[PDF] [PDF] TP 01 : Résolution des équations non linéaires

[PDF] Chapitre 3 Résolution numérique des équations non linéaires

où dans chaque cas, xE est la valeur présumée exacte calculée par roots de matlab La méthode de dichotomie converge toujours, mais la convergence est 

[PDF] Résolution numériques des équations non linéaires

Le programme Matlab de la méthode de Bissection est donné ainsi : function c= Bissection(a,b) c=(a+b)/2 tol=1e-6; C'est l'approximation désirée

[PDF] Méthodes numériques et programmation - cours informatique de

Tous les types dans Matlab sont à la base des matrices, un scalaire est une matrice Le programme Matlab de la méthode de Bissection est donné ainsi :

[PDF] TP 01 : Résolution des équations non linéaires

La méthode de Bissection (dichotomie) function [x,niter] = bissection(f,a,b,tol) Pour chaque intervalle un pour chaque racine , appliquez la fonction Matlab

[PDF] Méthode de la bissection (dichotomie) - Faculté des Sciences de L

fonction « f » donnée, par la méthode de la bissection (dichotomie) Pour cela, nous implémentons et testons en Matlab cette méthode de dichotomie pour la 

[PDF] Résolution numérique de léquation f ( x ) = 0 - Les serveurs WIMS

sur des logiciels comme Matlab, Maple, Octave, Scilab pour approximer la (1) Peut-on appliquer la méthode de la bissection pour calculer les deux racines ?

[PDF] Polycopié Matlab - USTO

par MATLAB est une introduction au calcul des structures selon la méthode des Eléments Finis (MEF) par MATLAB Les calculs des éléments barres, des 

[PDF] Module : Méthodes numériques et programmation - univ-biskra

3 1 Racine de la fonction obtenue par la méthode du point fixe 51 Matlab est particulièrement efficient pour le calcul matriciel Le principe de la méthode de dichotomie, encore appelée méthode de bissection, est basé sur le 

[PDF] Travaux Pratiques Méthodes Numériques

Il donne une idée sur l'implémentation en MATLAB de quelques méthodes étudiées La méthode d'interpolation de Newton de Tchebychev 19 II 5 introduisons dans cette section les méthodes de dichotomie (ou de bissection), point fixe

[PDF] METHODES NUMERIQUES

Matlab utilise des mots en double précision de 64 bits avec t = 52 le nombre de bits Recherche zero d'une fonction avec methode de la bisection

[PDF] calculer l'ordonnée a l'origine

[PDF] calculer le coefficient directeur d'une droite

[PDF] ordonnée ? l'origine d'une droite

[PDF] déterminer l'équation d'une droite

[PDF] coefficient directeur et ordonnée ? l'origine

[PDF] équation réduite d'une droite

[PDF] exercice nom ou verbe cm2

[PDF] distinguer nom et verbe ce1

[PDF] nom ou verbe cm1

[PDF] reconnaitre nom et verbe cp

[PDF] distinguer nom et verbe ce2

[PDF] transformer verbe en nom

[PDF] interpolation linéaire cours pdf

[PDF] interpolation linéaire exemple

[PDF] analyse numérique pour ingénieurs

UniversitédeSkikda20août55

Niveau :

2 eme année LMD Sciences et Technologie TP :

Analyse numérique, 2013/2014

1

LaméthodedeBissection(dichotomie)

Laméthodedupointfixe

ڕlinéaires

bisection.m

LesentréesLessorties

tolL'erreurtoléréepar lerésultat :x=(a+b)/2

Sinonbx(l'intervalle[a,b]devient[a,x])

5)Alleràl'étape2.

function[x,niter]=bissection(f,a,b,tol) niter=0; iff(a)*f(b)>0 error('Intervalleinadapté'); end whileabs(bŞa)>tol x=(a+b)/2; iff(a)*f(x)>0 a=x; else b=x; end niter=niter+1; end bissection.m Les entréesLessorties x 0 lepointinitialerreurL'erreurestimée.

1.Oncommenceparchoisirlepointinitialx

0 (n=0)

2.Oncalculex

n+1 =g(x n

3.Si|x

n+1 Ͳx n

UniversitédeSkikda20août55

Niveau :

2 eme année LMD Sciences et Technologie TP :

Analyse numérique, 2013/2014

2

LaméthodedeNewton

zero=x0; forniter=1:nmax x=zero; zero=g(x); erreur=abs(zeroŞx); iferreurLesentréesLessorties x 0 nmaxlenombremaximald'itérations

1)Oncommenceparx

0 (n=0)

2)Oncalcule

3)Si avecnmaxitérationsetons'arrête. newton.m

UniversitédeSkikda20août55

Niveau :

2 eme année LMD Sciences et Technologie TP :

Analyse numérique, 2013/2014

3 u t >>f=inline('x^3+x^2Ş3*xŞ3','x'); >>fplot(f,[Ş2,2]),gridon

UniversitédeSkikda20août55

Niveau :

2 eme année LMD Sciences et Technologie TP :

Analyse numérique, 2013/2014

4 X= ^1.7314 N= 9 >>f(X) %voirsif(Ş1.7314)0 ans=

0.0015

X= ^1.0010 N= 10 X= ^1.0000 N= 17 eme intervalle[1.5,2] X=

1.7314

N= 9 6 LC 5 :T; LC 6 :T; x

UniversitédeSkikda20août55

Niveau :

2 eme année LMD Sciences et Technologie TP :

Analyse numérique, 2013/2014

5 X=

1.3654

E=

5.3184eŞ004

N= 10 X=

1.3653

E=

3.0773eŞ004

N= 4 X= NaN E= NaN N= 50

La racine trouvée

Le nombre d"itérations effectués

NaN (Not a Number) est causée par la divergence de la méthode (dépassement de capacité)

L"erreur

Le nombre d"itérations effectuées a atteint nmax

UniversitédeSkikda20août55

Niveau :

2 eme année LMD Sciences et Technologie TP :

Analyse numérique, 2013/2014

6

1.ǯǣ

x

0 ൌͲǡtol ൌͳͲ

2.ǯ

>>f=inline('exp(Şx)Şx') >>df=inline('Şexp(Şx)Ş1') >>[X,E,N]=newton(f,df,0,50,0.001) X=

0.5671

E=

2.2106eŞ007

N= 4

Pourladeuxièmefonction

>>f=inline('x^3Ş2') >>df=inline('3*x^2') >>[X,E,N]=newton(f,df,1,50,0.001) X=

1.2599

E=

9.8764eŞ006

N= 4quotesdbs_dbs28.pdfusesText_34