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مسابقة دكتوراه 2023Université Amar Telidji - Laghouat — الموضوع 03

مسابقة تخصص · Analyse Numérique · المدة: 1سا 30د

MCP — Université Amar Telidji - Laghouat 2023

التمرين 1

Exercice 1

#analyse numérique#intégration numérique#méthode d'Euler

Soit l'intégrale suivante, I=01f(x)dx=01x3exdxI = \displaystyle\int_0^1 f(x) \, dx = \int_0^1 x^3 e^{-x} \, dx.

1. Donner une approximation de cette intégrale en appliquant la méthode des trapèzes (quadrature composite). Subdivisez l'intervalle [0,1][0, 1] en 4 sous-intervalles de longueurs égales. On donne le tableau suivant :

xi00.250.50.751yi=f(xi)00.01220.07580.19930.3679\begin{array}{c|ccccc} x_i & 0 & 0.25 & 0.5 & 0.75 & 1 \\ \hline y_i = f(x_i) & 0 & 0.0122 & 0.0758 & 0.1993 & 0.3679 \end{array}

2. Soit I(n)=01xnexdxI(n) = \displaystyle\int_0^1 x^n e^{-x} \, dx. Avec cette formulation, l'intégrale dont on cherche l'approximation est I(3)I(3). On se propose de calculer cette intégrale par une méthode analytique itérative. Trouver une relation de récurrence entre I(n)I(n) et I(n1)I(n-1), avec n>0n > 0; puis déduire I(3)I(3).

3. On désire calculer la solution approchée en x=1x = 1 de l'équation différentielle suivante :

exyx3y=0,(1)e^x y' - x^3 y = 0, \quad \ldots (1)

sous la condition initiale y(0)=1y(0) = 1. Donner le schéma de la méthode d'Euler pour calculer y(1)y(1) en prenant un pas d'intégration h=1/4h = 1/4.

4. Trouver la solution analytique exacte de l'équation différentielle (1).

التمرين 2

Exercice 2

#analyse numérique#itérations matricielles#convergence

Soient A1A_1, A2A_2, B1B_1 et B2B_2 des matrices réelles d'ordre nn inversibles et aa, bb deux vecteurs de Rn\mathbb{R}^n.

I) On considère les deux itérations suivantes :

{B1xk+1=A2yk+aA1yk+1=B2xk+b,k=0,1,(1)\begin{cases} B_1 x_{k+1} = A_2 y_k + a \\ A_1 y_{k+1} = B_2 x_k + b \end{cases}, \quad k = 0, 1, \ldots \tag{1}

avec x0,y0Rnx_0, y_0 \in \mathbb{R}^n donnés.

1) Déterminer une condition nécessaire et suffisante de convergence des deux suites de vecteurs (xk)(x_k) et (yk)(y_k).

2) Soit zk=(xkyk)R2nz_k = \begin{pmatrix} x_k \\ y_k \end{pmatrix} \in \mathbb{R}^{2n}. Montrer que (1) peut s'écrire

zk+1=C1zk+δ1,z_{k+1} = C_1 z_k + \delta_1,

et préciser la matrice C1C_1 et le vecteur δ1\delta_1.

3) Montrer que ρ(C1)=ρ(BA)\rho(C_1) = \sqrt{\rho(BA)}.

II) On considère maintenant les deux itérations suivantes :

{B1xk+1=A2yk+aA1yk+1=B2xk+1+b,k=0,1,(2)\begin{cases} B_1 x_{k+1} = A_2 y_k + a \\ A_1 y_{k+1} = B_2 x_{k+1} + b \end{cases}, \quad k = 0, 1, \ldots \tag{2}

avec x0,y0Rnx_0, y_0 \in \mathbb{R}^n donnés.

1) Donner une condition nécessaire et suffisante de convergence.

2) Soit zk=(xkyk)R2nz_k = \begin{pmatrix} x_k \\ y_k \end{pmatrix} \in \mathbb{R}^{2n}. Montrer que (2) est équivalent

zk+1=C2zk+δ2,z_{k+1} = C_2 z_k + \delta_2,

et préciser la matrice C2C_2 et le vecteur δ2\delta_2.

3) Montrer que ρ(C2)=ρ(AB)\rho(C_2) = \rho(AB).

III) Comparer les vitesses de convergence des algorithmes (1) et (2).