Résoudre une équation par une méthode itérative, c'est effectuer un processus pour se rapprocher d'une valeur. On nous donne une valeur initiale approximative, puis nous devenons de plus en plus précis. Cela nous rapproche de la valeur réelle et s'avère nécessaire lorsque nous ne disposons pas d'une méthode directe pour résoudre les racines de l'équation.
Uneméthodeitérativepeutêtreutiliséepourtrouverunevaleurde lorsque . Pour effectuer cette itération, nous devons d'abord réarranger la fonction.
Pour ce faire, nous devons réarranger la fonction en . Par conséquent, nous devons faire de le sujet de . Cependant, il n'est pas important que nous ayons termes restants de l'autre côté.
En effet, nous pouvons effectuer ce qui signifie que nous prenons notre valeur de et l'itérer.
Examinons deux exemples pratiques ci-dessous.
Exemples pratiques de calcul par itération
1.
a) Prouve que .
b) En utilisant la formule itérative et en laissant , trouve les valeurs de . SOLUTION : 1a) 1b)
Lors de l'itération, nous utilisons tous les chiffres que notre calculatrice nous a donnés pour trouver la valeur suivante. Tu peux le faire facilement en utilisant le bouton ANS de ta calculatrice
Prenons un exemple plus difficile.
2.
a) Prouve que peut être réarrangé pour former .
b) En utilisant la formule itérative et en laissant
SOLUTION :
2a)
2 B)
Comment voit-on les méthodes itératives sur un graphique ?
Les méthodes itératives permettent de se rapprocher de plus en plus de la racine d'une équation. Nous les utilisons lorsque nous ne pouvons pas résoudre directement les équations avec d'autres méthodes.
Plus la valeur de dans est élevée, plus nous nous rapprochons de la racine de cette équation, car nous effectuons ce processus de plus en plus souvent.
Nous pouvons voir cela sur un graphique de deux façons : un diagramme en escalier ou un diagramme en toile d'araignée.
Diagrammes en escalier
Un diagramme en escalier fonctionne pour une fonction qui converge directement vers une racine, ce qui signifie qu'à partir de nous augmentons ou diminuons directement notre racine avec chaque valeur itérative.
Reprenons notre exemple initial .
Nous nous concentrerons uniquement sur la racine positive (celle de droite).
Un graphique de
Nous savons par réarrangement que quand . Par conséquent, si nous traçons les lignes et l'intersection est la racine de cette équation.
Une intersection entre les lignes et
Traçons maintenant nos points pour et .
Valeurs marqué.
Alt-text : Valeurs marquées sur le graphique.
Voici une version plus zoomée et nous pouvons voir que ces points convergent lentement vers l'intersection. Si nous ajoutons quelques lignes, nous pouvons voir notre escalier.
Un diagramme d'escalier reliant tous les points susmentionnés.
Si nous continuons et utilisons plus de valeurs, nous nous rapprocherons de plus en plus de cette intersection. Nous ne l'atteindrons jamais réellement mais nous pouvons l'obtenir en vue d'une grande précision.
Diagrammes en toile d'araignée
Un diagramme en toile d'araignée apparaît lorsque nous convergeons vers une racine dans plus d'une direction, ce qui signifie que nos valeurs deviennent à la fois trop élevées et trop basses autour de la racine.
Notre deuxième exemple illustre ce phénomène. Nous allons nous concentrer sur la racine négative, celle qui se trouve à gauche.
Légende de l'image
Un croquis du graphique
Une fois de plus, en réarrangeant, nous savons que lorsque . Nous pouvons donc tracer les lignes et et leur intersection est la solution de l'équation .
Intersection entre les lignes et ,
Traçons maintenant nos points pour et .
Points marqués.
On voit bien que ces points ne sont pas dans l'ordre. Nous n'avons donc pas un escalier, mais une toile d'araignée et nous convergeons vers la valeur depuis des directions différentes. Voici à quoi cela ressemble.
Un diagramme en toile d'araignée attachant tous les points marqués.
Nous pouvons voir que cela ressemble à une toile d'araignée, et que cela converge vers une valeur à partir de valeurs supérieures et inférieures à l'intersection.
Méthodes itératives - Principaux enseignements
Les méthodes itératives peuvent être utilisées pour trouver des solutions à des équations que nous ne pouvons pas résoudre autrement.
Elles nous donnent des formules pour nous aider à converger vers des racines particulières d'équations.
Nous pouvons utiliser des graphiques pour nous aider à visualiser comment les racines deviennent plus précises (plus nous nous rapprochons de l'intersection, plus notre réponse est précise).
Un diagramme en escalier est un diagramme dans lequel nous nous déplaçons dans une direction vers l'intersection.
Un diagramme en toile d'araignée est un diagramme dans lequel nous nous déplaçons autour de l'intersection dans plus d'une direction.
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Questions fréquemment posées en Méthodes Itératives
Qu'est-ce qu'une méthode itérative en mathématiques?
Une méthode itérative en mathématiques est une technique de résolution d'équations qui utilise une approche répétitive, en partant d'une approximation initiale et améliorée à chaque étape.
Pourquoi utiliser des méthodes itératives?
Les méthodes itératives sont utiles pour résoudre des problèmes complexes où les méthodes directes sont impraticables ou impossibles, offrant des approximations successives de la solution.
Quels sont les exemples de méthodes itératives?
Quelques exemples de méthodes itératives incluent la méthode de Newton-Raphson pour les équations non linéaires et la méthode de Jacobi pour les systèmes d'équations linéaires.
Comment choisir une méthode itérative appropriée?
Pour choisir une méthode itérative appropriée, considérez la nature du problème, la convergence de la méthode, sa complexité et les ressources de calcul disponibles.
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Lily Hulatt
Digital Content Specialist
Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.