Método de Verlet: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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= Exemplo =  
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Aplicando o algoritmo para:
 
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>
<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>.


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Edição das 05h44min de 25 de fevereiro de 2022

O método

Para o método de Euler implícito havíamos utilizado a derivada a esquerda:

Então se a segunda derivada é , pela definição, da derivada a direita:

Logo utilizando as aproximações:

Isolando então :

Temos o método de Verlet. Podemos notar que precisamos conhecer em dois tempos anteriores. Podemos utilizar outro algoritmo para o primeiro passo. Se é posição, então logo podemos reescrever:

Para calcular a energia, podemos obter a velocidade então utilizando a derivada centrada:

Alternativamente podemos obter o mesmo resultado em termos da expansão de Taylor:

Somando os dois termos, ficamos então com:

Obtemos então não só o algoritmo de Verlet, além de que sabemos que é uma expansão até a terceir ordem. Então o erro envolvido na truncação é , e este é o erro local, associao a um único passo.

Além disso, se fizermos a diferença, obtemos o algoritmo da velocidade:

Então:

Logo temos um erro na velocidade. Além do erro de truncação associado ao método de dierenças finita e que decai com o decaimento de , também podemos lembrar que um erro de arredondamento, pois o computador usa uma quantidade finita de memória para representar os números. Isto, é, existe um número em que para qualquer número então . é o maior número que pode ser somado a sem alterar o resultado.

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
#Valores iniciais
x=[1]; v=[0]; t=[0] ; E=[k*(x[0]**2)/2+m*(v[0]**2)/2] 
#Parâmetros
dt  = 0.1 ; tau = 2*np.pi; tf=4*tau ; Np= int(tf/dt)

#Método de Euler-Cormer para obter o primeiro passo:
x.append(x[0]+dt*v[0])  
t.append(dt)

#Método de Verlet:
for it in range(1,Np):
  x.append(-w2*x[it]*dt*dt-x[it-1]+2*x[it]) #Método de Verlet
  v.append((x[it+1]-x[it-1])/(2*dt))
  E.append(k*x[it]**2/2+m*v[it]**2/2)
  t.append(dt+it*dt)

#plt.plot(t,x)
#plt.plot(t[:len(t)-1],v) #Velocidade tem um elemento a menos
#plt.plot(t[:len(t)-1],E)
plt.plot(x[:len(x)-1],v)

Principais materiais utilizados

  1. The Second Derivative (Matthew Boelkins, David Austin & Steven Schlicker; LibreTexts)