ルンゲクッタRK4法電卓

ルンゲクッタRK4法電卓は、古典的な4次ルンゲ・クッタ法を使用して常微分方程式（ODE）を数値的に解くための強力なオンラインツールです。\(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) の形式の任意の1階常微分方程式を初期条件とともに入力するだけで、ビジュアライゼーション付きの完全なステップバイステップの解決策が得られます。これは、精度と効率の優れたバランスから、科学、工学、数学の分野で使用される数値解法のゴールドスタンダードです。

ルンゲ・クッタ法とは？

ルンゲ・クッタ法は、常微分方程式の解を近似するための反復的な数値手法のファミリーです。最も一般的に使用されるバリエーションは4次手法（RK4）であり、単に「ルンゲ・クッタ法」と呼ばれることもよくあります。1900年頃にドイツの数学者カール・ルンゲとマルティン・クッタによって開発され、現在でも数え切れないほどのアプリケーションで常微分方程式を解くためのデフォルトの選択肢となっています。

RK4 の公式

\(y(x_0) = y_0\) という初期値問題 \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) が与えられたとき、RK4法はステップサイズ \(h\) を用いて次のように解を進めます。

主なアイデアは、単一の傾きの推定値（オイラー法のように）を使用する代わりに、RK4は各ステップ内の異なる点において4つの傾きの推定値を計算し、中点の傾きに2倍の重みを与えて加重平均をとるという点にあります。

k1, k2, k3, k4 の理解

• \(k_1\): 区間の開始点における傾き（オイラー法と同じ）
• \(k_2\): 中点における傾き。\(k_1\) を使用して中点の \(y\) を推定します。
• \(k_3\): 再び中点における傾き。ただし、\(k_2\) から得られた改善された推定値を使用します。
• \(k_4\): 区間の終点における傾き。\(k_3\) を使用して終点の \(y\) を推定します。

最終的な加重平均 \(\frac{1}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4)\) は、数値積分のためのシンプソンの公式に対応しており、これが RK4 が4次の精度を達成する理由です。

精度と誤差分析

局所打ち切り誤差

RK4の局所打ち切り誤差は1ステップあたり \(O(h^5)\) です。これは、1つのステップで導入される誤差がステップサイズの5乗に比例することを意味します。

全打ち切り誤差

積分区間全体にわたる累積的な全誤差は \(O(h^4)\) です。これは、ステップサイズを半分にすると全誤差が16分の1に減少することを意味し、低次の手法よりも RK4 がはるかに効率的であることを示しています。

他の手法との比較

• オイラー法（1次）: 全誤差 \(O(h)\)。\(h\) を半分にしても誤差は半分にしかなりません。
• 修正オイラー法 / ホイン法（2次）: 全誤差 \(O(h^2)\)。\(h\) を半分にすると誤差は4分の1になります。
• RK4（4次）: 全誤差 \(O(h^4)\)。\(h\) を半分にすると誤差は16分の1になります。

この電卓の使い方

1. 常微分方程式を入力する: 方程式が \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) である場合の \(f(x, y)\) を入力します。標準的な数学記法を使用してください：x+y, sin(x)*y, x^2 - y, e^(-x)*y。
2. 初期条件を設定する: \(y(x_0) = y_0\) を定義する \(x_0\) と \(y_0\) を入力します。
3. ステップサイズを選択する: \(h\) を入力します（例：0.1）。値が小さいほど精度は高くなりますが、より多くのステップが必要になります。
4. ステップ数を設定する: 計算する反復回数です。解は \(x_0\) から \(x_0 + n \cdot h\) まで求められます。
5. 「計算」をクリック: インタラクティブな解曲線、ステップごとの \(k\) 値の計算、および完全な結果テーブルを表示します。

適切なステップサイズの選択

ステップサイズ \(h\) は最も重要なパラメータです。以下に実用的なガイドラインを示します：

• ほとんどの問題では h = 0.1 から始めてください
• h = 0.05 と比較する: 結果が希望の精度で一致する場合、\(h = 0.1\) で十分です
• 急激に変化する解には、より小さな \(h\) が必要です
• 負の h は時間を逆方向に（\(x\) を減少させて）解きます
• 目安: 関数がある区間で大きく変化する場合、その区間内で少なくとも10ステップは使用してください

RK4 が困難な場合

スティフな（硬い）方程式

解に非常に異なる時間スケールで変化する成分があるスティフな常微分方程式の場合、標準的な RK4 では極端に小さなステップサイズが必要になることがあります。このような場合は、後退（暗黙的）手法や専用のスティフソルバーが好まれます。

特異点

\(f(x, y)\) に特異点（ゼロ除算、負の数の対数など）がある場合、その点において手法は失敗します。電卓はこれらのケースを検出して報告します。

よくある質問

ルンゲ・クッタ（RK4）法とは何ですか？

4次ルンゲ・クッタ法（RK4）は、常微分方程式（ODE）を解くために最も広く使用されている数値解法の1つです。各ステップで4つの微係数（\(k_1, k_2, k_3, k_4\)）を計算して解を近似し、加重平均を使用して解を進めます。RK4は4次の精度を持ち、局所打ち切り誤差は1ステップあたり \(O(h^5)\) です。

RK4はオイラー法と比較してどのくらい正確ですか？

RK4はオイラー法よりも大幅に正確です。オイラー法の全誤差が \(O(h)\) であるのに対し、RK4の全誤差は \(O(h^4)\) です。これは、ステップサイズを半分にすると、RK4では誤差が16分の1に減少するのに対し、オイラー法では2分の1にしかならないことを意味します。

RK4で解ける微分方程式の種類は何ですか？

RK4は、与えられた初期条件 \(y(x_0) = y_0\) を持つ \(\frac{dy}{dx} = f(x, y)\) の形式のあらゆる1階常微分方程式を解くことができます。線形および非線形の常微分方程式に対応しています。高階の常微分方程式は、1階の連立方程式に変換することで解くことが可能です。

適切なステップサイズをどのように選択すればよいですか？

\(h = 0.1\) から始めて、結果を \(h = 0.05\) と比較してください。値が希望の精度で一致すれば、大きい方のステップサイズで十分です。スティフな方程式の場合は、非常に小さなステップサイズが必要になることがあります。

k1, k2, k3, k4 とは何ですか？

4つの \(k\) 値は、各ステップ内の異なる点における傾きの推定値を表します。\(k_1\) は始点、\(k_2\) と \(k_3\) は中点、\(k_4\) は終点での値です。最終的な更新には加重平均 \(y_{n+1} = y_n + (k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4)/6\) を使用します。

この電卓は負のステップサイズを扱えますか？

はい、負のステップサイズを使用して、常微分方程式を逆方向（\(x\) を減少させる方向）に解くことができます。単に \(h\) に負の値を入力してください。

追加リソース

• ルンゲ＝クッタ法 - Wikipedia
• 常微分方程式の数値解法 - Wikipedia
• オイラー法 - Wikipedia