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		<title>MateWiki - Contribuciones del usuario [es]</title>
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		<updated>2026-04-29T00:01:23Z</updated>
		<subtitle>Contribuciones del usuario</subtitle>
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	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=85129</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=85129"/>
				<updated>2025-03-19T23:03:27Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Aumento de temperatura por una fuente de calor externa */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción y enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática se emplea en física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* '''Gestión térmica en electrónica:''' permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* '''Biología:''' describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP=  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial es \( u_0(x) \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas \( u_1 \) y \( u_2 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa, la cual supondremos constante en tiempo y espacio.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde \( k \) es la '''conductividad térmica''' de la varilla y \( Q \) es el '''calor específico,''' que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \ f = \frac{1}{Q} \omega&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se denomina '''coeficiente de difusión térmica.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones iniciales y fronterizas, el sistema queda:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0(x), &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que &amp;lt;math&amp;gt; f = K &amp;lt;/math&amp;gt; constante, la solución estacionaria es &amp;lt;math&amp;gt; v(x) = \dfrac{K}{2\alpha}\left(Lx -x^2 \right) + \dfrac{(u_2 - u_1)}{L} x + u_1 &amp;lt;/math&amp;gt;. Definiendo &amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = u(x,t) - v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; y aplicando separación de variables, obtenemos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}}e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L}t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)}, &amp;lt;/math&amp;gt; con &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \dfrac{2}{\sqrt{L}}\int_{0}^{L} \left(u_0(x) - v(x)\right) \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} \ dx &amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}} e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L} t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} + v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; es la solución del problema original.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Y variamos los demás parámetros para modelizar distintas situaciones con el siguiente código en MatLab&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Ecuación del Calor&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
clear all; close all;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
t0 = 0;         % Instante de tiempo inicial&lt;br /&gt;
tf = 0.5;         % Instante de tiempo final&lt;br /&gt;
L = 1;          % Longitud de la barra&lt;br /&gt;
a = 1;          % Coeficiente flamígero inicial&lt;br /&gt;
alpha = 0.1;      % Coeficiente de difusión&lt;br /&gt;
K = 0;          % Temperatura de la fuente de calor externa&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u0 = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo izquierdo&lt;br /&gt;
uL = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo derecho&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a; % Temperatura de la barra en el instante inicial (Constante)&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a*(L*x - x.^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Parábola)&lt;br /&gt;
ui = @(x) a.*exp(-((x - L/2) / 0.1).^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Campana de Gauss)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
XX = linspace(0,L,500);   % Linspace espacial [0,L]&lt;br /&gt;
TT = linspace(t0,tf,500); % Linspace temporal [t0,tf]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
v = @(x) K/(2*alpha)*(L*x - x.^2) + (uL - u0)/L*x + u0; % Solución estacionaria (Fuente externa f(x) = K)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Defino w = u - v&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w0 = @(x) ui(x) - v(x); % Condición inicial de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Cálculo de los coeficientes de Fourier de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
n = 10;                   % Nº de términos en la Serie de Fourier&lt;br /&gt;
CC = zeros(1,n);          % Vector de coeficientes ck&lt;br /&gt;
SS = zeros(1,length(XX)); % Serie de Fourier de w disretizada en espacio&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        W = ones(size(XX));  &lt;br /&gt;
        W(1) = 1/2; W(end) = 1/2;&lt;br /&gt;
        integrand = w0(XX) .* sin(k * pi * XX / L)/sqrt(L);  &lt;br /&gt;
        ck = 2 * trapz(XX, integrand .* W);&lt;br /&gt;
        CC(k) = ck; % Coeficiente de Fourier c_k&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w = @(x,t) 0; % Solución del nuevo problema&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n % Actualiza w(x)&lt;br /&gt;
    w = @(x,t) w(x,t) + CC(k).* exp((-alpha * k^2 * pi^2.* t)/L^2).* sin(k * pi.* x / L)/sqrt(L);&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u = @(x,t) w(x,t) + v(x); % Solución del problema original&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 2D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_2D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;             % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    plot(XX,u(XX,TT(i)),color='red',LineWidth=1.5); % Solución en el instante temporal TT(i)&lt;br /&gt;
    axis([0 L 0 1])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;u(x)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    grid on&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en tiempo con vista de planta %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('Varilla6_VistaPlanta');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;                 % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    imagesc(u(XX,TT(i)))&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
    clim([0 1]);&lt;br /&gt;
    axis off&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 3D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_3D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;               % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 2:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    TTi = TT(1,1:i);&lt;br /&gt;
    [XXX,TTT] = meshgrid(XX,TTi);&lt;br /&gt;
    mesh(XX,TTi,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
    axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación tridimensional %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[XXX,TTT] = meshgrid(XX,TT); % Malla espacio-temporal&lt;br /&gt;
mesh(XX,TT,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
colormap hot&lt;br /&gt;
colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pérdida de calor en la varilla ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que no hay fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y con temperatura nula en ambos extremos &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0, &amp;lt;/math&amp;gt; observamos la pérdida de calor en la varilla con el paso del tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| align = center&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCte.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo constante. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialParabola.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo parabólica. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCampana.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo campana de Gauss. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura en los extremos es &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10, &amp;lt;/math&amp;gt; observaremos que se forma un gradiente de calor a lo largo de la varilla.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_Fronteriza.jpg|300px|center|thumb|u1 = 1, u2 = 10]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Variación de la constante de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt; ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Modificando el coeficiente de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo el calor se difunde más rápido. Físicamente, esto quiere decir que cuanto mayor es la conductividad térmica del material &amp;lt;math&amp;gt; k &amp;lt;/math&amp;gt; y menor es su densidad &amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;, más rápido se difunde el calor a lo largo del mismo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_ED.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Grupo_GIXP_vista_plana_K=1.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:Grupo_GIXP_vista_plana_K=3.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 3 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Grupo_GIXP_vista_3D_K=1.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:Grupo_GIXP_vista_3D_K=3.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 3 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos cómo el máximo de la temperatura que alcanza la barra es ligeramente mayor y que el intervalo donde se alcanza es mayor. Mientras que si disminuimos &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt;, se observa cómo al mantenerse los extremos temperatura 0, y ahora estar todos los puntos intermedios más próximos a estos extremos, se llega a reducir el máximo que se alcanza.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Grupo_GIXP_Ec.Calor_(L=0.5).png|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:Grupo_GIXP_Ec.Calor_(L=5).png|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84842</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84842"/>
				<updated>2025-03-18T17:50:22Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Aumento de temperatura por una fuente de calor externa (corregido) */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción y enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática se emplea en física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* '''Gestión térmica en electrónica:''' permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* '''Biología:''' describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP=  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial es \( u_0(x) \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas \( u_1 \) y \( u_2 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa, constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde \( k \) es la '''conductividad térmica''' de la varilla y \( Q \) es el '''calor específico,''' que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \ f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se denomina '''coeficiente de difusión térmica.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones iniciales y fronterizas, el sistema queda:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0(x), &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema (CORTO) =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;lt;/math&amp;gt; es constante, la solución estacionaria es &amp;lt;math&amp;gt; v(x) = \dfrac{K}{2\alpha}\left(Lx -x^2 \right) + \dfrac{(u_2 - u_1)}{L} x + u_1 &amp;lt;/math&amp;gt;. Definiendo &amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = u(x,t) - v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; y aplicando separación de variables, obtenemos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}}e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L}t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)}, &amp;lt;/math&amp;gt; con &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \dfrac{2}{\sqrt{L}}\int_{0}^{L} \left(u_0(x) - v(x)\right) \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} \ dx &amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}} e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L} t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} + v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; es la solución del problema original.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema =  &lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Y variamos los demás parámetros para modelizar distintas situaciones con el siguiente código en MatLab&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Ecuación del Calor&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
clear all; close all;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
t0 = 0;         % Instante de tiempo inicial&lt;br /&gt;
tf = 0.5;         % Instante de tiempo final&lt;br /&gt;
L = 1;          % Longitud de la barra&lt;br /&gt;
a = 1;          % Coeficiente flamígero inicial&lt;br /&gt;
alpha = 0.1;      % Coeficiente de difusión&lt;br /&gt;
K = 0;          % Temperatura de la fuente de calor externa&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u0 = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo izquierdo&lt;br /&gt;
uL = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo derecho&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a; % Temperatura de la barra en el instante inicial (Constante)&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a*(L*x - x.^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Parábola)&lt;br /&gt;
ui = @(x) a.*exp(-((x - L/2) / 0.1).^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Campana de Gauss)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
XX = linspace(0,L,500);   % Linspace espacial [0,L]&lt;br /&gt;
TT = linspace(t0,tf,500); % Linspace temporal [t0,tf]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
v = @(x) K/(2*alpha)*(L*x - x.^2) + (uL - u0)/L*x + u0; % Solución estacionaria (Fuente externa f(x) = K)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Defino w = u - v&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w0 = @(x) ui(x) - v(x); % Condición inicial de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Cálculo de los coeficientes de Fourier de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
n = 10;                   % Nº de términos en la Serie de Fourier&lt;br /&gt;
CC = zeros(1,n);          % Vector de coeficientes ck&lt;br /&gt;
SS = zeros(1,length(XX)); % Serie de Fourier de w disretizada en espacio&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        W = ones(size(XX));  &lt;br /&gt;
        W(1) = 1/2; W(end) = 1/2;&lt;br /&gt;
        integrand = w0(XX) .* sin(k * pi * XX / L)/sqrt(L);  &lt;br /&gt;
        ck = 2 * trapz(XX, integrand .* W);&lt;br /&gt;
        CC(k) = ck; % Coeficiente de Fourier c_k&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w = @(x,t) 0; % Solución del nuevo problema&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n % Actualiza w(x)&lt;br /&gt;
    w = @(x,t) w(x,t) + CC(k).* exp((-alpha * k^2 * pi^2.* t)/L^2).* sin(k * pi.* x / L)/sqrt(L);&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u = @(x,t) w(x,t) + v(x); % Solución del problema original&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 2D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_2D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;             % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    plot(XX,u(XX,TT(i)),color='red',LineWidth=1.5); % Solución en el instante temporal TT(i)&lt;br /&gt;
    axis([0 L 0 1])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;u(x)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    grid on&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en tiempo con vista de planta %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('Varilla6_VistaPlanta');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;                 % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    imagesc(u(XX,TT(i)))&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
    clim([0 1]);&lt;br /&gt;
    axis off&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 3D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_3D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;               % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 2:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    TTi = TT(1,1:i);&lt;br /&gt;
    [XXX,TTT] = meshgrid(XX,TTi);&lt;br /&gt;
    mesh(XX,TTi,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
    axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación tridimensional %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[XXX,TTT] = meshgrid(XX,TT); % Malla espacio-temporal&lt;br /&gt;
mesh(XX,TT,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
colormap hot&lt;br /&gt;
colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pérdida de calor en la varilla ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que no hay fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y con temperatura nula en ambos extremos &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0, &amp;lt;/math&amp;gt; observamos la pérdida de calor en la varilla con el paso del tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| align = center&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCte.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo constante. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialParabola.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo parabólica. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCampana.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo campana de Gauss. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura en los extremos es &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10, &amp;lt;/math&amp;gt; observaremos que se forma un gradiente de calor a lo largo de la varilla.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_Fronteriza.jpg|300px|center|thumb|u1 = 1, u2 = 10]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Variación de la constante de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt; ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Modificando el coeficiente de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo el calor se difunde más rápido. Físicamente, esto quiere decir que cuanto mayor es la conductividad térmica del material &amp;lt;math&amp;gt; k &amp;lt;/math&amp;gt; y menor es su densidad &amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;, más rápido se difunde el calor a lo largo del mismo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_ED.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_3D.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos como el máximo de la temperatura que alcanza la barra es el mismo, solo que el intervalo donde se alcanza es mayor. Mientras que si disminuimos L, se observa como al mantenerse los extremos temperatura 0, y ahora estar todos los puntos intermedios más próximos a estos extremos, se llega a reducir el máximo que se alcanza .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_L5.jpg|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_L10.jpg|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 10 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa (corrigiendo) ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K=1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_3D.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos como el máximo de la temperatura que alcanza la barra es el mismo, solo que el intervalo donde se alcanza es mayor. Mientras que si disminuimos L, se observa como al mantenerse los extremos temperatura 0, y ahora estar todos los puntos intermedios más próximos a estos extremos, se llega a reducir el máximo que se alcanza .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_L5.jpg|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_L10.jpg|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 10 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Archivo:GIXP_Ecalor_K%3D5_2D.gif&amp;diff=84841</id>
		<title>Archivo:GIXP Ecalor K=5 2D.gif</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Archivo:GIXP_Ecalor_K%3D5_2D.gif&amp;diff=84841"/>
				<updated>2025-03-18T17:39:36Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84840</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84840"/>
				<updated>2025-03-18T17:38:11Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Aumento de temperatura por una fuente de calor externa */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción y enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática se emplea en física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* '''Gestión térmica en electrónica:''' permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* '''Biología:''' describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP=  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial es \( u_0(x) \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas \( u_1 \) y \( u_2 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa, constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde \( k \) es la '''conductividad térmica''' de la varilla y \( Q \) es el '''calor específico,''' que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \ f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se denomina '''coeficiente de difusión térmica.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones iniciales y fronterizas, el sistema queda:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0(x), &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema (CORTO) =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;lt;/math&amp;gt; es constante, la solución estacionaria es &amp;lt;math&amp;gt; v(x) = \dfrac{K}{2\alpha}\left(Lx -x^2 \right) + \dfrac{(u_2 - u_1)}{L} x + u_1 &amp;lt;/math&amp;gt;. Definiendo &amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = u(x,t) - v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; y aplicando separación de variables, obtenemos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}}e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L}t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)}, &amp;lt;/math&amp;gt; con &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \dfrac{2}{\sqrt{L}}\int_{0}^{L} \left(u_0(x) - v(x)\right) \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} \ dx &amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}} e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L} t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} + v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; es la solución del problema original.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema =  &lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Y variamos los demás parámetros para modelizar distintas situaciones con el siguiente código en MatLab&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Ecuación del Calor&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
clear all; close all;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
t0 = 0;         % Instante de tiempo inicial&lt;br /&gt;
tf = 0.5;         % Instante de tiempo final&lt;br /&gt;
L = 1;          % Longitud de la barra&lt;br /&gt;
a = 1;          % Coeficiente flamígero inicial&lt;br /&gt;
alpha = 0.1;      % Coeficiente de difusión&lt;br /&gt;
K = 0;          % Temperatura de la fuente de calor externa&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u0 = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo izquierdo&lt;br /&gt;
uL = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo derecho&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a; % Temperatura de la barra en el instante inicial (Constante)&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a*(L*x - x.^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Parábola)&lt;br /&gt;
ui = @(x) a.*exp(-((x - L/2) / 0.1).^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Campana de Gauss)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
XX = linspace(0,L,500);   % Linspace espacial [0,L]&lt;br /&gt;
TT = linspace(t0,tf,500); % Linspace temporal [t0,tf]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
v = @(x) K/(2*alpha)*(L*x - x.^2) + (uL - u0)/L*x + u0; % Solución estacionaria (Fuente externa f(x) = K)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Defino w = u - v&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w0 = @(x) ui(x) - v(x); % Condición inicial de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Cálculo de los coeficientes de Fourier de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
n = 10;                   % Nº de términos en la Serie de Fourier&lt;br /&gt;
CC = zeros(1,n);          % Vector de coeficientes ck&lt;br /&gt;
SS = zeros(1,length(XX)); % Serie de Fourier de w disretizada en espacio&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        W = ones(size(XX));  &lt;br /&gt;
        W(1) = 1/2; W(end) = 1/2;&lt;br /&gt;
        integrand = w0(XX) .* sin(k * pi * XX / L)/sqrt(L);  &lt;br /&gt;
        ck = 2 * trapz(XX, integrand .* W);&lt;br /&gt;
        CC(k) = ck; % Coeficiente de Fourier c_k&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w = @(x,t) 0; % Solución del nuevo problema&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n % Actualiza w(x)&lt;br /&gt;
    w = @(x,t) w(x,t) + CC(k).* exp((-alpha * k^2 * pi^2.* t)/L^2).* sin(k * pi.* x / L)/sqrt(L);&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u = @(x,t) w(x,t) + v(x); % Solución del problema original&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 2D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_2D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;             % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    plot(XX,u(XX,TT(i)),color='red',LineWidth=1.5); % Solución en el instante temporal TT(i)&lt;br /&gt;
    axis([0 L 0 1])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;u(x)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    grid on&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en tiempo con vista de planta %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('Varilla6_VistaPlanta');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;                 % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    imagesc(u(XX,TT(i)))&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
    clim([0 1]);&lt;br /&gt;
    axis off&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 3D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_3D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;               % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 2:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    TTi = TT(1,1:i);&lt;br /&gt;
    [XXX,TTT] = meshgrid(XX,TTi);&lt;br /&gt;
    mesh(XX,TTi,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
    axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación tridimensional %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[XXX,TTT] = meshgrid(XX,TT); % Malla espacio-temporal&lt;br /&gt;
mesh(XX,TT,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
colormap hot&lt;br /&gt;
colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pérdida de calor en la varilla ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que no hay fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y con temperatura nula en ambos extremos &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0, &amp;lt;/math&amp;gt; observamos la pérdida de calor en la varilla con el paso del tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| align = center&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCte.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo constante. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialParabola.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo parabólica. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCampana.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo campana de Gauss. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura en los extremos es &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10, &amp;lt;/math&amp;gt; observaremos que se forma un gradiente de calor a lo largo de la varilla.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_Fronteriza.jpg|300px|center|thumb|u1 = 1, u2 = 10]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Variación de la constante de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt; ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Modificando el coeficiente de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo el calor se difunde más rápido. Físicamente, esto quiere decir que cuanto mayor es la conductividad térmica del material &amp;lt;math&amp;gt; k &amp;lt;/math&amp;gt; y menor es su densidad &amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;, más rápido se difunde el calor a lo largo del mismo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_ED.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_3D.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos como el máximo de la temperatura que alcanza la barra es el mismo, solo que el intervalo donde se alcanza es mayor. Mientras que si disminuimos L, se observa como al mantenerse los extremos temperatura 0, y ahora estar todos los puntos intermedios más próximos a estos extremos, se llega a reducir el máximo que se alcanza .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_L5.jpg|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_L10.jpg|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 10 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa (corregido) ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K=1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_3D.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos como el máximo de la temperatura que alcanza la barra es el mismo, solo que el intervalo donde se alcanza es mayor. Mientras que si disminuimos L, se observa como al mantenerse los extremos temperatura 0, y ahora estar todos los puntos intermedios más próximos a estos extremos, se llega a reducir el máximo que se alcanza .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_L5.jpg|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_L10.jpg|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 10 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Archivo:GIXP_Ecalor_K%3D1_2D.gif&amp;diff=84839</id>
		<title>Archivo:GIXP Ecalor K=1 2D.gif</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Archivo:GIXP_Ecalor_K%3D1_2D.gif&amp;diff=84839"/>
				<updated>2025-03-18T17:36:58Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84837</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84837"/>
				<updated>2025-03-18T17:27:48Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Planteamiento del sistema de EDP */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción y enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática se emplea en física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* '''Gestión térmica en electrónica:''' permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* '''Biología:''' describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP=  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial es \( u_0(x) \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas \( u_1 \) y \( u_2 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa, constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde \( k \) es la '''conductividad térmica''' de la varilla y \( Q \) es el '''calor específico,''' que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \ f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se denomina '''coeficiente de difusión térmica.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones iniciales y fronterizas, el sistema queda:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0(x), &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema (CORTO) =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;lt;/math&amp;gt; es constante, la solución estacionaria es &amp;lt;math&amp;gt; v(x) = \dfrac{K}{2\alpha}\left(Lx -x^2 \right) + \dfrac{(u_2 - u_1)}{L} x + u_1 &amp;lt;/math&amp;gt;. Definiendo &amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = u(x,t) - v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; y aplicando separación de variables, obtenemos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}}e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L}t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)}, &amp;lt;/math&amp;gt; con &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \dfrac{2}{\sqrt{L}}\int_{0}^{L} \left(u_0(x) - v(x)\right) \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} \ dx &amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}} e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L} t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} + v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; es la solución del problema original.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema =  &lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Y variamos los demás parámetros para modelizar distintas situaciones con el siguiente código en MatLab&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Ecuación del Calor&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
clear all; close all;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
t0 = 0;         % Instante de tiempo inicial&lt;br /&gt;
tf = 0.5;         % Instante de tiempo final&lt;br /&gt;
L = 1;          % Longitud de la barra&lt;br /&gt;
a = 1;          % Coeficiente flamígero inicial&lt;br /&gt;
alpha = 0.1;      % Coeficiente de difusión&lt;br /&gt;
K = 0;          % Temperatura de la fuente de calor externa&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u0 = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo izquierdo&lt;br /&gt;
uL = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo derecho&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a; % Temperatura de la barra en el instante inicial (Constante)&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a*(L*x - x.^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Parábola)&lt;br /&gt;
ui = @(x) a.*exp(-((x - L/2) / 0.1).^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Campana de Gauss)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
XX = linspace(0,L,500);   % Linspace espacial [0,L]&lt;br /&gt;
TT = linspace(t0,tf,500); % Linspace temporal [t0,tf]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
v = @(x) K/(2*alpha)*(L*x - x.^2) + (uL - u0)/L*x + u0; % Solución estacionaria (Fuente externa f(x) = K)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Defino w = u - v&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w0 = @(x) ui(x) - v(x); % Condición inicial de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Cálculo de los coeficientes de Fourier de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
n = 10;                   % Nº de términos en la Serie de Fourier&lt;br /&gt;
CC = zeros(1,n);          % Vector de coeficientes ck&lt;br /&gt;
SS = zeros(1,length(XX)); % Serie de Fourier de w disretizada en espacio&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        W = ones(size(XX));  &lt;br /&gt;
        W(1) = 1/2; W(end) = 1/2;&lt;br /&gt;
        integrand = w0(XX) .* sin(k * pi * XX / L)/sqrt(L);  &lt;br /&gt;
        ck = 2 * trapz(XX, integrand .* W);&lt;br /&gt;
        CC(k) = ck; % Coeficiente de Fourier c_k&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w = @(x,t) 0; % Solución del nuevo problema&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n % Actualiza w(x)&lt;br /&gt;
    w = @(x,t) w(x,t) + CC(k).* exp((-alpha * k^2 * pi^2.* t)/L^2).* sin(k * pi.* x / L)/sqrt(L);&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u = @(x,t) w(x,t) + v(x); % Solución del problema original&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 2D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_2D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;             % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    plot(XX,u(XX,TT(i)),color='red',LineWidth=1.5); % Solución en el instante temporal TT(i)&lt;br /&gt;
    axis([0 L 0 1])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;u(x)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    grid on&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en tiempo con vista de planta %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('Varilla6_VistaPlanta');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;                 % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    imagesc(u(XX,TT(i)))&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
    clim([0 1]);&lt;br /&gt;
    axis off&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 3D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_3D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;               % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 2:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    TTi = TT(1,1:i);&lt;br /&gt;
    [XXX,TTT] = meshgrid(XX,TTi);&lt;br /&gt;
    mesh(XX,TTi,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
    axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación tridimensional %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[XXX,TTT] = meshgrid(XX,TT); % Malla espacio-temporal&lt;br /&gt;
mesh(XX,TT,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
colormap hot&lt;br /&gt;
colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pérdida de calor en la varilla ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que no hay fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y con temperatura nula en ambos extremos &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0, &amp;lt;/math&amp;gt; observamos la pérdida de calor en la varilla con el paso del tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| align = center&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCte.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo constante. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialParabola.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo parabólica. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCampana.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo campana de Gauss. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura en los extremos es &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10, &amp;lt;/math&amp;gt; observaremos que se forma un gradiente de calor a lo largo de la varilla.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_Fronteriza.jpg|300px|center|thumb|u1 = 1, u2 = 10]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Variación de la constante de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt; ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Modificando el coeficiente de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo el calor se difunde más rápido. Físicamente, esto quiere decir que cuanto mayor es la conductividad térmica del material &amp;lt;math&amp;gt; k &amp;lt;/math&amp;gt; y menor es su densidad &amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;, más rápido se difunde el calor a lo largo del mismo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_ED.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_3D.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos como el máximo de la temperatura que alcanza la barra es el mismo, solo que el intervalo donde se alcanza es mayor. Mientras que si disminuimos L, se observa como al mantenerse los extremos temperatura 0, y ahora estar todos los puntos intermedios más próximos a estos extremos, se llega a reducir el máximo que se alcanza .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_L5.jpg|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_L10.jpg|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 10 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84821</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84821"/>
				<updated>2025-03-18T16:48:47Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Resolución del sistema (CORTO) */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción y enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática se emplea en física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* '''Gestión térmica en electrónica:''' permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* '''Biología:''' describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor de forma externa con distintos medios.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP=  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial es \( u_0(x) \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas \( u_1 \) y \( u_2 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa, constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde \( k \) es la '''conductividad térmica''' de la varilla y \( Q \) es el '''calor específico,''' que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se denomina '''coeficiente de difusión térmica.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones iniciales y fronterizas, el sistema queda:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0(x), &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema (CORTO) =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;lt;/math&amp;gt; es constante, la solución estacionaria es &amp;lt;math&amp;gt; v(x) = \dfrac{K}{2\alpha}\left(Lx -x^2 \right) + \dfrac{(u_2 - u_1)}{L} x + u_1 &amp;lt;/math&amp;gt;. Definiendo &amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = u(x,t) - v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; y aplicando separación de variables, obtenemos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}}e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L}t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)}, &amp;lt;/math&amp;gt; con &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \dfrac{2}{\sqrt{L}}\int_{0}^{L} \left(u_0(x) - v(x)\right) \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} \ dx &amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{c_n}{\sqrt{L}} e^{- \frac{n^2\pi^2}{\alpha L} t} \sin{\left( \dfrac{n\pi x}{L} \right)} + v(x) &amp;lt;/math&amp;gt; es la solución del problema original.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolución del sistema =  &lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Y variamos los demás parámetros para modelizar distintas situaciones con el siguiente código en MatLab&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Ecuación del Calor&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
clear all; close all;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
t0 = 0;         % Instante de tiempo inicial&lt;br /&gt;
tf = 0.5;         % Instante de tiempo final&lt;br /&gt;
L = 1;          % Longitud de la barra&lt;br /&gt;
a = 1;          % Coeficiente flamígero inicial&lt;br /&gt;
alpha = 0.1;      % Coeficiente de difusión&lt;br /&gt;
K = 0;          % Temperatura de la fuente de calor externa&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u0 = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo izquierdo&lt;br /&gt;
uL = 0;         % Temperatura de la barra en el extremo derecho&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a; % Temperatura de la barra en el instante inicial (Constante)&lt;br /&gt;
%ui = @(x) a*(L*x - x.^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Parábola)&lt;br /&gt;
ui = @(x) a.*exp(-((x - L/2) / 0.1).^2); % Temperatura de la barra en el instante inicial (Campana de Gauss)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
XX = linspace(0,L,500);   % Linspace espacial [0,L]&lt;br /&gt;
TT = linspace(t0,tf,500); % Linspace temporal [t0,tf]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
v = @(x) K/(2*alpha)*(L*x - x.^2) + (uL - u0)/L*x + u0; % Solución estacionaria (Fuente externa f(x) = K)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Defino w = u - v&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w0 = @(x) ui(x) - v(x); % Condición inicial de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Cálculo de los coeficientes de Fourier de w(x,t)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
n = 10;                   % Nº de términos en la Serie de Fourier&lt;br /&gt;
CC = zeros(1,n);          % Vector de coeficientes ck&lt;br /&gt;
SS = zeros(1,length(XX)); % Serie de Fourier de w disretizada en espacio&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        W = ones(size(XX));  &lt;br /&gt;
        W(1) = 1/2; W(end) = 1/2;&lt;br /&gt;
        integrand = w0(XX) .* sin(k * pi * XX / L)/sqrt(L);  &lt;br /&gt;
        ck = 2 * trapz(XX, integrand .* W);&lt;br /&gt;
        CC(k) = ck; % Coeficiente de Fourier c_k&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
w = @(x,t) 0; % Solución del nuevo problema&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for k = 1:n % Actualiza w(x)&lt;br /&gt;
    w = @(x,t) w(x,t) + CC(k).* exp((-alpha * k^2 * pi^2.* t)/L^2).* sin(k * pi.* x / L)/sqrt(L);&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
u = @(x,t) w(x,t) + v(x); % Solución del problema original&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 2D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_2D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;             % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    plot(XX,u(XX,TT(i)),color='red',LineWidth=1.5); % Solución en el instante temporal TT(i)&lt;br /&gt;
    axis([0 L 0 1])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;u(x)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    grid on&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en tiempo con vista de planta %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('Varilla6_VistaPlanta');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;                 % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 1:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
    imagesc(u(XX,TT(i)))&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
    clim([0 1]);&lt;br /&gt;
    axis off&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Evolución de la difusión de calor en tiempo&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación en vídeo 3D %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
MiPeli = VideoWriter('varilla6_3D');  % Crear el vídeo&lt;br /&gt;
MiPeli.FrameRate = 30;               % Velocidad de reproducción&lt;br /&gt;
open(MiPeli);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for i = 2:length(TT)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    figura = figure(1);&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    TTi = TT(1,1:i);&lt;br /&gt;
    [XXX,TTT] = meshgrid(XX,TTi);&lt;br /&gt;
    mesh(XX,TTi,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
    axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
    xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
    colormap hot&lt;br /&gt;
    colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    imagen = getframe(figura);&lt;br /&gt;
    writeVideo(MiPeli,imagen); % Insertar imagen en cada frame&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
close(MiPeli)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
%% Representación tridimensional %%&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[XXX,TTT] = meshgrid(XX,TT); % Malla espacio-temporal&lt;br /&gt;
mesh(XX,TT,u(XXX,TTT))&lt;br /&gt;
axis([0 L t0 tf])&lt;br /&gt;
xlabel(&amp;quot;x&amp;quot;); ylabel(&amp;quot;t&amp;quot;); zlabel(&amp;quot;u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
title(&amp;quot;Representación espacio-temporal de la solución u(x,t)&amp;quot;)&lt;br /&gt;
colormap hot&lt;br /&gt;
colorbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pérdida de calor en la varilla ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Suponiendo que no hay fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y con temperatura nula en ambos extremos &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 0, \quad u_2 = 0, &amp;lt;/math&amp;gt; observamos la pérdida de calor en la varilla con el paso del tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| align = center&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCte.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo constante. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialParabola.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo parabólica. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
| [[Archivo:GIXP_Ecalor_InicialCampana.jpg|300px|thumb|Condición inicial de tipo campana de Gauss. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura en los extremos es &amp;lt;math&amp;gt; \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10, &amp;lt;/math&amp;gt; observaremos que se forma un gradiente de calor a lo largo de la varilla.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_Fronteriza.jpg|300px|center|thumb|u1 = 1, u2 = 10]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Variación de la constante de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt; ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Modificando el coeficiente de difusión &amp;lt;math&amp;gt; \alpha &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo el calor se difunde más rápido. Físicamente, esto quiere decir que cuanto mayor es la conductividad térmica del material &amp;lt;math&amp;gt; k &amp;lt;/math&amp;gt; y menor es su densidad &amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;, más rápido se difunde el calor a lo largo del mismo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_ED.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = 0.5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aumento de temperatura por una fuente de calor externa ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si la temperatura inicial de la varilla es &amp;lt;math&amp;gt; u_0 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt; y existe una fuente de calor externa &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = K &amp;gt;0 &amp;lt;/math&amp;gt;, observamos cómo esta gana calor conforme pasa el tiempo. Con diferentes fuentes comparables se cumple el '''principio de comparación''', que afirma:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Si &amp;lt;math&amp;gt; u,v \in C^{2,1}(Q_T) \cap C(\bar{Q_T}) &amp;lt;/math&amp;gt;, donde &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt; es la región de nuestro dominio hasta tiempo &amp;lt;math&amp;gt; T &amp;lt;/math&amp;gt;, son soluciones de la ecuación del calor con fuentes de calor &amp;lt;math&amp;gt; f_1(x), f_2(x) &amp;lt;/math&amp;gt; acotadas en &amp;lt;math&amp;gt; Q_T &amp;lt;/math&amp;gt;. Si &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u(x,t) \geq v(x,t) \text{ en } \partial_pQ_T \\&lt;br /&gt;
f_1(x) \geq f_2(x) \text{ en } \bar{Q_T}&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se tiene que &amp;lt;math&amp;gt; u \geq v &amp;lt;/math&amp;gt; en &amp;lt;math&amp;gt; \bar{Q_T} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es decir, si las condiciones fronterizas de ambas soluciones y sus fuentes de calor externas son comparables, las soluciones son comparables.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_2D.gif|400px|left|thumb|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_2D.gif|400px|thumb|center|Vista de planta de la varilla. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_K1_3D.gif|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_K5_3D.gif|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; K = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al aumentar la longitud de la varilla &amp;lt;math&amp;gt; L &amp;lt;/math&amp;gt; observamos que la temperatura alcanzada aumenta. Esto se debe a que la superficie de contacto con la fuente de calor es mayor, por lo que la varilla absorbe más calor y además en los puntos intermedios estamos incrementando la distancia a los extremos donde por condiciones frontera siempre toma el valor 0 la temperatura.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_L5.jpg|400px|left|thumb|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 5 &amp;lt;/math&amp;gt;]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_L10.jpg|400px|thumb|center|Representación tridimensional de la solución, que avanza en tiempo en el eje Y. &amp;lt;math&amp;gt; L = 10 &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84700</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84700"/>
				<updated>2025-03-17T09:35:13Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|alfa 0.1]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|alfa 0.5]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; estudia la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establece valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84699</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84699"/>
				<updated>2025-03-17T09:30:59Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|alfa 0.1]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|alfa 0.5]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; estudia la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establece valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84698</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84698"/>
				<updated>2025-03-17T09:30:07Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|alfa 0.1]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|alfa 0.5]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; estudia la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establece valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84697</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84697"/>
				<updated>2025-03-17T09:29:12Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.1_2D.gif|400px|left|thumb|alfa 0.1]] [[Archivo:GIXP_Ecalor_alpha0.5_2D.gif|400px|thumb|center|alfa 0.5]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; estudia la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84607</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84607"/>
				<updated>2025-03-16T18:41:41Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Introducción Y Enfoque */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; estudia la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84606</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84606"/>
				<updated>2025-03-16T18:37:54Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; define la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84604</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84604"/>
				<updated>2025-03-16T18:26:31Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f(x), &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= COSAS DE GONZALO =&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
(EN ESTOS MODELOS EXPLICARÍA A QUE FENÓMENO FÍSICO SE PODRÍAN ATRIBUIR Y PONDRÍA LAS SIMULACIONES, NADA MÁS)(PONER EL CÓDIGO DE TODO TAMBIÉN)&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
(En este dejaría alpha=1, y f=0 para que coincida con el problema original)&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
(en este dejaría f= 0 y haría alpha=1/2 y así compararla con el anterior para resolver el ejercicio 6)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
(En este usaría una función f que sea una indicatriz que en un entorno de x=1/3 valga 25 y en un entorno de x=2/3 valga 15, de modo que fisícamente es como si estuviera en contacto en dichos puntos con barras de metal a esas temperaturas (podríamos hacer que una de esas barras estuviera a temperatura negativa a ver que pasa) (podríamos hacer para 2 alphas distintas))&lt;br /&gt;
== Modelo 4 ==&lt;br /&gt;
(Si que podemos usar una parábola también como función, pues en el caso de la vela la trasmisión de calor se hace por el aire, por lo que si que se transmite calor a toda a barra pero en el centro donde pongas la vela en más medida (debería de ser apuntada))&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84581</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84581"/>
				<updated>2025-03-16T17:38:28Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84576</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84576"/>
				<updated>2025-03-16T17:34:52Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Ley de Fourier:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Principio de Conservación de la Energía:} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84572</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84572"/>
				<updated>2025-03-16T17:26:17Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84571</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84571"/>
				<updated>2025-03-16T17:25:56Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* -- */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== -- ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84570</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84570"/>
				<updated>2025-03-16T17:24:54Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Introducción Y Enfoque */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos como los siguientes:&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos.&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este caso, se planteará el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas. Se modelizarán distintas situaciones, dadas unas condiciones de tipo Dirichlet e inicial fijadas, como usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) o aplicar calor en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84566</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84566"/>
				<updated>2025-03-16T17:10:13Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84565</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84565"/>
				<updated>2025-03-16T17:09:57Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84564</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84564"/>
				<updated>2025-03-16T17:09:43Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84563</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84563"/>
				<updated>2025-03-16T17:09:26Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= -- =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84561</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84561"/>
				<updated>2025-03-16T17:09:05Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84560</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84560"/>
				<updated>2025-03-16T17:08:52Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84559</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84559"/>
				<updated>2025-03-16T17:07:58Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\    &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_L, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), &amp;amp; x \in [0,L]&lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84552</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84552"/>
				<updated>2025-03-16T17:01:26Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Ecuación Del Calor */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión con &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condiciones de Dirichlet:} &amp;lt;/math&amp;gt; que establecen valores fijos de temperatura en los extremos &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt; \textbf{Condición inicial:} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = g(x), &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84532</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84532"/>
				<updated>2025-03-16T16:51:37Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una varilla metálica en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = g(x), &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición; &amp;lt;math&amp;gt; \alpha = \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;); y &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x) &amp;lt;/math&amp;gt; donde &amp;lt;math&amp;gt; \omega &amp;lt;/math&amp;gt; representa la producción de energía externa.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = u_0, \quad u(L,t) = u_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = g(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización de fenómenos =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Al resolver el sistema de forma genérica, no podemos representarlo gráficamente. Es por ello que vamos a fijar valores a algunas variables:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
L = 1, \quad \rho = 1, \quad Q = 1, \quad u_0 = 10, \quad u_1 = 1, \quad u_2 = 10&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
De modo que quedan como variables \( K \) y \( \omega(x) \). Además, observamos que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = K, \quad f(x) = \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
a si que los variaremos para modelizar distintas situaciones.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 1==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 2 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelo 3 ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84496</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84496"/>
				<updated>2025-03-16T16:16:17Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Introducción Y Enfoque */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La modelización matemática es una herramienta fundamental en el ámbito de la física para predecir cómo actuará un sistema a lo largo del tiempo y el espacio y así poder actuar conforme a él o ajustarlo si nos lo permite. Un modelo muy conocido es el de la ecuación de difusión, que forma parte de las tres ecuaciones en derivadas parciales más empleadas en la física.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dicha ecuación aparece en fenómenos tales como:  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Gestión térmica en electrónica:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde permite modelar la disipación de calor en procesadores y optimizar el diseño de disipadores metálicos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Climatología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde se emplea para estudiar la transferencia de calor en la atmósfera y los océanos, ayudando a predecir cambios climáticos;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt;\textbf{Biología:}&amp;lt;/math&amp;gt; donde describe la difusión de fármacos en el torrente sanguíneo, facilitando el desarrollo de tratamientos más efectivos.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En nuestro caso, plantearemos el problema de la difusión del calor unidimensional en una varilla, para unas condiciones genéricas de coeficiente de difusión y de la función de generación de calor por fuerzas externas, y así jugaremos modelizando distintas situaciones, tales como la de dadas unas condiciones de tipo Dirichlet en la frontera y una condición inicial fijadas, usar varillas de distintos tipos de metal (variando el coeficientes de difusión) ó aplicar calor en el en distintos puntos de la varilla mediante el contacto con hierros a distintas temperaturas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84495</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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				<updated>2025-03-16T16:16:09Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Motivación y enfoque */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y el calor específico (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Planteamiento del sistema de EDP con condiciones Dirichlet en 1D =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imaginemos que tenemos una varilla metálica con densidad constante \( \rho \), de longitud \( L \), cuya temperatura inicial viene dada por la constante \( u_0 \). Además, los extremos de la varilla mantienen temperaturas fijas, con el extremo izquierdo siempre a una temperatura \( u_1 \) y el derecho a una temperatura \( u_2 \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También consideramos una función \( \omega \), que representa la producción de energía externa. Supondremos que es constante respecto del tiempo, es decir, \( \omega(x) \) con \( x \in [0,L] \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando la ley de conservación de la energía, la ley de Fourier y el teorema de la divergencia, llegamos a la siguiente ecuación en derivadas parciales:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u_t(x,t) - \frac{k}{Q \rho} u_{xx}(x,t) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde:  &lt;br /&gt;
\( k \) es la constante de conductividad térmica asociada a la ley de Fourier.  &lt;br /&gt;
\( Q \) es la capacidad calorífica, que relaciona la temperatura con la energía.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Reagrupando términos, definimos:  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\alpha = \frac{k}{Q \rho}, \quad f(x) = \frac{1}{Q} \omega(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
donde \( \alpha \) se conoce como **coeficiente de difusión térmica**.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con esto, si aplicamos nuestras condiciones en la frontera parabólica, el sistema queda planteado de la siguiente forma:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
u_t - \alpha u_{xx} = f, &amp;amp; x \in [0,L], \quad t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(x,0) = u_0, &amp;amp; x \in [0,L] \\  &lt;br /&gt;
u(0,t) = u_1, &amp;amp; t &amp;gt; 0 \\  &lt;br /&gt;
u(L,t) = u_2, &amp;amp; t &amp;gt; 0  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Resolvamos la ecuación aplicando separación de variables =  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Primero, buscamos la solución estacionaria \( v(x) \), que cumple:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v_{xx} = -\frac{1}{\alpha} f(x)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Integrando dos veces:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
v(x) = -\frac{1}{\alpha} \int \int f(x) \, dx^2&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Imponiendo las condiciones de contorno:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\begin{cases}  &lt;br /&gt;
v(0) = u_1 \\  &lt;br /&gt;
v(L) = u_2  &lt;br /&gt;
\end{cases}  &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Definimos \( w(x,t) = u(x,t) - v(x) \), lo que nos lleva a la ecuación homogénea:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w_t - \alpha w_{xx} = 0&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
con condiciones frontera también homogéneas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicamos separación de variables y obtenemos la solución:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,t) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha}n\pi}{L}x \right) e^{- \frac{\alpha n^2 \pi^2}{L^2} t}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Donde los coeficientes \( c_n \) los obtenemos al imponer que:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
w(x,0) = u_0 - v(x) = \sum_{n=1}^{\infty} c_n \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Realizando la extensión impar de \( u_0 - v(x) \) al intervalo \([-L, L]\) y hallando sus coeficientes en la serie de Fourier:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
c_n = \int_{-L}^{L} (u_0 - v(x)) \sin\left(\frac{\sqrt{\alpha} n\pi}{L} x \right) dx&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Finalmente nos acordamos de que u(x,t)=w(x,t)+v(x)&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84210</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84210"/>
				<updated>2025-03-14T19:38:38Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y la capacidad calorífica (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Corolario del Principio de Conservación de la Energía ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La tasa de variación de la energía de un volumen &amp;lt;math&amp;gt; V &amp;lt;/math&amp;gt; de longitud infinitesimal en una barra es igual al balance neto de la energía que fluye por su frontera &amp;lt;math&amp;gt; \partial V &amp;lt;/math&amp;gt; junto con la producción por fuerzas externas que pueden aparecen por reacciones químicas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt; \frac{d}{dt} \left( \int_{V} \rho e(x,t) \, dV \right) = \int_{\partial V} \vec{q} \cdot \vec{n} \, ds + \int_{V} \rho f \, dV &amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Modelización de la Ecuación del Calor ==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84209</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84209"/>
				<updated>2025-03-14T19:07:26Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Modelización De La Ecuación del Calor Para Condiciones Dirichlet */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y la capacidad calorífica (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación Del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Ley de Fourier ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La Ley de Fourier establece que el flujo de calor &amp;lt;math&amp;gt; (\vec{q}) &amp;lt;/math&amp;gt; es proporcional al gradiente de temperatura:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;center&amp;gt;&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\vec{q} = - \kappa \nabla u.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&amp;lt;/center&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Principio de Conservación de la Energía ==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84208</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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				<updated>2025-03-14T18:49:30Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Modelización De La Ecuación del Calor Para Condiciones Dirichlet */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y la capacidad calorífica (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{ley de Fourier} &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{principio de conservación de la energía} &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84207</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84207"/>
				<updated>2025-03-14T18:48:50Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Modelización De La Ecuación del Calor Para Condiciones Dirichlet */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y la capacidad calorífica (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La ecuación del calor se deriva de la &amp;lt;math&amp;gt; ley de Fourier &amp;lt;/math&amp;gt; y el &amp;lt;math&amp;gt; principio de conservación de la energía &amp;lt;/math&amp;gt;. Deduzcamosla paso a paso.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84206</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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				<updated>2025-03-14T18:42:39Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Introducción Y Enfoque =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Ecuación Del Calor =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y la capacidad calorífica (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Modelización De La Ecuación del Calor Para Condiciones Dirichlet =&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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				<updated>2025-03-14T18:38:12Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Introducción&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = \frac{1}{Q}f, \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material que se expresa en términos de la conductividad térmica (&amp;lt;math&amp;gt; \kappa &amp;lt;/math&amp;gt;), la densidad del material (&amp;lt;math&amp;gt; \rho &amp;lt;/math&amp;gt;) y la capacidad calorífica (&amp;lt;math&amp;gt; Q &amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Introducción&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho} \Delta u = , \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \frac{\kappa}{Q\rho} &amp;lt;/math&amp;gt; [es la difusividad térmica del material].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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				<updated>2025-03-14T18:29:09Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Introducción&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho}\alpha^2 \Delta u = , \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt;  &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
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				<updated>2025-03-14T18:28:50Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Introducción&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho}\alpha^2 \Delta u = , \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0,&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \alpha^2 &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84201</id>
		<title>Ecuación del calor (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Ecuaci%C3%B3n_del_calor_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84201"/>
				<updated>2025-03-14T18:27:17Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Ecuación del calor. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Introducción&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Consideremos la ecuación del calor en una dimensión:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
\frac{\partial u}{\partial t} - \frac{\kappa}{Q\rho}\alpha^2 \Delta u = , \quad x \in (0,L), \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;math&amp;gt; u(x,t) &amp;lt;/math&amp;gt; representa la temperatura en función del tiempo y la posición, y &amp;lt;math&amp;gt; \alpha^2 &amp;lt;/math&amp;gt; es la difusividad térmica del material.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condiciones de Dirichlet} &amp;lt;/math&amp;gt; establecen valores fijos de temperatura en los extremos:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(0,t) = T_0, \quad u(L,t) = T_L, \quad t &amp;gt; 0.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además, necesitamos una &amp;lt;math&amp;gt; \textbf{condición inicial} &amp;lt;/math&amp;gt; que defina la temperatura en &amp;lt;math&amp;gt; t = 0: &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
u(x,0) = f(x), \quad x \in (0,L).&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84180</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84180"/>
				<updated>2025-02-19T21:56:16Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ : \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx &amp;lt; \infty \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[a,b\right] &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([0,1])} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2([0,1])} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{-2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84136</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84136"/>
				<updated>2025-02-15T10:08:28Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ : \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx &amp;lt; \infty \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([0,1])} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2([0,1])} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84134</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84134"/>
				<updated>2025-02-15T10:06:24Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ : \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx &amp;lt; \infty \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2([0,1])} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84133</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84133"/>
				<updated>2025-02-15T10:05:44Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ : \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx &amp;lt; \infty \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84131</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84131"/>
				<updated>2025-02-15T10:01:18Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ : \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx &amp;lt; \infty \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84130</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84130"/>
				<updated>2025-02-15T10:00:54Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ | \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx &amp;lt; \infty \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84098</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84098"/>
				<updated>2025-02-15T00:30:51Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ | \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 &amp;lt; +\infty \, dx \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección, se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio, en particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left[ 0,1 \right] &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84097</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84097"/>
				<updated>2025-02-15T00:21:31Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{T}} \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x) y su extensión impar f'(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función original f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace en [-1,1]&lt;br /&gt;
u = linspace(0, 1, 1000);    % Puntos para la integración numérica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
nn_plot = [1, 5, 10];  % Valores de n para las aproximaciones&lt;br /&gt;
nn_error = 5:5:50;     % Valores de n para los errores&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada n en las gráficas de Fourier&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para las aproximaciones de Fourier&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Aproximación de Fourier para nn_plot&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_plot)&lt;br /&gt;
    n = nn_plot(j);  % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2; &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)   % Serie de Fourier aproximada&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Inicializar vectores para almacenar los errores&lt;br /&gt;
errors_L2 = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
errors_inf = zeros(1, length(nn_error));&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear figura para los errores&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 600])  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Calcular errores para cada n en nn_error&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn_error)&lt;br /&gt;
    n = nn_error(j);  &lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  &lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));  &lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  &lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  &lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Calcular errores&lt;br /&gt;
    errors_L2(j) = sqrt(trapz(XX, (fext(XX) - s).^2));  &lt;br /&gt;
    errors_inf(j) = max(abs(fext(XX) - s));  &lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Graficar errores&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 1)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_L2, 'bo-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error L2 en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error L2', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
subplot(2, 1, 2)&lt;br /&gt;
plot(nn_error, errors_inf, 'ro-', 'LineWidth', 2)&lt;br /&gt;
title('Error uniforme en función de n', 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
xlabel('Número de términos n', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
ylabel('Error uniforme', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
grid on&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ | \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 &amp;lt; +\infty \, dx \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección se desarrollará una serie de Fourier para aproximar la función&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
que toma valores complejos, definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio. En particular, la base trigonométrica. Esta base para &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-\pi,\pi]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([-\pi,\pi])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aplicando el cambio de variable&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; x = \frac{\log \left(\sqrt{\frac{2\pi}{b-a}} \right)}{ik} + \frac{2\pi}{b-a}(y-a) &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
trasladamos la base al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left(a,b\right) &amp;lt;/math&amp;gt;:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{L^2([a,b])} = \left\{\frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(y-a)}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En efecto, es base, ya que&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} \, dx = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; (unitario)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}, \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \bigr \rangle_{L^2([a,b])} = \int_{a}^{b} \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{ik\frac{2\pi}{b-a}(x-a)}  \frac{1}{\sqrt{b-a}}e^{-ih\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b} e^{i(k-h)\frac{2\pi}{b-a}(x-a)} \, dx = \frac{1}{i(k-h)2\pi} \left( 1 - 1 \right) \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; = 0 (ortogonal)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Escogiendo el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; \left( 0,1 \right) &amp;lt;/math&amp;gt;, se tiene que la base trigonométrica compleja de &amp;lt;math&amp;gt; L^2([0,1]) &amp;lt;/math&amp;gt; es&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;,&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie de Fourier se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84068</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=84068"/>
				<updated>2025-02-14T16:24:58Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt;, las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_BaseTrigonometrica_GIXP.png|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
from matplotlib import pyplot as plt&lt;br /&gt;
import seaborn as sns&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;husl&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
# ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__TOC__&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Las series de Fourier también pueden aplicarse sobre intervalos no simétricos, aunque eso conlleva dar una extensión de la función que se busca aproximar de forma par, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = f(-x) &amp;lt;/math&amp;gt; o impar, tal que &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = - f(-x)&amp;lt;/math&amp;gt;. Como ejemplo, aproximaremos la función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt; definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, cuya extensión impar se define como&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función en &amp;lt;math&amp;gt; x = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;. Los coeficientes de la serie de Fourier son&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f^{*}, \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f^{*}, \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f^{*}, \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f^{*}(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estos términos se anulan, es decir&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f^{*}(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación, se muestra la suma de los primeros términos de la serie de Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt; junto a esta función para comparar su similitud. Los coeficientes de la serie han sido calculados mediante la fórmula del trapecio con una partición uniforme de malla &amp;lt;math&amp;gt; 10^{-3} &amp;lt;/math&amp;gt; del intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace de 2000 puntos en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier (n = 1, 5, 10)&lt;br /&gt;
nn = [1, 5, 10]; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada valor de n&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear una sola figura con 3 subgráficas (una debajo de la otra)&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  % Aumenta el tamaño de la figura&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Para cada valor de n (1, 5, 10)&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn)&lt;br /&gt;
    n = nn(j);    % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Definimos los puntos en [0,1] para la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        u = linspace(0, 1, 1000);  % Malla de puntos para la integral&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));         % Pesos para el trapecio&lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2;                % Pesos de los extremos&lt;br /&gt;
        w(end) = 1/2;&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando trapecio&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);  % Sumar el término k-ésimo&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n, una debajo de la otra&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)  % Serie de Fourier aproximada con color distinto&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda con texto más pequeño&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Errores de la aproximación).png|miniaturadeimagen|Error de la aproximación de &amp;lt;math&amp;gt; f^{*}(x) &amp;lt;/math&amp;gt;]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
También hemos calculado el error en norma \( L^2 \) y en norma uniforme para distintas \( n \) y así hacernos una idea de la función que siguen los errores de este método en función de \( n \).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hemos estimado que siguen la función \( e^{-\alpha n} \), con \( \alpha &amp;gt; 1 \).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ | \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 &amp;lt; +\infty \, dx \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotándole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección se desarrollará una serie de Fourier para aproximar una función que toma valores complejos. La función a aproximar es &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;. Nótese que la función que se está estudiando es analítica en todo su dominio, por lo tanto, coincide con su serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio. En particular, la base trigonométrica de &amp;lt;math&amp;gt; L^2(0,1) &amp;lt;/math&amp;gt; es &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B_{\mathbb{C}} = \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y será la que se usará para desarrollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie de Fourier se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Real_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte real.]]&lt;br /&gt;
[[Archivo:Fourier_Imaginaria_GIXP.png|400px|thumb|right|Serie de Fourier compleja de &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. Parte imaginaria.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;python&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
import numpy as np&lt;br /&gt;
import matplotlib.pyplot as plt&lt;br /&gt;
from scipy.integrate import quad&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Definir la función a aproximar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def f(x):&lt;br /&gt;
    return 4*x*(0.5 - x)**2 + 1j*x&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Calcular coeficientes de Fourier en la base {e^(i 2πnx)}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_coefficient(n):&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    integrand = lambda x: f(x) * np.exp(-1j * 2 * np.pi * n * x)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    real_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).real, 0, 1)&lt;br /&gt;
    imag_part, _ = quad(lambda x: integrand(x).imag, 0, 1)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    return real_part + 1j * imag_part  # Devolver coeficiente complejo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximar la función con los primeros N términos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_real(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.real  # Tomamos la parte real de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
def fourier_approx_imag(x, N):&lt;br /&gt;
    S_N = sum(fourier_coefficient(n) * np.exp(1j * 2 * np.pi * n * x) for n in range(-N, N+1))&lt;br /&gt;
    return S_N.imag  # Tomamos la parte imaginaria de la serie de Fourier&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Valores de x para la gráfica&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
x_vals = np.linspace(0, 1, 500)&lt;br /&gt;
f_real_vals = np.array([f(x).real for x in x_vals])&lt;br /&gt;
f_imag_vals = np.array([f(x).imag for x in x_vals])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Aproximaciones con distintos N&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
N_values = [5, 10, 20]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Real&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_real_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_real(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Re f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte real')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Parte Imaginaria&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(10, 6))&lt;br /&gt;
plt.plot(x_vals, f_imag_vals, label='Función Original', linewidth=2, color='black')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
for N in N_values:&lt;br /&gt;
    approx_vals = np.array([fourier_approx_imag(x, N) for x in x_vals])&lt;br /&gt;
    plt.plot(x_vals, approx_vals, label=f'Aproximación con {N} términos')&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
plt.xlabel('x')&lt;br /&gt;
plt.ylabel('Im f(x)')&lt;br /&gt;
plt.title('Aproximación de Fourier de f(x) - Parte imaginaria')&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.grid()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Bibliografía =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_de_Fourier Wikipedia. Series de Fourier. Editada por última vez el 12/09/2024]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=83634</id>
		<title>Series de Fourier (Grupo GIXP)</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://mat.caminos.upm.es/w/index.php?title=Series_de_Fourier_(Grupo_GIXP)&amp;diff=83634"/>
				<updated>2025-02-11T19:18:11Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Francisco Lavao: /* Base trigonométrica compleja */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{ TrabajoED | Series de Fourier. Grupo GIXP | [[:Categoría:EDP|EDP]]|[[:Categoría:EDP24/25|2024-25]] | Gonzalo Garelly&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Israel López&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Francisco Lavao&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Paula León}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Una serie de Fourier (en honor al matemático Jean-Baptiste Joseph Fourier) consta de una suma infinita de funciones sinusoidales definidas en un dominio &amp;lt;math&amp;gt; \Omega \subseteq \mathbb{R}^n &amp;lt;/math&amp;gt; que convergen en mínimos cuadrados a una cierta función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt;. En el ámbito del análisis funcional, las series de Fourier son una poderosa herramienta capaz de descomponer cualquier función periódica definida sobre un cierto dominio como una combinación lineal de infinitas funciones sinusoidales. Poseen numerosas aplicaciones en física e ingeniería, relacionadas con el procesamiento de señales acústicas, análisis vibratorio y compresión de datos, entre otras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el espacio de Hilbert &amp;lt;math&amp;gt; L^2([-T,T]) = \{f : [-T,T] \rightarrow \mathbb{R} : \int_{-T}^{T} |f(x)|^2 \, dx &amp;lt; \infty\} &amp;lt;/math&amp;gt; se define un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \langle f_1, f_2 \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot g(x) \, dx&amp;lt;/math&amp;gt; y las funciones sinusoidales forman una base ortonormal &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; B = \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{2T}}\Biggr\} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} \cup \Biggl\{ \dfrac{1}{\sqrt{T}} \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \Biggr\}_{n \in \mathbb{N}} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
y una función &amp;lt;math&amp;gt; f(x) &amp;lt;/math&amp;gt; se descompone como &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) \sim \dfrac{d_0}{\sqrt{2T}} + \sum^{\infty}_{n=1} d_n \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} + \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} &amp;lt;/math&amp;gt;, &amp;lt;br /&amp;gt;&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
donde &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f, \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2T}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f, \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \cos{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f, \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \bigr \rangle = \int_{-T}^{T} f(x) \cdot \sin{\left( \dfrac{n \pi x}{T}\right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;. &amp;lt;br /&amp;gt; &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Para hacerlo más ilustrativo, mostremos en una gráfica los 10 primeros términos de la base trigonométrica mencionada para el intervalo [-1,1]:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXPBaseTrigonometrica.jpg|400px|thumb|right|Primeros diez términos de la Base Trigonométrica]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo= &lt;br /&gt;
% Definir el intervalo x en [-1,1]&lt;br /&gt;
x = np.linspace(-1, 1, 500)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores pastel&lt;br /&gt;
colors = sns.color_palette(&amp;quot;pastel&amp;quot;, 10)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% ---- 1. Función constante ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(6, 4))&lt;br /&gt;
plt.plot(x, np.full_like(x, 0.5), color=colors[0], linewidth=2, label=r&amp;quot;$\frac{1}{2}$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$f(x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Función constante de la base de Fourier&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend()&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% ---- 2. Gráfica de los primeros 10 términos de cos(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.cos(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\cos({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\cos(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% ---- 3. Gráfica de los primeros 10 términos de sin(nπx) ----&lt;br /&gt;
plt.figure(figsize=(8, 5))&lt;br /&gt;
for n in range(1, 11):&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
    plt.plot(x, np.sin(n * np.pi * x), color=colors[n-1], linewidth=2, label=rf&amp;quot;$\sin({n}\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.xlabel(&amp;quot;$x$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.ylabel(&amp;quot;$\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.title(&amp;quot;Primeros 10 términos de $\sin(n\pi x)$&amp;quot;)&lt;br /&gt;
plt.legend(loc=&amp;quot;upper right&amp;quot;, fontsize=8)&lt;br /&gt;
plt.show()&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Aproximación de una función continua=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aproximaremos la función  &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 1 - 2\left| \frac{1}{2} - x \right| &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En este apartado vamos a mostrar con este ejemplo cómo actúan las bases de Fourier aplicadas a funciones definidas en un intervalo no simétrico, como es el caso de &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;. Para ello, la extenderemos de manera impar al intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [-1,1] &amp;lt;/math&amp;gt;, definiendo la función &amp;lt;math&amp;gt; f'(x) &amp;lt;/math&amp;gt; como:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f'(x) =&lt;br /&gt;
\begin{cases} &lt;br /&gt;
f(x), &amp;amp; x \in [0,1] \\ &lt;br /&gt;
- f(-x), &amp;amp; x \in [-1,0) &lt;br /&gt;
\end{cases}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
manteniendo la continuidad de la función, ya que &amp;lt;math&amp;gt; f(0) = 1 - 1 = 0 &amp;lt;/math&amp;gt;, por lo que &amp;lt;math&amp;gt; f'(0^+) = f'(0^-) = f'(0) &amp;lt;/math&amp;gt; según la definición de &amp;lt;math&amp;gt; f' &amp;lt;/math&amp;gt;.  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie de Fourier se calculan de la siguiente manera:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_0 = \bigl \langle f', \dfrac{1}{\sqrt{2}} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f'(x) \cdot \dfrac{1}{\sqrt{2}} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; d_n = \bigl \langle f', \cos{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f'(x) \cdot \cos{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; c_n = \bigl \langle f', \sin{\left( n \pi x \right)} \bigr \rangle = \int_{-1}^{1} f'(x) \cdot \sin{\left( n \pi x \right)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dado que los coeficientes &amp;lt;math&amp;gt; d_0 &amp;lt;/math&amp;gt; y &amp;lt;math&amp;gt; d_n &amp;lt;/math&amp;gt; son el resultado de la integral de una función impar &amp;lt;math&amp;gt; f'(x) &amp;lt;/math&amp;gt; multiplicada por funciones pares (como la función constante o las funciones asociadas a los cosenos) en un intervalo simétrico, obtenemos que estas integrales se anulan, es decir:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_0 = 0, \quad d_n = 0, \quad \forall n \in \mathbb{N}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de senos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f´(x) \sim \sum^{\infty}_{n=1} c_n \cdot \sin{\left( n \pi x \right)}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A continuación procedemos a mostrar la aproximación de la extensión de la función original, f´(x), por medio de las series de Fourier para distintos números de términos de esta (como era de esperar, a mayor número de términos mejor es la aproximación). Para ello nos indican que calculemos los coeficientes de la serie aproximándolos por la fórmula del trapecio con una división lo bastante fina (10^{-3}).&lt;br /&gt;
[[Archivo:GIXP(Aproximación de una función).png|miniaturadeimagen|Aproximación por Fourier de f´(x)]]&lt;br /&gt;
{{matlab|codigo= &lt;br /&gt;
% Definición de la función f(x)&lt;br /&gt;
f = @(x) 1 - 2*abs(1/2 - x);  % Función f(x) en [0,1]&lt;br /&gt;
fext = @(x) sign(x).*(1 - 2*abs(1/2 - abs(x)));  % Extensión impar de f(x) en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Intervalo y parámetros&lt;br /&gt;
a = -1; b = 1;               % Extremos del intervalo [-1,1]&lt;br /&gt;
h = 1e-3;                    % Discretización&lt;br /&gt;
XX = linspace(a, b, (b - a) / h);  % Linspace de 2000 puntos en [-1,1]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Términos de la serie de Fourier (n = 1, 5, 10)&lt;br /&gt;
nn = [1, 5, 10]; &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Colores para cada valor de n&lt;br /&gt;
colors = ['b', 'g', 'r'];&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Crear una sola figura con 3 subgráficas (una debajo de la otra)&lt;br /&gt;
figure('Position', [100, 100, 800, 900])  % Aumenta el tamaño de la figura&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
% Para cada valor de n (1, 5, 10)&lt;br /&gt;
for j = 1:length(nn)&lt;br /&gt;
    n = nn(j);    % Número de términos de la serie&lt;br /&gt;
    s = zeros(1, length(XX));  % Inicializar la serie de Fourier&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Cálculo de los coeficientes de Fourier&lt;br /&gt;
    for k = 1:n&lt;br /&gt;
        % Definimos los puntos en [0,1] para la regla del trapecio&lt;br /&gt;
        u = linspace(0, 1, 1000);  % Malla de puntos para la integral&lt;br /&gt;
        w = ones(size(u));         % Pesos para el trapecio&lt;br /&gt;
        w(1) = 1/2; w(end) = 1/2;  % Pesos de los extremos&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Aproximación de la integral usando trapecio&lt;br /&gt;
        integrand = f(u) .* sin(k * pi * u);  % Producto f(x) * sin(k*pi*x)&lt;br /&gt;
        ak = 2 * trapz(u, integrand .* w);  % Coeficiente de Fourier a_k&lt;br /&gt;
        &lt;br /&gt;
        % Sumar el término de la serie&lt;br /&gt;
        s = s + ak * sin(k * pi * XX);  % Sumar el término k-ésimo&lt;br /&gt;
    end&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Crear subgráficas para cada n, una debajo de la otra&lt;br /&gt;
    subplot(3, 1, j)&lt;br /&gt;
    hold on; grid on;&lt;br /&gt;
    plot(XX, fext(XX), 'k', 'LineWidth', 2)  % Función extendida en negro&lt;br /&gt;
    plot(XX, s, colors(j), 'LineWidth', 2)  % Serie de Fourier aproximada con color distinto&lt;br /&gt;
    title(['Aproximación de Fourier con n = ', num2str(n)], 'FontSize', 16)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    % Leyenda con texto más pequeño&lt;br /&gt;
    legend('Extensión impar de f(x)', 'Serie de Fourier de f(x)', 'Location', 'southeast', 'FontSize', 10)&lt;br /&gt;
    &lt;br /&gt;
    xlabel('x', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
    ylabel('f(x) y Serie de Fourier', 'FontSize', 14)&lt;br /&gt;
end&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
Ahora calculemos el error de esta aproximación en norma L^2 y en uniforme para cada valor de n que hemos tomado y trataremos de estimar la función que sigue cada tipo de error&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Base trigonométrica compleja=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Se puede definir el conjunto de funciones que toman valores complejos y cuyo modulo al cuadrado es integrable.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; L^2( \Omega ) = \left\{ f: \mathbb{R} \to \mathbb{C} \ | \ \int_{\Omega} \left| f(x) \right|^2 \, dx \right\} &amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Este conjunto tiene estructura de espacio vectorial y admite un producto escalar &amp;lt;math&amp;gt; \bigl \langle f, g \bigr \rangle_{\Omega} = \int_{\Omega} f(z) \overline{g(z)} \, dx &amp;lt;/math&amp;gt; dotandole de una estructura de espacio de Hilbert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En esta sección se desarollará una serie de Fourier para aproximar una función que toma valores complejos. La función a aproximar es &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; f(x) = 4x \left( \frac{1}{2} - x \right)^2 + ix &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
definida en el intervalo &amp;lt;math&amp;gt; [0,1] &amp;lt;/math&amp;gt;. Nótese que la función que se está estudiando es analítica en todo su dominio, por lo tanto, coincide con su serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El objetivo es expresar la función como combinación lineal de elementos de una base del espacio. En particular, la base trigonométrica de &amp;lt;math&amp;gt; L^2(0,1) &amp;lt;/math&amp;gt; es &amp;lt;math&amp;gt; \left\{e^{2\pi ikx}\right\}_{k \in \mathbb{Z}} &amp;lt;/math&amp;gt; y será la que se usará para desarollar la serie de Fourier.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los coeficientes de la serie de Fourier se calculan de la siguiente manera:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &amp;lt;math&amp;gt; z_k = \bigl \langle f, e^{2\pi ikx} \bigr \rangle_{L^2} = \int_{0}^{1} f(x) \cdot e^{2\pi ikx} \, dx, \quad \forall k \in \mathbb{Z} &amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Por lo tanto, la serie de Fourier queda expresada únicamente en términos de exponenciales complejas:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
f(x) \sim \sum^{+\infty}_{k=-\infty} z_k \cdot e^{2\pi ikx}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP]]&lt;br /&gt;
[[Categoría:EDP24/25]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Francisco Lavao</name></author>	</entry>

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