Método de Leapfrog: mudanças entre as edições
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Partindo da ideia que uma inclinação entre dois em uma curva é uma aproximação muito melhor da derivada no ponto médio em alguma das extremidades<ref>[https://young.physics.ucsc.edu/115/leapfrog.pdf https://young.physics.ucsc.edu/115/leapfrog.pdf] (Peter Young, Universidade da California)</ref>., e tendo as seguintes equações do movimento: | |||
<math display="block">\begin{align} | |||
\frac{dx}{dt} & =v\\ | |||
\frac{dv}{dt} & =a\end{align}</math> | |||
Sendo a [[Derivada Numérica | derivada numérica]]: | |||
<math display="block">\begin{align} | |||
v\left(t\right) & \approx\frac{x\left(+\Delta t\right)-x\left(t-\Delta t\right)}{2\Delta t}\\ | |||
& \approx\frac{x\left(t+\Delta t/2\right)-x\left(t-\Delta t/2\right)}{\Delta t}\end{align}</math> | |||
Então para a equação da velocidade temos que: | |||
<math display="block">v\left(t+\Delta t/2\right)\approx\frac{x\left(t+\Delta t\right)-x\left(t\right)}{\Delta t}</math> | |||
Ou ainda: | |||
<math display="block">x\left(t+\Delta t\right)=x\left(t\right)+v\left(t+\Delta t/2\right)\Delta t</math> | |||
E aplicando a mesma ideia para a aceleração: | |||
<math display="block">a\left(t\right)\approx\frac{v\left(t+\Delta t/2\right)-v\left(t-\Delta t/2\right)}{\Delta t}</math> | |||
Logo: | |||
<math display="block">v\left(t+\Delta t/2\right)=a\left(t\right)\Delta t+v\left(t-\Delta t/2\right)</math> | |||
Temos então: | |||
<math display="block">\begin{align} | |||
v\left(t+\Delta t/2\right) & =v\left(t-\Delta t/2\right)+a\left(t\right)\Delta t\\ | |||
x\left(t+\Delta t\right) & =x\left(t\right)+v\left(t+\Delta t/2\right)\Delta t\end{align}</math> | |||
= Exemplo = | |||
Aplicando o algoritmo para o sistema massa-mola visto no [[Método de Euler-Cromer | método de Euler-Cromer]]: | |||
<math display="block"> \frac{d^{2}x}{dt^{2}}=-\frac{k}{m}x=-\omega^{2}x </math> | |||
Podemos ressaltar ainda que <math>a =-\omega^{2}x </math> e <math> \frac{dv}{dt}=\frac{d^{2}x}{dt^{2}}</math>. | |||
<pre> | <pre> | ||
import matplotlib.pyplot as plt #Biblioteca para plotar gráficos | |||
import numpy as np #Biblitoeca de cálculos científicos | |||
#Constantes | |||
m=1 ; k= 1.; w2= k/m | |||
#Parâmetros | |||
dt = 0.1 ; tau = 2*np.pi; tf=4*tau ; Np= int(tf/dt) | |||
#Valores iniciais | |||
x=[1]; v0=0; tx=[0]; tv=[dt/2] | |||
#Usamo Euler-Cromer para calcular a velocidade em t=dt/2 | |||
x_temp=x[0]+(dt/2)*v0 #Posição em t=dt/2 | |||
v=[v0-(dt/2)*x_temp*w2] #Velocidade em t=dt/2 | |||
#Método Leapfrog | |||
for it in range(Np): | |||
x.append(x[it]+dt*v[it]) | |||
tx.append(dt+it*dt) | |||
v.append(v[it]-w2*x[it+1]*dt) | |||
tv.append(dt/2+(1+it)*dt) | |||
#plt.plot(tx,x) | |||
#plt.plot(tv,v) | |||
#Para calcular a energia vamos pegar a média da velocidade | |||
#para termos velocidade e posição no mesmo instante | |||
vm=[v0] | |||
E=[k*(x[0]**2)/2+m*(v[0]**2)/2] | |||
for it in range(len(x)-1): | |||
vm.append((v[it+1]+v[it])/2) | |||
E.append(k*x[it+1]**2/2+m*v[it+1]**2/2) | |||
#plt.plot(tx,E) | |||
plt.plot(x,v) | |||
</pre> | </pre> | ||
= Citações = | |||
<references /> |
Edição atual tal como às 17h44min de 15 de março de 2022
Partindo da ideia que uma inclinação entre dois em uma curva é uma aproximação muito melhor da derivada no ponto médio em alguma das extremidades[1]., e tendo as seguintes equações do movimento:
Sendo a derivada numérica:
Então para a equação da velocidade temos que:
Ou ainda:
E aplicando a mesma ideia para a aceleração:
Logo:
Temos então:
Exemplo
Aplicando o algoritmo para o sistema massa-mola visto no método de Euler-Cromer:
Podemos ressaltar ainda que e .
import matplotlib.pyplot as plt #Biblioteca para plotar gráficos import numpy as np #Biblitoeca de cálculos científicos #Constantes m=1 ; k= 1.; w2= k/m #Parâmetros dt = 0.1 ; tau = 2*np.pi; tf=4*tau ; Np= int(tf/dt) #Valores iniciais x=[1]; v0=0; tx=[0]; tv=[dt/2] #Usamo Euler-Cromer para calcular a velocidade em t=dt/2 x_temp=x[0]+(dt/2)*v0 #Posição em t=dt/2 v=[v0-(dt/2)*x_temp*w2] #Velocidade em t=dt/2 #Método Leapfrog for it in range(Np): x.append(x[it]+dt*v[it]) tx.append(dt+it*dt) v.append(v[it]-w2*x[it+1]*dt) tv.append(dt/2+(1+it)*dt) #plt.plot(tx,x) #plt.plot(tv,v) #Para calcular a energia vamos pegar a média da velocidade #para termos velocidade e posição no mesmo instante vm=[v0] E=[k*(x[0]**2)/2+m*(v[0]**2)/2] for it in range(len(x)-1): vm.append((v[it+1]+v[it])/2) E.append(k*x[it+1]**2/2+m*v[it+1]**2/2) #plt.plot(tx,E) plt.plot(x,v)
Citações
- ↑ https://young.physics.ucsc.edu/115/leapfrog.pdf (Peter Young, Universidade da California)