#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # ![En tête general](img/En_tete_general.png) # # # *(C) Copyright Franck CHEVRIER 2019-2020 http://www.python-lycee.com/* # # Pour exécuter une saisie Python, sélectionner la cellule et valider avec SHIFT+Entrée. # # 1. Dérivation # *But de l’activité : Ecrire des fonctions Python permettant le calcul de taux de variation, de nombres dérivés, du coefficient directeur et de l’ordonnée à l’origine d’une tangente à une courbe.* # # On considère la fonction __$f$__ définie sur $\mathbb{R}$ par $f(x)=\frac{1}{4} x^3+x-3$. # # __1. Ecrire une fonction Python f qui :__ # * __reçoit en argument une valeur $x$ ;__ # * __renvoie son image par la fonction $f$.__ # # In[ ]: # Ecrire la fonction # In[ ]: # Tester la fonction # __2. Ecrire une fonction Python coeff_dir qui :__ # * __reçoit en arguments les coordonnées de deux points $A(x_A;y_A )$ et $B(x_B;y_B )$ (avec $x_A≠x_B$) ;__ # * __renvoie le coefficient directeur de la droite $(AB)$.__ # # In[ ]: # Ecrire la fonction # In[ ]: # Tester la fonction # __3. A l’aide de la fonction précédente, écrire une fonction Python taux_variation qui :__ # * __reçoit en arguments une fonction $f$ et deux valeurs $a$ et $h$ ;__ # * __renvoie le taux de variation de la fonction $f$ entre $a$ et $a+h$.__ # # In[ ]: # Ecrire la fonction # __4. A l’aide de cette fonction, calculer le taux de variation de $f$ entre $3$ et $3,000001$. Conjecturer la valeur du nombre dérivé $f'(3)$, puis effectuer un calcul pour vérifier.__ # # # In[ ]: # Utiliser la fonction précédente # __5. L’import « from scipy import misc » permet d’utiliser la fonction misc.derivative qui :__ # * __reçoit en arguments une fonction $f$ et une valeur $a$;__ # * __renvoie le nombre dérivé de $f$ en $a$.__ # # __Tester cette fonction pour calculer $f'(3)$.__ # # In[ ]: from scipy import misc ec=10**-9 misc.derivative(f,3,ec) # __6. Ecrire une fonction Python coeff_tang qui :__ # * __reçoit en arguments une fonction $f$ et une valeur $a$ ;__ # * __renvoie le coefficient directeur et l’ordonnée à l’origine de la tangente à $f$ en $a$.__ # __Tester cette fonction pour déterminer l’équation de la tangente à la courbe de $f$ en $2$.__ # # In[ ]: # Ecrire la fonction # __Tester cette fonction pour déterminer l’équation de la tangente à la courbe de $f$ en $2$.__ # In[ ]: # Tester la fonction précédente # __7. La fonction tab_val ci-dessous permet d’obtenir une liste de valeurs de la fonction $f$.__ # * __Quelle est la valeur initiale de cette liste ? le pas ? le nombre de valeurs obtenues ?__ # * __Adapter cette fonction pour qu’elle reçoive en argument la valeur initiale $x_0$, le pas $p$ et le nombre de valeurs n.__ # # # In[ ]: #(Tester puis) modifier la fonction def tab_val(f): t=[] x=0 for k in range(10): t.append(f(x)) x=x+2 return t # In[ ]: # Tester la fonction modifiée # __8. Ecrire une fonction Python cdir_secantes qui :__ # * __reçoit en arguments une fonction $f$, une valeur $x_0$, un pas $p$ et un entier $n$.__ # * __renvoie la liste des $n$ coefficients directeurs des sécantes à la courbe de $f$ à partir de $x_0$ avec un pas en abscisse $p$.__ # # # In[ ]: # Ecrire la fonction # # 2. Méthode de Newton # *Prérequis : Fonctions Python réalisées dans l’activité « Fonctions élémentaires autour de la dérivation »* # # *But de l’activité : Approcher la solution d’une équation à l’aide de la méthode de Newton.* # # On considère la fonction __$f$__ définie sur $\mathbb{R}$ par $f(x)=\frac{1}{4} x^3+x-3$. # __1. Démontrer que $f$ est croissante sur $\mathbb{R}$.__ # __On admettra pour la suite que l’équation $f(x)=0$ a une unique solution sur $\mathbb{R}$, notée $α$.__ # # __2. Justifier que pour toute abscisse $a$, la tangente $T_a$ à la courbe de $f$ en $a$ coupe l’axe des abscisses en un point $P$.__ # # __Déterminer l’expression de l’abscisse de $P$ en fonction de $a$, $f'(a)$ et $f(a)$.__ # # __Ecrire une fonction Python etap_Newton qui :__ # * __reçoit en argument une fonction $f$ et une valeur $a$__ ; # * __renvoie l’abscisse du point $P$ correspondant.__ # # ![Graphiques Méthode Newton](img/Derivation_Newton_Dichotomie_1.png) # # In[ ]: # Ecrire la fonction # In[ ]: # Tester la fonction # __3. A partir d’un point de l’axe des abscisses, on peut donc construire une suite de points. # On admettra ici que la suite des abscisses de ces points a pour limite $α$.__ # # __La fonction Python appl_Newton donnée ci-dessous :__ # # * __reçoit en arguments une fonction $f$, une valeur $a$ et un entier $n$;__ # * __renvoie une liste de valeurs.__ # # __Expliquer ce que représentent les termes de la liste renvoyée.__ # # # In[2]: def appl_Newton(f,a,n): t=[a] for k in range(n): a=etap_Newton(f,a) t.append(a) return t # __4. Tester cette fonction appl_Newton pour la fonction $f$ de l’énoncé avec $a=3$ et $n=10$.__ # In[ ]: # Tester la fonction # __5. Proposer et coder en Python des fonctions polynomiales $g$ et $h$ à coefficients entiers s’annulant respectivement en $\sqrt{5}$ et $\sqrt[3]{7}$.__ # In[ ]: # Ecrire les fonctions # __A l’aide des fonctions Python précédentes, proposer des valeurs approchées de ces deux nombres.__ # In[ ]: # Effectuer les saisies nécessaires # # 3. Algorithme de Dichotomie # *Prérequis : Aucun, mais les question 1)a)b) peuvent être supprimées si l’activité « Méthode de Newton » a été traitée.* # # *But de l’activité : Approcher la solution d’une équation à l’aide d’un algorithme de dichotomie (méthode plus lente que la méthode de Newton, mais pour laquelle la précision du résultat est connue).* # # On considère la fonction __$f$__ définie sur $\mathbb{R}$ par $f(x)=\frac{1}{4} x^3+x-3$. # __1. Démontrer que $f$ est croissante sur $\mathbb{R}$.__ # __On admettra pour la suite que l’équation $f(x)=0$ a une unique solution sur $\mathbb{R}$, notée $α$.__ # # __Ecrire une fonction Python $f$ qui:__ # * __reçoit en argument une valeur $x$ ;__ # * __renvoie son image par la fonction $f$.__ # # In[ ]: #Ecrire la fonction # __Déterminer les images de $0$ et $3$ par $f$, et en déduire que $α∈[0;3]$.__ # # In[ ]: # Tester la fonction # __2. On considère un intervalle $[a;b]$ contenant $α$ et on pose $m=\frac{a+b}{2}$.__ # # __Justifier que : (*) si $f(a) \times f(m)<0$ alors $α∈[a;m]$ , et sinon $α∈[m;b]$ .__ # # __En utilisant (*), écrire une fonction Python etap_dichoto qui :__ # * __reçoit en arguments une fonction $f$ et les bornes $a$ et $b$ d’un intervalle contenant $α$ ;__ # * __renvoie les bornes $a$ et $b$ d’un nouvel intervalle contenant $α$.__ # # ![Graphiques Méthode Newton](img/Derivation_Newton_Dichotomie_2.png) # In[ ]: # Ecrire la fonction # __A partir de l’intervalle $[a;b]=[0;3]$, obtenir successivement 3 nouveaux intervalles contenant $α$.__ # # In[ ]: # Effectuer les saisies nécessaires # __Que peut-on dire de la longueur de chaque intervalle obtenu par rapport à la précédente ?__ # __3. Ecrire une fonction Python dichoto_iter qui :__ # * __reçoit en arguments une fonction $f$, les bornes $a$ et $b$ d’un intervalle contenant $α$ et un entier $n$ ;__ # * __renvoie les bornes d’un nouvel intervalle contenant $α$ obtenu en répétant $n$ fois la fonction précédente.__ # # In[ ]: # Ecrire la fonction # __Tester avec la fonction $f$ de l’énoncé en partant de l’intervalle $[0;3]$ et en répétant $10$ fois la méthode.__ # In[ ]: # Tester la fonction # __4. Ecrire une fonction Python dichoto_test qui :__ # * __reçoit en arguments la fonction $f$, les bornes $a$ et $b$ d’un intervalle contenant $α$ et une valeur $h$ ;__ # * __renvoie les bornes du premier intervalle de longueur inférieure à $h$ obtenu avec la méthode décrite précédemment.__ # # In[ ]: # Ecrire la fonction # __Tester avec la fonction $f$ de l’énoncé pour obtenir un encadrement de α à $10^{-5}$ près.__ # # In[ ]: # Tester la fonction # __5. Proposer et coder en Python des fonctions polynomiales $g$ et $h$ à coefficients entiers s’annulant respectivement en $\sqrt{5}$ et $\sqrt[3]{7}$.__ # In[ ]: # Ecrire les fonctions # __A l’aide des fonctions Python précédentes, proposer des encadrements de ces deux nombres à $10^{-7}$ près.__ # In[ ]: # Effectuer les saisies nécessaires # *(C) Copyright Franck CHEVRIER 2019-2020 http://www.python-lycee.com/* # # In[ ]: