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Resultados FASE III comportamiento. Newton IASMN Generalizado PF PF Modificado 10 15 20 25 30 35 40 Iteraciones (a) Iteración vs Error Newton IASMN Generalizado PF PF Modificado 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 Tiempo(s) (b) Tiempo vs Error Figura 4.7: Comparación del error para 10√ A con A matriz gcdmat 50 × 50 Sin embargo, si el iterado inicial es definido como X0 = 2I, se obtienen los resultados mostrados en las figuras 4.8(a) y 4.8(b), se puede observar que ahora los métodos de Punto Fijo tienen un mejor comportamiento. 39
Resultados FASE III Newton IASMN Generalizado PF PF Modificado 10 15 20 25 30 35 40 Iteraciones (a) Iteración vs Error Newton IASMN Generalizado PF PF Modificado 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 Tiempo(s) (b) Tiempo vs Error Figura 4.8: Comparación del error para 10√ A con A matriz gcdmat 50 × 50 Como se puede observar en las distintas pruebas realizadas, la generalización realizada sobre el método IASMN (Algoritmo 1) presenta un buen comportamiento, pero no llega a ser un método estable, siguiendo la idea presentada en [14], el algoritmo 1 es reescrito evitando así el producto con la matriz A, las figuras 4.9(a), 4.9(b), 4.10(a), 4.10(b), 4.11(a) y 4.11(b) muestran 40
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