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Calcular el cero del polinomio de orden 3 que pasa por los puntos siguientes:

Calcular el cero del polinomio de orden 3 que pasa por los puntos siguientes:. El polinomio de interpolación será de la forma:. donde las a i son los coeficientes a calcular a partir del siguiente sistema, que se obtiene al obligar a que el polinomio pase por los puntos dados:.

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Calcular el cero del polinomio de orden 3 que pasa por los puntos siguientes:

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Presentation Transcript


  1. Calcular el cero del polinomio de orden 3 que pasa por los puntos siguientes: El polinomio de interpolación será de la forma: donde las ai son los coeficientes a calcular a partir del siguiente sistema, que se obtiene al obligar a que el polinomio pase por los puntos dados:

  2. Resolviendo el sistema mediante la regla de Cramer:

  3. le sumamos la 2ª fila le sumamos la 1ª columna multiplicada por 2

  4. les sumamos la 2ª columna le sumamos la 1ª columna multiplicada por 2

  5. le sumamos la 2ª fila le sumamos la 1ª columna multiplicada por 2

  6. les sumamos la 2ª columna Luego: y el polinomio de interpolación es:

  7. Observando nuevamente los puntos de interpolación: se ve que y(x) experimenta un cambio de signo, es decir,tiene un cero entre x1 = 0 y x2 = 1. Por tanto un punto inicial adecuado para el método de Newton podría ser x = 0.5: Si tomamos: tiene los mismos ceros que:

  8. Se tiene la función y(x) definida de forma implícita mediante la expresión: Calcular y(0.9). Se comprueba que cuando x = 1, y = 1; luego ese puede ser un buen punto de partida para el método de Newton con la función siguiente:

  9. Conociendo la expresión del polinomio de Legendre de 4º orden: calcular mediante la cuadratura de Gauss-Legendre (sin ayuda de los datos tabulados) con 4 puntos(n=3) la siguiente integral: Primeramente tenemos que calcular los ceros del polinomio. Si usamos el método de Newton con: partiendo del punto:

  10. Por tanto, dos raíces del polinomio serán: ± 0.33981 Para encontrar los otros dos ceros podemos tomar como nuevo punto de partida en el método de Newton el punto x0 = 1:

  11. Por tanto, las otras dos raíces del polinomio serán: ± 0.861136 A continuación tendríamos que calcular los factores de peso, wi, correspondientes a estas raíces:

  12. Haciendo la cuadratura de Gauss-Legendre y tomando n = 3 (4 puntos): ¡¡¡EN RADIANES!!! Sin embargo, este resultado no es una buena aproximación como puede comprobarse en el siguiente ejercicio.

  13. Calcular mediante la cuadratura de Gauss-Legendre con 6 puntos (n=5) la siguiente integral. Hacerlo también mediante Simpson con un h = 1/8 : Gauss-Legendre: ¡¡¡EN RADIANES!!!

  14. Simpson: h = 1/8 (17puntos): ¡¡¡EN RADIANES!!!

  15. Calcular los tres primeros polinomios ortonormales con respecto al producto escalar ordinario de funciones definidas en el intervalo (0,1). El producto escalar ordinario de funciones para este intervalo se define del siguiente modo: Luego podemos escoger:

  16. Se debe cumplir que: , luego:

  17. Se debe cumplir que:

  18. También podríamos haber resuelto el ejercicio alternativamente del siguiente modo: Sabemos que los tres primeros polinomios de Legendre son: y que estos son polinomios ortogonales en el intervalo (-1,1). Por tanto, si les aplicamos el cambio de variable correspondiente para ir de (-1,1) a (0,1). Obtendríamos unos nuevos polinomios que serían ortogonales en el nuevo intervalo (0,1), y ya sólo nos quedaría normalizarlos. El cambio de variable de x  (-1,1) a y  (0,1)viene dado por:

  19. Una vez obtenidos los polinomios ortogonales en el intervalo (0,1), p0(y), p1(y) y p2(y), si ahora queremos los correspondientes polinomios ortonormales sólo tenemos que dividirlos por el valor de sus normas:

  20. Con lo que obtenemos el mismo resultado que con el procedimiento anterior:

  21. Utilizar el teorema de convolución para calcular la antitransformada de Fourier de la siguiente función: Tenemos que calcular la antitransformada:

  22. Antitransformada de Fourier Teorema de convolución y, llamando: nos queda que:

  23. Por tanto, la integral de convolución de g(t) consigo misma queda: donde

  24. Luego:

  25. Calcular la transformada de Fourier de la siguiente función: La función f(t) se puede escribir también del siguiente modo:

  26. Luego:

  27. Una variable aleatoria continua, x, obedece a una distribución normal (o gaussiana) de acuerdo a la siguiente expresión: Si s = 5 y x0 = 25, calcular la probabilidad de obtener un resultado menor o igual a 20: Sustituyendo los valores la distribución de probabilidad queda: La probabilidad de obtener un resultado menor o igual a 20 será:

  28. Si queremos integrar por cuadraturas tenemos que pasar del intervalo (0,20) al (-1,1): (y ≤ 1)

  29. Pero luego tiene que haber al menos dos ceros, que podemos encontrar mediante el método de Newton, tomando como puntos iniciales, uno a la izquierda de x = ln5 y otro a su derecha: Representar gráficamente la función f(x)= exp(x)-5x

  30. Calcular la serie de Fourier de la función g(x)=|x| en la base ortogonal {exp(inpx)/√2p} definida en el intervalo (-1,1).

  31. l ≠ 0

  32. Si queremos pasar a la base de senos y cosenos:

  33. Calcular la raíz cúbica (real) de 25 con una aproximación de tres decimales.

  34. Calcular la parte real de la serie de Fourier de la función g(x)= exp[(2+i)x] definida en el intervalo (-p,p).

  35. Utilizar el método de Runge-Kutta con el problema siguiente para calcular la solución aproximada en x = 1.2 y x =1.4, usando un h=0.1: Teniendo en cuenta que la solución analítica es y = exp(x2-1), evaluar los errores absolutos y relativos cometidos. h = 0.1:

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