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Soluci´on num´erica de ecuaciones diferenciales ordinarias con valores iniciales

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Academic year: 2022

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Soluci´ on num´ erica de

ecuaciones diferenciales ordinarias con valores iniciales

Problemas para examen

1. Definici´on: funci´on contractiva. Escriba la definici´on de funci´on contractiva.

2. Desigualdad fundamental para funciones contractivas. Sea f : X→ X una fun- ci´on contractiva con un coeficiente K, y sean x, y ∈ X. Demuestre que

d(x, y)≤ 1

1 − K(d(x, f(x)) + d(y, f(y))).

3. Iteraciones de una funci´on. Sea f : X → X. Escriba la definici´on inductiva de las iteraciones f[k].

4. Propiedad de Cauchy para las iteraciones de una funci´on contractiva apli- cadas a un punto. Sea f : X→ X una funci´on contractiva y sea x0 ∈ X. Demuestre que la sucesi´on (f[k](x0))k=0 es de Cauchy.

5. El teorema del punto fijo de Banach. Enuncie y demuestre el teorema del punto fijo sobre funciones contractivas en espacios m´etricos completos. Enuncie y demuestre una cota superior para d(f[k](x0), p), donde f(p) = p.

6. Corolario del teorema del punto fijo de Banach sobre una funci´on cuya iteraci´on es contractiva. Sean X un espacio m´etrico completo, sea f : X → X una funci´on y N un n´umero entero positivo tal que la funci´on f[N] es contractiva. Demuestre que la funci´on f tiene un ´unico punto fijo p. Enuncie y demuestre una cota superior para d(f[k](x0), p).

7. El teorema de Picard sobre la existencia y unicidad local de una soluci´on del problema inicial para EDO, para un dominio tabular. Enuncie y demuestre el teorema para un dominio A × R, donde A es un intervalo acotado, suponiendo que f cumple con una condici´on de Lipschtz respecto a la segunda variable, de manera uniforme respecto a la primera variable.

Soluci´on num´erica de EDO con valores iniciales, problemas, p´agina 1 de 4

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8. Plan de an´alisis de los m´etodos num´ericos para resolver EDO con condicio- nes iniciales. Vamos a resolver el problema

x0(t) = f(t, x(t)), x(t0) = x0

con varios m´etodos num´ericos. Para cada uno de los m´etodos haremos los siguientes pasos:

1. Enunciar las f´ormulas del m´etodo.

2. Deducir o explicar la idea de las f´ormulas.

3. Programar el m´etodo.

4. Hacer pruebas simples del programa, comparando la soluci´on num´erica obtenida con la soluci´on exacta.

5. Acotar el error te´oricamente.

6. Contar el n´umero de evaluaciones de la funci´on f en el algoritmo.

7. Comprobar con ejemplos los resultados de los dos pasos anteriores.

9. Notaci´on para la soluci´on del problema de Cauchy. En lo que sigue suponemos que se cumplen las condiciones del Teorema 7, y para cada punto (t0, x0) en A × R denotamos por xt0,x0 a la soluci´on del problema de Cauchy

x0(t) = f(t, x(t)), x(t0) = x0.

10. Desigualdad de Gr¨onwall–Bellman. Enuncie y demuestre al desigualdad.

11. Teorema sobre la estabilidad de la soluci´on del problema de Cauchy. Enuncie y demuestre el teorema.

12. Lema: de una cota superior recursiva a una cota superior directa. Sea (ak)k=0 una sucesi´on de n´umeros reales y sean b > 1, c ≥ 0 tales que a0 = 0y para cada k en N0

ak+1 ≤ c + bak. Demuestre que para cada k en N0

ak ≤ cbk− 1 b − 1.

Soluci´on num´erica de EDO con valores iniciales, problemas, p´agina 2 de 4

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13. Teorema: de una cota superior del error de truncamiento local a una cota superior global del error. Supongamos que se cumplen las condiciones del Teorema 7, que S ∈ C(A × R × (0, +∞), R), y que para cualesquiera t ∈ A, h > 0, t + h ∈ A, v ∈ R, se cumple la desigualdad

|S(t, v, h) − xt,v(t + h)| ≤ εh.

Sean t0 ∈ A, L > 0 tal que t0+ L ∈ A, x0∈ R, n ∈ N1. Pongamos h = L/n, tj= t0+ jh, v0= x0, vj+1 = S(tj, vj, h).

Entonces

0≤j≤nmax|vj− xt0,x0(tj)| ≤ eLK− 1 K

εh h.

14. Una cota superior del error de truncamiento local en el m´etodo de Euler.

Sea f ∈ C(A × R, R), donde A es un intervalo de R. Supongamos que K, K1, K2> 0 y que para todos t, u ∈ [t0, t0+ T ] y v, w ∈ R

|f(t, v)| ≤ K,

|f(t, v) − f(u, v)| ≤ K1,

|f(t, v) − f(t, w)| ≤ K2. Pongamos

S(t, v, h) = v + hf(t, v).

Supongamos que para cualesquiera t ∈ A, h > 0, t + h ∈ A, v ∈ R, se cumple la desigualdad

|S(t, v, h) − xt,v(t + h)| ≤ (K1+ K2K) h2. Explique c´omo deducir la cota del error global

0≤j≤nmax|vj− xt0,x0(tj)| ≤ eLK2− 1 K1 K2 + K

 h.

15. Explique el m´etodo de Runge–Kutta. Deduzca una estimaci´on superior para el error en el m´etodo de Runge–Kutta.

16. Programaci´on: el m´etodo de Euler. En alg´un lenguaje de programaci´on escribir una funci´on eulermethod que resuelva una EDO de primer orden con un valor inicial usando el m´etodo de Euler.

Entrada: El arreglo t de las abscisas, el valor inicial x0, un puntero f a una funci´on de dos argumentos.

Salida: El arreglo v de los valores aproximados de la funci´on que satisface la ecuaci´on x0(t) = f(t, x(t)).

Tambi´en escribir un ejemplo de funci´on espec´ıfica fexample1 de dos argumentos y una funci´on testeulermethod1 sin argumentos que hace una prueba llamando eulermethod con fexample1.

Soluci´on num´erica de EDO con valores iniciales, problemas, p´agina 3 de 4

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17. El m´etodo de Heun. Analizar de manera similar el m´etodo de Heun.

18. Programaci´on: el m´etodo de Runge–Kutta. Por analog´ıa con el problema 16, escriba una funci´on rungekutta que aplique el m´etodo de Runge–Kutta.

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