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Optimización unidimensional de Newton
Miguel Angel Piraquive Pachon
Carlos David Moncada Beltrán
Ingeniería de Sistemas
Métodos Numéricos 
2023-1
De que trata:
 
4/1/2023
Propiedad intelectual de la UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA® - Año 2017
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Figura 1. : Grafica de mínimo.
Ecuaciones a Usar:
 Derivadas
Ecuación de Newton
4/1/2023
Propiedad intelectual de la UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA® - Año 2017
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Ecuación 1: hallar función objetivo 
Ecuación 1: Hallar derivadas.
Ejemplo en el tablero:
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Ventajas y desventajas:
Ventajas 
converge rápidamente a la solución deseada
es fácil de implementar y de entender.
Generaliza fácilmente para la optimización de funciones 
 
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Propiedad intelectual de la UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA® - Año 2017
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Ventajas y Desventajas:
Desventajas
no converge si la función es irregular.
requiere calcular segunda derivada de la función.
no garantiza convergencia global a la solución.
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Ejercicio
F(x)= 5x^2 + 3x - 2
Hallar el maximo de la ecuacion.
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Conclusión
El método de Newton para la optimización unidimensional es un algoritmo eficaz para optimizar funciones suaves y bien comportadas con una buena aproximación inicial. Sin embargo, no es adecuado para todas las funciones y puede requerir un análisis cuidadoso de las propiedades de la función a optimizar antes de su uso.
4/1/2023
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Bibliografía
18/2/202
Propiedad intelectual de la UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA® - Año 2017
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MARÍABELÉN(2012,agosto01):https://es.slideshare.net/totycevallos/optimizacin-mtodos-numricos
Christian Castro (2015) https://es.slideshare.net/totycevallos/optimizacin-mtodos-numricos
Muchas gracias 
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