]> AND Private Git Repository - cours-mesi.git/blob - tel/TPmatlab/equation_nonlineaire/TP4a/log_erreur_iteration.m
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
j
[cours-mesi.git] / tel / TPmatlab / equation_nonlineaire / TP4a / log_erreur_iteration.m
1 function [ordre,corel]=log_erreur_iteration(l,X)\r
2 \r
3 \r
4 %  log_erreur_iteration : détermination d'un ordre de convergence (équation non linéaire)\r
5 %\r
6 % *********************************************************\r
7 %\r
8 %  [ordre,corel]=log_erreur_iteration(l,X) renvoie\r
9 %  l'ordre et la correlation  à partir d'itérés déjà calculé par une méthode numérique de \r
10 %  résolution de l'équation (scalaire) f(x)=0.\r
11 %\r
12 %       variables d'entrées : \r
13 %               * X : le vecteur des différentes valeurs de la suite x_n\r
14 %             (déjà calculé par une méthode type dichotomie, Newton ....)\r
15 %               * l : la limite présumée (souvent choisie égale à la dernière valeur de X)\r
16 %\r
17 %       variables de sortie :\r
18 %     * ordre est l'ordre mesuré (par droite de moindres carrés, à partir du nuage log-log)\r
19 %     * corel : correlation mesurée \r
20 %\r
21\r
22\r
23 % ************ Fonctions auxiliaires utilisées ************\r
24 %\r
25 %  regression_lineaire\r
26 %\r
27 % *********************************************************\r
28 %\r
29 \r
30 % corps d'algorithme\r
31 auxi=abs(X-l);\r
32 ind=find(auxi~=0);\r
33 auxi=auxi(ind);\r
34 auxi=log10(auxi);\r
35 x=auxi(1:end-1);\r
36 y=auxi(2:end);\r
37 [ordre,b,corel]=regression_lineaire(x,y);\r
38 \r
39 \r