Xcos solvers : Renamed "Dormand-Price" to correct name "Dormand-Prince"
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index 28891ff..7ae6ba5 100644 (file)
@@ -149,7 +149,7 @@ loadXcosLibs();
 importXcosDiagram(SCI + "/modules/xcos/examples/solvers/ODE_Example.xcos");
 scs_m.props.tol(6) = 6;
 scs_m.props.tol(7) = 10^-2;
-try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end;
+try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end
 ]]></scilab:image>
         </para>
         <para>
@@ -161,7 +161,7 @@ try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end;
       loadScicos();
       loadXcosLibs();
       importXcosDiagram("SCI/modules/xcos/examples/solvers/ODE_Example.xcos");
-      scs_m.props.tf = 10000;
+      scs_m.props.tf = 5000;
 
       // Select the solver Runge-Kutta and set the precision
       scs_m.props.tol(6) = 6;
@@ -169,7 +169,7 @@ try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end;
 
       // Start the timer, launch the simulation and display time
       tic();
-      try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end;
+      try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end
       t = toc();
       disp(t, "Time for Runge-Kutta :");
       ]]></programlisting>
@@ -178,7 +178,7 @@ try xcos_simulate(scs_m, 4); catch disp(lasterror()); end;
             The Scilab console displays :
             <screen><![CDATA[
 Time for Runge-Kutta :
- 18.254
+ 15.624
             ]]></screen>
         </para>
         <para>
@@ -190,26 +190,26 @@ Time for Runge-Kutta :
         <para>
             <screen><![CDATA[
 Time for BDF / Newton :
- 25.457
+ 19.894
 
 Time for BDF / Functional :
- 24.893
+ 19.382
 
 Time for Adams / Newton :
- 20.469
+ 11.255
 
 Time for Adams / Functional :
- 20.049
+ 10.233
 
 Time for Runge-Kutta :
- 18.254
+ 5.502
             ]]></screen>
         </para>
         <para>
             These results show that on a nonstiff problem, for relatively same precision required and forcing the same step size, Runge-Kutta is faster.
         </para>
         <para>
-            Variable step-size ODE solvers are not appropriate for deterministic real-time applications because the computational overhead of taking a time step varies over the course of an application.
+            Variable-size step ODE solvers are not appropriate for deterministic real-time applications because the computational overhead of taking a time step varies over the course of an application.
         </para>
     </refsection>
     <refsection>
@@ -225,7 +225,10 @@ Time for Runge-Kutta :
                 <link linkend="IDA">IDA</link>
             </member>
             <member>
-                <link linkend="DoPri">Dormand-Price 4(5)</link>
+                <link linkend="DoPri">Dormand-Prince 4(5)</link>
+            </member>
+            <member>
+                <link linkend="ImpRK">Implicit Runge-Kutta 4(5)</link>
             </member>
             <member>
                 <link linkend="ode">ode</link>