Método de Euler: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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</pre>
Erro 2: Curva de erro pra diferentes dt
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import numpy as np                #Biblioteca com recursos matemáticos
import matplotlib.pyplot as plt  #Biblioteca para plotar gráficos
N0 =10**6;lam=0.001              #Parâmetros
dt1=100;dt2=200;dt3=50
def sol_metodo(dt,N0,lam):
  """Função para calcular a solução de acordo com o método de Euler e
  retornar o erro comparado a solução analítica e o tempo equivalente"""
  #dt  - Intervalo do passo
  #N0  - Número inicial de Núcleos
  #lam  - Lambda
  N=[N0]            #Solução
  D=[0]            #Erro
  T=[0]            #Tempo
  frac = (1-lam*dt) #Funçao calculada
  for i in range(1,int(4000/dt)+1):    #Vamo calcular os passos necessários para 4000s
    N.append(frac*N[i-1])              #Solução numérica
    T.append(i*dt)                    #Tempo no qual achamos a solução
    err=abs(N[i]-N0*np.exp(-lam*T[i])) #Erro
    D.append(err)                      #Guardamos o erro
  return(D,T)                          #Retorno o erro
(D1,T1) = sol_metodo(dt1,N0,lam)      #Solução para dt1
(D2,T2) = sol_metodo(dt2,N0,lam)      #Solução para dt2
(D3,T3) = sol_metodo(dt3,N0,lam)      #Solução para dt3
#Construimos o gráfico
plt.plot(T1,D1,color='blue', label='dt = '+str(dt1)+' s')              #Solução para dt1
plt.plot(T2,D2,color='orange', label='dt = '+str(dt2)+' s')            #Solução para dt2
plt.plot(T3,D3,color='green', label='dt = '+str(dt3)+' s')            #Solução para dt3
plt.title('Comparação dos erros para dierentes dt (Euler explícito)')  #Título
plt.legend()                                                          #Legenda das curvas
plt.xlabel('Tempo [s]');plt.ylabel('Erro[abs(N-Nmétodo)]')            #Legenda dos eixos
plt.ticklabel_format(style='plain')                                    #Desativar a notação científica
plt.show()                                                            #Exibir o resultado
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Edição das 21h34min de 29 de janeiro de 2022

Euler explícito

A grande maioria das equações diferenciais de primeira ordem não podem ser resolvidas analiticamente. Para o comportamento a longo prazo de uma solução podemos tentar esboçar um campo de direções, mas se precisamos conhecer mais especificamente como uma solução se comporta, precisamos de outra ferramenta. Os métodos numéricos nos permitem obter soluções aproximadas para as equações diferenciais.

Começando com uma problema genérico de valor inicial:

Considerando que conhecemos a função e os valores na condição inicial, assumimos que é tudo contínuo de forma que sabemos que uma solução de fato vai existir. Temos então para :

Dessa forma podemos escrever uma reta tangente à curva no ponto usando a inclinação :

Para visualizar melhor esta equação, podemos fazer , ficmos então com . Desta forma, fica ainda mais evidente que esta é uma equação de reta com inclinação , e quando temos , ou seja, uma reta que passa pelo ponto . Para temos apenas um deslocamento no eixo.

Então se é perto o suficiente de , a equação da reta vai estar perto do valor atual da solução em . Então podemos escrever:

Podemos repetir o processo, usando agora como valor inicial, então:

Ou de maneira genérica:

Podemos ainda reescrever o passo como , de forma que ficamos com:

Outra forma de visualizar o resultado, é considerar a reta:

Como a solução aproximada para o intervalo . Então com um conjunto de retas podemos ter uma aproximação para a solução como um todo.

Exemplo

O primeiro exemplo de aplicação é o decaimento radiativo, cuja equação diferencial é:

Onde é a quantidade de partículas que sofrem o decaimento e a taxa no qual o decaimento ocorre.

  • Notem que a mesma equação pode descrever a diminuição de uma população estéril ( sendo a quantidade de indivíduos vivos e a taxa de mortalidade) ou a descarga de um circuito RC.
  • A aplicação do método a este exemplo de primeira ordem nos leva a seguinte relação de recorrência

Ou mais explicitamente:

Implementando:

import matplotlib.pyplot as plt   #Biblioteca para plotar gráficos
N =[10**6];Np=100;lam=0.1;dt=0.1  #Parâmetros

fac = 1-lam*dt                    #Função calculada
for i in range(Np):               #Vamo calcular Np passos
  N.append(fac*N[i])              #Salvamos o novo valor
  print(i*dt,N[i])                #printamos o resultado

plt.plot(N)                       #Construimos o gráfico
plt.show()                        #Plotamos

Euler implícito

A equação da reta obtida no euler explícito pode ser obtida a partir da definição da derivada:

Mas também podemos escrever a derivada como:

Mantendo a notação:

O termo não é conhecido, por isso temos uma equação implícita para . Métodos implícitos podem ser usados quando temos restrições muito rigorosas no método explícito devido a condições de estabilidade.

Exemplo

Trabalhando novamente com o decaimento radioativo:

Vamo ter então:

Ou mais explicitamente:

Uma comparação entre os dois métodos de Euler para o caso do decaimento é simples. Lembando da fórmula recursiva de ambos os casos:

E fazendo uma expansão em série de Taylor em torno de , escrevendo , temos:

Então os termos são iguais até a primeira ordem, sendo assim uma boa aproximação.

Implementando o método de euler implícito, temos:

import matplotlib.pyplot as plt  #Biblioteca para plotar gráficos
N =[10**6];Np=100;lam=0.1;dt=0.1 #Parâmetros

fac = 1+lam*dt                   #Função calculada
for i in range(Np):              #Vamo calcular Np passos
  N.append(N[i]/fac)             #Salvamos o novo valor
  print(i*dt,N[i])               #printamos o resultado

plt.plot(N)                      #Construimos o gráfico
plt.show()                       #Plotamos

Avaliação de erro

Erros computados

Erro 1: curva numérica vs exata

import numpy as np                #Biblioteca com recursos matemáticos
import matplotlib.pyplot as plt   #Biblioteca para plotar gráficos
N0 =10**6;Np=40;lam=0.001;dt=100  #Parâmetros

exp = 1-lam*dt                    #Função calculada para o método explícito
imp = 1+lam*dt                    #Função calculada para o método implícito
NE  = [N0]                        #Lista de valore para o método explícito
NI  = [N0]                        #Lista de valore para o método implícito
T   = [0]                         #Lista de tempos no qual vamos calcular N

#Solução numérica
for i in range(0,Np):             #Vamo calcular Np passos
  NE.append(exp*NE[i])            #Explícito
  NI.append(NI[i]/imp)            #Implícito
  T.append((i+1)*dt)              #Tempo

#Solução analítica
t = np.arange(0.0, 4000, 1)       #Tempo
NA =N0*np.exp(-lam*t)             #Solução

#Construimos o gráfico
plt.plot(T,NE,color='blue', label='Explícito')                             #Solução explícita
plt.plot(T,NI,color='orange', label='Implícito')                           #Solução implícita    
plt.plot(t,NA,color='green', label='Sol. Exata')                           #Solução exata           
plt.title('Decaimento radioativo para  λ = '+str(lam)+' e dt = '+str(dt))  #Título
plt.legend()                                                               #Legenda das curvas
plt.xlabel('Tempo [s]');plt.ylabel('Número de Núcleos [N]')                #Legenda dos eixos
plt.ticklabel_format(style='plain')                                        #Desativar a notação científica
plt.show()                                                                 #Exibir o resultado

Erro 2: Curva de erro pra diferentes dt

import numpy as np                #Biblioteca com recursos matemáticos
import matplotlib.pyplot as plt   #Biblioteca para plotar gráficos
N0 =10**6;lam=0.001               #Parâmetros
dt1=100;dt2=200;dt3=50

def sol_metodo(dt,N0,lam):
  """Função para calcular a solução de acordo com o método de Euler e
  retornar o erro comparado a solução analítica e o tempo equivalente"""
  #dt   - Intervalo do passo
  #N0   - Número inicial de Núcleos
  #lam  - Lambda
  N=[N0]            #Solução
  D=[0]             #Erro
  T=[0]             #Tempo
  frac = (1-lam*dt) #Funçao calculada
  for i in range(1,int(4000/dt)+1):    #Vamo calcular os passos necessários para 4000s
    N.append(frac*N[i-1])              #Solução numérica
    T.append(i*dt)                     #Tempo no qual achamos a solução
    err=abs(N[i]-N0*np.exp(-lam*T[i])) #Erro
    D.append(err)                      #Guardamos o erro
  return(D,T)                          #Retorno o erro

(D1,T1) = sol_metodo(dt1,N0,lam)       #Solução para dt1
(D2,T2) = sol_metodo(dt2,N0,lam)       #Solução para dt2
(D3,T3) = sol_metodo(dt3,N0,lam)       #Solução para dt3

#Construimos o gráfico
plt.plot(T1,D1,color='blue', label='dt = '+str(dt1)+' s')              #Solução para dt1
plt.plot(T2,D2,color='orange', label='dt = '+str(dt2)+' s')            #Solução para dt2
plt.plot(T3,D3,color='green', label='dt = '+str(dt3)+' s')             #Solução para dt3
plt.title('Comparação dos erros para dierentes dt (Euler explícito)')  #Título
plt.legend()                                                           #Legenda das curvas
plt.xlabel('Tempo [s]');plt.ylabel('Erro[abs(N-Nmétodo)]')             #Legenda dos eixos
plt.ticklabel_format(style='plain')                                    #Desativar a notação científica
plt.show()                                                             #Exibir o resultado

Erro teórico

Principais materiais utilizados

  1. Forward and Backward Euler Methods (Michael Zeltkevic, Instituto de Tecnologia de Massachusetts)
  2. Euler's Method (Paul Dawkins, Universidade Lamar)
  3. Método de Euler (REAMAT, UFRGS)