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Método de la Secante: Optimización de Ingresos y Costos Semanales

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Método de la Secante para Optimización

Planteamiento del Problema

En este ejercicio se busca determinar la cantidad óptima de kilogramos (kg) de un producto que se debe vender semanalmente para maximizar la ganancia, considerando funciones de costo e ingreso. Se utiliza el método de la secante para encontrar la raíz de la ecuación que iguala el ingreso y el costo semanal.

  • Costo semanal:

  • Ingreso semanal:

  • Variable: representa la cantidad de kg vendidos semanalmente.

Se busca el valor de tal que el ingreso iguale al costo, es decir:

O equivalentemente, encontrar la raíz de:

Método de la Secante

El método de la secante es un procedimiento numérico para encontrar raíces de funciones. Utiliza dos aproximaciones iniciales y genera sucesivas aproximaciones mediante la fórmula:

  • Se parte de dos valores iniciales y .

  • Se calcula y .

  • Se obtiene usando la fórmula anterior, y así sucesivamente.

Aplicación Numérica

En el ejemplo, se utilizan los siguientes valores iniciales:

Se calculan los valores de la función en cada iteración:

k

0

50

-17.17

1

81.81

0.28

2

82.35

0.00023

La secuencia muestra que la raíz se aproxima a kg.

Interpretación y Conclusión

  • La cantidad óptima de producto a vender semanalmente para igualar el ingreso y el costo es aproximadamente 82.35 kg.

  • El método de la secante es útil cuando la función no es fácilmente factorizable o derivable de forma sencilla.

Ejemplo de Aplicación

Suponga que una empresa desea saber cuántos kg de un producto debe vender para no tener pérdidas ni ganancias (punto de equilibrio). Utilizando el método de la secante y las funciones dadas, se determina que el punto de equilibrio es aproximadamente 82.35 kg.

Secant method calculations for cost and revenue functions

Additional info: El método de la secante es una técnica iterativa de aproximación de raíces, especialmente útil en problemas de optimización económica y de ingeniería donde las funciones involucradas no tienen soluciones analíticas simples.

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