Este archivo contiene programas para la materia de métodos numéricos... Yo se que programas para métodos numéricos hay quizá un montón, la misma calculadora trae solucionadores numéricos que les aseguro, estarán mejor diseñados que estos. Cuando vi esta asignatura, necesitaba programas que no solo resolvieran el método sino que también mostraran el procedimiento (no podía poner en el examen tan solo la respuesta), esto es lo que quizá tengan estos programas en comparación con muchos otros que se consiguen por ahí. Los programas "int_newton", "mn_biseccion", "mn_newton_raph()", "mn_puntofijo()" y "mn_reglafalsa()" no son de mi autoría pero aún no he conseguido saber quien es su autor.
gauss_seidel3 & gauss_seidel4(A,b,x0,error)
Resuelve un sistema de ecuaciones lineales de 3x3 y 4x4 respectivamente por el método de Gauss-Seidel.
A [mxm] & b [mx1]: Corresponden al sistema lineal Ax=b.
x0 [mx1]: Valores iniciales del vector x.
error [#]: El programa itera hasta que |xi-xi+1| < 10^(-error) para cada "x" de la solución.
xn [1xm]: Valores del vector solución x en cada iteración "n".
E [#]: Cálculo del error en cada iteración.
x [mx1]: Solución del sistema.
int_newton(ListX,ListY,valor) & int_simple(ListX,ListY)
Calcula el polinomio de interpolación de Newton en función de "x" y el valor interpolado para "x=valor" o el polinomio de interpolación por medio de una interpolación simple (respectivamente).
ListX [list] & ListY [list]: Listas de los valores de las variables "x" y "y" para la interpolación.
valor [#]: valor a interpolar.
mn_biseccion(), mn_newton_raph(), mn_puntofijo() & mn_reglafalsa()
Halla una de las raíces de una función f(x) por los métodos de bisección, newton-raphson, punto fijo o regla falsa respectivamente.
reg_polinomial(ListX,ListY,ni,nf) & reg_potencial(ListX,ListY,ni,nf)
Calcula las regresiones (por mínimos cuadrados) polinomiales o potenciales (respectivamente) de grados "ni" hasta "nf" y al final entrega la "mejor" regresión basándose en aquella que tuvo el menor "error cuadrático medio (ecm)". Para las regresiones polinomiales entrega además las matrices "(∑X)" y "(∑XY)" del sistema "(∑X)a=(∑XY)" y el "ecm". Para las regresiones potenciales solo se entrega el "ecm".
ListX [list] & ListY [list]: Listas de los valores de las variables "x" y "y" para la regresión.
ni [#] & nf [#]: Grado de la regresión inicial y final respectivamente.
