Calculateur de la méthode Runge-Kutta (RK4)

Le calculateur de la méthode Runge-Kutta (RK4) est un outil en ligne puissant pour résoudre numériquement des équations différentielles ordinaires (EDO) en utilisant la méthode classique de Runge-Kutta du 4ème ordre. Entrez n'importe quelle EDO du premier ordre de la forme \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) avec des conditions initiales, et obtenez une solution complète étape par étape avec des visualisations. C'est la méthode numérique de référence utilisée en sciences, en ingénierie et en mathématiques pour son excellent équilibre entre précision et efficacité.

Qu'est-ce que la méthode de Runge-Kutta ?

Les méthodes de Runge-Kutta sont une famille de techniques numériques itératives pour approximer les solutions d'EDO. La variante la plus couramment utilisée est la méthode du 4ème ordre (RK4), souvent appelée simplement « la méthode de Runge-Kutta ». Développée par les mathématiciens allemands Carl Runge et Martin Kutta vers 1900, elle reste le choix par défaut pour la résolution d'EDO dans d'innombrables applications.

Les formules RK4

Étant donné un problème de valeur initiale \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) avec \(y(x_0) = y_0\), la méthode RK4 fait avancer la solution d'un pas de taille \(h\) en utilisant :

L'idée clé est qu'au lieu d'utiliser une seule estimation de pente (comme dans la méthode d'Euler), RK4 calcule quatre estimations de pente à différents points de chaque étape et en fait une moyenne pondérée, les pentes du point médian recevant un double poids.

Comprendre k1, k2, k3, k4

• \(k_1\) : Pente au début de l'intervalle (comme la méthode d'Euler)
• \(k_2\) : Pente au point médian, utilisant \(k_1\) pour estimer \(y\) au point médian
• \(k_3\) : Pente au point médian à nouveau, mais en utilisant l'estimation améliorée de \(k_2\)
• \(k_4\) : Pente à la fin de l'intervalle, utilisant \(k_3\) pour estimer \(y\) au point final

La moyenne pondérée finale \(\frac{1}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4)\) correspond à la règle de Simpson pour l'intégration numérique, c'est pourquoi RK4 atteint une précision de 4ème ordre.

Précision et analyse d'erreur

Erreur de troncature locale

L'erreur de troncature locale de RK4 est de \(O(h^5)\) par étape, ce qui signifie que l'erreur introduite en une seule étape est proportionnelle à la 5ème puissance de la taille du pas.

Erreur de troncature globale

Sur l'ensemble de l'intervalle d'intégration, l'erreur globale accumulée est de \(O(h^4)\). Cela signifie que diviser la taille du pas par deux réduit l'erreur globale d'un facteur 16, ce qui rend RK4 beaucoup plus efficace que les méthodes d'ordre inférieur.

Comparaison avec d'autres méthodes

• Méthode d'Euler (1er ordre) : Erreur globale \(O(h)\). Diviser \(h\) par deux ne fait que diviser l'erreur par deux.
• Euler amélioré / Heun (2ème ordre) : Erreur globale \(O(h^2)\). Diviser \(h\) par deux réduit l'erreur par 4.
• RK4 (4ème ordre) : Erreur globale \(O(h^4)\). Diviser \(h\) par deux réduit l'erreur par 16.

Comment utiliser ce calculateur

1. Entrez l'EDO : Tapez \(f(x, y)\) où votre équation est \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\). Utilisez la notation mathématique standard : x+y, sin(x)*y, x^2 - y, e^(-x)*y.
2. Définissez les conditions initiales : Entrez \(x_0\) et \(y_0\) qui définissent \(y(x_0) = y_0\).
3. Choisissez la taille du pas : Entrez \(h\) (ex: 0,1). Des valeurs plus petites donnent une plus grande précision mais nécessitent plus d'étapes.
4. Définissez le nombre de pas : Combien d'itérations calculer. La solution sera trouvée de \(x_0\) à \(x_0 + n \cdot h\).
5. Cliquez sur Calculer : Visualisez la courbe de solution interactive, les calculs de valeur \(k\) étape par étape et le tableau de résultats complet.

Choisir la bonne taille de pas

La taille du pas \(h\) est le paramètre le plus critique. Voici des directives pratiques :

• Commencez par h = 0,1 pour la plupart des problèmes
• Comparez avec h = 0,05 : si les résultats concordent avec la précision souhaitée, \(h = 0,1\) est suffisant
• Les solutions changeant rapidement nécessitent un \(h\) plus petit
• Un h négatif résout à rebours dans le temps (\(x\) décroissant)
• Règle empirique : si la fonction change de manière significative sur un intervalle, utilisez au moins 10 étapes dans cet intervalle

Quand RK4 peut être en difficulté

Équations raides

Pour les EDO raides (stiff) où la solution possède des composantes variant sur des échelles de temps très différentes, la RK4 standard peut nécessiter des tailles de pas extrêmement petites. Dans ces cas, des méthodes implicites ou des solveurs spécialisés sont préférés.

Singularités

Si \(f(x, y)\) présente des singularités (division par zéro, logarithmes de nombres négatifs), la méthode échouera à ces points. Le calculateur détectera et signalera ces cas.

Foire aux questions

Qu'est-ce que la méthode de Runge-Kutta (RK4) ?

La méthode de Runge-Kutta du 4ème ordre (RK4) est l'une des techniques numériques les plus utilisées pour résoudre les équations différentielles ordinaires (EDO). Elle approxime la solution en calculant quatre pentes intermédiaires (\(k_1, k_2, k_3, k_4\)) à chaque étape, puis utilise une moyenne pondérée pour faire avancer la solution. RK4 atteint une précision de 4ème ordre, ce qui signifie que l'erreur de troncature locale est de \(O(h^5)\) par étape.

Quelle est la précision de RK4 par rapport à la méthode d'Euler ?

RK4 est nettement plus précise que la méthode d'Euler. Alors que la méthode d'Euler a une erreur globale de \(O(h)\), RK4 a une erreur globale de \(O(h^4)\). Cela signifie que diviser la taille du pas par deux réduit l'erreur d'un facteur 16 pour RK4, contre seulement un facteur 2 pour la méthode d'Euler.

Quels types d'équations différentielles RK4 peut-elle résoudre ?

RK4 peut résoudre n'importe quelle EDO du premier ordre de la forme \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) avec une condition initiale donnée \(y(x_0) = y_0\). Elle fonctionne pour les EDO linéaires et non linéaires. Les EDO d'ordre supérieur peuvent être résolues en les convertissant en systèmes d'équations du premier ordre.

Comment choisir la bonne taille de pas ?

Commencez par \(h = 0,1\) et comparez les résultats avec \(h = 0,05\). Si les valeurs concordent à la précision souhaitée, la taille de pas plus grande est suffisante. Pour les équations raides, des tailles de pas très petites peuvent être nécessaires.

Que sont k1, k2, k3 et k4 ?

Les quatre valeurs \(k\) représentent des estimations de pente à différents points de chaque étape : \(k_1\) au début, \(k_2\) et \(k_3\) au point médian, et \(k_4\) à la fin. La mise à jour finale utilise la moyenne pondérée \(y_{n+1} = y_n + (k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4)/6\).

Ce calculateur peut-il gérer des tailles de pas négatives ?

Oui, vous pouvez utiliser des tailles de pas négatives pour résoudre les EDO à rebours (\(x\) décroissant). Entrez simplement une valeur négative pour \(h\).

Ressources supplémentaires

• Méthodes de Runge-Kutta - Wikipédia
• Méthodes numériques pour les EDO - Wikipédia
• Méthode d'Euler - Wikipédia