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Alors qu'il est assez délicat d'optimiser les coefficients en regardant l'allure globale de la fonction \(\varphi(x)\), on peut y parvenir très efficacement en cherchant directement à minimiser le résiduel. En effet, si l'on appelle \(a_n=\langle \varphi_n | \psi \rangle\) les coefficients de la décomposition de \(|\psi\rangle\) dans la base, on peut écrire \langle \delta \varphi | \delta \varphi \rangle = \sum_n \left( c_n - a_n \right)^2 Supposons maintenant que l'on soit en train d'optimiser un coefficient donné \(c_n\). Combinaison l hermite france. On peut écrire \langle \delta \varphi | \delta \varphi \rangle = \left( c_n - a_n \right)^2 + \sum_{m\neq n} \left( c_m - a_m \right)^2 Le résiduel, proportionnel à la racine carrée de la quantité ci-dessus, admet son minimum lorsque \(c_n\) est égal à \(a_n\), soit précisément la quantité recherchée. D'un point de vue géométrique, on peut dire que l'on minimise la longueur du vecteur \(|\delta \varphi\rangle\) en modifiant uniquement sa projection sur \(|\varphi_n\rangle\), soit \(\langle \varphi_n | \delta \varphi\rangle = c_n - a_n\).
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Si x est un point d'interpolation, f ( x) – p n ( x) = 0 et la formule est vérifiée. Dans le reste de la démonstration, on suppose que x n'est pas une abscisse d'interpolation. Introduisons une fonction auxiliaire g: Cette fonction g possède n + 2 racines distinctes: Par application du théorème de Rolle, g', dérivée de g, possède n +1 racines distinctes (toutes situées exactement entre deux racines successives de g). En appliquant encore n fois le théorème de Rolle, on obtient que tel que (puisque la dérivée d'ordre n +1 de p n est nulle). En isolant f ( x) – p n ( x) on obtient le résultat escompté: Dans le cas particulier où x i = x 0 + ih (points uniformément répartis), se produit en général une aggravation catastrophique de l'erreur d'interpolation, connue sous le nom de phénomène de Runge, lorsqu'on augmente le nombre de points pour un intervalle [ x 0, x n] donné. Combinaison l hermite 2017. Références [ modifier | modifier le code] Voir aussi [ modifier | modifier le code] Interpolation numérique Régression polynomiale Algorithme de Neville Approximation de fonction Portail de l'analyse
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Le théorème de l'unisolvance précise qu'il n'existe qu'un seul polynôme p de degré inférieur ou égal à n défini par un tel ensemble de n + 1 points. L' interpolation d'Hermite consiste à chercher un polynôme qui non seulement prend les valeurs fixées aux abscisses données, mais dont également la dérivée, donc la pente de la courbe, prend une valeur imposée en chacun de ces points. Naturellement, il faut pour cela un polynôme de degré supérieur au polynôme de Lagrange. On peut aussi imposer encore la valeur des dérivées secondes, troisièmes, etc. en chaque point. Combinaison l hermite de. La démarche de l' interpolation newtonienne utilisant les différences divisées est particulièrement adaptée pour construire ces polynômes. La méthode des splines consiste à chercher des fonctions polynômiales par morceaux, c'est-à-dire sur chaque sous-intervalle [ x i-1, x i], mais de plus bas degré (typiquement 3 pour les splines cubiques), en choisissant les coefficients pour obtenir une fonction continue et dérivable également aux points x i.
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