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El método de euler, un procedimiento de integración numérica para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias a partir de un valor inicial dado. Se explica cómo funciona el método, se muestra un ejemplo de aplicación y se discuten algunas de sus limitaciones. También se introduce el método de euler mejorado (heun) como una forma de mejorar la precisión sin necesidad de reducir el tamaño de paso. El documento proporciona código en matlab para implementar ambos métodos y analizar los resultados. En general, el documento ofrece una introducción detallada al método de euler y sus variantes, lo que lo hace útil para estudiantes y profesionales interesados en métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales.
Tipo: Diapositivas
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Método de Euler
En matemática y computación, el método de
Euler, llamado así en honor a Leonhard Euler,
es un procedimiento de integración numérica
para resolver ecuaciones diferenciales
ordinarias a partir de un valor inicial dado.
Método de Euler
● Ecuaciones diferenciales ordinarias:
● Recordemos el problema del paracaidista:
● El método utilizado fue de la forma general
● Nuevo valor = valor anterior + pendiente × tamaño de paso
● En términos matemáticos:
dy
dx
=f (x , y)
y i+ 1
= y i
+Φ h
Método de Euler
Método de Euler
Considerando la ecuación:
La primera derivada ofrece una estimación
directa de la pendiente en xi
y i+ 1
= y i
+Φ h
Φ=(x i
, y i
)
Ejemplo
Evaluar la ecuación:
Desde x=0 hasta x=
Con un tamaño de paso de 0.
Consideramos que resolviendo la ecuación
aplicando integrales tenemos:
dy
dx
=− 2 x
− 20 x+8.
y=−0.5 x
− 10 x
+8.5 x+ 1
Análisis
Evaluamos la ecuacion conociendo los
valores reales (integrando)
dy
dx
=− 2 x
− 20 x+8.
y=−0.5 x
− 10 x
+8.5 x+ 1
Solucion Numérica
clear ; clc ; x1 = 0 ; x2 = 4 ; y1 = 1 ; h = 0.5 ; f = @( x ) -( 2 ***** x ^ 3 ) + ( 12 ***** x ^ 2 ) - ( 20 ***** x ) + 8.5 ; y = []; x = []; pos = 1 ; for i = x1 : h : x val_x = i ; if i == x val_y = y1 + h *f( val_x) ; % analizar la grafica del analisis euler analitico
else val_y = y ( pos - 1 ) + h *f( val_x) ; end x = [ x val_x ]; y = [ y val_y ]; pos = pos + 1 ; end disp ([ x ' y ']); plot ( x , y );
En la primera iteracion se considera el valor
de y(0) = 1, de acuerdo al analisis analitico
Solución Numérica
¿Que pasa si se cambia h a 0.1?
¿Que pasa si analizamos ambas soluciones para ver
el error?
Método de Euler
El método de Euler se puede mejorar para lograr
mayor precisión sin necesidad de depender del
tamaño de paso
Esto se logra con los métodos de Runge-Kutta
Problemas del método de Euler
● Aproximando la pendiente por su valor en el punto
extremo izquierdo.
● Se obtiene una mejor aproximación si tomamos el
promedio de sus valores en los puntos extremos, es
decir usar una segunda pendiente
x i+ 1
=x i
+h
y i+ 1
= y i
, y i
)h
y i+ 1
= y i
+[f (x i
, y i
)+ f (x i+ 1
, y i+ 1
)]h
Euler Mejorado
y i+ 1
= y i
, y i
)h
u i+ 1
= y i
h
k 2
=f (x i+ 1
,u i+ 1
)
Usando nuevamente la fórmula de Euler,
encontramos la nuevo fórmula para Euler
mejorado
y i+ 1
= y i
+hk (^) k=
k 1
+k 2
2
Renombramos la
variable y para el
metodo original de
Euler
y → u
u i+ 1
= y i
, y i
)h