diff --git a/report.qmd b/report.qmd index 1195ddfbd0c8a60636ea81b9529472e0544640ba..4f1b32ffd2776d056e2bd08f659cbb7553f24f7c 100644 --- a/report.qmd +++ b/report.qmd @@ -32,7 +32,7 @@ R_{f, n, a}(x) = \lvert f(x) - T_{f, n, a}(x) \rvert $$ Par conséquent, nous savons donc que l'erreur $R_{f, n, a}$ est bornée par la -plus grande valeur du $(n + 1)$-ème terme de la série de Taylor évaluée au un +plus grande valeur du $(n + 1)$ème terme de la série de Taylor évaluée au un point $\xi$ de l'intervalle $I$. $$ @@ -53,27 +53,45 @@ de précision" du polynôme, la valeur de l'erreur explose vers l'infini. # 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` +d'interpolation. Ceux-ci ont été calculés grâce à 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 +Quant aux 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. +Les graphiques ci-dessous mettent en avant les divers polynômes d'interpolation +jusqu'à 12 points d'interpolation. {#fig-interpolate} +La raison pour laquelle nous avons choisi 12 points est due au fait que nous +allons par la suite calculer l'erreur maximale théorique commise lors de +l'interpolation. Afin de déterminer celle-ci, nous sommes à nouveau borné par +la quantité de dérivées que nous possédons de la fonction $f$. Dans notre cas vu +que nous avons accès aux 13 premières dérivées, nous pouvons donc calculer +l'erreur que pour 12 points d'interpolation. + +## Erreur maximale théorique + +Ci-dessous, nous pouvons visualiser l'erreur maximale théorique commise lors +de l'interpolation avec une quantité de points diverses. + {#fig-interpolate-errmax} -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 $f$. +Les graphiques ci-dessus, nous permettent d'observer le fait que dans le cas +de la stratégie de points équidistants (traitillé rouge), l'erreur maximale +théorique est très faible au niveau du centre des graphiques. Cependant, plus on +s'éloigne du centre du graphique, plus l'erreur maximale croît jusqu'à devenir +très grande aux extrémités du graphe. Ceci reflète notamment l'effet de Runge +produit lors de l'interpolation à travers des points équidistants. En revanche, +lors de l'interpolation à travers les points de Chebyshev (traitillé bleu), on +remarque que le "comportement" de l'erreur maximale théorique sera toujours le +même, peu importe où nous nous situons sur le graphique. Cette observation nous +permet donc de conclure le fait que l'interpolation à travers les points de +Chebyshev permettent de palier au phénomène de Runge. ## Phénomène de Runge @@ -83,10 +101,9 @@ et avec un nombre de points croissants, on peut apercevoir un comportement 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. +l'intervalle $I$ sont grandement affectées par le phénomène de Runge lors de +l'interpolation avec une subdivision équidistante des points suite aux fortes +d'oscillations affichées. # Stratégie d'approximation polynomiale