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CONVERGENCIA DEL
MÉTODO DE LA BISECCIÓN
CON MATLAB
CLASE 3
28-ENERO-2015
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Sean 𝑎𝑖, 𝑏𝑖, 𝑐𝑖 los valores de 𝑎, 𝑏, 𝑐 en cada iteración 𝑖 =
1, 2, 3, … . . Respectivamente.
• El método de la bisección genera una sucesión de
intervalos 𝑎, 𝑏 , 𝑎1, 𝑏1 , … . . , 𝑎𝑖, 𝑏𝑖 tales que 𝑎 ≤ 𝑎1 ≤
𝑎2 … ≤ 𝑎𝑖 constituyen una sucesión creciente y b ≤ 𝑏1 ≤
𝑏 … ≤ 𝑏𝑖 una sucesión decreciente con 𝑎𝑖 < 𝑏𝑖.
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Ademas por definición del método 𝑐𝑖, 𝑟𝜖 𝑎𝑖, 𝑏𝑖 en cada
iteración 𝑖
𝑎𝑖 𝑏𝑖
𝑐𝑖 𝑟
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Sean 𝑑𝑖 = 𝑏𝑖 − 𝑎𝑖 longitud del intervalo 𝑎𝑖, 𝑏𝑖 en la
iteración 𝑖 = 1, 2, 3, … … .
• 𝑑 = 𝑏 − 𝑎 longitud del intervalo inicial
RECORRIDO DE LAS ITERACIONES
Iteración Longitud del intervalo
1 𝑑1 = 𝑑/2
2
𝑑2 =
𝑑1
2
=
𝑑
22
3
𝑑3 =
𝑑2
2
=
𝑑
23
4
𝑑4 =
𝑑3
2
=
𝑑
24
… …
𝑖
𝑑𝑖 =
𝑑
2𝑖
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Entonces
•
𝑑
2 𝑖 ⟶ 0 ⟹
𝑑𝑖
𝑖 → ∞
⟶ 0 ⟹ 𝑎𝑖
⟶
𝑖 ⟶ ∞
𝑏𝑖 ⟹
𝑐𝑖 ⟶ 𝑟
𝑖 ⟶ ∞
⟹
• ∃ 𝑖 > 0 𝑐𝑖 − 𝑟 < 𝐸
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Suponer que se desea que el ultimo valor calculado 𝑐𝑖
tenga precisión 𝐸 = 0.001 , entonces si el algoritmo
termina cuando 𝑏𝑖 − 𝑎𝑖 < 𝐸, se cumplirá que 𝑐𝑖 − 𝑟 < 𝐸
y 𝑐𝑖 será una aproximación para 𝑟 con un error menor que
0.0001.
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Se puede predecir el número de iteraciones que se deben
realizar con el método de la Bisección para obtener la
respuesta con una precisión requerida E:
• En la iteración 𝑖: 𝑑𝑖 = 𝑑/2𝑖
• Se desea terminar cuando: 𝑑𝑖 < 𝐸
• Entonces se debe cumplir
𝑑
2 𝑖 < 𝐸
• De donde se obtiene: 𝑖 >
𝑙𝑜𝑔 𝑑/𝐸
log(2)
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Ejemplo. La ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑥𝑒 𝑥
− 𝜋 = 0 tiene una raíz
real en el intervalo 0,2 . Determine cuantas iteraciones
deben realizarse con el método de la bisección para
obtener un resultado con precisión 𝐸 = 0.0001
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• El numero de iteraciones que deberán realizarse es:
• 𝑖 >
𝑙𝑜𝑔
2
0.001
log 2
⟹ 𝑖 > 14.287 ⟹ 15 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Algoritmo del método de la bisección
• Calcular una raíz 𝑟 real de la ecuación 𝑓 𝑥 = 0 con
precisión 𝐸. 𝑓 es continua en un intervalo 𝑎, 𝑏 tal que
𝑓 𝑎 𝑦 𝑓(𝑏) tienen signos diferentes.
1. Defina 𝑓 , el intervalo inicial 𝑎, 𝑏 y la precisión
requerida 𝐸
2. Calcule el punto central del intervalo: 𝑐 = (𝑎 + 𝑏)/2
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
3. Si 𝑓 𝑐 = 0, 𝑐 es la raíz y termine.
4. Si la raíz se encuentra en el intervalo 𝑎, 𝑐 , sustituya
𝑏 𝑝𝑜𝑟 𝑐
5. Si la raíz se encuentra en el intervalo 𝑐, 𝑏 sustituya
𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑐
6. Repita los pasos 2, 3, 4 y 5 hasta que la longitud del
intervalo 𝑎, 𝑏 sea menor que 𝐸.
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• El ultimo valor calculado 𝑐 estará al menos a una distancia
𝐸 de la raíz.
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Ejemplo. Calcule una raíz real de 𝑓 𝑥 = 𝑥𝑒 𝑥
− 𝜋 = 0 en
el intervalo 0,2 con precisión 0.01
• La función 𝑓 es continua y además 𝑓 0 < 0, 𝑓 2 > 0,
por lo tanto la ecuación 𝑓 𝑥 = 0 debe contener alguna
raíz en el intervalo 0,2
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Cantidad de iteraciones
• 𝑖 >
𝑙𝑜𝑔 𝑑/𝐸
log(2)
=
𝑙𝑜𝑔 1/0,01
log(2)
= 7,6439 ⟹ 8𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
• Tabulación de los cálculos para obtener la raíz con el
método de Bisección
iteración 𝒂 𝒃 𝒄 𝒔𝒊𝒈𝒏(𝒇 𝒂 ) 𝒔𝒊𝒈𝒏(𝒇 𝒄 )
inicio 0 2 1 - +
1 1 2 1.5 - +
2 1 1.5 1.25 - +
3 1 1.25 1.125 - +
4 1 1.125 1.0625 - -
5 1.0625 1.125 1.0938 - +
6 1.0625 1.0938 1.0781 - +
7 1.0625 1.0781 1.0703 - -
8 1.0703 1.0781 1.0742
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• En la octava iteración
• 𝑏 − 𝑎 = 1.0781 − 1.0703 = 0.0078 ⟹ 𝑟 − 𝑐 < 0.01
• 𝑟 = 1.074 con error menor que 0.01
• En la ultima iteración se observa que el intervalo que
contiene a la raíz se ha reducido a 1.0703, 1.0781 , por
lo tanto el ultimo valor calculado de 𝑐 = 1.074 debe estar
cerca de 𝑟 con una distancia menor que 0.01
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• Eficiencia del método de la bisección
• Suponer el caso mas desfavorable, en el que 𝑟 esta muy
cerca de uno de los extremos del intervalo 𝑎, 𝑏
• Sean:
• 𝐸𝑖 = 𝑟 − 𝑐𝑖: 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑖
• 𝐸𝑖+1 = 𝑟 − 𝑐𝑖+1: 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑖 + 1
𝐸𝑖
𝐸𝑖+1
𝑎𝑖 𝑐𝑖
𝑎𝑖+1
𝑐𝑖+1 𝑏𝑖𝑟
CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN
• En cada iteración la magnitud del error se reduce en no
mas de la mitad respecto del error en la iteración anterior:
𝐸𝑖+1 ≤
1
2
𝐸𝑖 . Esta es una relación lineal. Con la notación
𝑂( )se puede escribir: 𝐸𝑖+1 = 𝑂(𝐸𝑖). Entonces, el método
de la Bisección tiene convergencia lineal o de primer
orden.
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Calcular una raíz 𝑟 real de la ecuación 𝑓 𝑥 = 0. 𝑓es
continua en un intervalo 𝑎, 𝑏 tal que 𝑓 𝑎 𝑦 𝑓(𝑏) tiene
signos diferentes.
• Para instrumentar el algoritmo de este método se
escribirá una función en MATLAB. El nombre será
bisección. Recibirá como parámetros 𝑓, 𝑎 , 𝑏 y entregara 𝑐
como aproximación a la raíz.
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Criterio para salir: Terminar cuando la longitud del
intervalo sea menor que un valor pequeño 𝑒 especificado
como otro parámetro para la función. Entonces el último
valor 𝑐 estará aproximadamente a una distancia 𝑒 de la
raíz.
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Ejemplo 2: Desde la ventana de comandos de MATLAB,
use la función bisección para calcular una raíz real de la
ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑥𝑒 𝑥
− 𝜋 = 0. Suponer que se desea que
el error sea menor que 0.0001.
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Otro código para correr el ejemplo 2
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Ejemplo 3: Encontrar las intersecciones en el primer
cuadrante de los gráficos de las funciones:
• 𝑓 = 4 + cos 𝑥 + 1 , 𝑔 𝑥 = 𝑒 𝑥
𝑠𝑒𝑛(𝑥)
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Primero se grafican las funciones para visualizar las
intersecciones
INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO
DE LA BISECCIÓN
• Las intersecciones son las raíces de la ecuación
• ℎ 𝑥 = 𝑓 𝑥 − 𝑔 𝑥 = 0
• El calculo de las raíces se realiza con el método de la
bisección con un error menor a 0.0001
Convergencia del metodo de bisección Metodos Numericos

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  • 1. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN CON MATLAB CLASE 3 28-ENERO-2015
  • 2. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Sean 𝑎𝑖, 𝑏𝑖, 𝑐𝑖 los valores de 𝑎, 𝑏, 𝑐 en cada iteración 𝑖 = 1, 2, 3, … . . Respectivamente. • El método de la bisección genera una sucesión de intervalos 𝑎, 𝑏 , 𝑎1, 𝑏1 , … . . , 𝑎𝑖, 𝑏𝑖 tales que 𝑎 ≤ 𝑎1 ≤ 𝑎2 … ≤ 𝑎𝑖 constituyen una sucesión creciente y b ≤ 𝑏1 ≤ 𝑏 … ≤ 𝑏𝑖 una sucesión decreciente con 𝑎𝑖 < 𝑏𝑖.
  • 3. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Ademas por definición del método 𝑐𝑖, 𝑟𝜖 𝑎𝑖, 𝑏𝑖 en cada iteración 𝑖 𝑎𝑖 𝑏𝑖 𝑐𝑖 𝑟
  • 4. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Sean 𝑑𝑖 = 𝑏𝑖 − 𝑎𝑖 longitud del intervalo 𝑎𝑖, 𝑏𝑖 en la iteración 𝑖 = 1, 2, 3, … … . • 𝑑 = 𝑏 − 𝑎 longitud del intervalo inicial
  • 5. RECORRIDO DE LAS ITERACIONES Iteración Longitud del intervalo 1 𝑑1 = 𝑑/2 2 𝑑2 = 𝑑1 2 = 𝑑 22 3 𝑑3 = 𝑑2 2 = 𝑑 23 4 𝑑4 = 𝑑3 2 = 𝑑 24 … … 𝑖 𝑑𝑖 = 𝑑 2𝑖
  • 6. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Entonces • 𝑑 2 𝑖 ⟶ 0 ⟹ 𝑑𝑖 𝑖 → ∞ ⟶ 0 ⟹ 𝑎𝑖 ⟶ 𝑖 ⟶ ∞ 𝑏𝑖 ⟹ 𝑐𝑖 ⟶ 𝑟 𝑖 ⟶ ∞ ⟹ • ∃ 𝑖 > 0 𝑐𝑖 − 𝑟 < 𝐸
  • 7. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Suponer que se desea que el ultimo valor calculado 𝑐𝑖 tenga precisión 𝐸 = 0.001 , entonces si el algoritmo termina cuando 𝑏𝑖 − 𝑎𝑖 < 𝐸, se cumplirá que 𝑐𝑖 − 𝑟 < 𝐸 y 𝑐𝑖 será una aproximación para 𝑟 con un error menor que 0.0001.
  • 8. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Se puede predecir el número de iteraciones que se deben realizar con el método de la Bisección para obtener la respuesta con una precisión requerida E: • En la iteración 𝑖: 𝑑𝑖 = 𝑑/2𝑖 • Se desea terminar cuando: 𝑑𝑖 < 𝐸 • Entonces se debe cumplir 𝑑 2 𝑖 < 𝐸 • De donde se obtiene: 𝑖 > 𝑙𝑜𝑔 𝑑/𝐸 log(2)
  • 9. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Ejemplo. La ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑥𝑒 𝑥 − 𝜋 = 0 tiene una raíz real en el intervalo 0,2 . Determine cuantas iteraciones deben realizarse con el método de la bisección para obtener un resultado con precisión 𝐸 = 0.0001
  • 10. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • El numero de iteraciones que deberán realizarse es: • 𝑖 > 𝑙𝑜𝑔 2 0.001 log 2 ⟹ 𝑖 > 14.287 ⟹ 15 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
  • 11. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Algoritmo del método de la bisección • Calcular una raíz 𝑟 real de la ecuación 𝑓 𝑥 = 0 con precisión 𝐸. 𝑓 es continua en un intervalo 𝑎, 𝑏 tal que 𝑓 𝑎 𝑦 𝑓(𝑏) tienen signos diferentes. 1. Defina 𝑓 , el intervalo inicial 𝑎, 𝑏 y la precisión requerida 𝐸 2. Calcule el punto central del intervalo: 𝑐 = (𝑎 + 𝑏)/2
  • 12. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN 3. Si 𝑓 𝑐 = 0, 𝑐 es la raíz y termine. 4. Si la raíz se encuentra en el intervalo 𝑎, 𝑐 , sustituya 𝑏 𝑝𝑜𝑟 𝑐 5. Si la raíz se encuentra en el intervalo 𝑐, 𝑏 sustituya 𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑐 6. Repita los pasos 2, 3, 4 y 5 hasta que la longitud del intervalo 𝑎, 𝑏 sea menor que 𝐸.
  • 13. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • El ultimo valor calculado 𝑐 estará al menos a una distancia 𝐸 de la raíz.
  • 14. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Ejemplo. Calcule una raíz real de 𝑓 𝑥 = 𝑥𝑒 𝑥 − 𝜋 = 0 en el intervalo 0,2 con precisión 0.01 • La función 𝑓 es continua y además 𝑓 0 < 0, 𝑓 2 > 0, por lo tanto la ecuación 𝑓 𝑥 = 0 debe contener alguna raíz en el intervalo 0,2
  • 15. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Cantidad de iteraciones • 𝑖 > 𝑙𝑜𝑔 𝑑/𝐸 log(2) = 𝑙𝑜𝑔 1/0,01 log(2) = 7,6439 ⟹ 8𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
  • 16. • Tabulación de los cálculos para obtener la raíz con el método de Bisección iteración 𝒂 𝒃 𝒄 𝒔𝒊𝒈𝒏(𝒇 𝒂 ) 𝒔𝒊𝒈𝒏(𝒇 𝒄 ) inicio 0 2 1 - + 1 1 2 1.5 - + 2 1 1.5 1.25 - + 3 1 1.25 1.125 - + 4 1 1.125 1.0625 - - 5 1.0625 1.125 1.0938 - + 6 1.0625 1.0938 1.0781 - + 7 1.0625 1.0781 1.0703 - - 8 1.0703 1.0781 1.0742
  • 17. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • En la octava iteración • 𝑏 − 𝑎 = 1.0781 − 1.0703 = 0.0078 ⟹ 𝑟 − 𝑐 < 0.01 • 𝑟 = 1.074 con error menor que 0.01 • En la ultima iteración se observa que el intervalo que contiene a la raíz se ha reducido a 1.0703, 1.0781 , por lo tanto el ultimo valor calculado de 𝑐 = 1.074 debe estar cerca de 𝑟 con una distancia menor que 0.01
  • 18. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Eficiencia del método de la bisección • Suponer el caso mas desfavorable, en el que 𝑟 esta muy cerca de uno de los extremos del intervalo 𝑎, 𝑏 • Sean: • 𝐸𝑖 = 𝑟 − 𝑐𝑖: 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑖 • 𝐸𝑖+1 = 𝑟 − 𝑐𝑖+1: 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑖 + 1
  • 20. CONVERGENCIA DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • En cada iteración la magnitud del error se reduce en no mas de la mitad respecto del error en la iteración anterior: 𝐸𝑖+1 ≤ 1 2 𝐸𝑖 . Esta es una relación lineal. Con la notación 𝑂( )se puede escribir: 𝐸𝑖+1 = 𝑂(𝐸𝑖). Entonces, el método de la Bisección tiene convergencia lineal o de primer orden.
  • 21. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Calcular una raíz 𝑟 real de la ecuación 𝑓 𝑥 = 0. 𝑓es continua en un intervalo 𝑎, 𝑏 tal que 𝑓 𝑎 𝑦 𝑓(𝑏) tiene signos diferentes. • Para instrumentar el algoritmo de este método se escribirá una función en MATLAB. El nombre será bisección. Recibirá como parámetros 𝑓, 𝑎 , 𝑏 y entregara 𝑐 como aproximación a la raíz.
  • 22. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Criterio para salir: Terminar cuando la longitud del intervalo sea menor que un valor pequeño 𝑒 especificado como otro parámetro para la función. Entonces el último valor 𝑐 estará aproximadamente a una distancia 𝑒 de la raíz.
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  • 24. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Ejemplo 2: Desde la ventana de comandos de MATLAB, use la función bisección para calcular una raíz real de la ecuación 𝑓 𝑥 = 𝑥𝑒 𝑥 − 𝜋 = 0. Suponer que se desea que el error sea menor que 0.0001.
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  • 26. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Otro código para correr el ejemplo 2
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  • 28. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Ejemplo 3: Encontrar las intersecciones en el primer cuadrante de los gráficos de las funciones: • 𝑓 = 4 + cos 𝑥 + 1 , 𝑔 𝑥 = 𝑒 𝑥 𝑠𝑒𝑛(𝑥)
  • 29. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Primero se grafican las funciones para visualizar las intersecciones
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  • 31. INSTRUMENTACIÓN COMPUTACIONAL DEL MÉTODO DE LA BISECCIÓN • Las intersecciones son las raíces de la ecuación • ℎ 𝑥 = 𝑓 𝑥 − 𝑔 𝑥 = 0 • El calculo de las raíces se realiza con el método de la bisección con un error menor a 0.0001