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Nicolás' blog

Reto de métodos numéricos

Nicolás Guarín-Zapata

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Por el próximo mes estaré escribiendo un programa por día para algunos métodos numéricos conocidos en Python y Julia. Está destinado a ser un ejercicio, entonces no espere que el código sea lo suficientemente bueno para un uso real. Además, debo mencionar que casi no tengo experiencia con Julia, por lo que probablemente no será Julia idiomático sino Julia más parecido a Python.

Día 1: Método de bisección

El primer método a considerar es el método de bisección. Este método se usa para resolver la ecuación \(f(x) = 0\) para \(x\) real, y \(f\) continua. Se empieza con un intervalo \([a,b]\), donde \(f(a)\) y \(f(b)\) deben tener signos opuestos. El método procede partiendo a la mitad el intervalo y seleccionando el subintervalo en donde aparece la solución, es decir, el signo de la función cambia.

Usaremos la función \(f(x) = \cos(x) - x^2\) para probar los códigos, y el intervalo inicial es [0, 1].

A continuación están los códigos:

Python

from __future__ import division, print_function
from numpy import log2, ceil, abs, cos

def bisection(fun, a, b, xtol=1e-6, ftol=1e-12):
    if fun(a) * fun(b) > 0:
        c = None
        msg = "The function should have a sign change in the interval."
    else:
        nmax = int(ceil(log2((b - a)/xtol)))
        for cont in range(nmax):
            c = 0.5*(a + b)
            if abs(fun(c)) < ftol:
                msg = "Root found with desired accuracy."
                break
            elif fun(a) * fun(c) < 0:
                b = c
            elif fun(b) * fun(c) < 0:
                a = c
            msg = "Maximum number of iterations reached."
    return c, msg

def fun(x):
    return cos(x) - x**2

print(bisection(fun, 0.0, 1.0))

Con resultado

(0.824131965637207, 'Maximum number of iterations reached.')

Julia

function bisection(fun, a, b, xtol=1e-6, ftol=1e-12)
    if fun(a) * fun(b) > 0
        c = nothing
        msg = "The function should have a sign change in the interval."
    else
        nmax = ceil(log2((b - a)/xtol))
        for cont = 1:nmax
            c = 0.5*(a + b)
            if abs(fun(c)) < ftol
                msg = "Root found with desired accuracy."
                break
            elseif fun(a) * fun(c) < 0
                b = c
            elseif fun(b) * fun(c) < 0
                a = c
            end
            msg = "Maximum number of iterations reached."
        end
    end
    return c, msg
end

function fun(x)
    return cos(x) - x^2
end

println(bisection(fun, 0.0, 1.0))

Con resultado

(0.824131965637207, "Maximum number of iterations reached.")

En este caso, ambos códigos están bastante cerca. El código de Python tiene 25 líneas, mientras que el de Julia 27. Como se esperaba, los resultados son iguales.

Edición (2017-10-02)

Como sugirió Edward Villegas, decidí comparar los tiempos de ejecución. Usé %timeit para IPython y @benchmark (de BenchmarkTools) para Julia.

En IPython, tenemos

%timeit bisection(fun, 0.0, 2.0)

con resultado

10000 loops, best of 3: 107 µs per loop

Y en Julia, tenemos

@benchmark bisection(fun, 0.0, 2.0)

con resultado

BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  48 bytes
  allocs estimate:  2
  --------------
  minimum time:     1.505 μs (0.00% GC)
  median time:      1.548 μs (0.00% GC)
  mean time:        1.604 μs (0.00% GC)
  maximum time:     38.425 μs (0.00% GC)
  --------------
  samples:          10000
  evals/sample:     10

Parece que la versión de Julia es alrededor de 100 veces más rápida que su equivalente en Python.

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