SlideShare una empresa de Scribd logo
2
Lo más leído
6
Lo más leído
18
Lo más leído
Clase 10
12-Marzo-2015
 Esta técnica muestra cierta similitud con el método de iteración de punto fijo, ya
que consiste en despejar una de las incógnitas de una ecuación dejándola en
función de las otras. La manera mas sencilla es despejar 𝑥1 de la primera
ecuación; 𝑥2 de la segunda ecuación; 𝑥𝑖 de la i-esima ecuación, hasta 𝑥 𝑛 de la n-
esima ecuación. Es necesario, por razones obvias que todos los elementos de la
diagonal principal de la matriz de coeficientes del sistema lineal, sean diferentes
de cero.
 Sea el sistema lineal:
11 1 12 2 13 3 1n n 1
21 1 22 2 23 3 2n n 2
31 1 32 2 33 3 3n n 3
n1 1 n2 2 n3 3 nm n n
a x a x a x ... a x C
a x a x a x ... a x C
a x a x a x ... a x C
.
.
.
a x a x a x ... a x C
    
    
    
    
 Al realizar los despejes
propuestos se obtiene 𝑥1 de la
primera ecuación, 𝑥2 de la
segunda ecuación, etc., se
obtiene:
131 12 1n
1 2 3 n
11 11 11 11
232 21 2n
2 1 3 n
22 22 22 22
3 31 32 3n
3 1 2 n
33 33 33 33
n 1,nn n1 n2
n 1 2 n 1
mn mn mn mn
aC a a
x x x ... x
a a a a
aC a a
x x x ... x
a a a a
C a a a
x x x ... x
a a a a
.
.
.
aC a a
x x x ... x
a a a a


    
    
    
    
 Para estimar la primera aproximación a la solución se debe partir de un vector
inicial, el cual puede ser un vector 𝒙 𝟎 = 𝟎, o algún otro que se encuentre próximo
al vector solución 𝒙.
 Resolver el sistema lineal por medio del método de Jacobi. Emplear el vector
inicial 𝑥0 = 0
1 2 3 4
1 2 3 4
1 2 3 4
1 2 3 4
6x x x 4x 17
x 10x 2x x 17
3x 2x 8x x 19
x x x 5x 14
   
    
   
    
 Al despejar las incógnitas correspondientes al esquema se tiene
 
 
 
 
1 2 3 4
2 1 3 4
3 1 2 4
4 1 2 3
x 17 x x x / 6
x 17 x 2x x / 10
x 19 3x 2x x / 8
x 14 x x x / 5
      
        
     
        
 Si se inicia el proceso iterativo con el vector cero se obtiene:
1
1
1
2
1
3
1
4
x 2.833333
x 1.7
x 2.375
x 2.8




 Los resultados del vector 𝑥 1 se utilizan para estimar el vector 𝑥(2), los del vector
𝑥 3
y así sucesivamente. Los resultados del proceso iterativo se muestran en la
tabla 1
Tabla 1. Resultado
de las iteraciones
 En general, el vector aproximación a la solución después de las iteraciones se
puede calcular de la siguiente manera:
k 1 k k k131 12 1n
1 2 3 n
11 11 11 11
k 1 k k k232 21 2n
2 1 3 n
22 22 22 22
k 1 k k k3 31 32 3n
3 1 2 n
33 33 33 33
k 1 k k kn 1,nn n1 n2
n 1 2 n 1
mn mn mn mn
aC a a
x x x ... x
a a a a
aC a a
x x x ... x
a a a a
C a a a
x x x ... x
a a a a
.
.
.
aC a a
x x x ... x
a a a a



 

    
    
    
    
 O bien escrito en forma compacta:
 𝑥𝑖
𝑘+1
=
1
𝑎 𝑖𝑖
𝐶𝑖 − 𝑗=1
𝑗≠1
𝑛
𝑎𝑖𝑗 𝑥𝑗
𝑘
𝑝𝑎𝑟𝑎 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛……………………(A)
1. Utilizar la herramienta de Excel para generar la tabla de la figura 1 que
contiene a la matriz aumentada, el vector inicial y la programación de los
despejes que se generen al utilizar la ecuación (A)
 Para el método de Jacobi, considere un sistema 𝐴𝑥 = 𝑏
 Sea 𝐴 = 𝐷 − 𝐸 − 𝐹, donde 𝐷 es la diagonal de 𝐴, −𝐸 la triangular inferior y −𝐹 la triangular
superior.
 Así, la sucesión que se construye con este método iterativo será:
 𝐴𝑥 = 𝑏
 𝐷 − 𝐸 − 𝐹 𝑥 = 𝑏
 𝐷𝑥 = 𝐸 + 𝐹 𝑥 + 𝑏
 𝑥 𝑘 = 𝐷−1 𝐸 + 𝐹 𝑥 𝑘−1 + 𝐷−1 𝑏
 El siguiente programa resuelve mediante el método de Jacobi un sistema de
ecuaciones 𝐴𝑥 = 𝑏 con un error menor que una tolerancia dada tol.
 Note que el programa necesita un dato inicial 𝑥0.
 Además, el programa se detiene si se alcanza un número máximo de iteraciones
maxit sin que se satisfaga el criterio de convergencia.
Método de jacobi Metodos Numericos
 Ejemplo:
 Resuelva 𝐴𝑥(0) = 𝑏, con una aproximación inicial 𝑥(0) = [0 0 0]′
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos
Método de jacobi Metodos Numericos

Más contenido relacionado

PDF
(Solucionario) estatica problemas resueltos
PDF
Ejercicios resueltos edo homogéneas
PPTX
Método de newton raphson Metodos Numericos
PPTX
Método de gauss jordan
PDF
MéTodo De IteracióN De Punto Fijo
PPSX
Coordenadas cilindricas y esfericas
PDF
Interpolacion newton
PDF
Desarrollo de practico n1
(Solucionario) estatica problemas resueltos
Ejercicios resueltos edo homogéneas
Método de newton raphson Metodos Numericos
Método de gauss jordan
MéTodo De IteracióN De Punto Fijo
Coordenadas cilindricas y esfericas
Interpolacion newton
Desarrollo de practico n1

La actualidad más candente (20)

DOCX
Trabajo de coordenadas polares
PPTX
Metodo de la secante
PDF
Estatica ejerciciosresueltos 25 de febrero
DOCX
Formulario de integrales
PPTX
Metodos numéricos, códigos en Matlab
PDF
Ejercicios propuestos Electrostática
DOCX
Propagación de errores
PDF
Metodo de cholesky
DOCX
Que es el wronskiano
PDF
Ejercicios resueltos integracion_numerica
PDF
Ejercicios jacobi
PDF
Tema 2 ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE ORDEN SUPERIOR
PPTX
Transformada de una Derivada
PPTX
Ecuaciones Diferenciales Homogéneas
PPTX
Matlab integración numérica, método del trapecio
PPTX
Método de newton raphson
PPT
Importancia del cálculo vectorial Mat III
PPT
Aplicaciones La Transformada De Laplace
PDF
Ejercicios Desarrollados - DINÁMICA
PPTX
Método de arandelas (Volumen de sólidos de revolución)
Trabajo de coordenadas polares
Metodo de la secante
Estatica ejerciciosresueltos 25 de febrero
Formulario de integrales
Metodos numéricos, códigos en Matlab
Ejercicios propuestos Electrostática
Propagación de errores
Metodo de cholesky
Que es el wronskiano
Ejercicios resueltos integracion_numerica
Ejercicios jacobi
Tema 2 ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE ORDEN SUPERIOR
Transformada de una Derivada
Ecuaciones Diferenciales Homogéneas
Matlab integración numérica, método del trapecio
Método de newton raphson
Importancia del cálculo vectorial Mat III
Aplicaciones La Transformada De Laplace
Ejercicios Desarrollados - DINÁMICA
Método de arandelas (Volumen de sólidos de revolución)
Publicidad

Destacado (20)

DOCX
Metodos jacobi y gauss seidel
PPTX
3.2.5.1 metodo de jacobi
DOC
Ejercicios resueltos metodo gauss jordan
PPT
Metodo Jacobiano
PPTX
Metodos iterativos
PPTX
Condicionales multiples o anidadas
PPTX
Expandir
PDF
Métodos numéricos- Métodos de Aproximación
PPTX
1.4 software numerico
PPT
Presentación Métodos Numericos
 
PDF
Laboratorio metodos-numericos-unsch-01
PPT
Metodo Numerico
PPT
Codigo octave
PPTX
Introducción a los Métodos Numéricos
PPT
Geometria 2008
PDF
Teoria de conjuntos_y_proposiciones
PDF
¿MATLAB? Yo uso Octave UPM
PPTX
Introducción a los métodos númericos Clase 1
PPTX
Teoría de conjuntos
Metodos jacobi y gauss seidel
3.2.5.1 metodo de jacobi
Ejercicios resueltos metodo gauss jordan
Metodo Jacobiano
Metodos iterativos
Condicionales multiples o anidadas
Expandir
Métodos numéricos- Métodos de Aproximación
1.4 software numerico
Presentación Métodos Numericos
 
Laboratorio metodos-numericos-unsch-01
Metodo Numerico
Codigo octave
Introducción a los Métodos Numéricos
Geometria 2008
Teoria de conjuntos_y_proposiciones
¿MATLAB? Yo uso Octave UPM
Introducción a los métodos númericos Clase 1
Teoría de conjuntos
Publicidad

Similar a Método de jacobi Metodos Numericos (20)

PPTX
Método de jacobi
PPTX
Método de jacobi
DOCX
Unidad 6 metodos
PDF
Oper.2305.m03.lectura.v1
PPTX
Resumen de la unidad iii (analisis numerico) Mirian Rodriguez
PPT
Metodos iterativos
PDF
Metodos iterativos para reslver sistemas lineales
PPTX
Métodos numéricos
PDF
Metodos de eliminacion gaussiana
PDF
catedra-metodos-numericos-2015-unsch-08.pdf
PDF
Ensayo de la unidad iii. analisis numerico
PPTX
Algebra lineal numérica
PPSX
Métodos Numéricos del Álgebra Lineal.ppsx
PPSX
Sistemas de Ecuaciones Operaciones Matrices.ppsx
PPTX
Saileth prada ii
PDF
Métodos de eliminación gaussiana
DOCX
ANALISIS NUMERICO UNIDAD III
DOCX
Ecuaciones lineales
PPT
Metodos numericos 5
PPT
Metodos numericos 5
Método de jacobi
Método de jacobi
Unidad 6 metodos
Oper.2305.m03.lectura.v1
Resumen de la unidad iii (analisis numerico) Mirian Rodriguez
Metodos iterativos
Metodos iterativos para reslver sistemas lineales
Métodos numéricos
Metodos de eliminacion gaussiana
catedra-metodos-numericos-2015-unsch-08.pdf
Ensayo de la unidad iii. analisis numerico
Algebra lineal numérica
Métodos Numéricos del Álgebra Lineal.ppsx
Sistemas de Ecuaciones Operaciones Matrices.ppsx
Saileth prada ii
Métodos de eliminación gaussiana
ANALISIS NUMERICO UNIDAD III
Ecuaciones lineales
Metodos numericos 5
Metodos numericos 5

Más de Tensor (20)

PDF
Libertad
PPTX
Método de la regla falsa (o metodo de la falsa posición)
PPTX
Metodo de la bisección
PPTX
Transito vehicular
PPTX
Teoria de colas
PDF
Practica 7 2016
PDF
Practica 6 2016
PPTX
Game maker
PDF
Practica 5 2016
PPTX
Procesamiento de archivos
PPTX
Cadenas y funciones de cadena
PPTX
Simulación en promodel clase 04
PDF
Reduccion de orden
PDF
Variación+de+parametros
PDF
Coeficientes indeterminados enfoque de superposición
PDF
Bernoulli y ricatti
PDF
Practica no. 3 tiempo de servicio
PPTX
Clase 14 ondas reflejadas
PDF
Ondas em
PPTX
Clase 7 ondas electromagneticas
Libertad
Método de la regla falsa (o metodo de la falsa posición)
Metodo de la bisección
Transito vehicular
Teoria de colas
Practica 7 2016
Practica 6 2016
Game maker
Practica 5 2016
Procesamiento de archivos
Cadenas y funciones de cadena
Simulación en promodel clase 04
Reduccion de orden
Variación+de+parametros
Coeficientes indeterminados enfoque de superposición
Bernoulli y ricatti
Practica no. 3 tiempo de servicio
Clase 14 ondas reflejadas
Ondas em
Clase 7 ondas electromagneticas

Último (20)

DOCX
2 GRADO UNIDAD 5 - 2025.docx para primaria
PDF
Habitos de Ricos - Juan Diego Gomez Ccesa007.pdf
PDF
Didactica de la Investigacion Educativa SUE Ccesa007.pdf
PDF
Guia de Tesis y Proyectos de Investigacion FS4 Ccesa007.pdf
PDF
IDH_Guatemala_2.pdfnjjjkeioooe ,l dkdldp ekooe
PDF
OK OK UNIDAD DE APRENDIZAJE 5TO Y 6TO CORRESPONDIENTE AL MES DE AGOSTO 2025.pdf
DOCX
V UNIDAD - PRIMER GRADO. del mes de agosto
PDF
Integrando la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el Aula
PPTX
AGENTES PATÓGENOS Y LAS PRINCIPAL ENFERMEAD.pptx
PDF
COMUNICACION EFECTIVA PARA LA EDUCACION .pdf
PDF
DI, TEA, TDAH.pdf guía se secuencias didacticas
PDF
Híper Mega Repaso Histológico Bloque 3.pdf
PDF
TRAUMA_Y_RECUPERACION consecuencias de la violencia JUDITH HERMAN
PDF
SESION 12 INMUNIZACIONES - CADENA DE FRÍO- SALUD FAMILIAR - PUEBLOS INDIGENAS...
PDF
Metodologías Activas con herramientas IAG
PDF
Punto Critico - Brian Tracy Ccesa007.pdf
PDF
CONFERENCIA-Deep Research en el aula universitaria-UPeU-EduTech360.pdf
PDF
ciencias-1.pdf libro cuarto basico niños
PDF
Escuelas Desarmando una mirada subjetiva a la educación
PDF
benveniste-problemas-de-linguistica-general-i-cap-6 (1)_compressed.pdf
2 GRADO UNIDAD 5 - 2025.docx para primaria
Habitos de Ricos - Juan Diego Gomez Ccesa007.pdf
Didactica de la Investigacion Educativa SUE Ccesa007.pdf
Guia de Tesis y Proyectos de Investigacion FS4 Ccesa007.pdf
IDH_Guatemala_2.pdfnjjjkeioooe ,l dkdldp ekooe
OK OK UNIDAD DE APRENDIZAJE 5TO Y 6TO CORRESPONDIENTE AL MES DE AGOSTO 2025.pdf
V UNIDAD - PRIMER GRADO. del mes de agosto
Integrando la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el Aula
AGENTES PATÓGENOS Y LAS PRINCIPAL ENFERMEAD.pptx
COMUNICACION EFECTIVA PARA LA EDUCACION .pdf
DI, TEA, TDAH.pdf guía se secuencias didacticas
Híper Mega Repaso Histológico Bloque 3.pdf
TRAUMA_Y_RECUPERACION consecuencias de la violencia JUDITH HERMAN
SESION 12 INMUNIZACIONES - CADENA DE FRÍO- SALUD FAMILIAR - PUEBLOS INDIGENAS...
Metodologías Activas con herramientas IAG
Punto Critico - Brian Tracy Ccesa007.pdf
CONFERENCIA-Deep Research en el aula universitaria-UPeU-EduTech360.pdf
ciencias-1.pdf libro cuarto basico niños
Escuelas Desarmando una mirada subjetiva a la educación
benveniste-problemas-de-linguistica-general-i-cap-6 (1)_compressed.pdf

Método de jacobi Metodos Numericos

  • 2.  Esta técnica muestra cierta similitud con el método de iteración de punto fijo, ya que consiste en despejar una de las incógnitas de una ecuación dejándola en función de las otras. La manera mas sencilla es despejar 𝑥1 de la primera ecuación; 𝑥2 de la segunda ecuación; 𝑥𝑖 de la i-esima ecuación, hasta 𝑥 𝑛 de la n- esima ecuación. Es necesario, por razones obvias que todos los elementos de la diagonal principal de la matriz de coeficientes del sistema lineal, sean diferentes de cero.
  • 3.  Sea el sistema lineal: 11 1 12 2 13 3 1n n 1 21 1 22 2 23 3 2n n 2 31 1 32 2 33 3 3n n 3 n1 1 n2 2 n3 3 nm n n a x a x a x ... a x C a x a x a x ... a x C a x a x a x ... a x C . . . a x a x a x ... a x C                    
  • 4.  Al realizar los despejes propuestos se obtiene 𝑥1 de la primera ecuación, 𝑥2 de la segunda ecuación, etc., se obtiene: 131 12 1n 1 2 3 n 11 11 11 11 232 21 2n 2 1 3 n 22 22 22 22 3 31 32 3n 3 1 2 n 33 33 33 33 n 1,nn n1 n2 n 1 2 n 1 mn mn mn mn aC a a x x x ... x a a a a aC a a x x x ... x a a a a C a a a x x x ... x a a a a . . . aC a a x x x ... x a a a a                      
  • 5.  Para estimar la primera aproximación a la solución se debe partir de un vector inicial, el cual puede ser un vector 𝒙 𝟎 = 𝟎, o algún otro que se encuentre próximo al vector solución 𝒙.
  • 6.  Resolver el sistema lineal por medio del método de Jacobi. Emplear el vector inicial 𝑥0 = 0 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 6x x x 4x 17 x 10x 2x x 17 3x 2x 8x x 19 x x x 5x 14                  
  • 7.  Al despejar las incógnitas correspondientes al esquema se tiene         1 2 3 4 2 1 3 4 3 1 2 4 4 1 2 3 x 17 x x x / 6 x 17 x 2x x / 10 x 19 3x 2x x / 8 x 14 x x x / 5                               
  • 8.  Si se inicia el proceso iterativo con el vector cero se obtiene: 1 1 1 2 1 3 1 4 x 2.833333 x 1.7 x 2.375 x 2.8    
  • 9.  Los resultados del vector 𝑥 1 se utilizan para estimar el vector 𝑥(2), los del vector 𝑥 3 y así sucesivamente. Los resultados del proceso iterativo se muestran en la tabla 1 Tabla 1. Resultado de las iteraciones
  • 10.  En general, el vector aproximación a la solución después de las iteraciones se puede calcular de la siguiente manera:
  • 11. k 1 k k k131 12 1n 1 2 3 n 11 11 11 11 k 1 k k k232 21 2n 2 1 3 n 22 22 22 22 k 1 k k k3 31 32 3n 3 1 2 n 33 33 33 33 k 1 k k kn 1,nn n1 n2 n 1 2 n 1 mn mn mn mn aC a a x x x ... x a a a a aC a a x x x ... x a a a a C a a a x x x ... x a a a a . . . aC a a x x x ... x a a a a                          
  • 12.  O bien escrito en forma compacta:  𝑥𝑖 𝑘+1 = 1 𝑎 𝑖𝑖 𝐶𝑖 − 𝑗=1 𝑗≠1 𝑛 𝑎𝑖𝑗 𝑥𝑗 𝑘 𝑝𝑎𝑟𝑎 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛……………………(A)
  • 13. 1. Utilizar la herramienta de Excel para generar la tabla de la figura 1 que contiene a la matriz aumentada, el vector inicial y la programación de los despejes que se generen al utilizar la ecuación (A)
  • 14.  Para el método de Jacobi, considere un sistema 𝐴𝑥 = 𝑏  Sea 𝐴 = 𝐷 − 𝐸 − 𝐹, donde 𝐷 es la diagonal de 𝐴, −𝐸 la triangular inferior y −𝐹 la triangular superior.  Así, la sucesión que se construye con este método iterativo será:  𝐴𝑥 = 𝑏  𝐷 − 𝐸 − 𝐹 𝑥 = 𝑏  𝐷𝑥 = 𝐸 + 𝐹 𝑥 + 𝑏  𝑥 𝑘 = 𝐷−1 𝐸 + 𝐹 𝑥 𝑘−1 + 𝐷−1 𝑏
  • 15.  El siguiente programa resuelve mediante el método de Jacobi un sistema de ecuaciones 𝐴𝑥 = 𝑏 con un error menor que una tolerancia dada tol.  Note que el programa necesita un dato inicial 𝑥0.  Además, el programa se detiene si se alcanza un número máximo de iteraciones maxit sin que se satisfaga el criterio de convergencia.
  • 17.  Ejemplo:  Resuelva 𝐴𝑥(0) = 𝑏, con una aproximación inicial 𝑥(0) = [0 0 0]′