]> AND Private Git Repository - cours-mesi.git/blob - tps/chap2/diff_div.py
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
typos
[cours-mesi.git] / tps / chap2 / diff_div.py
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3 from math import *
4
5
6 def coeffs(X,Y):
7     n = len(X)-1
8     diff_div=[[0 for _ in xrange(n+1)] for _ in xrange(n+1)]
9     for i in xrange(n+1):
10         diff_div[i][0] = Y[i]
11     for j in xrange(1,n+1):
12         for i in xrange(n-j+1):
13             r = float(diff_div[i+1][j-1]-diff_div[i][j-1])/(X[i+j]-X[i])
14             diff_div[i][j] = r
15     print diff_div
16     return diff_div[0]
17
18
19
20
21 def prod(list):
22     r = 1
23     for x in list:
24         r *= x
25     return r
26
27
28 def construit_et_eval_pol(X,Y,x):
29     d = coeffs(X,Y)
30     n = len(X)-1
31     return sum([d[i]*prod([x - X[j] for j in xrange(i)]) for i in xrange(n+1)])
32
33
34
35 def construit_pol(X,Y):
36     d = coeffs(X,Y)
37     n = len(X)-1
38     return lambda x : \
39         sum([d[i]*prod([x - X[j] for j in xrange(i)]) for i in xrange(n+1)])
40
41
42
43
44 """
45
46 print "tp 2.1....."
47 X = [10,25,60]
48 XX= [15,40,100]
49 Y = [2.3, 8, 24.6]
50 p = construit_pol(X,Y)
51 Yp =[p(x) for x in XX]
52 Ypp = [construit_et_eval_pol(X,Y,x) for x in XX]
53
54 print Yp, Ypp
55
56
57 x=np.linspace(10,100,100)
58 plt.plot(x,p(x))  
59 plt.ylabel('temps d\'execution')
60 plt.xlabel("taille des donnees")
61 plt.show()
62
63
64
65
66
67 print p(15)
68 print p(40)
69 print p(100)
70
71
72 """
73
74
75
76 print "tp 2.2....."
77 X1 = [-1+0.25*i for i in xrange(9)]
78 Y1 = [e**x for x in X1]
79 p1 = construit_pol(X1,Y1)
80
81
82 X2 = [cos(pi/2*(float(2*i+1)/9)) for i in xrange(9)]
83 Y2 = [e**x for x in X2]
84 p2 = construit_pol(X2,Y2)
85
86
87
88 e1 = lambda x : abs(p1(x) - e**x)
89 e2 = lambda x : abs(p2(x) - e**x)
90
91
92 l1 = [e1(-1 + 0.001*i) for i in range(2001)]
93 l2 = [e2(-1 + 0.001*i) for i in range(2001)]
94
95 average = lambda l : sum(l)/len(l)
96
97 print "l1", max(l1), average(l1)
98 print "l2", max(l2), average(l2)
99
100
101 x=np.linspace(-1,1,1000)
102 plt.plot(x,e1(x))  
103 plt.plot(x,e2(x))  
104
105 plt.ylabel('exp')
106 plt.xlabel("x")
107 plt.show()
108
109