Ejemplo 14 - Método de Newton

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Enunciado
Minimizar la función f(x)f(x) mediante el método de Newton
f(x)=x4+4x311x236x+118f(x) = x^4 + 4x^3 - 11x^2 - 36x +118
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Operaciones
Valor inicial
  • Teniendo que ϵ=0,0001\epsilon = 0,0001
  • Para el paso inicial k=0k=0, tomamos un valor cualquiera para xkx_kx0=1x_0=1
💡
El valor de x0x_0 es una estimación del mínimo de la función, por lo que si tenemos la posibilidad de estimar un valor lo más cercano posible, realizaremos menos iteraciones
Hacemos la tabla de iteraciones
💡 Hay que recordar que vamos a iterar hasta que f(xk)>ϵ|f'(x_k)|>\epsilon sobre la fórmula
xk+1=xkf(xk)f(xk)x_{k+1} = x_k - \frac{f'(x_k)}{f''(x_k)}
kk
xkx_k
f(xk)f'(x_k)
f(xk)f''(x_k)
0
1
-42
14
1
4
324
266
2
2,7819
81,7895
87,9344
6
2,0000
0,0000
74,0000
Dado que a la sexta iteración, la primera derivada entra dentro del umbral definido por ϵ\epsilon, entonces paramos de iterar y damos la solución xk=2,0000x_k = 2,0000 como válida
🧠
Conclusiones
Dado que f(xk)<ϵ|f'(x_k)| < \epsilon sabemos que xkx_k está muy próximo a ser un punto de pendiente cero, osea, un punto estacionario (x)(x^*).
  • x=2,0000x^* = 2,0000 es un minimizador local
Dado que f(x)>0f''(x^*) > 0 entonces deducimos que xx^* es un mínimo local
  • f(x)=50f(x^*) = 50 es un mínimo local