Résolution dune équation méthodes de la sécante et de type point
La méthode de la sécante est donnée dans Formulaires et tables. Pour une fonction f Vers les corrigés des exercices: https://www.deleze.name/marcel/sec2 ...
EXAMEN 1 - Corrigé
– Taux de convergence de la méthode de Newton dans le cas d'une racine multiple : 1 − 1/m. – Méthode de la sécante : xn+1 = xn − f(xn)(xn − xn−1) f(xn)
LICENCE 3 MATHEMATIQUES – INFORMATIQUE
[On pourra commencer par le cas où g′ ne s'annule pas]. Exercice 108 (Méthode de la sécante). Corrigé en page 2.3.3 page 204. Soient f ∈ C. 2(IR IR) et x
Analyse Numérique
sécante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26. 2.2.4 Comparaison des ... Exercice 4.3 Imaginer une méthode de Gauss pour calculer les intégrales. ∫ 1.
ANALYSE NUMÉRIQUE
1.4.4 Exercices corrigés . est la méthode de la sécante. Elle consiste à se donner deux points x0 et x1 ...
Analyse numérique élémentaire
26 nov. 2015 ... Exercice 4.2.5 page 98). 4. Exercice 4.2.5. Soient a et b deux ... Méthode itérative de Gauss-Seidel pour la résolution d'un système linéaire A ...
MT09-Analyse numérique élémentaire
4.2.6 La méthode de la sécante . 4.2.1 Méthode de la dichotomie. Exercices : Exercice B.1.5. On veut résoudre f ...
Résolution approchée déquations ordinaires (EO): f(x)=0 Contents
Admettez le résultat de convergence sur la méthode de sécante et essayez de comprendre son in- (On peut le faire comme exercice car c'est une application de ...
Méthode de Newton
Corrigé informatique commune. Méthode de Newton. Exercice 1. Méthodes de la sécante et de Newton-Raphson. On définit les fonctions suivantes : def newton(f df
Analyse Numérique
3.3 Méthode de la sécante. 2.3 Exercices. Exercice 1. On veut résoudre le système linéaire Ax = b où. A =.. 1 1 1. 2 2 5. 4 6 8.. et b =.. 1.
Résolution dune équation méthodes de la sécante et de type point
2.3 Méthode de la sécante ou regula falsi (facultatif) Exercice 2-3- P 4 (facultatif). Au moyen de la méthode de la ... Vers les corrigés des exercices:.
LICENCE 3 MATHEMATIQUES – INFORMATIQUE
Exercice proposé (avec corrigé contenu dans l'envoi 3)
EXAMEN 1 - Corrigé
4) Nous ne répondrons à aucune question concernant ces exercices sauf si nous (v) [5 pts] Appliquer la méthode de Newton à l'équation de départ et ...
Méthode de Newton
Corrigé informatique commune. Méthode de Newton. Exercice 1. Méthodes de la sécante et de Newton-Raphson. On définit les fonctions suivantes :.
Analyse Numérique
Exercice 1.1 En écrivant un petit programme trouver la capacité et le pas de votre Ici
Analyse Numérique
Licence L3 Mathématiques. Année 2008/2009. Analyse Numérique. Corrigé du TD 5. EXERCICE 1. Méthode des approximations successives ordre de convergence.
Corrigé du TP no 8
Corrigé du TP no 8. Exercice 1. La méthode de la sécante consiste à appliquer la méthode de la fausse position entre les deux derniers points calculés.
Méthodes Numériques : Optimisation
a/ Avec les mêmes hypothèses que l'Exercice 1.2 montrer qu'on a Lemme 2.14 : Vitesse de convergence de la méthode de la sécante.
Chapitre 2 - Systèmes non linéaires
En déduire que la méthode de Newton converge vers une solution de F(x y) = (0
Exercices avec corrigé succinct du chapitre 4
Exercice IV.2. Donner les matrices D E et F correspondant `a la décomposition A = D ? E ? F de la méthode de. Jacobi dans le cas.
Corrigéinformatique commune
Méthode deNewtonExercice 1.Méthodes de la sécant eet de Newton-Raphson On définit les fonctions suivantes :defnewton(f, df, u, xtol=1e12, Nmax=100): n = 1 v = uf(u) / df(u) while abs (uv) >= xtol: u, v = v, vf(v) / df(v) n += 1 ifn > Nmax: returnNone returnv, ndefsecante(f, u, v, xtol=1e12, Nmax=100): n = 1 while abs (uv) >= xtol: u, v = v, (u*f(v)v*f(u)) / (f(v)f(u)) n += 1 ifn > Nmax: returnNonereturnv, nConsidérons la fonctionf:x7!x32x5, et commençons par observer son tracé à l"aide du script :deff(x):
returnx**32*x5 defdf(x): return3*x*x2X = np.linspace(3, 3, 256)
Y = [f(x)forxinX]
plt.plot(X, Y) plt.grid() plt.show()3 2 1012330
20 10 01020http://info-llg.fr/page 1
Les deux zéros de sa dérivéesf0sont dans l"intervalle[3;3]doncfest strictement monotone (ici croissante) hors de cet
intervalle.fne peut donc avoir d"autre zéro que celui qui est au voisinage de 2.Essayons d"appliquer la méthode deNewton-Raphsonà partir d"une valeuru02~3;3. Pour cela, on applique le script :foruinrange (3, 4):
x, n = newton(f, df, u)print("Pouru0 = {} on obtient {} au bout de {} it érations".format(u, x, n))Voici ce qu"on obtient :
Pour u0 =3 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 8 itérations Pour u0 =2 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 9 itérations Pour u0 =1 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 7 itérations Pour u0 = 0 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 20 itérations Pour u0 = 1 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 10 itérations Pour u0 = 2 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 5 itérations Pour u0 = 3 on obtient 2.0945514815423265 au bout de 6 itérationsDans le pire des cas, il faut 20 itérations pour obtenir la précision de1012souhaitée. On peut noter que comme on
pouvait s"y attendre, c"est en partant de 2, l"entier le plus proche du zéro def, que la méthode est la plus rapide.
Pour la méthode de la sécante, on cherche le plus mauvais des couples (u0;u1) à l"aide du script :nmax = 0
foruinrange (3, 4): forvinrange (3, 4): ifu != v: x, n = secante(f, u, v) ifn > nmax: nmax = n (a, b) = (u, v)print("pouru0 = {} et u1 = {}, {} it érationssont n écessaires".format(a, b, nmax))On obtient que pouru0=2 etu1=3, il a fallu 27 itérations pour obtenir la précision souhaitée.
Pour obtenir une situation d"échec, essayons de partir au voisinage d"une racine def0de sorte queu1soit très éloigné.
Pour cela on utilise l"une des deux méthodes pour en calculer une valeur approchée :>>>secante(df, 0, 1)[0]
0.816496580927726
Et en effet, la méthode deNewton-Raphsonà partir dea= 0;816496580927726ne retourne aucun résultat. Cependant,
en augmentant le nombre maximal d"itérations on finit par trouver la racine def:>>>newton(f, df, 0.816496580927726, Nmax=200)
(2.0945514815423265, 122)Considérons maintenant la fonctionf:x7!3sin(4x)+x22, ainsi que son graphe sur [3;3] :3
2 1 012364 2
0246810
http://info-llg.fr/page 2Cette fonction possède six zéros sur[3;3]et ne peut en posséder d"autres carjxj>3)x22>7alors quej3sin(4x)j63.
On définit alors la fonction suivante, pour calculer tous les zéros def:fromnumpy.randomimportrandom
defzeros(f, df, a, b, n=100): z = [] forkinrange (n): u = a + random()*(ba) x = newton(f, df, u) ifxisnot Noneandround (x[0], 12)notin z: z.append(round(x[0], 12))returnzElle fournit bien six résultats, approximations des différents zéros def:>>>zeros(f, df,3, 3)
[2.1143251763030002,1.6244411363689999,0.88913607483299995, 0.178877027671,0.64653403135599996, 1.5398013104649999]Exercice 2.T ached" Airy
Commençons par définir la fonctionfainsi que sa dérivée :fromscipy.integrateimportquad deff(x): returnquad(lambdat: np.sqrt(1t*t)*np.cos(x*t),1, 1)[0] defdf(x):returnquad(lambdat:t*np.sqrt(1t*t)*np.sin(x*t),1, 1)[0]Le tracé du graphe defsur l"intervalle [0;16] montre que les trois premiers zéros defsont voisins de 4, 7, 10 :02468101214160.5
0.00.51.01.52.0
On obtient leurs valeurs respectives à l"aide de la fonctionnewton:>>>newton(f, df, 4) (3.8317059702063574, 5) >>>newton(f, df, 7) (7.015586669815758, 4) >>>newton(f, df, 10) (10.173468135063986, 4)Exercice 3.Dériva tionnumériqueOn calcule la dérivée numérique d"une fonction en un point à l"aide de la fonction :defderivee(f, x, h):
return(f(x + h)f(xh)) / (2*h)http://info-llg.fr/page 3 Définissons maintenant la fonctionp7!(1;10p) pour la fonction sin :defdelta(p): return abs (np.cos(1)derivee(np.sin, 1, 10**(p)))et traçons son graphe entre 4 et 8 :P = np.arange(4, 8, .1)
D = [delta(p)forpinP]
plt.plot(P, D)Le graphe est parlant : avant la valeur optimalep= 5ce sont les erreurs de nature mathématique qui prédominent, après
cette valeur ce sont les incertitudes liées au calcul numérique. Ces résultats sont bien conformes à l"étude théorique qui a
été faite en cours.
Exercice 4.
F ractalede Newton
Sachant qu"il va falloir appliquer la méthode de Newton un nombre très important de fois, il faut (sous peine de devoir
patienter longtemps) choisir un critère de convergence pas trop exigeant; par exemple la propriété :junun1j6104. En
outre, si cette propriété n"est pas vérifiée après 100 itérations, on considèrera que la suite ne converge pas.
Après avoir déterminé queun+1=2u3na2+1=43u2na23=4on définit la fonction :defnewton(z, a, n=100):
u = z foriinrange (n): u, v = (2*u**3a**2+.25)/(3*u**2a**2.75), u if abs (vu) < .001: returnu raiseValueErrorIl reste à définir la fonction permettant de tracer la fractale : http://info-llg.fr/page 4 deffractale(n, a, xmin=2, xmax=2): r1, r2, r3 = 1,1/2+a,1/2a grd = np.zeros((n, n)) foriinrange (n): forjinrange (n): z =complex(xmin+i/n*(xmaxxmin), xmaxj/n*(xmaxxmin)) try: s = newton(z, a) if abs (sr1) < .001: c = 1 elif abs (sr2) < .001: c = 2 elif abs (sr3) < .001: c = 3 else: c = 0 except(ZeroDivisionError,ValueError ): c = 0 grd[j,i] = c plt.matshow(grd) plt.show()On obtient la fractale de Newton lorsquea=ip3 3 , c"est-à-dire lorsque P = X31 :>>>fractale(512,complex(0, 1/np.sqrt(3)))Les trois zones colorées sont les bassins d"attraction des trois racines1,e2i=3ete2i=3; ces trois bassins s"étendent autour
de chacune des racines mais, plus surprenant, s"entremêlent de manière inextricable entre ces trois grandes zones.
La valeura=0;00508+0;33136iest plus surprenante encore car outre les trois bassins d"attraction, on voit apparaître
des zones dans lesquelles la suite diverge. En particulier, la zone qui se trouve au voisinage de 0 a une forme qui évoque
une fractale classique appelée le lapin deDouady:>>>fractale(512,complex(0.00508, .33136)) >>>fractale(512,complex(0.00508, .33136), xmin=.1, xmax=.1)http://info-llg.fr/page 5 http://info-llg.fr/page 6quotesdbs_dbs47.pdfusesText_47[PDF] methode de la variation de la constant
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