El método de Brent es un método numérico para encontrar las raíces de una función que combina los métodos de la interpolación cuadrática inversa, la secante y la bisección. Convirtiéndolo en un método más robusto y eficiente que los anteriores. Veamos más en detalle los fundamentos de este método y como se puede hacer una implementación en Python.
Cuando se combinan varios métodos numéricos en uno se puede obtener un algoritmo más eficiente, como sucede en el método de Brent. Un algoritmo que combina los métodos de la interpolación cuadrática inversa, la secante y la bisección de la siguiente manera:
Una posible implementación en Python del método de Brent es la que se muestra en el siguiente código.
def brent(f, a=0.0, b=1.0, tol=1e-12, max_iter=100):
"""
Encuentra la raíz de la función f(x) en el intervalo [a, b] utilizando el método de Brent.
Parámetros
----------
f : callable
Función a la que se desea encontrar su raíz.
a : float, opcional (valor por defecto = 0.0)
Extremo inferior del intervalo.
b : float, opcional (valor por defecto = 1.0)
Extremo superior del intervalo.
tol : float, opcional (valor por defecto = 1e-6)
Tolerancia para el error en la aproximación de la raíz.
max_iter : int, opcional (valor por defecto = 100)
Número máximo de iteraciones permitidas.
Devuelve
--------
x : float
Aproximación de la raíz de f(x).
"""
fa = f(a)
fb = f(b)
if fa*fb >= 0:
raise ValueError("La función debe tener signos opuestos en los extremos del intervalo.")
if abs(fa) < abs(fb):
a, b = b, a
fa, fb = fb, fa
c = a
fc = fa
d = None
mflag = True
i = 0
while i < max_iter and abs(b-a) > tol:
if fa != fc and fb != fc:
# Interpolación cuadrática inversa
s = a * fb * fc / ((fa - fb) * (fa - fc)) + \
b * fa * fc / ((fb - fa) * (fb - fc)) + \
c * fa * fb / ((fc - fa) * (fc - fb))
elif fa != fb:
# Método de la secante
s = b - fb * (b - a)/(fb - fa)
if (s < (3 * a + b) / 4 or s > b) or \
(mflag and abs(s - b) >= abs(b - c) / 2) or \
(not mflag and abs(s - b) >= abs(c - d) / 2) or \
(mflag and abs(b - c) < tol) or (not mflag and abs(c - d) < tol):
# Método de la bisección
s = (a + b) / 2
mflag = True
else:
mflag = False
fs = f(s)
d = c
c = b
fc = fb
if fa * fs < 0:
b = s
fb = fs
else:
a = s
fa = fs
if abs(fa) < abs(fb):
a, b = b, a
fa, fb = fb, fa
i += 1
if i == max_iter:
raise RuntimeError("El método de Brent no converge")
else:
return b Siendo los pasos que se siguen en el código los siguientes:
f(a) y f(b) sean diferentes. Si no es así, se lanzará una excepción.|f(a)| < |f(b)|, para intercambiar los valores si es necesario.f(a), f(b) y f(c) son distintos, se utiliza la interpolación cuadrática inversa para obtener una nueva aproximación s de la raíz de f(). En caso contrario, se utiliza el método de la secante.s está fuera del intervalo de búsqueda o si la diferencia entre s y c es mayor que la diferencia entre las dos últimas aproximaciones, se utiliza la bisección para obtener una nueva aproximación de la raíz.s en la función y se actualizan los límites del intervalo.Al igual que en entradas anteriores se puede usar diferentes funciones para comprobar que se obtienen buenas aproximaciones de las raíces con esta implementación.
f = lambda x: x - 4 g = lambda x: x**2 + 2*x - 8 h = lambda x: np.cos(2 * x) brent(f, 0, 5) # 4.0 brent(g, 0, 5) # 1.9999999999997755 brent(h, 0, 2) # 0.7853981633974483
El método de Brent combina en uno diferentes algoritmos para obtener la raíz de funciones: la interpolación cuadrática inversa, la secante y la bisección. Lo que le permite conseguir una rápida convergencia hacia la solución, aprovechad lo mejor de cada uno.
Imagen de Marcos Garzo en Pixabay
En las cuatro entregas anteriores recorrimos los disparates más folclóricos del género: faldas que predicen…
En Analytics Lane seguimos evolucionando nuestras herramientas y damos un paso más con el lanzamiento…
Cuando hablamos de clustering, lo primero que viene a la mente suele ser k-means. Pero…
Cualquier país desarrollado tiene sus propios indicadores folclóricos. España, por motivos que tienen mucho que…
Entras a la web de tu banco. En la página principal, un banner llamativo: “Depósito…
Seguimos ampliando el laboratorio de Analytics Lane con el lanzamiento de la versión 1.3, disponible…
This website uses cookies.