Représentation graphique d’une suite mathématique

Nous introduisons la suite \(a_n\) définie par :

\[ a_n = \frac{3n-5}{2n+2} \]

où \(a_n\) est un nombre réel et \(n\) un entier positif.

Nous pouvons calculer la liste des \(N\) premiers éléments de cette suite avec une fonction et une compréhension de liste :

# Nombre de termes
N = 25

# Définition de la fonction F
def F(n):
    ''' Retourne l'élément Sn de la suite '''
    return (3 * n - 5) / (2 * n + 2)

# Liste des éléments
liste_elements = [F(k) for k in range(N)]

Dans ce cas, la suite n’est qu’une version discrète de la fonction F. Nous pouvons représenter sur un même graphique les éléments de la suite et la fonction :

# Import des modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Tracé de la fonction
x = np.linspace(0, N)
plt.plot(x, F(x))

# Tracé des éléments de la suite
plt.plot(range(N), liste_elements, 'og')
plt.show()

Pour illustrer la façon donc chaque élément est calculé, on peut relier l’argument de la fonction et son image par un segment :

# Tracé de la fonction
x = np.linspace(0, N)
plt.plot(x, F(x))

# Tracé des éléments de la suite
plt.plot(range(N), liste_elements, 'og')

# Tracé de la ligne y = 0
plt.plot([0, N], [0, 0], 'g')

# Tracé des segments
for k in range(N):
    plt.plot([k, k], [0, F(k)], 'k')

plt.show()

Un peu plus intéressant, introduisons maintenant la suite \(u_n\) définie par récurrence :

\[ u_{n+1} = u_n - \ln{u_n} \]

Une écriture équivalente est :

\[ u_{n+1} = G(u_n), \ \text{avec} \ G(x) = x - \ln{x} \]

Ainsi, le terme \(n+1\) est trouvé en prenant l’image par la fonction \(G\) du terme \(n\). Supposons que \(u_0=10\), on peut alors calculer \(u_1\) :

# Initialisation de la suite
u0 = 10

# Définition de la fonction G
def G(x):
    return x - np.log(x)

# Calcul des termes suivants
u1 = G(u0)
u2 = G(u1)

# Affichage
print(u1)
print(u2)

7.697414907005954
5.656530360877891

On peut illustrer cela sur le graphique suivant. D’abord, on trace la bissectrice \(y=x\) et la fonction \(G\). Ensuite, pour trouver \(u_1\) :

1. on place le point \(U_0 \ (x=u_0, y=u_0)\) sur la bissectrice

2. on place le point \(U_{01} \ (x=u_0, y=G(u_0)=u_1)\) sur la fonction \(G\) en traçant une ligne verticale depuis le point \(U_0\)

Pour trouver le point suivant :

3. on place le point \(U_1 \ (x=u_1, y=u_1)\) sur la bissectrice en traçant une ligne horizontale depuis le point \(U_{01}\)

4. on place le point \(U_{12} \ (x=u_1, y=G(u_1)=u_2)\) sur la fonction \(G\) en traçant une ligne verticale depuis le point \(U_1\)

et ainsi de suite …

# Limites des abscisses
xb = 1e-3
xe = 12

# Tracé de la bissectrice et de la fonction G
x = np.linspace(xb, xe)
plt.plot(x, x)
plt.plot(x, G(x))

# Étape 1 : point U0
plt.plot([u0], [u0], 'og')

# Étape 2 : image du point U0 avec une ligne 
#   verticale -> U_01
u1 = G(u0)
plt.plot([u0, u0], [u0, u1], 'k')
plt.plot([u0], [u1], 'og')

# Étape 3 : placer le point U1 sur la bissectrice 
#   avec une ligne horizontale depuis U_01
plt.plot([u0, u1], [u1, u1], 'k')
plt.plot([u1], [u1], 'og')

# Étape 4 : image du point U1 avec une ligne 
#   verticale -> U_12
u2 = G(u1)
plt.plot([u1, u1], [u1, u2], 'k')
plt.plot([u1], [u2], 'og')

plt.show()

On voit que cette visualisation peut se généraliser à N points avec une boucle for :

# Limites des abscisses et nombre de récurrence
xb = 1e-3
xe = 12
N = 10

# Tracé de la bissectrice et de la fonction G
x = np.linspace(xb, xe)
plt.plot(x, x)
plt.plot(x, G(x))

# Initialisation
plt.plot([u0], [u0], 'og')

# Récurrence
for k in range(N):
    # Étape 2 : image du point U0 avec une ligne 
    #   verticale -> U_01
    u1 = G(u0)
    plt.plot([u0, u0], [u0, u1], 'k')
    plt.plot([u0], [u1], 'og')
    # Étape 3 : placer le point U1 sur la bissectrice 
    #   avec une ligne horizontale depuis U_01
    plt.plot([u0, u1], [u1, u1], 'k')
    plt.plot([u1], [u1], 'og')
    # Récurrence :
    u0 = u1

On voit que la suite tend vers une limite finie.