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Métodos Numéricos - MCC613
Cap9: Métodos adaptativosCap9: Métodos adaptativosy sistemas rígidosy sistemas rígidos
Prof: J. Solano
Universidad Nacional de IngenieríaFacultad de Ciencias
Maestría en Ciencia de la Computación
Métodos NuméricosMCC613
Métodos Numéricos - MCC613
Métodos RK adaptativosMétodos RK adaptativos
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Pasos de tamaño constante pueden ser un problema.
En este caso lo mejor es un paso de tamaño variable, adaptable al problema.
Algoritmos que se "adaptan" a la trayectoria de la solución, se dice que tienen un control adaptable de tamaño de paso.
La implementación de tales enfoques requiere que se obtenga una estimación del error de truncamiento local en cada paso.
Esta estimación de error puede servir como base para acortar o alargar el tamaño del paso.
Métodos Numéricos - MCC613
Métodos adaptativos y de paso múltipleMétodos adaptativos y de paso múltiple
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Propósito:
Usar un paso de integración pequeño en regiones de alto gradiente (cambio abrupto)
Ajuste automática del cambio de paso
Métodos Numéricos - MCC613
Métodos RK adaptativosMétodos RK adaptativos
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Implementación de tales enfoques requiere estimación del error de truncamiento local en cada paso. Esta estimación de error puede servir como base para acortar o alargar el tamaño del paso.
Antes de continuar, debemos mencionar que, aparte de resolver EDO, estos métodos se pueden usar para evaluar integrales definidas. La evaluación de la integral definida
que es equivalente a resolver la ecuación diferencial
para y(b) dado y(a)=0.
Dos enfoques:
Step halving (Reducir a la mitad)
Métodos RK embebidos
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Métodos Step halvingMétodos Step halving
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Estimar el error local usando dos pasos diferentes
Resolver dos veces cada paso:
una vez con un paso completo
y luego dos con ½ pasos
Ej: calcular la solución dos veces usando el método RK de 4to orden
x1 estimación con un paso completo
x2 estimación con dos medios pasos
Corrección del error estimado de 5to orden
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Métodos RK4 adaptivoMétodos RK4 adaptivo
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Asumiendo que x(t) es la solución exacta, con un paso completo h
Con dos pasos de h/2
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Métodos RK4 adaptivoMétodos RK4 adaptivo
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Métodos RK4 adaptivoMétodos RK4 adaptivo
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Para RK4 el error por truncado es del orden h5, entonces
Con dos pasos de h/2
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Métodos RK4 adaptivoMétodos RK4 adaptivo
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Métodos RK4 adaptivoMétodos RK4 adaptivo
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Métodos RK embebidosMétodos RK embebidos
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Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)
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Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)
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Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)
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Métodos Numéricos - MCC613
Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)
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Métodos Numéricos - MCC613
Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)
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Métodos Numéricos - MCC613
Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)Métodos RK embebidos (algoritmo BS23)
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Métodos RK FehlbergMétodos RK Fehlberg
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Métodos Numéricos - MCC613
Métodos RK FehlbergMétodos RK Fehlberg
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Métodos RK FehlbergMétodos RK Fehlberg
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Métodos RK FehlbergMétodos RK Fehlberg
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AlgoritmoAlgoritmo
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Control del tamaño del pasoControl del tamaño del paso
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Ajuste del tamaño del pasoAjuste del tamaño del paso
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EjemploEjemplo
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Métodos multipasoMétodos multipaso
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Métodos multipasoMétodos multipaso
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Métodos multipasoMétodos multipaso
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Métodos multipasoMétodos multipaso
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Métodos Numéricos - MCC613
Métodos multipasoMétodos multipaso
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Caso: polinomio de orden 1Caso: polinomio de orden 1
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Método de Adams-BashforthMétodo de Adams-Bashforth
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Funciones en MatlabFunciones en Matlab
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