Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare. Cuprins. Prof.dr.ing. Gabriela Ciuprina

Σχετικά έγγραφα
Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Laborator 6. Integrarea ecuaţiilor diferenţiale

Curs 4 Serii de numere reale

Integrarea numerică. Prof.dr.ing. Gabriela Ciuprina. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Integrala nedefinită (primitive)

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

Metode Runge-Kutta. 18 ianuarie Probleme scalare, pas constant. Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR

Integrarea numerică. Prof.dr.ing. Gabriela Ciuprina. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică

Curs 1 Şiruri de numere reale

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

METODE NUMERICE: Laborator #5 Metode iterative pentru rezolvarea sistemelor: Jacobi, Gauss-Siedel, Suprarelaxare

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

ECUAŢII CU DERIVATE PARŢIALE

Interpolarea funcţiilor.

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Fie I R un interval deschis, G R n, n 1, un domeniu şi f : I G R n. Forma generala a unei ecuaţii diferenţiale de ordinul întâi este: = f(x, y).

riptografie şi Securitate

Curs 9: METODE NUMERICE UTILIZATE ÎN SIMULAREA SISTEMELOR DINAMICE

Algoritmi numerici pentru analiza circuitelor electrice rezistive neliniare

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1)

MARCAREA REZISTOARELOR

Criptosisteme cu cheie publică III

Cap2. Sisteme de ecuaţii algebrice liniare - metode iterative

CURS 11. Rădăcină unei ecuatii: Cum se defineste o rădăcină aproximativă?

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

Subiecte Clasa a VIII-a

VII.2. PROBLEME REZOLVATE

Noţiuni introductive

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

Lucrarea de laborator nr. 14

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

1.3. Erori în calculele numerice

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Ecuatii trigonometrice

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

Erori si incertitudini de măsurare. Modele matematice Instrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măsurand instrument:

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

FENOMENE TRANZITORII Circuite RC şi RLC în regim nestaţionar

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 4. Măsurarea parametrilor mărimilor electrice

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

14. Grinzi cu zăbrele Metoda secţiunilor...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice

1Ecuaţii diferenţiale

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

Metode iterative pentru rezolvarea sistemelor de ecuatii liniare

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

z a + c 0 + c 1 (z a)

Subiecte Clasa a VII-a

I. Noţiuni introductive

Cap.2. Sisteme de ecuaţii algebrice liniare - metode directe (II)

Sisteme de ecuaţii diferenţiale

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare


Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

Teme de implementare in Matlab pentru Laboratorul de Metode Numerice

Aparate de măsurat. Măsurări electronice Rezumatul cursului 2. MEE - prof. dr. ing. Ioan D. Oltean 1

V O. = v I v stabilizator

Curs 2 Şiruri de numere reale

Fişier template preliminar

Sisteme liniare - metode directe

Ecuaţii diferenţiale de ordinul întâi rezolvabile prin metode elementare

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

MODELAREA PROCESELOR FIZICE SI CHIMICE

Proiectarea filtrelor prin metoda pierderilor de inserţie

3. Momentul forţei în raport cu un punct...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...4

Asupra unei metode pentru calculul unor integrale definite din functii trigonometrice

II. 5. Probleme. 20 c 100 c = 10,52 % Câte grame sodă caustică se găsesc în 300 g soluţie de concentraţie 10%? Rezolvare m g.

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR

IV. CUADRIPOLI SI FILTRE ELECTRICE CAP. 13. CUADRIPOLI ELECTRICI

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

Transcript:

Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina Metode numerice, 2017-2018 1/31 Cuprins 1 2 2/31

Ecuaţie diferenţială ordinară (ODE) Se dau Se cere care satisface f : IR [t 0, T] IR x 0 IR x : [t 0, T] IR dx = f(x(t), t) (1) dt x(t 0 ) = x 0 (2) 3/31 Ecuaţie diferenţială ordinară (ODE) Se dau Se cere care satisface f : IR [t 0, T] IR x 0 IR x : [t 0, T] IR dx = f(x(t), t) (1) dt x(t 0 ) = x 0 (2) Problemă cu o valoare iniţială 3/31

Ecuaţie diferenţială ordinară (ODE) Metoda numerică va furniza un tabel de valori: t 0 t 1 t 2 t n unde t n = T Obs: x 0 x 1 x 2 x n De multe ori t reprezintă timp şi se poate considera t 0 = 0; Vom nota: x(t ) soluţia exactă şi x aproximaţia ei x x(t ) În cele ce urmează vom pp: t t 1 = h t k = t 0 + h 4/31 explicită Dezvoltarea în serie Taylor în urul lui t Formula Taylor x(t + h) = x(t )+ h 1! x (t )+ h2 2! x (t )+ (3) x(t + h) = x(t )+ h 1! x (t )+ h2 2! x (ζ) (4) x(t + h) = x(t )+hf(x(t ), t )+O(h 2 ) (5) Dacă am presupune că valoarea la iteraţia a fost calculată exact x = x(t ) atunci x(t + h) = x + hf(x, t )+O(h 2 ) (6) 5/31

explicită Dacă am presupune că valoarea la iteraţia nu este afectată de erori x = x(t ) atunci x(t + h) = x + hf(x, t )+O(h 2 ) Dacă adoptăm ca formulă de calcul (Euler explicit) atunci eroarea locală la iteraţia este x +1 = x + hf(x, t ) (7) e l = x(t +1 ) x +1 = O(h 2 ) (8) 6/31 explicită Dacă am presupune că valoarea la iteraţia nu a fost calculată exact x(t ) = x + e x atunci x(t + h) = x + e x + hf(x, t )+O(h 2 ) Dacă adoptăm ca formulă de calcul (Euler explicit) atunci eroarea locală este x +1 = x + hf(x, t ) (9) e x+1 = x(t +1 ) x +1 = e x + O(h 2 ) (10) 7/31

explicită Eroarea globală este eroarea la ultimul moment de timp e g = x(t n ) x n = e xn + O(h 2 ) = e xn 1 + O(h 2 )+O(h 2 ) = = no(h 2 ) = T t 0 O(h 2 ) = O(h) (11) h 8/31 explicită O altă variantă de deducere a relaţiei de calcul dx dt = f(x(t), t) (12) Se scrie ecuaţia la momentul de timp discret t ; Pentru derivată: formulă de diferenţe finite progresive de ordinul 1 x +1 x = f(x, t ) (13) h x +1 = x + hf(x, t ) (14) 9/31

explicită O altă variantă de deducere a relaţiei de calcul dx dt = f(x(t), t) (12) Se scrie ecuaţia la momentul de timp discret t ; Pentru derivată: formulă de diferenţe finite progresive de ordinul 1 x +1 x = f(x, t ) (13) h x +1 = x + hf(x, t ) (14) Folosirea seriei Taylor este utilă pentru estimarea erorii de trunchiere. 9/31 explicită - algoritm procedură Euler_explicit (xinit,t0,t,h,x) real xinit real t0, T real h n = [(T t0)/h] tablou real t[n + 1] tablou real x[n + 1] t 0 = t0 x 0 = xinit pentru = 0, n 1 x +1 = x + hf(x, t ) t +1 = t + h retur 10/31

implicită Derivata: formulă de diferenţe finite regresive de ordinul 1 dx dt = f(x(t), t) (15) x x 1 h = f(x, t ) (16) x = x 1 + hf(x, t ) (17) 11/31 implicită Derivata: formulă de diferenţe finite regresive de ordinul 1 dx dt = f(x(t), t) (15) x x 1 h = f(x, t ) (16) x = x 1 + hf(x, t ) (17) Relaţia este implicită, la fiecare pas se rezolvă o ecuaţie algebrică neliniară pentru determinarea mărimii x implicită 11/31

implicită Derivata: formulă de diferenţe finite regresive de ordinul 1 dx dt = f(x(t), t) (15) x x 1 h = f(x, t ) (16) x = x 1 + hf(x, t ) (17) Relaţia este implicită, la fiecare pas se rezolvă o ecuaţie algebrică neliniară pentru determinarea mărimii x implicită Şi în acest caz e l = O(h 2 ) e g = O(h) 11/31 implicită x = x 1 + hf(x, t ) (18) Ecuaţia neliniară de rezolvat: F(x) = 0, unde F(x) = x x 1 hf(x, t ) Iteraţii simple: x (n) = x (v) + cf(x (v) ) aici x (n) = x (n) x (v) = x (v) x (n) = x (v) + c(x (v) De exemplu, dacă c = 1 x (n) x 1 hf(x (v), t )) = x 1 + hf(x (v), t )) 12/31

implicită x = x 1 + hf(x, t ) (18) Ecuaţia neliniară de rezolvat: F(x) = 0, unde F(x) = x x 1 hf(x, t ) Newton: x (n) = x (v) + cf(x (v) ) aici x (n) = x (n) x (v) = x (v) c = 1/F (x (v) ) unde F (x) = 1 h f x (x, t ) x (n) = x (v) x(v) x 1 hf(x (v), t ) 1 h f x (x(v), t ) 12/31 implicită La fiecare pas de timp se rezolvă o ecuaţie neliniară; Iniţializarea rezolvării ecuaţiei neliniare - de exemplu cu soluţia de la Euler explicit; Eroarea şi numărul maxim admis de iteraţii pentru procedura neliniară - trebuie să fie parametri de intrare pentru Euler implicit; Dacă f este o funcţie liniară, atunci F(x) = 0 este o ecuaţie liniară, soluţia se poate calcula explicit. este o metodă într-un pas, de ordinul 1. Metoda într-un pas = valoarea la un moment de timp se calculează în funcţie de o valoare la un singur moment de timp anterior; Ordinul metodei = se referă la ordinul erorii globale, aici e g = O(h). 13/31

implicită procedură Euler_implicit (xinit,t0,t,h,err,maxit,x) real xinit real t0, T real h real err întreg maxit n = [(T t0)/h] tablou real t[n + 1] tablou real x[n + 1] t 0 = t0 x 0 = xinit... 14/31 implicită procedură Euler_implicit (xinit,t0,t,h,err,maxit,x)... pentru = 0, n 1 xn = x + hf(x, t ) ; iniţializare ca la Euler explicit ; iteratii simple (c=-1) k = 0 repetă xv = xn xn = x + hf(xv, t ) k = k + 1 d = xv xn până când (d < err) sau k > maxit dacă k > maxit scrie procedura neliniară neconvergentă t +1 = t + h x +1 = xn retur sau cu Newton: 14/31

implicită procedură Euler_implicit (xinit,t0,t,h,err,maxit,x)... pentru = 0, n 1 xn = x + hf(x, t ) ; iniţializare ca la Euler explicit ; Newton k = 0 repetă xv = xn xn = x (xv x 1 hf(xv, t ))/(1 h fder(xv, t )) k = k + 1 d = xv xn până când (d < err) sau k > maxit dacă k > maxit scrie procedura neliniară neconvergentă t +1 = t + h x +1 = xn retur 14/31 R R E i(t) u(t) e(t)=e 1(t) i(t) u(t) C = 4µF, E = 20 mv, R = 10 Ω, u(0) = 0. Ri(t)+u(t) = E RC du(t) dt i(t) = C du(t), (19) dt + u(t) = E. u(0) = u 0 = 0. (20) 15/31

R R E i(t) u(t) e(t)=e 1(t) i(t) u(t) Soluţie analitică u(t) = (u 0 E) exp( t/τ)+e. (19) unde τ = RC este constanta de timp a circuitului. 15/31 Ecuaţia (20) o rescriem ca du(t) dt + 1 τ u(t) = 1 E. (20) τ Vom urmări calculul numeric în intervalul de timp [0, t max ] unde t max = 10τ într-o reţea echidistantă de N puncte t k, unde pasul de discretizare h este t k+1 t k = h, pentru k = 1,...,N 1. (21) Vom nota valorile discrete obţinute prin rezolvare numerică cu u k. Ele vor fi aproximaţii ale mărimii reale u. u k u(t k ). (22) 16/31

du(t) + 1 dt τ u(t) = 1 E. (23) τ Varianta I - Euler explicit (dif. finite progresive de ord. 1) u k+1 u k h + 1 τ u k = 1 E, (24) τ u k+1 poate fi calculată explicit cu formula ( u k+1 = u k 1 h ) + h E. (25) τ τ 17/31 ( u k+1 = u k 1 h ) + h E. (26) τ τ procedură euler_explicit_rc(u0,e,tau,h,n,u) ; rezolvă ecuaţia du(t) + dt τ 1 u(t) = τ 1 E cu metoda diferenţelor finite ; d/dt se discretizează folosind diferenţe progresive de ordinul 1 real u0 ; condiţia iniţială - dată real E ; coeficient în ecuaţie - dată real tau ; constantă de timp - dată real h ; pas de discretizare al intervalului de timp - dat întreg N ; număr de valori de timp - dat tablou real u[n] ; soluţia discretă - rezultat u(1) = u0 pentru k = 1,N-1 u(k+1) = u(k)*(1-h/tau) + h*e/tau retur Această metodă, este instabilă pentru h > τ. 18/31

du(t) + 1 dt τ u(t) = 1 E. (27) τ Varianta a II-a - Euler implicit (dif. finite regresive de ord. 1) u k u k 1 h + 1 τ u k = 1 E, (28) τ u k poate fi calculată explicit: u k = (u k 1 + hτ ) ( E / 1+ h ). (29) τ 19/31 du(t) + 1 dt τ u(t) = 1 E. (27) τ Varianta a II-a - Euler implicit (dif. finite regresive de ord. 1) u k u k 1 h + 1 τ u k = 1 E, (28) τ u k poate fi calculată explicit: u k = (u k 1 + hτ ) ( E / 1+ h ). (29) τ În acest caz nu este nevoie de rezolvarea unei ecuaţii neliniare 19/31

u k = (u k 1 + hτ ) ( E / 1+ h ). (30) τ procedură euler_implicit_rc(u0,e,tau,h,n,u) ; rezolvă ecuaţia du(t) + dt τ 1 u(t) = τ 1 E cu metoda diferenţelor finite ; d/dt se discretizează folosind diferenţe regresive de ordinul 1 real u0 ; condiţia iniţială - dată real E ; coeficient în ecuaţie - dată real tau ; constantă de timp - dată real h ; pas de discretizare al intervalului de timp - dat întreg N ; număr de valori de timp - dat tablou real u[n] ; soluţia discretă - rezultat u(1) = u0 pentru k = 2,N u(k) = (h*e/tau + u(k-1))/(1 + h/tau) retur 20/31 0.04 0.035 h/tau = 2.000000 analitic prog ord 1 regr ord 1 0.025 h/tau = 2.000000 prog ord 1 regr ord 1 0.03 0.02 u [V] 0.025 0.02 0.015 Eroare absoluta [V] 0.015 0.01 0.01 0.005 0.005 0 0 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 t [s] t [s] x 10-4 x 10-4 Cazul h = 2τ. 21/31

0.04 0.035 h/tau = 1.000000 analitic prog ord 1 regr ord 1 0.025 h/tau = 1.000000 prog ord 1 regr ord 1 0.03 0.02 u [V] 0.025 0.02 0.015 Eroare absoluta [V] 0.015 0.01 0.01 0.005 0.005 0 0 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 t [s] t [s] x 10-4 x 10-4 Cazul h = τ. 21/31 0.04 0.035 h/tau = 0.500000 analitic prog ord 1 regr ord 1 0.025 h/tau = 0.500000 prog ord 1 regr ord 1 0.03 0.02 u [V] 0.025 0.02 0.015 Eroare absoluta [V] 0.015 0.01 0.01 0.005 0.005 0 0 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 t [s] t [s] x 10-4 x 10-4 Cazul h = τ/2. 21/31

Se dau Se cere care satisface f : IR n [t 0, T] IR n x : [t 0, T] IR n x0 IR n x (t) = f(x(t), t), (31) x(t 0 ) = x0 (32) unde de exemplu f(x(t), t) = Ax(t)+Bu(t), iar A şi B sunt date 22/31 Metode în m paşi Axa timpului se discretizează în momente discrete: t 0, t 1, t 2,..., şi se calculează aproximări x n ale soluţiei necunoscute x(t n ) x n x(t n ). (33) O metodă generală în m paşi aproximează soluţia la un moment discret t n+m în funcţie de soluţiile obţinute în m paşi anteriori t n, t n+1,...,t n+m 1 : m ρ i x n+i = h i=0 unde h = t n+m t n+m 1. m σ i f(x n+i, t n+i ) (34) i=0 23/31

Metode în m paşi m ρ i x n+i = h i=0 m σ i f(x n+i, t n+i ), (35) i=0 unde h = t n+m t n+m 1. ρ m = 1, iar coeficienţilor ρ i şi σ i sunt aleşi astfel încât procedeul să fie convergent. Dacă σ m = 0, atunci calculul valorii noi x n+m se face explicit; Dacă σ m 0, atunci calculul valorii noi x n+m se face implicit şi necesită rezolvarea unei ecuaţii algebrice, în general neliniare. 24/31 Metode într-un pas Metode într-un pas: m = 1 x n + x n+1 = h[σ 0 f(x n, t n )+σ 1 f(x n+1, t n+1 )], (36) unde ρ 0 = 1 din motive de convergenţă. Dacă notăm σ 0 = θ şi σ 1 = 1 θ, aceste metode cu un pas se numesc metode θ. In particular, şi renotând n cu k 1, există următoarele scheme de calcul celebre 25/31

Metode într-un pas - metode θ explicită (sau progresivă) θ = 1: x k = x k 1 + hf(x k 1, t k 1 ) (37) unde h = t k t k 1. (Derivata din sistemul de ecuaţii: diferenţe finite progresive de ordinul 1). implicită (sau regresivă) θ = 0: x k = x k 1 + hf(x k, t k ) (38) unde h = t k t k 1. (Derivata din sistemul de ecuaţii: diferenţe finite regresive de ordinul 1.) Metoda trapezelor θ = 1/2: x k = x k 1 + h 2 (f(x k 1, t k 1 )+f(x k, t k )) (39) unde h = t k t k 1. 26/31 Metode într-un pas - metode θ Justificarea numelui metodei trapezelor. x(t) = t t 0 f(x(t ), t ) dt. (40) Considerând momentele discrete t k 1 şi t k are loc x(t k ) = tk 1 t 0 f(x(t), t) dt + tk t k 1 f(x(t), t) dt. (41) Schema de calcul va înlocui valorile exacte cu unele aproximative, în consecinţă 27/31

Metode într-un pas - metode θ x k = x k 1 + I, (42) unde I reprezinta o aproximare pentru integrala t k t k 1 f(x(t), t) dt. Dacă f - funcţie scalară cea mai simplă aproximare a integralei = aria trapezului corespunzător intervalului [t k 1, t k ] (39). Metoda trapezelor este de ordinul 2. 28/31 Metode într-un pas de ordin superior Dacă pentru I se aleg scheme numerice mai rafinate şi mai eficiente, care conduc la iteraţii în timp de tipul x k = x k 1 + h ν b f(x(t k 1 + c h), t k 1 + c h). (43) =1 Într-o astfel de formulă, valorile x(t k 1 + c h) nu sunt cunoscute. Aproximarea lor prin combinaţii liniare ale unor valori calculate succesiv conduce la scheme de tip Runge-Kutta cu ν etape. 29/31

Metode multi-pas de ordin superior O altă variantă a schemelor multipas date de (35) este cea în care σ i = 0 pentru orice i < m. Se numesc scheme BDF (backward differentiation formula): m 1 i=0 ρ i x n+i + x n+m = hσ m f(x n+m, t n+m ) (44) unde h = t n+m t n+m 1. Renotând n+m cu k, modul de calcul al soluţiei la iteraţia k în funcţie de m paşi anteriori este m 1 x k hσ m f(x k, t k ) = ρ i x k m+i (45) i=0 30/31 Lectură obligatorie Cap.10 din [1], Mihai Rebican, Daniel Ioan - Metode numerice in ingineria electrica - Indrumar de laborator pentru studentii facultatii de Inginerie electrica, Editura Printech, 2013, disponibil la http://mn.lmn.pub.ro/indrumar/indrumarmn_printech2013.pdf 31/31