Вопрос пользователя:
Ответ нейросети:
Зададим функции и параметры:
f1 = lambda x, y1, y2: np.piy2 f2 = lambda x, y1, y2: -np.piy1 x0 = 0 y1_0 = 1 y2_0 = 1 h = 0.1 x_end = 1
Вычислим значения функций y1 и y2 в точке x=1 методом Рунге-Кутты 1-го порядка:
def runge_kutta(f1, f2, x0, y1_0, y2_0, h, x_end): n = int((x_end - x0) / h) x = x0 y1 = y1_0 y2 = y2_0 for i in range(n): k11 = h * f1(x, y1, y2) k21 = h * f2(x, y1, y2) k12 = h * f1(x + h, y1 + k11, y2 + k21) k22 = h * f2(x + h, y1 + k11, y2 + k21) y1 += 0.5 * (k11 + k12) y2 += 0.5 * (k21 + k22) x += h return y1, y2
y1_approx, y2_approx = runge_kutta(f1, f2, x0, y1_0, y2_0, h, x_end)
Точные значения функций y1 и y2 в точке x=1:
y1_exact = np.cos(np.pix_end) + np.sin(np.pix_end) y2_exact = -np.sin(np.pix_end) + np.cos(np.pix_end)
Вычислим погрешности:
error_y1 = np.abs(y1_exact - y1_approx) error_y2 = np.abs(y2_exact - y2_approx)
Ответ: 0.707; 0.0; 0.707; 0.0.
Напишите нам, если в вопросе есть ваши персональные данные ([email protected])
Обратите внимание: ответы, предоставляемые искусственным интеллектом, могут не всегда быть точными. Не рассчитывайте на них в критически важных областях, таких как медицина, юриспруденция, финансы или в вопросах, связанных с безопасностью. Для важных решений всегда обращайтесь к квалифицированным специалистам. Администрация сайта не несет ответственности за контент, сгенерированный автоматически.