‘a’.

deff(‘[Ac, Pc]=cuadrado(a)’, ‘Ac=a^2; ..

Pc=4*a;’)

Ahora vamos a crear una función que va a llamar a lar funciones ya creadas circular( r) y cuadrado(a).

deff(‘[Acirc, Acuad]=figuras(a)’, ..

‘Acirc=circular(a); ..

Acuad=cuadrado(a); ‘)

[circ, cuad] = figuras(2)

cuad =

4.

circ =

12.566371