What is Investigating Méthode de Newton?

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Photosynthesis is the process by which plants, algae, and some bacteria convert light energy into chemical energy stored as glucose. Investigating photosynthesis helps us understand how organisms produce oxygen and food, supporting nearly all life on Earth.

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  • Published: 18.06.2024. Last updated: 01.01.1970.

Tout au long de tes cours de mathématiques, tu as probablement dû trouver la racine, ou le zéro, d'une fonction. Ces fonctions n'ont probablement été que linéaires ou quadratiques. Mais comment faire pour trouver les racines de l'équation d'un polynôme d'ordre supérieur ? Ou qu'en est-il d'une équation cubique avec un logarithme naturel, telle que


f(x) = ln(x) +x3


Il est beaucoup plus difficile de trouver les racines des fonctions d'ordre supérieur comme celles-ci de manière algébrique. Cependant, le calcul propose quelques méthodes pour estimer la racine des équations complexes. Cet article traitera d'une méthode qui nous aidera à résoudre les racines de fonctions comme ces méchantes !

La méthode d'approximation de Newton

Une méthode que nous pouvons utiliser pour nous aider à estimer la ou les racines d'une fonction s'appelle la méthode de Newton (oui, elle a été découverte par le même Newton que tu as étudié en physique) !

La méthode deNewton est une technique d'approximation récursive qui permet de trouver la racine d'une fonction différentiable lorsque les autres méthodes analytiques échouent.

Formule de la méthode de Newton

La formule de la méthode de Newton stipule que pour une fonction différentiable F(x) et un point initial x0 proche de la racine


xn+1=xn-F(xn)F'(xn)n = 0, 1, 2, ...


Avec de multiples itérations de la méthode de Newton, la séquence de xn convergera vers une solution pour F(x) = 0.


Comme la dérivée de F(x) se trouve dans le dénominateur de la fraction, si F(x) est une fonction constante dont la dérivée première est 0, la méthode de Newton ne fonctionnera pas. De plus, comme nous devons calculer la dérivée analytiquement, les fonctions dont la dérivée première est complexe peuvent ne pas fonctionner avec la méthode de Newton.

Le calcul de la méthode de Newton

En gardant à l'esprit la formule de la méthode de Newton, regarde la représentation graphique ci-dessous.


Méthode de Newton approximation de la ligne tangente StudySmarterLa méthode de Newton trouve une ligne tangente au point initial pour trouver une approximation de la racine de f(x) - StudySmarter Original


La méthode de Newton vise à trouver une approximation pour la racine d'une fonction. Sur le graphique, le zéro de la fonction est le point vert, f(x) = 0. La méthode de Newton utilise un point initial (le x0 rose sur le graphique) et trouve la ligne tangente à ce point. Le graphique montre que la ligne tangente à x0 touche l 'axe des x près de la racine .


Méthode de Newton approximation de la ligne tangente StudySmarterÀ la deuxième itération, la méthode de Newton construit une nouvelle ligne tangente basée sur la dernière approximation trouvée par la ligne tangente - StudySmarter Original.


Le nouveau point, x1, trouvé par la ligne tangente à x0, est translaté sur le graphique de la fonction, et une nouvelle ligne tangente est trouvée. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'une estimation plausible soit trouvée pour f(x) = 0.

Lorsque la méthode de Newton échoue

Dans les cas où nous ne pouvons pas résoudre directement la racine d'une fonction, la méthode de Newton est une méthode appropriée à utiliser. Cependant, dans certains cas, la méthode de Newton peut échouer :

  • La ligne tangente ne traverse pas l'axe des x

    • Se produit lorsque f'(x) est 0

  • Différentes approximations peuvent approcher différentes racines s'il y en a plusieurs.

    • Cela se produit lorsque le x0 initial n'est pas assez proche de la racine.

  • Les approximations ne s'approchent pas du tout de la racine

    • L'approximation oscille d'avant en arrière


Examinons un exemple où la méthode de Newton échoue.


Supposons que nous ayons la fonction


f(x)=-12+11+x2

Cette fonction a des racines à x=-1 et x=1. Cependant, supposons que tu veuilles utiliser la méthode de Newton pour trouver les racines de f(x). Avec une estimation initiale de x=2la méthode de Newton s'approchera de la racine x=-1 plutôt que de la racine x=1 même si x=2 est plus proche de x=1. Essaie toi-même et tu verras !

Exemples de la méthode de Newton

Exemple 1

Utilise trois itérations de la méthode de Newton pour approcher la racine près de x=3 de f(x)=-x4+8x2+4.

Étape 1 : Trouver la dérivée de f(x)

Puisque nous avons déjà une équation pour f(x)nous pouvons passer directement à la recherche de la dérivée, f'(x)


f'(x)=-4x3+16x

Étape 2 : Utilise x0 = 3 pour compléter la première itération de la méthode de Newton.

Utiliser la formule de la méthode de Newton avec x0 = 3 :


x1=3-f3)f'(3)=3--5-60=3-560=3512

Étape 3 : Continue les itérations jusqu'à ce que tu trouves x3

En arrondissant aux six premières décimales, on obtient


x2=3512-f3512f'3512=2.910723x3=(2.910723)-f2.910723f'2.910723=2.910693

Étape 4 : Comparer avec la valeur réelle

Soit a=x2 telle que


f(a)=-a2+8a+4


En utilisant l'équation quadratique


a=-8±82-4(-1)(4)2(-1) a=-8+80-2 and a=-8-80-2a=-0.472136 and a=8.472136


En prenant la racine carrée de a=8.472136 nous obtenons


x=2.910693


Notre approximation est assez précise !


Méthode de Newton pour l'approximation des racines carrées

Il est également possible d'utiliser la méthode de Newton pour obtenir une approximation de la racine carrée d'un nombre ! La formule d'approximation de la racine carrée de la méthode de Newton est presque identique à la formule de la méthode de Newton.


Pour calculer une racine carrée x=a pour a>0 et avec une estimation initiale de x de x0


xn+1=12xn+axn


Approximation de la racine carrée à l'aide de la méthode de Newton Exemple

Appliquons l'équation d'approximation de la racine carrée de la méthode de Newton à un exemple !

Utilise l'équation d'approximation de la racine carrée de la méthode de Newton pour approximer 2 en trouvant x1, ..., x5.

Étape 1 : Établir une première estimation pour x0

Notre estimation doit être un nombre positif inférieur à 2. Commençons donc par x0=1.

Étape 2 : Utilise x0 = 1 et introduis-le dans l'équation

Insère nos valeurs connues dans l'équation


x1=121+21=32

Étape 3 : Continue les itérations jusqu'à ce que tu trouves x5


En arrondissant aux six premières décimales, on obtient


x2=121.5+21.5=1.416667x3=121.416667+21.416667=1.414216x4=121.414216+21.414216=1.414214x5=121.414214+21.414214=1.414214

Étape 4 : Comparaison avec la valeur réelle et l'approximation de la méthode de Newton

Lorsque nous calculons la valeur exacte de 2 en l'arrondissant aux six premières décimales, nous obtenons une valeur de 1.414214. De plus, remarque que la réponse de chaque itération de la formule d'approximation de la racine carrée de la méthode de Newton est la même que celle de chaque itération de la méthode de Newton.


Cependant, la méthode d'approximation de la racine carrée de la méthode de Newton est beaucoup plus rapide et plus facile à calculer.


Méthode de Newton - Principaux enseignements

  • La méthode de Newton est une technique d'approximation récursive permettant de trouver la racine d'une fonction différentiable lorsque les autres méthodes analytiques échouent
    • La formule de la méthode de Newton stipule que pour une fonction différentiable F(x) et un point initial x0 proche de la racine
    • xn+1=xn-F(xn)F'(xn) pour n = 0, 1, 2, ...
    • La méthode de Newton utilise des approximations itératives de la ligne tangente pour estimer la racine.
  • La méthode de Newton peut échouer lorsque :
    • la dérivée première de f(x) est 0
    • x0 n'est pas assez proche de la racine
    • les approximations itératives ne s'approchent pas du tout de la racine


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Gabriel Freitas

AI Engineer at StudySmarter

Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models' (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.

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