Introduccion Metodos Computacionales 2015 II (d)

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UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA DE INGENIERÍA CIVIL AGOSTO – 2015 INTRODUCCIÓN A LOS MÉTODOS COMPUTACIONALES CI 171 PEDRO F. HUAMANÍ NAVARRETE [email protected] http:// www.pedrohuamani.blogspot.com

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Para programadores

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UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS

FACULTAD DE INGENIERÍACARRERA DE INGENIERÍA CIVIL

AGOSTO – 2015

INTRODUCCIÓN A LOS MÉTODOS

COMPUTACIONALESCI 171

PEDRO F. HUAMANÍ [email protected]

http://www.pedrohuamani.blogspot.com

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CONTENIDO DE LA ASIGNATURA

UNIDAD I

RAÍCES DE ECUACIONES NO LINEALES

UNIDAD II

ELEMENTOS INTRODUCTORIOS DE VISUAL BASIC

UNIDAD III

SISTEMA DE ECUACIONES

LINEALES

UNIDAD IV

INTERPOLACIÓN Y AJUSTE DE

CURVAS

UNIDAD VII

MODELO DE REDES Y MÉTODO DE LA

RUTA CRÍTICA

UNIDAD VI

PROGRAMACIÓN LINEAL Y MÉTODO

SIMPLEX

UNIDAD V

INTEGRACIÓN NUMÉRICA

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1. REGRESIÓN LINEAL Y MÚLTIPLE.

1. LINEAL

2. POLINOMIAL

3. MÚLTIPLE

4. LOGARÍTMICA Y EXPONENCIAL

2. INTERPOLACIÓN Y AJUSTE DE CURVAS.

1. MÉTODO DE NEWTON

2. MÉTODO DE LAGRANGE

UNIDAD IV: INTERPOLACIÓN Y AJUSTE DE CURVAS

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También conocido como aproximación por mínimos cuadrados.

Se genera un error: + E

Minimizando la suma de los cuadrados de los

residuos.

1.1.- REGRESIÓN LINEAL

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Para hallar “a” y “b”, se deriva la ecuación con respecto a cada coeficiente, y luego se iguala a 0.

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1.1.- REGRESIÓN LINEAL

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EJEMPLO

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1.1.- REGRESIÓN LINEAL

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Cuando las tendencias de las ecuaciones se representan mejor ajustando una curva a los datos presentados.

La suma de los cuadrados de los residuos es:

Y, la derivada con respecto

a cada coeficiente será:

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1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL

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Sistema de ecuaciones con “m+1” incógnitas.

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1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL

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EJEMPLO

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1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL

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COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

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EJEMPLO

1.2.- REGRESIÓN POLINOMIAL

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Cuando se estudia la posible relación entre varias variables independientes y una variable dependiente.

Un caso particular:

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1.3.- REGRESIÓN MÚLTIPLE

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Ejemplo:

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1.3.- REGRESIÓN MÚLTIPLE

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Inspeccionar los datos en forma visual. Luego, linealizar según sea el caso.

a) Exponencial:

b) Potencias:

c) Rázón de crecimiento:

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1.4.- REG. EXPONENCIAL Y LOGARÍTMICA

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EJEMPLO:

+

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1.4.- REG. EXPONENCIAL Y LOGARÍTMICA