Programa de aplicación para resolver sistemas de ecuaciones no lineales
DOI:
https://doi.org/10.35622/j.ti.2024.01.001Palabras clave:
convergencias, matrices, métodos numéricos, programa de aplicación, sistemas de ecuaciones no linealesResumen
Introducción: Los programas de aplicación a las matemáticas han tenido un impacto significativo en la solución de sistemas de ecuaciones no lineales y están impactando en diversas áreas. En una ecuación no lineal no siempre resulta fácil determinar su raíz o punto de convergencia, se tiene que analizar y restringir el comportamiento de sus funciones que lo conforman. Objetivo: Desarrollar un programa matemático para resolver sistemas de ecuaciones no lineales, seleccionando el método más eficiente y presentando resultados que incluyan el análisis de convergencia y estabilidad de los métodos iterativos implementados. Método: Para resolver el sistema de tipo V(X)=0 se utilizó los métodos: Simple Iteración, Gradiente, Newton, Modificado de Newton, y Cuasi Newton. Para la elaboración del programa de aplicación se utilizó el lenguaje de programación Visual C++ 6.0 junto con las librerías de Matlab 6.5 para el cálculo de notaciones matemáticas. Resultados: Se desarrolló un programa de aplicación denominado SMENLI (Software Matemático para resolver ecuaciones No Lineales), que implementó diversos métodos iterativos para resolver 20 sistemas de ecuaciones no lineales. De estos, 15 convergieron y 5 divergieron. Algunos no lograron converger debido al punto inicial proporcionado al programa, que utiliza un analizador léxico. Además, es importante recordar que no todos los sistemas de ecuaciones no lineales tienen una solución. Conclusiones: Se descubrió que los métodos de Newton y Newton Modificado son los más eficientes en términos de convergencia, destacando por su menor tiempo y número de iteraciones en comparación con otros métodos implementados. No obstante, en casos excepcionales con ciertos sistemas de ecuaciones no lineales, el método Cuasi Newton puede demostrar ser superior a los demás.
Referencias
Abramov, A. A. & Yukhno, L. F. (2015). A numerical method for solving systems of nonlinear equations. Computational Mathematics and Mathematical Physics, 55(11), 1794–1801. DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542515110020
Acevedo, R., Arenas, F., & Pérez, R. (2008). El método DL para resolver sistemas de ecuaciones no lineales. Matemáticas: Enseñanza Universitaria, 16 (1), 23-36.
Andino Célleri, L. V., Viteri Ojeda, J. C., Andrade Álvarez, C. E., & Argüello Pazmiño, V. J. (2023). La importancia de las matemáticas en la estructura de datos: optimización y eficiencia. Alfa Publicaciones. DOI: https://doi.org/10.33262/ap.v5i3.1.384
Bravo Bolívar, J. E., Botero Arango, A. J., & Botero Arbeláez, M. (2005). El método de Newton-Raphson - La alternativa del Ingeniero para resolver sistemas de ecuaciones no lineales. Scientia et Technica, 11 (27), 221-224.
Burden, R. L., & Faires, J. D. (2011). Análisis Numéricos. Cengage Learning.
Centeno, A., & Niño, Z. (2009). Aproximación a la solución de sistemas de ecuaciones no lineales mediante la implementación del Algoritmo de Enjambre de Partículas. Revista INGENIERÍA UC, 16(1), 19-23.
Chávez Esponda, D., Sabín Rendón, Y., Toledo Dieppa, V., & Jiménez Álvarez, Y. (2013). La Matemática: una herramienta aplicable a la Ingeniería Agrícola. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 22(3), 81–84. https://cutt.ly/Dw91jGeK
Cumsille, P., Ramírez Molina, J., & Rojas-Medar, M. A. (2010). Estudio numérico de sistemas de ecuaciones no lineales difusas. Revista Integración, 28(2), 153-172.
Demidovich, B. (1985a). Problemas y ejercicios de análisis matemático. Editorial Parainfo.
Demidovich, B. (1985b). Cálculo numérico fundamental. Paraninfo.
Fernández, I., Riveros, V., & Montiel, G. (2017). Software educativo y las funciones matemáticas. Una estrategia de apropiación. Omnia Año, 23 (1).
García, J., Morales, A., & Zaragoza, N. (2005). Determinación del gasto en sistemas de tuberías en serie utilizando el Mathcad. Ingeniería, 9(1), 19-24.
Garcia-Ferrer, F. V., Roldán, E., Silva, F., & de Valcárcel, G. J. (2017). Didactic application of numerical analysis in nonlinear dynamics: Lorenz model study. Optica Pura y Aplicada, 50(3), 197–219. https://doi.org/10.7149/OPA.50.3.49009 DOI: https://doi.org/10.7149/OPA.50.3.49009
Gómez, L. A., Reyes, E. J., & Correa, C. R. (2012). Algoritmo para la solución numérica de sistemas de ecuaciones no lineales mediante una estrategia de optimización global basada en análisis de intervalos. Revista EIA, (18), 77-89.
Gómez-gómez, M., Danglot-banck, C., & Velásquez-jones, L. (2009). Matemáticas para la Computación. Alfaomega.
Grisales-Aguirre, A. M. (2018). Uso de recursos TIC en la enseñanza de las matemáticas: retos y perspectivas. Entramado, 14(2), 198–214. DOI: https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.2.4751
Kelley, C. T. (2018). Numerical methods for nonlinear equations. Acta Numerica, 27(May), 207–287. DOI: https://doi.org/10.1017/S0962492917000113
Macías C., M., Martínez, H. J., & Pérez, R. (2014). Sobre la convergencia de un método secante para ecuaciones matriciales no lineales. Revista Integración, 32(2), 181-197.
Martínez, J. M. (2000). Practical quasi-Newton methods for solving nonlinear systems. Journal of Computational and Applied Mathematics, 124(1–2), 97–121. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-0427(00)00434-9
Molina Villa, F. A., (2005). Desarrollos alternativos en Raíces de Ecuaciones. PROSPECTIVA, 3(1), 38-44.
Mora F., W., (2016). Cómo utilizar R en métodos numéricos. Revista Digital: Matemática, Educación e Internet, 16(1), 1-74. DOI: https://doi.org/10.18845/rdmei.v16i1.2480
Ortega, J. & Rheinboldt, W. (1970). Iterative solution of nonlinear equations in several variables. Academic Press.
Ovalle Cerquera, D. E., Polanía Quiza, L. A., & Rodríguez Rodríguez, J. (2020). Retroalimentación: una componente para la no-linealidad. Jangwa Pana, 19(3), 476-492. https://doi.org/10.21676/16574923.3677 DOI: https://doi.org/10.21676/16574923.3677
Palencia-González, F. J., & García, C. (2020). Un curso de Cálculo con Wolfram Alpha. InnovaMath, 3. https://doi.org/10.5944/pim.3.2020.26949 DOI: https://doi.org/10.5944/pim.3.2020.26949
Quinga, S. D. (2021). Ecuación de Burgers viscosa, solución numérica mediante diferencias finitas y un método iterativo para sistemas no lineales de orden 4 basado en el Número Áureo. Latin-American Journal of Physics Education, 15(4).
Rheinboldt, W. C. (2000). Numerical continuation methods: A perspective. Journal of Computational and Applied Mathematics, 124(1–2), 229–244. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-0427(00)00428-3
Serrano Rugel, B., Aguilar, C., Cervantes, A., Molina, M. & Trujillo, V. (2020). Las matemáticas aplicadas como una oportunidad para preservar la salud. Conrado, 16 (75), 272-279. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1990-86442020000400272&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Solís Zúñiga, A. G., Cordero Barbero, A., Torregrosa Sánchez, J. R., & Soto Quirós, J. P. (2021). Diseño y análisis de la convergencia y estabilidad de métodos iterativos para la resolución de ecuaciones no lineales. Revista Digital: Matemática, Educación e Internet, 21(2), 1-27. DOI: https://doi.org/10.18845/rdmei.v21i2.5602
Vazquez, J. L. (2009). Las matemáticas y sus aplicaciones, ayer y hoy. Retos del futuro. Encuentros Multidisciplinares, 4, 1–61.
Yamamoto, T. (2000). Historical developments in convergence analysis for Newton’s and Newton-like methods. Journal of Computational and Applied Mathematics, 124(1–2), 1–23. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-0427(00)00417-9
Yurij, E. (1987). Numerical Optimization Techniques. In J. Stoer (Ed.), Computer Aided Optimal Design: Structural and Mechanical Systems (pp. 197–239). Academic Press. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-83051-8_5
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Luis Venturo, Irenio Chagua-Aduviri, Darssy Carpio (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.