equation differentielle de 2eme degré sous matlab
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equation differentielle de 2eme degré sous matlab



  1. #1
    invite9f95f6e7

    equation differentielle de 2eme degré sous matlab


    ------

    Bonjour
    je suis bloquée sur un exercice et j 'ai besoin d aide s il vous plait
    soit f une fonction à variable réelle 6 fois continuement dérivable sur R et t une valeur positive assez petite que
    A/ f"(x0)=[f(x0+t) - 2 f(x0)+f(x0-t) ]/t²
    B/donner l algorithme de la méthode sur matlab

    j'ai pu faire A en utilisant le developpement de Taylor
    par contre comme je suis débutante en matlab j ai eu du mal à trouver l algotirhme sous matlab ):

    j attends avec impatience votre aide!
    merci d avance

    -----

  2. #2
    Paraboloide_Hyperbolique

    Re : equation differentielle de 2eme degré sous matlab

    Bonjour,

    Il s'agit simplement d'une différence finie centrée de second ordre.

    Sous Matlab, si vous avez un vecteur donnant les valeurs de la fonction en n points (dont les abscisses sont équidistantes et séparées d'une distance t)

    f = [f_0, f_1, ..., f_n];

    L'estimation de la dérivée seconde au ième point de cette fonction par cette méthode de différence finie est:

    ddf[i] = (f[i+1]-2*f[i]+f[i-1]) / t^2;

    Sous Matlab, vous pouvez écrire la matrice de différentiation qui est carrée nxn et tridiagonale. Chaque diagonale est constante et:

    diagonale principale: contient -2/t^2
    diagonale au-dessus de la principale: contient 1/t^2
    diagonale en-dessous de la principale: contient 1/t^2

    Vous pouvez vous servir de la commande "diag" pour la construire facilement.

    Il vous restera encore à calculer en ddf[0] et ddf[n] qui peuvent être problématiques. Ici cela dépend si la fonction f est périodique ou non.
    Si elle est périodique, vous pouvez employer la même formule que ci-dessus.
    Si elle est non-périodique, il faudra faire appel à des différences finies décentrées amont et aval (calculables par un développement de Taylor).

    Bien sûr, il faudra dans les deux cas adapter la matrice de différentiation en conséquence !

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