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Orientación Universidad
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FORMULARI PRIMER PARCIAL CNED, Exámenes de Cálculo

Formulari imprescindible pel primer parcial de CNED de la UPC.

Tipo: Exámenes

2022/2023

Subido el 18/05/2024

yago-fernandez-4
yago-fernandez-4 🇪🇸

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bg1
Resum ormules de m`etodes num`erics
Les ormules marcades en groc es donaran a l’enunciat de l’examen.
Zeros funcions
Error en xk(respecte α)
Error relatiu aproximat: ˜rk= (xk+1 xk)/xk+1
Error absolut aproximat: ˜
Ek=xk+1 xk
Error relatiu exacte: rk= (αxk)
Error absolut exacte: Ek=αxk
Criteris de converg`encia
|xk+1 xk|<tolx· |xk+1|+E ,
f(xk)
<tolf
xk+1 xk
xk+1
<tolx,
f(xk)
<tolf
Ordre de converg`encia
idem amb errors relatius i aproximats
|xkα| λ|xk1α|p |Ek| λ|Ek1|p
M`etode d’ordre pamb FAC λ
M`etode de la bisecci´o
|Ek| |Ek1|/2|rk|≈|rk1|/2|Ek| 2|˜
Ek|
|˜
Ek|=|˜
Ek1|/2|˜rk|≈|˜rk1|/2
p= 1, λ = 1/2
OUTPUT: αinterval{xk+1, a}
C`
ALCUL: xk+1 = (xk+a)/2, si f(xk+1)f(a)>0a=xk
INPUT: αinterval{xk,a}
M`etode de Newton
idem amb errors relatius i errors aproximats
arrel de multiplicitat m|Ek| λ|Ek1|p= 1, λ = 1 1/m
arrel simple |Ek| λ|Ek1|2p= 2
xk+1 =xkf(xk)
f0(xk)
M`etode de la secant
idem amb errors relatius i errors aproximats
arrel simple |Ek| λ|Ek1|1.6p= 1.6
xk+1 =xkf(xk)
sk
sk=f(xk)f(xk1)
xkxk1
Aproximaci´o de piλ
λ|Ek|
|Ek1||rk|
|rk1||˜
Ek|
|˜
Ek1||˜rk|
|˜rk1|si p= 1
plog |Ek|
log |Ek1|log |rk|
log |rk1|log |˜
Ek|
log |˜
Ek1|log |˜rk|
log |˜rk1|
Predicci´o de l’error
idem amb errors relatius i errors aproximats
M`etode d’ordre p= 1 i FAC λ:|Ek+1| λ|Ek|,|Ek+2 | λ2|Ek|... |Ek| λk|E0|
M`etode d’ordre p > 1: |Ek+1|≈|Ek|p,|Ek+2 |≈|Ek|p2... |Ek|≈|E0|pk
pf3

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Resum f´ormules de metodes numerics

Les f´ormules marcades en groc es donaran a l’enunciat de l’examen.

Zeros funcions

Error en x k

(respecte α)

Error relatiu aproximat: ˜r k

= (x k+

− x k

)/x k+

Error absolut aproximat:

E

k

= x k+

− x k

Error relatiu exacte: r k

= (α − x k

)/α

Error absolut exacte: E k

= α − x k

Criteris de converg`encia

|x k+

− x k

| < tol x

· |x k+

| + E ,

f (x k

< tol f

x k+

− x k

x k+

< tol x

f (x k

< tol f

Ordre de converg`encia

idem amb errors relatius i aproximats

|xk − α| ≈ λ|xk− 1 − α|

p ⇐⇒ |Ek| ≈ λ|Ek− 1 |

p

M`etode d’ordre p amb FAC λ

M`etode de la bisecci´o

|Ek| ≈ |Ek− 1 |/ 2 |rk| ≈ |rk− 1 |/ 2 |Ek| ≤ 2 |

Ek|

Ek| = |

Ek− 1 |/ 2 |r˜k| ≈ |˜rk− 1 |/ 2

p = 1, λ = 1/ 2

OUTPUT: α ∈ interval{x k+

, a}

C

`

ALCUL: x k+

= (x k

  • a)/2, si f (x k+

)f (a) > 0 → a = x k

INPUT: α ∈ interval{x k

, a}

M`etode de Newton

idem amb errors relatius i errors aproximats

arrel de multiplicitat m |Ek| ≈ λ|Ek− 1 | p = 1, λ = 1 − 1 /m

arrel simple |Ek| ≈ λ|Ek− 1 |

2 p = 2

xk+1 = xk −

f (x k

f

′ (xk)

M`etode de la secant

idem amb errors relatius i errors aproximats

arrel simple |E k

| ≈ λ|E k− 1

  1. 6 p = 1. 6

x k+

= x k

f (xk)

s k

s k

f (xk) − f (x

k− 1 )

x k

− x

k− 1

Aproximaci´o de p i λ

λ ≈

|Ek|

|E

k− 1

|rk|

|r k− 1

Ek|

Ek− 1 |

|˜rk|

|˜r k− 1

si p = 1

p ≈

log |E k

log |Ek− 1 |

log |r k

log |rk− 1 |

log |

E

k

log |

Ek− 1 |

log |˜r k

log |˜rk− 1 |

Predicci´o de l’error

idem amb errors relatius i errors aproximats

M`etode d’ordre p = 1 i FAC λ: |E k+

| ≈ λ|E k

|, |E

k+

| ≈ λ

2 |E k

|... |E

k

| ≈ λ

k |E 0

M`etode d’ordre p > 1: |E k+

| ≈ |E

k

p , |E k+

| ≈ |E

k

p

2

... |E k

| ≈ |E

0

p

k

Aproximaci´o funcional

(Vandermonde)

Interpolaci´o polin`omica pura p(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x

2

  • · · · + anx

n      

1 x 0

x

2

0

· · · x

n

0

1 x 1 x

2

1

· · · x

n

1

1 x 2

x

2

2

· · · x

n

2

1 xn x

2

n

· · · x

n

n

a 0

a 1

a 2

an

f (x 0

f (x 1 )

f (x 2

f (xn)

(Lagrange)

Interpolaci´o polin`omica pura

R

n

(x) =

f

n+1) (μ)

(n + 1)!

(x − x 0

) ·... · (x − x n

) , μ ∈ [min(x, x 0

), max(x, x n

)]

Li(x) =

n

j=

j 6 =i

(x − xj )

n

j=

j 6 =i

(x i

− x j

(x − x 0 ) ·... · (x − xi− 1 )(x − xi+1) ·... · (x − xn)

(x i

− x 0

) ·... · (x i

− x i− 1

)(x i

− x i+

) ·... · (x i

− x n

pn(x) =

n ∑

j=

aj Lj (x) , Lj (xi) = δij

M´ınims quadrats

Recta regressi´o: p(x) = a 0

  • a 1

x

Objectiu: determinar els coeficients de p(x) que minimitzin EM

Error quadr`atic EM=

n ∑

i=

[f (x i

) − p(x i

)]

2

n ∑

i=

d

2 i     

n + 1

n ∑

i=

xi

n ∑

i=

xi

n ∑

i=

x

2

i

a 0

a 1

n ∑

i=

f (xi)

n ∑

i=

xif (xi)

L’interpolant es determina imposant que:

∂EM

∂A

i

= 0 , i = 0,... , n

EM (A

0

, A

1

,... , A

n

n ∑

i=

d i

(A

0

, A

1

,... , A

n

2

Per p(x) gen`eric de coeficients A 0

, A

1

,... , A

n