[PDF] Ift 2421 Chapitre 6 Résolution des équations différentielles





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Méthodes numériques de résolution déquations différentielles

ª Le syst`eme est bien d'ordre 1 mais il est non linéaire. Calcul numérique d'une solution approchée. Pas d'expression explicite de la solution. ?. Calcul ...



Chapitre Résolution numérique des équations différentielles Master

II ´Equations différentielles d'ordre n La résolution numérique consiste `a ... Soit l'équation différentielle du seconde ordre suivante :.



Résolution numérique des Équations Différentielles Ordinaires

Le théorème de la “Seconde barrière de Dahlquist” est-t-il respecté? ?. Exercice 6.4 Calculer l'intervalle de stabilité absolue pour la méthode d'Euler 



Résolution numérique des équations différentielles ordinaires (EDO

Ordre n de la méthode = plus grande puissance de h prise en compte dans l'approximation. — Somme des termes négligés = erreur de troncature locale ? hn+1.



Résolution numérique des équations différentielles

Lorsque f est de classe C 1 la méthode d'Euler est une méthode consistante d'ordre 1. JP Becirspahic — Résolution numérique des équations différentielles 



Méthodes numériques de résolution déquations différentielles

De nos jours la. 9. Page 10. Calcul Formel et Numérique : Licence sciences et technologies



Ift 2421 Chapitre 6 Résolution des équations différentielles

Chapitre 6. Résolution numérique des équations différentielles. Exemple du pendule : Équation différentielle non linéaire du second ordre.



Résolution numérique des équations différentielles

Une solution de cette équation différentielle est une fonction x de classe C 1 du second ordre vérifiée par la fonction s mais la démarche numérique ...



11. Introduction à la programmation de la résolution numérique d

19-Oct-2021 Évidemment le calcul approché par une méthode numérique de la solution ... On intègre un système d'équations différentielles du second ordre ...



Méthodes numériques pour les équations différentielles

On appelle EDO d'ordre n de fonction second membre f l'équation résoudre de manière approchée et itérative l'équation différentielle (x) = ? x +(x) ...



Résolution numérique des équations différentielles 1 Les équations

Résolution numérique des équations différentielles Rappels: 2 grandes classes: 1 Les équations différentielles ordinaires: une seule variable 2 Les équations aux dérivées partielles: plusieurs variables (équation de la chaleur des ondes ) Ordre d’une équation différentielle : dérivée la plus élevée



Chapitre 5 : Équations différentielles

On dit qu’une équation différentielle de la forme y?(t) ?ay(t) = g(t) est homogène lorsque l’on considère comme second membre une fonction gidentiquement nulle ce que l’on note g?0 Dé?nition Soient Iun intervalle de R et a?I?R une fonction continue



Méthodes numériques de résolution d’équations di?érentielles

Calcul Formel et Numérique : Licence sciences et technologies deuxième année Année 2006-2007 Une équation di?érentielle est une équation qui dépend d’une variable t et d’une fonction x(t) et qui contient des dérivées de x(t) Elle s’écrit : F tx(t)x(1) (t) x(m) (t) = 0 où x(m) (t) ? dmx dtm (1)





Chapitre 7 : Résolution numérique des équations

résolution numériques complètement différentes Pour les problèmes aux conditions initiales d’ordre 2 il existe des méthodes numé-riques spéci?ques Cependant il est toujours possible de les ramener à un système de deux équations différentielles d’ordre 1 couplées et avec conditions initiales En effet

Quelle est la résolution numérique des équations différentielles ?

Les équations différentielles ordinaires (O.D.E) 1 Résolution numérique des équations différentielles 1. Les équations différentielles ordinaires (O.D.E) Sébastien Charnoz & Adrian Daerr Université Paris 7 Denis Diderot CEA Saclay 2 Les systèmes dynamiques L’évolution des systèmes dynamiques sont régis par des équations différentielles

Quels sont les différents types d'équations différentielles?

Résolution numérique des équations différentielles Rappels: 2 grandes classes: 1. Les équations différentielles ordinaires: une seule variable. 2. Les équations aux dérivées partielles: plusieurs variables. (équation de la chaleur, des ondes, ...)

Comment résoudre une équation différentielle?

Une solution particulière de l’équation est une fonction gqui vérifie l’équation. Résoudre l’équation différentielle c’est trouver la solution générale de (E) qui est formée par l’ensemble de toutes les fonctions solutions de (E). 2.

Comment calculer l’équation différentielle d’ordre 2?

Équation différentielle d’ordre 2 y??(t) = f (t,y(t),y?(t)) Avec les 2 conditions limites : y(t0 )= y0 et y(t1 )= y1 Type différent de celles données avec des conditions initiales. Les méthodes vues précédemment ne s’appliquent pas car nous ne connaissons pas y?(t0 )

Ift 2421 Chapitre 6 Résolution des équations différentielles

Ift24211 Chapitre 6Ift 2421

Chapitre 6

Résolution

des équations différentielles:

Conditions initiales

Ift24212 Chapitre 6Résolution numérique des équations différentielles

Rappels:

2 grandes classes:

1. Les équations différentielles ordinaires:

une seule variable.

2. Les équations aux dérivées partielles:

plusieurs variables. (équation de la chaleur, des ondes, ...) Ordre d'une équation différentielle : dérivée la plus élevée. Équation différentielle linéaire :émission radioactive : dRtdtRt()()=-l Équation différentielle non linéaire :Variation de population : dNtdtaNtbNt()()().=-17

Convection : dutdtkutT()(())=--5

4 nécessite des conditions initiales. Ift24213 Chapitre 6Résolution numérique des équations différentielles

Exemple du pendule :

Équation différentielle non linéaire

du second ordre.

Impossible de trouver une solution analytique.

Pour de petit mouvements :

Sin()qq»

Équation du pendule:

t: temps q: Position angulaired dtg LSin 2 2

0qq+=()

Conditions initiales usuelles:qq

qq() ()t t00 00= =¢qqL Ift24214 Chapitre 6Méthode des séries de Taylor

Ordre 1:¢=ytftyt()(,())

yty()00=

Développement de Taylor au voisinage de

ttjhj=+0

426()()()()

426(,)(,)(,)()

Remarques:1. L'ordre local est en h

4.

2. Pas d'estimée de l'erreur.

3. Les dérivées de la fonction f(t,y(t)) se font:df

dtftyf tf yyf tf

4. Si l'ordre local est en hn , l'ordre global sera en hn-1.

Ift24215 Chapitre 6Exemple:

Appliquer la méthode de Taylor avec un pas h = 0.1 et un ordre local en h3 pour:

¢==-ytftyttyt()(,())()2

yty()001==

Solution analytique: ytt()=+222

Le pas est h = 0.1, nous allons calculer les valeurs de y(t)pour t = 0, t = 0.1, t = 0.2, ..., etc.

Si nous utilisons un ordre local en h

3, nous avons:yyhythytOhjjjj+=+¢+¢¢+12

32()()()

Exprimons ¢¢yt()

or

¢==-ytftyttyt()(,())()2

donc

¢¢=-+--ytyttyttyt()()()()(())222

¢¢=-+ytyttyt()()()2232

Ift24216 Chapitre 6La formule de Taylor d'ordre local h

3 devient alors:yyhtythyttytOhjjjjjjj+=+-+-++122

223322(())(()())()

pour tth10=+ yyhtytyttyto1002 02 2 023

00122=-+-+().(()())

y

1100050995=-=..

Valeur exacte: y(.)......012

2012

2010995024872=+=»

pour tth202=+ yyhtythyttyt2112 12 2 1123

122=-+-+()(()())y

222
y

209802486=....

Valeur exacte: y(.)......0222022

20409803921562=+=»

pour tth303=+ Etc.

Ordre global h2.

Ift24217 Chapitre 6Méthode d'Euler (ordinaire)

Ordre 1:¢=ytftyt()(,())

yty()00=

Méthode d'Euler = Méthode de Taylor

d'ordre local en h2.

Ordre global en h.

yyhytOhjjj+=+¢+12()() yyhftytOhjjjj+=++12(,())()

Interprétation géométrique:x

0x 0+hxy

Solution

analytiquey 0y 1 Ift24218 Chapitre 6Erreur globale vs Erreur locale Y n = Valeur calculée en xn. y n = Valeur exacte en xn. eyYnnn=- = erreur en Yn; Yyennn=+

Avec la méthode d'Euler, nous avons:

YYhftYnnnn+=+1

En utilisant les séries de Taylor:yyhftyhynnnnn+=++¢¢122(,)()x avec xxhnnn££+x[]eyYyYhfxyfxYhynnnnnnnnnn+++=-=-+-+¢¢11122(,)(,)()xeehfxyfxY

yYyYhynnnnnn nnnnn+=+-

ûú-+¢¢12

2(,)(,)

()()()xeehfxehynnynnnn+=++¢¢122(,)()hx avec hnnnentreyetYehKehynnn+£++¢¢12

12()()x

Ift24219 Chapitre 6Erreur globale vs Erreur locale (suite) e 00= ehKehyhy102 0 2 0121
02 1 2 0111
221

21£+¢¢é

[]ehhKyhKyy322 []ehhKyhKyynnn n£+¢¢++¢¢++¢¢-- -1211121 02

11()()()()()xxxK

[]ehMhKhKnnn£+++++--12111212()()K

Sachant que :1

1121++++=-

sssssn n K

Nous obtenons :ehMhK

hKnn +-1 211
112
() Û e hMKhK hMKn

10+<>hKeKhK()

()()e hMKe hMKhM Ke hMKeOhnhKnnhKxxKn£-=-=-=-222121

0()()()

Ift242110 Chapitre 6Méthode d'Euler modifiée

Taylor d'ordre local en h

3 :yyhftyhftyOhjjjjjj+=++¢+12

32(,)(,)()

Différence avant pour évaluer f' :¢

ftyftyftyhOhjjjjjj (,)(,)(,)()11 Formule d'Euler modifiée :[]yyhftyftyOhjjjjjj+++=+++11132(,)(,)() []yyhyyOhjjjj++=+¢+¢+1132()x 0x 0+hxy

Solution

analytiquey 0y 1

Ift242111 Chapitre 6Méthode d'Euler ordinaire

Algorithme

y

0 donné

yyhftytjjjj+=+1

Une seule étape de calcul

Ordre global en h.Méthode d'Euler modifiée

Algorithme

y

0 donné~(,())yyhftytjjjj+=+1[]yyhftyftyjjjjjj+++=++1112(,)(,~)

Deux étapes de calcul:

1. la prédiction.

2. La correction.

Ordre global en h

2.

Méthode d'Euler ordinairePour résoudre:

=-yttyt()()2y()01= t jyjerreur0.11.0000-5.0 10-30.20.9900-9.6 10-3

0.30.9704-1.3 10-2

0.40.94215-1.6 10-2Méthode d'Euler modifié

Pour résoudre:

=-yttyt()()2y()01= t jyj prédityj corrigéerreur0.11.0000000.9950002.5 10-50.20.9851000.9803464.6 10-5

0.30.9611240.9568786.0 10-5

0.40.9294100.9258686.0 10-5

0.50.8915790.8888513.8 10-5

0.60.8474580.8474585.2 10-8Note: L'étape de correction peut être répétée 2 à 3 fois, au delà,

il est préférable de réduite h. Ift242112 Chapitre 6Méthode d'Euler ordinaire¢ =-yttyt()()2y()01= h =0.5 t jyj010.51

1.0.75

1.50.46875

2.0.303955

2.50.211566

3.0.155616

3.50.119291

Méthode d'Euler Modifié

h =0.5 t jyj010.50.875

1.0.662472

1.50.479149

2.0.345942

2.50.254107

3.0.191201

3.50.147512

4.0.1164970.511.522.533.5400.20.40.60.81

Ift242113 Chapitre 6Méthode de Runge Kutta

Développement à l'ordre 2

y

0 donnékhfxynn1=(,)khfxhyknn21=++(,)ab

yyakbknn+=++112Trouver les valeurs de : a, b, a et b.Développement de Taylor :yyhfxyhfxyOhnnnnnn+=++¢+12

32(,)(,)()

or¢=+¢ =+fxyffy fffnnxyn xyn(,)() ()yyhfxyhfffOhnnnnxyn+=++++12

32(,)()()(1)

Algorithme de Runge Kutta d22ordre 2 :

yyahfxybhfxhyhfxynnnnnnnn+=++++1 (,)(,(,))ab

Développons au premier ordre :

Ift242114 Chapitre 6Méthode de Runge Kutta : développement à l'ordre 2 y

0 donnékhfxynn1=(,)khfxhyknn21=++(,)ab

yyakbknn+=++112Trouver les valeurs de : a, b, a et b.yyhfxyhfffOhnnnnxyn+=++++12

En forçant (1) = (2), nous avons :ab

b b+= =1 1 2 12a bOrdre local en h 3

Ordre global en h

2.

Choix Courants :abet=®===121

21ab ® Type I : Euler modifiéabet=®===0112ab ® Type IIabet=®===231

33

2ab ® Type III

Ift242115 Chapitre 6Méthode de Runge Kutta d'ordre global 2

Le plus courant :

y

0 donnékhfxynn1=(,)khfxhyknn21323

2=++(,)yykkOhnn+=+++1123231

3()Méthode de Runge Kutta d'ordre global 4

Le plus courant :

y

0 donnékhfxynn1=(,)khfxhyknn21121

2=++(,)khfxhyknn32121

31
31
6() Ift242116 Chapitre 6Les méthodes de Runge Kutta sont très efficaces car :

1. Elles suivent de près la

solution analytique.

2. Avec une valeur du pas

relativement élevé.

3. Moins coûteux que les

autres méthodes pour un

O(hn) donné.Pas encore d'approximation

de l'erreur commise.

Nécessité de choisir le pas en

fonction de l'erreur maximale recherchée.

Solution : calculer avec un

pas égal à h, h/2, ...

Jusqu'à la stabilité de la

solution.

Coût élevé !

Les méthodes qui ajustent le

pas sont dites méthodes à pas adaptatif.

Méthode de RungeKutta d'ordre global h

4 : =-yttyt()()2y()01= h =0.1 t jyjyj Réel0110.10.99502490.9950249

0.20.98039220.9803922

0.30.95693770.9569378

0.40.92592580.92592590.511.5h=1.0

2.533.5400.20.40.60.81

2

0.511.522.533.5400.20.40.60.81h=0.5

Ift242117 Chapitre 6Algorithme de Runge Kutta Merson d'ordre global 4 avec estimé de l'erreur. y

0 donné khfxynn1=(,)khfxhyknn21131

3=++(,) khfxhykknn312131

61

6=+++(,)khfxhykknn413121

83

8=+++(,) khfxhykkknn5134123

22=++-+(,)yykkkOhnn+=++++11455162

31

6()Ekkkk»-+-é

ûú1

153
104
151

301345Algorithme de Runge Kutta Fehlberg

d'ordre global 5 avec estimé de l'erreur. y

0 donné khfxynn1=(,)khfxhyknn211

41

4=++(,) khfxhykknn3123

83
329

32=+++(,)khfxhykkknn412312

131932

21977200

21977296

2197=++++(,)khfxhykkkknn51234439

21683680

513845

4104=++-+-(,)khfxhykkkkknn6123451

28

2723544

25651859

410411

40=+-+-+-(,)yykkkkOhnn+=+++++11345625

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