ÉQUATIONS
Yvan Monka – Académie de Strasbourg – www.maths-et-tiques.fr La méthode de résolution des équations (muadala) découverte par le perse Abu Djafar.
SECOND DEGRE (Partie 2)
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ÉQUATIONS INÉQUATIONS
Yvan Monka – Académie de Strasbourg – www.maths-et-tiques.fr. ÉQUATIONS INÉQUATIONS. I. Notion d'équation. 1) Vocabulaire. INCONNUE :.
research 1..4
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Introduction aux Équations aux Dérivées Partielles Étude théorique
4.2.2 Résolution de l'équation de la chaleur par séparation des variables . 42 5.8.1 Les équations différentielles ordinaires à coefficients constants .
PRIMITIVES ET ÉQUATIONS DIFFÉRENTIELLES
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REPRÉSENTATIONS PARAMÉTRIQUES ET ÉQUATIONS
- On commence par déterminer une représentation paramétrique de la droite ( ) : Page 2. Yvan Monka – Académie de Strasbourg – www.maths-et-tiques.fr. 2. Un
Equations.pdf
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Méthodes numériques de résolution déquations différentielles
Mouvement du pendule gouverné par la loi fondamentale de la dynamique. Equation du mouvement : ?(t) est solution du probl`eme différentiel :.
ÉQUATIONS DIFFÉRENTIELLES
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1 Motivation
1.1 Quelques exemples de problemes dierentiels
Modele malthusien de croissance de population
Modelisation de l'evolution d'une population \fermee" {P(t) : taille de la population a l'instant tt {P0(t) : variations de la taille de la populationOn supp oseque les nom bresde naissances et de d ecesson tprop ortionnels ala taille de la p opulation,
avec un taux de nataliteet un taux de mortalite. P0(t) =P(t)P(t) = ()P(t)
T ailleinitiale de la p opulation: P(t0) =P0
Solution
P(t) =P0exp(()(tt0)):
Modele dit \de croissance logistique"
Ajout d'un terme de competition entre les individus (P0(t) =aP(t)bP(t)2P(0) =P0
ßEquation dierentielle non lineaire
Calcul de la solution par separation des variables P0(t)aP(t)bP(t)2= 1
1aPbP2=1=aP
+b=aabP=)P0aPbP2=1a P0P +bP0abP Z P0P =h lnjPji etZbP0abP=h lnjabPjiSolution obtenue
P(t) =aP0bP
0+ (abP0)ea(tt0)
1Pendule pesant non amorti
O l(t)M{P endulede masse m, suspendu enOFil ( OM) non pesant et de longueurl.
(t) : position par rapport a la position d'equilibre (angle signe).Mouvement du pendule gouverne par la
loi fondamentale de la dynamique.Equation du mouvement :
(t) est solution du probleme dierentiel : 8<00(t) =gl
sin((t)) (0) =0; 0(0) = 0 (par exemple)ßequation dierentielle d'ordre 2 non lineaire
Pendule pesant non amorti : transformation
(t) est solution du probleme dierentiel : (00(t) =!2sin((t)) (0) =0; 0(0) = 0 par exemplePosons :x(t) =(t),y(t) =0(t) etY(t) = x(t)
y(t)!On a alors
Y0(t) = x0(t)
y 0(t)! = 0(t)00(t)!
= 0(t) !2sin((t))! = y(t) !2sin(x(t))!Pendule pesant non amorti : transformation
Y(t) = (t)
0(t)! est solution du probleme dierentiel :Y0(t) =F(t;Y(t))
Y(0) =Y0
avec F t; x y! = y !2sin(x)! et Y 0= 0 0! 21.2 Forme generale d'une equation dierentielle
Equation dierentielle, probleme de Cauchy
On s'in teresseaux equationsdi erentiellesdu premier ordre de la forme y0(t) =F(t;y(t))
avecF:IRp!Rp(I, intervalle deR) une fonction continue. Si p >1, il s'agit en pratique d'un systeme dierentiel.Le probl emea vecconditi oninitiale est app ele
pr oblemede Cauc hy (y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0; t02I,y02Rp;Notion de solution
Probleme de Cauchy
(y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0; t02I,y02Rp;Solution
Une solution du p roblemede Cauc hy est la donn eed'un in tervalle ~Iet d'une fonction'2 C1(~I;Rp) tels que {t02~I,~II, {'0(t) =F(t;'(t))8t2~I, {'(t0) =y0.Remarque
On utilise souvent la m^eme notation pour l'inconnue dans l'equationyet la solution', noteey...1.3 Un resultat theorique fondamental
Le theoreme de Cauchy-LipschitzTheoreme
Considerons le probleme de Cauchy :
()(y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0; t02I,y02Rp; avecF: (t;y)2IRp!F(t;y)2Rp. Supposons que {Fest continue surIRp, {Fest lipschitzienne eny, uniformement ent: il existeL >0 telle que8t2I;8y1;y22 VRpy0jjF(t;y1)F(t;y2)jj Ljjy1y2jj:
Alors, le probleme de Cauchy () possede une unique solution. Cette solution est denie sur un intervalle
contenantt0.3Et le calcul eectif de la solution?
Mo delemalth usien: OK
equa di lineaire d'ordre 1 a coes constantsMo delede c roissancelogistique : OK
equa di d'ordre 1, non lineaire mais a variables separablesP endulep esant?
(Y0(t) =F(t;Y(t))Y(0) =Y0avecF(t; x
y! ) = y !2sin(x)!ßIl s'agit d'un systeme dierentiel 22.
ßLe systeme est bien d'ordre 1... mais il est non lineaire.Calcul numerique d'une solution approchee
Pas d'expression explicite de la solution
Calcul numerique d'une solution approchee0123456-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 temps t q(t)2 Mise au point de methodes numeriques et convergence2.1 Principe
ButOn suppose que le probleme de Cauchy
(y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0; t02R,y02Rp; admet une unique solutionydenie surI= [t0;t0+T]. 4Subdivision de l'intervalle de temps
t 0t 1t nt n+1tN=t0+Ttn=tn+1tn;t= max0nNtn:
L'objectif est de calculer des valeurs (Yn)0nN, qui soient de \bonnes" approximations de (y(tn))0nN.Lien avec l'integration numerique
Integration de l'equation
Z tn+1 t ny0(t)= F(t;y(t)) y(tn+1)y(tn) =Z tn+1 t nF(t;y(t))dtApproximation
{y(tn+1)y(tn)ßYn+1Yn {Z tn+1 t nF(t;y(t))dtßFormule de quadrature :RAG(tn+1tn)F(tn;y(tn))
RAD(tn+1tn)F(tn+1;y(tn+1))
Trapezes(tn+1tn)F(tn;y(tn)) +F(tn+1;y(tn+1))2
Methodes numeriques correspondantes
Methode d'Euler expliciteÞschema explicite
Yn+1=Yn+ (tn+1tn)F(tn;Yn)
Y 0=y0Methode d'Euler impliciteÞschema implicite
Yn+1=Yn+ (tn+1tn)F(tn+1;Yn+1)
Y 0=y0Methode de Crank-NicolsonÞschema implicite
Y n+1=Yn+ (tn+1tn)F(tn;Yn) +F(tn+1;Yn+1)2 Y0=y0 52.2 Notion de convergence
Introduction des notions d'erreur locale/erreur globale{y(t) solution exacte de l'equation dierentielle,
( Yn)0nNvaleurs donnees par le schema numerique Þyappreconstruction d'une solution approchee ane par mxErreur localeen=y(tn)Yn
Erreur globaleE(t) = max0nNjenj(!:Ndepend de t)
Denition de la convergenceLa methode numerique est ditecon vergentesiE(t) = max0nNjenj !0:
t!0 62.3 Convergence de la methode d'Euler explicite
Erreur de consistance
Probleme de Cauchy
y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0ßsolution exacte :yMethode d'Euler explicite
Yn+1=Yn+ tF(tn;Yn)
Y 0=y0ßschema numerique : (Yn)
Denition
L' erreur de consistance (locale) al'instan tnest denie comme l'erreur commise par la solution exacte dans le schema numerique : n=y(tn+1)y(tn)tF(tn;y(tn)):Estimation de l'erreur de consistance
Probleme de Cauchy
y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0Methode d'Euler expliciteYn+1=Yn+ tF(tn;Yn)
Y 0=y0 ßon suppose que la solution exacte veriey2 C2([t0;t0+T]|{z} I;R) n=y(tn+1)y(tn)tF(tn;y(tn)) Mais, {y(tn+1) =y(tn) + ty0(tn) +t22 y00(n) {y0(tn) =F(tn;y(tn)) D'ou, n=t22 y00(n):Majoration de l'erreur de consistance
n=t22 y00(n):Majoration
M2= sup
[t0;t0+T]jy00(t)j=) j"nj M22 t2:Remarque : lien entrey00andF
y0(t) =F(t;y(t));
y00(t) =@F@t
(t;y(t)) +@F@y (t;y(t))y0(t) @F@t (t;y(t)) +@F@y (t;y(t))F(t;y(t)): 7Erreur due au schema numerique
La solution exacte et le sc heman umeriquev erient: y(tn+1) =y(tn) + t F(tn;y(tn)) +"n Y n+1=Yn+ t F(tn;Yn)Alors, comme en=y(tn)Yn, on obtient
e n+1=en+ tF(tn;y(tn))F(tn;Yn)+"n: Si Fest localement lipschitzienne enyuniformement ent(hypothese du thm de Cauchy-Lipschitz), on aF(tn;y(tn))F(tn;Yn)Ljenj
et jen+1j jenj(1 +Lt) +j"nj:Deux lemmes intermediaires
Lemme 1
Soit (n)n0une suite positive veriant
80nN; n+1an+;aveca0 et0:
Alors,81nN+ 1,
nan0+n1X i=0a i=an0+1an1aLemme 2
De plus, sia= 1 +avec >0, comme (1 +)nen, on a
nen0+ (en1);81nN+ 1:Fin de la preuve de convergence
On a, p ourtout 0 nN1
jen+1j jenj(1 +Lt) +j"nj; jenj(1 +Lt) +M22 t2:On applique le Lemme 2 a vec=Ltet=M22
t2: jenj enLtje0j+M22Lt(enLt1);81nN:Mais, p our1 nN,ntNt=Tet
jenj eLTje0j+M22 e LT1L t;81nN:Ainsi, si e0= 0,E(t)M22
e LT1L tet lim t!0E(t) = 0: 8Convergence du schema d'Euler explicite
Theoreme
Soit F2 C1(IR),t0,Ttels que [t0;t0+T]2I,y02R.
On supp osequ'il existe L >0 tel que
jF(t;z1)F(t;z2)j Ljz1z2j 8t2[t0;t0+T];8z1;z22R: {yest la solution exacte du probleme de Cauchy et (Yn)0nNla suite obtenue par le schema d'Euler explicite.Alors, l'erreur locale denie paren=y(tn)Ynverie
jenj eLTje0j+M22 e LT1L t;81nN: sie0= 0, le schema est convergent : lim t!0E(t) = 0 (E(t) = max0nNjenj):2.4 Cadre general des methodes a un pasDenition
On limite la pr esentationau cas o ula sub division( tn)0nNest reguliere : t n=t0+ntavec t=TN Une m ethode aun pas , pour l'approximation du probleme de Cauchy sur une subdivision reguliere, est de la forme : (Yn+1=Yn+ tF(tn;Yn;t);80nN1 Y0=y0(ou une valeur approchee ~y0dey0)
avecF: [t0;t0+T]Rp[0;k]!Rpune fonction continue.
Exemple :
F(t;Y;k) =F(t;Y)ßmethode d'Euler explicite.
Notion de consistance
Probleme de Cauchy
y0(t) =F(t;y(t)) y(t0) =y0ßhyp :y2 C2Methode a un pas
Yn+1=Yn+ tF(tn;Yn;t)
Y 0=y0ßhypothese : F2 C1
L' erreur de consistance de la m ethode aun pas est d eniep ar n=y(tn+1)y(tn)tF(tn;y(tn);t)La methode est dite
consistan te si p ourtoute solution du probl emede Cauc hyon a lim t!0N X n=0j"nj= 0: 9Consistance et ordre
La methode est dite
d'ordre psi, pour toute solution du probleme de Cauchy, il existe un reelK independant de ttel que NX n=0j"nj Ktp:En pratique, on obtien tl'ordre pen montrant :
j"nj Ktp+180nN: {p1 =)consistance.Condition necessaire et susante de consistance
Developpement de"nen puissances det
{y(tn+1) =y(tn) + ty0(tn) +t22 y00(n) {y0(tn) =F(tn;y(tn))F(tn;y(tn);t) = F(tn;y(tn);0) + t@F@k
(tn;y(tn);) n= tF(tn;y(tn))F(tn;y(tn);0)
+t2y00(n)2 @F@k (tn;y(tn);)Theoreme Une methode a un pas est consistante si et seulement si8(t;z)2[t0;t0+T]RF(t;z;0) =F(t;z):()En eet, si () est satisfaite, on a"n=O(t2).
Erreur due au schema numerique
La solution exacte et le sc heman umeriquev erient: y(tn+1) =y(tn) + tF(tn;y(tn);t) +"n Y n+1=Yn+ tF(tn;Yn;t)Alors, comme en=y(tn)Yn, on obtient :
e n+1=en+ tF(tn;y(tn);t)F(tn;Yn;t)+"n:Si on a
F(tn;y(tn);t)F(tn;Yn;t)jy(tn)Ynj;
alors jen+1j jenj(1 + t) +j"nj:ßidem schema d'Euler explicite
10Stabilite d'une methode a un pas
Denition
S'il existe >0 tel que8t2[t0;t0+T],8z1;z22R,8k2[0;k], jF(t;z1;k)F(t;z2;k)j jz1z2j alors la methode a un pas est dite s tablePar consequent,
si la m ethode aun pas est stable, on a jen+1j jenj(1 + t) +j"nj:si elle est egalementconsistan te,on prouv esa con vergencede la m ^emefa conque p ourle sc hemad'Euler
explicite.ßstabilite + consistance =)convergence
Ordre et vitesse de convergence
La stabilit enous donne :
jen+1j jenj(1 + t) +j"nj:Si j"nj Ktp+1, on obtient gr^ace au Lemme 2 :
jenj eTje0j+KeT1 tp80nN:Si je0j= 0, on a donc
E(t)Ctp:
ßla methode numerique est d'autant plus precise qu'elle est d'ordre eleve.3 Les methodes de Runge-Kutta
Premiers exemples
Les m ethodesde Runge-Kutta son tdes m ethodes aun pas o ula fonction Fest evaluee plusieurs fois par intervalle de la subdivision. L'objectif est bien s^ur de gagner en precision (en ordre...).Avec la methode des trapezes
y(tn+1)y(tn) =Z tn+1 t nF(t;y(t))dt t2F(tn;y(tn)) +F(tn+1;y(tn+1))
Methode de Heun
8>>>< Y n;1=Yn Y n;2=Yn+ tF(tn;Yn;1) Y n+1=Yn+t2F(tn;Yn;1) +F(tn+1;Yn;2)
11Premiers exemples
Avec les rectangles aux points milieux
y(tn+1)y(tn) =Z tn+1 t nF(t;y(t))dt tF(tn+t2 y(tn+t2Methode d'Euler modiee
8 >>>:8 :Y n;1=Yn Y n;2=Yn+t2F(tn;Yn;1)
Y n+1=Yn+ tF(tn+t2 ;Yn;2):Methodes de Runge-Kutta explicites
Forme generalet
nt n+1t n;i8 >>>>>>:81is;8 >:t n;i=tn+cit; Y n;i=Yn+ ti1X j=1a ijF(tn;j;Yn;j);quotesdbs_dbs47.pdfusesText_47[PDF] Math : Frenchement rien compris du tout !
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