Métodos numéricos en Excel y Matlab
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Los avances informáticos de las décadas más recientes, con el desarrollo de equipos portátiles y procesadores cada vez más potentes, ha favorecido el uso y la aplicación de métodos numéricos en diversos campos de la ingeniería, como en la simulación de procesos, en donde son comunes los simuladores comerciales que facilitan, entre otras labores, las de diseño, control y análisis de variables. Métodos numéricos en Excel y Matlab. Con aplicaciones en ingeniería ilustra de manera general los fundamentos, ventajas y desventajas de algunos métodos numéricos. A diferencia de otros textos sobre la temática, este libro presenta en forma detallada la manera de implementar los métodos numéricos o utilizar herramientas disponibles para ello en dos ambientes computacionales específicos (pero sin llegar necesariamente a detalles de programación), que corresponden a dos de los paquetes o programas más utilizados en investigación, industria y academia. El libro se enfoca en situaciones o problemas representativos en ingeniería. A través de su estudio y de la práctica de los ejemplos y ejercicios que ofrece, los estudiantes podrán adquirir o reforzar sus habilidades para enfrentar y resolver no solo los temas que se abordan en el libro, sino también otros métodos numéricos, otras herramientas computacionales e incluso otros temas o problemas susceptibles de solucionarse mediante el uso razonable de métodos numéricos y herramientas computacionales.
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Métodos numéricos en Excel y Matlab
Con aplicaciones en ingeniería
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Si la asignación de valores a la variable x se hace de manera aleatoria, es decir, asignando valores sin seguir patrones o tendencias, la probabilidad de acertar el resultado es muy limitada, pues será cuestión de suerte encontrar la solución. Además, la probabilidad de encontrar la solución estará condicionada por la tolerancia definida: para grandes tolerancias (o mayor error permitido), seguramente se llegará a la respuesta con menor cantidad de cálculos (menor tiempo y esfuerzo) pero esta será poco precisa. Para tolerancias más pequeñas (o menor error permitido), probablemente se requiera mayor cantidad de cálculos (mayor tiempo y esfuerzo) pero se tendrá mayor precisión.
Para aumentar la probabilidad de llegar al resultado sin depender de la suerte para lograrlo (independiente de la tolerancia o error permitido que se defina), puede utilizarse un algoritmo de solución, es decir, una serie o secuencia lógica de pasos que den un “orden” a los cálculos mientras se busca la solución del problema.
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