PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C

Présentation au sujet: "PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C"— Transcription de la présentation:

1 PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C

2 Résolution de système d’équations non-linéaires (racines d’équations)
Méthode de Newton-Raphson Convergence de la méthode Méthode de la sécante Travail pratique 2 b)

3 Méthodes de Newton-Raphson
Cette méthode converge plus rapidement que la méthode de bissection La méthode de Newton est basée sur l’utilisation de la portion linéaire de la série de Taylor

4 Méthodes de Newton-Raphson
Nous avons une racine quand f(x) = 0, alors

5 Méthodes de Newton-Raphson
Nous pouvons alors estimer une nouvelle valeur de la racine (x1) à partir d’une estimation initiale x0. Nous pouvons alors raffiner l’estimation de la valeur de la racine (x1) de façon itérative

6 Méthodes de Newton-Raphson
Si f(x) est linéaire nous obtenons la solution au premier essai Si f(x) est non linéaire, la série de Taylor est seulement valide pour de petits x Les termes non linéaires tronqués de la série de Taylor influence la précision de la solution

7 Méthodes de Newton-Raphson
À partir d’une estimation initiale d’une racine x0 nous calculons une nouvelle estimation x1 et ce itérativement jusqu’à l’obtention de la solution La nouvelle estimation xi+1 est toujours estimée à partir de la dernière estimation xi.

8 Méthodes de Newton-Raphson

9 Méthode de Newton-Raphson
Algorithme de Newton NEWTON_RAPHSON(float x0, int nbiterMAX, float delta, float eps) v = f(x0) nbiter = 0 imprimer nbiter,x0,v deltax1x0 = MAXFLOAT TANT QUE nbiter<nbiterMAX ET deltax1x0 > delta ET |v| > eps FAIRE x1 = x0-v/f’(x0) v = f(x1) imprimer nbiter, x1,v deltax1x0 = x1- x0 x0 = x1 nbiter = nbiter + 1 FIN TANT QUE

10 Convergence de la méthode
Dans certains cas l’algorithme de Newton ne converge pas f ’(xi) -> 0

11 Convergence de la méthode
Dans certains cas l’algorithme de Newton ne converge pas f (xi) / f’(xi) = -f (xi+1) / f’(xi+1)

12 Convergence de la méthode
Dans certains cas l’algorithme de Newton ne converge pas f (xi) / f’(xi) = -f (xi+1) / f’(xi+1)

13 Convergence de la méthode
Dans certains cas l’algorithme de Newton ne converge pas (ou converge lentement) f’(xi) >>> f(xi)

14 Méthode de la sécante La seule différence avec la méthode de Newton-Raphson réside dans le calcul numérique de la dérivée f’(x) Une nouvelle estimation de la racine xi+1 est déduite à partir des valeurs de la fonction f(xi) et f(xi-1) et des estimations précédentes des racines xi et xi-1.

15 Méthode de la sécante La valeur de la pente f’(x) est alors donnée par
La nouvelle estimation de la racine est donnée par

16 Méthode de la sécante

17 Méthode de la sécante Algorithme de la sécante
SECANTE(float x0, float x1, int nbiterMAX, float delta, float eps) u = f(x0) v = f(x1) nbiter = 0 imprimer nbiter,x0,u nbiter++ imprimer nbiter,x1,v deltax1x0 = MAXFLOAT TANT QUE nbiter<nbiterMAX ET deltax1x0 > delta ET |v| > eps FAIRE SI |u| < |v| ALORS Permuter x0 et x1 , u et v FIN SI

18 Méthode de la sécante Algorithme de la sécante
TANT QUE nbiter<nbiterMAX ET deltax1x0 > delta ET |v| > eps FAIRE SI |u| < |v| ALORS /* POUR ÉVITER LA DIVERGENCE */ Permuter x0 et x1 , u et v FIN SI s = (x1-x0)/(v-u) /* = 1/f ’(x1) */ x0 = x1 u = v x1 = x0-v*s v = f(x1) imprimer nbiter, x1,v deltax1x0 = x1- x0 nbiter = nbiter + 1 FIN TANT QUE

19 Travail pratique 2 b Utilisation des méthodes de Newton et de la sécante