Méthode B

A=10 B=10.1 tant que (((A-B)>0.0002) ou ((A-B) 0.0002) || ((A-B) < -0.0002) ) { B=A; A=(10/B + B)/2; } printf(' la racine caree est : %f', A); } ANALYSE NUMERIQUE 2. Des exemples (4) • Calcul du factoriel d'un entier : algorithme et programmation en C A=10 B=1 pour (i allant de 1 à A) faire B=B*i fin pour #include main() { int A=10; int B=1; int i; for(i=1; i 0){ a=c; c=b-(((b-a)/(funct1(b)-funct1(a)))*funct1(b));} else{ b=c; c=b-(((b-a)/(funct1(b)-funct1(a)))*funct1(b));}

l., Via Decembrio 28, I-20137 Milano Springer-Verlag Italia est membre de Springer Science+Business Media Préface Préface de la première édition Ce livre constitue une introduction au Calcul Scientifique. Son objectif est de présenter des méthodes numériques permettant de résoudre avec un ordinateur des problèmes mathématiques qui ne peuvent être traités simplement avec une feuille et un stylo. Les questions classiques du Calcul Scientifique sont abordées : la recherche des zéros ou le calcul

S4 - compléments de mathématiques 1 - Analyse numérique département Mesures Physiques - IUT1 - Grenoble Nous allons passer en revue plusieurs méthodes permettant de déterminer des valeurs approchées des solutions d’équations du type f (x) = 0. Commeparailleursf(1)=−10,onsaitquef s’annuleunefoiset une seule entre 1 et 2. Il sera parfois plus pratique de résoudre g(x) = x : il suffit de poser f(x) = g(x) − x pour voir que les deux types d’équations sont équivalents. Maisf(1,5)=1,52 −2=0,25>0

Calcul matriciel, inversions etc… Interpolation et Extrapolation de fonctions Différentes méthodes, décomposition sur une base, moindres carrés etc.. Générateurs de nombres pseudo-aléatoires Qu’est ce qu’un bon générateur ? Comment les construire ? etc… LES SYSTEMES LINEAIRES En analyse numérique, résoudre un système linéaires, c’est résoudre Ax = b Où A est une matrice (à priori) inversible , b est un vecteur, et X est le vecteur inconnu. Les questions attenantes à ce problème sont

IPT Informatique Pour Tous : Python™ Résolution approchée d'une équation – Dichotomie, Newton. Objectif : L'objectif de ce TD est de mettre en œuvre et de comparer les performances de deux méthodes de recherche approchée d'une racine d'une équation algébrique : méthode de dichotomie, méthode de Newton (avec variante selon la connaissance ou non de la dérivée de la fonction). Problème proposé : recherche des fréquences propres des modes de vibrations d'une pale d'hélicoptère. (d'après

yr ig h tW EL b) La prévision LE R a) La segmentation 20 09 Problématiques Marketing 2.2.3 Segmentation et prévision a) La segmentation C op a1) Principes et démarche . On segmente un marché pour mieux le connaître et être plus efficace, ce qu’on appelle un Marketing segmenté en opposition au Marketing de masse ou au Marketing individualisé ou “one to one” . Démarches générales de segmentation : Choix des critères et d’une méthode de segmentation Description

SOMMAIRE : I] Méthode des Trapèzes : ………………………………………………page 3 Principe Démonstration Majoration d’erreur Programmation Matlab II] Méthode de Simpson : ………..………………………………………page 5 Principe Démonstration Majoration d’erreur Programmation Matlab III] Méthode de Gauss-Legendre : ………………………………………page 7 Principe Démonstration Majoration d’erreur Programmation Matlab IV] Méthode des Rectangles : …………………………………………page 11 Principe Démonstration

Méthode des Trapèzes La méthode d'approximation d'une intégrale ainsi dénommée repose sur le calcul de l'aire d'un trapèze, vue comme l'intégrale d'une fonction affine f sur IR, donc du type :" f(x) = Ax + B" , pour tout couple (a;b) de réels, on a, comme le montre un calcul sans difficulté particulière : f(x)dx = [A + Bx = (b - a)x , car  b 2 − a 2  =  b − a   b  a  Cette formule d'intégration est à rapprocher de celle qui donne l'aire d'un trapèze, si on interpréte, dans

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 = 1 Bibliographie Introduction Bibliographie A. Quarteroni, R. Sacco et F. Saleri, « Méthodes Numériques pour le Calcul Scientifique », Springer-Verlag France, Paris, 2000. S. Guerre-Delabrière et M. Postel, «Méthodes d’approximation, Equations différentielles

d’intégration Intégration numérique Préparation à l’agrégation de mathématiques, ENS Cachan Généralités 1 Principe des méthodes numériques Soit f : [a, b] → R une fonction continue. On se propose de chercher des formules approchées pour calculer l’intégrale ab f (x)dx. On choisit tout d’abord une subdivision a = a0 < a1 < · · · < ak = b du segment [a, b]. La formule de de Chasles donne k−1 b ai+1 f (x)dx. f (x)dx = a ai i=0 On est donc ramené au problème d’évaluer l’intégrale de f sur un petit segment