C’est ici que l’analyse numérique se distingue des autres champs plus clas- siques des mathématiques. En effet, pour un problème donné, il est possible d’utiliser plusieurs techniques de résolution qui résultent en différents algo- rithmes. 1 Ces algorithmes dépendent de certains paramètres qui influent sur la précision du résultat.
Pour simplifier le traitement nu- mérique, une bonne stratégie consiste à considérer la fonction : 1 − cos x cosh x 1 f1 (x) = = − cos x cosh x cosh x qui possède les mêmes racines que f (x) et qui est illustrée à la figure 2.9.
Bien que l’on puisse proposer plusieurs méthodes pour résoudre un problème donné, celles-ci conduisent à un même résultat, normalement exempt d’erreur. C’est ici que l’analyse numérique se distingue des autres champs plus clas- siques des mathématiques.
On peut classer ces systèmes en deux grandes familles : les systèmes linéaires et les systèmes non linéaires. Ici encore, les progrès de l’informatique et de l’analyse numérique per- mettent d’aborder des problèmes de taille prodigieuse. On résout couramment aujourd’hui des systèmes de plusieurs centaines de milliers d’inconnues.