- 1. L'analyse numérique est une branche des mathématiques qui traite du développement et de la mise en œuvre d'algorithmes pour résoudre des problèmes impliquant des quantités continues. Elle englobe un large éventail de techniques permettant d'obtenir des solutions approximatives à des problèmes mathématiques qu'il est difficile ou impossible de résoudre exactement. Ces techniques impliquent souvent des méthodes de calcul telles que l'interpolation, l'intégration numérique et la résolution numérique d'équations différentielles. L'analyse numérique joue un rôle crucial dans de nombreuses disciplines scientifiques et d'ingénierie, en fournissant des outils pour simuler et optimiser des systèmes complexes, analyser des données expérimentales et faire des prédictions basées sur des modèles mathématiques.
Que signifie le terme "convergence" en analyse numérique ?
A) La propriété des méthodes numériques de ne jamais atteindre une solution
B) Propriété d'une fonction d'avoir plusieurs solutions
C) Le taux d'accumulation d'erreurs dans les calculs
D) Propriété d'une séquence d'itérations de s'approcher d'une solution
- 2. Quel est le but de l'utilisation de l'interpolation dans l'analyse numérique ?
A) Trouver des solutions exactes à des équations
B) Test d'hypothèses statistiques
C) Générer des nombres aléatoires
D) Estimation de valeurs inconnues entre des points de données connus
- 3. Quel est l'objectif de l'approximation d'une fonction en analyse numérique ?
A) Calcul exact de fonctions mathématiques
B) Recherche des valeurs maximales ou minimales des fonctions
C) Modélisation des systèmes physiques
D) Approximation de fonctions complexes à l'aide de fonctions plus simples
- 4. Quelle méthode numérique est couramment utilisée pour résoudre des systèmes d'équations linéaires ?
A) Élimination de la gaussienne
B) Méthode de Newton
C) Méthode du sécant
D) Méthode Runge-Kutta
- 5. En analyse numérique, à quoi sert la factorisation des matrices ?
A) Résoudre efficacement des systèmes d'équations linéaires
B) Recherche des valeurs propres des matrices
C) Prévoir les tendances futures
D) Générer des matrices aléatoires
- 6. Quelle technique est couramment utilisée pour résoudre les problèmes d'optimisation non linéaire ?
A) Méthode de bissection
B) Descente de gradient
C) Méthode de Newton
D) Méthode des fausses positions
- 7. Quel est l'objectif principal de l'interpolation des données dans l'analyse numérique ?
A) Création de nouveaux points de données au-delà de l'intervalle donné
B) Élimination des valeurs aberrantes dans l'ensemble des données
C) Réplication exacte de points de données connus
D) Estimation des valeurs manquantes entre des points de données connus
- 8. Quelle est la technique couramment utilisée pour approximer la solution d'équations non linéaires ?
A) Méthode Runge-Kutta
B) Interpolation de Lagrange
C) Méthode de Newton
D) Élimination de la gaussienne
|