Raices de ecuaciones por el metodo de biseccion

					Ing Yamil Armando Cerquera Rojas

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Método de la Bisección o punto medio
Ing Yamil Armando Cerquera Rojas – yacerque@gmail.com Especialista en Sistemas Universidad Nacional Docente Universidad Surcolombiana Neiva - Huila

RAÌCES DE ECUACIONES

Contenido
Polinomios...................................................................................................................................2 Grado de un polinomio .............................................................................................................2 Raíces de un polinomio ............................................................................................................2 Factorización de un polinomio................................................................................................3 Representación gráfica de las raíces de un polinomio .......................................................3 Raíces Únicas y Múltiples:........................................................................................................5 Teorema fundamental del Álgebra ........................................................................................8 Todo polinomio de grado n tiene n raíces............................................................................8 Regla de los signos de Descartes ............................................................................................8 Conjunto de posibles raíces.....................................................................................................9 ¿Qué hacer cuando se tenga una raíz?.................................................................................10 Método de la Bisección...............................................................................................................10 Descripción ...............................................................................................................................11 Las condiciones de terminación del proceso......................................................................13 Explicación General del método: .........................................................................................15 Procedimiento: ........................................................................................................................16 Algoritmo: .................................................................................................................................17 Ejercicio 1: ...............................................................................................................................18 Ejercicio 2: ...............................................................................................................................19 Ejercicio 3. ...............................................................................................................................20 Solución .............................................................................................................................20 Ejemplo 4: ................................................................................................................................21 Ejemplo 5..................................................................................................................................21 Raíz simple ..................................................................................... 22 RECURSOS BIBLIOGRAFÍCOS..................................................................... 25 Bibliografía Básica:............................................................................ 25 Bibliografía Complementaria: ............................................................... 25 Bibliografía OnLine: ........................................................................... 26

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Polinomios
Un polinomio es una suma de términos llamados monomios. Un monomio es el producto de un coeficiente (un número real), una variable (casi siempre x o y) elevada a un exponente (entero positivo). Existen polinomios con uno, dos o más términos, por ejemplo: Monomio (un término): 5x En este caso el coeficiente es 5, la variable es x el exponente 2 Binomio (dos términos): 6 x − 2 Trinomio (tres términos): 3 x 5 + 4 x 3 − x 2 En este trabajo se utilizaran polinomios con coeficientes enteros y potencias enteras positivas.
7

2

Grado de un polinomio
El grado de un polinomio es igual al exponente mayor de la variable. Por ejemplo:

5x 2

Es un polinomio de grado 2 Es de grado 7

6x7 − 2
2 x 4- x 3 - x 2
5 2

3x 5 + 4 x 3 − x 2 Es de grado 5
¿De qué grado es? ¿De qué grado es? ¿De qué grado es? 6 x - 4 x - 19 x ¿De qué grado es? 3 x15 + x13 - x2 13

Nota cómo se deben escribir los polinomios. Se deben escribir en orden decreciente con respecto al grado de cada término.

Raíces de un polinomio
La raíz de un polinomio es un número tal que hace que el polinomio valga cero. Es decir que, cuando resolvamos un polinomio a cero, las soluciones son las raíces del polinomio. Por ejemplo el polinomio f ( x) = x 2 + x − 12 , cuando se iguala a cero y se resuelve se tiene:
x 2 + x − 12 = 0 ( x + 4)( x − 3) = 0

Igualando a cero. Factorizando. Raíz 1 Raíz 2
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x = −4 x=3
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Puesto que x1 = −4 y x 2 = 3 , son soluciones de f(x) entonces f (−4) = 0 y f (3) = 0 . Se dice entonces que x1 = −4 y x 2 = 3 , son raíces del polinomio f ( x) = x 2 + x − 12 Las raíces de f ( x) = x 3 − 4 x 2 + x + 6 son x = - 1, x = 2 y x = 3 ¿Por qué?

Factorización de un polinomio
El número de factores en que se puede descomponer un polinomio es igual al grado del polinomio. Para poder factorizar un polinomio es necesario encontrar sus raíces. Cuando se tengan estas, los factores correspondientes a cada raíz son de la forma (x-r) donde r es una de las raíces. Esto es, si r1, r2, ... , rn son raíces del polinomio f(x) entonces la factorización de f(x) es: f ( x) = ( x − r1 )( x − r2 )...( x − rn ) Por ejemplo, si 1.
f ( x ) = x 3 − 4 x 2 + x + 6 : Como sus raíces son x = - 1, x = 2 y x = 3 entonces f(x) se ha factorizado como f ( x) = ( x − (−1))( x − 2)( x − 3) = ( x + 1)( x − 2)( x − 3)

2.

f ( x) = x 2 + x − 12 : Como sus raíces son x = - 4 y x = 3 entonces f(x) se ha factorizado como f ( x) = ( x − (−4))( x − 3) = ( x + 4)( x − 3)

Representación gráfica de las raíces de un polinomio
Como las raíces de un polinomio hacen que éste valga cero, en un plano cartesiano esto se identifica como las intersecciones de la gráfica del polinomio con el eje de las X (abscisas). Esto es, los puntos en donde cruza la gráfica al eje horizontal tienen como abscisa la raíz del polinomio graficado. A continuación se presentan algunas funciones con sus raíces, factores y gráficas:

Descripción
Función Raíces

Gráfica

f ( x) = x 2 + x − 12
-4y3

Factorización

f ( x) = ( x + 4)( x − 3)

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Descripción
Función Raíces

Gráfica

f ( x) = x 3 − 4 x 2 + x + 6
- 1, 2 y 3

Factorización

f ( x) = ( x + 1)( x − 2)( x − 3)

Función Raíces

f ( x) = x 4 − 5 x 2 + 4

- 2, - 1, 1 y 2

Factorización

f ( x) = ( x + 1)( x + 2)( x − 1)( x − 2)

Función Raíces

f ( x) = x 3 + 4 x 2 + 3x
¿Cuáles son?

Factorización

f(x) =

Función Raíces

f ( x) = x 3 − 2 x 2 − 5 x + 6

1, - 2 y 3

Factorización

f ( x) = ( x − 1)( x + 2)( x − 3)

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Raíces Únicas y Múltiples:
Los polinomios pueden tener raíces únicas en un punto determinado del eje x o raíces que se repiten en un número par o impar veces, es decir una raíz sobre el eje x puede ser la misma par o impar veces. Dicho de otra manera una raíz por ejemplo dos (2) puede ser la misma raíz pero repetida tres (3) veces (impar) o repetida 2 veces (par). La tabla siguiente muestra la función f ( x ) = x 2 − 4 , y en la gráfica se observa como esta corta el eje x tanto en el punto -2 y 2 de un lado a otro siguiendo la forma de la figura. Se puede decir que la figura pasa de un lado al otro el eje x en el punto de corte o raíz. Por lo tanto la raíz es única en el valor de menos dos (-2) y única en el valor de dos (2). Es un polinomio de orden dos por lo tanto solo tendrá dos (2) raíces. En la parte donde se muestra el polinomio factorizado f ( x) = ( x − 2)( x + 2) se puede observar que si la variable x toma el valor de 2 o toma el valor de -2 la función tomará el valor de cero.

Descripción
Función Raíces

Gráfica

f ( x) = x 2 − 4
- 2, 2

Factorización

f ( x) = ( x − 2)( x + 2)

Para el caso del siguiente ejemplo la función f ( x) = x 2 − 2 x + 1 tiene dos (2) raíces, y si observa la gráfica, esta no corta el eje x en ningún sector. Ahora si observa el valor de uno (1) en el eje x, es un punto donde la función se vuelve cero (0). Se debe considerar al valor de uno (1) como raíz de la función. Lo que pasa es que dicha raíz se repite par veces (para el caso del ejemplo 2 veces), por esta razón la gráfica no corta el eje x, sino que lo toca tangencialmente en el punto raíz y cambia su pendiente. Se puede decir matemáticamente que en el punto raíz, la derivada de la función es igual a cero (0) ó dicho de otra manera en este punto la tangente es igual a cero (0). En la factorización que se hace de la función, se puede observar que el único valor que hace que la función tome el valor de cero (0) es el punto uno (1) sobre el eje x, y
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puede ser en el término de la izquierda o en el término de la derecha, es decir dos veces.

Descripción
Función Raíces

Gráfica

f ( x) = x 2 − 2 x + 1
1, 1

Factorización

f ( x) = ( x − 1)( x − 1)

Para el caso del siguiente ejemplo la función f ( x) = x 3 − 6 x 2 + 12 x + 8 tiene 3 raíces, y si observa la gráfica, esta corta el eje x aparentemente en varios puntos cercanos a 2. Ahora si observa el valor de 2 en el eje x, es un punto donde la función se vuelve cero. Se debe considerar al valor de 2 como raíz de la función. Lo que pasa es que dicha raíz se repite impar veces (para el caso del ejemplo 3 veces), por esta razón la gráfica corta el eje x de la forma como se observa en la figura. En el punto de corte sobre el eje x, este y la gráfica son paralelos superpuestos. Se puede decir matemáticamente que en el punto raíz la derivada de la función es igual a cero. En la factorización que se hace de la función, se puede observar que el único valor que hace que la función tome el valor de cero es 1, y puede ser en el término de la izquierda o en el término de la derecha, es decir dos veces.

Descripción
Función Raíces

Gráfica

f ( x) = x 3 − 6 x 2 + 12 x + 8
2, 2, 2

Factorización

f ( x) = ( x − 2)( x − 2)( x − 2)

Para el caso del siguiente ejemplo la función f ( x) = x 3 − 3 x 2 + 4 tiene 3 raíces, y si observa la gráfica, esta corta el eje x aparentemente en un punto igual a menos uno (-1) y toca tangencialmente dicho eje en un valor igual a uno (1). Ahora si observa el valor de -1 en el eje
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x, es un punto donde la función cruza el eje de las x con cierta pendiente, esto indica que ese punto de corte es una raíz única. Ahora en le punto 1 sobre el eje de las x la curva o grafica de la función toca tangencialmente el eje y cambia de pendiente. Esto debe asumirse como una raíz que se repite par veces. Como el polinomio de es orden 3 y ya se sabe de una raíz única se puede decir que dicha raíz es par veces repetida. Se puede decir matemáticamente que en el punto 1 considerado como raíz repetida par veces, la derivada de la función es igual a cero. En la factorización que se hace de la función, se puede observar que el único valor que hace que la función tome el valor de cero es -1, en el término de la izquierda o 1 en los dos términos de la derecha. En el caso de que la raíz 1 se repitiera 4 veces diferenciaría la forma de la gráfica en que la pendiente de esta es mayor o menor al acercarse al eje.

Descripción
Función Raíces
f ( x) = x 3 − 3x 2 + 4

Gráfica

- 1, 2, 2

Factorización

f ( x) = ( x + 1)( x − 2)( x − 2)

En el siguiente ejemplo muestra la combinación de las tres formas que toma la gráfica dependiendo si sus raíces se repiten par o impar veces o son raíces únicas.

Descripción
Función Raíces

Gráfica

f ( x) = x 6 − 17 x 5 + 102 x 4 − .... − 248 x 3 + 160 x 2 + 240 x − 288 - 1, 2, 2, 2, 6, 6

Factorización

f ( x) = ( x + 1)( x − 2) 3 ( x − 6) 2

Que análisis de acuerdo con lo mostrado anteriormente le puede realizar a las siguientes funciones.
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f ( x) = ( x + 1)( x − 1) 2 ( x − 1)

f ( x) = ( x + 1)( x − 2) 5 ( x − 6) 4

f ( x) = ( x + 2)( x − 2) 3 ( x) f ( x) = ( x + 1)( x − 2)5 ( x − 6) 4 + 1 f ( x) = ( x − 1) 2 + ( x − 1)

f ( x) = ( x − 1) 2 ( x + 1) + 1 f ( x) = ( x − 1) 2 − 1 f ( x) = (( x − 1) 2 + 1) 2 ( x − 1)

Teorema fundamental del Álgebra
Carl Friedrch Gauss ha sido uno de los matemáticos más grandes de todos los tiempos. Contribuyó a muchas ramas de las matemáticas. En 1798, ¡ a los 20 años de edad !, Gauss demostró el teorema fundamental del Álgebra que dice lo siguiente:

Todo polinomio de grado n tiene n raíces.
Si se toma una ecuación en términos generales, tal como la ecuación siguiente:
a n x n + a n −1 x n −1 + a n −2 x n−2 + a n −3 x n −3 + ... + a3 x 3 + a 2 x 2 + a1 x1 + a 0 = 0 .

Se puede decir entornes que es una ecuación de orden n y por tanto tiene n soluciones. Recuerde que en es este apartado sólo se tiene polinomios con coeficientes enteros. Observa la tabla anterior, donde se da la función, las raíces y la gráfica y verifica que efectivamente para cada polinomio de grado n hay n raíces. Una forma en la que se puede interpretar este teorema es como sigue, ya que se puede factorizar un polinomio, dadas las raíces y hay n raíces para todo polinomio de este grado, entonces si:
f ( x) = a n x n + a n−1 x n−1 + a n−2 x n− 2 + a n −3 x n−3 + ... + a3 x 3 + a 2 x 2 + a1 x1 + a 0 ,

Se puede decir que:
f ( x) = ( x − r1 )( x − r2 )...( x − rn )

Donde r1, r2, ... , rn son las raíces de f(x). La demostración de este teorema queda lejos del objetivo de esta página sin embargo daremos algunas herramientas para encontrar las n raíces.

Regla de los signos de Descartes
Rene Descartes encontró un método para indicar el número de raíces positivas en un polinomio. Esta regla dice lo siguiente: "El número de raíces reales positivas (+) de un polinomio f (x) es igual al número de cambios de signo de término a término de f (x) "
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Hay que recordar que los polinomios se deben escribir en orden decreciente conforme al grado de cada término. Por ejemplo el polinomio f(x)= x2 + x - 12 tiene un cambio de signo, del segundo al tercer término, por lo tanto tiene una raíz positiva. 3 2 g(x)= +x - 4 x + x + 6 tiene dos cambios de signo, tiene dos raíces positivas h(x)= +x4 - 5 x2 + 4 tiene dos raíces positivas i(x)= x3 + 4 x2 + 3x No tiene cambios de signo, por tanto no tiene raíces reales positivas. j(x)= x3 - 2 x2 - 5 x + 6 ¿Cuántas raíces positivas tiene? También puede evaluar la expresión en los valores 1 y -1 teniendo en cuenta solo el signo de cada término de la expresión. En caso de que un término no exista se toma como 0 (positivo). En el ejemplo de la siguiente tabla para el caso de la primera función al evaluar la función en 1, el primer término de la función toma un valor positivo y el segundo toma un valor negativo, por tanto se dice que tiene una raíz positiva en razón a un solo cambio de signo (de positivo a negativo). Como se trata de una ecuación de una recta pues tan solo tiene una raíz. Pero por probar se ha evaluado la función en -1, resultando en ambos términos un signo -, o sea que no hay cambio de signo, indicando con esto que no hay raíces negativas, en la función f ( x) = x − 1 . Nro 1 2 3 4 5 6 Ecuación Signo
f (1) = + − f ( − 1) = − −
f (1 ) = + + − f ( − 1) = + − −

Rai_Pos Rai_Neg 1 1 2 0 2 2 0 1 1 3 2 1

f ( x) = x − 1
f ( x) = x 2 + x − 12

f ( x) = x 3 − 2 x 2 − 5 x + 6
f ( x) = x 3 + 4 x 2 + 3x f ( x) = x 4 − 5 x 2 + 4

f (1) = + − − + f ( − 1) = − − + +
f f f f (1 ) = ( − 1) (1 ) = ( − 1) + = + = + − + + + + − + + − + + + − + +

f ( x) = x 3 − 4 x 2 + x + 6

f (1 ) = + − + + f ( − 1) = − − − +

Conjunto de posibles raíces
Existe un método para encontrar un conjunto de números, los cuales pueden ser raíces de un polinomio. La regla que mencionaremos aquí es aplicable sólo para polinomios con el coeficiente de la potencia mayor de x igual a 1. Es decir, si
f ( x) = a n x n + a n−1 x n−1 + a n−2 x n− 2 + a n −3 x n−3 + ... + a3 x 3 + a 2 x 2 + a1 x1 + a 0 , se a 0 = 1 . Esto es que sólo se trabaja con polinomios de la siguiente forma:

toma

a

f ( x) = x n + a n−1 x n −1 + a n−2 x n−2 + a n −3 x n −3 + ... + a3 x 3 + a 2 x 2 + a1 x1 + a0
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El conjunto de posibles raíces de f (x) se forma con los divisores de a0 (del término independiente), hay que considerar estos divisores tanto con signo positivo como con negativo. La forma en que se puede usar esta información del término independiente es la siguiente, puesto que cualquier elemento de este conjunto puede ser raíz de f (x) hay que evaluar a f (x) en algún valor de este conjunto y si el resultado de la evaluación es cero, entonces ese valor escogido es raíz de f (x) . En la siguiente tabla se muestran varios polinomios, los divisores del término independiente y las raíces de los polinomios: Divisores del término independiente Raíces 1, 2, 3, 4, 6, 12, -4y3 f ( x) = x 2 + x − 12 -1, -2, -3, -4, -6, -12 1, 2, 3, 6, f(x)= x3 - 4 x2 + x + 6 - 1, 2 y 3 -1, -2, -3, -6 1, 2, 4, f(x)= x4 - 5 x2 + 4 - 2, - 1, 1 y 2 -1, -2, -4 1, 2, 3, 6, f(x)= x3 - 2 x2 - 5 x + 6 1, - 2 y 3 -1, -2, -3, -6 Función

¿Qué hacer cuando se tenga una raíz?
Con lo visto en los apartados anteriores se tiene las herramientas necesarias para encontrar las n raíces de un polinomio. Recuerde que para encontrar una raíz es necesario saber los divisores del término independiente y evaluar nuestro polinomio en con el valor escogido. Además de haber encontrado una raíz usando el método anterior se ha hallado un factor del polinomio. Se puede estar seguro de que si r es una raíz de f(x) entonces al dividir f ( x) /( x − r ) tendrá como resultado un polinomio de un grado menor a f(x) y como residuo cero. Así se ha reducido el problema de encontrar n raíces en otro problema, el encontrar sólo n-1 raíces.

Método de la Bisección
Son múltiples los problemas en ciencia e ingeniería que se pueden modelar matemáticamente como una ecuación f(x) = 0, siendo f una función dependiente de la variable x. Los valores de x soluciones de dicha ecuación son llamados ceros de la función f ó denominados generalmente raíces de la ecuación o ceros de la función. Es bien conocido que existen un sinnúmero de ecuaciones de la forma f ( x) = 0 que admiten una solución expresable en función de los coeficientes de la ecuación, por ejemplo si f es un polinomio de segundo grado. Sin embargo, existen otras ecuaciones que no admiten que su solución pueda ser expresada a través de funciones elementales.
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Si f ( x ) = sin( x) − e , entonces la ecuación f ( x ) = 0 no puede resolverse de forma analítica. Sin embargo, por un sencillo argumento gráfico, es fácil comprobar que esta ecuación tiene infinitas soluciones negativas y ninguna positiva. Estas soluciones son las
x

abcisas de los puntos de corte entre las gráficas de las funciones ilustra en l fig. 1.

sin(x)

y

ex

tal como se

Codigo para Matlab x=-8*pi:0.1:0; y1=exp(x); y2=sin(x); plot(x,y1,x,y2); grid on

Fig. 1 Gráfica de

sin(x)

contra

Del eje x, consideradas

e x con n intercepciones en la parte negativa x raíces de la ecuación f ( x ) = sin( x ) − e

En este apartado se estudia una de las técnicas de modelado o análisis numérico que permiten abordar este tipo de problemas. Es importante destacar el hecho de que las técnicas que se estudian son siempre iterativas, es decir, se parte de una aproximación inicial x0 de la raíz real x de f(x) y posteriormente se construye una sucesión de números reales, que se consideran aproximaciones a la raíz verdadera, {x n }, n ∈ N , y que converja hacia x cuando n → ∞.

Descripción
El método bisección o de mitad es uno de los métodos numéricos más sencillos de comprender y muy versátil para encontrar una raíz real en un intervalo en el que existe una raíz de la ecuación dada, sin embargo, el número de cálculos aumenta sustancialmente a medida que se desea mayor exactitud. Su singular ventaja consiste en que funciona incluso con funciones no analíticas; sin embargo, sólo se debe utilizar el método después de un análisis gráfico. El teorema de Bolzano establecía condiciones suficientes para la existencia de al menos un cero de una función continua. Teorema 1. (Teorema de Bolzano). Sea f (x) continua en cada punto del intervalo cerrado [a; b] y suponga que f(a) y f(b) tienen signos opuestos ( f (a) * f (b)) < 0 . Existe entonces, al menos, un c ∈ ( a, b) tal que f (c ) = 0 .
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El procedimiento mitad se basa en el teorema de Bolzano que dice que si se tiene una función y = f (x) , de variable real y continua en el intervalo (a, b), y el signo de la función en el extremo a es distinto al signo de la función en el extremo b del intervalo, existe al menos un valor c dentro de dicho intervalo (a, b) tal que f(c)=0, c es por tanto, la raíz buscada, véase la figura.

Fig. 2 Punto medio m y raíz c a calcular.

Suponga una ecuación f ( x ) = 0 Para hallar la raíz de la función en el intervalo (a, b), se divide el intervalo en la mitad.

m = ( a + b) / 2

Puede ocurrir uno de estos tres casos:
• • •

Si f(m)=0 entonces m es la raíz buscada Si f(a) y f(m) tienen signos contrarios, como en la figura, la raíz buscada está en el intervalo (a, m). Si no se cumple la condición anterior, f(b) y f(m) tendrían signos contrarios y la raíz estaría en el intervalo (m, b).

El nuevo intervalo reducido se divide por la mitad y se procede de igual forma. Finalmente, en una cierta etapa del proceso se tendrá bien la raíz exacta de la función f(x), o una secuencia de intervalos cada vez más reducidos (a1, b1), (a2, b2), .... (ai, bi)... tal que

f (an ) f (bn ) → 0

bn − a n =

1 (b − a ) 2n

Como los puntos extremos de la izquierda a1, a2, ... an, ...forman una sucesión creciente y acotada, y los de la derecha b1, b2, ... bn, ... una sucesión acotada decreciente, existe un límite común que es la raíz ξ buscada.
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ξ = Lim a n = Lim bn
n →∞ n →∞

Las condiciones de terminación del proceso
1. El ordenador trabaja con números de precisión limitada, por lo que se debe colocar un criterio que establezca cuando la función f (x) se considera nula. Se dirá que f (x) es nula cuando el valor absoluto de f (x) sea menor que una cantidad pequeña pero no nula.

f ( x) < ε 1
2. No se puede programar un proceso indefinido, es preciso, que la rutina repetitiva acabe en un momento dado. El criterio empleado es el siguiente

an − bn < ε2 m
Siendo ε 2 cierta cantidad prefijada. La raíz se encuentra en el intervalo (an, bn) y m es el punto medio de dicho intervalo. 3. El tercer criterio de terminación establece, que el proceso de búsqueda de la raíz se interrumpirá después de un número prefijado de iteraciones, notificándose al usuario que no se ha encontrado la raíz de la función con las condiciones fijadas en los puntos 1 y 2. Para poder codificar este procedimiento se ha de seguir los siguientes pasos: 1. 2. 3. 4. Se parte de un intervalo (a, b) en el que la función f (x) cambia de signo Se calcula m, abscisa mitad del intervalo mediante m=(a+b)/2 Se verifican las condiciones de terminación Si f(a) y f(m) tienen signos contrarios, como se ve en la figura, la raíz está en el intervalo (a, m), entonces b toma el valor de m. 5. Si la condición anterior no es cierta, la raíz se encuentra en el intervalo (m, b), por lo que a tomará el valor de m. 6. Se repite el proceso hasta que se cumple una u otra condición de terminación
do { m=(a+b)/2; ym=f(m); if(Math.abs(ym)<CERO) break; if(Math.abs((a-b)/m)<ERROR) break; if((f(a)*ym)<0) b=m; else a=m; iter++; }while(iter<MAXITER);
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[Fig. 2]

Suponga que tiene una función continua en el intervalo [a,b], tal que f (a ) y f (b) son de signos opuestos f (a ) f (b) < 0 . En ese caso se sabe que existe por lo menos una raíz en el intervalo [a,b]. En realidad se debe considerar el caso de que tenga un número impar de raíces. Si el número de raíces es par, entonces los extremos del intervalo tienen el mismo signo, y no se tiene evidencia de la existencia de raíces en el intervalo. Por ejemplo el caso de la figura Fig 2b muestra una función con una raíz doble que no sería detectado. Obsérvese el hecho de que no alcanza con que la función presente distinto signo en los extremos del intervalo, sino que también debe ser continua en el mismo tal como se ilustra en la Fig. 2c. Para simplificar se asume que en el intervalo [a,b] existe una raíz si la condición f (a ) * f (b) < 0 . Partiendo de esta suposición, se divide el intervalo a la mitad m = (a + b) / 2 , generando dos subintervalos [a,p] y [p,b]. Evalué los productos f (a) f (m) y f (m) f (b) y seleccione como nuevo intervalo aquel para el cual el producto correspondiente es negativo. De esta manera se tiene un intervalo más pequeño en el cual se encuentra la raíz buscada. Se repite este procedimiento en forma iterativa, hasta que haya acotado por izquierda y por derecha la raíz buscada (ver figura 4).

[Fig. 4]

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Si existieran más de una raíz en el intervalo (fig 2a), entonces se puede dar el caso de que una de ellas queda aislada, o bien en algún momento del procedimiento iterativo aparecerán los dos productos f (a ) f (m) y f ( p ) f (m) con el mismo signo. En ese caso se debe detener las iteraciones y buscar otro intervalo para comenzar de nuevo el procedimiento. También es útil verificar que f (mi ) − f (mi −1 ) → 0 Para descartar casos como el de la fig 2c. n Luego de n iteraciones el tamaño del intervalo es: (b − a ) / 2 Donde a y b corresponden a los extremos del intervalo original. Si se toma como tolerancia del error al número ξ , el número de iteraciones necesarias para satisfacer este error es:
(b − a ) b−a ≤ ε → n ≥ log 2   n 2  ε 

Un inconveniente de este método es que la convergencia es lenta, aunque es simple y robusto, además de fácil de implementar.

Explicación General del método:
El método de la bisección se basa en el hecho de que, cuando un intervalo [a,c] tiene una raíz, el signo de y (x) en los extremos es distinto, o sea, f (a) * f (b) < 0 . El primer paso de este método consiste en bisectar el intervalo [a, b] en dos mitades: [a, c] y [c, b], donde; c = ( a + b ) / 2. Si se verifican los signos de f (a ) f (c) y f (b) f (c) , se sabe en que mitad del intervalo se encuentra la raíz. De hecho, si 0 < f (a) f (c) , el intervalo [a, c], que incluye x = a y x = c, contiene a la raíz; de lo contrario, la raíz esta en el otro intervalo, [c,b]. A continuación, se bisecta de nuevo el intervalo que contiene a la raíz. Al repetir este procedimiento, el tamaño del intervalo que contiene a la raíz se hará cada vez más pequeño. En cada paso se toma el punto medio del intervalo como la aproximación más actualizada a la raíz.

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La iteración se detiene cuando el tamaño de la mitad del intervalo es menor que una tolerancia dada o error que se estime. El tamaño del intervalo después de n pasos de iteración es (b0 − a 0 ) / 2 n , donde a 0 y b0 son valores iniciales de los extremos, de modo que el numerador es el tamaño de intervalo inicial. La ecuación anterior representa el máximo error que existe cuando se aproxima la raíz con el n-ésimo punto medio. Por tanto, si la tolerancia del error es t, el número de pasos de iteración necesarios es el entero n más pequeño que satisface t < (b0 − a 0 ) / 2 n . De forma equivalente, n < log[(b0- a0)/ t ]/log(2) donde t es la tolerancia. Con este método, lo que se busca es determinar la raíz de una ecuación, o sea, su intersección con el eje de las x o su solución, por lo que se debe tener en cuenta que no todas las ecuaciones tienen una sola solución, y que no todas tienen solución, así que se debe tener una idea de la forma de la curva de la ecuación antes de comenzar a aplicar el método.

Procedimiento:
Primero hay que saber que lo que hace el método de bisección es, como su nombre lo dice, ir partiendo en dos la distancia entre 2 puntos para obtener un punto central, se hace de la siguiente manera: Se tiran 2 puntos cualesquiera que sean sobre el eje de las x, y entre los cuales se piense que puede estar la raíz, y si no está, el mismo método lo señalara. Después de seleccionar esos 2 puntos que se llaman A y C, se obtiene un tercer termino llamado B, B es el promedio de la distancia entre A y C, por lo que B=(A+C)/2.

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Una vez que se tienen los 3 valores se procede a acomodarlos en 3 columnas llamadas A, B y C, que servirán mas adelante. Luego se sustituyen los valores de cada uno de los valores en la ecuación original, como se ve en la grafica, cada punto tiene su función: a tiene f (a ) , B tiene f (b) y c tiene f (c) , y se anota el resultado de la sustitución de cada cantidad en otras 3 columnas llamadas precisamente f (a ) , f (b) , y f (c) .

Algoritmo:
1. Elija valores Iniciales para “a” y “b” de forma tal que la función cambie de signo sobre el intervalo. Esto se puede verificar asegurándose de que: f (a) * f (b) < 0 2. La primera aproximación a la raíz se determina con la fórmula: xn = (a + b) / 2 3. Realizar las siguientes evaluaciones para determinar en que subintervalo se encuentra la raíz: f(a)*f(xn ) < 0 Entonces b = xn f(a)*f(xn) > 0 Entonces a = xn f(a)*f(xn) = 0 Entonces xn Es la Raíz 4. Calcule la nueva aproximación: xn+1 = (a + b) / 2 5. Evaluar la aproximación relativa Si ( xn+1 − xn ) / xn+1 < tolerancia (Falso) Repetir el paso 3, 4 y 5 (Verdadero) Entonces xn+1 Es la Raíz
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Ejercicio 1:
Suponga que tiene la siguiente ecuación: f ( x) = x 3 + 6 x 2 + 2 x + 8 , y que los dos puntos iniciales que se seleccionar para iniciar las iteraciones son, a = −13 y b = 5
a
b

m

f (a ) f (b) f (m)
32

-13.00 5.00 -4.00 -1201 293

Después, ya con todos los valores acomodados en su respectiva columna se pone atención a las 3 columnas con las f (x) y se ve entre cuales existe un cambio de signo, en este caso, entre f (a) y f (m) , lo que indica que la raíz esta entre esos 2 puntos, si no hay ningún cambio de signo entre ninguna de las 3 columnas, como ya se había dicho antes, el método indica que no esta entre los 2 primeros puntos que se seleccionaron, y no tiene caso continuar, por lo que si desde el principio no hubo cambio de signo es mejor escoger un nuevo par de datos para a y b . Como se determinó que el cambio de signo estaba entre a y m, entonces en las columnas de las f(x) se baja el resultado que tiene f (a ) porque tiene cambio de signo, y el resultado de f (c) se elimina, y en vez de bajarlo se sustituye por el de

f (b) , y lo mismo se hace con tres primeras columnas, el valor de A se baja, el de C
se elimina y es sustituido por el de B. A B m f (a ) -13 -4 5 -1201 -13

f (b) f (m)
32.000 293 32

-4 -1201 -189.625

Como se puede ver en esta nueva tabla, los espacios de b y f (b) están vacíos, para llenarlos solamente es necesario repetir el proceso que ya se realizó, para el valor de b se vuelve a utilizar la fórmula b=(a+c)/2 y luego se sustituye ese valor en la ecuación original para obtener f (b) , y después se vuelve a ver donde hay cambio de signo, se elimina el valor de la columna donde no haya, y se bajan los valores donde si haya, el caso es que los espacios de B y f (b) vayan quedando vacíos cada vez. El proceso se repetiría idealmente hasta que el valor absoluto en la columna de f (b) quede un 0, pero realmente eso nunca pasa, por lo que antes de empezar el proceso se puede fijar un valor al que se desea llegar, cercano a 0, como por ejemplo un 0.001, y cuando en la columna de f (b) , quede un numero igual o menor a 0.001, se termina el proceso y la raíz que se estaba buscando es ultimo valor que quede en la columna de B.

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Aquí se sigue con la tabla de arriba para que quede un poco mas claro el procedimiento. A B C f(A) f(B) f(C)

-13.00000 -4.00000 5.0000 -1201.000000

32.000000 293.00000

-13.00000 -8.50000 -4.0000 -1201.000000 -189.625000 32.00000 -8.50000 -6.25000 -4.0000 -189.625000 -14.265625 32.00000 -6.25000 -5.12500 -4.0000 -6.25000 -5.68750 -8.1250 -6.25000 -5.96875 -5.6875 -5.96875 -5.82812 -5.6875 -14.265625 -14.265625 -14.26562 -2.82418 20.732420 32.00000 6.733640 20.73242 -2.824188 2.182000 6.73364 6.73364

Ejercicio 2:
Calcular y = 2 . Se usará para la bisección un intervalo que es una especia de ensayo y error. Se conoce que 2 es un valor entre 1 y 2. Si se hace x = 1½, se tendrá que x2 es mas grande que 2, por esto este x es grande. Si se hace x=1¼, se tendrá que x2 es menor que 2, este x es menor al resultado real. Continuando este camino nos aproximamos que 1 1 , 1 1 , 1 3 ..... 2 4 8 Programa en Matlab.
M = 2 a = 1 b = 2 k = 0; while b-a > eps x = (a + b)/2; if x^2 > M b = x else a = x end k = k + 1; end

2 es:

b = 1.50000000000000 a = 1.25000000000000 a = 1.37500000000000 b = 1.43750000000000 a = 1.40625000000000 b = 1.42187500000000 a = 1.41406250000000 b = 1.41796875000000
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b = 1.41601562500000 b = 1.41503906250000 b = 1.41455078125000 ..... b = 1.41421356237311 a = 1.41421356237299 a = 1.41421356237305 a = 1.41421356237308 a = 1.41421356237309 b = 1.41421356237310 b = 1.41421356237310

Ejercicio 3.
La función f ( x) = e − x + 4 x 3 − 5 tiene una raíz en x = 1.05151652 . Empezando con x1 = 1 y x 2 = 2 , usar ocho iteraciones del método de la bisección para aproximar la raíz. Tabular el error después de cada iteración y también las estimaciones del error máximo. ¿El error real siempre es menos que la estimación del error máximo? Los errores reales continúan disminuyendo? Solución De forma general, para hallar una raíz de f ( x) = 0 , dado que f es continua en el intervalo [x1 , x 2 ] , donde el signo de f ( x1 ) es opuesto al signo de f ( x 2 ) , esto es f ( x1 ) f ( x 2 ) < 0 , se usará el siguiente algoritmo del método de la bisección: mientras x 2 − x1 > 2 * tolerancia ó f ( x3 ) > 0 + error
x3 = ( x1 + x 2 ) / 2 si ( f ( x3) * f ( x1) < 0) x 2 = x3 sino x1 = x3 fin_si fin_mientras

A continuación se presenta la tabla con los valores obtenidos para las ocho iteraciones correspondientes:
N (Iteración)

x1

x2

x3

f ( x3 )

∈max

∈real

1 2

1.000000 2.000000 1.500000 1.000000 1.500000 1.250000

8.723130 0.500000 -0.448483 3.099005 0.250000 -0.198485
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3 4 5 6 7 8

1.000000 1.250000 1.125000 1.000000 1.125000 1.062500

3.694997 0.125000 -0.073483 0.143442 0.062500 -0.010983

1.000000 1.062500 1.031250 -0.256598 0.031250 0.020267 1.031250 1.062500 1.046875 -0.059688 0.015625 0.004642 1.046875 1.062500 1.054688 0.041094 0.007813 0.003171

1.046875 1.054688 1.0500781 -0.009492 0.003906 0.000735

Para ocho iteraciones se obtiene x3 = 1.05781 , que es el valor de x3 más próximo al valor exacto. El error máximo y el error real para cada iteración vienen dados como sigue: x − x1 ∈max = 2 ∈real = x − x N 2 Se nota que el error real es siempre de menor magnitud que el error máximo, es decir, x −x se cumple que: x N − x ≤ 2 n 1 ; N ≥ 1 . 2 Además, los errores reales disminuyen con cada iteración ya que cada una de ellas es una mejor aproximación que la anterior al valor exacto de la raíz.

Ejemplo 4:
Otra forma de programarlo con MatLab. Toca tener guardado el correspondiente a la función, que para este caso será f.m
k = 0; while abs(b-a) > eps*abs(b) x = (a + b)/2; if sign(f(x)) == sign(f(b)) b = x; else a = x; end k = k + 1; end

archivo

Ejemplo 5
/* Método de intervalo Medio o Bisección */ #include <vcl.h> #pragma hdrstop #pragma argsused #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <math.h> void Lee_Datos(void);
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double Funcion(double X); double a, b, Error; int Max_Iter; int main(void) { double Error_Aprox, Prod; double Xr, Xn; int Ciclos = 0; Lee_Datos(); if ( Funcion(a)*Funcion(b) > 0 ) printf("\n No existe Raiz en el intervalo ????"); else { Xr = ( a+b )/2; printf("\n-------------------------------------------"); Error_Aprox = 1; printf("\n Ciclo a b Xn Error"); printf("\n-------------------------------------------"); printf("\n%3d%10.4f%10.4f%10.4f",Ciclos,a,b,Xr); while ( Ciclos <= Max_Iter && Error < Error_Aprox) { Prod = Funcion(a)*Funcion(Xr); if (Prod == 0) printf(" La raiz es %lf",Xr); else if (Prod < 0) b = Xr; else a = Xr; Xn = ( a+b )/2; Ciclos += 1; Error_Aprox = fabs((Xn-Xr)/Xn); printf("\n%3d%10.4f%10.4f%10.4f%10.4f",Ciclos,a,b,Xn,Error_Aprox); Xr = Xn; } if ( Ciclos< Max_Iter) { printf("\n-------------------------------------------"); printf("\n\n La Raíz de la Ecuación es => %lf",Xn); printf("\n Se encontró en %d Iteraciones",Ciclos); } else printf("\n No se encontró raíz en %d Iteraciones",Ciclos); } getch(); return 0; } void Lee_Datos(void) { clrscr(); printf("\nDar el valor de Xi ........... "); scanf("%lf",&a); printf("Dar el valor de Xf ........... "); scanf("%lf",&b); printf("Cual es el Error Permitido ... "); scanf("%lf",&Error); printf("Cual es el Máximo de Ciclos .."); scanf("%d",&Max_Iter); } double Funcion(double X) { return (pow((1+X),10)-1)/(X*pow((1+X),10)) - 5; }

Raíz simple
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Como en caso del procedimiento de aproximaciones sucesivas, se crea una clase base abstracta denominada Ecuación con una función miembro denominada puntoMedio que describa el procedimiento numérico.
public abstract class Ecuacion { protected static final double CERO=1e-10; protected static final double ERROR=0.001; protected final int MAXITER=200; public double puntoMedio(double a, double b) throws RaizExcepcion{ double m, ym; int iter=0; do{ m=(a+b)/2; ym=f(m); if(Math.abs(ym)<CERO) break; if(Math.abs((a-b)/m)<ERROR) break; if((f(a)*ym)<0) b=m; else a=m; iter++; }while(iter<MAXITER); if(iter==MAXITER){ throw new RaizExcepcion("No se ha encontrado la raíz"); } return m; } abstract public double f(double x); } class RaizExcepcion extends Exception { public RaizExcepcion(String s) { super(s); } }

Cuando se cumple el tercer criterio de terminación, es decir, se supera el número de iteraciones MAXITER prefijada de antemano, se lanza (throw) una excepción que indica que la raíz buscada no se ha encontrado. Para lanzar la excepción, se ha de crear un objeto de la clase derivada RaizExcepcion de la clase base Exception. Como la clase Ecuación es abstracta, la clase derivada de ésta Funcion1 define la función f(x) particular cuyas raíz deseamos conocer en un determinado intervalo. Sea por ejemplo, la función estudiada en la sección anterior
f ( x) = x − cos( x)

Como s ha visto esta función tiene una raíz en el intervalo (0, π / 2) . La función cambia de signo en dicho intervalo, f (0) = −1, y, f (π / 2) = π / 2 .
public class Funcion1 extends Ecuacion{ public double f(double x){ return(x-Math.cos(x)); }
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}

Para hallar la raíz de esta ecuación creamos un objeto de la clase derivada Funcion1, y llamamos desde éste a la función que describe el procedimiento numérico puntoMedio. Ya que la función puntoMedio puede lanzar una excepción, la llamada a dicha función se debe de efectuar en un bloque try ... catch. De este modo, se notifica al usuario que el procedimiento numérico ha sido incapaz de hallar la raíz de dicha ecuación, mediante el mensaje "No se ha encontrado la raíz" que se extrae del objeto ex de la clase RaizExcepcion mediante la función getMessage.
Ecuacion e=new Funcion1(); Try { System.out.println("solución1 "+e.puntoMedio(0.5, 0.9)); }catch(RaizExcepcion ex){ System.out.println(ex.getMessage()); }

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RECURSOS BIBLIOGRAFÍCOS
Bibliografía Básica:
MATHEUS. John H. Fink Kurtis D. Métodos Numéricos con MATLAB. Editorial Prentice Hall

Bibliografía Complementaria:
ALTZ, Franz L. Electronic. Digital. computers: Their use in science and Engineering. 1958 Academic Press inc. New York. BURDEN Richard L., J. Douglas Faires; Análisis numérico. tr. Efrén Alatorre Miguel; Revisión Técnica. Ildefonso. 1998 (Biblioteca USCO. Nro Topográfico: 515 / B949a.) CHAPRA Steven C., CANALE Raymond P, Numerical Methods for engineers. McGraw Hill, Inc. 1988. 839p. ISBN 0-07-909944-0. CHAPRA Steven C., CANALE Raymond P. Métodos numéricos para ingenieros: con aplicaciones en computadoras personales. 1988 (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 519.5 / C467m) CONDE S. D, Carl de Boor. Análisis numérico elemental: Un enfoque algorítmico. Mc. Graw-Hill 1972, (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 511.8 / C761 Biblioteca). CORMICK MC., John M. and SALVADOR M.C. Numerical Methods in FORTRAN. 1964. Prentice-Hall Inc Englewood Cliffs N:J. CURTIS, F. Gerald, WHEATLEY, O. Patrick. Análisis numérico con aplicaciones. Tr. Hugo Villagomez Vasquez. 6 Ed. Pearson Educación. 2000, 698p. ISBN 968-444-393-5 FADDEEVA, V.N. Computacional methods of linear algebra, Dover Publications. 1969, New York. GASTINEL Noél; Análisis numérico lineal. tr. Javier Ruiz Fernández de Pinedo. 1975. (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 511.7 / G255). GREENSPAN, D. Theory and solutions of Ordinary Differencial Equations. 1960 The. Mc Millan Co. New York. KINCAID David y Ward Cheney; Análisis numérico: Las matemáticas del cálculo científico. tr. Rafael. 1994 (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 515 / K51a). LUTHE. Rodolfo, OLIVERA Antonio, SCHUTZ Fernando, Métodos numéricos. 1986 (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 511.7 / L973m). McCRACKEN, Daniel D., Métodos numéricos y programación fortran: con aplicaciones en ingeniería y ciencias. 1986. Editorial Limusa. México. (Biblioteca USCO Nro. Topográfico: 001.6424 / M117). NAKAMURA Shoichiro; Métodos numéricos aplicados con software. tr. Oscar Alfredo Palmas Velasco. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. 1995. 570p. (Biblioteca USCO. Nro. Topográfico: 511.8 / N163m) ISBN 968-880-263-8 NAKAMURA Shoichiro; Análisis numérico y visualización gráfica con MatLab. tr. Roberto Escalona Garcia. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. 1997. (Biblioteca USCO N ro Topográfico: 515.1 / N163a). 465p. ISBN 968-880-980-1 NIETO RAMIREZ José A., Métodos numéricos en computadoras digitales. Editorial Limusa 1980. (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 001.64042 / N677). RALSTON Anthony; Introducción al análisis numérico. tr. Carlos E. Cervantes de Gortari. Editorial Limusa. Mexico. 1978. 629p. (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 511.7 / R164.)
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SCARBOROUGH, J.B Numerical mathematics analysis SIERRA ROMERO, Alberto. Manual de Métodos Numéricos. Universidad Tecnológica de Pereira. SMITH, W. Allen; Análisis numérico. tr. Francisco Javier Sánchez Bernabe; Rev. Téc. José Luis Turriza Pinto. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. 1988. 608p. (Biblioteca USCO Nro Topográfico: 515 / S664a) ISBN 968-880-119-4. STANTON, Ralp G. Numerical Methods for Science and Engineering. 1967. PrenticeHall Inc. Englewood Cliffs N.J

Bibliografía OnLine:
http://anamat1.csi.ull.es/anamat_p/Titulaciones/matematicas.htm http://arxiv.org/ http://books.pdox.net/ http://luda.azc.uam.mx/curso2/cp2indic.html http://mailweb.udlap.mx/~ccastane/Analisis_Numerico_html/Lindley.html#RegresaGral1 http://mathworld.wolfram.com/ http://omega.ilce.edu.mx:3000/sites/ciencia/html/fisica.htm http://pessoal.sercomtel.com.br/matematica/resumos.htm http://proton.ucting.udg.mx/posgrado/cursos/metodos/temario.html http://sai.uam.mx/apoyodidactico/mn/ http://uprhmate01.upr.clu.edu/~pnm/notas4061/index.htm http://webdiee.cem.itesm.mx/web/servicios/archivo/tutoriales/metodos/index.html

http://webdiee.cem.itesm.mx/web/servicios/archivo/tutoriales/metodos/algoritmos/index.html

http://www.ciencia-hoy.retina.ar/indice.htm http://www.cnice.mecd.es/Descartes/ http://www.damtp.cam.ac.uk/user/fdl/people/sd/lectures/nummeth98/contents.htm http://www.elprisma.com/ http://www.fortunecity.com/campus/earlham/850/metodos_numericos/indice.htm# http://www.geocities.com/SiliconValley/Pines/7894/metodos/ http://www.iesrodeira.com/metodos_numericos/index-2.htm http://www.ii.uam.es/~pedro/ccii/teoria/ http://www.itlp.edu.mx/publica/tutors.htm http://www.monografias.com/trabajos13/tumatlab/tumatlab.shtml http://www.rinconmatematico.com/libros.htm http://www.ucsc.cl/~kdt/numerico/index.htm http://www.unalmed.edu.co/~ifasmar/libro.shtml http://www.uv.es/~diaz/mn/fmn.html http://www-gap.dcs.st-and.ac.uk/~history/index.html (Biografías)

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