Visualizador del método de Euler
cambia el tamaño de paso y observa cómo se acumula el error global
Errores de propagación en la integración numérica de primer orden 🖖
El método de Euler es un procedimiento numérico de primer orden para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias: y_{n+1} = y_n + h * f(x_n, y_n). Aunque simple, acumula un error de truncamiento global de O(h). Si el tamaño del paso h es demasiado grande, el método puede divergir rápidamente.
Seguir la pendiente paso a paso 🖖
El método de Euler es la conjetura honesta más simple: desde donde estás, avanzas en la dirección que la ecuación marca para la curva, recorres un tramo corto h y vuelves a apuntar. La curva exacta sigue curvándose, pero un paso en línea recta ignora esa curvatura y se desvía. La conclusión práctica: como el método es de primer orden, reducir h a la mitad reduce aproximadamente a la mitad el error final, una comprobación rápida de convergencia que esta herramienta hace visible.
Dónde se esconde el número e en Euler 🖖
Aplica el método de Euler a la ecuación y' = y partiendo de y = 1 y cada paso simplemente multiplica por (1 + h). Da N pasos de tamaño h = 1/N en el intervalo [0, 1] y el resultado es exactamente (1 + 1/N)N, la fórmula del interés compuesto. A medida que N crece converge a e ≈ 2.71828, así que los toscos pasos rectos de Euler reconstruyen en silencio la capitalización continua y la definición de la exponencial.
Problemas de ejemplo
- lineal estable - Un paso pequeño en una EDO lineal sigue de cerca la curva exacta.
- decaimiento, h grande - Un paso grande en un decaimiento genera una acumulación visible de error de truncamiento.
- logística, h medio - El crecimiento logístico muestra el efecto de la no linealidad y de la pendiente cambiante.
- decaimiento, h fino - Un paso muy fino reduce drásticamente el error global.
- curva de enfriamiento - curva de enfriamiento
- forzamiento senoidal - forzamiento senoidal
- crecimiento cuadrático - crecimiento cuadrático