LYON 2003 PREMIER PROBLÈME. ϕ est continue sur [0, + [. dt existe pour tout élément n de N. > 0. De plus ϕ(0) > 0. Ainsi :

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "LYON 2003 PREMIER PROBLÈME. ϕ est continue sur [0, + [. dt existe pour tout élément n de N. > 0. De plus ϕ(0) > 0. Ainsi :"

Transcription

1 Jean-François COSSUTTA. Lycée Marcelin Berhelo Sain Maur 94. LYON 3 PREMIER PROBLÈME PARTIE I : Résulas généraux sur ϕ e J n. Les foncions e sin son coninues sur ], + [. Par produi ϕ es coninue sur ], + [. sin sin = donc lim =. Alors lim ϕ = = ϕ e ϕ es coninue à droie en ϕ es coninue sur [, + [. Alors pour ou élémen n de N ϕ n es coninue sur [, + [ donc sur [, ], ce qui suffi pour dire que : J n =. a. ], ], sin > donc ], ], ϕ = sin ϕ n d exise pour ou élémen n de N. >. De plus ϕ >. Ainsi : ϕ es sricemen posiive sur [, ]. ϕ es dérivable sur ], + [ e ], + [, ϕ = cos sin. Posons [, ], ψ = cos sin. ψ es dérivable sur [, ] e [, ], ψ = cos sin cos = sin. Alors ψ es coninue sur [, ] e ], ], ψ < donc ψ es sricemen décroissane sur [, ]. Comme ψ =, ], ], ψ <. Par conséquen ], ], ϕ = ψ <. ϕ es coninue sur [, ] e ], ], ϕ <. Ainsi : ϕ es sricemen décroissane sur [, ]. b. Soi un élémen de ], ]. Ce qui précède donne < ϕ < ϕ =. Donc ϕ = ϕ <. Soi un élémen de ], + ]. sin donc ϕ = sin <. Finalemen : ], + [, ϕ <.

2 3. a. Posons : [, + [, f = sin +. f es deux fois dérivable sur [, + [. [, + [, f = cos + e f = sin +. f es posiive sur [, + [ donc f es croissane sur [, + [. Comme f =, f es posiive sur [, + [. f es alors croissane sur [, + [ e comme f =, f es posiive sur [, + [. Ainsi : [, + [, sin + ou [, + [, sin. Alors ], + [, ϕ = sin. Comme ϕ = = on a : [, + [, ϕ. b. Soi n un élémen de N. [, ], ϕ donc [, ], ϕ n n. En inégran il vien : J n = ] n n n+ ϕ d d = [ = Par conséquen : n + n + n N, J n n + PARTIE II : Eude de I. a. Soi x un élémen de [, + [. Une inégraion par paries simple avec u = e v = sin donne : x [ ] x sin x d = cos x sin cos x cos d ou d = x Finalemen : x [, + [, b. x [, + [, cos x x x Comme x sin d = cos cos x x x cos d. cos lim =, le héorème d encadremen donne x + x lim x cos d. cos x x + x Ainsi x cos cos x adme une limie finie en + ce qui perme de dire que les inégrales x cos e d son de même naure. Monrons la convergence de cee dernière inégrale. x [, + [, cos x + x x e d converge. généralisées de foncions posiives donnen alors la convergence de cos d. Donc cos Ceci achève alors de monrer que d es absolumen convergene donc convergene. sin d converge. =. sin Les règles de comparaisons sur les inégrales d

3 3 Ainsi K = ϕ d converge. Comme J = K = ϕ d e I = ϕ d exise alors I = ϕ d convergen. ϕ d converge.. a. [, + [, sin donc [, + [, sin sin = sin = cos. [, + [, sin cos. b. Uilisons une méhode analogue à celle de.a. pour obenir la convergence de cos d. cos sin x Alors d = x x [, + [, sin x x x cos d ou de Soi x un élémen de [, + [. Une inégraion par paries simple avec u = e v = cos donne : x [ ] x cos sin x d = sin d x sin x sin + d. sin x e lim =, par encadremen il vien lim =. x + x x + x sin x Ainsi x sin admen une limie finie en + ce qui perme de dire que les inégrales x + cos + sin d e d son de même naure. Monrons la convergence de cee dernière inégrale. x [, + [, sin x x x e d converge. Les règles de comparaisons sur les inégrales généralisées de foncions posiives donnen alors la convergence de sin d. Donc sin d es absolumen convergene donc convergene. Ceci achève alors de monrer que sin c. [, + [, ϕ = d diverge e sin cos cos d converge. Ainsi : cos = cos. d converge donc d converge. cos d diverge. Les règles de comparaisons sur les inégrales généralisées de foncions posiives donnen alors la divergence + sin + sin de d. d diverge alors égalemen.

4 4 L inégrale I n es pas absolumen convergene. PARTIE III : Eude de I n pour n. a Soi n un élémen de [, + [. ϕ n es coninue sur [, + [ e [, + [, ϕ n = La convergence de posiives donnen alors la convergence de Ainsi sin n n n n d n e les règles de comparaisons sur les inégrales généralisées de foncions ϕ n d. ϕ n d es absolumen convegene donc convergene. Pour ou élémen n de [, + [ l inégrale K n es convergene. b. Soi n un élémen de [, + [. Comme K n es absolumen convergene : K n = ϕ n d ϕ n d. De plus [, + [, ϕ n n e n d converge donc : K n n d. x [ ] x n d = lim x + n d = lim x + n n = lim x + n x n + n Par conséquen K n n..a. Soi n un élémen de [, + [. J n+ J n = ϕ n+ ϕ n d = n [, + [, K n n ϕ n ϕ d. = n Or [, ], sin = ϕ ϕ ϕ =. Par conséquen : [, ], ϕ n e ϕ. Alors [, ], ϕ n ϕ e ainsi : Jn+ J n = Finalemen : n [, + [, J n+ J n. ϕ n ϕ d. La suie J n n es décroissane. b. n [, + [, [, ], ϕ n donc n [, + [, Jn = La suie J n n es décroissane e minorée par zéro donc elle converge. ϕ n d.

5 5 La suie J n n es convergene. c. Soien a un élémen de ], [ e n un élémen de [, + [. ϕ es décroissane, posiive e majorée par sur [, ]. Par conséquen [, a], ϕ e [a, ], ϕ ϕa. Ainsi [, a], ϕ n n n. e [a, ], ϕ ϕa Alors a a n ϕ d d = a e a a n n n ϕ d ϕa d = a ϕa n [, + [, a ], [, a n n n. ϕ d a e ϕ d a ϕa a d. Soi a un élémen de ], [. n [, + [, J n = Donc n [, + [, J n a + a ϕa n Or a n n n n. ϕ d = ϕ d + ϕ d a + a ϕa. lim J n n = l e lim ϕa = car ϕa <. En passan à la limie dans on obien l a. n + n + a ], [, l a a En faisan endre a vers dans l encadremen précéden on obien l =. l =, donc la suie J n n converge vers 3.a. Pour ou n dans [, + [, J n = + n n ϕ d e Kn = ϕ d convergen donc : pour ou élémen n de [, + [, I n = 3.b. n N, I n = J n + K n J n + K n J n + n lim J n = e n + lim n + = alors, par encadremen on obien : n ϕ n d converge. lim I n =. n + PARTIE IV : Eude de la série de erme général I n. Soi p un élémen de N.

6 6 K p + K p+ = + p + p+ p ϕ d + ϕ d = ϕ + ϕ d Or [, + [, ϕ p e [, + [, + ϕ car ], + [, ϕ. Par conséquen [, + [ ϕ p + p + ϕ donc ϕ + ϕ d. p N, K p + K p+.. Soi N un élémen de N. p N, K p + K p+ = I p J p + I p+ J p+. Donc p N, I p + I p+ J p + J p+. En somman de à N on obien : N N, N p= I p + I p+ N p= J p + J p+. 3. Soi N un élmen de N. En uilisan I.3.b e IV. on obien : N+ N N N I p = I p + I p+ J p + J p+ p + + = p + p= p= La série de erme général p vers +. Ce qui suffi pour dire que : p= p= N+ es divergene e à erme posiifs donc la suie de ses sommes parielles end lim N + N+ p=3 N+ = + e ainsi p lim I p = +. N + p= Ceci suffi pour dire que la suie des sommes parielles de la série de erme général I p ne converge pas. Alors p=3 p La série de erme général I n diverge.

7 7 SECOND PROBLÈME PARTIE I : Inverse généralisé d un endomorphisme symérique. f es non inversible donc f n es pas bijecive. Comme f es un endomorphisme de E, qui es de dimension finie, f n es pas injecive. Son noyau n es donc pas rédui à E donc es valeur propre de f. f es diagonalisable car f es un endomorphisme symérique. Supposons que soi la seule valeur propre de E. Alors le sous-espace propre de f associé à es E donc Ker f = E e f es l endomorphisme nul de E ce qui conredi l hypohèse. es valeur propre de f e f adme au moins une valeur propre non nulle.. a. Tou cela es du cours. Soi x un élémen de E f λ e y un élémen de E f µ. fx = λ x e fy = µ y. λ < x, y >=< λ x, y >=< fx, y >=< x, fy >=< x, µ y >= µ < x, y > f es symérique. x E f λ, y E f µ, λ < x, y >= µ < x, y >. b. Soien λ e µ deux valeurs propres disinces de f. x E f λ, y E f µ, λ < x, y >= µ < x, y > donc x E f λ, y E f µ, λ µ < x, y >=. Comme λ µ n es pas nul : x E f λ, y E f µ, < x, y >=. E f λ e E f µ son donc orhogonaux. Les sous-espaces propres de f son deux à deux orhogonaux. 3. Soien x un élémen de Ker f e y un élémen de Im f. fx = E e il exise un élémen de E el que y = f. < x, y >=< x, f >=< fx, >=< E, >=. x Ker f, y Im f, < x, y >= donc Ker f e Im f son orhogonaux. En pariculier leur inersecion es { E }. Or, d après le héorème du rang, dim E = dim Ker f +dim Im f. Comme E es de dimension finie ceci achève de prouver que Ker f e Im f son supplémenaires. Ker f e Im f son supplémenaires orhogonaux dans E.

8 8 Remarque Ker f = Im f e Im f = Ker f. 4. a. f es diagonalisable e adme k + valeurs propres deux à deux disinces λ, λ,..., λ k. Par conséquen : E = E f λ E f λ E f λ k. Ce qui signifie que : pour ou élémen x de E, il exise un unique k + -uple x, x,..., x k de E f λ E f λ E f λ k el que x = x + x + + x k. b. Soi j un élémen de [, k ] e soi x un élémen de E. x, x,..., x k es l unique k + -uple de E f λ E f λ E f λ k el que x = x l. p j x = p j x l = k p j x l. l= l= x j apparien à E f λ j donc p j x j = x j. Soi l un élémen de [, k ] disinc de j. x l apparien à E f λ l qui es orhogonal à E f λ j donc qui es conenu dans l orhogonal de E f λ j. Alors p j x l = E. Finalemen p j x = k px l = x j. l= Si j es dans [, k ], si x es dans E e si x, x,..., x k es l unique k + -uple de E f λ E f λ E f λ k el que x = x + x + + x k alors : p j x = x j. l= En reprenan les noaions précèdenes on a : Id E x = x = ceci pour ou x dans E. Par conséquen : k l= Id E = p + p + + p k. x l = k l= p l x = p + p + + p k x e 5.a. Soien i e j deux élémens disincs de [, k ]. Soi x un élémen de E. Soi x, x,..., x k l unique k + -uple de E f λ E f λ E f λ k el que x = x l. p i p j x = p i pj x = p i x j. j éan différen de i, p i x j = E car x j apparien à l orhogonal de E f λ i. Finalemen x E, p i p j x = E. Par conséquen : l= i, j [, k ], i j p i p j = LE.

9 9 b. Soi x un élémen de E e soi x, x,..., x k l unique k + -uple de E f λ E f λ E f λ k el que x = x l. l= fx = f x l = l= fx l = λ l x l = λ l p l x = λ l p l x = λ l p l x λ =. l= Donc : x E, fx = λ l p l x. Alors : l= l= l= l= l= f = λ l p l = λ p + λ p + + λ k p k. l= Remarque Il es aisé de monré que : r N, f r = λ l p r l = λ p r + λ p r + + λ k p r k. c. Soi x un élémen de E e soi x, x,..., x k l unique k + -uple de E f λ E f λ E f λ k el que x = x l. 6. a. f = l= x apparien à E f λ donc à Ker f. Posons y = l [, k ], λ l donc y = x l = l= Ainsi y apparien à l image de f. l= l= x l e monons que y apparien à Im f. l= λ l x l λ l = l= fx l = f λ l l= x l. λ l On a donc x = x + y avec x dans Ker f e y dans Im f. Ceci suffi pour dire que px = y. Donc px = x l = p l x = p l x e ceci pour ou élémen x de E. Alors : Remarque l= l= l= p = p l = p + p + + p k. l= Noons que nous avons monré que E f λ E f λ E f λ k es conenu dans Im f. En fai il n es pas difficle de voir que E f λ E f λ E f λ k = Im f. λ i p i e f = i= i= j= λ j p j. f f = λ i p i j= p j = λ j i= j= λi p i p j = λ j i= j= Rappelons que i [, k ], p i p i = p i e que i, j [, k ], i j p i p j = LE. Alors : f f = i= λi p i = λ i p i = p. i= λi p i p j. λ j

10 f f = p i = p. i= b. Soien x e y deux élémens de E. fx py = fx f f y = fx f f y = f x f y. Ainsi on a fx = py si e seulemen si f x f y = E, ou si e seulemen si x f y apparien au noyau de f. x, y E, fx = py x f y Ker f. 7. a. Soi y un élémen de E. Im f éan un sous-espace vecoriel de E le cours sur les projecions orhogonales monre que Min z Im f z y exise e que la projecion orhogonale py de y sur Im f es le seul élémen de ce sous-espace el que py y = Min z Im f z y. Alors Min fx y exise e la projecion orhogonale py de y sur Im f es le seul élémen de ce sousespace el que py y = Min fx y. x E x E Dès lors soi x un élémen de E. fx es de ou évidence un élémen de Im f. Ainsi fx y = Min x E fx y si e seulemen si fx = py donc si e seulemens si x f y es un élémen de Ker f. Si x e y son deux élémens de E : Min fz y exise ; z E fx y = Min z E fz y x f y Ker f. b. f y f y = E donc f y f y apparien alors à Ker f e ainsi : f f y y = Min fz y. z E Monrons alors f y es LE veceur x de E de plus peie norme vérifian fx y = Min fz y. z E Version Ker f. Soi x un aure élémen de E el que fx y = Min z E fz y. Alors x f y apparien à Monrons que f y apparien à Im f. l [, k ], p l y E f λ l donc l [, k ], λ l p l y E f λ l. Alors f y apparien à E f λ E f λ E f λ k qui es conenu dans Im f. f y Im f. x f y apparien à Ker f, f y apparien à Im f e Ker f e Im f son orhogonaux donc x f y e f y son orhogonaux.

11 Le héorème de pyhagore donne x f y + f y = x f y + f y = x. Alors f y x f y + f y = x. Donc f y x. Mieux f y < x si x es différen de f y. Si y es dans E, f y es le veceur x de E de plus peie norme vérifian fx y = Min fz y. z E Version Noons S l ensemble des élémens x de E els que fx y = Min fz y. z E S = {x E x f y Ker f} = {f y + ; Ker f} = {f y ; Ker f} non? On cherche x dans S el que x = Min x S x. Cela revien à chercher dans Ker f el que f y = Min Ker f f y. Le cours sur les projecions orhogonales monre que la projecion orhogonale u de f y sur Ker f es l unique élémen de Ker f el que f y u = Min f y. Ker f Donc f y u es l unique élémen de S el f y u = Min x S x. Comme f y apparien à Im f qui es l orhogonale de Ker f, sa projecion orhogonale u sur Ker f es nulle. Ainsi f y = f y u es l unique élémen de S el f y = f y u = Min x S x. PARTIE II : Applicaion à un exemple. La marice A de f dans la base orhonormale B es symérique donc f es symérique. La somme de la deuxième colonne e de la quarième colonne de A es nulle donc fe + fe 4 = E ou fe + e 4 = E. Ainsi e + e 4 es un élémen non nul de Ker f. f n es pas injecive donc pas inversible. La marice A n éan pas la marice nulle, f n es pas l endomorphisme nul de E. f es un endomorphisme non nul e non inversible de E.. Soi λ un élémen de R. Cherchons une réduie de Gauss de A λ I 3. Les opéraions L L 3 e L L 3 3 λ 3 λ λ λ ransforme A λ I 3 = en 3 λ 3 λ λ λ Les opéraions L 3 L λ L e L 4 L 4 + λ L ransforme cee dernière marice en 3 λ λ B λ = 3 λ λ

12 λ es une valeur propre de A si e seulemen si A λ I 3 n es pas inversible, c es à dire si e seulemen si B λ n es pas inversible. B λ éan riangulaire supérieure elle es non inversible si e seulemen si l un des coefficiens de sa diagonale es nul. Alors λ es valeur propre de A si e seulemen si 3 λ = ou λ = ; c es à dire si e seulemen si 3 λ = ou 3 λ = ou λ = ou λ =. Les valeurs propres de A son donc, e 4. f adme exacemen 3 valeurs propres disinces : λ =, λ = e λ = D après la première parie : f = λ p + λ p = p + 4 p. Alors : A = M + 4 M. 4. a. Soi x un élemen de E de coordonnées x, x, x 3, x 4 dans la base B. 3 x x x x 3 = x u E f λ x = 4 3 x x 4 = 3 x 3 x 3 x x 3 = x 4 x 4 x 3 x 4 =. u E f λ { x3 = x x 4 = 3 x = 3 x x 3 = x e x = x 4 = E f λ es donc la droie vecorielle engendrée par v = e e 3. v = v v = e e 3 es un veceur uniaire de E f λ. E f λ es de dimension e v = e e 3 es un élémen de E f λ el que v =. b. Soi x un élémen de E. p x E f λ donc il exise un réel γ el que p x = γ v. x p x apparien à l orhogonal de E f λ donc es orhogonal à v. Ainsi =< x p x, v >=< x, v > < p x, v >=< x, v > < γ v, v >=< x, v > γ v. =< x, v > γ. Ainsi γ =< x, v > e p x =< x, v > v. x E, p x =< x, v > v. c. Soi x un élémen de E de coordonnées x, x, x 3, x 4 dans la base B. < x, v >=< x e + x e + x 3 e 3 + x 4 e 4, e e 3 >= x x 3

13 3 p x =< x, v > v = x x 3 e e 3. Alors p e = e e 3, p e = E, p e 3 = e e 3 e p e 4 = E. Donc : M =. 5. Soi A la marice de f dans la base B. f = λ p + λ p = p + 4 p. Donc A = M + 4 M. A = M + 4 M donne M = 4 A M e ainsi A = 4 A 3 4 M. 3 A = Finalemen : La marice de f relaivemen à la base B es : A =

Fonction dont la variable est borne d intégration

Fonction dont la variable est borne d intégration [hp://mp.cpgedpydelome.fr] édié le 1 jille 14 Enoncés 1 Foncion don la variable es borne d inégraion Eercice 1 [ 1987 ] [correcion] Soi f : R R ne foncion conine. Jsifier qe les foncions g : R R sivanes

Plus en détail

Exemples de résolutions d équations différentielles

Exemples de résolutions d équations différentielles Exemples de résoluions d équaions différenielles Table des maières 1 Définiions 1 Sans second membre 1.1 Exemple.................................................. 1 3 Avec second membre 3.1 Exemple..................................................

Plus en détail

Texte Ruine d une compagnie d assurance

Texte Ruine d une compagnie d assurance Page n 1. Texe Ruine d une compagnie d assurance Une nouvelle compagnie d assurance veu enrer sur le marché. Elle souhaie évaluer sa probabilié de faillie en foncion du capial iniial invesi. On suppose

Plus en détail

TD/TP : Taux d un emprunt (méthode de Newton)

TD/TP : Taux d un emprunt (méthode de Newton) TD/TP : Taux d un emprun (méhode de Newon) 1 On s inéresse à des calculs relaifs à des remboursemens d empruns 1. On noera C 0 la somme emprunée, M la somme remboursée chaque mois (mensualié), le aux mensuel

Plus en détail

2. Quelle est la valeur de la prime de l option américaine correspondante? Utilisez pour cela la technique dite de remontée de l arbre.

2. Quelle est la valeur de la prime de l option américaine correspondante? Utilisez pour cela la technique dite de remontée de l arbre. 1 Examen. 1.1 Prime d une opion sur un fuure On considère une opion à 85 jours sur un fuure de nominal 18 francs, e don le prix d exercice es 175 francs. Le aux d inérê (coninu) du marché monéaire es 6%

Plus en détail

Les circuits électriques en régime transitoire

Les circuits électriques en régime transitoire Les circuis élecriques en régime ransioire 1 Inroducion 1.1 Définiions 1.1.1 égime saionnaire Un régime saionnaire es caracérisé par des grandeurs indépendanes du emps. Un circui en couran coninu es donc

Plus en détail

Calcul Stochastique 2 Annie Millet

Calcul Stochastique 2 Annie Millet M - Mahémaiques Appliquées à l Économie e à la Finance Universié Paris 1 Spécialié : Modélisaion e Méhodes Mahémaiques en Économie e Finance Calcul Sochasique Annie Mille 15 14 13 1 11 1 9 8 7 6 5 4 3

Plus en détail

Exo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.

Exo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin. Exo7 Matrice d une application linéaire Corrections d Arnaud odin. Exercice Soit R muni de la base canonique = ( i, j). Soit f : R R la projection sur l axe des abscisses R i parallèlement à R( i + j).

Plus en détail

Résolution d équations non linéaires

Résolution d équations non linéaires Analyse Numérique Résolution d équations non linéaires Said EL HAJJI et Touria GHEMIRES Université Mohammed V - Agdal. Faculté des Sciences Département de Mathématiques. Laboratoire de Mathématiques, Informatique

Plus en détail

Correction de l examen de la première session

Correction de l examen de la première session de l examen de la première session Julian Tugaut, Franck Licini, Didier Vincent Si vous trouvez des erreurs de Français ou de mathématiques ou bien si vous avez des questions et/ou des suggestions, envoyez-moi

Plus en détail

Rappels théoriques. -TP- Modulations digitales ASK - FSK. Première partie 1 INTRODUCTION

Rappels théoriques. -TP- Modulations digitales ASK - FSK. Première partie 1 INTRODUCTION 2 IUT Blois Déparemen GTR J.M. Giraul, O. Bou Maar, D. Ceron M. Richard, P. Sevesre e M. Leberre. -TP- Modulaions digiales ASK - FSK IUT Blois Déparemen du Génie des Télécommunicaions e des Réseaux. Le

Plus en détail

CHAPITRE 13. EXERCICES 13.2 1.a) 20,32 ± 0,055 b) 97,75 ± 0,4535 c) 1953,125 ± 23,4375. 2.±0,36π cm 3

CHAPITRE 13. EXERCICES 13.2 1.a) 20,32 ± 0,055 b) 97,75 ± 0,4535 c) 1953,125 ± 23,4375. 2.±0,36π cm 3 Chapire Eercices de snhèse 6 CHAPITRE EXERCICES..a), ±,55 b) 97,75 ±,455 c) 95,5 ±,475.±,6π cm.a) 44,, erreur absolue de,5 e erreur relaive de, % b) 5,56, erreur absolue de,5 e erreur relaive de,9 % 4.a)

Plus en détail

NOTATIONS PRÉLIMINAIRES

NOTATIONS PRÉLIMINAIRES Pour le Jeudi 14 Octobre 2010 NOTATIONS Soit V un espace vectoriel réel ; l'espace vectoriel des endomorphismes de l'espace vectoriel V est désigné par L(V ). Soit f un endomorphisme de l'espace vectoriel

Plus en détail

Problème 1 : applications du plan affine

Problème 1 : applications du plan affine Problème 1 : applications du plan affine Notations On désigne par GL 2 (R) l ensemble des matrices 2 2 inversibles à coefficients réels. Soit un plan affine P muni d un repère (O, I, J). Les coordonnées

Plus en détail

Non-résonance entre les deux premières valeurs propres d un problème quasi-linéaire

Non-résonance entre les deux premières valeurs propres d un problème quasi-linéaire Non-résonance enre les deux premières valeurs propres d un problème quasi-linéaire AREl Amrouss MMoussaoui Absrac We consider he quasilinear Dirichle boundary value problem (φ p (u )) = f(u)+h(x),u(a)=u(b)=0,

Plus en détail

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels Exercice 1 On considére le sous-espace vectoriel F de R formé des solutions du système suivant : x1 x 2 x 3 + 2x = 0 E 1 x 1 + 2x 2 + x 3

Plus en détail

Finance 1 Université d Evry Val d Essonne. Séance 2. Philippe PRIAULET

Finance 1 Université d Evry Val d Essonne. Séance 2. Philippe PRIAULET Finance 1 Universié d Evry Val d Essonne éance 2 Philippe PRIAULET Plan du cours Les opions Définiion e Caracérisiques Terminologie, convenion e coaion Les différens payoffs Le levier implicie Exemple

Plus en détail

VA(1+r) = C 1. VA = C 1 v 1

VA(1+r) = C 1. VA = C 1 v 1 Universié Libre de Bruxelles Solvay Business School La valeur acuelle André Farber Novembre 2005. Inroducion Supposons d abord que le emps soi limié à une période e que les cash flows fuurs (les flux monéaires)

Plus en détail

Capes 2002 - Première épreuve

Capes 2002 - Première épreuve Cette correction a été rédigée par Frédéric Bayart. Si vous avez des remarques à faire, ou pour signaler des erreurs, n hésitez pas à écrire à : mathweb@free.fr Mots-clés : équation fonctionnelle, série

Plus en détail

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015 Énoncé Soit V un espace vectoriel réel. L espace vectoriel des endomorphismes de V est désigné par L(V ). Lorsque f L(V ) et k N, on désigne par f 0 = Id V, f k = f k f la composée de f avec lui même k

Plus en détail

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites Suites numériques 4 1 Autres recettes pour calculer les limites La propriété suivante permet de calculer certaines limites comme on verra dans les exemples qui suivent. Propriété 1. Si u n l et fx) est

Plus en détail

Continuité en un point

Continuité en un point DOCUMENT 4 Continuité en un point En général, D f désigne l ensemble de définition de la fonction f et on supposera toujours que cet ensemble est inclus dans R. Toutes les fonctions considérées sont à

Plus en détail

I. Polynômes de Tchebychev

I. Polynômes de Tchebychev Première épreuve CCP filière MP I. Polynômes de Tchebychev ( ) 1.a) Tout réel θ vérifie cos(nθ) = Re ((cos θ + i sin θ) n ) = Re Cn k (cos θ) n k i k (sin θ) k Or i k est réel quand k est pair et imaginaire

Plus en détail

La rentabilité des investissements

La rentabilité des investissements La renabilié des invesissemens Inroducion Difficulé d évaluer des invesissemens TI : problème de l idenificaion des bénéfices, des coûs (absence de saisiques empiriques) problème des bénéfices Inangibles

Plus en détail

CHAPITRE I : Cinématique du point matériel

CHAPITRE I : Cinématique du point matériel I. 1 CHAPITRE I : Cinémaique du poin maériel I.1 : Inroducion La plupar des objes éudiés par les physiciens son en mouvemen : depuis les paricules élémenaires elles que les élecrons, les proons e les neurons

Plus en détail

MATHEMATIQUES FINANCIERES

MATHEMATIQUES FINANCIERES MATHEMATIQUES FINANCIERES LES ANNUITES INTRODUCTION : Exemple 1 : Une personne veu acquérir une maison pour 60000000 DH, pour cela, elle place annuellemen au CIH une de 5000000 DH. Bu : Consiuer un capial

Plus en détail

Impact du vieillissement démographique sur l impôt prélevé sur les retraits des régimes privés de retraite

Impact du vieillissement démographique sur l impôt prélevé sur les retraits des régimes privés de retraite DOCUMENT DE TRAVAIL 2003-12 Impac du vieillissemen démographique sur l impô prélevé sur les rerais des régimes privés de reraie Séphane Girard Direcion de l analyse e du suivi des finances publiques Ce

Plus en détail

Mathématiques financières. Peter Tankov

Mathématiques financières. Peter Tankov Mahémaiques financières Peer ankov Maser ISIFAR Ediion 13-14 Preface Objecifs du cours L obje de ce cours es la modélisaion financière en emps coninu. L objecif es d un coé de comprendre les bases de

Plus en détail

THÈSE. Pour l obtention du grade de Docteur de l Université de Paris I Panthéon-Sorbonne Discipline : Sciences Économiques

THÈSE. Pour l obtention du grade de Docteur de l Université de Paris I Panthéon-Sorbonne Discipline : Sciences Économiques Universié de Paris I Panhéon Sorbonne U.F.R. de Sciences Économiques Année 2011 Numéro aribué par la bibliohèque 2 0 1 1 P A 0 1 0 0 5 7 THÈSE Pour l obenion du grade de Doceur de l Universié de Paris

Plus en détail

Structures algébriques

Structures algébriques Structures algébriques 1. Lois de composition s Soit E un ensemble. Une loi de composition interne sur E est une application de E E dans E. Soient E et F deux ensembles. Une loi de composition externe

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 30 avril 2015 Enoncés 1

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 30 avril 2015 Enoncés 1 [http://mpcpgedupuydelomefr] édité le 3 avril 215 Enoncés 1 Exercice 1 [ 265 ] [correction] On note V l ensemble des matrices à coefficients entiers du type a b c d d a b c c d a b b c d a et G l ensemble

Plus en détail

Limites finies en un point

Limites finies en un point 8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo

Plus en détail

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale Chapitre 7 Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale Dans ce chapitre et le suivant, on montre deux applications importantes de la notion de différentiabilité : le théorème de l inversion

Plus en détail

Image d un intervalle par une fonction continue

Image d un intervalle par une fonction continue DOCUMENT 27 Image d un intervalle par une fonction continue La continuité d une fonction en un point est une propriété locale : une fonction est continue en un point x 0 si et seulement si sa restriction

Plus en détail

Relation entre la Volatilité Implicite et la Volatilité Réalisée.

Relation entre la Volatilité Implicite et la Volatilité Réalisée. Relaion enre la Volailié Implicie e la Volailié Réalisée. Le cas des séries avec la coinégraion fracionnaire. Rappor de Recherche Présené par : Mario Vázquez Velasco Direceur de Recherche : Benoî Perron

Plus en détail

Oscillations forcées en régime sinusoïdal.

Oscillations forcées en régime sinusoïdal. Conrôle des prérequis : Oscillaions forcées en régime sinusoïdal. - a- Rappeler l expression de la période en foncion de la pulsaion b- Donner l expression de la période propre d un circui RLC série -

Plus en détail

CAHIER 13-2000 ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS LA ZONE CFA : UNE MÉTHODE STRUCTURELLE D'AUTORÉGRESSION VECTORIELLE

CAHIER 13-2000 ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS LA ZONE CFA : UNE MÉTHODE STRUCTURELLE D'AUTORÉGRESSION VECTORIELLE CAHIER 13- ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS LA ZONE CFA : UNE MÉTHODE STRUCTURELLE D'AUTORÉGRESSION VECTORIELLE Jean-Michel BOSCO N'GOMA CAHIER 13- ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS

Plus en détail

Filtrage optimal. par Mohamed NAJIM Professeur à l École nationale supérieure d électronique et de radioélectricité de Bordeaux (ENSERB)

Filtrage optimal. par Mohamed NAJIM Professeur à l École nationale supérieure d électronique et de radioélectricité de Bordeaux (ENSERB) Filrage opimal par Mohamed NAJIM Professeur à l École naionale supérieure d élecronique e de radioélecricié de Bordeaux (ENSERB) Filre adapé Définiions Filre adapé dans le cas de brui blanc 3 3 Cas d un

Plus en détail

Continuité d une fonction de plusieurs variables

Continuité d une fonction de plusieurs variables Chapitre 2 Continuité d une fonction de plusieurs variables Maintenant qu on a défini la notion de limite pour des suites dans R n, la notion de continuité s étend sans problème à des fonctions de plusieurs

Plus en détail

Le produit semi-direct

Le produit semi-direct Le produit semi-direct Préparation à l agrégation de mathématiques Université de Nice - Sophia Antipolis Antoine Ducros Octobre 2007 Ce texte est consacré, comme son titre l indique, au produit semi-direct.

Plus en détail

Intégrales dépendant d un paramètre

Intégrales dépendant d un paramètre [hp://mp.cpgedupuydelome.fr] édié le 3 avril 5 Eocés Iégrales dépeda d u paramère Covergece domiée Exercice [ 9 ] [correcio] Calculer les limies des suies do les ermes gééraux so les suivas : a) u = π/4

Plus en détail

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mathématiques année 2011-2012 Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Ce que nous verrons dans ce chapitre : un exemple d équation différentielle y = f(y)

Plus en détail

Fonctions holomorphes

Fonctions holomorphes Université Joseph Fourier, Grenoble Maths en Ligne Fonctions holomorphes Christine Laurent-Thiébaut Ceci est le second volet de l étude des fonctions d une variable complexe, faisant suite au chapitre

Plus en détail

Le mode de fonctionnement des régimes en annuités. Secrétariat général du Conseil d orientation des retraites

Le mode de fonctionnement des régimes en annuités. Secrétariat général du Conseil d orientation des retraites CONSEIL D ORIENTATION DES RETRAITES Séance plénière du 28 janvier 2009 9 h 30 «Les différens modes d acquisiion des drois à la reraie en répariion : descripion e analyse comparaive des echniques uilisées»

Plus en détail

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes.

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. 1 Définitions, notations Calcul matriciel Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. On utilise aussi la notation m n pour le

Plus en détail

CHAPITRE 10. Jacobien, changement de coordonnées.

CHAPITRE 10. Jacobien, changement de coordonnées. CHAPITRE 10 Jacobien, changement de coordonnées ans ce chapitre, nous allons premièrement rappeler la définition du déterminant d une matrice Nous nous limiterons au cas des matrices d ordre 2 2et3 3,

Plus en détail

MIDI F-35. Canal MIDI 1 Mélodie Canal MIDI 2 Basse Canal MIDI 10 Batterie MIDI IN. Réception du canal MIDI = 1 Reproduit la mélodie.

MIDI F-35. Canal MIDI 1 Mélodie Canal MIDI 2 Basse Canal MIDI 10 Batterie MIDI IN. Réception du canal MIDI = 1 Reproduit la mélodie. / VARIATION/ ACCOMP PLAY/PAUSE REW TUNE/MIDI 3- LESSON 1 2 3 MIDI Qu es-ce que MIDI? MIDI es l acronyme de Musical Insrumen Digial Inerface, une norme inernaionale pour l échange de données musicales enre

Plus en détail

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours MSUR T INTÉGRATION N UN DIMNSION Notes de cours André Giroux Département de Mathématiques et Statistique Université de Montréal Mai 2004 Table des matières 1 INTRODUCTION 2 1.1 xercices.............................

Plus en détail

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Denis Vekemans R n est muni de l une des trois normes usuelles. 1,. 2 ou.. x 1 = i i n Toutes les normes de R n sont équivalentes. x i ; x 2

Plus en détail

rf( 1 f(x)x dx = O. ) U concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse

rf( 1 f(x)x dx = O. ) U concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse page 8 AGREGATIN de MATHEMATIQUES: 1991 1/5 externeanalyse concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse NTATINS ET DGFINITINS Dans tout le problème, R+ désigne l intervalle

Plus en détail

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48 Méthodes de Polytech Paris-UPMC - p. 1/48 Polynôme d interpolation de Preuve et polynôme de Calcul de l erreur d interpolation Étude de la formule d erreur Autres méthodes - p. 2/48 Polynôme d interpolation

Plus en détail

Article. «Les effets à long terme des fonds de pension» Pascal Belan, Philippe Michel et Bertrand Wigniolle

Article. «Les effets à long terme des fonds de pension» Pascal Belan, Philippe Michel et Bertrand Wigniolle Aricle «Les effes à long erme des fonds de pension» Pascal Belan, Philippe Michel e Berrand Wigniolle L'Acualié économique, vol 79, n 4, 003, p 457-480 Pour cier ce aricle, uiliser l'informaion suivane

Plus en détail

Intégration sur des espaces produits

Intégration sur des espaces produits Chapitre 5 Intégration sur des espaces produits 5.1 Produit de deux mesures Étant donnés deux espaces mesurés (Ω 1, F 1, µ 1 ) et (Ω 2, F 1, µ 2 ), le but de cette section est de construire une mesure

Plus en détail

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) Bernard Le Stum Université de Rennes 1 Version du 13 mars 2009 Table des matières 1 Fonctions partielles, courbes de niveau 1 2 Limites et continuité

Plus en détail

3 Approximation de solutions d équations

3 Approximation de solutions d équations 3 Approximation de solutions d équations Une équation scalaire a la forme générale f(x) =0où f est une fonction de IR dans IR. Un système de n équations à n inconnues peut aussi se mettre sous une telle

Plus en détail

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Université de Nice-Sophia Antipolis Mémoire de Master 1 de Mathématiques Année 2006-2007 Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Auteurs : Clémence MINAZZO - Kelsey RIDER Responsable

Plus en détail

DESSd ingéniérie mathématique Université d Evry Val d Essone Evaluations des produits nanciers

DESSd ingéniérie mathématique Université d Evry Val d Essone Evaluations des produits nanciers DESSd ingéniérie mahémaique Universié d Evry Val d Essone Evaluaions des produis nanciers Véronique Berger Cours Janvier-Mars 2003 version du 27 mars 2003 Conens I Présenaion du plan de cours 3 II Insrumens

Plus en détail

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante

Plus en détail

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé Chapitre 2 Eléments pour comprendre un énoncé Ce chapitre est consacré à la compréhension d un énoncé. Pour démontrer un énoncé donné, il faut se reporter au chapitre suivant. Les tables de vérité données

Plus en détail

Calcul Différentiel. I Fonctions différentiables 3

Calcul Différentiel. I Fonctions différentiables 3 Université de la Méditerranée Faculté des Sciences de Luminy Licence de Mathématiques, Semestre 5, année 2008-2009 Calcul Différentiel Support du cours de Glenn Merlet 1, version du 6 octobre 2008. Remarques

Plus en détail

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens Chapitre 7 Statistique des échantillons gaussiens Le théorème central limite met en évidence le rôle majeur tenu par la loi gaussienne en modélisation stochastique. De ce fait, les modèles statistiques

Plus en détail

EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats)

EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats) EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats) On cherche à modéliser de deux façons différentes l évolution du nombre, exprimé en millions, de foyers français possédant un téléviseur à écran plat

Plus en détail

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer

Plus en détail

Ned s Expat L assurance des Néerlandais en France

Ned s Expat L assurance des Néerlandais en France [ LA MOBILITÉ ] PARTICULIERS Ned s Expa L assurance des Néerlandais en France 2015 Découvrez en vidéo pourquoi les expariés en France choisissen APRIL Inernaional pour leur assurance sané : Suivez-nous

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10 PCSI - 4/5 www.ericreynaud.fr Chapitre Points importants 3 Questions de cours 6 Eercices corrigés Plan du cours 4 Eercices types 7 Devoir maison 5 Eercices Chap Et s il ne fallait retenir que si points?

Plus en détail

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Biologie, chimie, physique et sciences de la Terre (BCPST) Discipline : Mathématiques Seconde année Préambule Programme

Plus en détail

LE PARADOXE DES DEUX TRAINS

LE PARADOXE DES DEUX TRAINS LE PARADOXE DES DEUX TRAINS Énoné du paradoxe Déaillons ou d abord le problème dans les ermes où il es souen présené On dispose de deux oies de hemins de fer parallèles e infinimen longues Enre les deux

Plus en détail

Leçon 01 Exercices d'entraînement

Leçon 01 Exercices d'entraînement Leçon 01 Exercices d'entraînement Exercice 1 Etudier la convergence des suites ci-dessous définies par leur terme général: 1)u n = 2n3-5n + 1 n 2 + 3 2)u n = 2n2-7n - 5 -n 5-1 4)u n = lnn2 n+1 5)u n =

Plus en détail

Calcul différentiel sur R n Première partie

Calcul différentiel sur R n Première partie Calcul différentiel sur R n Première partie Université De Metz 2006-2007 1 Définitions générales On note L(R n, R m ) l espace vectoriel des applications linéaires de R n dans R m. Définition 1.1 (différentiabilité

Plus en détail

Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables

Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables 6. 1 Fonctions différentiables de R 2 dans R. 6. 1. 1 Définition de la différentiabilité Nous introduisons la différentiabilité sous l angle des développements

Plus en détail

DE L'ÉVALUATION DU RISQUE DE CRÉDIT

DE L'ÉVALUATION DU RISQUE DE CRÉDIT DE L'ÉALUAION DU RISQUE DE CRÉDI François-Éric Racico * Déparemen des sciences adminisraives Universié du Québec, Ouaouais Raymond héore Déparemen Sraégie des Affaires Universié du Québec, Monréal RePAd

Plus en détail

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Avertissement! Dans tout ce chapître, I désigne un intervalle de IR. 4.1 Fonctions convexes d une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie

Plus en détail

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite Suites numériques 3 1 Convergence et limite d une suite Nous savons que les termes de certaines suites s approchent de plus en plus d une certaine valeur quand n augmente : par exemple, les nombres u n

Plus en détail

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer Pour commencer Exercice 1 - Ensembles de définition - Première année - 1. Le logarithme est défini si x + y > 0. On trouve donc le demi-plan supérieur délimité par la droite d équation x + y = 0.. 1 xy

Plus en détail

Recueil d'exercices de logique séquentielle

Recueil d'exercices de logique séquentielle Recueil d'exercices de logique séquenielle Les bascules: / : Bascule JK Bascule D. Expliquez commen on peu modifier une bascule JK pour obenir une bascule D. 2/ Eude d un circui D Q Q Sorie A l aide d

Plus en détail

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé CCP PSI - 00 Mathématiques : un corrigé Première partie. Définition d une structure euclidienne sur R n [X]... B est clairement symétrique et linéaire par rapport à sa seconde variable. De plus B(P, P

Plus en détail

Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach

Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach Chapitre 7 Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach L objet de ce chapitre est de définir un calcul fonctionnel holomorphe qui prolonge le calcul fonctionnel polynômial et qui respecte

Plus en détail

Cours d électrocinétique :

Cours d électrocinétique : Universié de Franche-Comé UFR des Sciences e Techniques STARTER 005-006 Cours d élecrocinéique : Régimes coninu e ransioire Elecrocinéique en régimes coninu e ransioire 1. INTRODUCTION 5 1.1. DÉFINITIONS

Plus en détail

Un K-espace vectoriel est un ensemble non vide E muni : d une loi de composition interne, c est-à-dire d une application de E E dans E : E E E

Un K-espace vectoriel est un ensemble non vide E muni : d une loi de composition interne, c est-à-dire d une application de E E dans E : E E E Exo7 Espaces vectoriels Vidéo partie 1. Espace vectoriel (début Vidéo partie 2. Espace vectoriel (fin Vidéo partie 3. Sous-espace vectoriel (début Vidéo partie 4. Sous-espace vectoriel (milieu Vidéo partie

Plus en détail

Cours d analyse numérique SMI-S4

Cours d analyse numérique SMI-S4 ours d analyse numérique SMI-S4 Introduction L objet de l analyse numérique est de concevoir et d étudier des méthodes de résolution de certains problèmes mathématiques, en général issus de problèmes réels,

Plus en détail

Université Technique de Sofia, Filière Francophone d Informatique Notes de cours de Réseaux Informatiques, G. Naydenov Maitre de conférence, PhD

Université Technique de Sofia, Filière Francophone d Informatique Notes de cours de Réseaux Informatiques, G. Naydenov Maitre de conférence, PhD LA COUCHE PHYSIQUE 1 FONCTIONS GENERALES Cee couche es chargée de la conversion enre bis informaiques e signaux physiques Foncions principales de la couche physique : définiion des caracérisiques de la

Plus en détail

Master IMEA 1 Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o 1

Master IMEA 1 Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o 1 Master IMEA Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o Corrigé exercices8et9 8. On considère un modèle Cox-Ross-Rubinstein de marché (B,S) à trois étapes. On suppose que S = C et que les facteurs

Plus en détail

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la Programmation Linéaire. 5 . Introduction Un programme linéaire s'écrit sous la forme suivante. MinZ(ou maxw) =

Plus en détail

Dérivation : cours. Dérivation dans R

Dérivation : cours. Dérivation dans R TS Dérivation dans R Dans tout le capitre, f désigne une fonction définie sur un intervalle I de R (non vide et non réduit à un élément) et à valeurs dans R. Petits rappels de première Téorème-définition

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours Exo7 Continuité (étude globale). Diverses fonctions Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur www.maths-france.fr * très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile *****

Plus en détail

Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche

Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Bachir Bekka Février 2007 Le théorème de Perron-Frobenius a d importantes applications en probabilités (chaines

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre

Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre IUFM du Limousin 2009-10 PLC1 Mathématiques S. Vinatier Rappels de cours Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre 1 Fonctions de plusieurs variables

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur Service Commun de Formation Continue Année Universitaire 2006-2007 Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur Polycopié de cours Rédigé par Yannick Privat Bureau 321 - Institut Élie

Plus en détail

COMPTE-RENDU «MATHS EN JEANS» LYCEE OZENNE Groupe 1 : Comment faire une carte juste de la Terre?

COMPTE-RENDU «MATHS EN JEANS» LYCEE OZENNE Groupe 1 : Comment faire une carte juste de la Terre? Claire FORGACZ Marion GALLART Hasnia GOUDJILI COMPTERENDU «MATHS EN JEANS» LYCEE OZENNE Groupe 1 : Comment faire une carte juste de la Terre? Si l on se pose la question de savoir comment on peut faire

Plus en détail

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence Chapitre 3 Mesures stationnaires et théorèmes de convergence Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée p.1 I. Mesures stationnaires Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée

Plus en détail

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Frédéric Jean Unité de Mathématiques Appliquées ENSTA Le 02 février 2006 Outline 1 2 3 Modélisation Géométrique d un Robot Robot

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux Fonctions de plusieurs variables Sébastien Tordeux 22 février 2009 Table des matières 1 Fonctions de plusieurs variables 3 1.1 Définition............................. 3 1.2 Limite et continuité.......................

Plus en détail

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copyleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version

Plus en détail

Construction de l'intégrale de Lebesgue

Construction de l'intégrale de Lebesgue Université d'artois Faculté des ciences Jean Perrin Mesure et Intégration (Licence 3 Mathématiques-Informatique) Daniel Li Construction de l'intégrale de Lebesgue 10 février 2011 La construction de l'intégrale

Plus en détail

Cours3. Applications continues et homéomorphismes. 1 Rappel sur les images réciproques

Cours3. Applications continues et homéomorphismes. 1 Rappel sur les images réciproques Université de Provence Topologie 2 Cours3. Applications continues et homéomorphismes 1 Rappel sur les images réciproques Soit une application f d un ensemble X vers un ensemble Y et soit une partie P de

Plus en détail

Caractéristiques des signaux électriques

Caractéristiques des signaux électriques Sie Inerne : www.gecif.ne Discipline : Génie Elecrique Caracérisiques des signaux élecriques Sommaire I Définiion d un signal analogique page 1 II Caracérisiques d un signal analogique page 2 II 1 Forme

Plus en détail

aux différences est appelé équation aux différences d ordre n en forme normale.

aux différences est appelé équation aux différences d ordre n en forme normale. MODÉLISATION ET SIMULATION EQUATIONS AUX DIFFÉRENCES (I/II) 1. Rappels théoriques : résolution d équations aux différences 1.1. Équations aux différences. Définition. Soit x k = x(k) X l état scalaire

Plus en détail

ENV AUTRES BIENS MOBILIERS R 1 200.00

ENV AUTRES BIENS MOBILIERS R 1 200.00 Foncionnemen - dépenses Chapire 011 CHARGES A CARACTERE GENERAL 02 2012 c D n F e 011 e ENV n 812 605 n e ENV e ACHATS DE MATERIEL, EQUIPEMENTS ET TRAVAUX R u 1 r. 5 200.00 02 2012 D F 011 ENV 812 60611

Plus en détail