Méthode Eulers pour l'équation différentielle avec programmation python J'essaie d'implémenter la méthode d'euler pour approximer la valeur de e en python. Voici ce que j'ai jusqu'à présent: def Euler(f, t0, y0, h, N): t = t0 + arange(N+1)*h y = zeros(N+1) y[0] = y0 for n in range(N): y[n+1] = y[n] + h*f(t[n], y[n]) f = (1+(1/N))^N return y Cependant, lorsque j'essaye d'appeler la fonction, j'obtiens l'erreur "ValueError: shape <= 0". Je soupçonne que cela a quelque chose à voir avec la façon dont j'ai défini f? J'ai essayé de saisir f directement lorsque euler est appelé, mais cela m'a donné des erreurs liées à des variables non définies. J'ai également essayé de définir f comme sa propre fonction, ce qui m'a donné une erreur de division par 0. def f(N): for n in range(N): return (1+(1/n))^n (je ne sais pas si N était la variable appropriée à utiliser ici... ) 1 Il y a un certain nombre de problèmes dans votre code, mais j'aimerais d'abord voir toute la trace arrière de votre erreur, copiée et collée dans votre question, et aussi comment vous avez appelé Euler.
Pourriez-vous s'il vous plaît compléter votre question avec ces informations? Tia La formule que vous essayez d'utiliser n'est pas la méthode d'Euler, mais plutôt la valeur exacte de e lorsque n s'approche du wiki infini, $n = \lim_{n\to\infty} (1 + \frac{1}{n})^n$ La méthode d'Euler est utilisée pour résoudre des équations différentielles du premier ordre. Voici deux guides qui montrent comment implémenter la méthode d'Euler pour résoudre une fonction de test simple: guide du débutant et guide ODE numérique. Pour répondre au titre de cet article, plutôt qu'à la question que vous vous posez, j'ai utilisé la méthode d'Euler pour résoudre la décroissance exponentielle habituelle: $\frac{dN}{dt} = -\lambda N$ Qui a la solution, $N(t) = N_0 e^{-\lambda t}$ Code: import numpy as np import as plt from __future__ import division # Concentration over time N = lambda t: N0 * (-k * t) # dN/dt def dx_dt(x): return -k * x k =. 5 h = 0. 001 N0 = 100. t = (0, 10, h) y = (len(t)) y[0] = N0 for i in range(1, len(t)): # Euler's method y[i] = y[i-1] + dx_dt(y[i-1]) * h max_error = abs(y-N(t))() print 'Max difference between the exact solution and Euler's approximation with step size h=0.
Je suis en train de mettre en œuvre la méthode d'euler au rapprochement de la valeur de e en python. C'est ce que j'ai à ce jour: def Euler ( f, t0, y0, h, N): t = t0 + arange ( N + 1)* h y = zeros ( N + 1) y [ 0] = y0 for n in range ( N): y [ n + 1] = y [ n] + h * f ( t [ n], y [ n]) f = ( 1 +( 1 / N))^ N return y Cependant, lorsque j'essaie d'appeler la fonction, j'obtiens l'erreur "ValueError: forme <= 0". Je crois que cela a quelque chose à voir avec la façon dont je définis f? J'ai essayé de la saisie de f directement lors d'euler est appelé, mais il m'a donné des erreurs liées à des variables n'est pas définie. J'ai aussi essayé la définition de f, comme sa propre fonction, ce qui m'a donné une division par 0 erreur. def f ( N): return ( 1 +( 1 / n))^ n (pas sûr si N est la variable appropriée à utiliser, ici... ) Il y a un certain nombre de problèmes dans votre code, mais j'aimerais voir d'abord toute trace de votre erreur, copié et collé dans votre question, et aussi comment vous avez appelé Euler.
\) Résolution Ces deux équations peuvent être résolues en utilisant l'algorithme utilisé pour une équation d'ordre 1: on crée et on remplit simultanément 3 tableaux (un tableau pour les instants t, un tableau pour h et un tableau pour g).
ici le paramètre h corresponds à ta discretisation du temps. A chaque point x0, tu assimile la courbe à sa tangente. en disant: f(x0 + h) = f(x0) + h*f'(x0) +o(h). ou par f(x0 + h) = f(x0) + h*f'(x0) + h^2 *f''(x0) /2 +o(h^2). en faisant un dl à l'ordre 2. Or comme tu le sais, cela n'est valable que pour h petit. ainsi, plus tu prends un h grands, plus ton erreur vas être grande. car la tangente vas s'éloigner de la courbe. Dans un système idéal, on aurait ainsi tendance à prendre le plus petit h possible. cependant, nous sommes limité par deux facteurs: - le temps de calcul. plus h est petit, plus tu aura de valeur à calculer. -La précision des calculs. si tu prends un h trop petit, tu vas te trimballer des erreurs de calculs qui vont s'aggraver d'autant plus que tu devras en faire d'avantage. - Edité par edouard22 21 décembre 2016 à 19:00:09 21 décembre 2016 à 22:07:46 Bonsoir, merci pour la rapidité, Pour le détail du calcul, disons que j'ai du mal a faire mieux que les images dans lesquelles je met mes équations: Oui j'ai bien compris cette histoire du pas, mais comment savoir si le pas choisi est trop grand ou trop petit?
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