
Métodos numéricos aplicados a la ingeniería
Casos de estudio en ingeniería de procesos usando MATLAB®By Héctor Jorquera González, Claudio Gelmi WestonLength6h 38m
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El avance tecnológico nos permite medir las características de un proceso, cada vez con mayor detalle espacial y temporal; el análisis de dicha información conduce al planteamiento de modelos cuantitativos de creciente complejidad. La modelación y simulación numérica son herramientas de gran ayuda en la resolución de nuevos problemas en el ámbito de la ingeniería. Con un enfoque moderno, este libro será de gran ayuda para los estudiantes de las áreas de ciencias e ingeniería, brindándoles las herramientas necesarias para afrontar dichos problemas.
Audiobook details
GenreTechnology
Length6 hrs 38 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 20, 2016
LanguageSpanish
Table of contents
1FACULTAD DE INGENIERÍA
2CONTENIDOS
3Problema 10. Transferencia de calor en una aleta circular:
4Sistemas de ecuaciones lineales
51.1.2 Caso de matrices tridiagonales
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61.1.4 Métodos directos implementados en Matlab®
71.2.1 Método de Jacobi (Desplazamientos simultáneos)
8Notas
91.2.5 Estimación del error en métodos iterativos
101.4 Problemas propuestos
11a)
12usando plot(x).
131.5 Referencias
14Ecuaciones no lineales
152.1 Método del punto fijo
16Ejemplo 2.2. Convergencia del método del punto fijo
172.2 Teorema de la función contractante (o del punto fijo)
182.3.1 Interpolación lineal (método de Newton)
19Corolario 1: La condición de convexidad se puede cambiar a una de
202.3.2 Interpolación cuadrática
21A continuación se presenta el código de Matlab® que permite hacer
22Tabla 2.2. Algoritmo típico del método de Newton
232.4.1 Variaciones del método de Newton
24obtiene el método de la cuerda paralela:
25A continuación el listado del macro de Matlab® que resuelve el
262.5 Problemas propuestos
272.5.1 Método del punto fijo para ecuaciones escalares
28cada una de las ecuaciones (I), respectivamente.
29yi = kixi
302.6 Referencias
31La mayoría de los modelos dinámicos se ponen como ecuaciones
32Y estos son los usualmente considerados en este capítulo.
333.2 Métodos de un paso
34tegración numérica
35Las desventajas principales de los métodos Runge-Kutta son:
363.3.1 Construcción de los métodos MLM
37C
383.3.3 Algoritmos predictor-corrector
39Tabla 3.3. Algoritmo predictor-corrector
403.4 Estabilidad
41resados en dos tipos: relativa y absoluta.
423.4.1 Criterios y regiones de estabilidad
43Para el método implícito de Euler, la solución de 3.43 es
44Un caso típico corresponde al método de Euler implícito, que requiere
45iteración de punto fijo:
463.6 Selección de un método de integración numérica
47Tabla 3.6. Características de métodos de integración numérica para PVI
48No
49Luego, podemos escribir las ecuaciones del modelo dinámico anterior
50A continuación se presenta un ejemplo de programación en Matlab®