ramadis/tpmna2

TP MNA 2

En este repositorio se encuentra la implementación del TP2 de Métodos Numéricos Avanzados.

Implementación

El modelo fue implementado en Matlab en su totalidad, y se utilizó python 3 para la generación de visualizaciones de los resultados.

Ejecución

El programa se ejecuta desde el archivo Main.m o bien ComparisonMain.m (Desde ahora, los Mains). El primero corre el programa y genera la visualización de la solución a la ecuación KS, el segundo en cambio genera un archivo CSV con los errores entre distintas corridas.

Desde los Mains puede definirse la cantidad de muestras tomadas (N), el paso (h), y el integrador utilizado. Para esto, debe utilizarse alguno de los integradores definidos: LieTrotter, Strang, Ruth, Neri, AfinSimetrico, AfinAsimetrico, AfinSimetricoParalelo, AfinAsimetricoParalelo. Y deben llamarse utilizando la siguiente interfaz:

Solver(h,x,k,q,p,@integrador);

Donde los parámetros son:

• h: Paso de integración
• x: Valores de x
• k: Valores de k
• q: Orden del integrador. Los SSMs comunes no utilizan este parametro, pero debe pasarse igual para respetar la interfaz
• p: 1 si se quiere perturtbación aleatoria en la condicion inicial, 0 si no.
• integrador: Alguno de los integradores listados previamente.

De esta manera, un ejemplo de ejecución es:

% x y k definidos previamente en el
Solver(0.002,x,k,4,0,@AfinAsimetrico);

Visualización de resultados

Para la visualización de los errores se utilizó el script de python definido en el directorio analysis. Para ejecutarlo debe ejecutarse:

pip install -r requirements.txt
python errors.py

Las últimas 2 líneas del script definen el análisis que se quiere realizar y el directorio de dónde obtener los archivos para comparar. Por defecto se calcula el error global de los SSMs comúnes a partir de lo calculado en el directorio results/data/error_global/comunes.