TP : implanter la fonction exponentielle (4/5)

TP : implanter la fonction exponentielle (4/5)#

Partie 4 : calcul de l’exponentielle avec une précision relative fixée ♣#

Dans la partie 2, vous avez implanté une fonction expRang qui calcule une approximation de l’exponentielle en tronquant la somme à un certain rang décidé à l’avance. Cependant le rang nécessaire pour obtenir une bonne précision dépend du nombre réel \(x\) pour lequel on veut calculer \(e^x\). On cherche maintenant à calculer une approximation de l’exponentielle en fixant la précision et non plus le rang. Pour cela on va écrire une nouvelle fonction d’approximation de l’exponentielle, dans laquelle le rang auquel on arrête la somme ne sera pas décidé à l’avance, mais dépendra de l’évolution du calcul qu’on est en train de faire.

Commencez par copier-coller dans les quatre cellules suivantes vos fonctions puissance et factorielle de la partie 1 ainsi que egal de la partie 3:

### BEGIN SOLUTION
def puissance( x, n):
    r = 1
    for i in range(n):
        r *= x
    return r
### END SOLUTION

### BEGIN SOLUTION
def factorielle(n):
    r = 1
    for i in range(1, n+1):
        r *= i
    return r
### END SOLUTION

### BEGIN SOLUTION
def egal(x, y, epsilon):
    v = abs(x-y)
    return ((v < epsilon * abs(x)) and (v < epsilon * abs(y)))
### END SOLUTION

Implantez une nouvelle fonction d’approximation de l’exponentielle qui somme les termes \(\frac{x^i}{i!}\) jusqu’à ce que le prochain terme à ajouter ne modifie pas la valeur de la somme, selon la précision donnée :

def expPrecision(x, epsilon):
    """ Calcul de la fonction exponentielle à precision fixée
     * Parametre x : un nombre flottant
     * Parametre epsilon un nombre flottant
     * Retourne e^x avec précision epsilon
    """
    ### BEGIN SOLUTION
    e1 = 0
    e2 = 1
    i = 1
    while(not egal(e1,e2,epsilon)):
        e1 = e2
        e2 += puissance(x,i) / factorielle(i)
        i += 1
    return e2
    ### END SOLUTION

epsilon = 0.000000001

epsilon = 1e-9

TODO ca marche pas#

Le calcul suivant devrait renvoyer \(2.718 281 828 459\) :

expPrecision(1, epsilon)

2.7182818282861687

Il n’y a pas forcément suffisament de chiffres significatifs affichés pour le vérifier. Faisons à la place un test :

assert( abs( expPrecision(1, epsilon) - 2.718281828459 ) < epsilon )

Notre test d’arrêt ne garantit en fait pas d’obtenir une précision de epsilon : même si le terme suivant est plus petit que epsilon, l’accumulation de tous les termes suivants pourrait largement dépasser epsilon, comme dans les exemples suivants :

assert( abs(expPrecision(3, epsilon) - 20.085536923 ) < 5*epsilon )

assert( abs( expPrecision(5, epsilon) - 148.413159102 ) < 50*epsilon )

Comparez vos résultats avec la fonction exp de python :

import math

math.exp(5)

148.4131591025766

math.exp(3)

20.085536923187668

Bilan de la partie 4#

Très bien, vous avez implanté le calcul de la fonction exponentielle à précision fixée. Maintenant étudions sa performance en calculant son temps d’exécution :

import time
start = time.time()
expPrecision(10, 0.00000001)
print(time.time() - start)

0.0001652240753173828

Dans la partie 5, vous tenterez d’optimiser cette implantation.

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