MetodosNumericos: MetodosNumericos

Description Usage Arguments Details Value Author(s) Examples

Esta es la principal funci<c3><b3>n del paquete y la que debe ser llamada por el usuario, ya que a partir de esta funci<c3><b3>n se llama a las dem<c3><a1>s funciones con el fin de cumplir el objetivo del paquete que es resolver el sistema de ecuaciones diferenciales.

1	ODE_Sys(d, vars, init, h, lims, n, method, point)

`d`	Representa al vector de las ecuaciones diferenciales que componen el sistema a solucionar. Ejemplo -> ["Eqn1","Eqn2","Eqn3", ...]
`vars`	Representa al vector con los nombre de la variables incluyendo la variable independiente (t) al final del vector. Ejemplo -> ["x1","x2","x3", ...,"t"]
`init`	Vector con los valores iniciales incluyendo la variable indepediente (t) al final del vector. Ejemplo -> [x1_0,x2_0,x3_0, ...,t_0]
`h`	Constante.
`lims`	Vector con los l<c3><ad>mites desados de la soluci<c3><b3>n. Ejemlo -> [x_liminf,x_limsup,y_liminf,y_limsup]
`n`	N<c3><ba>mero de puntos de la soluci<c3><b3>n que se requieren.
`method`	M<c3><a9>todo para encontrar la soluci<c3><b3>n. Se encoge entre las siguientes opciones -> ["euler","midpoint",rk4"]
`point`	Punto deseado para evaluar la soluci<c3><b3>n.

Si el usuario no ingresa la constante h, esta ser<c3><a1> definida por default como 0.1. As<c3><ad> mismo, si el usuario no ingresa el n<c3><ba>mero de puntos para hallar la soluci<c3><b3>n, este ser<c3><a1> definido por default como 250.

La funci<c3><b3>n retorna una lista de valores correspondientes a la soluci<c3><b3>n num<c3><a9>rica para cada valor de la variable independiente, as<c3><ad> como la soluci<c3><b3>n aproximada para un valor de la variable independiente. As<c3><ad> mismo tambi<c3><a9>n se encuentra como salida la gr<c3><a1>fica de la soluci<c3><b3>n, as<c3><ad> como el campo de pendientes, <c3><ba>nicamente si el sistema ingresado por el usuario es de segundo orden.

Pablo Millan y Oscar Fonseca

# Ejemplos:
sol = ODE_Sys(c("-x+y+1","x-y"),c("x","y","t"),c(-3,1,0),0.1,c(-4,4,-3,3),500,"rk4",0.62)

## The function is currently defined as
function (d, vars, init, h, lims, n, method, point)
{
    if (missing(h)) {
        h = 0.1
    }
    if (missing(n)) {
        n = 250
    }
    values = Solucion(d, vars, init, h, n, method, point)
    aux = point - values[length(d) + 1, ]
    index = which.min(abs(aux))
    solution_point = values[, index]
    solution <- list(trajectory = values, answer = solution_point)
    plotfield(field, lims, d, vars)
    return(solution)
  }