Los problemas expresados por las ecuaciones diferenciales aparecen unidos a condiciones iniciales (se conoce el valor de la función incógnita para un valor de la variable independiente, Problema de Cauchy) y / o en la frontera (se conoce el valor de la función incógnita para algunos valores de la variable espacial en el contorno del dominio donde se estudia el fenómeno en cuestión, Problema de Contorno).
Luego de ser definido el modelo diferencial. El problema que se presenta es determinar su solución, es decir, obtener la función que expresa el comportamiento cualitativo (cuantitativo). Los métodos para la solución de los modelos diferenciales pueden ser clasificados: Métodos Analíticos y Métodos Aproximados.
Los métodos analíticos son aquello que permiten obtener la solución expresada por una función en forma analítica (una fórmula), los mismos dependen de las características de la ecuación: orden, propiedades de linealidad, las propiedades de continuidad de los coeficientes (entiéndase en general funciones) que están presentes en ella y en las condiciones iniciales y / o en la frontera.
Si a lo anterior agregamos que estas ecuaciones aparecen frecuentemente como resultado de un proceso de modelación (idealización de un proceso real) y los coeficientes que intervienen en la ecuación y las condiciones son resultado de procesos de mediciones experimentales, podemos llegar a la conclusión de que enfrentar la solución por medio de los métodos analíticos será una tarea de un alto nivel de complejidad, o simplemente estos no pueden brindarnos la solución de toda la gama de problemas que aparecen expresados por los modelos diferenciales. Siendo necesario recurrir a los métodos aproximados (entiéndase métodos numéricos), los mismos sólo brindan una solución aproximada para un numero finito de puntos, no pudiéndose obtener una solución general, pero a pesar de estas desventajas, su utilización unido al uso de los recursos computacionales, han demostrado tener el alcance suficiente para dar una respuesta adecuada, que satisfaga las exigencias impuestas por el problema objeto de estudio.
Nuestro propósito es iniciarnos en el estudio de los Métodos Numéricos para la Solución de los Modelos Diferenciales con Condiciones de Frontera.
Sobre este tema puede encontrarse una variada literatura, alguna de las cuales son referenciadas. No pretendemos sustituirlas, sólo tratar de despejar un poco el camino a aquellos que comienzan a familiarizarse en la utilización de estos métodos.
Planteamiento general del problema de contorno
Dada la región (=G( P (figura 1),
donde, G es el interior de (, P la frontera de (.
Se desea determinar, dentro de cierta clase de funciones definidas en ( aquellas que sean solución de la ecuación diferencial,
( (5)
y además satisfagan las condiciones de fronteras
, ( (6)
donde, L y 
son los operadores diferenciales, y(x) la función incógnita, ( (x) y ( (x) funciones continuas conocidas, en general 
x=(x1, x2,…, xn) ).
Ideas generales de los métodos numéricos para los problemas de contorno
Supongamos que en alguna clase de funciones el problema (5)-(6) esta correctamente planteado (existe la solución, es única y estable), entonces resolver (5)-(6), por medio de los métodos numéricos significa:
– Transformar la región continua ( en una región discreta (conjunto finito de puntos) sobre la que se calcularan los valores de la función incógnita y(x).
– Trasformar el modelo continuo (5)-(6) en un modelo discreto (sistema de ecuaciones algebraicas).
– Determinación de las soluciones del sistema de ecuaciones algebraico sobre la región discretizada.
– Verificar la convergencia de las soluciones obtenidas.
Entre los métodos numéricos más populares para determinar la solución aproximada de los problema de contorno se encuentran: Método de Diferencias Finitas (MDF) y Método de Elementos Finitos (MEF).
Generalidades del Método en Diferencias Finitas (MDF)
Retomemos el problema (5)-(6):
La región continua (= se sustituye por un conjunto finito de puntos (nodos), los que definen una red (malla) 
(figura 2),
donde h es el paso con el cual se se discretiza ( .
Aproximemos las derivadas que aparecen en (5)-(6) por las diferencias
finitas correspondientes al orden de las derivadas (puede entenderse como diferencias
finitas, la derivada discreta, la razón sin paso al limite), es decir
los operadores diferenciales se sustituyen por operadores en diferencias
Las funciones ( (x) y ( (x) se sustituyen por sus valores sobre la red 
obteniendo el siguiente esquema en diferencias,
(7)
Como resultado se obtiene un sistema de ecuaciones algebraicas, cuyas soluciones son lo valores de la función y(x) sobre la red.
Diremos que el esquema en diferencias (7) esta correctamente planteado, si para h suficientemente pequeño y 
( es un espacio vectorial, sobre el cual están definidos los operadores en diferencias), se satisface,
(8)
M es una constante independiente de h.
La condición (8) garantiza la estabilidad del esquema en diferencia (dependencia continua de la soluciones respecto al miembro izquierdo de la ecuación y las condiciones iniciales y/o de fronteras).
Generalidades del Método de Elementos Finitos (MEF).
En el MEF el proceso de discretización del problema de contorno inicial se realiza sobre la base de los Métodos Varacionales o de los Métodos de Proyección, conjuga lo mejor lo de estos.
Estos métodos han demostrado muy buena efectividad cuando los datos (coeficientes de la ecuación diferencial, condiciones iniciales y/o de frontera) no satisfacen las propiedades de suavidad, (entiendase la continuidad de las funciones y sus derivadas que intervienen como datos del problema) así como aquellos problemas en que la región a discretizar es muy compleja.
El algoritmo del MEF consta de las siguientes etapas:
Etapa 1: División de la región donde está definida la función continua en elementos finitos (separación de los elementos finitos).
Etapa 2: Determinación de las funciones de aproximación de los elementos finitos (encontrar la función del elemento finito).
Etapa 3: Formación del conjunto de elementos, o sea, la unión de las funciones de aproximación de los elementos en un modelo común de la función continua buscada.
Etapa 4: Determinación del vector de valores en los nodos de la función continua buscada. Esta es una de las etapa puede ejecutarse de dos maneras.
1. Minimización de una funcional escogida de acuerdo al significado físico del problema.(Métodos Variacionales)
Nota: Una funcional es una función definida sobre un espacio de funciones.
2. El método de Galerkin, que se basa en la minimización de los errores de la solución del problema con ayuda de un modelo aproximado.
Como resultado se debe obtener un sistema de ecuaciones resoluble con respecto al vector de valores desconocidos.
Nota: En lo adelante nuestra exposición estará dedicada a la presentación de la aplicación del MDF al caso unidimensional y bidimensional.
4.3 Discretización de (.
Todo intervalo [a;b], para todo a y b reales puede ser reducido al intervalo [0;1], mediante un sencillo cambio de variable:
Para toda x que pertece al intervalo [a;b] ( ) se satisface,
.
El resultado anterior nos permite, sin perdida de generalidad, realizar todas nuestras construcciones para los valores sobre el intervalo [0;1].
Consideremos el caso unidimensional (= [0;1] ( 
Lo anterior significa que nuestra región es el intervalo [0;1], entonces,
Lo anterior podemos escribirlo de la siguiente forma,
Todo lo anterior no es más que: partiendo del valor inicial x0 = 0 y una constante h, generamos un conjunto de puntos hasta obtener el valor xn=1, donde, los xi para i=1,2,…n –1 son valores que pertenecen a Gh (valores distintos de cero y uno), x0 y xn los valores de Ph.
Para el caso bidimensional consideremos 
figura 3),
Figura 3 
Si 
entonces h1 = h2 y ( es un cuadrado unitario.
4.4 Ejemplos de aplicación del MDF a las ED.
I.- Consideremos primeramente el problema de contorno unidimensional siguiente:
U""(x) +2U(x) =-x; para 0
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