s2Eva_IT2010_T3 EDP elíptica, Placa no rectangular

Ejercicio: 2Eva_IT2010_T3 EDP elíptica, Placa no rectangular

la fórmula a resolver, siendo f(x,y)=20

\frac{\delta^2 u}{\delta x^2} + \frac{\delta^2 u}{\delta y^2} = f \frac{\delta^2 u}{\delta x^2} + \frac{\delta^2 u}{\delta y^2} = 20

Siendo las condiciones de frontera en los bordes marcados:

Se convierte a forma discreta la ecuación

\frac{u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}}{\Delta x^2} + \frac{u_{i,j+1} -2u_{i,j}+u_{i,j-1}}{\Delta y^2} = 20 u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j} + \frac{\Delta x^2}{\Delta y^2} \Big( u_{i,j+1} -2u_{i,j}+u_{i,j-1} \Big) = 20 \Delta x^2

siendo λ = 1, al tener la malla en cuadrícula Δx=Δy

u_{i+1,j}-4u_{i,j}+u_{i-1,j} + u_{i,j+1}+u_{i,j-1} = 20 \Delta x^2

despejando u[i,j]

u_{i,j} =\frac{1}{4}\Big(u_{i+1,j}+u_{i-1,j} + u_{i,j+1}+u_{i,j-1} - 20 \Delta x^2 \Big)

Para el ejercicio, se debe usar las fronteras para los valores de cálculo que se puede hacer de dos formas:
1. Por posición del valor en la malla [i,j]
2. Por valor xi,yj que es la forma usada cuando la función es contínua.

1. Por posición del valor en la malla

Se busca la posición de la esquina derecha ubicada en xi = 0 y yj=1.5 y se la ubica como variable ‘desde’ como referencia para ubicar los valores de las fronteras usando los índices i, j.

# valores en fronteras
# busca poscición de esquina izquierda
desde = -1 
for j in range(0,m,1):
    if ((yj[j]-1.5)<tolera):
        desde = j
# llena los datos de bordes de placa
for j  in range(0,m,1):
    if (yj[j]>=1):
        u[j-desde,j] = Ta
    u[n-1,j] = Tb(xi[n-1],yj[j])
for i in range(0,n,1):
    if (xi[i]>=1):
        u[i,m-1]=Td
    u[i,desde-i] = Tc(xi[i],yj[i])
# valor inicial de iteración

2. Por valor xi, yj

Se establecen las ecuaciones que forman la frontera:

ymin = lambda x,y: 1.5-(1.5/1.5)*x
ymax = lambda x,y: 1.5+(1/1)*x

que se usan como condición para hacer el cálculo en cada nodo

if ((yj[j]-yjmin)>tolera and (yj[j]-yjmax)<-tolera):
                u[i,j] = (u[i-1,j]+u[i+1,j]+u[i,j-1]+u[i,j+1]-20*(dx**2))/4

Para minimizar errores por redondeo o truncamiento al seleccionar los puntos, la referencia hacia cero se toma como «tolerancia»; en lugar de más que cero o menos que cero.

Con lo que se obtiene el resultado mostrado en la gráfica aumentando la resolución con Δx=Δy=0.05:

converge =  1
xi=
[0.   0.05 0.1  0.15 0.2  0.25 0.3  0.35 0.4  0.45 0.5  0.55 0.6  0.65
 0.7  0.75 0.8  0.85 0.9  0.95 1.   1.05 1.1  1.15 1.2  1.25 1.3  1.35
 1.4  1.45 1.5 ]
yj=
[0.   0.05 0.1  0.15 0.2  0.25 0.3  0.35 0.4  0.45 0.5  0.55 0.6  0.65
 0.7  0.75 0.8  0.85 0.9  0.95 1.   1.05 1.1  1.15 1.2  1.25 1.3  1.35
 1.4  1.45 1.5  1.55 1.6  1.65 1.7  1.75 1.8  1.85 1.9  1.95 2.   2.05
 2.1  2.15 2.2  2.25 2.3  2.35 2.4  2.45 2.5 ]
matriz u
[[  0.     0.     0.   ...   0.     0.     0.  ]
 [  0.     0.     0.   ...   0.     0.     0.  ]
 [  0.     0.     0.   ...   0.     0.     0.  ]
 ...
 [  0.     0.     6.67 ...  96.1   98.03 100.  ]
 [  0.     3.33   5.31 ...  96.03  98.   100.  ]
 [  0.     2.     4.   ...  96.    98.   100.  ]]
>>>

Algoritmo en Python

# Ecuaciones Diferenciales Parciales
# Elipticas. Método iterativo para placa NO rectangular
import numpy as np

# INGRESO
# Condiciones iniciales en los bordes
Ta = 100
Tb = lambda x,y:(100/2.5)*y
Tc = lambda x,y: 100-(100/1.5)*x
Td = 100
# dimensiones de la placa no rectangular
x0 = 0
xn = 1.5
y0 = 0
yn = 2.5
ymin = lambda x,y: 1.5-(1.5/1.5)*x
ymax = lambda x,y: 1.5+(1/1)*x
# discretiza, supone dx=dy
dx = 0.05 
dy = 0.05 
maxitera = 100
tolera = 0.0001

# PROCEDIMIENTO
xi = np.arange(x0,xn+dx,dx)
yj = np.arange(y0,yn+dy,dy)
n = len(xi)
m = len(yj)
# Matriz u
u = np.zeros(shape=(n,m),dtype = float)

# valores en fronteras
# busca posición de esquina izquierda
desde = -1 
for j in range(0,m,1):
    if ((yj[j]-1.5)<tolera): desde = j 

# llena los datos de bordes de placa 

for j in range(0,m,1): if (yj[j]>=1):
        u[j-desde,j] = Ta
    u[n-1,j] = Tb(xi[n-1],yj[j])
for i in range(0,n,1):
    if (xi[i]>=1):
        u[i,m-1]=Td
    u[i,desde-i] = Tc(xi[i],yj[i])
# valor inicial de iteración
# se usan los valores cero

# iterar puntos interiores
itera = 0
converge = 0
while not(itera>=maxitera and converge==1):
    itera = itera + 10000
    nueva = np.copy(u)
    for i in range(1,n-1):
        for j in range(1,m-1):
            yjmin = ymin(xi[i],yj[j])
            yjmax = ymax(xi[i],yj[j])
            if ((yj[j]-yjmin)>tolera and (yj[j]-yjmax)<-tolera):
                u[i,j] = (u[i-1,j]+u[i+1,j]+u[i,j-1]+u[i,j+1]-20*(dx**2))/4
    diferencia = nueva-u
    erroru = np.linalg.norm(np.abs(diferencia))

    if (erroru<tolera):
        converge=1

# SALIDA
np.set_printoptions(precision=2)
print('converge = ', converge)
print('xi=')
print(xi)
print('yj=')
print(yj)
print('matriz u')
print(u)

Para incorporar la gráfica en forma de superficie.

# Gráfica
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X, Y = np.meshgrid(xi, yj)
U = np.transpose(u) # ajuste de índices fila es x
figura = plt.figure()
ax = Axes3D(figura)
ax.plot_surface(X, Y, U, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.Reds)
plt.title('EDP elíptica')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

s2Eva_IT2008_T1_MN Producción petroleo

Ejercicio: 2Eva_IT2008_T1_MN Producción petroleo

Literal a

Para el cálculo de las derivadas se hace uso de las fórmulas de diferenciación presentadas en la unidad 6, y basadas en el polinomio de Taylor:

f'(x_i) = \frac{f(x_{i+1})-f(x_i)}{h} + O(h) f''(x_i) = \frac{f(x_{i+2})-2f(x_{i+1})+f(x_i)}{h^2} + O(h)
[ dia, prod, dprod, d2prod]
[[ 1.000e+00  3.345e+03 -1.000e+02  6.600e+01]
 [ 2.000e+00  3.245e+03 -3.400e+01  1.320e+02]
 [ 3.000e+00  3.211e+03  9.800e+01 -5.600e+01]
 [ 4.000e+00  3.309e+03  4.200e+01  1.900e+01]
 [ 5.000e+00  3.351e+03  6.100e+01 -2.430e+02]
 [ 6.000e+00  3.412e+03 -1.820e+02  8.700e+01]
 [ 7.000e+00  3.230e+03 -9.500e+01  9.200e+01]
 [ 8.000e+00  3.135e+03 -3.000e+00  0.000e+00]
 [ 9.000e+00  3.132e+03 -3.000e+00  0.000e+00]
 [ 1.000e+01  3.129e+03  0.000e+00  0.000e+00]]

representados en las siguientes gráfica:

literal b

Dado que las fórmlas de error usadas tienen error del orden h: O(h), el error de las fórmulas es del orden de:

h= dia[1]-dia[0] = 2-1 = 1

literal c

Para el día dos se observa un decrecimiento en la producción, tal como lo refleja el valor negativo de la primera derivada.
Sin embargo para el día siguiente, la producción no mantiene la tasa de decrecimiento, se observa la segunda derivada positiva, Empieza a «acelerar».


Las instrucciones en Python para la tabla presentada son:

# 2Eva_IT2008_T1_MN Producción petroleo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
dia = np.array( [1., 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
produccion = [3345., 3245, 3211, 3309, 3351, 3412, 3230, 3135, 3132, 3129]
produccion = np.array(produccion, dtype = float)

# PROCEDIMIENTO
n = len(dia)

# primera derivada
dp = np.zeros(n,dtype=float)
for i in range(0,n-1,1):
    dp[i] = (produccion[i+1]-produccion[i])/(dia[i+1]-dia[i])

# segunda derivada
d2p = np.zeros(n,dtype=float)
h = dia[1]-dia[0]
for i in range(0,n-2,1):
    d2p[i] = (produccion[i]-2*produccion[i+1]+ produccion[i+2])/(h**2)

tabla = np.concatenate(([dia],[produccion],[dp],[d2p]),axis=0)
tabla = np.transpose(tabla)

# SALIDA
print(" [ dia, prod, dprod, d2prod]")
print(tabla)

# gráfica
plt.subplot(121)
plt.plot(dia,produccion)
plt.xlabel('dia')
plt.ylabel('producción')
plt.grid()
plt.subplot(122)
plt.plot(dia,dp,color='green',label='dp')
plt.xlabel('dia')
plt.plot(dia,d2p,color='orange',label='d2p')
plt.axhline(0)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

s2Eva_IIT2007_T2_AN Lanzamiento vertical proyectil

Ejercicio: 2Eva_IIT2007_T2_AN Lanzamiento vertical proyectil

la ecuación del problema:

m \frac{\delta v}{\delta t} = -mg - kv|v|

se despeja:

\frac{\delta v}{\delta t} = -g - \frac{k}{m}v|v|

y usando los valores indicados en el enunciado:

\frac{\delta v}{\delta t} = -9,8 - \frac{0.002}{0.11}v|v|

con valores iniciales de:

t0 = 0 , v0 = 8 , h=0.2

Como muestra inicial, se usa Runge-Kutta de 2do Orden

iteración 1

K_1 = h\frac{\delta v}{\delta t}(0, 8) = 0.2[-9,8 - \frac{0.002}{0.11}8|8|] = -2.1927 K_2 = h\frac{\delta v}{\delta t}(0+0.2, 8 -2.1927 ) = 0.2[-9,8 - \frac{0.002}{0.11}(8 -2.1927)|8 -2.1927|] =-2.0826 v_1 = -9,8 +\frac{-2.1927-2.0826 }{2} = 5.8623 t_1 = t_0 + h = 0 + 0.2 = 0.2 error = O(h^3) = O(0.2^3) = O(0.008)

iteración 2

K_1 = h\frac{\delta v}{\delta t}(0.2, 5.8623) = 0.2[-9,8 - \frac{0.002}{0.11}(5.8623)|5.8623|] = -2.085 K_2 = h\frac{\delta v}{\delta t}(0+0.2, 5.8623 -2.085) = 0.2[-9,8 - \frac{0.002}{0.11}(5.8623 -2.085)|5.8623 -2.085|] =-2.0119 v_2 = -9,8 +\frac{-2.085-2.0119}{2} = 3.8139 t_2 = t_1 + h = 0.2 + 0.2 = 0.4

iteración 3

K_1 = h\frac{\delta v}{\delta t}(0.4, 3.8139) = 0.2[-9,8 - \frac{0.002}{0.11}( 3.8139)| 3.8139|] = -2.0129 K_2 = h\frac{\delta v}{\delta t}(0+0.2, 3.8139 -2.0129) = 0.2[-9,8 - \frac{0.002}{0.11}(3.8139 -2.0129)|3.8139 -2.0129|] =-1.9718 v_3 = -9,8 +\frac{-2.0129-1.9718}{2} = 1.8215 t_3 = t_2 + h = 0.4 + 0.2 = 0.6

Tabla y gráfica del ejercicio para todo el intervalo:

 [xi,      yi,     K1,     K2    ]
[[ 0.      8.      0.      0.    ]
 [ 0.2     5.8623 -2.1927 -2.0826]
 [ 0.4     3.8139 -2.085  -2.0119]
 [ 0.6     1.8215 -2.0129 -1.9718]
 [ 0.8    -0.1444 -1.9721 -1.9599]
 [ 1.     -2.0964 -1.9599 -1.9439]]

Algoritmo en Python

# 3Eva_IT2009_T2 EDO Taylor Seno(x)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
d1y = lambda t,v: -9.8-(0.002/0.11)*v*np.abs(v)
x0 = 0
y0 = 8
h = 0.2
a = 0
b = 1

# PROCEDIMIENTO
muestras = int((b -a)/h)+1
tabla = np.zeros(shape=(muestras,4),dtype=float)

i = 0
xi = x0
yi = y0
tabla[i,:] = [xi,yi,0,0]

i = i+1
while not(i>=muestras):
    K1 = h*d1y(xi,yi)
    K2 = h*d1y(xi+h,yi+K1)
    yi = yi + (K1+K2)/2
    xi = xi +h
    tabla[i,:] = [xi,yi,K1,K2]
    i = i+1
# vector para gráfica
xg = tabla[:,0]
yg = tabla[:,1]

# SALIDA
# muestra 4 decimales
np.set_printoptions(precision=4)
print(' [xi, yi, K1, K2]')
print(tabla)
# Gráfica
plt.plot(xg,yg)
plt.xlabel('ti')
plt.ylabel('yi')
plt.grid()
plt.show()

Tarea: Realizar iteraciones para Runge-Kutta de 4to Orden

s2Eva_IT2015_T2 Deflexión de mástil

Ejercicio: 2Eva_IT2015_T2 Deflexión de mástil

\frac{\delta ^2 y}{\delta x^2} = \frac{f}{2EI} (L-x)^2 x= 0, y = 0, \frac{\delta y}{\delta x} = 0

Ecuación en forma estandarizada:

y'' = \frac{f}{2EI} (L-x)^2

Sistema de ecuaciones

y' = z = f(x,y,z) z' = \frac{f}{2EI} (L-x)^2 = g(x,y,z)

siendo:

\frac{f}{2EI} =\frac{60}{2(1.25 \times 10 ^{-8}) (0.05)} = 4.8 \times 10^{-6}

El mástil mide L=30 m y se requieren 30 intervalos, entonces h = 30/30 = 1.

Usando muestras = tramos +1 = 31

Se plantea una solución usando Runge Kutta de 2do Orden

f(x,y,z) = z g(x,y,z) = (4.8 \times 10^{-6})(30-x)^2

Desarrollo analítico

Las iteraciones se realizan para llenar los datos de la tabla,

tabla de resultados
i xi yi zi
0 0 0 0
1 1 0.00216 0.00417
2 2 0.00835 0.00807
3 3 tarea

iteración 1

i = 0 ; x0= 0; y0 = 0; z0 = 0

K_{1y} = h f(x_0,y_0, z_0)= 1(0) = 0

 

K_{1z} = h g(x_0,y_0, z_0) = = 1(4.8 \times 10^{-6})(30-0)^2 = 0.00432 K_{2y} = h f(x_0+h,y_0+K_{1y}, z_0+K_{1z}) = = 1(0+0.00432) = 0.00432 K_{2z} = h g(x_0+h,y_0+K_{1y}, z_0+K_{1z}) = = 1(4.8 \times 10^{-6})(30-(0+1))^2 = 0.00403 y_1 = y_0 + \frac{K_{1y}+K_{2y}}{2} = = 0 + \frac{0+0.00432}{2} = 0.00216 z_1 = z_0 + \frac{K_{1z}+K_{2z}}{2} = = 0 + \frac{0.00432+0.00403}{2} = 0.00417

iteración 2

i = 2 ; x1= 1; y1 = 0.00216; z1 = 0.00417

K_{1y} = h f(x_1,y_1, z_1)= 1(0.00417) = 0.00417 K_{1z} = h g(x_1,y_1, z_1) = = 1(4.8 \times 10^{-6})(30-1)^2 = 0.00403 K_{2y} = h f(x_1+h,y_1+K_{1y}, z_1+K_{1z}) = = 1(0.00417+0.00403) = 0.00821 K_{2z} = h g(x_1+h,y_1+K_{1y}, z_1+K_{1z}) = = 1(4.8 \times 10^{-6})(30-(1+1))^2 = 0.00376 y_2 = y_1 + \frac{K_{1y}+K_{2y}}{2} = = 0.00216 + \frac{0.00417+0.00821}{2} = 0.00835 z_2 = z_2 + \frac{K_{1z}+K_{2z}}{2} = = 0.00417 + \frac{0.00403+0.00376}{2} = 0.00807

iteración 3
i = 2; x2= 2; y2 = 0.00835; z2 = 0.00807
tarea

Para facilitar los cálculos se propone usa el algoritmo en Python, como se describe en la siguiente sección.


Algoritmo en Python

Al usar el algoritmo se puede comparar los resultados entre Runge-Kutta de 2do orden y de 4to Orden.

De los resultados se presenta la siguiente gráfica

Observe en la gráfica la diferencia de escalas entre los ejes.

Runge Kutta 2do Orden
 [x, y, z]
[[  0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  1.00000000e+00   2.16000000e-03   4.17840000e-03]
 [  2.00000000e+00   8.35680000e-03   8.07840000e-03]
 [  3.00000000e+00   1.83168000e-02   1.17096000e-02]
 [  4.00000000e+00   3.17760000e-02   1.50816000e-02]
 [  5.00000000e+00   4.84800000e-02   1.82040000e-02]
 ...
 [  2.90000000e+01   9.29856000e-01   4.32216000e-02]
 [  3.00000000e+01   9.73080000e-01   4.32240000e-02]
 [  3.10000000e+01   1.01630400e+00   4.32264000e-02]]
Runge Kutta 4do Orden
 [x, y, z]
[[  0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  1.00000000e+00   2.11240000e-03   4.17760000e-03]
 [  2.00000000e+00   8.26240000e-03   8.07680000e-03]
 [  3.00000000e+00   1.81764000e-02   1.17072000e-02]
 [  4.00000000e+00   3.15904000e-02   1.50784000e-02]
 [  5.00000000e+00   4.82500000e-02   1.82000000e-02]
 ...
 [  2.90000000e+01   9.28800400e-01   4.31984000e-02]
 [  3.00000000e+01   9.72000000e-01   4.32000000e-02]
 [  3.10000000e+01   1.01520040e+00   4.32016000e-02]]
>>> 

Las instrucciones en Python obtener los resultados:

# 2Eva_IT2015_T2 Deflexión de mástil
# solución propuesta: edelros@espol.edu.ec
import numpy as np

def rungekutta2fg(fx,gx,x0,y0,z0,h,muestras):
    tamano = muestras + 1
    estimado = np.zeros(shape=(tamano,3),dtype=float)
    # incluye el punto [x0,y0]
    estimado[0] = [x0,y0,z0]
    xi = x0
    yi = y0
    zi = z0
    for i in range(1,tamano,1):
        K1y = h * fx(xi,yi,zi)
        K1z = h * gx(xi,yi,zi)
        
        K2y = h * fx(xi+h, yi + K1y, zi + K1z)
        K2z = h * gx(xi+h, yi + K1y, zi + K1z)

        yi = yi + (K1y+K2y)/2
        zi = zi + (K1z+K2z)/2
        xi = xi + h
        
        estimado[i] = [xi,yi,zi]
    return(estimado)

def rungekutta4fg(fx,gx,x0,y0,z0,h,muestras):
    tamano = muestras + 1
    estimado = np.zeros(shape=(tamano,3),dtype=float)
    # incluye el punto [x0,y0]
    estimado[0] = [x0,y0,z0]
    xi = x0
    yi = y0
    zi = z0
    for i in range(1,tamano,1):
        K1y = h * fx(xi,yi,zi)
        K1z = h * gx(xi,yi,zi)
        
        K2y = h * fx(xi+h/2, yi + K1y/2, zi + K1z/2)
        K2z = h * gx(xi+h/2, yi + K1y/2, zi + K1z/2)
        
        K3y = h * fx(xi+h/2, yi + K2y/2, zi + K2z/2)
        K3z = h * gx(xi+h/2, yi + K2y/2, zi + K2z/2)

        K4y = h * fx(xi+h, yi + K3y, zi + K3z)
        K4z = h * gx(xi+h, yi + K3y, zi + K3z)

        yi = yi + (K1y+2*K2y+2*K3y+K4y)/6
        zi = zi + (K1z+2*K2z+2*K3z+K4z)/6
        xi = xi + h
        
        estimado[i] = [xi,yi,zi]
    return(estimado)

# INGRESO
f = 60
L = 30
E = 1.25e8
I = 0.05
x0 = 0
y0 = 0
z0 = 0
tramos = 30

fx = lambda x,y,z: z
gx = lambda x,y,z: (f/(2*E*I))*(L-x)**2

# PROCEDIMIENTO
muestras = tramos + 1
h = L/tramos
tabla2 = rungekutta2fg(fx,gx,x0,y0,z0,h,muestras)
xi2 = tabla2[:,0]
yi2 = tabla2[:,1]
zi2 = tabla2[:,2]

tabla4 = rungekutta4fg(fx,gx,x0,y0,z0,h,muestras)
xi4 = tabla4[:,0]
yi4 = tabla4[:,1]
zi4 = tabla4[:,2]

# SALIDA
print('Runge Kutta 2do Orden')
print(' [x, y, z]')
print(tabla2)
print('Runge Kutta 4do Orden')
print(' [x, y, z]')
print(tabla4)

# GRAFICA
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xi2,yi2, label='Runge-Kutta 2do Orden')
plt.plot(xi4,yi4, label='Runge-Kutta 4do Orden')
plt.title('Deflexión de mástil')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y: deflexión')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

s2Eva_IT2012_T3_MN EDO Taylor 2 Contaminación de estanque

Ejercicio: 2Eva_IT2012_T3_MN EDO Taylor 2 Contaminación de estanque

La ecuación a resolver con Taylor es:

s'- \frac{26s}{200-t} - \frac{5}{2} = 0

Para lo que se plantea usar la primera derivada:

s'= \frac{26s}{200-t}+\frac{5}{2}

con valores iniciales de s(0) = 0, h=0.1

La fórmula de Taylor para tres términos es:

s_{i+1}= s_{i}+s'_{i}h + \frac{s''_{i}}{2}h^2 + error

Para el desarrollo se compara la solución con dos términos, tres términos y Runge Kutta.

1. Solución con dos términos de Taylor

Iteraciones

i = 0, t0 = 0, s(0)=0

s'_{0}= \frac{26s_{0}}{200-t_{0}}+\frac{5}{2} = \frac{26(0)}{200-0}+\frac{5}{2} = \frac{5}{2} s_{1}= s_{0}+s'_{0}h = 0+ \frac{5}{2}*0.1= 0.25

t1 =  t0+h = 0+0.1 = 0.1

i=1


s'_{1}= \frac{26s_{1}}{200-t_{1}}+\frac{5}{2} = \frac{26(0.25)}{200-0.1}+\frac{5}{2} = 2.5325 s_{2}= s_{1}+s'_{1}h = 0.25 + (2.5325)*0.1 = 0.5032

t2 =  t1+h = 0.1+0.1 = 0.2

i=2,

resolver como tarea


2. Resolviendo con Python

estimado
 [xi,yi Taylor,yi Runge-Kutta, diferencias]
[[ 0.0  0.0000e+00  0.0000e+00  0.0000e+00]
 [ 0.1  2.5000e-01  2.5163e-01 -1.6258e-03]
 [ 0.2  5.0325e-01  5.0655e-01 -3.2957e-03]
 [ 0.3  7.5980e-01  7.6481e-01 -5.0106e-03]
 [ 0.4  1.0197e+00  1.0265e+00 -6.7714e-03]
 [ 0.5  1.2830e+00  1.2916e+00 -8.5792e-03]
 [ 0.6  1.5497e+00  1.5601e+00 -1.0435e-02]
 [ 0.7  1.8199e+00  1.8322e+00 -1.2339e-02]
 [ 0.8  2.0936e+00  2.1079e+00 -1.4294e-02]
 [ 0.9  2.3710e+00  2.3873e+00 -1.6299e-02]
 [ 1.0  2.6519e+00  2.6703e+00 -1.8357e-02]
 [ 1.1  2.9366e+00  2.9570e+00 -2.0467e-02]
 [ 1.2  3.2250e+00  3.2476e+00 -2.2632e-02]
 [ 1.3  3.5171e+00  3.5420e+00 -2.4853e-02]
 [ 1.4  3.8132e+00  3.8403e+00 -2.7129e-02]
 [ 1.5  4.1131e+00  4.1426e+00 -2.9464e-02]
 [ 1.6  4.4170e+00  4.4488e+00 -3.1857e-02]
 [ 1.7  4.7248e+00  4.7592e+00 -3.4310e-02]
 [ 1.8  5.0368e+00  5.0736e+00 -3.6825e-02]
 [ 1.9  5.3529e+00  5.3923e+00 -3.9402e-02]
 [ 2.0  5.6731e+00  5.7152e+00 -4.2043e-02]]
error en rango:  0.04204310894163932


2. Algoritmo en Python

# EDO. Método de Taylor 3 términos 
# estima la solucion para muestras espaciadas h en eje x
# valores iniciales x0,y0
# entrega arreglo [[x,y]]
import numpy as np

def edo_taylor2t(d1y,x0,y0,h,muestras):
    tamano = muestras + 1
    estimado = np.zeros(shape=(tamano,2),dtype=float)
    # incluye el punto [x0,y0]
    estimado[0] = [x0,y0]
    x = x0
    y = y0
    for i in range(1,tamano,1):
        y = y + h*d1y(x,y) # + ((h**2)/2)*d2y(x,y)
        x = x+h
        estimado[i] = [x,y]
    return(estimado)

def rungekutta2(d1y,x0,y0,h,muestras):
    tamano = muestras + 1
    estimado = np.zeros(shape=(tamano,2),dtype=float)
    # incluye el punto [x0,y0]
    estimado[0] = [x0,y0]
    xi = x0
    yi = y0
    for i in range(1,tamano,1):
        K1 = h * d1y(xi,yi)
        K2 = h * d1y(xi+h, yi + K1)

        yi = yi + (K1+K2)/2
        xi = xi + h
        
        estimado[i] = [xi,yi]
    return(estimado)

# PROGRAMA PRUEBA
# 2Eva_IIT2016_T3_MN EDO Taylor 2, Tanque de agua

# INGRESO.
# d1y = y' = f, d2y = y'' = f'
d1y = lambda x,y: 26*y/(200-x)+5/2
x0 = 0
y0 = 0
h = 0.1
muestras = 20

# PROCEDIMIENTO
puntos = edo_taylor2t(d1y,x0,y0,h,muestras)
xi = puntos[:,0]
yi = puntos[:,1]

# Con Runge Kutta
puntosRK2 = rungekutta2(d1y,x0,y0,h,muestras)
xiRK2 = puntosRK2[:,0]
yiRK2 = puntosRK2[:,1]

# diferencias
diferencias = yi-yiRK2
error = np.max(np.abs(diferencias))
tabla = np.copy(puntos)
tabla = np.concatenate((puntos,np.transpose([yiRK2]),
                        np.transpose([diferencias])),
                       axis = 1)

# SALIDA
np.set_printoptions(precision=4)
print('estimado[xi,yi Taylor,yi Runge-Kutta, diferencias]')
print(tabla)
print('error en rango: ', error)

# Gráfica
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xi[0],yi[0],'o',
         color='r', label ='[x0,y0]')
plt.plot(xi[0:],yi[0:],'-',
         color='g',
         label ='y Taylor 2 términos')
plt.plot(xiRK2[0:],yiRK2[0:],'-',
         color='blue',
         label ='y Runge-Kutta 2Orden')
plt.axhline(y0/2)
plt.title('EDO: Taylor 2T vs Runge=Kutta 2Orden')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

Usando Taylor con 3 términos

estimado
 [xi,        yi,        d1yi,      d2yi      ]
[[0.         0.         2.5        0.325     ]
 [0.1        0.251625   2.53272761 0.32958302]
 [0.2        0.50654568 2.56591685 0.33423301]
 [0.3        0.76480853 2.59957447 0.33895098]
 [0.4        1.02646073 2.63370731 0.34373796]
 [0.5        1.29155015 2.66832233 0.348595  ]
 [0.6        1.56012536 2.70342658 0.35352316]
 [0.7        1.83223563 2.73902723 0.35852351]
 [0.8        2.10793097 2.77513155 0.36359715]
 [0.9        2.38726211 2.81174694 0.36874519]
 [1.         2.67028053 2.84888087 0.37396876]
 [1.1        2.95703846 2.88654098 0.37926901]
 [1.2        3.24758891 2.92473497 0.3846471 ]
 [1.3        3.54198564 2.96347069 0.39010422]
 [1.4        3.84028323 3.00275611 0.39564157]
 [1.5        4.14253705 3.04259931 0.40126036]
 [1.6        4.44880328 3.08300849 0.40696184]
 [1.7        4.75913894 3.12399199 0.41274727]
 [1.8        5.07360187 3.16555827 0.41861793]
 [1.9        5.39225079 3.2077159  0.42457511]
 [2.         5.71514526 0.         0.        ]]