derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ Python math-numerical 理論は知らんが、Euler's methodでは離散化したステップサイズ$\Delta t$に対し、最終的に誤差GTEが$\mathrm{const.} \times \Delta t$で積もるようだ。 これを改善したホイン法(Heun's method)がLesson2で扱われる。これはGTEが$\mathrm{const.} \times (\Delta t)^2$になるらしい。その理論的詳細は講座のスコープ外のようだが...。 何故Heun's methodが優れているかの理論的な解説そのものも言及されているようには感じないが、ベクトル場を脳裏に浮かべつつ、Euler's methodで… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2015%2F10%2F17%2F192115" title="オイラー法とホイン法 - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2015-10-17 19:21:15 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2015/10/17/192115 1.0 100%