Interpolation linéaire (spécialité) Cours 1
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1ere ES2
f
f
x+3 x≤ 1
−1 < x < 3g R g(x) =
1 7− x x≥ 3
2
t t1 2
t t t1 2
la
r?union
ni
d'in
signie
olation
a
terv
1
alles
l'instan
tels
qu'une
que,
F
sur
le
1
d'eux,
sur
est
fonction
si
a
morceaux
v
terp
ec
olation
une
duit
fonction
et
ane.
t
Exemple
estimation
1
un
La
ensem
fonction
par
v
par
aleur
est
absolue
morceaux
est
une
1
fonction
anes
ane
lin?aire
par
In
morceau.
In
En
On
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:
t
sur
terp
......................
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elle
.
p
ond
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?
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.........................................
duit
sur
t
......................
tre
elle
d?nie
son
ond
que
?
morceaux
.........................................
ane
Th?or?me
une
1
fonction
Repr?sen
Dire
tation
par
graphique
ane
d'une
F
fonction
si
ane
D?nition
par
par
morceaux
Dans
1
un
olation
rep
si
?re,
lin?aire
d?nition
2
de
terp
ble
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?
d'une
prix
fonction
pro
ane
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t
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In
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t
de
Cours
segmen
Commen
ts
faire
de
our
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v
ou
une
de
du
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de
Exemple
pro
2
?
On
instan
?cialit?
la
en
fonction
la
repr?sen
et
Sp
tation
graphique
1f x x1 2
f(x ) f(x )1 2
c∈ x ;x f(c)1 2
f (x ;f(x )) (x ;f(x ))1 1 2 2
Δy f(x )−f(x )2 1a = =
Δx x −x2 1
f
y = a(x−x )+f(x )1 1
y f(c)c
y = a(c−x )+f(x )c 1 1
Soit
℄
.
L'?quation
il
et
est
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trouv
v
moins
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la
[,
nom
p
son
our
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nous
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osons
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par
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in
en
terp
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lin?aire,
La
nous
son
Supp
de
.
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et
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:
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fonction
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.
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t
t
Soit
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:
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p
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ts
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t
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,
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une
de
droite
On
appro
.
he
lin?aire
olation
repr?sen
et
e
terp
p
l'in
donc
elle
t
s'app
elles
pr?cise
bres,
assez
grands
t
en
en
des
souv
faut
est
mais
.
L'appro
Le
pr?cises
taux
de
elles
t
est
alors
alors
er
:
our
qui
math?matiques
mais
des
breuses
de
de
trop
appro
Il
hons
2
