Dificuldade numérica na solução do sistema do memristor

Autores

  • Messias Meneguette Junior Universidade Estadual Paulista (UNESP)
  • Marcelo Messias Universidade Estadual Paulista (UNESP)

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2025.011.01.0381

Palavras-chave:

Métodos para EDO, Dificuldades Numéricas, Sistema do Memristor, Soluções Espúrias

Resumo

O estudo de sistemas dinâmicos, como pode ser acompanhado na literatura, é bastante teórico, mas com forte apoio computacional. Investiga a presença de comportamentos caóticos, analisa o comportamento de soluções na proximidade de pontos especiais, o aparecimento de órbitas periódicas, atratores estranhos, entre alguns aspectos de interesse. Nas simulações o mais comum é a utilização de métodos clássicos para a integração do sistema de equações diferenciais que modela o problema em questão. Mais usados são os esquemas com controle de passo e ordem, a rotina rkf45 com dois métodos Runge-Kutta de ordens 4 e 5 e a rotina dverk78 com ordens 7 e 8. Devido à sensibilidade das soluções sob algum conjunto de parâmetros, existe advertência na literatura em relação a certos cuidados. O problema de Van der Pol com parâmetro µ > 2 exige a utilização de esquema com estabilidade especial; sistemas caóticos, em geral, são computacionalmente ainda mais exigentes. Consideramos neste trabalho o sistema de equações diferenciais que modela o circuito de Chua, no qual foi incluído um componente novo, o memristor; para simplificar dizemos então sistema do memristor. Vamos explorar mais detalhadamente o fato, ainda não conhecido na literatura, que este sistema mostra dificuldade numérica muito significativa, pois os diversos métodos usados em sua resolução produzem soluções espúrias teoricamente não permitidas.

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Referências

L. Brugnano, F. Mazzia e D. Trigiante. “Fifty years of stifness”. Em: Recent Advances in Computational and Applied Mathematics. Ed. por T. Simos. Springer, 2011, pp. 1–21.

J. R. Cash e A. H. Karp. “A variable order Runge-Kutta method for value problems with rapid varying righ-hand sides”. Em: ACM Trans. Math. Softw. 16 (1990), pp. 201–222.

E. Fehlber. “Low-order classical Runge-Kutta formula with stepsize control and their application to some heat transfer problems”. Em: NASA Technical Report (TR) NASA-TR-R-315 (1969).

S. Lynch. Dynamical Systems with Application using Maple. Springer, 2010.

M. Messias e A. C. Reinol. “Local activity and simultaneous zero-Hopf bifurcations leading to multistability in a memristive circuit”. Em: Inter. J. Bifurcat. Chaos 31 (2021), 2130045 11 páginas.

P Sharma, L. Evans, M. Tindall e P. Nithiarasu. “Stiff-PDEs and physics-informed neural networks”. Em: Archives of Computational Methods in Engineering 30 (2023), pp. 2919–2958.

X. Wang, N. Kuznetsov e G. Chen. Chaotic Systems with multistability and Hidden Attractors. Springer, 2021.

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Publicado

2025-01-20

Edição

Seção

Trabalhos Completos