taller de metodos numericos en scilab

1. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
1. MÉTODO DE BISECCIÓN
function y=f(h)
y=-12.4 + 10*(0.5*%pi*(1**2) -(1**2)*asin(h/1)-h*((1**2)-h**2)**0.5);
endfunction
function pn=biseccion(f, h0,h1,aprox)
i=1;
er(1)=100;
if f(h0)*f(h1) < 0
ha(1)=h0;
hb(1)=h1;
pn(1)=(ha(1)+hb(1))/2;
printf('Ite.tt hatt hbtt pntt f(pn)t Error n');
printf('%2d t %11.7f t %11.7f t %11.7f t %11.7f n',i,ha(i),hb(i),pn(i),f(pn(i)));
while abs(er(i)) >= aprox
if f(ha(i))*f(pn(i))< 0
ha(i+1)=ha(i);
hb(i+1)=pn(i);
end
if f(ha(i))*f(pn(i))> 0
ha(i+1)=pn(i);
hb(i+1)=hb(i);
end
pn(i+1)=(ha(i+1)+hb(i+1))/2;
er(i+1)=abs((pn(i+1)-pn(i))/(pn(i+1)));
printf('%2d t %11.7f t %11.7f t %11.7f t %11.7f t %7.6f
n',i+1,ha(i+1),hb(i+1),pn(i+1),f(pn(i+1)),er(i+1));
i=i+1;
end
else
printf('En el intervalo escogido, no existe una raiz');
end
endfunction

2. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
2. MÉTODO DE NEWTON-RAPHSON
function y=f(x)
y=2*(x**3) + x- 1;
endfunction
function y=df(x)
y=6*x**2 + 1;
endfunction
function pn=newtonraphson(f, p0,aprox );
i=1;
er(1)=1;
pn(1)=p0;
while abs(er(i))>=aprox;
pn(i+1)=pn(i)-f(pn(i))/df(pn(i));
er(i+1)=abs((pn(i+1)-pn(i))/pn(i+1));
i=i+1;
end
printf(' i t pn(i) Error aprox (i) n');
for j=1:i;
printf('%2d t %11.7f t %7.6f n',j-1,pn(j),er(j));
end
endfunction

3. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
3. ITERACIÓN DE PUNTO FIJO
function y=f(t)
y=300-80.425*t+201.0625*(1-2.718281828**(-(0.1)*t/0.25));
endfunction
function pn = puntofijo(f, p0,aprox)
i=1;
er(1)=1;
pn(1)=p0;
while abs(er(i))>=aprox;
pn(i+1) = f(pn(i));
er(i+1) = abs((pn(i+1)-pn(i))/pn(i+1));
i=i+1;
end
printf(' i t pn(i) Error aprox (i) n');
for j=1:i;
printf('%2d t %11.7f t %7.7f n',j-1,pn(j),er(j));
end
endfunction

4. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
4.
a- EL MÉTODO DE NEWTON P0 = 1
function y=f(x)
y=4*cos(x)-2.718281828**(x);
endfunction
function y=df(x)
y=-4*sin(x)-2.718281828**(x);
endfunction
function pn=newtonraphson(p0,aprox);
i=1;
er(1)=1;
pn(1)=p0;
while abs(er(i))>=aprox;
pn(i+1)=pn(i)-f(pn(i))/df(pn(i));
er(i+1)=abs((pn(i+1)-pn(i))/pn(i+1));
i=i+1;
end
printf(' i t Pn(i) Error aprox (i) n');
for j=1:i;
printf('%2d t %11.7f t %7.15f n',j-1,pn(j),er(j));
end
endfunction
b) EL MÉTODO DE LA SECANTE
function y=g(x)
y=4*cos(x)-2.718281828**(x);
endfunction
function pn = secante(x0,x1,aprox)
j=2;
i=1;
pn(1)=x0;
pn(2)=x1;
er(i)=1;
while abs(er(i))>=aprox
pn(j+1)=(pn(j-1)*f(pn(j))-pn(j)*f(pn(j-1)))/(f(pn(j))-f(pn(j-1)));
er(i+1)=abs((pn(j+1)-pn(j))/pn(j+1));
j=j+1;
i=i+1;
end
printf(' i tt pn(i) tt Error aprox (i) n');
printf('%2d t %11.7f tt n',0,pn(1));
for k=2:j;
printf('%2d t %11.7f t %7.8f n',k,pn(k),er(k-1));
end
endfunction

5. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
5.
a- Aplique el método de la secante
function y=f(x)
y=x**2-6;
endfunction
function pn = secante(f, p0,p1,aprox)
j=2;
i=1;
pn(1)=p0;
pn(2)=p1;
er(i)=1;
while abs(er(i))>=aprox
pn(j+1)=(pn(j-1)*f(pn(j))-pn(j)*f(pn(j-1)))/(f(pn(j))-f(pn(j-1)));
er(i+1)=abs((pn(j+1)-pn(j))/pn(j+1));
j=j+1;
i=i+1;
end
printf(' i tt pn(i) t Error aprox (i) n');
printf('%2d t %11.7f t n',0,pn(1));
for k=2:j;
printf('%2d t %11.7f t %7.7f n',k-1,pn(k),er(k-1));
end
endfunction

6. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
b- Aplique el método de la falsa posición
function y=f(x)
y= (x^2) - 6;
endfunction
function xn=falsaposicion(f, a1,b1,max1)
i=1;
ea(1)=100;
// xn vector que almacena la {xn} completa
// ea error aproximado
// i número de iteraciones realizadas
// f función de iteración
// a1 es el punto de partida o el intervalo a1 que luego se le asignara a x0
// b1 es el punto de partida o el intervalo a1 que luego se le asignara a x1
// max1 se utiliza para ajustar la exactitud de la aproximación
if f(a1)*f(b1) < 0
x0(1)=a1;
x1(1)=b1;
xn(1)=x0(1)-f(x0(1))*(x1(1)-x0(1))/(f(x1(1))-f(x0(1)));
printf('It.tt X0tt xntt X1t Error n');
printf('%2d t %11.7f t %11.7f t %11.7f n',i,x0(i),xn(i),x1(i));
while abs(ea(i))>=max1,
if f(x0(i))*f(xn(i))< 0
x0(i+1)=x0(i);
x1(i+1)=xn(i);
end
if f(x0(i))*f(xn(i))> 0
x0(1)=xn(i);
x1(1)=x1(i);
end
xn(i+1)=x0(i+1)-f(x0(i+1))*(x1(i+1)-x0(i+1))/(f(x1(i+1))-f(x0(i+1)));
ea(i+1)=abs((xn(i+1)-xn(i))/(xn(i+1)));
printf('%2d t %11.7f t %11.7f t %11.7f t %7.7f n', i+1,x0(i+1),xn(i+1),x1(i+1),ea(i+1));
i=i+1;
end
else
printf('No existe una raiz en ese intervalo');
end
endfunction

7. Jhon cleyber Vivas Banguera
MÉTODOS NUMÉRICOS
c- La raíz de 6 = 2.449489742
Como podemos ver tanto por el método de la secante, como por el método de la falsa
posición se obtiene un grado alto de aproximación a la raíz del numero 6; pero
comparando cada expresión decimal producida por cada método, podemos determinar que
el método que más se acerca es el de la secante.