オイラー法

微小な直線セグメントから解曲線を組み立てる

オイラー法は、小さなステップを踏むことで微分方程式 dy/dx = f(x, y) の解を近似します。各点で微分が傾きを教えてくれます——その方向に短い直線を引き、新しい点から繰り返します。

古典的な例から始めましょう:dy/dx = y、始点 (0, 1)。厳密解は y = eˣ ですが、オイラー法は加算と乗算だけで近似解を構築します——微積分の計算は不要です。

ステップサイズが小さいほど、近似は真の曲線に近づきます。AIに 「h = 0.5 で5ステップ進んで」 または 「h = 1 と h = 0.1 を比べて」 と聞いてみましょう。

オイラー法はどのように機能しますか?
既知の点 (x₀, y₀) から始めます。微分 dy/dx = f(x, y) がその点の傾きを与えます。一歩進みます:x₁ = x₀ + h、y₁ = y₀ + h·f(x₀, y₀)。(x₁, y₁) から繰り返します。各ステップは傾きに沿った微小な直線セグメントです。
ステップサイズ h とは何ですか?
ステップサイズ h は各反復でどれだけ進むかを制御します。h が小さいと精度が高くなります(セグメントが曲線により密に沿う)が、より多くのステップが必要です。h が大きいと速いが精度が低くなります——直線セグメントが角を切ります。
オイラー法が正確な答えを出せないのはなぜですか?
各ステップは区間全体で傾きが一定だと仮定しますが、傾きは実際には連続的に変化します。これが各ステップで誤差を生み、誤差が蓄積されます。100メートルごとと10メートルごとに方向を確認しながらナビゲートするようなものです。
どこで使われますか?
微分方程式が正確に解けない場合(実世界の問題のほとんどがそうです)、オイラー法のような数値解法が不可欠です。天気予報、ロケットの軌道、個体数モデル、回路シミュレーションすべてにこのアイデアの変形が使われています。
What can it graph?
It can plot explicit, implicit, and parametric functions, add points and geometry, and animate sliders on the same graph.
Can I use voice or a photo?
Yes. You can talk to the tutor, upload a worksheet or handwritten problem, and let the graph update from that input.
Will it explain the steps?
Yes. The AI explains what it is drawing and why, so you see the answer on the graph instead of getting only a final number.