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###  Uninhibited Growth
###  Euler's Method: Differential Equation Numerical Solution
###  By Thomas J. Pfaff
###  For The Text Applied Calculus with R
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#### Code to run Euler's Method and save the results. 
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## Define starting values and variables.

t_initial <- 0
t_final <- 1
y_0 <- 500
r <- 0.1
delta_t <- 0.01

## Set up value for the For Loop.

t <- t_initial
y <- y_0
t_data <- t # Initializing the time vector with starting value
y_data <- y # Initializing the y or population vector with starting value
number_steps <- (t_final - t_initial) / delta_t

## Run the For Loop.

for (i in 1:number_steps){
  y_prime <- r*y # The differential equation
  y <- y_prime*delta_t + y # Microscope equation
  t <- t + delta_t # Increments t to its next value
  t_data[i + 1] <- t # Add new value to the time vector
  y_data[i + 1] <- y # Add new value to the population vector
}


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#### Create a plot of the data. 
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par(mar = c(4, 5, 5, 2))
plot(t_data, y_data, type = "l", lwd = 2, xlab = "Time",
     ylab = expression(P(t)), cex.lab = 1.5, cex.axis = 1.5)
  title(paste("Uninhibited Growth Output with\ny_0=", y_0,
            ", r=", r, "\nnumber of steps=", number_steps, sep=""))
  grid(NULL, NULL, col = "black")

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#### Find the final value.
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options(digits = 8) # Sets number of digits of output
y_data[length(y_data)]

paste("The value of y at time t=",round(t,1)," is ",
      y_data[length(y_data)], sep = "")

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#### Run the code below to see the first n values of the data.
#### Use tail() instead of head() for the end of the data.
#### This is particulalry useful to check work done by hand.
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rows <- 5
head(cbind(t_data, y_data), rows)