Download - Metodos NUm
Ral Eduardo Gonzales RamosTRABAJO EN CLASE DE MTODOS NUMRICOS I
1.
a) Escriba un programa para leer los datos del archivo y asgnelos en las variables V y P.
>> V=1:1:6
>> P= [2490, 1248, 832, 626, 198,414]
b) Use la interpolacin lineal para estimar la presin cuando el volumen es 3.8 m3.
>> V=1:1:6;
>> P=[2490,1248,832,626,198,414]
>> plot(V,P,'r*')
>> plot(V,P,'-r*')
>> VV=3.8VV =
3.8000>> PP=interp1(V,P,VV)
PP =
667.2000
>> plot(V,P,'-r*',VV,PP,'bo')
c) Use interpolacin spline para estimar la presin cuando el volumen es 3.8 m3.
>> Vs=3.8
>> Ps= interp1 (V, P, VV,'spline')
>> plot (V,P,'-r*',VV,PP,'bo',Vs,Ps,'gh')
d) Use interpolacin lineal para estimar el volumen si la presin mide 1500kPa.
>> PP=1500
PP =
1500>> VV= interp1 (P, V, PP)
VV =
1.7971
>> plot (V,P,'-r*',VV,PP,'bo')
e) Use interpolacin spline para estimar el volumen si la presin mide 1500 kPa.
>> Ps=1500
Ps =
1500>> Vs= interp1 (P, V,Ps,'spline')
Vs =
1.5989
>> plot (V,P,'-r*',VV,PP,'bo',Vs,Ps,'gh')
2. Con los datos del problema anterior e interpolacin lineal cree una tabla expandida volumen-presin con mediciones de volumen cada 0.2 m3. Grafique los valores calculados en la misma grafica con los datos medidos. Muestre los datos medidos con crculos y sin lnea y los valores calculados con una lnea slida.
>> V=1:1:6V =
1 2 3 4 5 6
>> P=[2490,1248,832,626,198,414]
P =
Columns 1 through 5
2490 1248 832 626 198
Column 6
414>> VV=1:0.2:6
VV =
Columns 1 through 6
1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 2.0000
Columns 7 through 12
2.2000 2.4000 2.6000 2.8000 3.0000 3.2000
Columns 13 through 18
3.4000 3.6000 3.8000 4.0000 4.2000 4.4000
Columns 19 through 24
4.6000 4.8000 5.0000 5.2000 5.4000 5.6000
Columns 25 through 26
5.8000 6.0000
>> PP=interp1(V,P,VV)
PP =
1.0e+003 *
Columns 1 through 6
2.4900 2.2416 1.9932 1.7448 1.4964 1.2480
Columns 7 through 12
1.1648 1.0816 0.9984 0.9152 0.8320 0.7908
Columns 13 through 18
0.7496 0.7084 0.6672 0.6260 0.5404 0.4548
Columns 19 through 24
0.3692 0.2836 0.1980 0.2412 0.2844 0.3276
Columns 25 through 26
0.3708 0.4140
>> plot(V,P,'ro',VV,PP,'-b')
3. Repita el problema 2 con la interpolacin spline cubica.
>> V=1:1:6
V =
1 2 3 4 5 6>> P=[2490,1248,832,626,198,414]
P =
Columns 1 through 5
2490 1248 832 626 198
Column 6
414>> VV=1:0.2:6
VV =
Columns 1 through 6
1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 2.0000
Columns 7 through 12
2.2000 2.4000 2.6000 2.8000 3.0000 3.2000
Columns 13 through 18
3.4000 3.6000 3.8000 4.0000 4.2000 4.4000
Columns 19 through 24
4.6000 4.8000 5.0000 5.2000 5.4000 5.6000
Columns 25 through 26
5.8000 6.0000>> PPs=interp1(V,P,VV,'spline')
PPs =
1.0e+003 *
Columns 1 through 6
2.4900 2.1478 1.8571 1.6133 1.4118 1.2480
Columns 7 through 12
1.1172 1.0149 0.9363 0.8769 0.8320 0.7967
Columns 13 through 18
0.7649 0.7301 0.6860 0.6260 0.5465 0.4543
Columns 19 through 24
0.3591 0.2705 0.1980 0.1513 0.1399 0.1735
Columns 25 through 26
0.2617 0.4140
>> plot(V,P,'-r*',VV,PPs,'bo')
4. La resistencia y corriente son inversamente proporcionales una a otra en circuitos elctricos:I=V/RConsidere los siguientes datos recopilados de un circuito elctrico al que se aplico un voltaje constante desconocido:Resistencia, ohmsCorriente medida, amps
1011.08
158.01
256.06
402.84
651.96
1001.54
a) Escriba un programa para lee los datos del archivo y asgnelos en las variables R y I.
>> R=[10,15,25,40,65,100]>> I=[11.08,8.04,6.06,2.84,1.96,1.54]
b) Grafique resistencia (R) en el eje x y la corriente medida (I) en el eje y.
>> R=[10,15,25,40,65,100];
>> I=[11.08,8.04,6.06,2.84,1.96,1.54];
>> plot(R,I,'r*')
>> plot(R,I,'-r*')
c) Use polyfit para calcular los coeficientes de la lnea recta que se muestra en la grfica de la parte (b). la pendiente de la recta corresponde al voltaje aplicado.>> coef=polyfit(R,I,1)
coef =
-0.0946 9.2739
>> II=coef(1)*R+coef(2)
II =
8.3279 7.8549 6.9089 5.4898 3.1248 -0.1863
>> II=coef(1)*R+coef(2);%a*x+b
>> plot(R,I,'-r*',R,II,'gh')
d) Use polyval para encontrar valores calculados de corriente (I) con base en los resistores usados. Grafique sus resultados en una nueva grafica con los medidos.>> RR=[10,15,25,40,65,100]
RR =
10 15 25 40 65 100
>> II=coef(1)*R+coef(2)
II =
8.3279 7.8549 6.9089 5.4898 3.1248 -0.1863
>> II_orden1=polyval(coef,RR)
II_orden1 =
8.3279 7.8549 6.9089 5.4898 3.1248 -0.1863