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Evaluación de $T^{(n)}$ y $x(\xi ,y)$ usando parámetros.

Ahora queremos una nueva representación para poder calcular el polinomio característico $x(\lambda ,Y)$, con lo cual podemos calcular la matriz $T^{(n)}$ para esto es necesario poner los elementos de la matriz de transferencia en términos de los parámetros $Y$ y $\xi$ definidos por (4.1) y (4.2) respectivamente.

Con esta notación resulta:

\begin{displaymath}
\begin{array}{ccl}
\gamma & = & \alpha = -4Y \\
\beta & = & (4Y +1) (2 -4\xi) \\
\delta & = & -1
\end{array}\end{displaymath} (4.34)

Por lo tanto la matriz de transferencia resulta de la forma:

\begin{displaymath}
T =\left[\begin{array}{cccc}
-4Y & 2(4Y+1)(1-2\xi) & -4Y ...
... 0 \\
0 & 1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 1 & 0
\end{array}\right]
\end{displaymath} (4.35)

Empleando la ecuación (4.7) para el polinomio característico de $T$ en función de sus raíces resulta

\begin{displaymath}
x(\varepsilon ,\xi) =(\mu^2 -2\mu\cosh\phi_1 +1)(\mu^2 -2\mu\cosh\phi_2 +1)
\end{displaymath} (4.36)

En donde:

\begin{eqnarray*}
\cosh\phi_1 & = a = & \frac{1}{2} (\varepsilon +\frac{1}{\var...
... }) \\
\cosh\phi_2 & = b = & \frac{1}{2} (\xi +\frac{1}{\xi})
\end{eqnarray*}



efectuando el producto indicado en (4.36) resulta

\begin{displaymath}
x(\varepsilon ,\xi) =\mu^4 -2\mu^3(\cosh\phi_1 +\cosh\phi_2)...
...\cosh\phi_1\cosh\phi_2)
-2\mu (\cosh\phi_1 +\cosh\phi_2) +1
\end{displaymath}

Comparando esta última ecuación, con la ecuación (4.6) junto con los parámetros dados por (4.34) resulta
$\displaystyle 4Y$ $\textstyle =$ $\displaystyle - 2(\cosh\phi_1 +\cosh\phi_2 )$  
       
$\displaystyle Y$ $\textstyle =$ $\displaystyle -\frac{1}{2}(\cosh\phi_1 +\cosh\phi_2 )$ (4.37)

Comparando el coeficiente de $\mu^2$ resulta
$\displaystyle 2(1+2\cosh\phi_1\phi_2 )$ $\textstyle =$ $\displaystyle -2(4Y +1)(1-2\xi)$  
$\displaystyle 1+2\cosh\phi_1 \cosh\phi_2$ $\textstyle =$ $\displaystyle -(1-2\xi) (1+4Y)$ (4.38)

Comparando el coeficiente de $\mu $ resulta:
$\displaystyle -4Y$ $\textstyle =$ $\displaystyle 2(\cosh\phi_1 +\cosh\phi_2)$  
$\displaystyle \cosh\phi_1$ $\textstyle =$ $\displaystyle -2Y -\cosh\phi_2$ (4.39)

Por otra parte anteriormente definimos que $\cosh\phi =C$, por analogía definamos:

\begin{displaymath}
\cosh\phi_1 =C_1 \mbox{\hspace{.2in} y \hspace{.2in}} \cosh\phi_2 =C_2
\end{displaymath} (4.40)

Usando la ecuación (4.38), junto con las ecuaciones (4.39) y (4.40) resulta:

\begin{displaymath}
1+2C_1 (-2Y-C_1 ) = -(1-2\xi) (1+4Y)
\end{displaymath}

Solucionando para $C_1$ tenemos

\begin{displaymath}
C_1 =-Y\pm \sqrt{Y^2 +\frac{1}{2} [1+(1-2\xi)(1+4Y)]}
\end{displaymath}

Y reduciendo términos en el radicando resulta:
$\displaystyle C_1$ $\textstyle =$ $\displaystyle -Y+\sqrt{(Y+1)^2 -\xi(1+4Y)}$  
      (4.41)
$\displaystyle C_2$ $\textstyle =$ $\displaystyle -Y-\sqrt{(Y+1)^2 -\xi(1+4Y)}$  

En términos de las ecuaciones dadas por (4.41), podemos evaluar $T^{(n)}$ por lo tanto $x(\xi ,Y)$. Además este sistema de coordenadas lo utilizamos para graficar el espectro de frecuencias obtenido a partir de la condición de que el menor de la matriz $T^{(n)}$ es cero, esto es:

\begin{displaymath}
T_{11}^{(m)} = \left\vert\begin{array}{ll}
q_{11} (\lambd...
...21} (\lambda ) & q_{22} (\lambda )
\end{array}\right\vert =0
\end{displaymath}


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seck1 2001-08-21