Objectif

L'objectif de cette activité est d'amener à la construction de la courbe représentative de la fonction exponentielle par la méthode d'Euler et d'obtenir une approximation de e grâce à l'écriture d'un algorithme Python.

A la découverte de la fonction exponentielle

On cherche à construire point par point une fonction avec deux caractéristiques précises : f(x)=f(x)f' \left( x \right) = f \left( x \right) et f(0)=1f \left( 0 \right) = 1.

  1. Rappeler la définition du nombre dérivé au point d'abscisse aa et en déduire une approximation du nombre f(a+h)f \left( a+h \right) pour un réel hh positif et proche de 0.

  2. Pour un hh positif et proche de 0 :

    f(a+h)f(a)hf(a)    f(a+h)hf(a)+f(a)    f(a+h)f(a)(1+h)\displaystyle \frac{f \left( a+h \right)-f\left(a\right)}{h} \approx f'\left(a\right) \iff f\left( a+h \right) \approx h f'\left( a \right) + f \left( a \right) \iff f\left( a+h \right) \approx f\left( a \right) \left( 1+h \right)

  3. On choisit h=0,1h = 0,1. Remplir le tableau suivant :

    x 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
    f(x)f \left( x \right) 1

    On propose ensuite de tracer la courbe correspondant aux données ci-dessus grâce à un algorithme Python utilisant le module matplotlib.pyplot.

    On pourra utiliser la fonction plot(listeX,listeY) du module matplotlib.pyplot qui relie les points dont les coordonnées sont contenues dans deux listes : listeX et listeY.

  4. x 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
    f(x)f \left( x \right) 1 1,1 1,21 1,331 1,464 1,611 1,772 1,949 2,144 2,358 2,594
    On entre les données du tableau dans deux listes.
    On trace la courbe avec la fonction plot.

    On peut proposer aux élèves plus avancés de construire la fonction sur un intervalle [0;5], par exemple, et de la comparer à la courbe exponentielle. Voir le script sur cette page.

  5. D'après le tableau ci-dessus, exprimer les évolutions de xx et f(x) f \left( x \right) en utilisant les suites numériques.

  6. On remarque que les antécédents suivent une suite arithmétique de raison 0,1 et de premier terme 0. Les images, quant à elles, suivent une suite arithmétique de raison 1,1 et de premier terme 1.

  7. En déduire une expression (approximative) de f(nh)f \left( nh \right) avec nn entier naturel.

  8. f(nh)(1+h)nf \left( nh \right) \approx \left( 1+h \right)^{n}

  9. On pose maintenant x=n×hx = n \times h. Exprimer f(x)f \left( x \right) et en déduire une expression de f(1)f \left( 1 \right).

  10. f(x)=(1+xn)n \displaystyle f \left( x \right) = \left( 1+ \frac{x}{n} \right) ^ {n}

    f(1)=(1+1n)n \displaystyle f \left( 1 \right) = \left( 1+ \frac{1}{n} \right) ^ {n}

  11. On appelle f(1)f \left( 1 \right) le nombre e\mathrm{e}, appelé exponentielle, lorsque nn tend vers l'infini. Plus nn est grand et plus le résultat tend vers la valeur recherchée.

    On propose de programmer un algorithme en Python permettant de calculer ce nombre e\mathrm{e} pour plusieurs valeurs de nn à l'aide d'une fonction calcul(n).

  12. L'algorithme fonctionne avec un simple élément return.

Lors de votre visite sur notre site, NumWorks a besoin de déposer des "cookies" ou d'utiliser d'autres technologies pour recueillir des données vous concernant afin de :

A l'exception des Cookies essentiels au fonctionnement du site, NumWorks vous laisse le choix : vous pouvez accepter les Cookies de mesure d'audience en cliquant sur le bouton "Accepter et continuer", ou refuser ces Cookies en cliquant sur le bouton "Continuer sans accepter" ou en continuant votre navigation. Vous pourrez mettre à jour votre choix à tout moment en cliquant sur le lien "Gérer mes cookies" en bas de page. Pour plus d'informations, vous pouvez consulter notre politique de cookies.