Diferencia entre revisiones de «Logística con umbral (Grupo 10-C)»
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==Interpretación numérica== | ==Interpretación numérica== | ||
| − | Se observa, que los tres métodos empleados en la resolución del sistema, se aproximan entre sí, cuanto más se disminuye el número de salto de paso. Todos los métodos se consideran correctos, porque proporcionan información precisa de la solución. Para mejor visualización e compresión del ejercicio, presentamos tres gráficas. En cada una de ellas, aparecen | + | Se observa, que los tres métodos empleados en la resolución del sistema, se aproximan entre sí, cuanto más se disminuye el número de salto de paso. Todos los métodos se consideran correctos, porque proporcionan información precisa de la solución. Para mejor visualización e compresión del ejercicio, presentamos tres gráficas. En cada una de ellas, aparecen las tres soluciones ( cada una corresponde a un método ). La grafica primera corresponde al número de salto de paso h=1. La segunda a h=0.1 y la tercera a h=0.01. |
Revisión del 13:08 4 mar 2015
| Trabajo realizado por estudiantes | |
|---|---|
| Título | Logística con umbral (Grupo 10-C) |
| Asignatura | Ecuaciones Diferenciales |
| Curso | Curso 2014-15 |
| Autores | Íñigo Díez García (1051), Pablo Molinero Brito (1172), Diego Navarro Gozalo (1049), Dariusz Adam Pabian (1187), Javier Santander Gimeno (1223), Pablo Vázquez Melgarejo (1090) |
| Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura | |
1 Introducción
2 Problema de valor inicial
Nos encontramos con el siguiente problema de valor inicial. Empezamos por resolverlo con el método de: Euler, Heun y Runge-Kutta de orden 4. Los datos proporcionados son los siguientes: el intervalo I=[0,100], salto de paso es h=1,h=0.1,h=0.01 ( vamos a ver como cambia la precisón de la solución en función de los pasos de salto escogidos), y las constantes r, M1, M2 que valen 0.04, 30, 100 respectivamente. El valor inicial de la función y es igual a 60.
%Modelo logístico ejercicio 8
% Euler
clear all
clf
%DATOS DEL PROBLEMA
t0=0;
tN=100;
y0=60;
h=input('introduce numero de paso: ');
M1=30;
M2=100;
r=0.04;
%Calculamos número de subintervalos
N=round((tN-t0)/h);
% Definimos la variable independiente
t=t0:h:tN;
%Ahora vamos a guardar los valores de la solución aproximada en el
%vector y
y=zeros(1,N+1); %euler
w=zeros(1,N+1); %Heun
z=zeros(1,N+1); %Runge-kutta
y(1)=y0;
w(1)=y0;
z(1)=y0;
for i=1:N
y(i+1)=y(i)+h*(-r*y(i)*(1-(y(i)/M1))*(1-(y(i)/M2))); %euler
k1=(-r*w(i)*(1-(w(i)/M1))*(1-(w(i)/M2))); %Heun
k2=(-r*(w(i)+h*k1)*(1-((w(i)+h*k1)/M1))*(1-((w(i)+h*k1)/M2))); %Heun t(i)+h+w(i)+k1*h
w(i+1)=w(i)+(h/2)*(k1+k2); %Heun
% Runge-kutta
A1=(-r*z(i)*(1-(z(i)/M1))*(1-(z(i)/M2)));
A2=(-r*(z(i)+1/2*A1*h)*(1-((z(i)+1/2*A1*h)/M1))*(1-(z(i)+1/2*A1*h)/M2)); %z(i)+1/2*A1*h)*(1-(z(i)+1/2*A1*h))
A3=(-r*(z(i)+1/2*A2*h)*(1-((z(i)+1/2*A2*h)/M1))*(1-(z(i)+1/2*A2*h)/M2));
A4=(-r*(z(i)+A3*h)*(1-((z(i)+A3*h)/M1))*(1-(z(i)+A3*h)/M2));
z(i+1)= z(i)+h/6*(A1+2*A2+2*A3+A4);
end
%sacamos tabla de resultados
[t',y',w',z']
hold on
%gráfico
plot(t,y,'r')
plot(t,w,'g')
plot(t,z)
legend('Euler','Heun','Runge-Kutta','Location','best'); % lo último es para que la leyenda
hold off
3 Interpretación numérica
Se observa, que los tres métodos empleados en la resolución del sistema, se aproximan entre sí, cuanto más se disminuye el número de salto de paso. Todos los métodos se consideran correctos, porque proporcionan información precisa de la solución. Para mejor visualización e compresión del ejercicio, presentamos tres gráficas. En cada una de ellas, aparecen las tres soluciones ( cada una corresponde a un método ). La grafica primera corresponde al número de salto de paso h=1. La segunda a h=0.1 y la tercera a h=0.01.
