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DIFFÉRENTIELLES ÉQUATIONS

Intégration numérique des équations différentielles

Méthode d'Euler

Prenons d'abord le cas d'une équation différentielle du 1er ordre : Trouver y, fonction d'une variable x, dérivable sur[x0, x0 + a] = I, telle que, f désignant une fonction continue sur I × R,

pour tout x ∈ I, et :
où λ est donné dans R.

L'idée est de remplacer le problème théorique précédent, noté P, par le problème discrétisé Pn suivant (méthode d'Euler) : Trouver Yn = (y0, y1, ..., yn), suite finie de n + 1 nombres réels telle que :

où :
ce problème Pn est obtenu en divisant I = [x0, x0 + a]en n parties égales avec un pas égal à h = a/n et en cherchant une approximation yi de y(xi) où y est la solution (lorsqu'elle est unique) de P1.

Le raisonnement, fort simple, est le suivant : Si y est solution unique de P1, y′(xi) est proche de :

et donc, si yi est « proche » de y(xi), on peut remplacer P1 par Pn.

Pn est un problème discrétisé associé à P1. On remarque alors immédiatement qu'une notion importante va devoir être précisée : comment dire que la solution de Pn converge vers celle de P1 lorsque n tend vers + ∞. L'analyse numérique devra fournir des majorations pour |y(xi) − yi|.

Dans la suite, nous supposerons toujours que f satisfait à la condition (L) suivante appelée condition de Lipschitz globale : il existe L ≥ 0 tel que :

pour tout x ∈ I, u ∈ R et v ∈ R.

Cette condition assure l'existence et l'unicité du problème P (cf. chap. 4).

On peut espérer que, si h est assez petit, le nombre yi est proche de y(xi). C'est pourquoi le nombre ei = y(xi) − yi sera appelé l'erreur au point xi, tandis que :

est l'erreur globale aux points xi, 0 ≤ i ≤ n.

Le procédé Ph est dit convergent si :

Notons que cette notion de convergence est peu habituelle ; car la solution de P est une fonction x ↦ y(x), alors que la solution Yn de Pn est une suite finie de n + 1 nombres réels. Ainsi, y et Yn n'appartiennent pas au même espace et nous ne pouvons pas mesurer une distance éventuelle de y à Yn. Néanmoins, cette notion de convergence satisfait le physicien, qui ne cherche pas explicitement y mais qui veut surtout des valeurs approchées de y(xi) pour un certain pas h. Si En est petit, l'erreur de discrétisation provoquée par le passage de P à Pn est faible.

Théorème. Si (L) est satisfaite, le procédé Pn est convergent. Plus précisément, on peut montrer que :

où les maximums sont pris pour t1 ∈ I, t2 ∈ I, avec |t1 − t2| ≤ h.

Cette majoration prouve la convergence ; car, f étant continue, la solution unique de P possède une dérivée continue sur I, donc uniformément continue, de sorte que le maximum y′(t1) − y′(t2), pour |t1 − t2| ≤ h, tend vers 0 avec h.

Néanmoins, cette majoration ne donne pas de bornes pour l'erreur commise, car elle fait intervenir la dérivée de la fonction inconnue.

Cherchons une majoration de En. Prenons tout d'abord (L) comme seule hypothèse. On peut alors montrer que la solution unique de P satisfait à :

où :

Une majoration de K1 est en général assez simple à déterminer, de sorte qu'on peut définir un ensemble borné D de I × R qui contient (x, y(x)) tel que y soit solution de P. C'est l'ensemble D, défini par :

Si, sur D, qui est un ensemble borné fermé, la fonction f possède des dérivées partielles continues :

on peut alors majorer |ei| par :

Remarquons que cette majoration est utilisable si on peut calculer aisément :

et si on peut majorer simplement :
où le maximum est pris pour (x, y) ∈ D, et de même pour :

Le résultat final est alors :

Ainsi, la convergence est en 1/n. On peut l'accélérer par la méthode d'extrapolation à la limite (méthode de Richardson, ou encore de Romberg).[...]

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Écrit par

  • : membre de l'Académie des sciences, professeur à l'université de Paris-VI
  • : membre de l'Académie des sciences, professeur de mécanique à l'université de Paris-VI-Pierre-et-Marie-Curie
  • Encyclopædia Universalis : services rédactionnels de l'Encyclopædia Universalis

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