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Algorithmique numérique Méthodes numériques de base(niveau L1/L2) François Cuvelier

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(1)

Algorithmique numérique

Méthodes numériques de base(niveau L1/L2)

François Cuvelier

Laboratoire d’Analyse Géométrie et Applications Institut Galilée

Université Paris XIII.

25 septembre 2013

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 1 / 40

(2)

Plan

1 Introduction

2 Pseudo-langage algorithmique Les bases

Les instructions structurées

3 Méthodologie de construction d’un algoritme Exercices

4 Pseudo-langage algorithmique (suite) Les fonctions

Exemple : résolution d’une équation du premier degré Exemple : résolution d’une équation du second degré

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 2 / 40

(3)

Définition

Définition (Petit Robert 97)

Algorithmique : Enchaînement d’actions nécessaires à l’accomplissement d’une tâche.

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(4)

Exemple 1 : permutation

Nous voulons permutter deux voitures sur un parking de trois places numérotées de 1 à 3 et ceci sans géner la circulation.

La première voiture, une Saxo, est sur l’emplacement 2,la seconde, une Clio, est sur l’emplacement 3.

Donner un algorithme permettant de résoudre cette tâche.

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(5)

Exemple 2 : équation du premier degré

Donner un algorithme permettant de résoudre ax b

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(6)

Caractéristiques d’un bon algorithme

Il ne souffre d’aucune ambiguitéñtrès clair.

Combinaison d’opérations (actions) élémentaires.

Pour toutes les données d’entrée, l’algorithme doit fournir un résultat en un nombre fini d’opérations.

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(7)

Première approche méthodologique

Etape 1 : Définir clairement le problème.

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(8)

Première approche méthodologique

Etape 1 : Définir clairement le problème.

Etape 2 : Rechercher une méthode de résolution (formules, ...)

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 7 / 40

(9)

Première approche méthodologique

Etape 1 : Définir clairement le problème.

Etape 2 : Rechercher une méthode de résolution (formules, ...) Etape 3 : Ecrire l’algorithme (par raffinement successif pour des

algorithmes compliqués).

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 7 / 40

(10)

Plan

1 Introduction

2 Pseudo-langage algorithmique Les bases

Les instructions structurées

3 Méthodologie de construction d’un algoritme Exercices

4 Pseudo-langage algorithmique (suite) Les fonctions

Exemple : résolution d’une équation du premier degré Exemple : résolution d’une équation du second degré

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 8 / 40

(11)

Vocabulaire de base

constantes,variables,

opérateurs (arithmétiques, relationnels, logiques),

expressions,

instructions (simples et composées),

fonctions.

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(12)

Données et constantes

Donnéeñintroduite par l’utilisateur

Constanteñsymbole, identificateur non modifiable

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(13)

Variables

Définition

Une variable est un objet dont la valeur est modifiable, qui possède un nom et un type (entier, caractère, réel, complexe, tableau, matrice, vecteur...).

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(14)

Opérateurs arithmétiques

Nom Symbole Exemple

addition a b

soustraction ab

opposé a

produit ab

division { a{b

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(15)

Opérateurs relationnels

Nom Symbole Exemple

identique ab

différent ab

inférieur   a b

supérieur ¡ a¡b

inférieur ou égal   a b supérieur ou égal ¡ a¡b

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(16)

Opérateurs logiques

Nom Symbole Exemple

négation a

ou | a|b

et & a&b

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(17)

Opérateur d’affectation

Nom Symbole Exemple

affectation ab

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(18)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

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(19)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

Exemple d’expression numérique

pbb4acq{p2aq

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(20)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

Exemple d’expression numérique

pbb4acq{p2aq Opérandes ñ identifiants a,b,c,

constantes 4 et 2.

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 16 / 40

(21)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

Exemple d’expression numérique

pbb4acq{p2aq Opérandes ñ identifiants a,b,c,

constantes 4 et 2.

Opérateurs ñ symboles,et{

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 16 / 40

(22)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

Exemple d’expression booléenne

px  3.14q

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 17 / 40

(23)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

Exemple d’expression booléenne

px  3.14q

Opérandes ñ identifiants x et contantes 3.14

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 17 / 40

(24)

Expressions

Définition

Une expression est un groupe d’opérandes (i.e. nombres, constantes, variables, ...) liées par certains opérateurs pour former un terme algébrique qui représente une valeur (i.e. un élément de donnée simple)

Exemple d’expression booléenne

px  3.14q

Opérandes ñ identifiants x et contantes 3.14 Opérateurs ñ symboles 

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 17 / 40

(25)

Instructions

Définition

Une instruction est un ordre ou un groupe d’ordres qui déclenche l’exécution de certaines actions par l’ordinateur. Il y a deux types d’instructions : simple et structuré.

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(26)

Instructions simples

affectation d’une valeur a une variable.

appel d’une fonction (procedure, subroutine, ... suivant les langages).

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(27)

Instructions structurées

1 les instructions composées, groupe de pulsieurs instructions simples,

2 les instructions répétitives, permettant l’exécution répétée d’instructions simples, (i.e. boucles «pour», «tant que»)

3 les instructions conditionnelles, lesquels ne sont exécutées que si une certaine condition est respectée (i.e. «si»)

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(28)

Exemple : boucle «pour»

Données : n

1: S 0

2: Pour i 1 à n faire

3: SS cospiˆ2q

4: Fin Pour

Mais que fait-il ?

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 21 / 40

(29)

Exemple : boucle «pour»

Données : n

1: S 0

2: Pour i 1 à n faire

3: SS cospiˆ2q

4: Fin Pour

Mais que fait-il ? Calcul de S

n

¸

i1

cospi2q

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 21 / 40

(30)

Exemple : boucle «tant que»

1: i 0, x 1

2: Tantque i  1000 faire

3: x x ii

4: i i 1

5: Fin Tantque

Mais que fait-il ?

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(31)

Exemple : boucle «tant que»

1: i 0, x 1

2: Tantque i  1000 faire

3: x x ii

4: i i 1

5: Fin Tantque

Mais que fait-il ? Calcul de x 1

999

¸

i0

iˆ2

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 22 / 40

(32)

Exemple : instructions conditionnelles «si»

Données :

note : un réel.

1: Si note¡12 alors

2: affiche(’gagne’)

3: Sinon Si note¥8 alors

4: affiche(’oral’)

5: Sinon

6: affiche(’perdu’)

7: Fin Si

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(33)

Plan

1 Introduction

2 Pseudo-langage algorithmique Les bases

Les instructions structurées

3 Méthodologie de construction d’un algoritme Exercices

4 Pseudo-langage algorithmique (suite) Les fonctions

Exemple : résolution d’une équation du premier degré Exemple : résolution d’une équation du second degré

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 24 / 40

(34)

Description du problème

Spécification d’un ensemble de données

Origine : énoncé, hypothèses, sources externes, ...

Spécification d’un ensemble de buts à atteindre Origine : résultats, opérations à effectuer, ...

Spécification des contraintes

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(35)

Recherche d’une méthode de résolution

Clarifier l’énoncé.

Simplifier le problème.

Ne pas chercher à le traiter directement dans sa globalité.

S’assurer que le problème est soluble (sinon problème d’indécidabilité !)

Recherche d’une stratégie de construction de l’algorithme

Décomposer le problème en sous problèmes partiels plus simples : raffinement.

Effectuer des raffinements successifs.

Le niveau de raffinement le plus élémentaire est celui des instructions.

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(36)

Réalisation d’un algorithme

Le type des données et des résultats doivent être précisés.

L’algorithme doit fournir au moins un résultat.

L’algorithme doit être exécuté en un nombre fini d’opérations.

L’algorithme doit être spécifié clairement, sans la moindre ambiguïté.

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(37)

Exercice 1

On cherche les solutions réelles de l’équation

ax2 bx c 0, (1)

en supposant que aPR,bPRet c PRsont donnés.

Ecrire un algorithme permettant de résoudre cette équation.

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(38)

Exercice 2

Ecrire un algorithme permettant de calculer Spxq

n

¸

k1

k sinp2kxq

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(39)

Exercice 3

Ecrire un algorithme permettant de calculer Ppzq

k

¹

n1

sinp2kz{nqk

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(40)

Exercice 4

Soit la série de Fourier xptq 4A

π

"

cosωt1

3cos 3ωt 1

5cos 5ωt1

7cos 7ωt

*

.

1 Ecrire un algorithme permettant de calculer xptqtronquée au trois premiers termes, avecωet A1.

2 Même question avec une troncature au n-ième terme.

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(41)

Exercice 5

Reprendre les quatre exercices précédants en utilisant les boucles

«tant que».

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(42)

Plan

1 Introduction

2 Pseudo-langage algorithmique Les bases

Les instructions structurées

3 Méthodologie de construction d’un algoritme Exercices

4 Pseudo-langage algorithmique (suite) Les fonctions

Exemple : résolution d’une équation du premier degré Exemple : résolution d’une équation du second degré

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 33 / 40

(43)

Les fonctions

Les fonctions permettent

d’automatiser certaines tâches répétitives au sein d’un même algorithme,

d’ajouter à la clarté de la l’algorithme,

l’utilisation de portion de code dans un autre algorithme, ...

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 34 / 40

(44)

Les fonctions prédéfinies

les fonctions d’affichage et de lecture : Affiche, Lit

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(45)

Les fonctions prédéfinies

les fonctions d’affichage et de lecture : Affiche, Lit les fonctions mathématiques :

sin, cos, exp,

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 35 / 40

(46)

Les fonctions prédéfinies

les fonctions d’affichage et de lecture : Affiche, Lit les fonctions mathématiques :

sin, cos, exp,

les fonctions de gestion de fichiers ...

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 35 / 40

(47)

Ecrire ses propres fonctions

1 Que doit-on calculer/réaliser précisement (but) ?

2 Quelles sont les données (avec leurs limitations) ?

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(48)

Syntaxe

Fonctionrargs1, . . . ,argsns NOMFONCTION( arge1, . . . ,argem) instructions

Fin Fonction

Fonction args NOMFONCTION( arge1, . . . ,argem) instructions

Fin Fonction

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(49)

équation du premier degré

Ecrire une fonction permettant de résoudre ax b0

But : Données : Résultats :

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(50)

équation du premier degré

Ecrire une fonction permettant de résoudre ax b0

But :

trouver x PRsolution de ax b0.

Données : Résultats :

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 38 / 40

(51)

équation du premier degré

Ecrire une fonction permettant de résoudre ax b0

But :

trouver x PRsolution de ax b0.

Données : aPRet b PR. Résultats :

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 38 / 40

(52)

équation du premier degré

Ecrire une fonction permettant de résoudre ax b0

But :

trouver x PRsolution de ax b0.

Données : aPRet b PR. Résultats : x PR.

Cuvelier F. (Master 2 MPM) Algorithmique numérique 25 septembre 2013 38 / 40

(53)

équation du premier degré

Algorithme 1 Exemple de fonction : Résolution de l’équation du pre- mier degré ax b0.

Données : a : nombre réel différent de 0 b : nombre réel.

Résultat : x : un réel.

1: Fonction x REPD( a,b )

2: x b{a

3: Fin Fonction

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(54)

équation du second degré

On cherche les solutions réelles de l’équation

ax2 bx c 0, (2)

Pour celà, on poseb24ac

si 0 alors les deux solutions sont complexes, si0 alors la solution est x 2ab,

si¡0 alors les deux solutions sont x1 b

?

2a et x2 b

?

2a .

Exercice

1 Ecrire la fonctiondiscriminantpermettant de calculer le discriminant de l’équation (2).

2 Ecrire la fonctionRESDpermettant de résoudre l’équation (2) en utilisant la fonctiondiscriminant.

3 Ecrire un programme permettant de valider ces deux fonctions.

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