¡Bienvenidos al Método de Taylor!

Consiste en calcular las derivadas sucesivas de la ecuación diferencial dada, evaluando las derivadas en el punto inicial \(x_0\) y reemplazando el resultado en la serie de Taylor.

La solución por el método de Taylor viene dada por:

\[y(x) = y(x_0) + (x - x_0)y^{(1)}(x_0) + \frac{(x - x_0)^2}{2!}y^{(2)}(x_0)\] \[+ \frac{(x - x_0)^3}{3!}y^{(3)}(x_0) + \dots + \frac{(x - x_0)^n}{n!}y^{(n)}(x_0)\]

En forma práctica, si queremos calcular la solución en pasos \(h\) (pasos de integración), usamos:

\[y(x_0 + h) = y(x_0) + h y'(x_0) + \frac{h^2}{2!}y''(x_0) + \frac{h^3}{3!}y'''(x_0)\] \[+ \dots + \frac{h^n}{n!}y^{(n)}(x_0)\]

Donde:

  • \(h\): Cantidad que se aumentará en cada paso o iteración.
  • \(y^{(n)}(x_0)\): Derivadas según el orden que se decida. Cuanto más alto el orden, mayor será la precisión.

Los coeficientes pueden calcularse así:

\[\begin{aligned} y(x_0) &= y_0 \\ y'(x_0) &= f(x_0, y_0) = \frac{dy}{dx} \\ y''(x_0) &= \frac{\partial f}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial y} \cdot \frac{dy}{dx} \\ y^{(n)}(x_0) &= \frac{\partial y^{(n-1)}}{\partial x} + \frac{\partial y^{(n-1)}}{\partial y} \cdot \frac{dy}{dx} \end{aligned}\]

Ejemplo 1.1: Método de Taylor de orden 1 y 2

Dada la EDO:

\[y' = y - x^2 + 1\]

Orden 1

Aplicando la serie de Taylor:

\[y_{n+1} = y_n + h y'_n = y_n + h f(x, y)\]

Sustituyendo \(f(x, y)\):

\[y_{n+1} = y_n + h (y_n - x^2 + 1)\]

Orden 2

El método de Taylor de orden 2 es:

\[y_{n+1} = y_n + h y'_n + \frac{h^2}{2!} y''_n\]

Se tiene:

\[f(x, y) = y' = y - x^2 + 1\]

Derivadas parciales:

\[\frac{\partial f}{\partial x} = -2x, \quad \frac{\partial f}{\partial y} = 1\]

Entonces:

\[y'' = -2x + (y - x^2 + 1) = y - x^2 - 2x + 1\]

Y el método queda como:

\[y_{n+1} = y_n + h \cdot (y_n - x^2 + 1) + \frac{h^2}{2}(y_n - x^2 - 2x + 1)\]

Ejemplo 2.2: Método de Taylor de orden 3 (3 iteraciones, h = 0.1)

Dada:

\[y' = x + y, \quad y(0) = 1\]

La serie de Taylor es:

\[y_{n+1} = y_n + h y'_n + \frac{h^2}{2!} y''_n + \frac{h^3}{3!} y'''_n\]

Derivadas

  • \[y' = x + y\]
  • \[\frac{\partial f}{\partial x} = 1\]
  • \[\frac{\partial f}{\partial y} = 1\]

Entonces:

\[y'' = \frac{\partial f}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial y} \cdot y' = 1 + (x + y)\]

Y como \(y''' = \frac{d}{dx}(y'') \approx 1 + (x + y)\) nuevamente (simplificando para este caso), tenemos:

\[y'' = 1 + x + y, \quad y''' = 1 + x + y\]

Paso 0 → 1 (x = 0 a x = 0.1)

  • \[x_0 = 0, y_0 = 1\]
  • \[y' = 1\]
  • \[y'' = 2\]
  • \[y''' = 2\]
\[y_1 = 1 + 0.1(1) + \frac{0.1^2}{2}(2) + \frac{0.1^3}{6}(2)\] \[= 1 + 0.1 + 0.01 + 0.000333 \approx 1.11033\]

Paso 1 → 2 (x = 0.1 a x = 0.2)

  • \[x_1 = 0.1, y_1 = 1.11033\]
  • \[y' = 0.1 + 1.11033 = 1.21033\]
  • \[y'' = 1 + 0.1 + 1.11033 = 2.21033\]
  • \[y''' = 2.21033\]
\[y_2 = 1.11033 + 0.1(1.21033) + \frac{0.1^2}{2}(2.21033)\] \[+ \frac{0.1^3}{6}(2.21033) \approx 1.24278\]

Paso 2 → 3 (x = 0.2 a x = 0.3)

  • \[x_2 = 0.2, y_2 = 1.24278\]
  • \[y' = 0.2 + 1.24278 = 1.44278\]
  • \[y'' = 1 + 0.2 + 1.24278 = 2.44278\]
  • \[y''' = 2.44278\]
\[y_3 = 1.24278 + 0.1(1.44278) + \frac{0.1^2}{2}(2.44278)\] \[+ \frac{0.1^3}{6}(2.44278) \approx 1.39968\]

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