Diferenças

Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.

--- exercicios:calc1 [2012/05/11 17:14] – [Método de Euler] adalardo
+++ exercicios:calc1 [2013/05/06 18:57] – [Agora é realmente com vc.] adalardo
@@ Linha 138: / Linha 138: @@
 A aproximação foi boa? Tente repetir o mesmo código com dt = 0.01 e 0.001 e compare.
 ====== Integração Numérica no R ======
-Vamos integrar numericamente algumas equações usando o pacote deSolve e a função //ode//.
+Não precisamos fazer todo o procedimento anterior para fazer a integração numérica no {{:exercicios:rlogo.jpg?20  |}}, existem soluções implementadas previamente que são muito mais eficientes e robusta que a nossa.
+Vamos integrar numericamente algumas equações usando o pacote //deSolve// e a função //ode//.
 Antes de tudo precisa instalar e carregar o pacote. Para instalar você pode usar o menu do RGui ou pela linha de comando, digite:
@@ Linha 217: / Linha 218: @@
   *1. $ \frac{dy}{dt} = y-y^2*f(t)$
-    * sendo: $f(t)= 2 + 0.2 sin(2\pi Mt)$;
+    * sendo: $f(t)= 0.01 + 0.01 sin(2\pi Mt)$;
     * M=15
   *2. $\frac{dn}{dt} = r(t)*n $
-    * sendo: $r(t)= 0 + 0.1 sin(2 \pi t)$
+    * sendo: $r(t)= 0.1 - 100 sin(2 \pi t)$
-Uma solução:
-<code>
-### primeiro caso
-fy3 <- function(time,y, parms)
-  {
-   n=y[1]
-   M=parms[1]
-   r=0.01+ 0.01*sin(2*pi* M *time)
-   dy.dt=n-n^2 * r
-   return(list(c(dy.dt)))
-  }
-y0 = 10
-prmt=c(M=1)
-st=seq(0.1,20,by=0.01)
-res.fy3= ode(y=y0,times=st, func=fy3,parms=prmt)
-plot(res.fy3[,1], res.fy3[,2], type="l", col="red",lwd=2, xlab="tempo", ylab="y")
-### segundo caso
-fy4 <- function(time,y, parms)
-  {
-   n=y[1]
-   rt= 0.1-100*(sin(2*pi*time))
-   dy.dt=rt*n
-   return(list(c(dy.dt)))
-  }
-y0 = c(.1)
-#prmt=c(M=1)
-st=seq(0.1,20,by=0.0001)
-res.fy4= ode(y=y0,times=st, func=fy4)
-plot(res.fy4[,1], res.fy4[,2], type="l", col="red",lwd=2, xlab="tempo", ylab="y")
-</code>