Qué es un Histograma estadístico teoria y problema
Métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: Gauss-Seidel vs Jacobi
1.
2. INTRODUCCION
Los métodos numéricos se dividen en dos categorías generales:
métodos exactos (buscan dar resultados exactos. No obstante, como
están afectados por errores de redondeo, algunas veces dan
resultados imprecisos.) y aproximados.
La magnitud del error de redondeo varía en cada sistema y depende
de varios factores, tales como las dimensiones del sistema, su
condición y el hecho de sí la matriz de coeficientes es dispersa o
densa. Además, la precisión de la computadora afectará el error de
redondeo.
La técnica aproximada por conocer como método de Gauss-Seidel,
difiere de las técnicas exactas porque emplea un esquema iterativo
para obtener, progresivamente, estimaciones más cercanas a la
solución.
El efecto del error de redondeo es un punto discutible en el método
de Gauss-Seidel, ya que se pueden continuar las iteraciones hasta
que se obtenga la precisión deseada. Además, se pueden desarrollar
versiones del método de Gauss-Seidel para utilizar de manera
eficiente los requerimientos de almacenaje en computadora con
sistemas dispersos.
En consecuencia, la técnica de Gauss-Seidel es útil para
grandes sistemas de ecuaciones, donde los requerimientos de
almacenaje podrían llevar a problemas significativos con las
técnicas exactas
3. • conocer y aplicar los métodos de Gauss-
Saidel y Jacobi.GENERAL:
• Conocer las diferencias entre los métodos
Gauss-Seidel y Jacobi.
• Realizar ejemplos con los dos métodos.
• Realizar ecuaciones con métodos
mencionados en el programa de MatLab
ESPECÍFICOS:
4. Guass saidel tiene la misma formula que el
método de Jacobi.
El método de Jacobi necesita de más
iteraciones.
El método de Jacobi necesita un numero más
alto para llegar al valor real..
M. Jacobi se utiliza el valor de las incógnitas para
determinar una nueva aproximación.
Gauss Seidel se va utilizando los valores de las
incógnitas recién calculados en la misma
iteración y no en la siguiente
5. Resolución de sistemas de
ecuaciones lineales, con ‘’n’’
ecuaciones y ‘’n’’ número de
incógnitas.
Es un método iterativo,
se basa en obtener
valores iniciales que en
sucesivas operaciones se
aproximan a las solución
real
Converge más rápido que el
método Jacobi
nos ayuda obtener la o
las raíces de una función
cualquiera en especial en
forma de matrices.
necesita de menos
iteraciones .
6. Este método en
general converge más
rápidamente que el
método de Jacobi, sin
embargo presenta las
mismas debilidades del
método de Jacobi.
7. El método de Gauss-Siedel supone
que una mejor aproximación a la
solución se obtiene sustituyendo los
valores parciales obtenidos, lo cual
se puede comprobar en la práctica.
8. Este método en
general converge más
rápidamente que el
método de Jacobi, sin
embargo presenta las
mismas debilidades del
método de Jacobi.
9.
10. Consiste en usar formulas como iteración de punto fijo
Pasamos el sistema de ecuaciones a su forma matriz
Consiste: realizar sucesivas iteraciones encontrando en cada
iteración unos valores temporales de la solución utilizando ese
resultado en las siguientes iteraciones .
Método iterativo,
se usa para
resolver sistemas
de ecuaciones
lineales de tipo
Ax=b
‘’A’’=MATRIZ DE
COEFICIENTES
‘’X’’=vector de
incógnitas
‘’b’’=vector de
términos
independientes
11. • Involucra tan solo sumas o
restas
• Y las variables están en la
primera potencia
12.
13.
14. Ejemplo:
El método de Jacobi se obtiene en el
primer cálculo xi+1, pero este valor
de x no se utiliza sino hasta la
siguiente iteración.
En el método de Gauss-Seidel en
lugar de eso se utiliza de xi+1 en
lugar de xi en forma inmediata
para calcular el valor de yi+1 de igual
manera procede con las siguientes
variables; siempre se utilizan las
variables recién calculadas.
15. Se llegó a conocer los métodos de
Jacobi y Gauss-Seidel
El método de Gauss-Seidel es un
método más rápido y efectivo a
comparación que el método de Jacobi
Hemos llegado a deducir que mediante
éstos métodos se pueden desarrollar
sistemas de ecuaciones lineales de “n”
variables con “n” ecuaciones.