Integracion Numerica

Teoría: Integración Numérica

1. Introducción

1.1 Motivación

Muchas integrales no tienen antiderivada elemental: - $\int e^{-x^2} dx$ (función de error) - $\int \frac{\sin(x)}{x} dx$ (seno integral) - $\int \sqrt{1 + \cos^2(x)} dx$ (longitud de elipse)

También: datos experimentales solo disponibles en puntos discretos.

1.2 Idea General

Aproximar la integral mediante una suma ponderada: $$\int_a^b f(x)\,dx \approx \sum_{i=0}^{n} w_i f(x_i)$$

donde $x_i$ son los nodos y $w_i$ los pesos.


2. Fórmulas de Newton-Cotes

2.1 Derivación

Se interpola $f$ con un polinomio en nodos equiespaciados y se integra el polinomio.

Con $h = \frac{b-a}{n}$ y $x_i = a + ih$: $$\int_a^b f(x)\,dx \approx \int_a^b P_n(x)\,dx$$

2.2 Regla del Trapecio (n = 1)

Interpolación lineal entre $(a, f(a))$ y $(b, f(b))$:

$$\int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{h}{2}[f(a) + f(b)]$$

Error: $$E = -\frac{h^3}{12}f''(\xi), \quad \xi \in (a, b)$$

Interpretación geométrica: Área del trapecio bajo la recta.

2.3 Regla de Simpson 1/3 (n = 2)

Interpolación cuadrática por 3 puntos: $a$, $\frac{a+b}{2}$, $b$

$$\int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{h}{3}[f(a) + 4f(\frac{a+b}{2}) + f(b)]$$

Error: $$E = -\frac{h^5}{90}f^{(4)}(\xi)$$

Nota: Es exacta para polinomios de grado $\leq 3$ (no solo $\leq 2$).

2.4 Regla de Simpson 3/8 (n = 3)

Interpolación cúbica por 4 puntos equiespaciados:

$$\int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{3h}{8}[f_0 + 3f_1 + 3f_2 + f_3]$$

Error: $E = -\frac{3h^5}{80}f^{(4)}(\xi)$

2.5 Tabla de Fórmulas Cerradas

$n$ Nombre Coeficientes Error
1 Trapecio $\frac{1}{2}, \frac{1}{2}$ $O(h^3)$
2 Simpson 1/3 $\frac{1}{3}, \frac{4}{3}, \frac{1}{3}$ $O(h^5)$
3 Simpson 3/8 $\frac{3}{8}, \frac{9}{8}, \frac{9}{8}, \frac{3}{8}$ $O(h^5)$
4 Boole $\frac{7}{90}, \frac{32}{90}, \frac{12}{90}, \frac{32}{90}, \frac{7}{90}$ $O(h^7)$

3. Fórmulas Compuestas

3.1 Motivación

Un solo intervalo con $n$ grande puede dar oscilaciones (Runge). Mejor: subdividir $[a,b]$ en muchos subintervalos y aplicar fórmulas simples.

3.2 Trapecio Compuesto

Dividir $[a,b]$ en $n$ subintervalos de longitud $h = \frac{b-a}{n}$:

$$\int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{h}{2}\left[f(a) + 2\sum_{i=1}^{n-1} f(x_i) + f(b)\right]$$

Error global: $$E_T = -\frac{(b-a)h^2}{12}f''(\xi) = O(h^2)$$

3.3 Simpson Compuesto

Requiere $n$ par. Aplicar Simpson 1/3 en cada par de subintervalos:

$$\int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{h}{3}\left[f(a) + 4\sum_{i \text{ impar}} f(x_i) + 2\sum_{i \text{ par}} f(x_i) + f(b)\right]$$

Error global: $$E_S = -\frac{(b-a)h^4}{180}f^{(4)}(\xi) = O(h^4)$$


4. Integración de Romberg

4.1 Idea

Usar extrapolación de Richardson para mejorar la precisión del trapecio compuesto.

4.2 Desarrollo

Sea $T(h)$ el resultado del trapecio compuesto con paso $h$. Se puede demostrar: $$I = T(h) + c_1 h^2 + c_2 h^4 + c_3 h^6 + ...$$

Eliminando términos de bajo orden: $$I = \frac{4T(h/2) - T(h)}{3} + O(h^4)$$

4.3 Esquema de Romberg

$$R_{k,0} = T(h_k), \quad h_k = \frac{b-a}{2^k}$$

$$R_{k,j} = \frac{4^j R_{k,j-1} - R_{k-1,j-1}}{4^j - 1}$$

$k$ $R_{k,0}$ (Trapecio) $R_{k,1}$ (Simpson) $R_{k,2}$ (Boole) ...
0 $R_{0,0}$
1 $R_{1,0}$ $R_{1,1}$
2 $R_{2,0}$ $R_{2,1}$ $R_{2,2}$
... ... ... ...

5. Cuadratura Gaussiana

5.1 Idea Principal

En Newton-Cotes los nodos son equiespaciados (fijos). ¿Qué pasa si también optimizamos las posiciones de los nodos?

Con $n$ nodos y $n$ pesos, tenemos $2n$ parámetros → podemos hacer la fórmula exacta para polinomios de grado $\leq 2n-1$.

5.2 Gauss-Legendre

Para $\int_{-1}^{1} f(x)\,dx$:

$$\int_{-1}^{1} f(x)\,dx \approx \sum_{i=1}^{n} w_i f(x_i)$$

Los nodos $x_i$ son las raíces del polinomio de Legendre $P_n(x)$.

Tabla de nodos y pesos:

$n$ Nodos Pesos
1 $x_1 = 0$ $w_1 = 2$
2 $x_{1,2} = \pm\frac{1}{\sqrt{3}} \approx \pm 0.5774$ $w_1 = w_2 = 1$
3 $x_1 = 0$, $x_{2,3} = \pm\sqrt{\frac{3}{5}} \approx \pm 0.7746$ $w_1 = \frac{8}{9}$, $w_{2,3} = \frac{5}{9}$

5.3 Cambio de Variable

Para $\int_a^b f(x)\,dx$, usar $x = \frac{b-a}{2}t + \frac{a+b}{2}$:

$$\int_a^b f(x)\,dx = \frac{b-a}{2}\int_{-1}^{1} f\left(\frac{b-a}{2}t + \frac{a+b}{2}\right)dt$$

5.4 Error

$$E = \frac{2^{2n+1}(n!)^4}{(2n+1)[(2n)!]^3}f^{(2n)}(\xi)$$


6. Análisis del Error

6.1 Comparación de Órdenes

Método Orden del Error Fórmula
Rectángulos $O(h)$ $E = \frac{h}{2}(b-a)f'(\xi)$
Trapecios $O(h^2)$ $E = -\frac{h^2}{12}(b-a)f''(\xi)$
Simpson $O(h^4)$ $E = -\frac{h^4}{180}(b-a)f^{(4)}(\xi)$
Gauss-Legendre ($n$) $O(h^{2n})$ Ver fórmula específica

7. Integrales Oscilatorias

7.1 Problema

Para $\int_a^b f(x)\sin(\omega x)\,dx$ con $\omega$ grande, los métodos clásicos necesitan muchos puntos.

7.2 Solución


8. Aplicaciones

  1. Física: Trabajo, centro de masa, momentos de inercia
  2. Probabilidad: Funciones de distribución
  3. Ingeniería: Análisis de señales, procesamiento de datos
  4. Economía: Valor presente, excedente del consumidor