Considere el circuito en serie de la figura. Inicialmente el condensador está descargado. Si se cierra el interruptor I la carga empieza a fluir produciendo corriente en el circuito, el condensador se empieza a cargar. Una vez que el condensador adquiere la carga máxima, la corriente cesa en el circuito. La ecuación general viene dada por: R dq/dt=Vε q/c Solución analítica Aplique la siguiente ecuación para calcular la variación de la corriente en el tiempo =CV_ε (1-e^((-t/Rc))) Donde R es la resistencia del circuito, C es la capacidad del condensador y Vε es el voltaje Solución numérica Aplique la siguiente ecuación para calcular la solución numérica =q_t+(V_ε-q_t/c)(t_(i+1)-t_i) Construya una solución para verificar la exactitud y la precisión del modelo matemático. Implemente la solución en un lenguaje de programación formal (python), utilizando como IDE a Google Colab. Permita que se pueda llevar a cabo las siguientes tareas: Dados los valores de R = 2, C = 0. 8 y Vε = 10v Realizar la captura de los parámetros del modelo matemático. Esto es, la resistencia R, la capacidad del conductor C y el Voltaje Vε Mostrar una tabla donde se pueda visualizar para diferentes instantes de tiempo con delta t = 0.5, desde t = 0, los valores de la corriente q, considerando la solución analítica, la solución numérica, el error verdadero (Et) y el error aproximado (Ea). Recuerde que: error verdadero=|(valor verdadero-valoraproximado)/(valor verdadero)|*100 error aproximado=|(aproximado actual-aproximacion anterior)/(valor verdaderoaproximacion actual)|*100 La solución deberá permitir realizar el cálculo de las soluciones para cualquier valor que se quiera establecer para los parámetros R, C y Vε. Calcular la solucion analítica y numerica de forma separada dar la solución de la siguiente manera, # Rellene acá el Código del algoritmo que resuelve el problema # Solicite primeramente los valores de entrada al usuario # Inicialice los valores necesarios # Aplique el ciclo por cada iteración hasta completar el número de iteraciones dada por el usuario # Calcule el valor analítico y numérico por cada iteración # Rellene el DataFrame de salida por cada iteración # Muestre el DataFrame de salida # Grafique los resultados a fin de comparar la exactitud con la precisión elabore el Código para google colab

t numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf import statsmodels.stats.outliers_influence as smout import statsmodels.stats.multicomp as smmc import statsmodels.stats.an