Métodos numéricos aplicados a Ingeniería. Héctor Jorquera González

Métodos numéricos aplicados a Ingeniería - Héctor Jorquera González


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de Runge-Kutta implícitos

       3.2.4 Conclusiones respecto a métodos Runge-Kutta

       3.3 Métodos lineales multipasos (MLM)

       3.3.1 Construcción de los métodos MLM

       3.3.2 Algoritmos más utilizados: las familias Adams

       3.3.3 Algoritmos predictor-corrector

       3.3.4 Conclusiones respecto a los métodos lineales multipasos

       3.4 Estabilidad

       3.4.1 Criterios y regiones de estabilidad

       3.5 Ecuaciones diferenciales con escalas de tiempo muy diferentes (sistemas ultra-estables)

       3.5.1 Métodos apropiados para ecuaciones ultraestables o “stiff”

       3.5.2 Implementación de algoritmos para ecuaciones ultraestables

       3.6 Selección de un método de integración numérica

       3.7 Implementación de integradores numéricos en Matlab®

       3.8 Optimización de parámetros en modelos dinámicos

       3.8.1 Implementación en Matlab®

       3.9 Problemas propuestos

       3.9.1 Integración de EDO-PVI

       3.9.2 Ajuste de parámetros en modelos dinámicos

       3.10 Referencias

       4. ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS: PROBLEMAS DE VALORES EN EL CONTORNO

       4.1 Introducción

       4.2 Definición del problema

       4.3 Métodos más utilizados

       4.4 Métodos de disparos

       4.4.1 Comentarios respecto al método de disparos

       4.5 Métodos de diferencias finitas

       4.5.1 Aproximaciones por diferencias finitas

       4.5.2. Construcción del sistema de ecuaciones

       4.5.3 Condiciones de borde más generales

       4.5.4. Implementación de la solución en Matlab®: iteración funcional (o de punto fijo)

       4.5.5 Implementación de la solución en Matlab®: método de Newton

       4.5.6 Mejoramiento de la precisión de los resultados

       4.5.7. Comentarios y conclusiones con respecto a diferencias finitas

       4.6 Problemas propuestos

       4.7 Referencias

       5. ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES

       5.1 Introducción

       5.2 Problemas de equilibrio

       5.3 Problemas de propagación

       5.4 Tipos de condiciones de borde

       5.5 El método de las líneas en problemas de propagación

       5.6 El método de diferencias finitas en problemas de equilibrio

       5.7 Métodos de diferencias finitas en problemas de propagación

       5.8 Problemas propuestos

       5.9 Referencias

       CASOS DE ESTUDIO

       Problema 1. Reacciones múltiples en un reactor batch

       Problema 2. Tiempo de residencia óptimo para reacciones en serie en un reactor CSTR

       Problema 3. Reactores CSTR en serie con tiempo muerto

       Problema 4. Estanques oscilantes

       Problema 5. Estimación de parámetros: ecuación de Arrhenius e inhibición por sustrato

       Problema 6. Estimación de parámetros e intervalos de confianza: Inhibición por sustrato en sistemas biológicos

       Problema 7. Biorreactor de cultivo continuo: cinéticas de Monod e inhibición por sustrato

       Problema 8. Estimación de parámetros: ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO)

       Problema 9. Estimación y sensibilidad de parámetros en ecuaciones diferenciales ordinarias

       Problema 10. Transferencia de calor en una aleta circular: problema de valor de contorno

       Problema 11. Cilindro que rota entre dos fluidos

       Problema 12. Aplicación de diferencias finitas a ecuaciones diferenciales parciales

       Referencias

       ANEXOS

       Selección de recursos de The Mathworks

       Los mandamientos de la programación en Matlab®

       Gracias a

       Francisca,

       Manuela y Rocío,

       por iluminar mi vida

       HÉCTOR

       Con mucho cariño para

       María Graciela,

       Juan Pablo, María José, Magdalena, Andrés e Isabel,

       por hacer de esta vida una gran aventura.

       CLAUDIO

      PRÓLOGO

      Este texto universitario tiene dos propósitos: i) presentar de manera concisa en qué consisten los métodos numéricos más utilizados para resolver las ecuaciones habitualmente usadas en el ámbito de la ingeniería. Esto desde el punto de vista de quien necesite resolver dichos problemas, pero sin entrar en los detalles del análisis numérico propiamente tal: existencia, unicidad de soluciones, convergencia, etcétera; y ii) mostrar cómo se puede utilizar Matlab® para resolver las distintas categorías de problemas típicos en el amplio campo


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