Les équations différentielles ordinaires « raides » et les méthodes robustes : une approche historique

  • Chapter
  • First Online:
Research in History and Philosophy of Mathematics

Résumé

Les équations différentielles ordinaires (édo) ont été bien étudiées par les historiens des mathématiques. Cependant l’étude des équations différentielles « raides » est relativement récente, et n’apparait pas dans cette littérature. En 1952, Curtiss and Hirschfelder, de l’université du Wisconsin, ont donné un exemple d’édo raide. Ils ont aussi introduit les concepts de méthodes de solutions numériques « explicites » ou « implicites ». L’équation est implicite si l’inconnue apparaît à gauche et à droite de l’équation différentielle. Un problème de valeurs initiales est dit raide (stiff en anglais) s’il est (extrêmement) difficile de le résoudre par des méthodes explicites. Ces problèmes existent souvent en théorie du contrôle, dans l’étude des réactions chimiques, etc. Le principe de cette définition est différent de la question de savoir si le problème mathématique est bien posé, ou sous quelles conditions il l’est. Il est lié à la robustesse des algorithmes numériques.

Tout d’abord, on passe brièvement en revue l’histoire des méthodes explicites et des méthodes implicites, notamment le travail original et éclairant de Cauchy en 1824 sur la méthode implicite dite d’Euler et la méthode du trapèze. On présente ensuite les méthodes à un seul pas (l’école allemande) et les méthodes à pas multiples (l’école anglo-saxonne). On examine ensuite le problème des erreurs de troncature locales et globales pour un problème de valeurs initiales; un problème déjà esquissé par Euler, celui du contrôle du pas d’intégration; celui de la stabilité et de la condition d’un problème; puis l’exemple de Curtis et Hirchfelder en 1952 d’équation différentielle raide. On finit par l’époque moderne et le concept de stabilité A.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Subscribe and save

Springer+ Basic
EUR 32.99 /Month
  • Get 10 units per month
  • Download Article/Chapter or Ebook
  • 1 Unit = 1 Article or 1 Chapter
  • Cancel anytime
Subscribe now

Buy Now

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 119.00
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 159.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Free ship** worldwide - see info
Hardcover Book
USD 159.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free ship** worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Similar content being viewed by others

Notes

  1. 1.

    Déjà en 1748, dans son livre Introduction à l’analyse infinitésimale, Euler fait la distinction entre les fonctions explicites et les fonctions implicites. Pour lui, une fonction est explicite lorsqu’on peut la calculer au moyen d’un nombre fini d’opérations élémentaires portant sur les variables ou les constantes. Elle est dite implicite dans le cas contraire.

  2. 2.

    Lyapounov prouve les questions de stabilité par deux méthodes distinctes (Lyapounov 1907; Parks 1992; Leine 2010). Dans la première méthode, dite méthode indirecte, il utilise un processus de linéarisation. La deuxième méthode, dite méthode directe, est plus générale. Elle est liée à un théorème de Lagrange-Dirichlet. Dans son mémoire, Lyapounov définit son exposant caractéristique. Si deux points y1(t) et y2(t) d’un système dynamique sont initialement proches, c’est-à-dire que ||y1(0) – y2(0)|| est petit, alors l’exposant caractéristique est :

    $$ \underset{\textrm{t}\to +\infty }{\lim}\frac{1}{\textrm{t}}\ln \frac{\left\Vert {\textrm{y}}_1(t)-{\textrm{y}}_2(t)\right\Vert }{\left\Vert {\textrm{y}}_1(0)-{\textrm{y}}_2(0)\right\Vert } $$
    (1)

    Dans la première méthode, Lyapounov se réfère en particulier à l’analyse de la stabilité locale des équilibres du système :

    $$ {\dot{\textrm{y}}}=\textrm{f}\left(\textrm{y},\textrm{t}\right). $$
    (2)

    On peut considérer la dynamique de (2) au voisinage de l’origine comme une perturbation du système linéaire :

    $$ {\dot{\textrm{y}}}=\textrm{J}(t)\textrm{y};\textrm{J}(t)={\left.\frac{\partial\textrm{f}}{\partial\textrm{y}}\right|}_{\textrm{y}=0}. $$
    (3)

    Si toutes les valeurs propres du Jacobien ont une partie réelle négative, alors y = 0 est asymptotiquement stable, et si une valeur propre a une partie réelle positive, elle est instable. Cependant aucune conclusion ne peut être tirée dans le cas de valeurs propres ayant une partie réelle nulle.

    Pour résoudre la question de stabilité lorsque (2) ne se prête pas à la linéarisation, Lyapounov a conçu sa deuxième méthode. À la place de l’énergie totale d’un système mécanique apparaît une fonction de Lyapounov V(y, t). Si sa dérivée temporelle le long des trajectoires de (2) est semi-définie négative, alors y = 0 correspond à un équilibre stable. Si la dérivée est définie négative, la stabilité est asymptotique. Voir Lyapounov (1907), Parks (1992) et Leine (2010).

Références

  • Butcher J C (2001) Numerical methods for ordinary differential equations in the 20th century. Numerical Analysis: Historical Developments in the 20th Century. C Brezinski and L Wuytack Eds. Elsevier Amsterdam: 449–477.

    Chapter  Google Scholar 

  • Cauchy A L (1824) Résumé des Leçons données à l’École Royale Polytechnique, Suite du calcul Infinitésimal. Équations différentielles ordinaires, cours inédit. Introduction par C Gilain. Études vivantes et Johnson Reprint Corporation, Paris.

    Google Scholar 

  • Chabert J-L et al. (1993) Histoire d’algorithmes. Belin éditeur, Paris.

    Google Scholar 

  • Chevilliet 1874 Sur le degré d’exactitude de la formule de Simpson relative à l’évaluation approchée des aires. C R Acad Sci Paris, v 78:1841–1843.

    MATH  Google Scholar 

  • Coriolis G (1837) Mémoire sur le degré d’approximation qu’on obtient pour les valeurs numériques d’une variable qui satisfait à une équation différentielle, en employant pour calculer ces valeurs diverses équations aux différences plus ou moins approchées. J Math pures et appliquées, 2: 229–244.

    Google Scholar 

  • Curtis C F and Hirschfelder J O (1952) Integration of stiff equations. Proceedings of the National Academy of Sciences of US 38: 235–243.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Euler L (1768) Concerning the approximate integration of differential equations. Instituonum Calculi integralis. Vol. 1, part 1, section II, ch. 7, problem 85. Translated and annotated by Ian Bruce.

    Google Scholar 

  • Dahlquist G (1963) A special stability problem for linear multistep methods. BIT Numerical mathematics. 3: 27–43.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Godard R (2002a) Numerical PDE: An historical sketch. Conference proceedings of the 28th annual meeting of CSHPM, Toronto 15: 73–88.

    Google Scholar 

  • Godard R (2002b) The Art of Computing. Actes de la Conférence Internationale d’Histoire de l’Informatique, Grenoble, France.

    Google Scholar 

  • Goldstine H (1977) A history of numerical analysis from the 16th century through the 19th century. Springer, New York.

    Book  MATH  Google Scholar 

  • Hairer E and Wanner G (1987–1991) Solving Ordinary Differential Eqs. I and II. Springer, New York.

    Google Scholar 

  • Leine R I (2010) The historical development of classical stability concepts: Lagrange, Poisson and Lyapunov stability. Nonlinear Dyn 59: 173–182.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Liapounov A M (1907) Problème général de la stabilité du mouvement. Annales fac. sci. Toulouse, 2e série tome 9: 203–474.

    Google Scholar 

  • Lipschitz R (1876) Sur la possibilité d’intégrer complètement un système donné d’équations différentielles. Bulletin sci. math. et astro. 10: 149–159.

    MATH  Google Scholar 

  • Maz’ya V and Shaposhnikova T (2005) Jacques Hadamard un mathématicien universel. EDP sciences, Paris.

    Google Scholar 

  • Parks P C (1992) A.M. Lyapunov’s stability theory-100 years on. IMA J of Mathematical Control & Information, 9: 275–303.

    Google Scholar 

  • Peano G (1890) Démonstration de l’intégrabilité des équations différentielles ordinaires. Math Ann 37:182–228.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Picard E (1890) Mémoire sur la théorie des équations aux dérivées partielles et la méthode des approximations successives. J de Math Pures et Appl, 4e série 6:145–210.

    MATH  Google Scholar 

  • Radau R (1880) Étude sur les formules d’approximation qui servent à calculer la valeur numérique d’une intégrale définie. J Math Pures et Appl, 3e série 6: 283–336.

    MATH  Google Scholar 

  • Richardson L F (1910) The approximate arithmetical solution by finite differences of physical problems involving differential equations, with an application to the stresses in a masonry dam. Phi Trans of the Royal Soc of London A: 304–357.

    Google Scholar 

  • Sauer T (2006) Numerical Analysis. Pearson, Toronto.

    MATH  Google Scholar 

  • Spijker M N (1996) Stiffness in numerical-value problems. J. Comp. and Applied Math 72:393–406.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Störmer C (1907) Sur les trajectoires des corpuscules électrisés dans l’espace sous l’action du magnétisme terrestre avec application aux aurores boréales. Archives sci. phys. et natur. (Genève), 24: 5–28, 113–158, 221–247.

    Google Scholar 

  • Störmer C (1921) Méthode d’intégration numérique des équations différentielles ordinaires. C R Congr Inter Math Strasbourg.

    Google Scholar 

  • Tournès D (1996) L’intégration approchée des équations différentielles ordinaires (1671–1914). Thèse de doctorat de l’Université Paris 7 Denis Diderot. eDisponible par Internet.

    Google Scholar 

  • Tournès D (1998) L’origine des méthodes multipas pour l’intégration numérique des équations différentielles ordinaires. Revue d’histoire des Mathématiques, 1: 5–72.

    MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Turing A M (1948) Rounding-off errors in matrix processes. Quart J Mech. 1: 287–308.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Roger Godard .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2023 The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Godard, R., de Boer, J., Lewis, M. (2023). Les équations différentielles ordinaires « raides » et les méthodes robustes : une approche historique. In: Zack, M., Waszek, D. (eds) Research in History and Philosophy of Mathematics. Annals of the Canadian Society for History and Philosophy of Mathematics/ Société canadienne d’histoire et de philosophie des mathématiques. Birkhäuser, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21494-3_14

Download citation

Publish with us

Policies and ethics

Navigation