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IntroductionAnalyse Numérique
Algorithmique
Analyse Numérique et Algorithmique
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18 décembre 2017
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IntroductionAnalyse Numérique
Algorithmique
Présentation du module
- Filière : SMP- Semestre :S3- Code : M20- intitulé : Analyse Numérique et Algorithmique- Objectifs :
- Maitrise des outils Mathématiques utilisés en Physique et en
Chimie
- Application de démarches scienti�ques face à des problèmes
théoriques et expérimentaux variés.
- Maitrise des méthodes numériques permettant la résolution
des problèmes Mathématiques
- Initiation à l'algorithmique et à l'utilisation de l'Informatique
dans la résoltion des problèmes Mathématiques
- Pré-requis :Analyse 1 et 2, Algèbre 1 et 2- Volume horaire : 21H de cours + 21H de TD
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IntroductionAnalyse Numérique
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ContactBouchaib FERRAHI
- Département de Mathématiques - Faculté desSciences - Tétouan
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Plan
1 Analyse NumériqueCalculs numériques approchésZéros de fonctions non-linéairesApproximation et InterpolationPolynomialeIntégration numériqueRésolution Numériques desÉquations Di�érentiellesSystèmes linéaires
2 AlgorithmiqueIntroduction et initiation àl'algorithmiqueTerminologie - Dé�nitionsNotions Complémentaires et avancées
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
. . . . . .
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équationsdi�érentielles
Introduction et Position du problème
La dérivée d'une fonction f en un point x ∈ R est dé�nie par :
limh→0
f (x + h)− f (x)
h
Le calcul du dérivée n'est pas toujours possible :- Le calcul analytique est long et compliqué,- f n'est pas donnée par une forme explicite mais seulement par unnombre �ni de couple (xi , yi )0≤i≤n (suite à une expérience).
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équationsdi�érentielles
Introduction et Position du problème
La dérivée d'une fonction f en un point x ∈ R est dé�nie par :
limh→0
f (x + h)− f (x)
h
Le calcul du dérivée n'est pas toujours possible :- Le calcul analytique est long et compliqué,- f n'est pas donnée par une forme explicite mais seulement par unnombre �ni de couple (xi , yi )0≤i≤n (suite à une expérience).
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équationsdi�érentielles
Introduction et Position du problème
Une équation di�érentielle d'inconnu y (une fonction) s'écrit :
y ′(t) = f (t, y(t))
Lorsque on ne peut pas appliquer les méthodes usuelles (formeexplicite compliquée), on cherche à appliquer des méthodesnumériques.
En particulier, nous considérons le problème de Cauchy :
y ′(t) = f (y(t), t) si t > 0 avec la condition initiale y(0) = y0
f : R+ × R→ R une fonction continue et y : R+ → R.
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équationsdi�érentielles
Introduction et Position du problème
Une équation di�érentielle d'inconnu y (une fonction) s'écrit :
y ′(t) = f (t, y(t))
Lorsque on ne peut pas appliquer les méthodes usuelles (formeexplicite compliquée), on cherche à appliquer des méthodesnumériques.En particulier, nous considérons le problème de Cauchy :
y ′(t) = f (y(t), t) si t > 0 avec la condition initiale y(0) = y0
f : R+ × R→ R une fonction continue et y : R+ → R.Bouchaib FERRAHI/// www.ferrahi.ma Analyse Numérique et Algorithmique 6 / 22
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équationsdi�érentielles
Introduction et Position du problème
Théorème (Cauchy-Lipschitz) Si f : R+ × R→ R est unefonction continue et Lipschitzienne par rapport à la deuxièmevariable : Il existe L > 0 tel que :
|f (t, x1)− f (t, x2)| ≤ L|x1 − x2| pour tout t > 0 et tout x1, x2 ∈ R
Alors, le problème de Cauchy admet une solution globale (dé�niepour tout t > 0) et cette solution est unique.
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Résolution numérique des équations di�érentielles
Méthodologie
Soit a = t0 < t1 < ... < ti < tn+1 < .... < tn = b une partition depoints équidistants de [a, b] avec h = ti+1− ti le pas de la partition.Une solution numérique de l'équation di�érentielle consiste àtrouver une suite de valeurs {y0, y1, ..., yn} qui constituent desapproximations des valeurs de la solution y(t) aux points(ti )i=0,..,n ;Chaque yi est une approximation de y(ti ) et le problème de Cauchys'écrit pour t = ti comme suit :
y ′(ti ) = f (ti , y(ti ) = f (ti , yi )
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Résolution numérique des équations di�érentielles
Méthodologie
Deux approches possibles :- Intégrer, entre ti et ti+1, les deux membres de l'équation etutiliser une méthode numérique pour calculer l'intégrale du secondmembre,- Utiliser les méthodes de calcul numérique de la dérivée pourobtenir une approximation de y ′(ti ).
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Étude générale des méthodes à un pas :
Méthode de Runge-Kutta d'ordre 2 :
L'intégration de l'équation y ′(t) = f (t, y(t)) entre ti et ti+1, onobtient :
y(ti+1)− y(ti ) =
∫ ti+1
ti
f (t, y(t)dt
La méthode de rectangle à gauche donne la méthode explicited'Euler :
yi+1 − yi = hf (ti , y(ti )) = hf (ti , yi )⇒ yi+1 = yi + hf (ti , yi )
La méthode de rectangle à droite donne la méthode implicited'Euler :
yi+1 − yi = hf (ti+1, y(ti+1)) = hf (ti+1, yi+1)
yi+1 = yi + hf (ti+1, yi+1)Bouchaib FERRAHI/// www.ferrahi.ma Analyse Numérique et Algorithmique 10 / 22
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Étude générale des méthodes à un pas :
Méthode de Runge-Kutta d'ordre 2 :
En calculant l'intégrale du second membre dans :
y(ti+1)− y(ti ) =
∫ ti+1
ti
f (t, y(t)dt
par la méthode du trapèze, on obtient le schéma implicite suivant(appelée : Méthode de Crank-Nicolson ou du trapèze) :
yi+1 − yi =h
2[f (ti , yi ) + f (ti+1, yi+1)] pour i = 0, 1, ...
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Étude générale des méthodes à un pas :
Méthode de Runge-Kutta d'ordre 2 :
Cette méthode implicite peut être adaptée à un schéma explicite (appelée : Méthode de Heun)
yi+1 − yi =h
2[f (ti , yi ) + f (ti+1, yi + hf (ti , yi ))] pour i = 0, 1, ...
Remarque : Les deux méthodes sont d'ordre 2 par rapport à h.
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Étude générale des méthodes à un pas :
Méthode de Runge-Kutta d'ordre 2 :
Si l'intégrale est approchée par la méthode du point milieu, onobtient :
yi+1 − yi = hf (ti+ 12, yi+ 1
2)
et si on utilise l'approximation :
yi+ 12= yi +
12f (ti , yi )
On trouve la méthode d'Euler modi�ée :
yi+1 − yi = hf (ti+ 12, yi +
12f (ti , yi ))
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IntroductionAnalyse Numérique
AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Étude générale des méthodes à un pas :
Méthode de Runge-Kutta d'ordre 2 :
Les méthodes de Heun et d'Euler modi�ée sont des casparticuliers dans la famille des méthodes de Runge-Kutta d'ordre2.il existe d'autres méthodes plus avancées, comme par exemple, laméthode d'ordre 4 suivante ( Obtenue en calculant l'intégrale par laméthode de Simpson) :
yi+1 = yi +h
6(K1 + 2K2 + 2K3 + K4)
avec :
K1 = f (ti , yi ), K2 = f (ti +h
2, yi +
h
2K1)
K3 = f (ti +h
2, yi +
h
2K2), K4 = f (ti +
h
2, yi +
h
2K3)
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
Soit y une fonction de classe C 1([a, b]) eta = t0 < t1 < ... < tn = b, une partition de n + 1 pointséquidistants dans [a, b] et h = b−a
n la distance entre deux pointsconsécutifs.La dérivée est donnée par l'une des trois formules :
y ′(ti ) = limh→0+
y(ti + h)− y(ti )
h
y ′(ti ) = limh→0+
y(ti )− y(ti − h)
h
y ′(ti ) = limh→0+
y(ti + h)− y(ti − h)
2hBouchaib FERRAHI/// www.ferrahi.ma Analyse Numérique et Algorithmique 15 / 22
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
Une approximation numérique (Dy)i de y ′(ti ) peut être dé�nie :- Di�érence �nie progressive (ou décentrée à droite) :
(Dy)Pi =y(ti + h)− y(ti )
h==
y(ti+1)− y(ti )
havec i = 0, 1, ..., n−1
- Di�érence �nie rétrograde (ou décentrée à gauche) :
(Dy)Ri =y(ti )− y(ti − h)
h=
y(ti )− y(ti−1)
havec i = 1, ..., n
- Di�érence �nie centrée :
(Dy)Ci =y(ti + h)− y(ti − h)
2h=
y(ti+1)− y(ti−1)
2havec i = 1, ..., n−1
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
Si y une fonction de classe C 2(R), il existe θ entre ti et t avec(Formule de Taylor) :
y(t) = y(ti ) + y ′(ti )(t − ti) +y ′′(θ)
2(t − ti )
2
- Pour t = ti+1 on obtient :
y(ti+1) = y(ti ) + y ′(ti )(ti+1 − ti) +y ′′(θ)
2(ti+1 − ti )
2
Soit :
(Dy)Pi = y ′(ti ) +h
2y ′′(θ)
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
D'ou :
|y ′(ti )− (Dy)Pi | ≤ Kh avec K =12
maxt∈[ti ,ti+1]
y ′′(t)
- Pour t = ti−1 on obtient :
y(ti−1) = y(ti ) + y ′(ti )(ti−1 − ti) +y ′′(θ)
2(ti−1 − ti )
2
Soit : (Dy)Ri = y ′(ti )− h2y ′′(θ). D'ou :
|y ′(ti )− (Dy)Ri | ≤ Kh avec K =12
maxt∈[ti−1,ti ]
y ′′(t)
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
Si y une fonction de classe C 3(R), il existe θ entre ti et t avec(Formule de Taylor) :
y(t) = y(ti ) + y ′(ti )(t − ti) +y ′′(ti )
2(t − ti )
2y ′′′(θ)
6(t − ti )
3
On obtient pour t = ti+1ett = ti−1 :
y(ti+1) = y(ti )+y ′(ti )(ti+1−ti)+y ′′(ti )
2(ti+1−ti )2+
y ′′′(θ1)
6(ti+1−ti )3
y(ti−1) = y(ti )+y ′(ti )(ti−1−ti)+y ′′(ti )
2(ti−1−ti )2+
y ′′′(θ2)
6(ti−1−ti )3
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Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
Soit :
y(ti+1)− y(ti ) = y ′(ti )(h) +y ′′(ti )
2(h)2 +
y ′′′(θ1)
6(h)3
y(ti−1)− y(ti ) = y ′(ti )(−h) +y ′′(ti )
2(−h)2 + y ′′′(θ2)
6(−h)3
On obtient donc :
(Dy)Ci = y ′(ti ) +y ′′′(θ1) + y ′′′(θ2)
12h2
et
|y ′(ti )− (Dy)Ci | ≤ Kh2 avec K =16
maxt∈[ti−1,ti+1]
y ′′′(t)
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Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Dérivée numérique :
L'erreur lié à ce calcul :
ePi = |y ′(ti )− (Dy)Pi |
eRi = |y ′(ti )− (Dy)Ri |
eCi = |y ′(ti )− (Dy)Ci |
Cet erreur est appelé : Erreur de troncature au point ti enutilisant la di�érence progressive (resp. Rétrograde) (resp.centrée).Remarque : Les méthodes progressive et rétrograde sont d'ordre 1et la méthode centrée est d'ordre 2.
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AlgorithmiqueRésolution Numériques des Équations Di�érentielles
Dérivation numérique et résolution des Équations ...
Méthodes d'Euler :
Par la suite, on utilise l'une des formules de dérivée numérique poury ′(ti ) et on obtient les approximations suivantes :Schéma d'Euler Progressif :{ yi+1−yi
h = f (ti , yi ) pour i = 0, 1, 2, ...y0 donnée,
Schéma d'Euler retrograde :{ yi+1−yih = f (ti+1, yi+1) pour i = 0, 1, 2, ...
y0 donnée,
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