1.5.4 Exercices (méthodes itératives) PDF

Exercices de mathématiques - Exo7

Enoncés et corrections : Ana Matos. Exo7. Méthodes itératives. Exercice 1. Soit Correction de l'exercice 5 △. 5. Page 6. 1. 2. Itération de Gauss-Seidel : (D ...

Exercice 1 : méthodes itératives

Corrigé : Comme M∞ < 1 le rayon spectral ρ(M) de la matrice d'itération est strictement inférieur `a 1 et la méthode itérative converge. 5. Quelle méthode

LICENCE 3 MATHEMATIQUES – INFORMATIQUE

1.5.4 Exercices (méthodes itératives). Exercice 55 (Convergence de suites). Corrigé en page 119. Etudier la convergence de la suite (x. (k))k∈IN ⊂ IRn

MT09-Analyse numérique élémentaire

Exercices. Documents précédent section Α. 12. Étude de la convergence des méthodes itératives 4.2.1 Méthode de la dichotomie. Exercices : Exercice B.1.5. On ...

Corrigés des exercices du chapitre 3 : Méthodes itératives de

Exercice 2 : Démonstration du théor`eme 12-i). Soit A ∈ Mn(K)) et une norme matricielle. Montrer alors ρ(A) ≤ A . Soit u = 0 tel que A = λu avec

ANALYSE NUMERIQUE Mazen SAAD

En déduire que la méthode itérative est convergente. Exercice 7.14. — Soit A une matrice symétrique définie positive de valeurs propres. 0 < λ1 ≤ λ2

Université Aix Marseille 1 Licence de mathématiques Cours d

2 fév. 2017 Exercice 28 (Méthode itérative du “gradient à pas fixe") Suggestions en page 61 corrigé détaillé en page 84. Soit A ∈ MN (IR) une matrice ...

Exercice 1 Exercice 2

28 jan. 2010 rien dire de la comparaison de deux méthodes itératives. 1) Soit. A ... CORRECTION : Exercice 1 : 1) Le seul cas intéressant est évidemment ...

LICENCE 3 MATHEMATIQUES

11 déc. 2018 1.5.4 Exercices (méthodes itératives). Exercice 58 (Convergence de suites). Corrigé en page 108. Etudier la convergence de la suite (x. (k))k ...

Exercices de mathématiques - Exo7

En déduire une condition nécessaire et suffisante pour la convergence de la méthode. Correction ?. [002237]. Exercice 4. Soient A et B deux matrices réelles d'

Exercice 1 : méthodes itératives

Corrigé de l'examen d'Analyse Numérique du 5 mars 2014 Exercice 1 : méthodes itératives ... Ax = b en utilisant la méthode itérative suivante :.

Corrigés des exercices du chapitre 3 : Méthodes itératives de

Corrigés des exercices du chapitre 3 : Méthodes itératives de résolution de syst`emes linéaires. Exercice 1 : Démonstration du théor`eme 10.

Cours danalyse numérique 2004-2005

12 sept. 2006 L. Sainsaulieu Calcul scientifique cours et exercices corrigés pour le ... méthodes “directes” et la deuxi`eme aux méthodes “itératives”.

LICENCE 3 MATHEMATIQUES – INFORMATIQUE

Semaine 1 : Etudier les paragraphes 1.5.1 (méthodes itératives définition et propriétés). Exercice proposé (avec corrigé) : 55 (convergence de suites).

Exercice 1 Exercice 2

28 janv. 2010 L1) la matrice d'itération de la méthode itérative de Jacobi (resp. Gauss-Seidel) de résolution des systèmes linéaires Ax = b. Le but de cet ...

MT09-Analyse numérique élémentaire

Méthodes itératives de résolution des systèmes linéaires . les éléments de la diagonale de la matrice ainsi obtenue soient non nuls (voir exercice).

Chapitre III. Méthodes itératives de résolution des syst`emes linéaires

2 Etude de conditions de convergence des méthodes itératives de cette section est le corrigé de l'exercice 4 de la feuille d'exercices associée `a ce.

Université Aix Marseille 1 Licence de mathématiques Cours d

2 févr. 2017 L. Sainsaulieu Calcul scientifique cours et exercices corrigés pour le ... dans l'étude des méthodes itératives que nous verrons plus loin.

Untitled

Méthooks Iteratives. Exercice 1: Corrige TD: Résolution ales systèmes Linéaire. Méthodes. Exercice 2 A= ... me thodes iterative methode de Jacobi (15).

1.5. MÉTHODES ITÉRATIVESCHAPITRE 1. SYSTÈMES LINÉAIRES

1.5.4 Exercices (méthodes itératives)

Exercice 55(Convergence de suites).Corrigé en page 120 Etudier la convergence de la suite(x(k))k?IN?IRndéfinie parx(0)donné,x(k)=Bx(k)+cdans les cas suivants : (a)B=? 2 31
0 2 3? ,c=?01? ,(b)B=? 2 31
0 2? ,c=?00? Exercice 56(Méthode de Richardson).Suggestions en page 119, corrigé en page 120

SoitA?Mn(IR)une matrice symétrique définie positive,b?IRnetα?IR. Pour trouver la solution deAx=b,

on considère la méthode itérative suivante : - Initialisation :x(0)?IRn, - Iterations :x(k+1)=x(k)+α(b-Ax(k)).

1. Pour quelles valeurs deα(en fonction des valeurs propres deA) la méthode est-elle convergente?

2. Calculerα0(en fonction des valeurs propres deA) t.q.ρ(Id-α0A) = min{ρ(Id-αA), α?IR}.

Commentaire sur la méthode de Richardson : On peut la voir comme une méthode de gradient à pas fixe pour

la minimisation de la fonctionfdéfinie deIRNdansIRpar :x?→f(x) =1

2Ax·x-b·x, qui sera étudiée

au chapitre Optimisation. On verra en effet que grâce qu caractère symétrique définie positif deA, la fonctionf

admet un unique minimum, caractérisé par l"annulation du gradient defen ce point. Or?f(x) =Ax-b, et

annuler le gradient consiste à résoudre le système linéaireAx=b.

Exercice 57(Non convergencede la méthode de Jacobi).Suggestions en page 119. Corrigé en page 121.

Soita?IRet

A=((1a a

a1a a a1))

Montrer queAest symétrique définie positive si et seulement si-1/2< a <1et que la méthode de Jacobi

converge si et seulement si-1/2< a <1/2. Exercice 58(Jacobi et Gauss-Seidel : cas des matrices tridiagonales).Corrigé en page 121.

SoitA?Mn(IR)une matrice carrée d"ordreninversible et tridiagonale; on noteai,jle coefficient de la lignei

et la lignejde la matriceA. On décompose enA=D-E-F, oùDreprésente la diagonale de la matriceA,

(-E)la partie triangulaire inférieure stricte et(-F)la partie triangulaire supérieure stricte.

OnnoteBJetBGSles matrices d"itérationdes méthodesdeJacobiet Gauss-Seidelpourla résolutiond"unsystème

linéaire de matriceA.

1. Calculer les matricesBJetBGSpour la matrice particulèreA=?2-1

-1 2? et calculer leurs rayons

spectraux.Montrer que les méthodes convergent. Citer les résultats du cours qui s"appliquent pour cette

matrice.

2. Montrer queλest valeur propre deBJsi et seulement s"il existe un vecteur complexex= (x1,...xn)?

C n,x?=0, tel que -ap,p-1xp-1-ap,p+1xp+1=λap,pxp, p= 1,...,n. avecx0=xn+1= 0.

3. Soity= (y1,...yn)?Cndéfini paryp=λpxp, oùλest une valeur propre non nulle deBJetx=

(x1,...,xn)un vecteur propre associé. On posey0=yn+1= 0. Montrer que -λ2ap,p-1yp-1-ap,p+1yp+1=λ2ap,pyp, p= 1,...,n.

Analyse numérique I, télé-enseignement, L3110Université d"Aix-Marseille, R. Herbin, 13 février 2020

1.5. MÉTHODES ITÉRATIVESCHAPITRE 1. SYSTÈMES LINÉAIRES

4. Montrer queμest valeur propre deBGSassociée à un vecteur proprez?=0si et seulement si

(F-μ(D-E))z=0.

5. Montrerqueλest valeurproprenonnulle deBJsi et seulement siλ2est valeurpropredeBGS, et en déduire

queρ(BGS) =ρ(BJ)2.

6. On considère la matrice :

A=?? 13 4343
41343

4341??

Montrer que cette matrice est symétrique définie positive. Montrer queρ(BGS)?=ρ(BJ)2. Quelle est l"hy-

pothèse mise en défaut ici? Exercice 59(Méthode de Jacobi et relaxation).Suggestions en page 119, corrigé en page 127

Soitn≥1. SoitA= (ai,j)i,j=1,...,n?Mn(IR)une matrice symétrique. On noteDla partie diagonale deA,-E

la partie triangulaire inférieure deAet-Fla partie triangulaire supérieure deA, c"est-à-dire :

D= (di,j)i,j=1,...,n, di,j= 0sii?=j, di,i=ai,i,

F= (fi,j)i,j=1,...,n, fi,j= 0sii≥j, fi,j=-ai,jsii < j. Noter queA=D-E-F. Soitb?IRn. On cherche à calculerx?IRnt.q.Ax=b. On suppose queDest

définie positive (noter queAn"est pas forcément inversible).On s"intéresse ici à la méthode de Jacobi (par points),

c"est-à-dire à la méthode itérative suivante :

Initialisation.x(0)?IRn

Itérations.Pourn?IN,Dx(k+1)= (E+F)x(k)+b.

On poseJ=D-1(E+F).

1. Montrer, en donnant un exemple avecn= 2, queJpeut ne pas être symétrique.

2. Montrer queJest diagonalisable dansIRet, plus précisement, qu"il existe une base deIRn, notée{f1, ...,

n}, et il existe{μ1,...,μn} ?IRt.q.Jfi=μifipour touti? {1,...,n}et t.q.Dfi·fj=δi,jpour

touti,j? {1,...,n}. On suppose maintenant queAet2D-Asont symétriques définies positives et on posex=A-1b.

4. Montrer que la méthode de Jacobi (par points) converge (c"est-à-direx(k)→xquandn→ ∞). [Utiliser un

théorème du cours.]

On se propose maintenant d"améliorer la convergence de la méthode par une technique de relaxation. Soit

ω >0, on considère la méthode suivante :

Initialisation.x(0)?IRn

Itérations.Pourn?IN,D˜x(k+1)= (E+F)x(k)+b,x(k+1)=ω˜x(k+1)+ (1-ω)x(k).

5. Calculerles matricesMω(inversible)etNωtelles queMωx(k+1)=Nωx(k)+bpourtoutn?IN,enfonction

deω,DetA. On note, dans la suiteJω= (Mω)-1Nω.

6. On suppose dans cette question que(2/ω)D-Aest symétrique définie positive. Montrer que la méthode

converge (c"est-à-dire quex(k)→xquandn→ ∞.)

7. Montrer que(2/ω)D-Aest symétrique définie positive si et seulement siω <2/(1-μ1).

8. Calculer les valeurs propres deJωen fonction de celles deJ. En déduire, en fonction desμi, la valeur

"optimale" deω, c"est-à-dire la valeur deωminimisant le rayon spectral deJω.

Analyse numérique I, télé-enseignement, L3111Université d"Aix-Marseille, R. Herbin, 13 février 2020

quotesdbs_dbs6.pdfusesText_12

[PDF] 1.5.4 Exercices (méthodes itératives)

1.5. MÉTHODES ITÉRATIVESCHAPITRE 1. SYSTÈMES LINÉAIRES

1.5.4 Exercices (méthodes itératives)

1. Pour quelles valeurs deα(en fonction des valeurs propres deA) la méthode est-elle convergente?

2. Calculerα0(en fonction des valeurs propres deA) t.q.ρ(Id-α0A) = min{ρ(Id-αA), α?IR}.

2Ax·x-b·x, qui sera étudiée

Soita?IRet

A=((1a a

1. Calculer les matricesBJetBGSpour la matrice particulèreA=?2-1

2. Montrer queλest valeur propre deBJsi et seulement s"il existe un vecteur complexex= (x1,...xn)?

3. Soity= (y1,...yn)?Cndéfini paryp=λpxp, oùλest une valeur propre non nulle deBJetx=

1.5. MÉTHODES ITÉRATIVESCHAPITRE 1. SYSTÈMES LINÉAIRES

4. Montrer queμest valeur propre deBGSassociée à un vecteur proprez?=0si et seulement si

5. Montrerqueλest valeurproprenonnulle deBJsi et seulement siλ2est valeurpropredeBGS, et en déduire

6. On considère la matrice :

4341??

D= (di,j)i,j=1,...,n, di,j= 0sii?=j, di,i=ai,i,

Initialisation.x(0)?IRn

Itérations.Pourn?IN,Dx(k+1)= (E+F)x(k)+b.

On poseJ=D-1(E+F).

1. Montrer, en donnant un exemple avecn= 2, queJpeut ne pas être symétrique.

2. Montrer queJest diagonalisable dansIRet, plus précisement, qu"il existe une base deIRn, notée{f1, ...,

4. Montrer que la méthode de Jacobi (par points) converge (c"est-à-direx(k)→xquandn→ ∞). [Utiliser un

ω >0, on considère la méthode suivante :

Initialisation.x(0)?IRn

5. Calculerles matricesMω(inversible)etNωtelles queMωx(k+1)=Nωx(k)+bpourtoutn?IN,enfonction

6. On suppose dans cette question que(2/ω)D-Aest symétrique définie positive. Montrer que la méthode

7. Montrer que(2/ω)D-Aest symétrique définie positive si et seulement siω <2/(1-μ1).

8. Calculer les valeurs propres deJωen fonction de celles deJ. En déduire, en fonction desμi, la valeur