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Analyse numérique élémentaire 2007 Génie Mécanique et Conception Université de Technologie de Belfort Montbéliard

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Examen du Supérieur Université de Technologie de Belfort Montbéliard. Sujet de Analyse numérique élémentaire 2007. Retrouvez le corrigé Analyse numérique élémentaire 2007 sur Bankexam.fr.
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Utbm mt40Examen finalAutomne 2007 Nb: Onrédigera les exercices sur des feuilles séparées. On pourra admettre tout résultat intermédiaire afin de poursuivre la résolution d’un exercice.
Exercice 1 Le but de cet exercice est d’approximer la fonction logarithme népérien, notéeln, par différentes méthodes numériques. 1.1Polynôme d’interpolation a)Donner la forme de Newton du polynôme d’interpolation de la fonctionlnsur le support{1,2}. b)On considère la fonction erreure1, définie pare1(x) = ln(x)p(x). Étudier les variations dee1sur[1,2]. En déduire que l’erreur est maximale, en valeur absolue, pourx= 1/ln(2); donner la valeur maximale dee1sur[1,2]. 1.2Méthode du point milieu Pour la suite du problème on rappelle que la fonctionlnest définie par: x 1 ln(x) =dt t 1 Nb :On remarquera ici que la variable d’intégration esttet nonx; la variablex, elle, définit le segment d’intégration ! a)Montrer en utilisant la méthode d’intégration du point milieu, que : x 1x1 dt2 t x+ 1 1
b)Étudier les variations de la fonction erreureM, définie sur[1,2]pour cette méthode par : x1 eM(x) = ln(x)2. x+ 1
c)En déduire la valeur maximale deeMsur[1,2]. 1.3Intégration gaussienne x 1 Maintenant on cherche à évaluerln(x) =dtpar une intégration de Gauss-Legendre à deux points. 1t a)Montrer en précisant le changement de variable à réaliser que :   x1 1x1 dt=du t(x1)u+x+ 1 11
b)En déduire, en majorant l’erreur de méthodeeGcommise dans l’évaluation deI, que cette méthode 2 donne une approximation deln(x)à10près sur[1,2].
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.../...
1.4Discussion
a)Remarques générales :
La différence de précision entre les méthodes1.2et1.3est-elle surprenante ? Au vu des calculs effectués, par quel type d’objets mathématiques a-t-on approchéln(x)dans les parties1.2et1.3? Même question pour la partie1.1.
b)Généralisation
Si on veut une précision d’ordreεen utilisant la méthode de la partie1.3, comment opérer ? Fournir le plan de mise en oeuvre.
Exercice 2 L’objet de l’exercice est l’étude de la méthode de Müller, extension de la méthode de la sécante utilisée dans le cadre de la résolution d’équations non linéaires. Soitfune fonction numérique qu’on suppose définie surRSoitpour des raisons de simplicité.iun entier naturel supérieur ou égal à2; on considère trois réels notésxi,xi1etxi2. Onfournit en page 4 une représentation graphique générique de la situation où figurentfet son polynôme d’interpolation sur le support{xi, xi1, xi2}considère l’équation. On(E) :f(x) = 0et on notella solution cherchée.
2.1Etude mathématique préalable a)Interpolation Fournir l’écriture de Newton du polynôme interpolateurpdefsur le support{xi, xi1, xi2}en fonction des différences divisées defet des points du support. b)Transformation de l’écriture dep Montrer que pour toutxréel on a: 2 (xx) (xx) = (xx() +xx) (xx). i i1i ii i1
En déduire que pour toutxréel on peut écrire:
sachant que
2 p(x) =f(xi) + (xxi)ci+f[xi, xi1, xi2] (xxi)
ci=f[xi, xi1] +f[xi, xi1, xi2] (xixi1). .../...
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′ ′ c)Soit(E)l’équation approchée de(E), définie par:(E) :p(x) = 0. Combien l’équation(E)admet-elle de solutions dansCen général ?Existe-t-il des exceptions ? On poseX=xxiconsidère l’équation. On(E”) :P(X) = 0, oùP(X)est donnée par: 2 P(X) =f(xi) +ciX+f[xi, xi1, xi2]X Montrer que si l’on souhaite construire par ce procédé une suite(xi)dont on espère qu’elle iN converge versl, on devra : définirxi+1comme la racine convenable de l’équation(E); et par conséquent poser xi+1=xi+X1, X1désigne la solution de(E”)de plus petit module. 2.2Algorithme de Müller Un certain nombre de sous modules de l’algorithme proposé ci-dessous, sont seulement nommés, sans être précisément décritsUne fois complété, cet algorithme pourra être implémenté sous langage et opérationnel! On demande, grâce à l’étude mathématique préalable, de fournir le détail des modules suivants: Détermination de(E”),Calcul deX1etDéfinition devect(i+ 1) en identifiant nettement les outils et l’environnement nécessaires. *********************** mu¨ller(x2, x1, x0, nmaxvect) 1. En-tête Entrées: x2, x1, x0valeurs initiales de la racine cherchée; nmaxd’itérés de Müller demandés (: nombrenmax3) desSorties: Vecteurnmaxpremiers itérés de Müller. 2. Corpsd’algorithme (a)Initialisations: {déclaration devectcomme vecteur denmaxcomplexes; vect(1)x0;vect(2)x1;vect(3)x2} (b)faire pouri3jusqu’ànmax1 1.Détermination de(E”); 2.Calcul deX1; 3.Définition devect(i+ 1). fin de faire eni 3. Finde fonctionmu¨ller( )
***********************
2.3On suppose ici que la fonctionfest polynôme.
a)La méthode de Newton permet-elle de déterminer des racines multiples, des racines complexes? Pourquoi?
b)Mêmes questions pour l’algorithme de Müller.
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Figure 1:
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