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مسابقة دكتوراه 2022Université Abbès Laghrour de Khenchela — الموضوع 03

مسابقة تخصص · Analyse Numérique & Optimisation · المعامل: 1 · المدة: 1سا 30د

Concours d'accès au doctorat 3ème cycle LMD 2021/2022, épreuve « Analyse Numérique 1,2 » (variante 02, coefficient 01), Université Abbès Laghrour de Khenchela, Faculté des Sciences et de la Technologie, Département de Mathématiques et Informatique, le 26/02/2022, durée 01h30 (13h30–15h00).

التمرين 1

Exercice 1 — Polynôme d'interpolation et valeurs intermédiaires

#polynomial-interpolation#newton-divided-differences#intermediate-value-theorem

(05 points) Soit les points :

(x0,y0)=(1,2),(x1,y1)=(0,1),(x2,y2)=(1,1),(x3,y3)=(2,2)(x_0,y_0)=(-1,\,2),\qquad (x_1,y_1)=(0,\,1),\qquad (x_2,y_2)=(1,\,-1),\qquad (x_3,y_3)=(2,\,-2)

  1. Calculer le polynôme d'interpolation PP vérifiant yi=P(xi)y_i=P(x_i).
  2. Montrer qu'il existe α]0,1[\alpha\in\,]0,1[ tel que P(α)=0P(\alpha)=0.
الحل

1.

On utilise les différences divisées de Newton.

f[x0,x1]=1,f[x1,x2]=2,f[x2,x3]=1f[x_0,x_1]=-1,\qquad f[x_1,x_2]=-2,\qquad f[x_2,x_3]=-1

f[x0,x1,x2]=2+12=12,f[x1,x2,x3]=1+22=12,f[x0,x1,x2,x3]=12+123=13f[x_0,x_1,x_2]=\frac{-2+1}{2}=-\frac{1}{2},\qquad f[x_1,x_2,x_3]=\frac{-1+2}{2}=\frac{1}{2},\qquad f[x_0,x_1,x_2,x_3]=\frac{\frac{1}{2}+\frac{1}{2}}{3}=\frac{1}{3}

La forme de Newton donne :

P(x)=2(x+1)12(x+1)x+13(x+1)x(x1)P(x)=2-(x+1)-\frac{1}{2}(x+1)x+\frac{1}{3}(x+1)x(x-1)

En développant, avec (x+1)x(x1)=x3x(x+1)x(x-1)=x^{3}-x :

P(x)=13x312x2116x+1\boxed{P(x)=\frac{1}{3}x^{3}-\frac{1}{2}x^{2}-\frac{11}{6}x+1}

Vérification : P(1)=2P(-1)=2, P(0)=1P(0)=1, P(1)=1P(1)=-1, P(2)=2P(2)=-2.

2.

PP est une fonction continue sur [0,1][0,1] et

P(0)=1>0,P(1)=1<0P(0)=1\gt 0,\qquad P(1)=-1\lt 0

Par le théorème des valeurs intermédiaires, il existe α]0,1[\alpha\in\,]0,1[ tel que

P(α)=0\boxed{P(\alpha)=0}

التمرين 2

Exercice 2 — Équation non linéaire : dichotomie et point fixe

#fixed-point-iteration#bisection-method#nonlinear-equations#convergence#error-estimate

(08 points) Soit l'équation algébrique suivante :

ex(1x)x=0,x[0,1]e^{x}(1-x)-x=0,\qquad x\in[0,1]

  1. Montrer que cette équation admet une unique solution xˉ[0,1]\bar{x}\in[0,1].
  2. Justifier parmi ces deux méthodes numériques suivantes : Dichotomie et Point Fixe, celle qui semble meilleure !
  3. Montrer que la méthode choisie est convergente.
  4. Calculer la troisième itération à ε\varepsilon près par la méthode choisie, et évaluer son erreur.
الحل

1.

Posons f(x)=ex(1x)xf(x)=e^{x}(1-x)-x, continue sur [0,1][0,1], avec f(0)=1>0f(0)=1\gt 0 et f(1)=1<0f(1)=-1\lt 0 : ff s'annule dans ]0,1[]0,1[ (valeurs intermédiaires). De plus

f(x)=ex(1x)ex1=xex1<0x[0,1]f'(x)=e^{x}(1-x)-e^{x}-1=-x\,e^{x}-1\lt 0\qquad\forall x\in[0,1]

donc ff est strictement décroissante et la racine est unique.

L’eˊquation admet une unique solution xˉ]0,1[\boxed{\text{L'équation admet une unique solution }\bar{x}\in\,]0,1[}

2.

L'équation équivaut à ex=x(1+ex)e^{x}=x(1+e^{x}), soit la forme de point fixe :

x=g(x),g(x)=ex1+exx=g(x),\qquad g(x)=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}

On a g(x)=ex(1+ex)2>0g'(x)=\dfrac{e^{x}}{(1+e^{x})^{2}}\gt 0. En posant t=ex[1,e]t=e^{x}\in[1,e], tt(1+t)2t\mapsto\frac{t}{(1+t)^{2}} est décroissante pour t1t\geq 1, donc

maxx[0,1]g(x)=g(0)=14\max_{x\in[0,1]}|g'(x)|=g'(0)=\frac{1}{4}

Le point fixe réduit l'erreur d'un facteur au moins 44 par itération, la dichotomie seulement d'un facteur 22.

La meˊthode du Point Fixe est la meilleure : taux k=14<12\boxed{\text{La méthode du Point Fixe est la meilleure : taux }k=\tfrac{1}{4}\lt\tfrac{1}{2}}

3.

gg est continue, croissante, et g([0,1])=[12,e1+e][0,1]g([0,1])=\left[\frac{1}{2},\frac{e}{1+e}\right]\subset[0,1] ; de plus g14<1|g'|\leq\frac{1}{4}\lt 1 : gg est contractante de rapport k=14k=\frac{1}{4} sur [0,1][0,1]. Par le théorème du point fixe de Banach, pour tout x0[0,1]x_{0}\in[0,1] la suite xn+1=g(xn)x_{n+1}=g(x_{n}) converge vers l'unique point fixe xˉ\bar{x}, solution de l'équation.

4.

Avec x0=0x_{0}=0 :

x1=g(0)=0,5,x2=g(0,5)0,62246,x3=g(0,62246)0,65078x_{1}=g(0)=0{,}5,\qquad x_{2}=g(0{,}5)\approx 0{,}62246,\qquad x_{3}=g(0{,}62246)\approx 0{,}65078

x30,6508\boxed{x_{3}\approx 0{,}6508}

Erreur a posteriori :

x3xˉk1kx3x2=13×0,028329,4×103|x_{3}-\bar{x}|\leq\frac{k}{1-k}|x_{3}-x_{2}|=\frac{1}{3}\times 0{,}02832\approx 9{,}4\times 10^{-3}

Erreur a priori :

x3xˉk31kx1x0=1961,04×102|x_{3}-\bar{x}|\leq\frac{k^{3}}{1-k}|x_{1}-x_{0}|=\frac{1}{96}\approx 1{,}04\times 10^{-2}

(la solution exacte est xˉ0,6590\bar{x}\approx 0{,}6590).

التمرين 3

Exercice 3 — Système linéaire par la méthode de Crout (L.U)

#linear-systems#lu-decomposition#crout-method#determinant

(07 points) Soit le système matriciel (S)(S) : AX=bA\,X=b avec X=(x,y,z)tX=(x,y,z)^{t}, b=(1,2,1)tb=(-1,\,2,\,1)^{t} et AA la matrice de lignes L1=(1,0,4)L_1=(-1,\,0,\,4), L2=(1,1,0)L_2=(1,\,1,\,0), L3=(2,0,1)L_3=(2,\,0,\,1), c'est-à-dire :

x+4z=1-x+4z=-1

x+y=2x+y=2

2x+z=12x+z=1

  1. Montrer que (S)(S) possède une solution unique.
  2. Résoudre (S)(S) par la méthode directe de Crout (L.U).
  3. Déduire le déterminant de (S)(S).
الحل

1.

En développant par rapport à la deuxième colonne (seul terme non nul a22=1a_{22}=1) :

det(A)=1×((1)×14×2)=90\det(A)=1\times\bigl((-1)\times 1-4\times 2\bigr)=-9\neq 0

AA est inversible, donc (S)(S) possède une solution unique.

2.

Méthode de Crout : A=LUA=LU, LL triangulaire inférieure, UU triangulaire supérieure à diagonale unité.

Colonne 1 de LL : l11=1l_{11}=-1, l21=1l_{21}=1, l31=2l_{31}=2. Ligne 1 de UU : u12=0u_{12}=0, u13=41=4u_{13}=\frac{4}{-1}=-4.

Colonne 2 : l22=11×0=1l_{22}=1-1\times 0=1, l32=02×0=0l_{32}=0-2\times 0=0. Ligne 2 : u23=01×(4)1=4u_{23}=\frac{0-1\times(-4)}{1}=4.

Enfin :

l33=12×(4)0×4=9l_{33}=1-2\times(-4)-0\times 4=9

Descente LY=bL\,Y=b :

y1=1,y2=21×1=1,y3=12×109=19y_{1}=1,\qquad y_{2}=2-1\times 1=1,\qquad y_{3}=\frac{1-2\times 1-0}{9}=-\frac{1}{9}

Remontée UX=YU\,X=Y :

z=19,y=14z=139,x=1(4)z=149=59z=-\frac{1}{9},\qquad y=1-4z=\frac{13}{9},\qquad x=1-(-4)z=1-\frac{4}{9}=\frac{5}{9}

(x,y,z)=(59, 139, 19)\boxed{(x,\,y,\,z)=\left(\frac{5}{9},\ \frac{13}{9},\ -\frac{1}{9}\right)}

3.

Comme det(U)=1\det(U)=1 :

det(A)=det(L)=l11l22l33=(1)×1×9\det(A)=\det(L)=l_{11}\,l_{22}\,l_{33}=(-1)\times 1\times 9

det(A)=9\boxed{\det(A)=-9}

التمرين 4

Exercice 4 — Problème de Dirichlet : formulation variationnelle et Lax–Milgram

#variational-formulation#lax-milgram#dirichlet-problem#sobolev-spaces#elliptic-pde

(10 points) (Épreuve « Problèmes Variationnels Elliptiques », coefficient 03, 15h00–17h00.) Soit Ω\Omega un ouvert borné, régulier de Rn\mathbb{R}^{n}. On considère le problème de Dirichlet :

(P)Δu+pu=f  dans Ω,u=0  sur Ω(P)\quad -\Delta u+p\,u=f\ \text{ dans }\Omega,\qquad u=0\ \text{ sur }\partial\Omega

fL2(Ω)f\in L^{2}(\Omega) et pL(Ω)p\in L^{\infty}(\Omega) satisfait p(x)λ>0p(x)\geq\lambda\gt 0 pour tout xΩx\in\Omega.

  1. Établir une formulation variationnelle (F.V) de (P)(P) dans un espace de Hilbert VV à déterminer.
  2. Montrer que (P)(P) admet une solution unique uu^{*}.
  3. Montrer qu'il existe C>0C\gt 0 telle que uVCfL2(Ω)\|u^{*}\|_{V}\leq C\,\|f\|_{L^{2}(\Omega)}.
الحل

1.

On choisit V=H01(Ω)V=H_{0}^{1}(\Omega) muni de vV=(vL22+vL22)1/2\|v\|_{V}=\bigl(\|v\|_{L^{2}}^{2}+\|\nabla v\|_{L^{2}}^{2}\bigr)^{1/2}. En multipliant l'équation par vVv\in V, en intégrant et en appliquant la formule de Green (terme de bord nul car v=0v=0 sur Ω\partial\Omega) :

(FV)trouver uV:a(u,v)=L(v)vV(FV)\quad\text{trouver }u\in V:\quad a(u,v)=L(v)\quad\forall v\in V

avec

a(u,v)=Ωuvdx+Ωpuvdx,L(v)=Ωfvdxa(u,v)=\int_{\Omega}\nabla u\cdot\nabla v\,dx+\int_{\Omega}p\,u\,v\,dx,\qquad L(v)=\int_{\Omega}f\,v\,dx

2.

Vérifions les hypothèses de Lax–Milgram sur VV.

Continuité (Cauchy–Schwarz) :

a(u,v)max(1,pL)uVvV|a(u,v)|\leq\max\bigl(1,\|p\|_{L^{\infty}}\bigr)\,\|u\|_{V}\,\|v\|_{V}

Coercivité (car pλ>0p\geq\lambda\gt 0 p.p.) :

a(v,v)vL22+λvL22min(1,λ)vV2a(v,v)\geq\|\nabla v\|_{L^{2}}^{2}+\lambda\|v\|_{L^{2}}^{2}\geq\min(1,\lambda)\,\|v\|_{V}^{2}

LL est linéaire continue : L(v)fL2vV|L(v)|\leq\|f\|_{L^{2}}\|v\|_{V}. Par Lax–Milgram :

(P) admet une unique solution faible uH01(Ω)\boxed{(P)\text{ admet une unique solution faible }u^{*}\in H_{0}^{1}(\Omega)}

3.

En prenant v=uv=u^{*} dans (FV)(FV) :

min(1,λ)uV2a(u,u)=L(u)fL2uV\min(1,\lambda)\,\|u^{*}\|_{V}^{2}\leq a(u^{*},u^{*})=L(u^{*})\leq\|f\|_{L^{2}}\,\|u^{*}\|_{V}

d'où, en simplifiant par uV\|u^{*}\|_{V} :

uVCfL2(Ω)avecC=1min(1,λ)\boxed{\|u^{*}\|_{V}\leq C\,\|f\|_{L^{2}(\Omega)}\quad\text{avec}\quad C=\frac{1}{\min(1,\lambda)}}

التمرين 5

Exercice 5 — Problème d'ordre 4 dans H²₀ : formulation variationnelle et optimisation

#fourth-order-problem#variational-formulation#lax-milgram#hilbert-spaces#optimization

(10 points) On rappelle que

H02(]0,1[)={vH2(]0,1[) : v(0)=v(1)=v(0)=v(1)=0}H_{0}^{2}(]0,1[)=\{v\in H^{2}(]0,1[)\ :\ v(0)=v(1)=v'(0)=v'(1)=0\}

est un espace de Hilbert pour la semi-norme vH02=01(Δv)2dx|v|_{H_{0}^{2}}=\sqrt{\int_{0}^{1}(\Delta v)^{2}\,dx}, équivalente à la norme habituelle de H2(]0,1[)H^{2}(]0,1[). Soit fL2(]0,1[)f\in L^{2}(]0,1[) et cC(]0,1[)c\in C(]0,1[). On s'intéresse au problème :

(1)u(4)(x)+c(x)u(x)=f(x),  0<x<1,u(0)=u(1)=0,u(0)=u(1)=0(1)\quad u^{(4)}(x)+c(x)\,u(x)=f(x),\ \ 0\lt x\lt 1,\qquad u(0)=u(1)=0,\qquad u'(0)=u'(1)=0

  1. En supposant uH4(]0,1[)u\in H^{4}(]0,1[), donner la formulation variationnelle du problème (1).
  2. Montrer que cette formulation admet une unique solution sous de bonnes hypothèses sur c(x)c(x) à préciser.
  3. Montrer que cette solution est solution du problème de départ en un sens à préciser.
  4. Exprimer le problème comme un problème d'optimisation.
الحل

1.

On prend V=H02(]0,1[)V=H_{0}^{2}(]0,1[) muni de vV=(01(v)2)1/2\|v\|_{V}=\bigl(\int_{0}^{1}(v'')^{2}\bigr)^{1/2}. Pour vVv\in V, deux intégrations par parties donnent (les termes de bord s'annulent car v=v=0v=v'=0 aux bords) :

01u(4)vdx=01uvdx\int_{0}^{1}u^{(4)}v\,dx=\int_{0}^{1}u''\,v''\,dx

D'où la formulation :

(FV)trouver uV:a(u,v)=01uvdx+01cuvdx=01fvdx=L(v)vV(FV)\quad\text{trouver }u\in V:\quad a(u,v)=\int_{0}^{1}u''v''\,dx+\int_{0}^{1}c\,u\,v\,dx=\int_{0}^{1}f\,v\,dx=L(v)\quad\forall v\in V

2.

Supposons cc continue bornée et posons c0=inf[0,1]cc_{0}=\inf_{[0,1]}c. Continuité de aa : a(u,v)C1uVvV|a(u,v)|\leq C_{1}\|u\|_{V}\|v\|_{V} (Cauchy–Schwarz et équivalence des normes). Coercivité : Poincaré appliqué à vv puis vv' donne

vL21πvL21π2vL2\|v\|_{L^{2}}\leq\frac{1}{\pi}\|v'\|_{L^{2}}\leq\frac{1}{\pi^{2}}\|v''\|_{L^{2}}

donc, si c00c_{0}\geq 0, a(v,v)vV2a(v,v)\geq\|v\|_{V}^{2}, et plus généralement

a(v,v)(1+c0π4)vV2coercive deˋs que c0>π4a(v,v)\geq\Bigl(1+\frac{c_{0}}{\pi^{4}}\Bigr)\|v\|_{V}^{2}\quad\text{coercive dès que }c_{0}\gt-\pi^{4}

Par Lax–Milgram :

Si infc>π4 (en particulier si c0), (FV) admet une unique solution uH02\boxed{\text{Si }\inf c\gt-\pi^{4}\ (\text{en particulier si }c\geq 0),\ (FV)\text{ admet une unique solution }u\in H_{0}^{2}}

3.

En prenant v=φD(]0,1[)v=\varphi\in\mathcal{D}(]0,1[), on obtient au sens des distributions (u)=fcuL2(u'')''=f-c\,u\in L^{2}, donc uH4(]0,1[)u\in H^{4}(]0,1[) et

u(4)+cu=fpresque partout sur ]0,1[u^{(4)}+c\,u=f\quad\text{presque partout sur }]0,1[

Les conditions u(0)=u(1)=u(0)=u(1)=0u(0)=u(1)=u'(0)=u'(1)=0 viennent de uH02u\in H_{0}^{2}.

u est solution forte (p.p.) du probleˋme (1)\boxed{u\text{ est solution forte (p.p.) du problème (1)}}

4.

aa étant symétrique, continue et coercive, uu est l'unique minimiseur de l'énergie :

u=argminvH02(]0,1[) J(v),J(v)=1201(v)2dx+1201cv2dx01fvdx\boxed{u=\underset{v\in H_{0}^{2}(]0,1[)}{\operatorname{argmin}}\ J(v),\qquad J(v)=\frac{1}{2}\int_{0}^{1}(v'')^{2}\,dx+\frac{1}{2}\int_{0}^{1}c\,v^{2}\,dx-\int_{0}^{1}f\,v\,dx}