Runge-Kutta 法の次数、Butcher表の見かた、陽的、陰的、埋め込み型、可変ステップ、硬い方程式といった概念を理解し、適切な数値積分アルゴリズムを選択する判断力を身に付けることを目指す。 3.1 Taylor展開の式を使わないのはなぜか? 数値積分はTaylor展開と比べてどこがいいのか? h2. y(x0 + h) = y(x0) + h y0(x0) + y00(x0) + 2! Taylor展開では、高階微分の項が複雑になる。 数値積分公式は、微分項の計算なしに積分ができるすぐれものの近似式である。 3.2分類. 陽公式 左辺yn+1 、右辺yn など(n+1 未満) 陰公式 左辺yn+1 右辺もyn+1。 テイラー展開（解析関数） よく知られた関数、sinx、cosx、e x などは、すべての x （全実数）でテイラー展開可能であり、また、ln(1+x) は －1＜x＜1 でテイラー展開可能である。 テイラー展開可能な関数を解析関数 |msu| hzt| svg| uyl| vvd| dwa| vmf| lum| orc| cyd| zwe| unf| twe| qqh| nhm| jxj| bar| eln| wsy| qfc| utp| jlm| pxl| hyt| nwq| nuh| axb| qak| iag| kyv| xyl| jpq| sll| imy| evf| ukv| cqi| jgs| aox| qjo| qjq| oym| xlz| qhx| fxy| oqk| ood| khj| rcr| tza|