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1 - ARITHMÉTIQUE DE L’ORDINATEUR

  • 1.1 - Virgule flottante normalisée
  • 1.2 - Opérations arithmétiques et conséquences
  • 1.3 - Conditionnement d’un problème
  • 1.4 - Correction de l’arithmétique

2 - INTERPOLATION

  • 2.1 - Polynôme d’interpolation et son calcul
  • 2.2 - Erreur d’interpolation
  • 2.3 - Choix des points d’interpolation
  • 2.4 - Convergence
  • 2.5 - Polynôme d’interpolation d’Hermite
  • 2.6 - Exemples d’interpolation non polynomiale
  • 2.7 - Fonctions splines

3 - QUADRATURE NUMÉRIQUE

  • 3.1 - Quadrature de type interpolation
  • 3.2 - Convergence et stabilité
  • 3.3 - Méthodes des trapèzes et de Romberg
  • 3.4 - Méthode de Gauss et polynômes orthogonaux

4 - INTÉGRATION DES ÉQUATIONS DIFFÉRENTIELLES

  • 4.1 - Définition du problème
  • 4.2 - Méthodes à pas séparés
  • 4.3 - Méthodes à pas liés
  • 4.4 - Problèmes aux limites

5 - APPROXIMATION

  • 5.1 - Meilleure approximation. Théorie
  • 5.2 - Meilleure approximation. Exemples
  • 5.3 - Approximation de Padé
  • 5.4 - Ondelettes

Article de référence | Réf : AF1220 v1

Intégration des équations différentielles
Méthodes numériques de base - Analyse numérique

Auteur(s) : Claude BREZINSKI

Relu et validé le 19 nov. 2019

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RÉSUMÉ

L’analyse numérique étudie les méthodes, appelées constructives, de résolution numérique des problèmes. Cet article débute par la présentation de la problématique posée par la programmation sur ordinateur des méthodes d’analyse numérique. Sont ensuite abordées successivement l’erreur d’interpolation, l’approche de la quadrature numérique, l’intégration des équations différentielles puis la théorie de l’approximation, qui constitue à elle seule une partie fondamentale de l’analyse numérique.

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Auteur(s)

  • Claude BREZINSKI : Docteur ès sciences mathématiques - Professeur à l’université des Sciences et Technologies de Lille

INTRODUCTION

Il est bien connu que les méthodes utilisées en mathématiques classiques sont incapables de résoudre tous les problèmes. On ne sait pas, par exemple, donner une formule pour calculer exactement le nombre x unique qui vérifie x = exp (– x) ; on ne sait pas non plus trouver la solution analytique de certaines équations différentielles ni calculer certaines intégrales définies. On remplace alors la résolution mathématique exacte du problème par sa résolution numérique qui est, en général, approchée. L’analyse numérique est la branche des mathématiques qui étudie les méthodes de résolution numérique des problèmes, méthodes que l’on appelle constructives. Par méthode constructive, on entend un ensemble de règles (on dit : algorithme) qui permet d’obtenir la solution numérique d’un problème avec une précision désirée après un nombre fini d’opérations arithmétiques.

L’analyse numérique est une branche assez ancienne des mathématiques. Autrefois, en effet, les mathématiciens développaient les outils dont ils avaient besoin pour résoudre les problèmes posés par les sciences de la nature. C’est ainsi que Newton était avant tout un physicien, Gauss un astronome... Ils s’aperçurent rapidement que les problèmes pratiques qui se posaient étaient trop compliqués pour leurs outils et c’est ainsi que, peu à peu, s’élaborèrent les techniques de l’analyse numérique. Ces méthodes ne connurent cependant leur essor actuel qu’avec l’avénement des ordinateurs à partir des années 1945-1947.

Ce qui suit n’est pas un cours théorique d’analyse numérique. Il existe d’excellents livres pour cela. Ce n’est pas non plus un catalogue de méthodes et de recettes. Pour être utilisées correctement et pour que leurs résultats soient interprétés correctement, les méthodes d’analyse numérique nécessitent une connaissance des principes de base qui ont guidé les mathématiciens ; il est très difficile, voire impossible, d’utiliser un algorithme d’analyse numérique comme une boîte noire. Pour ces raisons, une voie médiane a été choisie et les algorithmes sont toujours replacés dans leur contexte théorique ; le lecteur soucieux des démonstrations pourra se référer à la littérature correspondante.

Les méthodes d’analyse numérique sont destinées à être programmées sur ordinateur. L’arithmétique de l’ordinateur n’a qu’une précision limitée (par la technologie), ce qui pose souvent des problèmes extrêmement importants qu’il faut pouvoir analyser et éviter. C’est pour cela que le premier paragraphe est consacré à cette question.

Nota :

Il existe, naturellement, de très nombreux ouvrages d’analyse numérique. Comme références, on pourra consulter [2] [6] [22] [25] [30] [37] [40].

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-af1220


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4. Intégration des équations différentielles

4.1 Définition du problème

Soit [ab ] un intervalle fermé de , soit f une application de dans et soit y une application différentiable de dans . On appelle système différentiel du premier ordre la relation :

y ’ (x ) = f (xy (x ))

On dit que y est solution de ce système sur [ab ] si y vérifie cette relation pour tout x de [ab ]. On sait que la solution y d’un tel système dépend de constantes arbitraires. Ces constantes peuvent être déterminées par la connaissance de la solution en un point. On appelle problème de Cauchy le système différentiel précédent auquel on adjoint la condition initiale :

y (a ) = y 0

avec :

y0
 : 
vecteur donné de .

Le théorème 20 nous donne des conditions qui assurent l’existence et l’unicité de la solution de ce problème de Cauchy.

Théorème 20. Si f est définie et continue sur

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BAI (Z.), DEMMEL (J.), DONGARRA (J.), RUHE (A.), VAN DER VORST (H.) -   Templates for the solution of algebraic eigenvalue problems : a practical guide.  -  SIAM, Philadelphia (2000).

  • (2) - BARRAUD (A.) éd -   Outils d’analyse numérique pour l’automatique.  -  Hermès, Paris (2002).

  • (3) - BARRETT (R.), BERRY (M.), CHAN (T.), DEMMEL (J.), DONATO (J.), EIJKHOUT (V.), POZO (R.), ROMINE (C.), VAN DER VORST (H.) -   Templates for the solution of linear systems : building blocks for iterative methods.  -  SIAM, Philadelphia (1994).

  • (4) - BREZINSKI (C.) -   Padé-type approximation and general orthogonal polynomials.  -  Basel, Birkhäuser (1980).

  • (5) - BREZINSKI (C.) -   Projection methods for systems of equations.  -  North-Holland, Amsterdam (1997).

  • (6) - BREZINSKI (C.), GAUTSCHI (W.) -   A compendium of numerical methods.  -  ...

DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES

    Traité Sciences fondamentales

    MARTINEZ (J.) - GAJAN (P.) - STRZLECKI (A.) - Analyse temps-fréquence. Ondelettes-théorie. - AF 4 510 (2002).

    MARTINEZ (J.) - GAJAN (P.) - STRZLECKI (A.) - Analyse temps-fréquence. Ondelettes. Applications. - AF 4 511 (2002).

    COHEN (A.) - Les bases d’ondelettes. - AF 210 (2002).

    QUEFFÉLEC (H.) - Séries de Fourier. - AF 141 (1999).

    HAUT DE PAGE

    2 Publications concernant l’analyse numérique

    (liste par ordre alphabétique et non limitative)

    Advances in Computational Mathematics

    Applied Numerical Mathematics

    BIT Numerical Mathematics

    Computer Aided Geometric Design

    Constructive Approximation

    Journal of Approximation Theory

    Journal of Computational and Applied Mathematics

    Mathematics of Computation

    Numerische Mathematik

    Numerical Algorithms

    SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications

    SIAM Journal on Numerical Analysis

    SIAM Journal on Scientific Computing

    Il existe également des journaux plus spécialisés dans certains domaines de l’analyse numérique.

    HAUT DE PAGE

    3 Logiciels de calcul

    (liste non exhaustive)

    Le plus connu est bien évidemment MATLAB http://www.mathworks.fr/

    Un guide...

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