Small update

src/texts/runge_kutta.tex

@@ -1,5 +1,5 @@
 \section{Вычислительная сложность}\label{sec:algorithms_kenv}
-Ядром кода KENV служит функция solve\_ivp из библиотеки scipy~\cite{2020SciPy} для решения дифференциальных уравнений Капчинского-Владимирского.
+Ядром кода KENV служит функция \lstinline{solve_ivp} из библиотеки SciPy~\cite{2020SciPy} для решения дифференциальных уравнений Капчинского-Владимирского.
 Авторами данной библиотеки рекомендуется использовать метод Рунге-Кутта 4 порядка для решения дифференциальных уравнений.
 Рассмотрим точность этого метода.
 
@@ -17,14 +17,16 @@ \subsection{Метод Рунге-Кутта 4-го порядка}\label{subsec
     \frac{dy}{dx} = f(x, y),
 \end{equation}
 где $y = y(x)$ — искомая функция, метод Рунге-Кутта 4-го порядка определяет значение $y$ в точке $x + h$ через значение в точке $x$ с помощью следующих вычислений:
-\begin{align*}
+\begin{equation}
     \label{eq:runge_kutta}
-    k_1 &= h f(x, y), \\
-    k_2 &= h f\left(x + \frac{h}{2}, y + \frac{k_1}{2}\right), \\
-    k_3 &= h f\left(x + \frac{h}{2}, y + \frac{k_2}{2}\right), \\
-    k_4 &= h f(x + h, y + k_3), \\
-    y_{n+1} &= y_n + \frac{1}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4).
-\end{align*}
+    \begin{cases}
+        k_1 = h f(x, y), \\
+        k_2 = h f\left(x + \frac{h}{2}, y + \frac{k_1}{2}\right), \\
+        k_3 = h f\left(x + \frac{h}{2}, y + \frac{k_2}{2}\right), \\
+        k_4 = h f(x + h, y + k_3), \\
+        y_{n+1} = y_n + \frac{1}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4).
+    \end{cases}
+\end{equation}
 
 Здесь $h$ — шаг по переменной $x$, а $y_{n+1}$ — приближенное значение функции $y$ в точке $x + h$.
 Величины $k_1$, $k_2$, $k_3$ и $k_4$ представляют собой промежуточные наклоны,