Analyse Numérique L2

Table des matières Avant-propos Remerciements xxi xxii Partie I – Analyse numérique 1 Algèbre linéaire et calcul scientifique I II Les sources d’erreurs numériques dans un ordinateur : le calcul en flottant . . . . Des rappels et compléments d’algèbre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II.1 II.2 II.3 II.4 II.5 III Déterminant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Valeurs propres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Normes

2. Analyse des essais de Treolar Question 1 Pour que la loi de comportement d’un matériau soit totalement caractérisée par la donnée de son énergie libre en fonction des invariants, il faut qu’il soit homogène, élastique, linéaire et incompressible. Question 2 La transformation est isochore, on a donc : . Soit, comme  : Question 3 Comme, on en déduit : d’ ou : Question 4 Le tenseur des contraintes de Piola est donné par la loi de comportement élastique :

TP1- EDO : Vibrations d’un système à n ressorts 1 Prise en main : Oscillateur harmonique Soit la fonction numérique; Unum :Unum=D*sin(tk/m) D=K=n==1 On a aussi la fonction obtenue analytiquement; Uexact : Uexact=sin(t) Comparons ces deux fonctions à l'aide d'un graphique : Unum → ronds bleus Uexact → rouge On peut observer que Unum correspond bien à Uexact 2 Système à ressorts Voici les différents programmes et leurs fonctions: init_ressort.m : il permet de

Projet d’Analyse Numérique Les principaux problèmes rencontrés par les ingénieurs dans les domaines scientifiques et techniques ont souvent une origine dans une des grandes branches de la physique ou de la mécanique où les équations différentielles, intégrales, intégro-différentielles et aux dérivées partielles jouent un rôle tout à fait fondamental. On peut citer, par exemple, en : * Sciences des matériaux, les problèmes de diffusion. * Bâtiments, les problèmes de mécanique des structures

Introduction Cas scalaire p = 1 HEI : Analyse Numérique Chapitre 3 : Résolution Numérique des Equations H. Sadok Cours d’Analyse Numérique, Chapitre 3 : Résolution Numérique Introduction Cas scalaire p = 1 Plan 1 Introduction Bibliographie Introduction Cas scalaire p = 1 Algorithmes de résolution Méthode de dichotomie Méthode de Newton Méthode de la sécante 2 Etude de la convergence Cours d’Analyse Numérique, Chapitre 3 : Résolution Numérique Introduction Cas scalaire p =

Méthode des Rectangles : …………………………………………page 11 Principe Démonstration Majoration d’erreur Programmation Matlab V] Tableau Récapitulatif …………………………………………..…...page 13 On cherche à comparer différentes méthodes d’intégration numérique. Dans un premier temps, on se concentre sur trois méthodes de calcul d’intégrale : - La méthode des trapèzes. - La méthode de Simpson. - La méthode de Gauss-Legendre. Durant toute la suite de notre réflexion, on suppose une fonction f continue

Bokanowski 25 août 2009 Consulter régulièrement le site web http ://cermics.enpc.fr/ lelievre/Finance/Finance.html pour avoir des informations à jour. 1 Objectif du cours L’objectif du cours est de présenter comment diverses méthodes numériques déterministes peuvent s’appliquer à des problèmes en finance. On étudiera en particulier la méthode des différences finies, des éléments finis, et la résolution d’inéquations variationnelles. Des problèmes d’optimisation seront également abordés (calibration

Université du Sud Toulon-Var ISITV - 1ère année Analyse Numérique Paola GOATIN Table des matières 1 Calculs numériques approchés. 3 2 Systèmes linéaires. 5 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 Représentation décimale approchée des nombres réels. . . . . . . Non-associativité des opérations arithmétiques. . . . . . . . . . . Phénomènes de compensation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Méthodes directes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Résolution

Traitement du signal : application à la sonde plasma (Rédacteur : Thierry Callegari) Positionnement du problème En physique, l’expérimentation ne donne accès qu’à des valeurs discrètes dans un intervalle de mesure fixé. Des méthodes numériques (telle que la méthode des moindres carrés) permettent d’interpoler ces valeurs discrètes par un polynôme, et donc d’avoir une variation continue des grandeurs expérimentales. À partir de ce polynôme on peut ensuite déterminer avec précision le passage par

l’instabilité d’une méthode numérique de recherche de solutions d’équations. En effet, elle permet de visualiser vers quelle solution d'une équation converge une suite selon son point de départ. Dans le domaine de la prévision météo, la modélisation des conditions atmosphériques locales correspond à un système dynamique de nature chaotique. La connaissance des conditions initiales, ainsi que leur représentation dans les simulations qu'utilisent les prévisionnistes, (modèles numériques), est forcément incomplète