- Elige un metodo y prueba primero con los valores por defecto.
- Lee la estimacion y el error junto con la grafica y la tabla de pasos.
- Carga otro ejemplo o copia la URL para reutilizar la misma configuracion.
Ajustes de clase: usa una demo rapida, una comparacion de series y un Monte Carlo reproducible antes de ajustar todo a mano.
Aumenta los lados de un poligono inscrito para ver una aproximacion geometrica de pi.
Grafica de convergencia
La linea roja punteada marca el valor de referencia de pi. Lee la grafica junto con la tabla de pasos.
Tabla de pasos
| Paso | Estimacion | Error absoluto | Error relativo |
|---|
Notas para clase
- El poligono es una entrada clara para mostrar la parte geometrica de pi.
- Gregory sirve para sentir que una serie puede converger, aunque lo haga lento.
- Nilakantha funciona bien justo despues de Gregory porque deja ver una mejora evidente.
- Monte Carlo muestra otra idea importante: el azar puede acercarse a un promedio estable, pero no con una curva perfectamente suave.
Preparacion de hojas y pizarra
- Fichas de álgebra
Convierte la comparacion de metodos en una pregunta de salida, una ficha o una tarea guiada.
- Generador de papel cuadriculado
Prepara hojas para que el grupo dibuje su propia lectura de la convergencia.
- Quick charts
Pega una tabla pequena y genera un grafico rapido para una diapositiva o una hoja de apoyo.
Preguntas frecuentes
Por que Monte Carlo no es exacto?
Porque usa puntos aleatorios para construir una estimacion. Con mas puntos suele mejorar, pero sigue siendo una simulacion.
Por que Gregory converge tan lento?
La serie es muy simple y cada termino cambia poco la aproximacion. Es buena para aprender la idea, no para competir en rapidez.
Por que ayudan mas lados en el poligono?
Porque el poligono inscrito se parece mas al circulo y su perimetro se acerca mejor a la circunferencia.
Que significan los digitos coincidentes?
Cuenta cuantos digitos iniciales de la estimacion coinciden con el valor de referencia antes del primer cambio.
Con que metodo conviene empezar?
Empieza por poligono, luego compara Gregory y Nilakantha, y termina con Monte Carlo para hablar de azar y reproducibilidad.