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Métodos Numéricos y Simulaciones en Astrofísica Parte 6: Ecuaciones Diferenciales

Métodos Numéricos y Simulaciones en Astrofísicargh/arch/pg2/met-simu-6.pdf5.Método de integración trapezoidal: O(h3) Variantes del Método de Euler Método de integración: Se

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Métodos Numéricos y Simulacionesen Astrofísica

Parte 6: Ecuaciones Diferenciales

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• Para resolver ecuaciones diferenciales tenemos que considerar que:– Si la función f es “suficientemente suave”, entonces:

• Existe una solución y es única

• Se podrá aproximar lo suficientemente bien aplicando algún método de cálculo

– Para evaluar si f es “suficientemente suave”:• Continuidad de Lipschitz• Suave y uniformemente monótona decreciente

Criterios

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Criterios

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Criterios

Ejemplo:

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Criterios

Ejemplo:

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Criterios

Existencia y unicidad:

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Método de Euler

• Planteo analítico (Taylor):

• Término residual:

• Error de truncamiento:

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Método de Euler

O(h)

Estimación del error:

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Método de Euler

Estimación del error:

mC

kCC

yChytyCyty

h

tTTtCy

yf

VersionIIMethodsEulerforEstimateError

TtkkTtk

2

1

and , as 01, where

")()(max

small,ly sufficient for Then

. somefor ]),([ solution that theassume

and , in decreasing monotoneuniformly and smooth be Let

) , ' ( 6.4 Theorem

00

],[,000

002

0

=

∞→→≤

+−≤−

>∈

∞≤

O(h)

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Método de Euler

Estimación del error:

Ambos teoremas muestran que el método de Euler es de primer orden (O(h)), y que:– Si f es contínua de Lipschitz, entonces el producto de

la constante por el error inicial y el paso pueden resultan en valores grandes y rápidamente crecientes.

– Si f es suave y uniformemente monótona decreciente, las constantes en la estimación del error están acotadas para todo n.

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Método de Euler

Estimación del error:

Cómo se ve afectado el error inicial por f?– Si f es monótona decreciente, el efecto del error

inicial decrece rápidamente. – Si f es soIo contínua de Lipschitz, cualquier error

inicial puede ser amplificado en forma exponencial.

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Variantes del Método de Euler

Ecuación diferencial:

Método de Euler:

1. Euler hacia atrás:

2. Punto intermedio:

O(h)

O(h)

O(h2)

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

Definimos:

Entonces:

Polinomiode

Lagrange

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

O(h2)

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

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Variantes del Método de Euler

Métodos de interpolación:

3. Método interpolar:

4. Método interpolar:

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Variantes del Método de Euler

Método de integración:

Suma de Riemann:

Regla del trapecio:

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Variantes del Método de Euler

Método de integración:

Ecuación diferencial:

La integro en (t,t+h):

Aplico regla trapecio:

5. Método de integración trapezoidal:O(h3)

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Variantes del Método de Euler

Método de integración:

Se puede aplicar una regla de punto intermediopara integrar:

6. Método de integración de punto medio:

O(h3)

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Variantes del Método de Euler

Análisis:

• Los métodos 2 a 6 son de orden superior al Euler.• Los métodos 2 a 4 son métodos de paso múltiple porque dependen de aproximaciones a más de un valor de la función desconocida.• Los métodos 1, 4 y 5 dependen de f(tn+1,yn+1) por lo cual no se puede encontrar directamente una aproximación yn+1. Estos son métodos implícitos, mientras que el 2 y 3 son métodos explícitos.

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Residuo y error de truncamiento

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Residuo, truncamiento y consistencia

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Residuo, truncamiento y consistencia

Ejemplo:

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Estabilidad

Si Yn es el valor real de Y en la n-esima iteración:

Pero se utilizan valores calculados yn:

Donde:

Entonces:

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Estabilidad

Restando la primera expresión:

O lo que es lo mismo:

Generalizando:

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Estabilidad

Entonces, si se asume una solución oscilante podemos escribir:

Lo que permite fijar h: