Docsity
Docsity

Prepare for your exams
Prepare for your exams

Study with the several resources on Docsity


Earn points to download
Earn points to download

Earn points by helping other students or get them with a premium plan


Guidelines and tips
Guidelines and tips

Runge Kutta Method-Numerical Analysis-Lecture Handouts, Lecture notes of Mathematical Methods for Numerical Analysis and Optimization

This course contains solution of non linear equations and linear system of equations, approximation of eigen values, interpolation and polynomial approximation, numerical differentiation, integration, numerical solution of ordinary differential equations. This lecture includes: Runge, Kutta, Method, German, Mathematician, Higher, Derivative, Equation, Euler, Modified, Weighted, Average

Typology: Lecture notes

2011/2012

Uploaded on 08/05/2012

saruy
saruy 🇮🇳

4.5

(114)

132 documents

1 / 4

Toggle sidebar

This page cannot be seen from the preview

Don't miss anything!

bg1
Numerical Analysis –MTH603 VU
© Copyright Virtual University of Pakistan 1
R
RU
UN
NG
GE
E
K
KU
UT
TT
TA
A
M
ME
ET
TH
HO
OD
D
T
Th
he
es
se
e
a
ar
re
e
c
co
om
mp
pu
ut
ta
at
ti
io
on
na
al
ll
ly
y,
,
m
mo
os
st
t
e
ef
ff
fi
ic
ci
ie
en
nt
t
m
me
et
th
ho
od
ds
s
i
in
n
t
te
er
rm
ms
s
o
of
f
a
ac
cc
cu
ur
ra
ac
cy
y.
.
T
Th
he
ey
y
w
we
er
re
e
d
de
ev
ve
el
lo
op
pe
ed
d
b
by
y
t
tw
wo
o
G
Ge
er
rm
ma
an
n
m
ma
at
th
he
em
ma
at
ti
ic
ci
ia
an
ns
s,
,
R
Ru
un
ng
ge
e
a
an
nd
d
K
Ku
ut
tt
ta
a.
.
T
Th
he
ey
y
a
ar
re
e
d
di
is
st
ti
in
ng
gu
ui
is
sh
he
ed
d
b
by
y
t
th
he
ei
ir
r
o
or
rd
de
er
rs
s
i
in
n
t
th
he
e
s
se
en
ns
se
e
t
th
ha
at
t
t
th
he
ey
y
a
ag
gr
re
ee
e
w
wi
it
th
h
T
Ta
ay
yl
lo
or
r
s
s
s
se
er
ri
ie
es
s
s
so
ol
lu
ut
ti
io
on
n
u
up
p
t
to
o
t
te
er
rm
ms
s
o
of
f
h
hr
r,
,
w
wh
he
er
re
e
r
r
i
is
s
t
th
he
e
o
or
rd
de
er
r
o
of
f
t
th
he
e
m
me
et
th
ho
od
d.
.
T
Th
he
es
se
e
m
me
et
th
ho
od
ds
s
d
do
o
n
no
ot
t
d
de
em
ma
an
nd
d
p
pr
ri
io
or
r
c
co
om
mp
pu
ut
ta
at
ti
io
on
n
o
of
f
h
hi
ig
gh
he
er
r
d
de
er
ri
iv
va
at
ti
iv
ve
es
s
o
of
f
y
y(
(t
t)
)
a
as
s
i
in
n
T
TS
SM
M.
.
F
Fo
ou
ur
rt
th
h-
-o
or
rd
de
er
r
R
Ru
un
ng
ge
e-
-K
Ku
ut
tt
ta
a
m
me
et
th
ho
od
ds
s
a
ar
re
e
w
wi
id
de
el
ly
y
u
us
se
ed
d
f
fo
or
r
f
fi
in
nd
di
in
ng
g
t
th
he
e
n
nu
um
me
er
ri
ic
ca
al
l
s
so
ol
lu
ut
ti
io
on
ns
s
o
of
f
l
li
in
ne
ea
ar
r
o
or
r
n
no
on
n-
-l
li
in
ne
ea
ar
r
o
or
rd
di
in
na
ar
ry
y
d
di
if
ff
fe
er
re
en
nt
ti
ia
al
l
e
eq
qu
ua
at
ti
io
on
ns
s,
,
t
th
he
e
d
de
ev
ve
el
lo
op
pm
me
en
nt
t
o
of
f
w
wh
hi
ic
ch
h
i
is
s
c
co
om
mp
pl
li
ic
ca
at
te
ed
d
a
al
lg
ge
eb
br
ra
ai
ic
ca
al
ll
ly
y.
.
T
Th
he
er
re
ef
fo
or
re
e,
,
w
we
e
c
co
on
nv
ve
ey
y
t
th
he
e
b
ba
as
si
ic
c
i
id
de
ea
a
o
of
f
t
th
he
es
se
e
m
me
et
th
ho
od
ds
s
b
by
y
d
de
ev
ve
el
lo
op
pi
in
ng
g
t
th
he
e
s
se
ec
co
on
nd
d-
-o
or
rd
de
er
r
R
Ru
un
ng
ge
e-
-K
Ku
ut
tt
ta
a
m
me
et
th
ho
od
d
w
wh
hi
ic
ch
h
w
we
e
s
sh
ha
al
ll
l
r
re
ef
fe
er
r
h
he
er
re
ea
af
ft
te
er
r
a
as
s
R
R-
-K
K
m
me
et
th
ho
od
d.
.
P
Pl
le
ea
as
se
e
r
re
ec
ca
al
ll
l
t
th
ha
at
t
t
th
he
e
m
mo
od
di
if
fi
ie
ed
d
E
Eu
ul
le
er
r
s
s
m
me
et
th
ho
od
d:
:
w
wh
hi
ic
ch
h
c
ca
an
n
b
be
e
v
vi
ie
ew
we
ed
d
a
as
s
1nn
yyh
+=+
(
(a
av
ve
er
ra
ag
ge
e
o
of
f
s
sl
lo
op
pe
es
s)
)
T
Th
hi
is
s,
,
i
in
n
f
fa
ac
ct
t,
,
i
is
s
t
th
he
e
b
ba
as
si
ic
c
i
id
de
ea
a
o
of
f
R
R-
-K
K
m
me
et
th
ho
od
d.
.
H
He
er
re
e,
,
w
we
e
f
fi
in
nd
d
t
th
he
e
s
sl
lo
op
pe
es
s
n
no
ot
t
o
on
nl
ly
y
a
at
t
t
tn
nb
bu
ut
t
a
al
ls
so
o
a
at
t
s
se
ev
ve
er
ra
al
l
o
ot
th
he
er
r
i
in
nt
te
er
ri
io
or
r
p
po
oi
in
nt
ts
s,
,
a
an
nd
d
t
ta
ak
ke
e
t
th
he
e
w
we
ei
ig
gh
ht
te
ed
d
a
av
ve
er
ra
ag
ge
e
o
of
f
t
th
he
es
se
e
s
sl
lo
op
pe
es
s
a
an
nd
d
a
ad
dd
d
t
to
o
y
yn
n
t
to
o
g
ge
et
t
y
yn
n+
+1
1.
.
N
No
ow
w,
,
w
we
e
s
sh
ha
al
ll
l
d
de
er
ri
iv
ve
e
t
th
he
e
s
se
ec
co
on
nd
d
o
or
rd
de
er
r
R
R-
-K
K
m
me
et
th
ho
od
d
i
in
n
t
th
he
e
f
fo
ol
ll
lo
ow
wi
in
ng
g
s
sl
li
id
de
es
s.
.
C
Co
on
ns
si
id
de
er
r
t
th
he
e
I
IV
VP
P
(, ), ( )
nn
dy
f
ty yt y
dt ==
W
We
e
a
al
ls
so
o
d
de
ef
fi
in
ne
e
12 1
(, ), ( , )
nn n n
khfty khft hy k
α
β
==++
a
an
nd
d
t
ta
ak
ke
e
t
th
he
e
w
we
ei
ig
gh
ht
te
ed
d
a
av
ve
er
ra
ag
ge
e
o
of
f
k
k1
1
a
an
nd
d
k
k2
2
a
an
nd
d
a
ad
dd
d
t
to
o
y
yn
n
t
to
o
g
ge
et
t
y
yn
n+
+1
1
W
We
e
s
se
ee
ek
k
a
a
f
fo
or
rm
mu
ul
la
a
o
of
f
t
th
he
e
f
fo
or
rm
m
11122nn
yyWkWk
+
=
++
W
Wh
he
er
re
e
12
,,W and W
αβ
a
ar
re
e
c
co
on
ns
st
ta
an
nt
ts
s
t
to
o
b
be
e
d
de
et
te
er
rm
mi
in
ne
ed
d
s
so
o
t
th
ha
at
t
t
th
he
e
a
ab
bo
ov
ve
e
e
eq
qu
ua
at
ti
io
on
n
a
ag
gr
re
ee
e
w
wi
it
th
h
t
th
he
e
T
Ta
ay
yl
lo
or
r
s
s
s
se
er
ri
ie
es
s
e
ex
xp
pa
an
ns
si
io
on
n
a
as
s
h
hi
ig
gh
h
a
an
n
o
or
rd
de
er
r
a
as
s
p
po
os
ss
si
ib
bl
le
e
T
Th
hu
us
s,
,
u
us
si
in
ng
g
T
Ta
ay
yl
lo
or
r
s
s
s
se
er
ri
ie
es
s
e
ex
xp
pa
an
ns
si
io
on
n,
,
w
we
e
h
ha
av
ve
e
23
1
( ) () () () ()
26
nnn n n
hh
yt yt hy t y t y t
+ ′′ ′′′
=+ + + +
"
R
Re
ew
wr
ri
it
ti
in
ng
g
t
th
he
e
d
de
er
ri
iv
va
at
ti
iv
ve
es
s
o
of
f
y
y
i
in
n
t
te
er
rm
ms
s
o
of
f
f
f
o
of
f
t
th
he
e
a
ab
bo
ov
ve
e
e
eq
qu
ua
at
ti
io
on
n,
,
w
we
e
g
ge
et
t
2
1(, ) ( )
2
nn nn ty
h
yyhfty fff
+=+ + +
3
24
2()()
6tt ty yy y t y
h
f
ff f f f f ff O h

++++++

H
He
er
re
e,
,
a
al
ll
l
d
de
er
ri
iv
va
at
ti
iv
ve
es
s
a
ar
re
e
e
ev
va
al
lu
ua
at
te
ed
d
a
at
t
(
(t
tn
n,
,
y
yn
n)
).
.
N
Ne
ex
xt
t,
,
w
we
e
s
sh
ha
al
ll
l
r
re
ew
wr
ri
it
te
e
t
th
he
e
g
gi
iv
ve
en
n
e
eq
qu
ua
at
ti
io
on
n
a
af
ft
te
er
r
i
in
ns
se
er
rt
ti
in
ng
g
t
th
he
e
e
ex
xp
pr
re
es
ss
si
io
on
ns
s
o
or
r
k
k1
1
a
an
nd
d
k
k2
2
a
as
s
11 2 1
(, ) ( , )
nn nn n n
yyWhftyWhfthyk
α
β
+=+ + + +
N
No
ow
w
u
us
si
in
ng
g
T
Ta
ay
yl
lo
or
r
s
s
s
se
er
ri
ie
es
s
e
ex
xp
pa
an
ns
si
io
on
n
o
of
f
t
tw
wo
o
v
va
ar
ri
ia
ab
bl
le
es
s,
,
w
we
e
o
ob
bt
ta
ai
in
n
docsity.com
pf3
pf4

Partial preview of the text

Download Runge Kutta Method-Numerical Analysis-Lecture Handouts and more Lecture notes Mathematical Methods for Numerical Analysis and Optimization in PDF only on Docsity!

RURUNNGGEE –– KKUUTTTTAA MMEETTHHOODD

TThheessee aarree ccoommppuuttaattiioonnaallllyy,, mmoosstt eeffffiicciieenntt mmeetthhooddss iinn tteerrmmss ooff aaccccuurraaccyy.. TThheeyy wweerree

ddeevveellooppeedd bbyy ttwwoo GGeerrmmaann mmaatthheemmaattiicciiaannss,, RRuunnggee aanndd KKuuttttaa..

TThheeyy aarree ddiissttiinngguuiisshheedd bbyy tthheeiirr oorrddeerrss iinn tthhee sseennssee tthhaatt tthheeyy aaggrreeee wwiitthh TTaayylloorr’’ss sseerriieess

ssoolluuttiioonn uupp ttoo tteerrmmss ooff^ hh

rr , w,whheerree (^) rr isis tthhee oorrddeerr ooff tthhee mmeetthhoodd.. TThheessee mmeetthhooddss ddoo nnoott

ddeemmaanndd pprriioorr ccoommppuuttaattiioonn ooff hhiigghheerr ddeerriivvaattiivveess ooff yy((tt)) aass iinn TTSSMM..

FFoouurrtthh--oorrddeerr RRuunnggee--KKuuttttaa mmeetthhooddss aarree wwiiddeellyy uusseedd ffoorr ffiinnddiinngg tthhee nnuummeerriiccaall ssoolluuttiioonnss ooff

lliinneeaarr oorr nnoonn--lliinneeaarr oorrddiinnaarryy ddiiffffeerreennttiiaall eeqquuaattiioonnss,, tthhee ddeevveellooppmmeenntt ooff wwhhiicchh iiss

ccoommpplliiccaatteedd aallggeebbrraaiiccaallllyy..

TThheerreeffoorree,, wwee ccoonnvveeyy tthhee bbaassiicc iiddeeaa ooff tthheessee mmeetthhooddss bbyy ddeevveellooppiinngg tthhee sseeccoonndd--oorrddeerr

RRuunnggee--KKuuttttaa mmeetthhoodd wwhhiicchh wwee sshhaallll rreeffeerr hheerreeaafftteerr aass RR--KK mmeetthhoodd..

PPlleeaassee rreeccaallll tthhaatt tthhee mmooddiiffiieedd EEuulleerr’’ss mmeetthhoodd:: wwhhiicchh ccaann bbee vviieewweedd aass

n 1 n y y h

= + (^) ((aavveerraaggee ooff ssllooppeess))

TThhiiss,, iinn ffaacctt,, iiss tthhee bbaassiicc iiddeeaa ooff RR--KK mmeetthhoodd..

HHeerree,, wwee ffiinndd tthhee ssllooppeess nnoott oonnllyy aatt^ tt nn

bbuutt aallssoo aatt sseevveerraall ootthheerr iinntteerriioorr ppooiinnttss,, aanndd ttaakkee tthhee

wweeiigghhtteedd aavveerraaggee ooff tthheessee ssllooppeess aanndd aadddd ttoo yy n n

toto ggeett yy nn++1^1

. N.Nooww,, wwee sshhaallll ddeerriivvee tthhee

sseeccoonndd oorrddeerr RR--KK mmeetthhoodd iinn tthhee ffoolllloowwiinngg sslliiddeess..

CCoonnssiiddeerr tthhee IIVVPP

n n

dy f t y y t y dt

WWee aallssoo ddeeffiinnee

k 1 = hf t ( n , yn ), k 2 = hf t ( n + α h y , n +β k 1 )

aanndd ttaakkee tthhee wweeiigghhtteedd aavveerraaggee ooff^ kk 11

aanndd^ kk 2 2

anandd aadddd ttoo yy nn

ttoo ggeett^ yy nn++1 1

WWee sseeeekk aa ffoorrmmuullaa ooff tthhee ffoorrmm yn (^) + 1 = yn + W k 1 1 (^) + W k 2 2

WWhheerree α β, , W and W 1 2 aarree ccoonnssttaannttss ttoo bbee ddeetteerrmmiinneedd ssoo tthhaatt tthhee aabboovvee eeqquuaattiioonn

aaggrreeee wwiitthh tthhee TTaayylloorr’’ss sseerriieess eexxppaannssiioonn aass hhiigghh aann oorrddeerr aass ppoossssiibbllee

TThhuuss,, uussiinngg TTaayylloorr’’ss sseerriieess eexxppaannssiioonn,, wwee hhaavvee 2 3

( 1 ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 6

n n n n n

h h y t (^) + = y t + hy t ′^ + y ′′^ t + y ′′′ t +"

RReewwrriittiinngg tthhee ddeerriivvaattiivveess ooff yy iinn tteerrmmss ooff^ ff^ ooff tthhee aabboovvee eeqquuaattiioonn,, wwee ggeett

2

1 (^ ,^ )^ (^ ) 2

n n n n t y

h y (^) + = y + hf t y + f + ff

3 2 4 2 ( ) ( ) 6

tt ty yy y t y

h

  • ^ f + ff + f f + f f + ff + O h  

HHeerree,, aallll ddeerriivvaattiivveess aarree eevvaalluuaatteedd aatt (( tt nn

,, yy nn

NNeexxtt,, wwee sshhaallll rreewwrriittee tthhee ggiivveenn eeqquuaattiioonn aafftteerr iinnsseerrttiinngg tthhee eexxpprreessssiioonnss oorr^ kk 11

aanndd^ kk 2 2

asas

yn + 1 = yn + W hf t 1 ( n , yn ) + W hf t 2 ( n + α h y , n +β k 1 )

NNooww uussiinngg TTaayylloorr’’ss sseerriieess eexxppaannssiioonn ooff ttwwoo vvaarriiaabblleess,, wwee oobbttaaiinn

yn + 1 = yn + W hf t 1 ( n , yn ) + W h 2  f t ( n , yn ) + ( α hft +β k f 1 y )

2 2 2 2 1 3 1 (^ ) 2 2

n ty yy

h k f h k f f O h

 +^ +^ +^ 

HHeerree aaggaaiinn,, aallll ddeerriivvaattiivveess aarree ccoommppuutteedd aatt (( tt nn

,,^ yy nn

).). OOnn iinnsseerrttiinngg tthhee eexxpprreessssiioonn ffoorr (^) kk 11

tthhee aabboovvee eeqquuaattiioonn bbeeccoommeess

yn + 1 = yn + ( W 1 + W 2 ) hf + W h 2 ( α hf t +β hffy )

2 2 2 2 2 2 3 ( ) 2 2

tt ty yy

h h f h ff f f O h

OOnn rreeaarrrraannggiinngg iinn tthhee iinnccrreeaassiinngg ppoowweerrss ooff hh ,, wwee ggeett

2

yn + 1 = yn + ( W 1 + W 2 ) hf + W h 2 ( α ft +β ffy )

2 2 2 3 4 2 (^ ) 2 2

y tt ty

f ff W h f ff O h

NNooww,, eeqquuaattiinngg ccooeeffffiicciieennttss ooff^ hh^ aanndd^ hh

iinn tthhee ttwwoo eeqquuaattiioonnss,, wwee oobbttaaiinn

1 2 1,^2 (^ )^

t y t y

f ff

W W W α f β ff

Implying

1 2 2 2

W + W = W α = W β=

TThhuuss,, wwee hhaavvee tthhrreeee eeqquuaattiioonnss iinn ffoouurr uunnkknnoowwnnss aanndd ssoo,, wwee ccaann cchhoossee oonnee vvaalluuee

aarrbbiittrraarriillyy.. SSoollvviinngg wwee ggeett

1 2 2 2

W W

W W

WWhheerree WW 2 2

isis aarrbbiittrraarryy aanndd vvaarriioouuss vvaalluueess ccaann bbee aassssiiggnneedd ttoo iitt..

WWee nnooww ccoonnssiiddeerr ttwwoo ccaasseess,, wwhhiicchh aarree ppooppuullaarr

Ca Cassee II

IIff wwee cchhoooossee WW 22

tthheenn WW 11

== 22//33 aanndd α = β=3 / 2

1 1 2

y n (^) + = yn + k + k

1 2 1

k hf t y k hf t h y k

Ca Cassee IIII :: IIff wwee ccoonnssiiddeerr

WW

= ½=½,, tthheenn WW 1 1

= ½=½ aanndd α = β=1.

TThheenn

1 2 1 2

n n

k k y (^) + y

where

1

1 2

2 3

4 3

n n

n n

n n

n n

k hf t y

h k k hf t y

h k k hf t y

k hf t h y k

PPlleeaassee nnoottee tthhaatt tthhee sseeccoonndd--oorrddeerr RRuunnggee--KKuuttttaa mmeetthhoodd ddeessccrriibbeedd aabboovvee rreeqquuiirreess tthhee

eevvaalluuaattiioonn ooff tthhee ffuunnccttiioonn ttwwiiccee ffoorr eeaacchh ccoommpplleettee sstteepp ooff iinntteeggrraattiioonn..

SSiimmiillaarrllyy,, ffoouurrtthh--oorrddeerr RRuunnggee--KKuuttttaa mmeetthhoodd rreeqquuiirreess tthhee eevvaalluuaattiioonn ooff tthhee ffuunnccttiioonn ffoouurr

ttiimmeess.. TThhee ddiissccuussssiioonn oonn ooppttiimmaall oorrddeerr RR--KK mmeetthhoodd iiss vveerryy iinntteerreessttiinngg,, bbuutt wwiillll bbee

ddiissccuusssseedd ssoommee ootthheerr ttiimmee..