Méthode Runge-Kutta en Python et MATLAB

Explorez la méthode Runge-Kutta (RK4) pour trouver des solutions numériques pour les équations différentielles ordinaires (ODE). À l'aide de MATLAB et Python, nous allons montrer comment implémenter RK4 à partir des bases. Nous utiliserons le modèle Lotka-Volterra (Predator-Prey) pour illustrer, en appliquant RK4 dans les deux langues pour simuler et résoudre le modèle. Nous allons commencer par discuter de la théorie de la méthode Runge-Kutta. Comprendre les bases vous aidera à comprendre comment cette technique nous permet d'approximer avec précision les solutions aux ODE. Nous expliquerons les principes étape par étape pour établir une base solide et garantir une compréhension claire

Une fois que nous aurons une solide compréhension de la théorie, nous passerons à l'aspect pratique. En partant de zéro, nous allons nous plonger dans le processus d'implémentation du code. Nous vous expliquerons le processus de configuration des environnements MATLAB et Python, y compris les packages ou bibliothèques nécessaires à nos simulations numériques

Nous utiliserons le modèle Lotka-Volterra, également connu sous le nom de modèle Predator-Prey, pour rendre le didacticiel plus intéressant et plus facile à comprendre. Ce modèle montre l'interaction entre deux espèces, l'une étant le prédateur et l'autre la proie. Nous allons simuler et résoudre le modèle en utilisant la méthode du 4e ordre de Runge-Kutta dans MATLAB et Python. Alors, préparez-vous à explorer la théorie, la mise en œuvre et l'application de la méthode Runge-Kutta à l'aide de MATLAB et Python. À la fin de ce didacticiel, vous aurez les connaissances et la confiance nécessaires pour aborder les solutions numériques pour les ODE utilisant RK4 dans les deux langages de programmation. Pourquoi attendre ? Inscrivez-vous dès aujourd'hui et commencez vos études dès aujourd'hui !