Une démonstration du théorème. fondamental des nombres premiers. Fin de Licence 3, , Université d'orsay, Professeur : M. Zuily.

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Une démonstration du théorème. fondamental des nombres premiers. Fin de Licence 3, 2006-2007, Université d'orsay, Professeur : M. Zuily."

Transcription

1 Ue démostratio du théorème fodametal des ombres premiers Fi de Licece 3, 26-27, Uiversité d'orsay, Professeur : M. Zuily.

2 Table des matières Itroductio 2. Quelques rappels et otatios Eocé du théorème à démotrer U peu d'histoire Eocé des résultats d'aalyse qui serot utilisés 4 2. Résultats sur les séries umériques Résultats d'itégratio Résultats d'aalyse complexe Résultats du chapitre "Le problème des Primitives des Foctios holomorphes" Résultats du chapitre "Aalycité des foctios holomorphes et coséqueces" Résultats du chapitre "Homotopie, Gééralisatio des résultats" Lemme de Newma Eocé Démostratio Démostratio 4 3. La foctio dêta de Riema Déitio, premières propriétés Lie etre foctio dêta et ombres premiers Prologemet de la foctio dêta Etude de 2 foctios itermédiaires Ue première foctio Φ Ue deuxième foctio ϕ Lie etre les foctios Φ et ϕ et coséqueces Preuve du théorème et du corollaire Preuve du théorème Preuve du corollaire

3 Chapitre Itroductio. Quelques rappels et otatios O ote P l'esemble des ombres premiers, et l'o rappelle le résultat suivat : Propositio. L'esemble P est de cardial ii. O commece par rappeler la propriété suivate : Lemme. Tout etier aturel supérieur ou égal à 2 admet u diviseur premier. Preuve Soit N, 2. Si est premier, comme divise, c'est termié. Sio, 'est pas premier et alors l'esemble des diviseurs d de tels que 2 d 'est pas vide, il admet doc u plus petit élémet oté p. Motros que p est écessairemet premier. Par l'absurde, s'il e l'était pas, il admettrait u diviseur d tel que 2 d < p. Tout diviseur de p état u diviseur de, p e serait plus le plus petit diviseur premier de supérieur ou égal à 2 ce qui est absurde. Doc p est premier. Preuve de la propositio Par l'absurde : supposos l'esemble des ombres premiers i ; soit alors q le plus grad d'etre eux. Posos N q + où q désige le produit de tous les ombres premiers etre 2 et q. Par le lemme, il existe u ombre premier p qui divise N : p e peut être i 2, i 3, i..., i q : sio, p diviserait q, et comme p divise N il diviserait la diérece N q c'est à dire p divise, ce qui 'est pas possible. Doc p est premier et p > q. Cotradictio avec la déitio de q. Absurde! Doc l'esemble des ombres premiers est bie ii. O peut doc ordoer l'esemble des ombres premiers e ue suite iie strictemet croissate : P {2 p < p 2 <... < p <...} Das toute la suite, o ote aussi, pour tout x 2, Π(x) le ombre de ombres premiers iférieurs ou égaux à x, c'est à dire, Π(x) p x. Et e, pour tout x R, o ote Ω x {s C : Re s > x}. 2

4 CHAPITRE. INTRODUCTION 3.2 Eocé du théorème à démotrer Ce théorème doe ue iformatio sur la fréquece asymptotique des ombres premiers, c'est à dire u équivalet pour Π(x), lorsque x est grad. Théorème. (théorème fodametal des ombres premiers) lim x Π(x) x/ log(x) Après avoir démotré ce théorème, o e déduira le corollaire : Corollaire. Si o ote p le -ième ombre premier, o a :.3 U peu d'histoire... p log() Pedat logtemps, les mathématicies se sot demadés s'il existait ue foctio f(x) qui pouvait approximer, même grossièremet, le ombre Π(x) des ombres premiers iférieurs à x. Gauss, le premier remarqua qu'e preat u ombre au hasard aux eviros de x, o tombait sur u ombre premier avec ue probabilité de / l(x). Par exemple aux eviros de, il y a ue proportio de / l() 4.47 pour cet de ombres premiers. C'est doc e 792, à quie as, que Gauss cojectura que Π(x) est asymptotiquemet égale à la foctio logarithme itegrale Li(x) x (/ log(t))dt. Comme o savait Li(x) x/ log(x), l'hypothèse était : Π(x) 2 x problème devit doc alors de prouver que : lim x Π(x) x/ log(x) x x/ log(x). Le Cette hypothèse est aussi ue coséquece d'ue hypothèse proposée idépedammet par Legedre etre 798 et 88 qui idiquait que Π(x) devait être de la forme x/(l(x)+c), où C appelée costate de Legedre, est égale à Plus tard, Tchebychev motra qu'il existait des costates C,C, < C < < C tel que C x/ log(x) < Π(x) < Cx/ log(x) pour tout x 2. Il calcula par la suite ces costates. Il prouva aussi que si Π(x)/(x/ log(x)) possédait ue limite ie à l'ii, c'était écessairemet et que l'approximatio de Legedre était icorrecte sauf si.8366 était remplacé par. Ce sot les travaux de Riema sur la foctio éta et ses éros, ζ(s) (/ s ) pour Re(s) > qui ret avacer le problème. Aisi e 896, Hadamard et de la Vallée Poussi, grâce aux travaux précurseurs e aalyse complexe de Riema, trouvèret idépedammet et à quelques mois d'itervalle la solutio du problème, ce qui doa le Théorème fodametal des ombres premiers éocé ci dessus. E, e 949 P.Erdös (mathématicie hogrois) et A.Selberg (mathématicie orvégie) doèret ue preuve du théorème plus élémetaire, sas utiliser les résultats d'aalyse complexe. C'est alemet Selberg qui obtit la médaille Fields e 95, mais il y eut cotroverse pour savoir à qui attribuer la découverte.

5 Chapitre 2 Eocé des résultats d'aalyse qui serot utilisés 2. Résultats sur les séries umériques Théorème 2. (théorème de comparaiso sur les séries à termes positifs) Soiet (u ) N et (v ) N R N + deux suites à termes positifs telles que, au mois à partir d'u certai rag N doé, o a, pour N, u v. Alors, Si u diverge, alors v diverge. Si v coverge, alors u coverge. Propositio 2. La covergece ormale d'ue série de foctios etraîe la covergece uiforme de cette même série. Lemme 2. (lemme sur "l'ordre de sommatio" des termes de séries absolumet covergetes) Soit (u ) N C N, telle que u est absolumet covergete. Soit aussi (A j ) j N telle que : j N, A j N. la suite des (A j ) est croissate pour l'iclusio (ie. A j A j+ pour tout j N ). N A j. Alors, j u lim 2.2 Résultats d'itégratio j A j u. Théorème 2.2 (théorème de comparaiso sur les itégrales de foctios positives) Soiet f et g deux foctios positives déies sur u espace mesuré (X, A, µ), telles que, pour presque tout x, f(x) g(x). Alors, Si g est itégrable par rapport à la mesure µ, alors f l'est aussi. Si f 'est pas itégrable par rapport à µ, alors g e l'est pas o plus. Lemme 2.2 (lemme de Lebesgue) Soit f ue foctio itégrable sur u itervalle [a; b] de R. Alors, b lim a f(t)e it dt. 4

6 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS Résultats d'aalyse complexe 2.3. Résultats du chapitre "Le problème des Primitives des Foctios holomorphes" Théorème 2.3 (théorème de Cauchy das u esemble covexe) Soiet U ouvert covexe de C, p U, et ue applicatio f : U C. Si l'o suppose f cotiue sur U, holomorphe das U\{p}, alors quelque soit le lacet γ de Ude classe C par morceaux, f()d. Théorème 2.4 (Formule itégrale de Cauchy das u covexe) Soiet U u ouvert covexe de C, f : U C ue foctio holomorphe, et γ u lacet de C. Alors pour tout poit a de U privé de l'image de γ, f(a)id γ (a) 2iπ γ γ f() a d Résultats du chapitre "Aalycité des foctios holomorphes et coséqueces" Théorème 2.5 (théorème de stabilité) Si ue foctio f est holomorphe das u ouvert U de C, alors f est ecore holomorphe. Théorème 2.6 (théorème de Morera) Soit U u ouvert de C. Soit ue foctio f : U C. O a l'équivalece etre les 2 poits suivats : f est holomorphe das U. Quel que soit le triagle tel que U, f()d. Corollaire 2. Soit U u ouvert de C. Soiet ue foctio f : U C et p U. Si f est holomorphe das U\{p}, cotiue sur U, alors f est holomorphe das U. Lemme 2.3 (éros et pôles des foctios holomorphes) Soiet U u ouvert de C et ue foctio f : U C holomorphe, o idetiquemet ulle. Si U est u éro de f d'ordre k, alors das u voisiage de, f() ( ) k g(), où g( ) et g holomorphe sur ce voisiage ; f () f() k + h() où h est holomorphe près de. Si U est u pôle de f d'ordre k, alors das u voisiage de, f() ( ) k g(), où g( ) et g holomorphe sur ce voisiage ; f () f() k + h() où h est holomorphe près de. NB : o peut calculer le quotiet f /f au voisiage d'u éro, car la foctio état holomorphe, elle e s'aulera pas à ouveau au mois das u voisiage de (pricipe des éros isolés). faut-il que U soit coexe? Théorème 2.7 (théorème de Weierstrass) Soit Ω u ouvert de C et (f ) N ue suite de foctios déies sur Ω à valeurs das C, telle que : Pour tout, f est holomorphe das Ω ;

7 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS 6 la série f est uiformémet (resp. ormalemet) covergete sur tout compact de Ω vers ue foctio f. Alors, la foctio f est holomorphe das Ω, et la série f coverge uiformémet (resp. ormalemet) vers f sur tout compact iclus das Ω. Théorème 2.8 (théorème d'holomorphie sous le sige itégral) ( Théorème I.7?) Soiet (X, A, µ) u espace mesuré, U u ouvert de C. Soit aussi la foctio f : f : U X C (s, t) f(s, t). O pose : F : U C s F (s) Les hypothèses sot alors : t f(s, t) est itégrable par rapport à la mesure µ sur X ; X f(s, t)dµ(t). s f(s, t) est holomorphe sur U pour µ-presque tout t, et o ote Il existe ue foctio φ : X R+ telle que : f(s, t) s la dérivée. s U, pour presque tout t X f(s, t) φ(t). Alors, F est déie sur U, holomorphe sur U, et s U, F (x) X f(s, t) dµ(t). s NB : il sut que l'hypothèse de domiatio soit vériée pour s das u compact K quelcoque iclus das U. Propositio 2.2 (covergece de produits iis) Soit (u ) N C N. Si la série de terme gééral u est absolumet covergete, et u pour tout, alors le produit ii ( + u ) est coverget au ses strict, c'est à dire coverget et o ul Résultats du chapitre "Homotopie, Gééralisatio des résultats" Théorème 2.9 (théorème de Cauchy) Soiet U ouvert simplemet coexe de C, f foctio holomorphe das U, et γ u lacet coteu das U.Alors, f()d. 2.4 Lemme de Newma 2.4. Eocé C'est ce lemme fodametal qui est le cetre de la démostratio. γ Lemme 2.4 Soit f L ([; [, dx) (ie. f sup t [; [ f(t) < ). O lui associe la foctio : F : Cette foctio est déie et holomorphe das Ω. e t f(t)dt. Si F se prologe e ue foctio holomorphe das u voisiage V de Ω, alors l'itégrale et vaut F (). f(t)dt coverge

8 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS Démostratio Preuve de l'existece et de l'holomorphie de F O va essayer d'appliquer le théorème d'holomorphie sous le sige itégral rappelé ci-dessus. Cocerat l'existece même de F (ie. l'itégrabilité de la foctio sous l'itégrale), elle découlera de la véricatio de l'hypothèse de domiatio. Quel que soit t >, la foctio e t f(t) est holomorphe das Ω comme produit d'ue costate par ue foctio holomorphe. Si K est u compact quelcoque de Ω, il existe δ > tel que pour tout K, Re() > δ. Pour u tel et t ]; [, o a alors e t f(t) f e tδ, et la foctio t f e tδ est bie itégrable sur ]; [ (c'est ue foctio cotiue doc localemet itégrable, et c'est u o(/t 2 ) e + ). Aisi, le théorème s'applique et F est bie déie et holomorphe das Ω. Existece et calcul de T lim f(t)dt T ère étape : Motros qu'o peut supposer sas perte de gééralité F (). Supposos avoir démotré le lemme pour les foctios ayat ue valeur ulle e. Soit alors ue foctio f vériat les hypothèses du lemme et telle que la valeur F () de la foctio F associée e soit pas. O déit la foctio g sur [; [, par g(t) f(t) F ()e t. Cette foctio est alors ecore borée sur so itervalle de déitio : ce qui prouve que g L ([; [, dx). O pose alors : t [; [, g(t) f(t) F ()e t, f(t) + F ()e t par iégalité triagulaire, f + F (), G() e t g(t)dt, e t (f(t) F ()e t )dt, e t f(t)dt F () e (+)t dt (o peut séparer e 2 car les 2 itégrales coverget), F () F (), après calcul. + Comme il est alors clair que G(), la versio supposée démotrée du théorème s'applique et lim T existe et vaut G(). O a esuite : T T lim f(t)dt lim g(t) + F ()e t dt T T T T lim g(t)dt + lim F ()e t dt (les 2 itégrales coverget), T T + F () F (). T g(t)dt

9 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS 8 E supposat le théorème démotré pour les foctios ulles e l'origie, o parviet à le déduire pour les foctios quelcoques. Ce qui justie qu'o peut supposer sas perte de gééralité F (). 2ème étape : O itroduit quelques otatios. O se xe u réel ɛ >. O sait que f L ([; [, dx). Doc o peut choisir u réel R > (R susammet grad) tel que : f < ɛr 3. O déit aussi les chemis suivats (que l'o cofod avec leur image), représetés sur la gure : Γ + { C, R, Re() }(orieté das le ses direct), Γ { C, R, Re() }(orieté das le ses direct), Γ Γ + Γ cercle cetré e l'origie de rayo R, S [ir; ir] {ir + t( ir ir) ir( 2t), t }. Sachat que V (espace das lequel F se prologe e ue foctio holomorphe) est u voisiage de Ω { C, Re() }, o sait que Γ + S V. Soit T >. O déit la foctio F T par : F T () Fig. 2. Chemis de C utilisés T e t f(t)dt [;T ] (t)e t f(t)dt, et o cherche lim T F T ()... Motros rapidemet que F T est etière (holomorphe sur C). Déjà, la foctio t [;T ] (t)e t f(t) est itégrable sur R + car domiée par la foctio t f [;T ] (t) qui est elle même itégrable (foctio costate sur u compact). Esuite la foctio [;T ] (t)e t f(t) est etière. Et e, quelle que soit la costate A > xé quelcoque, t [, [, et tel que A, [;T ] (t)e t f(t) e t [;T ] (t) f e Re()t f [;T ] (t), e At [;T ] (t) L ([; [, dx).

10 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS 9 O obtiet la derière majoratio e costatat que si < A, A < Re() < A puis, comme t >, At < tre() < At. C'est cette derière majoratio qui doe la domiatio de la foctio itégrée sur tout compact de C ; e coséquece, le théorème d'holomorphie sous le sige itégral s'applique et l'o obtiet le résultat voulu. O déit esuite la foctio H T sur C\{} par : H T () F T () et Et e o déit la foctio H sur V \{} par : ( + 2 R 2 ). H() (F () F T ())e T ( + 2 /R 2 ). O rappelle, ue fois supposé F (), qu'il s'agit de prouver que : T lim F T () lim f(t)dt T T 3ème étape : O écrit F T () comme ue somme de 3 termes. Première décompositio de F T () e ue somme ( de 2 ) termes : Posos, quel que soit C, φ() F T ()e T + 2. R 2 f(t)dt F (). Alors : φ est holomorphe sur C (ouvert covexe) comme produit de foctios etières (o viet de motrer que F T l'était). Γ est u chemi fermé iclus das C. O C\Γ. Aisi, la formule itégrale de Cauchy pour les covexes s'applique, et l'o obtiet : Id Γ ()φ() 2iπ De plus, o calcule facilemet l'idice de par rapport à Γ : d Id Γ ()φ() 2iπ, Γ Γ φ() d. 2π ire it dt 2iπ Reit, avec la paramétrisatio classique du cercle Γ : t Re it, t [; 2π], 2π 2π dt. Sachat esuite que Γ Γ + Γ, l'additivité de l'itégrale le log des chemis permet d'écrire : [ φ() ] φ() 2iπ Γ + d + φ() Γ d. O remarque esuite que φ() F T (), et que H T () φ()/, pour écrire : [ F T () ] H T ()d + H T ()d. 2iπ Γ + Γ

11 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS La décompositio de F T () cherchée : O sait que la foctio F ()/ est holomorphe das V (o a supposé F () ). Par produit, il e est doc de même pour la foctio F () ( ) e T + 2 R 2. Comme Γ + S est u lacet iclus das V, l'itégrale de cette derière foctio le log de Γ + S est ulle, à coditio que : V soit covexe pour appliquer le théorème de Cauchy das u esemble covexe ou que V soit simplemet coexe pour appliquer le théorème de Cauchy plus gééral (coséquece des otios d'homotopie)? O a doc : ( ) F () e T + 2 R 2 d Γ + S 2iπ Γ + ( ) F () e T + 2 R 2 d + 2iπ S ( ) F () e T + 2 R 2 d. Réécrivos alors les 2 égalités précédemmet obteues pour les soustraire membre à membre : [ F T () ] H T ()d + H T ()d, 2iπ Γ + Γ 2iπ Γ + ( ) F () e T + 2 R 2 d + 2iπ S ( ) F () e T + 2 R 2 d, F T () H T ()d 2iπ Γ 2iπ S + 2iπ H T () F () Γ + H T ()d 2iπ Γ 2iπ S ( ) F () e T + 2 R 2 d ( ) e T + 2 R 2 d, ( ) F () e T + 2 R 2 d H()d, 2iπ Γ + ce qui doe la décompositio e 3 termes de F T (). 4ème étape : O majore le module de chacu des 3 termes iterveat das la décompositio de F T (). Majoratio de l'itégrale sur Γ + : a)tout d'abord, H()d H() d (iégalité triagulaire pour les itégrales), 2iπ Γ + 2π Γ + sup{ H(), Γ + }d, 2π Γ + 2π sup{ H(), Γ +} L(Γ + ) où L(Γ + ) désige la logueur du chemi Γ +, 2π sup{ H(), Γ +} πr, R 2 sup{ H(), Γ +},

12 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS il faut alors majorer sup{ H(), Γ + }, sachat que la foctio H s'exprime sur V \{} par : H() (F () F T ())e T ( + 2 /R 2 ). b)majoros doc d'abord F () F T () pour V \{}. F () F T () e t f(t)dt, T T e t f(t) dt, T e tre() f(t) dt, f e tre() dt, T T Re() e f Re(). c)simplios esuite e T ( + 2 /R 2 ) pour Γ +,. O commece par remarquer que pour u tel, o a : 2 R 2, puis, e T ( + 2 /R 2 ( ) et + ) R 2, ( et R 2 + ) R 2, 2Re() et, R 2 2 R 2 Re()eT Re(). d)majoros sup{ H(), Γ + }. { sup{ H(), Γ + } sup F () F T () e T ( + 2 /R 2 } ), Γ +, T Re() e f 2 Re() R 2 Re()eT Re(), e)et par suite, f 2 R 2. H()d 2iπ Γ + R 2 f 2 R 2, f R, ɛ 3.

13 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS 2 Majoratio de l'itégrale sur Γ : a) O commece tout d'abord comme au poit précédet : ) H T ()d F 2iπ Γ T () et ( + 2 2iπ Γ R 2 d, F T () 2π Γ e T ) ( + 2 d, F T () 2 2π Γ R 2 Re() et Re() d (e utilisat u calcul eectué au poit précédet e faisat attetio au fait que cette fois, Re() ), R 2 2π F T () L(Γ ) 2 R 2 Re() et Re(), 2π F T () πr 2 R 2 Re() et Re(), F T () Re() Re() et R b) Il faut alors majorer F T () pour Γ. F T () T e t f(t)dt, T e tre() f dt, [ ] T f e tre(), Re() [ Re() e T f + ] Re() Re() [ ] e T Re() f Re() Re() car Γ, T Re() e f Re(). c) O peut alors obteir : H T ()d 2iπ Γ T Re() e f Re() R Re() et Re(), f R, ɛ 3.

14 CHAPITRE 2. ENONCÉ DES RÉSULTATS D'ANALYSE QUI SERONT UTILISÉS 3 Estimatio de l'itégrale sur S : O paramètre le segmet S [ ir; ir] par t it, t [ R; R]. 2iπ S ( ) F () e T + 2 R 2 d 2iπ S R 2iπ R : R R ( ) F () e T + 2 R 2 d, G R (t)e it t dt, ( ) F (it) e T it + (it)2 it R 2 idt, ) F (it) où G R (t) ( t2 2πit R 2. La foctio G R est de classe C sur l'itervalle [ R; R], comme composée et produit de foctios de classe C doc e particulier itégrable sur ce segmet. Le lemme de Lebesgue s'applique alors : R lim T G R (t)e it t dt. R Aisi, pour le ɛ > xé, il existe T > tel que pour T T, ( ) F () e T + 2 2iπ R 2 ɛ/3. 5ème étape : O peut coclure. S F T () H T ()d 2iπ Γ + 2iπ S ( ) F () e T + 2 R 2 d + H()d 2iπ Γ +, 3 ɛ 3 ɛ. Ce qui coclut la démostratio du lemme de Newma, qui va servir das la preuve du théorème.

15 Chapitre 3 Démostratio 3. La foctio dêta de Riema 3.. Déitio, premières propriétés Déitio 3. O appelle foctio dêta de Riema la foctio ζ suivate : ζ : s ζ(s) s, quad cela a u ses. Lemme 3.. La foctio ζ est déie pour s Ω. 2. La foctio ζ est holomorphe das ce même esemble Ω. Preuve du lemme. Soit s Ω, ie. Re s >. O a : exp( s log ), exp( Re(s) log iim(s) log ), exp( Re(s) log ),, Re(s) et, pour Re s >, la série de terme gééral est ue série dite de Riema, et covergete, doc Re(s) la série qui déie la foctio ζ est das ce cas absolumet covergete. 2. O cherche à appliquer le théorème de Weierstrass rappelé au chapitre précédet. Vérios les 2 hypothèses. Pour chaque N, sur l'ouvert Ω, la foctio s exp( s log ) est holomorphe comme s composée de foctios holomorphes (il s'agit même d'ue foctio holomorphe sur C c'est à dire etière). Soit δ >. O se place sur l'esemble Ω +δ. O a alors : { } { } sup s, s Ω +δ sup, s Ω Re(s) +δ Et, pour s Ω +δ,, ce qui implique, +δ Re(s) { sup s }, s Ω +δ 4 +δ,

16 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 5 e, sachat que la série de terme gééral / +δ coverge, par théorème de comparaiso des séries à termes positifs, la série qui déit la foctio ζ coverge ormalemet sur Ω +δ. Le théorème s'applique doc, ce qui termie de prouver l'holomorphie de ζ Lie etre foctio dêta et ombres premiers Propositio 3. Soit u ombre complexe s Ω. (. Le produit ii ) p s est coverget, et même coverge au ses strict au ses où il est o ul. 2. Le lie etre ce produit et la foctio ζ est établit aisi : Preuve ζ(s) ( ); p s et la covergece est uiforme sur tout compact de Ω. Pour tout N, p (puisque 'est pas cosidéré comme état u ombre premier...), doc pour s Ω,, Re(s) p s p Re(s) ce qui prouve, par théorème de comparaiso des séries à termes positifs que la série de terme gééral p est absolumet covergete. Il s'agit alors d'ue simple applicatio du résultat sur la covergece s des produits iis, rappelé au chapitre précédet. O va chercher à appliquer le lemme sur "l'ordre de sommatio" des termes d'ue série absolumet covergete, éocé aussi ci-avat. Soit j N. Soit k N. O déit : A jk { N : p k pk pkj j avec k + k k j k et k l N, l,..., j} et A j O a alors les propriétés suivates : A jk. Les A j formet ue suite croissate pour l'iclusio : e eet, si A j, pour j xé, p k pk pkj j, et p k pk pkj j p j+, ce qui motre A j+. O a N A j. Ceci résulte de l'existece de la décompositio e facteurs premiers : pour chaque j N, il existe j N, et des etiers k,..., k j tels que p k pk pkj j, et alors A j, ce qui justie N A j, l'autre iclusio état évidete. j E, si l'o pose u s, où s Ω, o sait déjà que u est absolumet covergete. Les hypothèses du lemme sot doc vériées, o peut doc l'appliquer pour obteir ζ(s) s lim j s. A j De plus, à j xé, les A jk formet ue partitio de A j : e eet, pour k k, A jk A jk. Ceci se justie par l'uicité de la décompositio e facteurs premiers : si p k pk pkj j p k pk pk j j, alors k

17 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 6 k l k l, pour l {,..., j}. Aisi, o a esuite : ζ(s) lim j lim j k lim s A j j k lim j k lim j s, A jk (k,...,k j) N j k + +k jk (k,...,k j) N j k + +k jk ( k ) p ks (p k... pkj j )s avec la déitio de A jk (p ks k j p kjs j p kjs j, [( ) ( )] lim j... p s p s j (sommes de séries géométriques de raisos resp. p,..., s p, quatités iférieures strictemet à s j lim j j ( ) p s ( ). p s Il reste à justifier le caractère uiforme de la covergece sur les compacts... Corollaire 3. La foctio ζ 'a aucu éro das Ω. Preuve C'est immédiat puisque, pour s Ω : ζ(s) ( ). p s 3..3 Prologemet de la foctio dêta Propositio 3.2 O déit la foctio v : v : Ω C s ζ(s) s. Alors v se prologe e ue foctio holomorphe das le demi-pla ouvert Ω {s C, Re(s) > }.

18 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 7 Preuve Soit s Ω. Alors l'itégrale ci-après existe (itégrale de Riema covergete) et se calcule : [ ] dx x s+ x s s + s + s, puis ecore, avec la relatio de Chasles pour les itégrales : s + E utilisat cette égalité, et la déitio de la foctio ζ o peut alors écrire (astucieusemet!), pour s Ω : + ( v(s) s ) x s dx. } {{ } v (s) O cherche alors à ouveau à appliquer le théorème de Weierstrass pour motrer qe v est holomorphe das Ω maiteat que v est déie comme somme d'ue série de foctio. Vérios les hypothèses : Motros que v (s) est ormalemet covergete au mois sur tout compact de Ω. Soit M > et δ > xés. Motros la covergece ormale de la série das l'esemble { C, M, Re(s) δ} où l'o pred s xé. Posos, pour t [; ], f(t) /t s. La foctio f est dérivable sur so esemble de déitio, et f (t) s/t s+. O peut doc appliquer l'iégalité des accroissemet is à f etre et x [; +], pour N xé. O obtiet alors : f() f(x) x sup{ f (t), t x}, s s+ (e majorat aussi x par ) s, M Re(s)+ δ+ ; o obtiet alors ue majoratio de v (s) : v (s) + x s dx (iégalité triagulaire pour les itégrales) + M δ+ f() f(x) dx + dx M δ+. Le théorème de comparaiso des séries à termes positifs permet alors de coclure : comme M δ+ coverge (série de Riema), et la majoratio précédete état valable quel que soit le ombre complexe s { C, M, Re(s) δ}, o sait que v (s) coverge ormalemet das l'esemble aocé. Esuite, pour tout N, v est ue foctio etière. Essayos de le justier : a priori pour tout s, o a par déitio : + ( v (s) s ) x s dx. O peut aussi calculer l'itégrale déissat v : o obtiet, après simplicatio : s + [exp(( s + ) log( + )) exp(( s + ) log())], s, s v (s) log( + ) + log(), s. dx x s.

19 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 8 Il est alors clair que v est holomorphe sur C\{}. Il sut d'étudier la sigularité e. O est doc ameé à chercher lim v (s). Pour cela, o pose t s pour se rameer e, et o fait s s u développemet limité de v à l'ordre, au voisiage de t : O e déduit v (s) v ( t) t [exp(t log( + )) exp(t log())] t t t [ + t log( + ) t log() + o(t)] t log( + ) + log() + o() t lim v (s) log( + ) + log() v (). s s La sigularité e est doc articielle, il y a cotiuité de v e, et le corollaire du théorème de Morera rappelé das le chapitre précédet permet de coclure que v est ue foctio etière. Le théorème de Weierstrass s'applique, et doc v est holomorphe das Ω. Corollaire 3.2 La foctio ζ déie das Ω se prologe e ue foctio méromorphe das Ω qui a pour seule sigularité u pôle simple e, et le résidu e ce poit est Res(ζ, ). Preuve O sait que pour s Ω, ζ(s) v(s) + s. O sait aussi que v est holomorphe das Ω par la propositio précédete, et s est holomorphe s das C\{}. Aisi, par somme, ζ est holomorphe das C\{} Ω Ω \{}, doc méromorphe das Ω ({} état u esemble discret). v est ue foctio etière doc développable e série de Taylor au voisiage de : il existe doc ue suite (c ) N de ombres complexes, il existe r > tels que : s tel que s < r, v(s) c (s ). Aisi le développemet e série de Lauret de la foctio ζ au voisiage de, est : s tel que s < r, ζ(s) s + c (s ), et par déitio du résidu, o voit que Res(ζ, ). Corollaire 3.3 s Ω, ζ(s) ζ(s). E particulier, l'esemble des éros de la foctio ζ est symétrique par rapport à l'axe des réels. Preuve O sait que ζ(s) v(s) + s. D'ue part, o a s s. D'autre part, par déitio, v(s) permet alors de justier v(s) v(s). + exp( s log ) exp( s log x)dx. L'égalité suivate, à savoir : exp( s log t) exp( s log t), t

20 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION Etude de 2 foctios itermédiaires 3.2. Ue première foctio Φ O pose, pour s Ω, Φ(s) Lemme 3.2 La foctio Φ est holomorphe das Ω. log p p s. Preuve Il s'agit ecore ue fois d'ue applicatio du théorème de Weierstrass : O a déjà vu, pour tout, p, doc pour s Ω, p Re(s) log p log. Aisi, log p p s log, Re(s) Re(s), ie. p s Re(s). Puis, et le même style de raisoemet que précédemmet permet de prouver la covergece ormale et log doc uiforme de la série déissat Φ sur tout compact de Ω (e eet, est le terme gééral +δ d'ue série de Bertrad covergete pour tout δ >... etc...). Esuite, s log p p s est ue foctio etière. Le théorème s'applique et o a la coclusio cherchée. Propositio 3.3. Il existe ue foctio h holomorphe das Ω /2 telle que, pour Re(s) >, o ait : Φ(s) ζ (s) ζ(s) + h(s). 2. Pour tout s Ω \{}, ζ(s). 3. La foctio Ψ : s Φ(s) s déie sur Ω se prologe e ue foctio holomorphe sur u voisiage de Ω. Preuve. O déit la suite de foctios (f ) aisi : f (s) Ω, et f (s) p s log p ( ) 2. p s De plus, o sait que : ζ(s) lim N k. Chaque foctio est holomorphe das p s N f (s), avec covergece uiforme du produit sur tout compact de Ω. Aisi, ce doit être ue propriété du produit ifii, o a : ( N ζ (s) lim f (s)) lim N k N k N N f k(s) f (s). k

21 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 2 O peut alors calculer : ζ (s) ζ(s) lim N k N N f k(s) f (s) lim N k k N f (s) lim N N k lim N N k k f k (s) f k (s) log p k p s k p s k après simplicatio.. de la limite aussi? log p ( k ) p s k Par suite, pour s Ω, Φ(s) + ζ (s) ζ(s) log p p s log p p s Et l'o pose alors, log p p s (p s ) h(s) (après réductio au même déomiateur). log p p s (p s ), il reste doc à justier que h est holomorphe das Ω e appliquat le théorème de Weierstrass dot les 2 hypothèses sot les suivates : Quel que soit, s log p p s (p s ) est holomorphe das Ω /2. Il s'agit de justier la covergece ormale de la série de foctios sur tous les esembles du type Ω /2+δ, δ >. Soit s tel que Re(s) /2 + δ xé. O sait qu'à partir d'u certai rag, log p k p δ k

22 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 2 (croissace comparée log-foctios puissace), et que pour tout k, p k k. Aisi : log p p δ p s (p s ) p Re(s) p s, p Re(s) δ p s p Re(s) δ p s p Re(s) δ p Re(s) p Re(s) δ (p Re(s) ) p 2Re(s) δ p Re(s) (e utilisat : a b a b ) (au mois à partir d'u certai rag) p 2Re(s) δ p /2+δ 2Re(s) δ p /2+δ (car Re(s) /2 + δ) (car p ) C (où C est ue costate,...commet le justifier?) 2Re(s) δ C car : Re(s) /2 + δ 2Re(s) δ + δ. +δ C Comme la série de terme gééral coverge (série de Riema), par comparaiso, il y a covergece ormale (l'iégalité état valable quel que soit s tel que Re(s) /2 + δ, elle est valable pour +δ le sup...) de la série déissat h, ce qui termie de prouver que l'o peut appliquer le théorème de Weierstrass. 2. O raisoe e supposat que ζ a u éro d'ordre m das l'esemble Ω \{}, e u poit oté s b + ib, b et l'o va motrer que m. O sait déjà que s b ib est ecore u éro d'ordre m, et de la même maière, o ote l'ordre du éro e s 2b + 2ib et s 2b 2ib. Par le lemme sur les éros et pôles des foctios holomorphes (rappelé au chapitre précédet), au voisiage de, pôle d'ordre, le quotiet ζ /ζ s'exprime de la maière suivate : Sachat par le premier poit que : ζ (s) ζ(s) + g(s) où g est holomorphe das ce voisiage. s o a immédiatemet au voisiage de : Φ(s) ζ (s) ζ(s) + h(s) avec h holomorphe das Ω /2, Φ(s) g(s) + h(s), s

23 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 22 ce que l'o peut écrire, pour ɛ proche de, o peut alors e déduire : Φ( + ɛ) g( + ɛ) + h( + ɛ); ɛ lim ɛφ( + ɛ). ɛ ɛ> Le même type de raisoemet au voisiage de chacu des poits s b, s b, s 2b et s 2b, ous coduit aux résultats suivats : lim ɛφ( ± ib + ɛ) m et lim ɛφ( ± 2ib + ɛ). ɛ ɛ> ɛ ɛ> D'autre part, calculos la quatité suivate, pour t ]; [ : Φ(t + 2ib) + Φ(t 2ib) + 4Φ(t + ib) + 4Φ(t ib) + 6Φ(t) ɛ ɛ> log(p ) p t ( p 2ib log(p ) p t (p ib/2 + 4 p ib p ib + p 2ib ) log(p ) p t ( p 2ib + p 2ib + 4 p ib (réorgaisatio des termes) + p ib/2 ) 4 e idetiat ue formule du biôme. ɛ ɛ> ) + 4p ib + 6 O pose t +ɛ ]; [, e multipliat par ɛ, et e passat à la limite, les calculs ci-dessus aboutisset à : log(p ) lim ɛ(φ(+2ib+ɛ)+φ( 2ib+ɛ)+4Φ(+ib+ɛ)+4Φ( ib+ɛ)+6φ(+ɛ)) lim ɛ p +ɛ c'est-à-dire : 4m 4m + 6 lim ɛ ɛ ɛ> log(p ) p +ɛ (p ib/2 + p ib/2 ) 4, (p ib/2 +p ib/2 ) 4, ie. 8m (car ), puis m 6/8 et m N, ce qui sigie m, ce qu'o cherchait à motrer. 3. O sait maiteat que ζ e s'aule pas das Ω et est méromorphe das Ω. Doc /ζ est holomorphe das u voisiage de Ω e particulier. De plus, par théorème de stabilité, ζ est aussi méromorphe das Ω. Doc ζ /ζ est holomorphe das u voisiage de Ω privé d'u voisiage de (poit e lequel ζ admet u pôle simple), que l'o cosidère sous la forme d'ue petite boule ouverte B o (, ɛ). De même, s ζ (s)/ζ(s) /(s ) est holomorphe das u voisiage de Ω \B o (, ɛ). Il s'agit de motrer que cette foctio est prologeable e ue foctio holomorphe das B o (, ɛ). O se souviet que ζ(s) s + v(s), où v est holomorphe das Ω, doc das Ω. O calcule alors : Puis, ζ (s) ζ(s) s ζ (s) (s ) 2 + v (s) v (s)(s ) 2 (s ) (s ) 2 + v(s)(s ) s v(s) (s )v (s) + v(s)(s ) (après simplicatio). Le membre de droite de l'égalité e fait plus apparaître de sigularité e, doc pour ɛ choisi susammet petit (suffisammet pour que B o (, ɛ) reste das Ω?, domaie d'holomorphie de v). Comme o a Φ(s) s (s) ζ ζ(s) s +h(s), -où h est holomorphe das Ω /2, la foctio étudiée est holomorphe das u voisiage de Ω puisque le prologemet est possible.

24 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION Ue deuxième foctio ϕ O pose, pour x 2, ϕ(x) log(p ). p x O cosidérera aussi que ϕ est défiie sur l'itervalle [; 2] par ϕ(x)... Propositio 3.4 Il existe ue costate C >, telle que pour tout x 2, ϕ(x) C x. Preuve Ue première iégalité D'abord quelques petits calculs : o utilise la formule du biôme de Newto pour écrire que 2 2 ( + ) 2 2 k ( ) 2 k ( ) 2 (2)!!!, ( ) 2 l'iégalité est justiée puisque tous les termes de la somme sot positifs, et est u terme de la ( ) 2 somme. De plus est u etier que l'o ote k, ce qui permet d'écrire, (2)! k!!. Soit p P, p ]; 2]. Alors, p divise (2)! et p!! (car p P et p e divise pas!). Doc, par le lemme de Gauss, p divise k. Ce raisoemet état valable quel que soit p choisi comme ci-dessus, p divise k. Aisi, il existe u etier aturel m, tel que : ( ) k m Esuite, 2 2 <p 2 p P <p 2 p P p <p 2 p P p log(2 2 ) p <p 2 p P 2 log(2) <p 2 p P p log(p) 2 log(2) ϕ(2) ϕ(). <p 2 p P Ue deuxième iégalité Soit x. O peut toujours ecadrer x etre 2 etiers : x [; +[. Au vu de la déitio de ϕ, il est clair que ϕ(x) ϕ() (il 'y a pas de ombres premiers etre x et...). Et o a aussi, 2x [2; 2+2[. O a alors 2 cas : Si 2x [2; 2 + [, ϕ(2x) ϕ(2) ϕ(2) + log x. Sio, 2x [2 + ; 2 + 2[, ϕ(2x) ϕ(2 + ) ϕ(2) + log(2 + ) (avec égalité si 2 + P), puis ϕ(2x) ϕ(2) + log x (par croissace du log). Das tous les cas, o a l'iégalité, ϕ(2x) ϕ(2) + log x. Doc, ϕ(2x) ϕ(x) ϕ(2) + log x ϕ(x) ϕ(2) + log x ϕ(). Puis, de la première iégalité, o déduit ϕ(2x) ϕ(x) 2 log 2 + log x 2x log 2 + log x 2x log 2 + x (2 log 2 + )x L'iégalité cherchée O xe toujours x. O peut toujours ecadrer x par deux puissaces de 2 : soit r N tel que x [2 r ; 2 r+ [. Das ce cas, les ombres x/2, x/2 2,..., x/2 r sot toujours supérieurs ou égaux à.

25 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 24 La deuxième iégalité que l'o viet de démotrer s'applique doc à chacu d'etre eux, et l'o peut additioer membre à membre ces iégalités : ϕ(2x) ϕ(x) (2 log 2 + )x ϕ(x) ϕ(x/2) (2 log 2 + )x/2 ϕ(x/2) ϕ(x/2 2 ) (2 log 2 + )x/2 2 ϕ(x/2 r ) ϕ(x/2 r ) (2 log 2 + )x/2 r ϕ(2x) ϕ(x/2 r ) (2 log 2 + ) O calcule esuite le membre de droite de cette derière iégalité : k r k 2 k x. r 2 k x (/2)r+ x 2( (/2) r+ )x 2x. /2 O remarque aussi que x/2 r [; 2[, doc ϕ(x/2 r ), ce qui implique alemet pour x, ϕ(2x) 2(2 log 2 + )x, et e, pour x 2, ϕ(x) (2 log 2 + )x Lie etre les foctios Φ et ϕ et coséqueces Liaiso etre les 2 foctios Propositio 3.5 ϕ(x) s Ω, Φ(s) s dx. xs+ Preuve Covergece de l'itégrale : ϕ est costate par morceaux doc x ϕ(x) est localemet itégrable. Puis, pour x, e utilisat xs+ la propositio précédete, o a la majoratio : ϕ(x) x s+ ϕ(x) x C x Re(s)+ x C Re(s)+ x. Re(s) C De là, dx est ue itégrale de Riema covergete (Re(s) ), doc par théorème de xre(s) ϕ(x) comparaiso pour les itégrales, dx coverge. xs+ Preuve de l'égalité : O commece par établir ue partitio de l'itervalle [; [ de la faço suivate : [; [ [; 2[ [p j ; p j+ [, j

26 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 25 ce qui est valable état doé qu'il existe ue iité de ombres premiers. O calcule esuite : s ϕ(x) 2 ϕ(x) dx s xs+ x s+ dx + s pj+ j p j s j pj+ p j ϕ(x) dx xs+ ϕ(x) dx(car ϕ(x) pour x [; 2[) xs+ pj+ dx s ϕ(p j ) j p j x s+ (car ϕ est costate égale à ϕ(p j ) sur tous les itervalles [p j ; p j+ [) s j [ ϕ(p j ) ] pj+ sx s p j ( ϕ(p j ) j p s j ) p s j+ ϕ(p j ) ϕ(p j ) p s j p s j j+ (les 2 séries coverget, doc o peut bie les séparer) j ϕ(2) ϕ(p j ) ϕ(p k ) 2 s + p s + j2 j p s k2 k (e posat le chagemet d'idice k j + das la 2ème série) ϕ(2) 2 s + j2 ϕ(p j ) ϕ(p j ) p s. j O costate esuite que ϕ(p j ) ϕ(p j ) log p j, et ϕ(2) ϕ(p ) log(p ), ce qui doe, e simpliat : ϕ(x) s x s+ dx log(p j ) p s Φ(s). j j Coséqueces : autres propriétés de ϕ Propositio 3.6 L'itégrale gééralisée ϕ(x) x x 2 dx est covergete. Preuve U chagemet de variable e chage pas la ature d'ue itégrale gééralisée, o pose doc t log(x) das l'itégrale, x log x état bie u C diéomorphisme de ]; [ sur ]; [ d'applicatio réciproque t e t, (qui a pour jacobie e t ) : ϕ(x) x x 2 dx ϕ(e t ) e t e 2t e t dt ϕ(e t ) e t dt. Il sut doc de motrer l'existece de cette derière itégrale. Motros déjà que f : t ϕ(et ) e t e est borée : o commece par écrire, pour tout t, t f(t) ϕ(e t ) e t e t ϕ(et ) + e t e t ϕ(et ) e t +, e t

27 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 26 puis o utilise cette iégalité e distiguat 2 itervalles : Tout d'abord sur [; log 2[ : ϕ état costate sur exp([; log 2[) [; 2[ égale à et la foctio étudiée est borée sur [; log 2[ par. Esuite sur [log 2; [ : si t est das cet itervalle, e t 2, et l'o peut appliquer u résultat précédet pour obteir : f(t) ϕ(e t ) e t e t C e t e t + C +, alemet, pour tout t, f(t) C +. Doc f L ([; [, dx). O pose alors : F () e t f(t)dt, foctio déie et holomorphe das Ω, d'après la preuve du lemme de Newma. O va alors essayer d'appliquer ce lemme : pour cela, vérios l'hypothèse c'est à dire motros que F se prologe e ue foctio holomorphe sur u voisiage de Ω. ère étape : écriture diérete de F. Soit Ω. F () e t ϕ(et ) e t e t dt ϕ(x) x x x ϕ(x) x x +2 dx, dx x e posat le chagemet de variable réciproque au précédet : x et, ϕ(x) x x s+ dx e posat s avec s Ω, ϕ(x) dx dx (séparatio valide car les 2 itégrales coverget), xs+ xs ϕ(x) dx xs+ s par calcul de la 2ème itégrale, Φ(s) s s. 2ème étape : véricatio de l'hypothèse. O part de l'égalité Φ(s) Ψ(s) + vue avat pour calculer : s Φ(s) s s s(s ) + Ψ(s) s s s + Ψ(s) s ; o sait par étude de Φ, que la foctio Ψ : s Φ(s) est holomorphe das u voisiage de s {s C : Re(s) } { C : Re() }. Le membre de droite de la derière égalité ci-dessus est par coséquet holomorphe sur u voisiage de {s C : Re(s) } { C : Re() }, ce qui termie de prouver que F se prologe e ue foctio holomorphe sur { C : Re() }. Le lemme de Newma s'applique alors, et l'itégrale étudiée est bie covergete.

28 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 27 Propositio 3.7 ϕ(x) x. x Preuve ère étape : étude de 2 esembles. Soit ɛ > xé quelcoque. O déit les 2 esembles : { A+ {x [; [, ϕ(x) ( + ɛ)x}, A {x [; [, ϕ(x) ( ɛ)x}. Motros par l'absurde que ces esembles sot borés. Si A + 'est pas boré : pour tout N, il existe x tel que ϕ(x ) ( + ɛ)x. E particulier, lim x. E utilisat le caractère croissat de la foctio ϕ, o peut écrire, pour tout t x, N, ϕ(t) ϕ(x ) ( + ɛ)x. O se ramèe alors à l'itégrale étudiée précédemmet : (+ɛ)x x ϕ(t) t t 2 dt (+ɛ)x x +ɛ +ɛ ( + ɛ)x t t 2 dt, ( + ɛ)x x y x 2 y 2 x dy e posat le chagemet de variable ae y t x, ( + ɛ) y y 2 dy, ( + ɛ) [ ] +ɛ [log(y)] +ɛ, y + ɛ log( + ɛ), ɛ log( + ɛ); Cette derière quatité est strictemet positive : c'est ue iégalité classique de covexité (ou plutôt cocavité) ; la foctio x log( + x) est cocave (dérivée secode égative) doc la courbe représetative est située sous les tagetes, e particulier sous la tagete e qui a pour équatio y x. t 2 ϕ(t) t Or o sait par la propositio précédete que l'itégrale t 2 dt coverge. Par coséquet, ϕ(t) t [x;(+ɛ)x ](t)dt ted vers quad (pour le justier, o peut par exemple appliquer le théorème de covergece domiée, mais il y a peut-être plus simple..). E particulier, il existe u rag tel que pour tout, ϕ(t) t t 2 [x;(+ɛ)x ](t)dt ɛ log( + ɛ) L'iégalité précédete cotredit ceci : e eet o viet de voir : N, (+ɛ)x x ϕ(t) t t 2 dt ɛ log( + ɛ), Absurde! Si A 'est pas boré : pour tout N, il existe x tel que ϕ(x ) ( ɛ)x.e particulier,

29 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 28 lim x. O eectue le même raisoemet : x ( ɛ)x ϕ(t) t t 2 dt x ( ɛ)x ( ɛ) ( ɛ)x t t 2 dt (croissace de ϕ), ( ɛ) y y 2 dy (chagemet de variable comme ci-dessus), ɛ + log( ɛ) < (iégalité de covexité); et la même cotradictio apparaît... 2ème étape : coclusio de la preuve. Les 2 esembles A + et A état borés, o peut écrire : { x+, x x +, ϕ(x) ( + ɛ)x x, x x, ϕ(x) ( ɛ)x Pour x x max{x +, x }, o a alors : ɛ ϕ(x) x + ɛ ϕ(x) x ɛ; ce qui implique le résultat voulu, puisque l'o a alemet : ɛ >, x, x x, ϕ(x) x ɛ, ϕ(x) ce qui est exactemet la déitio de lim x x. 3.3 Preuve du théorème et du corollaire 3.3. Preuve du théorème O veut doc motrer que lim x Π(x) x/ log x. Prouvos le e ecadrat la quatité dot o cherche la limite. ère iégalité : O a, pour x, ϕ(x) log(p) log(x) Π(x) log(x). p x p x p P p P O retiet doc : ϕ(x) Π(x) log(x).

30 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 29 2ème iégalité : Soit ɛ > xé. Pour x, o a ϕ(x) p x p P log(p), x ɛ <p x p P log(p), log(x ɛ ) (croissace de la foctio log) p x p P ( ɛ) log(x) x ɛ <p x p P ( ɛ) log(x) Π(x), p x ɛ p P, ( ɛ) log(x) ( Π(x) x ɛ) car card{p P, p x ɛ } x ɛ (il y a mois de ombres premiers que d'etiers...) O a doc : ϕ(x) ( ɛ) log(x) ( Π(x) x ɛ) Coclusio : E divisat la ère iégalité par x (positif), e isolat Π(x) log(x) et e divisat aussi par x das la 2ème iégalité, o obtiet : ϕ(x) x Π(x) x/ log(x) ɛ.ϕ(x) x + log(x) x ɛ. log(x) O sait que lim ϕ(x)/x par u résultat précédemmet démotré, et, comme ɛ >, lim x x x ɛ (croissace comparée log-foctios puissaces). O passe doc à la limite das l'iégalité précédete, mais, e sachat pas si la limite de la quatité ecadrée existe, o commece par passer à la limite sup et à la limite if qui elles existet toujours : o obtiet alors, lim if x Π(x) lim sup x/ log(x) x Π(x) x/ log(x) ɛ ; e faisat tedre ɛ vers, o obtiet le résultat (existece et valeur de la limite) par théorème des "gedarmes" Preuve du corollaire O veut maiteat prouver que p log(). Applicatio du théorème : La suite des ombres premiers état iie, o sait que lim p. Doc, o a : lim Π(p ) p / log p lim p / log p.

31 CHAPITRE 3. DÉMONSTRATION 3 Ceci peut ecore s'écrire, N, Calcul d'ue ère limite : O a doc, pour tout N, p / log p + ɛ, où (ɛ ) R N ted vers. ( + ɛ )p log p (ère égalité), log( + ɛ ) + log p log + log(log p ), log p log + log(log p ) log( + ɛ ), (2ème égalité), log + log(log p ) log p log p } {{ } log( + ɛ ). log p } {{ } O retiet doc, lim log log p. Calcul d'ue 2ème limite, Coclusio de la preuve : O remplace log p das la ère égalité par l'expressio obteue das la secode égalité. O obtiet, quel que soit N : ( + ɛ )p log + log(log p ) log( + ɛ ) O a alors par passage à la limite : p ( + ɛ ) log + log(log p ) log p } {{ } lim p log.. log p log } {{ } log( + ɛ ). log } {{ }

Etude de la fonction ζ de Riemann

Etude de la fonction ζ de Riemann Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.

Plus en détail

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1 Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1 Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

1 Mesure et intégrale 1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios

Plus en détail

Limites des Suites numériques

Limites des Suites numériques Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

Séries réelles ou complexes 6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

Suites et séries de fonctions [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Exo7 Topologie Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Exercice **

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3. EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

Processus et martingales en temps continu Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Séries etières Eercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Eercice

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe Chapitre 14 Chapitre 14. Théorème du poit fixe Si l o examie de plus près les méthodes de Lagrage et de Newto, étudiées au chapitre précédet, elles revieet das leur pricipe à remplacer la résolutio de

Plus en détail

Comportement d'une suite

Comportement d'une suite Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer

Plus en détail

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9 Au sommaire : Suites extraites Le théorème de Bolzao-Weierstrass La preuve du théorème de Bolzao-Weierstrass3 Foctio K-cotractate4 Le théorème du poit fixe5 La preuve du théorème du poit fixe6 Utilisatios

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

4 Approximation des fonctions 4 Approximatio des foctios Ue foctio f arbitraire défiie sur u itervalle I et à valeur das IR peut être représetée par so graphe, ou de maière équivalete par la doée de l esemble de ses valeurs f(t) pour

Plus en détail

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009 M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted

Plus en détail

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3 1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

EXERCICES : DÉNOMBREMENT Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris

Plus en détail

Introduction : Mesures et espaces de probabilités

Introduction : Mesures et espaces de probabilités Itroductio : Mesures et espaces de probabilités Référeces : Poly cédric Berardi et Jea Michel Morel. J.-F. Le Gall, Itégratio, Probabilités et Processus Aléatoire J.-Y. Ouvrard, Probabilités 2, maîtrise-agrégatio,

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

20. Algorithmique & Mathématiques L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES Préparatio à l Agrégatio Bordeaux Aée 203-204 Jea-Jacques Ruch Table des Matières Chapitre I. Gééralités sur les tests 5. Itroductio 5 2. Pricipe des tests 6 2.a. Méthodologie

Plus en détail

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

Cours de Statistiques inférentielles Licece 2-S4 SI-MASS Aée 2015 Cours de Statistiques iféretielles Pierre DUSART 2 Chapitre 1 Lois statistiques 1.1 Itroductio Nous allos voir que si ue variable aléatoire suit ue certaie loi, alors ses réalisatios

Plus en détail

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil. Qu appelle-t-o éclipse? Éclipser sigifie «cacher». Vus depuis la Terre, deu corps célestes peuvet être éclipsés : la Lue et le Soleil. LES ÉCLIPSES Pour qu il ait éclipse, les cetres de la Terre, de la

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES DEUXIEME PARTIE Deuième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES Chapitre. L assurace de capital différé Chapitre 2. Les opératios de retes Chapitre 3. Les assuraces décès Chapitre 4. Les assuraces

Plus en détail

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3... Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1

Plus en détail

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières Collect. Math. 5, 00, 0 c 00 Uiversitat de Barceloa Des résultats d irratioalité pour deux foctios particulières Richard Choulet 7, Rue du 4 Août, 40 Aveay, Frace E-mail: richardchoulet@waadoo.fr Received

Plus en détail

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes. Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités

Plus en détail

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité Processus géométrique gééralisé et applicatios e fiabilité Lauret Bordes 1 & Sophie Mercier 2 1,2 Uiversité de Pau et des Pays de l Adour Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applicatios - Pau UMR

Plus en détail

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C.

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C. 16 Suites de foctios Suf précisio cotrire, I est u itervlle réel o réduit à u poit et les foctios cosidérées sot défiies sur I à vleurs réelles ou complexes. 16.1 Covergece simple et covergece uiforme

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES NON-PAAMÉTIQUES Ecole Cetrale de Paris Arak S. DALALYAN Table des matières 1 Itroductio 5 2 Modèle de desité 7 2.1 Estimatio par istogrammes............................

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. 55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. CHANTAL MENINI 1. U pla possible Les exemples qui vot suivre sot des pistes possibles et e aucu cas ue présetatio exhaustive. De même je ai pas fait ue étude systématique

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

Probabilités et statistique pour le CAPES Probabilités et statistique pour le CAPES Béatrice de Tilière Frédérique Petit 2 3 jui 205. Uiversité Pierre et Marie Curie 2. Uiversité Pierre et Marie Curie 2 Table des matières Modélisatio de phéomèes

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

Statistique descriptive bidimensionnelle 1 Statistique descriptive bidimesioelle Statistique descriptive bidimesioelle Résumé Liaisos etre variables quatitatives (corrélatio et uages de poits), qualitatives (cotigece, mosaïque) et de types différets

Plus en détail

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet.

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet. Séris méris Cha : cors comlt Séris d réls t d comlxs Défiitio : séri d réls o d comlxs Défiitio : séri corgt o dirgt Rmar : iflc ds rmirs trms d séri sr la corgc Théorèm : coditio écssair d corgc Théorèm

Plus en détail

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool CHAPITRE 10 RÉACTINS D ESTÉRIFICATIN ET D HYDRLYSE 1 Formatio d u ester à partir d u acide et d u alcool 1. Nomeclature Acide : R C H Alcool : R H Groupe caractéristique ester : C Formule géérale d u ester

Plus en détail

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4 UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS ET APPROXIMATIONS DIOPHANTIENNES J. L. NICOLAS Cet article expose sup 3 e quelques iter'f~reces etre les pr'obl~res dloptimisatio e hombres etiers et la th~or-ie

Plus en détail

Exercices de mathématiques

Exercices de mathématiques MP MP* Thierry DugarDi Marc rezzouk Exercices de mathématiques Cetrale-Supélec, Mies-Pots, École Polytechique et ENS Coceptio et créatio de couverture : Atelier 3+ Duod, 205 5 rue Laromiguière, 75005 Paris

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-

Plus en détail

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das

Plus en détail

Les algorithmes de tri

Les algorithmes de tri CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE POUR L'EXAMEN PROBATOIRE e INFORMATIQUE par Nicolas HERVE Les algorithmes de tri Souteu le mai JURY PRESIDENTE : Mme COSTA Sommaire Itroductio....

Plus en détail

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1 UV SQ 0 Probabilités Statistiques UV SQ 0 Autome 006 Resposable d Rémy Garadel ( m.-el. remy.garadel@utbm.fr ) page SQ-0 Probabilités - Statistiques Bibliographie: Titre Auteur(s) Editios Localisatio Niveau

Plus en détail

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier Chaîes de Markov Arthur Charpetier École Natioale de la Statistique et d Aalyse de l Iformatio - otes de cours à usage exclusif des étudiats de l ENSAI - - e pas diffuser, e pas citer - Quelques motivatios.

Plus en détail

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe 1/5 Trois objectifs poursuivis par le gouveremet : > améliorer la compétitivité fiscale de la Frace > péreiser les activités de R&D > faire de la Frace u territoire attractif pour l iovatio Les icitatios

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation 1 / 9 Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Le cycle d exploitatio des etreprises (achats stockage productio stockage vetes) peut etraîer des décalages de trésorerie plus

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules sera mis à dispositio des cadidats, si écessaire. Etat au 1er mars

Plus en détail

Petit recueil d'énigmes

Petit recueil d'énigmes Petit recueil d'éigmes Patxi RITTER (*) facile (**) mois facile (***) pas facile (****) il faudra de l aide Solutios e rouge. 1) Cryptarithme (**) Trouvez la valeur de A, B et C satisfaisat l équatio suivate.

Plus en détail

Échantillonnage et estimation

Échantillonnage et estimation Stage «Nouveaux programmes de Termiale S» - Ho Chi Mih-Ville Novembre 202 Échatilloage et estimatio Partie C - Frédéric Barôme page Échatilloage et estimatio Partie C : Capacités et exercices-types. Rappelos

Plus en détail

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE. Exemple troductf (Les élèves qu coasset déà be le prcpe peuvet sauter ce paragraphe) Cosdéros la sute (u ), défe pour tout, par : u u u 0 0 Cette sute est défe

Plus en détail

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales PROMENADE ALÉATOIRE : Chaîes de Markov et martigales Thierry Bodieau École Polytechique Paris Départemet de Mathématiques Appliquées thierry.bodieau@polytechique.edu Novembre 2013 2 Table des matières

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

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Les etreprises ot souvet besoi de moyes de fiacemet à court terme : elles ot alors recours aux crédits bacaires (découverts bacaires

Plus en détail

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

Solutions particulières d une équation différentielle... Solutios particulières d ue équatio différetielle......du premier ordre à coefficiets costats O cherche ue solutio particulière de y + ay = f, où a est ue costate réelle et f ue foctio, appelée le secod

Plus en détail

Contribution à la théorie des entiers friables

Contribution à la théorie des entiers friables UFR STMIA École Doctorale IAE + M Uiversité Heri Poicaré - Nacy I DFD Mathématiques THÈSE présetée pour l obtetio du titre de Docteur de l Uiversité Heri Poicaré, Nacy-I e Mathématiques par Bruo MARTIN

Plus en détail

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? Etude Spéciale o. 7 Javier 2003 SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? MARK SCHNEIDER Le CGAP vous ivite à lui faire part de vos commetaires, de vos rapports et de toute demade d evoid autres

Plus en détail

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives Calcul des itervalles de cofiace our les EPCV 996-004 - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio e oit das la oulatio totale des méages - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio das ue sous oulatio das les méages

Plus en détail

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) RAIRO Operatios Research RAIRO Oper. Res. 34 (2000) 99-129 TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) Commuiqué par Berard LEMAIRE Résumé. L étude

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats

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

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque Universités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Analyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque 1 Fonctions intégrables Définition 1 Soit I R un intervalle et soit f : I R + une fonction

Plus en détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers) Chap. 5 : Les itérêts (Les calculs fiaciers) Das u cotrat de prêt, le prêteur met à la dispositio de l empruteur, à u taux d itérêt doé, ue somme d arget (le capital) qu il devra rembourser à ue certaie

Plus en détail

Gérer les applications

Gérer les applications Gérer les applicatios E parcourat les rayos du Widows Phoe Store, vous serez e mesure de compléter les services de base de votre smartphoe à travers plus de 10 000 applicatios. Gratuites ou payates, ces

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce Aée Uiversitaire 2003 / 2004 Auditoire : Troisième Aée Études Supérieures Commerciales & Scieces Comptables DÉCISIONS FINANCIÈRES Note de cours N 3 Première

Plus en détail

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME Uiversité Victor Segale Bordeaux Istitut de Saté Publique, d Épidémiologie et de Développemet (ISPED) Campus Numérique SEME MODULE Pricipaux outils e statistique Versio du 8 août 008 Écrit par : Relu par

Plus en détail

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison ANNALES D ÉCONOMIE ET DE STATISTIQUE. N 58 2000 La tarificatio hospitalière : de l eveloppe globale à la cocurrece par comparaiso Michel MOUGEOT * RÉSUMÉ. Cet article cosidère différetes politiques de

Plus en détail

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1 Aalyse des doées Statistiques appliquées à la gestio Cours d aalyse de doés Master F. SEYTE : Maître de coféreces HDR e scieces écoomiques Uiversité de Motpellier I M. TERRAZA : Professeur de scieces écoomiques

Plus en détail

DETERMINANTS. a b et a'

DETERMINANTS. a b et a' 2003 - Gérard Lavau - http://perso.waadoo.fr/lavau/idex.htm Vous avez toute liberté pour télécharger, imprimer, photocopier ce cours et le diffuser gratuitemet. Toute diffusio à titre oéreux ou utilisatio

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

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

Initiation à l analyse factorielle des correspondances Fiche TD avec le logiciel : tdr620b Iitiatio à l aalyse factorielle des correspodaces A.B. Dufour & M. Royer & J.R. Lobry Das cette fiche, o étudie l Aalyse Factorielle des Correspodaces. Cette techique

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

Module 3 : Inversion de matrices Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples 45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et

Plus en détail

STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO

STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO Des résultats du Programme de réductio des risques STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO 1. Cotexte La puaise tere Lygus lieolaris (figure 1) est

Plus en détail

MESURE DE L'INFORMATION

MESURE DE L'INFORMATION MESURE DE L'INFORMATION Marc URO TABLE DES MATIÈRES INTRODUCTION... 3 INCERTITUDE D'UN ÉVÉNEMENT (OU SELF-INFORMATION)... 7 INFORMATION MUTUELLE DE DEUX ÉVÉNEMENTS... 9 ENTROPIE D'UNE VARIABLE ALÉATOIRE

Plus en détail

La spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit».

La spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit». Etde d e vrite de l spirle de Théodore, dot issce à e site dot les sommes prtielles sot égles x prodits prtiels. Mots clés : spirle de Théodore, théorème de Pythgore, site, série, polyôme. L spirle de

Plus en détail

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Uiversité Pierre et Marie Curie Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Resposables : F. Carrat et A. Mallet Auteurs : F. Carrat, A. Mallet, V. Morice Mise à jour : 21 octobre 2013 Relecture : V. Morice,

Plus en détail

Principes et Méthodes Statistiques

Principes et Méthodes Statistiques Esimag - 2ème aée 0 1 2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 x y Pricipes et Méthodes Statistiques Notes de cours Olivier Gaudoi 2 Table des matières 1 Itroductio 7 1.1 Défiitio et domaies d applicatio de la statistique............

Plus en détail

Statistique Numérique et Analyse des Données

Statistique Numérique et Analyse des Données Statistique Numérique et Aalyse des Doées Arak DALALYAN Septembre 2011 Table des matières 1 Élémets de statistique descriptive 9 1.1 Répartitio d ue série umérique uidimesioelle.............. 9 1.2 Statistiques

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

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique Chapitre 5 Stabilité, Rapidité, Précisio et Réglage Stabilité. Défiitio Coditio de stabilité. Critères de stabilité.. Critères algébriques.. Critère graphique ou de revers das le pla de Nyquist Rapidité

Plus en détail

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015 Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir

Plus en détail

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée Nous ous occupos d accroître votre clietèle avec le compte Avatage d etreprise Pour trouver des cliets potetiels grâce à u simple compte bacaire Vous cherchez des idées

Plus en détail

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant GUIDE DU DÉBUTANT Compte Sélect Baque Mauvie Guide du débutat Besoi d aide? Preez quelques miutes pour lire attetivemet votre Guide du cliet. Le préset Guide du débutat vous facilitera l utilisatio de

Plus en détail

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Département de Mathématiques École polytechnique Remise en forme mathématique 2013 Suite de Cauchy Soit (X, d) un espace métrique. Une suite

Plus en détail

Développements limités. Notion de développement limité

Développements limités. Notion de développement limité MT12 - ch2 Page 1/8 Développements limités Dans tout ce chapitre, I désigne un intervalle de R non vide et non réduit à un point. I Notion de développement limité Dans tout ce paragraphe, a désigne un

Plus en détail

Tempêtes : Etude des dépendances entre les branches Automobile et Incendie à l aide de la théorie des copulas Topic 1 Risk evaluation

Tempêtes : Etude des dépendances entre les branches Automobile et Incendie à l aide de la théorie des copulas Topic 1 Risk evaluation Tempêtes : Etude des dépedaces etre les braches Automobile et Icedie à l aide de la théorie des copulas Topic Risk evaluatio Belguise Olivier Charles Levi ACM Guy Carpeter 34 rue du Wacke 47/53 rue Raspail

Plus en détail

Télé OPTIK. Plus spectaculaire que jamais.

Télé OPTIK. Plus spectaculaire que jamais. Télé OPTIK Plus spectaculaire que jamais. Vivez toute la puissace de la télévisio sur IP grâce au réseau OPTIK 1 de TELUS et découvrez-e l extraordiaire potetiel. Télé OPTIK MC vous doe la parfaite maîtrise

Plus en détail

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. 14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,

Plus en détail