Bonjour, j'ai un DM de maths pour lundi et un exercice me pose vraiment problème. Si quelqu'un pouvait m'aider, ce serait vraiment gentil. Voici l'énoncé:
Soit l'équation différentielle (E) : y' = 1 - y² et y(0) = 0.
On admet qu'il existe une unique fonction f dérivable sur R solution de (E).
On se propose de construire une approximation de la courbe Cf représentant f en utilisant la méthode itérative d'Euler. On choisit un pas h.
On construit alors une suite de points Mn (xn ; yn) approchant les points d'abscisses xn de Cf.
Pour cela on choisit x0 ( ici, x0=0 ) et on pose pour tout n supérieur à 0, xn+1= xn+h.
Puis on pose y0 = f(x0). A chaque étape, on utilise l'approximation affine de f en xn :
f(xn+h) = f(xn) + hf'(xn)
On remplace alors, dans cette égalité, f(xn) par sa valeur approchée yn pour obtenir une valeur approchée de yn+1.
1.a. Donner l'écriture de xn en fonction de n et de h.
b. Donner l'écriture de yn+1 en fonction de yn et de h.
2. On choisit h=0,2. Indiquer dans un tableau les valeurs de xn et yn à 10^-5 près pour n compris entre 0 et 5 représentant les points Mn (on pourra utiliser la calculatrice ou un tableur).
3. Effectuer le même travail avec h=0,1 jusqu'à obtenir une valeur approchée de f(1).
4. On choisit h=0,005. Déterminer un algorithme qui permet de calculer une valeur approchée de f(1).
Bonjour
donc
partant de l'approximation linéaire (ou équation de la tangente)
avec f solution de l'équation différentielle
et assimilant
avec
il se trouve que l'équation
a une solution explicite, ce qui permet, dans un but pédagogique, de comparer la solution approximative à la solution réelle:
est la solution exacte de cette équation différentielle (on appelle aussi cette fonction la tangente hyperbolique
d'où la comparaison qui suit :
cela donne, avec un pas de 0,05 sur l'intervalle [0;1]
on voit que la solution approximative diverge assez vite de la solution réelle.
pour l'algorithme, je te fais confiance, il ne pose aucun problème.
au bout de 200 itérations, on trouve pour x=1
une erreur de environ 0,1%
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