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Nous ne traiterons ici que des trois méthodes d'approximation les plus simples : rectangles, points médians et trapèzes.
Dans ces trois méthodes, on subdivise l'intervalle d'intégration
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
en
n
{\displaystyle n}
sous-intervalles
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle [x_{i},x_{i+1}]}
(
i
=
0
,
1
,
…
,
n
−
1
{\displaystyle i=0,1,\dots ,n-1}
), avec
x
i
=
a
+
i
b
−
a
n
{\displaystyle x_{i}=a+i{\frac {b-a}{n}}}
. On approxime l'intégrale de la fonction sur chacun de ces sous-intervalles, puis on fait la somme.
fin de la boite de navigation du chapitre
En raison de limitations techniques, la typographie souhaitable du titre, «
Intégration de Riemann : Calcul numérique d'une intégrale Intégration de Riemann/Calcul numérique d'une intégrale », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.
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Méthode des rectangles
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On remplace l'arc de courbe par un segment horizontal situé à la hauteur de l'extrémité gauche de cet arc (on a bien sûr une méthode analogue en prenant l'extrémité droite).
Valeur approchée
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On choisit ainsi d'approximer
I
i
:=
∫
x
i
x
i
+
1
f
(
t
)
d
t
{\displaystyle I_{i}:=\int _{x_{i}}^{x_{i+1}}f(t)\,\mathrm {d} t}
par
I
i
rect
:=
b
−
a
n
f
(
x
i
)
{\displaystyle I_{i}^{\text{rect}}:={\frac {b-a}{n}}f(x_{i})}
donc
I
:=
∫
a
b
f
(
t
)
d
t
≈
I
rect
:=
b
−
a
n
∑
i
=
0
n
−
1
f
(
x
i
)
{\displaystyle I:=\int _{a}^{b}f(t)\,\mathrm {d} t\approx I^{\text{rect}}:={\frac {b-a}{n}}\sum _{i=0}^{n-1}f(x_{i})}
.
Estimation de l'erreur
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Si
f
{\displaystyle f}
est C1 alors
I
i
−
I
i
rect
=
(
b
−
a
)
2
2
n
2
f
′
(
c
i
)
{\displaystyle I_{i}-I_{i}^{\text{rect}}={\frac {(b-a)^{2}}{2n^{2}}}f'(c_{i})}
pour un certain
c
i
∈
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle c_{i}\in [x_{i},x_{i+1}]}
donc
I
−
I
rect
=
(
b
−
a
)
2
2
n
f
′
(
c
)
{\displaystyle I-I^{\text{rect}}={\frac {(b-a)^{2}}{2n}}f'(c)}
pour un certain
c
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle c\in [a,b]}
.
Démonstration
Soit
[
m
i
,
M
i
]
=
f
′
(
[
x
i
,
x
i
+
1
]
)
{\displaystyle [m_{i},M_{i}]=f'([x_{i},x_{i+1}])}
.
Pour tout
t
∈
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle t\in [x_{i},x_{i+1}]}
, d'après le théorème des accroissements finis,
m
i
(
t
−
x
i
)
≤
f
(
t
)
−
f
(
x
i
)
≤
M
i
(
t
−
x
i
)
{\displaystyle m_{i}(t-x_{i})\leq f(t)-f(x_{i})\leq M_{i}(t-x_{i})}
donc en intégrant :
m
i
(
b
−
a
)
2
2
n
2
≤
I
i
−
I
i
rect
≤
M
i
(
b
−
a
)
2
2
n
2
{\displaystyle m_{i}{\frac {(b-a)^{2}}{2n^{2}}}\leq I_{i}-I_{i}^{\text{rect}}\leq M_{i}{\frac {(b-a)^{2}}{2n^{2}}}}
.
Méthode des points médians
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Le point du graphe par lequel on fait passer un segment horizontal (qui approxime l'arc de courbe) n'a plus cette fois pour abscisse
x
i
{\displaystyle x_{i}}
ou
x
i
+
1
{\displaystyle x_{i+1}}
comme dans la méthode des rectangles (à gauche ou à droite) mais la moyenne (arithmétique) des deux.
Valeur approchée
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I
i
≈
I
i
med
:=
b
−
a
n
f
(
x
i
+
x
i
+
1
2
)
{\displaystyle I_{i}\approx I_{i}^{\text{med}}:={\frac {b-a}{n}}f\left({\frac {x_{i}+x_{i+1}}{2}}\right)}
donc
I
≈
I
med
:=
b
−
a
n
∑
i
=
0
n
−
1
f
(
x
i
+
x
i
+
1
2
)
{\displaystyle I\approx I^{\text{med}}:={\frac {b-a}{n}}\sum _{i=0}^{n-1}f\left({\frac {x_{i}+x_{i+1}}{2}}\right)}
.
Estimation de l'erreur
modifier
Si
f
{\displaystyle f}
est C2 alors
I
i
−
I
i
med
=
(
b
−
a
)
3
24
n
3
f
″
(
c
i
)
{\displaystyle I_{i}-I_{i}^{\text{med}}={\frac {(b-a)^{3}}{24n^{3}}}f''(c_{i})}
pour un certain
c
i
∈
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle c_{i}\in [x_{i},x_{i+1}]}
donc
I
−
I
med
=
(
b
−
a
)
3
24
n
2
f
″
(
c
)
{\displaystyle I-I^{\text{med}}={\frac {(b-a)^{3}}{24n^{2}}}f''(c)}
pour un certain
c
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle c\in [a,b]}
.
Démonstration
Soient
[
m
i
,
M
i
]
=
f
″
(
[
x
i
,
x
i
+
1
]
)
{\displaystyle [m_{i},M_{i}]=f''([x_{i},x_{i+1}])}
et
a
i
=
x
i
+
x
i
+
1
2
{\displaystyle a_{i}={\frac {x_{i}+x_{i+1}}{2}}}
.
Pour tout
t
∈
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle t\in [x_{i},x_{i+1}]}
, d'après la formule de Taylor-Lagrange à l'ordre 2,
m
i
(
t
−
a
i
)
2
2
≤
f
(
t
)
−
f
(
a
i
)
−
(
t
−
a
i
)
f
′
(
a
i
)
≤
M
i
(
t
−
a
i
)
2
2
{\displaystyle m_{i}{\frac {(t-a_{i})^{2}}{2}}\leq f(t)-f(a_{i})-(t-a_{i})f'(a_{i})\leq M_{i}{\frac {(t-a_{i})^{2}}{2}}}
donc en intégrant :
m
i
(
b
−
a
)
3
24
n
3
≤
I
i
−
I
i
rect
−
0
≤
M
i
(
b
−
a
)
3
24
n
3
{\displaystyle m_{i}{\frac {(b-a)^{3}}{24n^{3}}}\leq I_{i}-I_{i}^{\text{rect}}-0\leq M_{i}{\frac {(b-a)^{3}}{24n^{3}}}}
.
Méthode des trapèzes
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Wikipedia-logo-v2.svg
On n'approxime plus l'arc de courbe par un segment horizontal comme dans la méthode des rectangles ou celle des points médians, mais par la corde de cet arc.
Valeur approchée
modifier
I
i
≈
I
i
trap
:=
b
−
a
n
f
(
x
i
)
+
f
(
x
i
+
1
)
2
{\displaystyle I_{i}\approx I_{i}^{\text{trap}}:={\frac {b-a}{n}}{\frac {f(x_{i})+f(x_{i+1})}{2}}}
donc
I
≈
I
trap
:=
b
−
a
n
(
f
(
a
)
+
f
(
b
)
2
+
∑
i
=
1
n
−
1
f
(
x
i
)
)
{\displaystyle I\approx I^{\text{trap}}:={\frac {b-a}{n}}\left({\frac {f(a)+f(b)}{2}}+\sum _{i=1}^{n-1}f(x_{i})\right)}
.
Estimation de l'erreur
modifier
Si
f
{\displaystyle f}
est C2 alors
I
i
−
I
i
trap
=
−
(
b
−
a
)
3
12
n
3
f
″
(
c
i
)
{\displaystyle I_{i}-I_{i}^{\text{trap}}=-{\frac {(b-a)^{3}}{12n^{3}}}f''(c_{i})}
pour un certain
c
i
∈
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle c_{i}\in [x_{i},x_{i+1}]}
donc
I
−
I
trap
=
−
(
b
−
a
)
3
12
n
2
f
″
(
c
)
{\displaystyle I-I^{\text{trap}}=-{\frac {(b-a)^{3}}{12n^{2}}}f''(c)}
pour un certain
c
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle c\in [a,b]}
.
Démonstration
Soit
[
m
i
,
M
i
]
=
f
″
(
[
x
i
,
x
i
+
1
]
)
{\displaystyle [m_{i},M_{i}]=f''([x_{i},x_{i+1}])}
.
Pour tout
t
∈
[
x
i
,
x
i
+
1
]
{\displaystyle t\in [x_{i},x_{i+1}]}
, d'après la formule de Taylor-Lagrange à l'ordre 2,
m
i
(
t
−
x
i
)
2
2
≤
f
(
x
i
)
−
f
(
t
)
−
(
x
i
−
t
)
f
′
(
t
)
≤
M
i
(
t
−
x
i
)
2
2
{\displaystyle m_{i}{\frac {(t-x_{i})^{2}}{2}}\leq f(x_{i})-f(t)-(x_{i}-t)f'(t)\leq M_{i}{\frac {(t-x_{i})^{2}}{2}}}
donc en intégrant :
m
i
(
b
−
a
)
3
6
n
3
≤
2
(
I
trap
−
I
)
≤
M
i
(
b
−
a
)
3
6
n
3
{\displaystyle m_{i}{\frac {(b-a)^{3}}{6n^{3}}}\leq 2(I^{\text{trap}}-I)\leq M_{i}{\frac {(b-a)^{3}}{6n^{3}}}}
.