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Aplicaciones de interpolación

Aplicaciones de interpolación. Programación Numérica. Caso 1: Modelo de población. El crecimiento de población de bacterias puede modelarse mediante. Donde p es la población y k es la velocidad de crecimiento específico. La solución de esta ecuación diferencial es p ( t ) = p 0 e kt

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Aplicaciones de interpolación

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Presentation Transcript

  1. Aplicaciones de interpolación Programación Numérica

  2. Caso 1: Modelo de población El crecimiento de población de bacterias puede modelarse mediante Donde p es la población y k es la velocidad de crecimiento específico. La solución de esta ecuación diferencial es p(t) = p0ekt Obviamente k no puede ser constante. Un modelo de k es suponerlo un modelo de crecimiento de saturación kmax = velocidad de crecimiento máxima K = constante de saturación media

  3. Evaluar kmax y K para los siguientes datos usando ajuste de mínimos cuadrados de 1/k y 1/f. Solución: Resolviendo en MatLab se obtiene: kmax = 1.230431 dia–1 K = 22.192666 mg/L

  4. Gráfico del ajuste

  5. Trazadores para transferencia de calor Los lagos de zona templada se dividen en estratos térmicos durante el verano: epilimnion y hipolimnion, separadas por un plano llamado termoclina. La termoclina se caracteriza por ser el punto donde la curva de temperatura tiene un punto de inflexión d2T/dt = 0 y la primera derivada tiene un máximo. Utilizar trazadores cúbicos para determinar la profundidad de la termoclina para los siguientes datos:

  6. El siguiente guión calcula los trazadores y los grafica en pasos uniformes. Calcula también la primera y segundas derivadas y las grafica. function termoclina2 prof = [0 2.3 4.9 9.1 13.7 18.3 22.9 27.2]; temp = [22.8 22.8 22.8 20.6 13.9 11.7 11.1 11.1]; %calcula trazadores cúbicos pt = spline3(prof,temp); [r c] = size(pt); x = []; y = []; y1 = []; y2 = [];

  7. %evalua los trazadores desde 0 a 28 m de profundidad en pasos uniformes for p=0:28 for j=1:r if p>=prof(j) & p<prof(j+1) k = j; end end x = [x p]; pol = pt(k,1)*p^3+pt(k,2)*p^2+pt(k,3)*p +pt(k,4); dpol = 3*pt(k,1)*p^2+2*pt(k,2)*p+pt(k,3); d2pol = 6*pt(k,1)*p+2*pt(k,2); y = [y pol]; y1 = [y1 dpol]; y2 = [y2 d2pol]; end

  8. subplot(3,1,1) plot(x,y) subplot(3,1,2) plot(x,y1) subplot(3,1,3) plot(x,y2) De las gráficas puede verse que el valor de profundidad donde la segunda derivada es cero o la primera derivada es máxima es 11.35 m con un gradiente de temperatura de -1.61ºC/m, aproximadamente.

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