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ExerciceMaths Sup – MPSI, chapitre 18 — Intégration · Sommes de Riemann et calcul approché

Exercice 42

Calcul

Soit f:[0 ,1]→ℝf : [0\,,1] \to \mathbb{R} de classe 𝒞2\mathcal{C}^{2} et I=∫01fI = \displaystyle\int_{0}^{1} f. Déterminer la limite de n(I−1n∑k=0n−1f(kn))=nI−∑k=0n−1f(kn).n\Big(I - \frac{1}{n}\sum_{k=0}^{n-1} f\Big(\frac{k}{n}\Big)\Big) = nI - \sum_{k=0}^{n-1} f\Big(\frac{k}{n}\Big). On pourra appliquer l'inégalité de Taylor-Lagrange à l'ordre 11 sur chaque intervalle [kn ,k+1n]\big[\frac{k}{n}\,,\frac{k + 1}{n}\big]. Que retrouve-t-on sur la vitesse de convergence de la méthode des rectangles ?

Corrigé

On note h=1nh = \frac{1}{n} et xk=khx_{k} = kh. Par la relation de Chasles, nI−∑k=0n−1f(xk)=n∑k=0n−1∫xkxk+1(f(t)−f(xk)) dt.nI - \sum_{k=0}^{n-1} f(x_{k}) = n\sum_{k=0}^{n-1} \int_{x_{k}}^{x_{k+1}} \big(f(t) - f(x_{k})\big)\,\mathrm{d} t. Soit M2=max⁡[0,1]∣f′′∣M_{2} = \max_{[0, 1]} |f''|. L'inégalité de Taylor-Lagrange à l'ordre 11 (théorème 8), en xkx_{k}, donne pour t∈[xk ,xk+1]t \in [x_{k}\,,x_{k+1}] ∣f(t)−f(xk)−f′(xk)(t−xk)∣⩽M2 (t−xk)22.\big|f(t) - f(x_{k}) - f'(x_{k})(t - x_{k})\big| \leqslant M_{2}\,\frac{(t - x_{k})^{2}}{2}. On intègre sur [xk ,xk+1][x_{k}\,,x_{k+1}], avec ∫xkxk+1(t−xk) dt=h22\int_{x_{k}}^{x_{k+1}} (t - x_{k})\,\mathrm{d} t = \frac{h^{2}}{2} et ∫xkxk+1(t−xk)22 dt=h36\int_{x_{k}}^{x_{k+1}} \frac{(t - x_{k})^{2}}{2}\,\mathrm{d} t = \frac{h^{3}}{6} : ∣∫xkxk+1(f(t)−f(xk)) dt−h22 f′(xk)∣⩽M2h36.\Big|\int_{x_{k}}^{x_{k+1}} \big(f(t) - f(x_{k})\big)\,\mathrm{d} t - \frac{h^{2}}{2}\,f'(x_{k})\Big| \leqslant \frac{M_{2}h^{3}}{6}. En sommant ces nn inégalités et en multipliant par nn, avec h=1nh = \frac{1}{n}, ∣nI−∑k=0n−1f(xk)−12⋅1n∑k=0n−1f′(xk)∣⩽n⋅n M26n3=M26n.\Big|nI - \sum_{k=0}^{n-1} f(x_{k}) - \frac{1}{2}\cdot\frac{1}{n}\sum_{k=0}^{n-1} f'(x_{k})\Big| \leqslant n \cdot n\,\frac{M_{2}}{6n^{3}} = \frac{M_{2}}{6n}. Le terme 1n∑k=0n−1f′(xk)\frac{1}{n}\sum_{k=0}^{n-1} f'(x_{k}) est Rn(f′)R_{n}(f'), qui tend vers ∫01f′=f(1)−f(0)\int_{0}^{1} f' = f(1) - f(0) par le théorème 9, f′f' étant continue. nI−∑k=0n−1f(kn)→n→+∞f(1)−f(0)2\boxed{nI - \sum_{k=0}^{n-1} f\Big(\frac{k}{n}\Big) \xrightarrow[n \to +\infty]{} \frac{f(1) - f(0)}{2}} Pour f=exp⁡f = \exp, la limite vaut e−12≈0,85914\frac{\mathrm{e} - 1}{2} \approx 0{,}85914, et l'on calcule 0,844820{,}84482 pour n=10n = 10, 0,857710{,}85771 pour n=100n = 100 et 0,859000{,}85900 pour n=1 000n = 1\,000 ✓.

Ce résultat s'écrit I−Rn(f)=f(1)−f(0)2n+o(1n)I - R_{n}(f) = \frac{f(1) - f(0)}{2n} + o\big(\frac{1}{n}\big). Si f(1)≠f(0)f(1) \neq f(0), l'erreur de la méthode des rectangles est donc équivalente à f(1)−f(0)2n\frac{f(1) - f(0)}{2n} : elle est exactement d'ordre 1n\frac{1}{n}, et la majoration en 1n\frac{1}{n} de la proposition 13 ne peut pas être améliorée en ordre de grandeur. Multiplier le nombre de points par 1010 ne fait gagner qu'une décimale, comme le montrait le tableau du cours.

À retenir. Puisque Tn(f)=Rn(f)+Rn′(f)2T_{n}(f) = \frac{R_{n}(f) + R'_{n}(f)}{2} et Rn′(f)−Rn(f)=f(1)−f(0)nR'_{n}(f) - R_{n}(f) = \frac{f(1) - f(0)}{n}, on a exactement Tn(f)=Rn(f)+f(1)−f(0)2nT_{n}(f) = R_{n}(f) + \frac{f(1) - f(0)}{2n} : la méthode des trapèzes est la méthode des rectangles à laquelle on ajoute le terme correctif trouvé ici. C'est pourquoi son erreur est d'un ordre plus petit, en 1n2\frac{1}{n^{2}} (proposition 14).

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