diff --git a/report.qmd b/report.qmd index 978d9aba2ca63da7e16ade051748bb561289cebb..2d6f444d8f2b3c31758df5c98878120d48b57ddf 100644 --- a/report.qmd +++ b/report.qmd @@ -22,41 +22,58 @@ format:  -::: {#thm-taylor-errmax} - ## L'erreur maximale théorique -À défaut de ne pas vouloir recopier l'entièreté du polycopié de M. Baillif, je -vais me restreindre à simplement copier-coller la formule en \text{\LaTeX} parce que -ça fait toujours plaisir. +L'erreur $R_{f, n, a}$ commise en un point lors de l'évaluation du polynôme de +Taylor d'une fonction est définie de la sorte : $$ -R_{f, n, a}(x) = \max_{\xi \in I} \left| \frac{f^{(n + 1)}(\xi)(x - a)^{n + 1}}{(n + 1)!} \right| +R_{f, n, a}(x) = \lvert f(x) - T_{f, n, a}(x) \rvert $$ -::: - -# Polynômes d'interpolation - -Dans cette partie, nous allons présenter les graphiques de divers polynômes -d'interpolation. Il était aussi demandé d'effectuer ces interpolations en -subdivisant l'intervalle $I = [a, b]$ (où $a = 1$ et $b = 4$ dans mon cas) de -deux manières différentes. Les points rouges réprensentent donc le découpage -uniforme / équidistant. Quant au bleus, ceux-ci sont les points de Chebyshev -(comme vous avez pu le deviner, ceux-ci ne sont pas équidistants). - -## Lagrange -Le graphique ci-dessous met en avant l'interpolation par le polynôme de -Lagrange. +Par conséquent, nous savons donc que l'erreur $R_{f, n, a}$ est bornée par la +plus grande valeur du $(n + 1)$-ème terme de la série de Taylor évaluée au un +point $\xi$ de l'intervalle $I$. - - -## Newton +$$ +R_{f, n, a}(x) \leq \max_{\xi \in I} \left| \frac{f^{(n + 1)}(\xi)(x - a)^{n + 1}}{(n + 1)!} \right| +$$ -Le graphique ci-dessous met en avant l'interpolation par le polynôme de -Newton. +# Polynômes d'interpolation - +Dans cette partie, nous allons présenter les graphiques de divers polynômes +d'interpolation. Ceux-ci ont été calculées grâce a la fonction `lagrange` +proposée dans le module `scipy.interpolate`. + +Il était aussi demandé d'effectuer ces interpolations en subdivisant +l'intervalle $I = [a, b]$ (où $a = 1$ et $b = 4$ dans mon cas) de deux manières +différentes. Les points rouges réprensentent donc le découpage uniforme/équidistant. +Quant au bleus, ceux-ci sont les points de Chebyshev (comme vous avez pu le +deviner, ceux-ci ne sont pas équidistants). + +Les graphiques ci-dessous mettent en avant les divers polynômes d'interpolation avec +la valeur de l'erreur commise en chaque point. + +{#fig-interpolate} + +Nous pouvons donc remarquer que plus le degré du polynôme d'interpolation +augmente, plus l'erreur commise lors de l'interpolation semble diminuer, +notamment en ce qui concerne la partie centrale de chaque graphique. Les divers +polynômes d'interpolation présentés ci-dessus ont d'ailleurs l'air de très bien +approximer la fonction $f$. + +## Phénomène de Runge + +Lorsqu'on calcule des polynômes d'interpolation dans un certain intervalle $I$ +et avec un nombre de points croissants, on peut apercevoir un comportement +étrange au bord de cet intervalle. Plus le nombre de points augmente, plus +le polynôme a tendance à osciller fortement vers les extrémités de l'intervalle. + +Sur la @fig-interpolate, il est possible de remarquer que les extrémités de +l'intervalle $I$ sont grandement affectées par le phénomène de Runge, notamment +la méthode d'interpolation avec une subdivision équidistante des points. On +remarque cela par le fait que la valeur de l'erreur commise (traitillé rouge, +pour le découpage équidistant) croît très violemment. # Exercice 3