Série dexercices no5/6 Interpolation polynomiale
Série d'exercices no5/6. Interpolation polynomiale. Exercice 1. Formule des Différences Divisées (Un Classique). Nous supposons que f : [a b] ! R est une
Analyse numérique Exercices corrigés - Interpolation polynômiale
Exercices corrigés. Interpolation polynômiale. Exercice 1. Déterminer le que l'approximation de I donnée par la méthode de Simpson est meilleure que celle ...
Exercices de travaux dirigés avec correction
Quel est le nombre minimum d'intervalles qui assure une approximation de I avec au moins 4 chiffres significatifs. Exercice 3 : Déterminer les poids d'
Chapitre II Interpolation et Approximation
27) ; la convergence (même uniforme) n'est pas trop difficile. `a démontrer (voir exercices). Mais : la base de Haar est composée de fonctions discontinues
Analyse Numérique
INTERPOLATION ET APPROXIMATION POLYNÔMIALE satisfasse (3.17) aux points. { cos j n+1 π j = 0
Corrigés dexercices dapproximation dune fonction
Sur l'intervalle [0 π]
Exercices corrigés sur probl`emes NP-complets
12 sept. 2018 Montrer que quel que soit α(n) calculable en temps polynomial il n'existe pas de α(n)-approximation pour k-centre
Corrigé du TD N°4 : Interpolation polynomiale
Corrigé du TD N°4 : Interpolation polynomiale. Exercice 1. ∑. ∏ . On veut démontrer que pour i = 0
Feuille de TD 1 - Correction : Interpolation de Lagrange
Feuille de TD 1 - Correction : Interpolation de Lagrange. Exercice 1. (Identification). On considère x y ∈ R4 donnés par : x = [−2
Méthodes numériques
2.5 Corrigés des exercices C'est ce qu'on appelle Interpolation polynomiale : interpolation de la fonction f par le.
Série dexercices no5/6 Interpolation polynomiale
Interpolation polynomiale. Exercice 1. a) Montrer que le polynôme d'interpolation de Lagrange de la fonction f aux points distincts. (xi)1 i n.
Analyse Numérique
3.4 Approximation par des fonctions polynômiales par morceaux . Exercice 1.1 En écrivant un petit programme trouver la capacité et le pas de votre.
Correction TD 1 : Approximation de fonctions
NB : Ne sont corrigés ici que les exercices n'ayant pas été corrigés en TD le résultat de l'interpolation polynômiale des points (xiyi) calculé en x.
Exercices corrigés sur probl`emes NP-complets
12 sept. 2018 Montrer que quel que soit ?(n) calculable en temps polynomial il n'existe pas de ?(n)-approximation pour k-centre
Exercices corrigés
wi minimise bien la quantité ?2(?0). Interpolation polynômiale. Exercice 12 On dispose de n + 1 points (xiyi)
Exercices de mathématiques - Exo7
Tous les exercices. Table des matières. 1 100.01 Logique 324 450.00 Interpolation polynomiale ... Exercice 10 Le missionnaire et les cannibales.
Analyse numérique : Approximation de fonctions
29 janv. 2013 3 Interpolation polynômiale. Théorie ... Exercice introductif (correction) ... Exercice : on dispose de n + 1 points (xi yi )
Analyse numérique Exercices corrigés - Interpolation polynômiale
que l'approximation de I donnée par la méthode de Simpson est meilleure que celle par les trap`ezes puisque
Corrigé (des exercices 1-8) du TD no 9 — Formules de Taylor
3. La formule de Taylor-Young en 2 à l'ordre 4 pour la fonction polynomiale P(x)=1+ x + x2 + x3.
Exercices de travaux dirigés avec correction
Interpolation polynômiale. Exercice 1 : On consid`ere (n + 1) points distincts {x0x1
Chapitre II Interpolation et Approximation
2x3x1] = ?2y[x1x2x3] voir exercices) on peut utiliser les valeurs calcule´es dans le tableau II 1 Si xest entre 4et 5 les deux facteurs x?4et x?5dans la formule pre´ce´dente sont relativement petits ce qui favorise la diminution des erreurs d’arrondi II 2 Erreur de l’interpolation
Arc tangente - Wikimonde
Exercice 1 1 Montrer qu’il existe une in?nit´e de polynˆomes passant par les points M 0 = (00) et M 1 =(11) 2 Trouver 4 r´eels f 0 f 1 f 2 f 3telsqu’aucungraphedepolynˆomedeP 2 ne passe par les 4 points M 0 =(?1f 0) M 1 =(0f 1) M 2 =(1f 2) et M 3 =(2f 3)
TD d’Analyse Numérique 1 - CNRS
Exercice 2 : Un cas particulier non hilbertien [Héron Issard-Roch Picard] Le but de cet exercice est de montrer que pour f? C0([ab]R) il y a unicité du pma dans L1((ab)R) Soit [ab] un intervalle borné de R n? N f? C0([ab]R) et P? Pn un pma de fpour la distance de L1((ab)R) Soit E:= {x? [ab];f(x) = P(x)} et ?(x) :=
Correction TD 1 : Approximation de fonctions - Inria
Correction TD 1 : Approximation de fonctions NB:Nesontcorrigésiciquelesexercicesn’ayantpasétécorrigésenTD(pourcesexercicescf vosnotes) 1 Méthode des moindres carrés Exercice1(quartetd’Anscombe) LestatisticienFrancisAnscombeadé?nien1973plusieursensembles dedonnéesayantunepropriétéintéressante Lesvoici x y x y x y x y 10:0 8:
Comment calculer les approximations de P?
La fonction arctan peut être utilisée pour calculer des approximations de ? ; la formule la plus simple, appelée formule de Leibniz, est le cas x = 1 du développement en série ci-dessus : . On peut déduire arctan (1/x) de arctan x et inversement, par les équations fonctionnelles suivantes :
Comment faire une approximation de fonctions?
Approximation de fonctions • Il faut se restreindre à une famille de fonctions – polynômes, – exponentielles, – fonctions trigonométriques… 4 Quelques méthodes d'approximation • Interpolation polynomiale – polynômes de degré au plus n • polynômes de Lagrange • différences finies de Newton • Interpolation par splines – polynômes par morceaux
Quelle est la différence entre interpolation et approximation polynomiale?
L'interpolation polynomiale consiste à faire passer une fonction localement polynomiale par des points. L'approximation polynomiale consiste à approcher une fonction fpar un polynôme p(au moins localement) de telle sorte que fet psoient proches.
Comment appelle-t-on une fonction polynomiale?
Par abus de langage, on appelle parfois une fonction polynomiale un polynôme, confondant ainsi la notion de fonction polynomiale avec celle de polynôme formel.
Grenoble INP - Pagora Analyse numérique
1ère année
Correction TD 1 : Approximation de fonctions
NB : Ne sont corrigés ici que les exercices n"ayant pas été corrigés en TD (pour ces exercices, cf. vos notes).
1 Méthode des moindres carrés
Exercice 1 (quartet d"Anscombe)Le statisticien Francis Anscombe a défini en 1973 plusieurs ensembles
de données ayant une propriété intéressante. Les voicixyxyxyxy10:08:0410:09:1410:07:468:06:588:06:958:08:148:06:778:05:7613:07:5813:08:7413:012:748:07:719:08:819:08:779:07:118:08:8411:08:3311:09:2611:07:818:08:4714:09:9614:08:1014:08:848:07:046:07:246:06:136:06:088:05:254:04:264:03:104:05:3919:012:5012:010:8412:09:1312:08:158:05:567:04:827:07:267:06:428:07:915:05:685:04:745:05:738:06:891.A l"aide d"une c alculatrice,c alculerles c oefficientsde r égressionliné airedes 4 ensembles.
2.Que vaut le minimum de
S(a;b) =nX
i=1(yiaxib)2 pour chaque ensemble? 3.Que r emarquezvous ?1
4.V oiciune r eprésentationgr aphiquedes 4 jeux de donné es(cf. p agepr écédente).Dans quels c asl"utili-
sation de la régression linéaire semble t-elle pertinente? Dans quels cas ne l"est-elle pas? Justifier.
Exercice 2 (régression linéaire pondérée)Soit le modèle de régression linéaire f(x;a;b) =ax+bLorsque on veut estimer les paramètres adéquats pour ce modèle en fonction des données (npoints(xi;yi),
i= 1;:::;n) et de leurs incertitudes, on cherche les paramètresaetbminimisant2(a;b) =nX
i=1 yiaxib i 2 =nX i=1w i(yiaxib)2 avecil"écart-type de l"erreur commise sur la mesure deyi. On ai=1pw i. Notons les moyennes pondéréesx pety pdéfinies de la manière suivante :x p=n X i=1w ixin X i=1w iy p=n X i=1w iyin X i=1w i 1.Montr erqu"au minimum de 2,bvaut
b=y pax p 2.Montr erqu"au minimum de 2,avaut
a=n X i=1w i(xix p)(yiy p)n X i=1w i(xix p)2 3.Supp osonsque les é cart-typesdes err eursc ommisessur yisoient égaux. Que valentaetb?1. On cherche le minimum de la fonction2. Pour cela, il faut chercher où le gradient de2vaut0. On doit
donc calculer les dérivées partielles de2par rapport àaetb. Celles-ci valent8>>>><
2@a =2nX i=1w ixi(yiaxib) 2@b =2nX i=1w i(yiaxib) Le minimum de2est donc atteint pour(a;b)solution de8>>>><
>>>:n X i=1w ixi(yiaxib) = 0 n X i=1w i(yiaxib) = 0 La seconde ligne du système à résoudre donne n X i=1w i(yiaxib) = 0()nX i=1w iyianX i=1w ixibnX i=1= 0 2D"où
b=1n X i=1w i nX i=1w iyianX i=1w ixi! =y pax p2. Si on réécrit le système à résoudre, on a
8>>>><
>>>:n X i=1w ixi(yiaxib) =nX i=1w ixi(yiy pa(xix p)) = 0 n X i=1w i(yiaxib) =nX i=1w i(yiy pa(xix p)) = 0Si on multiplie la deuxième ligne parx
pet qu"on la soustrait à la première ligne, on obtient n X i=1w ixi(yiy pa(xix p))x pnX i=1w i(yiy pa(xix p) = 0x p0 = 0 Or 0 = nX i=1w ixi(yiy pa(xix p))x pnX i=1w i(yiy pa(xix p) =nX i=1w i(xix p)(yiy pa(xix p)) nX i=1w i(xix p)(yiy p)anX i=1w i(xix p)2Et finalement, on obtient
a=n X i=1w i(xix p)(yiy p)n X i=1w i(xix p)23. Supposons maintenant que les écart-types des erreurs commises suryisoient égaux. Cela veut dire que
leswiont tous la même valeur, notons cette valeurw. Les moyennes pondérées valentx p=n X i=1w ixin X i=1w i=wnX i=1x iw nX i=11=1n n X i=1x i=xy p=n X i=1w iyin X i=1w i=wnX i=1y iw nX i=11=1n n X i=1y i=yOn remarque quex
pety psont égales aux moyennes usuellesxety. Pouraetb, on a a=n X i=1w i(xix p)(yiy p)n X i=1wquotesdbs_dbs23.pdfusesText_29[PDF] approximation polynomiale moindres carrés
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