COURS DE LICENCE 2 SCIENCES ECONOMIQUES COURS D ANNIE CLARET

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "COURS DE LICENCE 2 SCIENCES ECONOMIQUES COURS D ANNIE CLARET"

Transcription

1 COURS DE LICENCE 2 SCIENCES ECONOMIQUES COURS D ANNIE CLARET MATHEMATIQUES 3 PRISE DE NOTE PAR : PLASMAN SYLVAIN SERIE 7 ANNEE

2 Sommaire et accès aux chapitres/sous-chapitres Cliquez sur le sous chapitre pour y accéder Chapitre I Les suites SECTION I - LES SUITES, GENERALITES I. Les suites, généralités A. Définition B. Notation C. Exemples D. Opérations sur les suites E. Suites convergentes II. Théorème de convergence pour les suites réelles A. Définitions B. Théorème (admis) C. Exemples D. Étude de SECTION II - LES SUITES RECURRENTES LINEAIRES I. Généralités II. Equation d ordre 1 A. Résolution de (2) B. Comportement des solutions de (2) C. Solutions particulières de (1) D. Exemples (2) III. Equation d ordre 2 A. Résolution de (2) B. Comportement des solutions de (2) C. Solutions particulières de (1) D. Exemples E. Application économique : Oscillateur économique de Samuelson 2

3 SECTION III ESPACES VECTORIELS I. Etude de la structure de R² II. III. IV. Espaces Vectoriels A. Définition B. Exemples C. Premières propriétés Sous espace vectoriels A. Définition B. Propositions C. Exemples D. Propositions E. Somme de 2 sous espaces vectoriels F. Sous espaces vectoriels supplémentaires Dépendance et interdépendance linéaire A. Définition B. Exemples C. Propriétés D. Théorème (admis) E. Base d un espace vectoriel F. Dimension d un espace vectoriel G. Dimension des sous espaces vectoriels de E Chapitre II Applications linéaires SECTION I - GENERALITES I. Généralités sur les applications linéaires A. Définition B. Proposition C. Exemples D. Remarque E. Propriétés F. Image et noyau d une application linéaire 3

4 Annexes AUTRES Bibliographie 4

5 Chapitre I Les suites SECTION I LES SUITES, GENERALITES I. Les suites, généralités A. Définition Soit, (ensemble) On appelle suite définie sur à valeurs réelles toute application de vers (réel) B. Notation = Ensemble des termes de la suite : Terme de rang C. Exemples - Suite définition terme à terme - Suite définie par récurrence Suite arithmétique ( 5

6 Suite géométrique ( ) Si ou, pour tout Si et D. Opérations sur les suites R étant muni des deux lois + et *, l ensemble des suites définies sur A à valeurs réelles, muni de + et * est Egalité Multiplication 6

7 E. Suite convergentes ( (nombre entier)) Définitions : Exemple : Soit, existe-t-il tel que? Or Il suffit de choisir, entier, et strictement supérieur à 0 Alors, soit II. Théorème de convergence pour les suites réelles ( ) : Sens de variation d une suite A. Définitions 1. Sens de variations des suites : Suite à valeurs réelles Suite croissant : Avec Suite strictement croissante : Ex : Suite décroissante Suite strictement décroissante 7

8 Ex : 2. Borner les suites Suite majorée : Ex : Suite minorée Ex : Suite bornée : majorée et minorée Ex : B. Théorème (admis) : Suite à valeurs réelles Si Si est croissante majorée, alors elle converge est désormais minorée, alors elle converge Les réciproques sont fausses C. Exemples Par récurrence : un > = 0 pour tout n appartient à N Ce qui veut dire : est minorée par 0, d où 8

9 Comme elle est minorée par 0, elle converge D. Étude de définie par, f continue Si la suite Preuve : converge, sa limite est un point fixe de f continue Application à l exemple : Soit, f continue sur Si f est croissante, ( ) est monotone a) Si, alors ( ) est croissante Par récurrence : pour Conclusion :, b) Si est décroissante Si est décroissante, la suite se décompose en deux sous suites et monotones et de sens de variations contraires 9

10 1) (o = rond = image de) La croissance de entraine la monotonie des deux sous suites 2) Supposons ( ) croissante, SECTION II SUITES RECURRENTES LINEAIRES (voir fiche) I. Généralités La variable entière est notée (temps, intervenant dans les modèles économiques) Soient Pb : recherche de la suite vérifiant : L équation (1) s appelle «Equation récurrente d ordre p à coefficients constants» «Suite récurrente linéaire» 1) L équation : est l équation de récurrence d ordre à coefficients constants appelée équation homogène associée à l équation complète (1) 2) L ensemble des solutions de (2) est parfaitement déterminé par la connaissance de p solutions indépendantes de cette équation. Soit Soit 3) Obtention de la solution de (1) 10

11 Donc : La solution générale de l équation complète (1) s obtient en ajoutant à la solution générale de l équation homogène de (2) une solution particulière de l équation complète (1) Remarque : la donnée de conditions initiales entraîne l unicité de la solution de (1) 4) Equation On résout séparément : Soit Soit Conclusion : Exemple Toutes les solutions s écrivent Remarquons : Remarquons : 11

12 Alors II. Equation récurrente d ordre I (E.C) : Equation complète (E.H) : Equation homogène (E.C), (1) (E.H) (2) A. Solution de (2) L ensemble des solutions de (2) est engendré par 1 solution non nulle (p=1) On la cherche sous la forme ( ) L équation s appelle «équation caractéristique» associée à l équation (1) ou (2) B. Comportement des solutions de (2) Solution d équilibre : solution constante 0 est choisi comme solution d équilibre si, on dit qu il y a équilibre stable (Condition de stabilité) 12

13 C. Solutions particulières de (1) Où et P polynôme de degré p Si µ n est pas racine de On cherche sous la forme : avec Si µ est racine de On cherche sous la forme : avec D. Exemples (2) (E.H) (1) S.P de (1) :, D où D où <-> Et La donnée de fixe 13

14 D où Et (1) (E.H) S.P de (1), Remarque : solution générale de l E.H, il suffit de chercher sous la forme Ici : III. Equation récurrente d ordre 2 (E.C) (1) (E.H) (2) A. Résolution de (2) 14

15 L ensemble des solutions de (2) est engendré par deux solutions indépendantes (non proportionnelles). Ces deux solutions se cherchent sous la forme :, Est l équation caractéristique associée à l équation (1) a) admet deux racines distinctes. ( ) Solution de (2) : b), une racine double λ : (2) Solution de (2) : c), racines complexes conjugués, La solution est : On montre alors que sont deux complexes conjugués Alors =2 parties réelles ( ), (Re = parties réelles) 15

16 B. Comportement des solutions de (2) Selon la nature de et (racines simples ou doubles, réelles ou complexes) la convergence de se fera de façon monotone ou non, comportant des composantes oscillatoires ou non. Equilibre stable si : Soit si < 1 et <1 C. Solutions particulières de (1), P polynôme de On cherche sous la forme, Q polynôme Si µ n est pas racine de Si µ est racine simple de Si µ est racine double de D. Exemples 1) E.H : Conditions initiales : 2) a) (E.H) 16

17 b) µ=2, racine simple de ; c) 3) (E.H) SP de (1) Ici 17

18 D où 4) (E.H) Solution particulière de l équation complète (SPEC) : (-2) non racine de (*) E. Application économique : Oscillateur économique de Samuelson = consommation = revenu national = investissement induit par les variations de la consommation = investissement autonome Modèle de Samuelson : ses hypothèses 18

19 Remarque : SP de (1) : 1 non racine de Problème : étude de la stabilité du modèle Résolution de (2) 1) Deux racines réelles distinctes 2) Une racine double lambda 3) Deux racines complexes conjuguées 19

20 Comportement des solutions de (2) Propriété : les racines de et seulement si sont de modules strictement inférieurs à 1 si Ici Il faut donc comparer a : 1) d une part à 2) d autre part à Etude de g(k) pour k>

21 Courbe sur photocopie donnée en cours (Voir «Le PACK») 21

22 SECTION III ESPACE VECTORIELS I. Etude de la structure de R² C est une loi de composition interne vérifiant : 1 + est commutative Pour tous couples 2 + est associative Pour tous En effet : 3 + admet un élément neutre : le couple nul 4 Tout élément de admet un symétrique : le couple En effet : 22

23 5 est un groupe commutatif Vérifiant : 1 En effet : 2 En effet : 3 En effet : 4 23

24 En effet : II. Espace vectoriel K = R ou K=C E : Ensemble A. Définition On dit que E à une structure d espace vectorielle sur K si sur E sont définies deux fois : 1) Une loi de composition interne 2) Une loi de composition externe Vérifiant : a) ( ) groupe commutatif b) Pour tout éléments de E, pour tout éléments de K : B. Exemples + : Neutre Groupe commutatif 24

25 Symétrique de = b) l ensemble des suites à valeurs de R Car L ensemble des fonctions définies sur R à valeurs réelles est un espace réelles est un espace vectoriel sur R, C. Premières propriétés 25

26 Supposons (3 ème point) (4 ème point) Conséquence : 1) 2) 26

27 III. Sous espace vectoriel A. Définition F est un sous ensemble vectoriel de E si, muni des lois + et, il a une structure d espace vectoriel sur K. B. Proposition a) F est un sous espace vectoriel de E si et seulement si : (F stable pour ) b) F est un sous espace vectoriel de E si et seulement si : 1) 2) (F stable par combinaison linéaire) Remarque : F étant un sous espace vectoriel C. Exemples 2) Soient 27

28 P est un s.e.v de P : plan vectoriel D. Proposition 28

29 L intersection de deux sous espaces vectoriels de E est un sous espace vectoriel de E La réunion de deux sous espaces vectoriels de E n est pas un sous espace vectoriel de E, en général. Preuve : F et G sont deux s.e.v de E s.e.v de E. En effet : Soient Soient 29

30 Définition : On appelle espace vectoriel engendré par une partie A de E le plus petit espace vectoriel de E contenant A. C est l intersection de tous les sous espaces vectoriels de E contenant A. Exemple : L espace engendré par dans, c est E. Somme de deux sous espaces vectoriels Définition Soient F et G deux sous espaces vectoriels de E. On appelle sommes des deux s.e.v F et G Propositions F+G est un sous ensemble vectoriel de E Preuve : 1) Soit E =F+G Définition 30

31 Tout vecteur de s écrit si, pout tout, cette décomposition est unique on dit que la somme F+G est directe et on note E =F+G Propriété : 1) E =F + G Soit L unicité de la décomposition exige Donc F. Sous espaces vectoriels supplémentaires Définition Deux sous espaces vectoriels F et G d un espace vectoriel E sont dit supplémentaires Si E = F + G Exemples 1) 31

32 IV. Dépendance et interdépendance linéaire A. Définitions 1) A est une famille libre ou linéairement indépendante si toute combinaison linéaire de vecteurs de A égale à 0-> implique que tous les coefficients sont nuls. Si Dans le cas contraire, A s appelle une famille liée. Les vecteurs de A sont dits linéairement dépendants. 32

33 2) A est une famille génératrice de E si tout vecteur de E s écrit comme une combinaison linéaire des vecteurs de A B. Exemples E=R² 1) est libre (mais non génératrice de R²) Car B = est génératrice de R² Soit B n est pas libre Il suffit de choisir 33

34 On obtient une combinaison linéaire des éléments de B dont les coefficients sont non nuls. a) C. Propriétés b) Si c) Toute sur-famille d une famille liée est liée. Toute sur-famille d une famille génératrice est génératrice Toute sous-famille d une famille libre est libre D. Théorème (admis) Si est une famille génératrice et une famille libre, E. Base d un espace vectoriel Définitions Une base de E est une famille de E à la fois libre et génératrice. Proposition Soit B une famille génératrice. B est une base si et seulement si tout vecteur de E s écrit comme une combinaison linéaire des vecteurs de B de manière unique. Preuve : 1) On suppose B libre : B = Soit tel que 34

35 B libre donc la décomposition est unique 2) On suppose : Tout s écrit (avec ) de façon unique B est libre Exemples Dans 1) 2) F. Dimension d un espace vectoriel Propriétés Dans un espace vectoriel, toutes les bases ont les même nombre d éléments. Soit B et B deux bases de cardinaux respectif n et n 35

36 B libre et B génératrice B libre et B génératrice Définition Le cardinal commun à l ensemble de toutes les bases de l E s appelle la dimension de l E. Remarque est un espace vectoriel de dimension Conséquences Soit un de dimension : Tout système libre d ordre est une base, tout système générateur d ordre est une base. G. Dimension des sous espaces vectoriels de E Rang d une famille de vecteurs Définition : A étant une famille de vecteurs de E et F le A la dimension de F de E engendré par A, on appelle rang de Exemple : Dans 1) A = A est libre F engendré par A : A système générateur de F. A base de F, Rang A = 2 2) B, base de Espace engendré par B : Rang B = 3 3) C = Droite vectorielle de base Rang C = 1 36

37 Théorème (admis) F et G étant deux d un espace vectoriel E : Cas particulier : Si Dans Exemple 1) est un plan vectoriel (connu) 37

38 2) est un plan vectoriel 3) est une droit vectorielle 4) 38

39 39

40 Chapitre II Applications linéaires SECTION I GENERALITES I. Généralités sur les applications linéaires A. Définition E et F étant deux espaces vectoriels sur K, une application est dite linéaire si : B. Proposition F est linéaire si et seulement si : 1) C. Exemples a) 40

41 b) 2) et Soient Remarque : 41

42 Symétrie par rapport à, parallèlement à D. Remarque Pour toute application linéaire On sait : pour tout pour tout Choix Donc Ex : Notations : L : ensemble des applications linéaire de E vers F L : ensemble des applications linéaires de E vers lui même E. Propriétés 1) On définit sur L une addition et une multiplication externe. Addition : + L, L, L Multiplication externe : * L, L : 42

43 L espace vectoriel sur 2) Soit L et L. Alors L F. Image et noyau d une application linéaire 43

44 Signé par : (^)(^) (=^-^=) ( ) ( ) POOKIPOOKI votre fidèle serviteur 44

45 Bibliographie : «Mathématique schématisées» DAMERON Jean Claude, Economica «Analyse mathématique pour économistes» GUERRIEN, B ARCHINARD, Economica «Algèbre linéaire pour économistes»guerrien, B, Economica «Algèbre Exercices corrigés avec rappel de cours» LECOUTRE J.P. PILIBOSSIAN P., Masson «Algèbre linéaire pour économiste» PILLIER Alain, (Maxima) «Cours de mathématiques pour économistes» MICHEL Philippe, Economica 45

Laurent Garcin MPSI Lycée Jean-Baptiste Corot

Laurent Garcin MPSI Lycée Jean-Baptiste Corot ESPACES VECTORIELS 1 Définition et exemples fondamentaux 1.1 Définition Définition 1.1 Espace vectoriel Soient K un corps et E un ensemble muni d une loi interne + et d une loi externe. i.e. d une application

Plus en détail

Les espaces vectoriels

Les espaces vectoriels Agrégation interne UFR MATHÉMATIQUES 1. Généralités Les espaces vectoriels Dans tout le chapitre, K représente un corps commutatif. 1.1. Notion d espace vectoriel On considère un ensemble E sur lequel

Plus en détail

Rappels d Algèbre Linéaire de P.C.S.I

Rappels d Algèbre Linéaire de P.C.S.I Rappels d Algèbre Linéaire de PCSI Table des matières 1 Structure d espace vectoriel sur IK 3 11 Définition et règles de calcul 3 12 Exemples de référence 3 13 Espace vectoriel produit 4 14 Sous-espaces

Plus en détail

Les espaces vectoriels Partie 1

Les espaces vectoriels Partie 1 Les espaces vectoriels Partie 1 MPSI Prytanée National Militaire Pascal Delahaye 1 er février 2016 1 Définition d un Espace Vectoriel Soit ( K,+, ) un corps commutatif (le programme impose K = R ou C).

Plus en détail

Généralités sur les fonctions numériques

Généralités sur les fonctions numériques 7 Généralités sur les fonctions numériques Une fonction numérique est, de manière générale, une fonction d une variable réelle et à valeurs réelles. 7.1 Notions de base sur les fonctions Si I, J sont deux

Plus en détail

Chapitre IV Bases et dimension d un espace vectoriel

Chapitre IV Bases et dimension d un espace vectoriel Chapitre IV Bases et dimension d un espace vectoriel Objectif : Nous allons voir comment fabriquer des systèmes de coordonnées pour les vecteurs d un espace vectoriel général. Dans ce chapitre désigne

Plus en détail

11. Espaces vectoriels, homomorphismes, bases

11. Espaces vectoriels, homomorphismes, bases 11. Espaces vectoriels, homomorphismes, bases 11.1. Espaces vectoriels, algèbres 11.1.1. Structure d espace vectoriel et d algèbre 11.1.2. Combinaisons linéaires 11.1.3. Espaces vectoriels et algèbres

Plus en détail

Université Paris IX Dauphine UFR Mathématiques de la décision Notes de cours ALGEBRE 2. Guillaume CARLIER

Université Paris IX Dauphine UFR Mathématiques de la décision Notes de cours ALGEBRE 2. Guillaume CARLIER Université Paris IX Dauphine UFR Mathématiques de la décision Notes de cours ALGEBRE 2 Guillaume CARLIER L1, année 2006-2007 2 Ce support de cours est basé sur le poly de Tristan Tomala des années précédentes.

Plus en détail

Intégration de polynômes Points de Gauss

Intégration de polynômes Points de Gauss Intégration de polynômes Points de Gauss Commençons par un exercice classique de premier cycle. Problème 1 Trouver trois réels α, β et γ tels que, pour tout polynôme P de degré au plus 2, on ait : ( )

Plus en détail

Correction contrôle de mathématiques

Correction contrôle de mathématiques Chapitres 5 : la fonction eponentielle 7 décembre 0 Correction contrôle de mathématiques Du lundi 0 décembre 0 Eercice ROC (4 points) ) On détermine les variation deϕ: ϕ ()e or R, e >0. La fonctionϕest

Plus en détail

Université de Cergy-Pontoise 2008-2009 Calcul Diff S6 M. Topologie

Université de Cergy-Pontoise 2008-2009 Calcul Diff S6 M. Topologie Université de Cergy-Pontoise 2008-2009 Calcul Diff S6 M Topologie 1 Espaces métriques 1.1 Distance Dans toute cette partie E représente un ensemble qui n est pas forcément un espace vectoriel. Définition

Plus en détail

Espaces vectoriels et applications

Espaces vectoriels et applications Espaces vectoriels et applications linéaires 1 Définitions On parle d espaces vectoriels sur le corps R ou sur le corps C. Les définitions sont les mêmes en substituant R à C ou vice versa. Définition

Plus en détail

Exo7. Espaces vectoriels. 1 Définition, sous-espaces. Fiche amendée par David Chataur et Arnaud Bodin.

Exo7. Espaces vectoriels. 1 Définition, sous-espaces. Fiche amendée par David Chataur et Arnaud Bodin. Exo7 Espaces vectoriels Fiche amendée par David Chataur et Arnaud Bodin. Définition, sous-espaces Exercice Montrer que les ensembles ci-dessous sont des espaces vectoriels (sur R) : E = { f : [,] R } :

Plus en détail

2010/2011. Espaces vectoriels

2010/2011. Espaces vectoriels Université Paris-Est Marne-la-Vallée 010/011 M1 enseignement CD/Préparation au CAPES Espaces vectoriels Dans toute la suite on considèrera des espaces vectoriels sur un corps commutatif K de caractéristique

Plus en détail

Dérivées et applications. Equation

Dérivées et applications. Equation Dérivées et applications. Equation I) Dérivée d une fonction strictement monotone 1) Exemples graphiques Soit une fonction dérivable sur un intervalle I. Pour tout I, (x) est le coefficient directeur de

Plus en détail

Résumé de Math Sup et compléments : algèbre linéaire

Résumé de Math Sup et compléments : algèbre linéaire Résumé de Ma Sup et compléments : algèbre linéaire I - Espaces vectoriels - Sous espaces vectoriels 1) Structure de K-espace vectoriel Soient K un sous-corps de C et E un ensemble non vide muni d une l.d.c.i.

Plus en détail

Théorème de Rolle et égalité des accroissements finis. Applications

Théorème de Rolle et égalité des accroissements finis. Applications 0 Théorème de Rolle et égalité des accroissements finis. Applications 0. Le théorème de Rolle sur un espace vectoriel normé Pour ce paragraphe, on se donne un espace vectoriel normé (E, ). Le théorème

Plus en détail

Algèbre linéaire. 1 Espaces vectoriels R n. Jean-Paul Davalan. 1.1 Les ensembles R n. 1.2 Addition dans R n. (R n, +) désigne R n muni de l addition.

Algèbre linéaire. 1 Espaces vectoriels R n. Jean-Paul Davalan. 1.1 Les ensembles R n. 1.2 Addition dans R n. (R n, +) désigne R n muni de l addition. Algèbre linéaire. Jean-Paul Davalan 2001 1 Espaces vectoriels R n. 1.1 Les ensembles R n. Définition 1.1 R 2 est l ensemble des couples (x, y) de deux nombres réels x et y. D une manière générale, un entier

Plus en détail

1 Introduction. 2 Fonctions linéaires, fonctions affines. 2.1 Définitions. Fonctions linéaires et fonctions affines Cours. Objectifs du chapitre

1 Introduction. 2 Fonctions linéaires, fonctions affines. 2.1 Définitions. Fonctions linéaires et fonctions affines Cours. Objectifs du chapitre Fonctions linéaires et fonctions affines Cours Objectifs du chapitre Connaitre le sens de variation d une fonction affine. Connaitre le signe d une fonction affine. 1 Introduction Activité 2 Fonctions

Plus en détail

Programme de Mathématique Préparation Maths-Physique. Analyse et Géométrie Différentielle. Première Année

Programme de Mathématique Préparation Maths-Physique. Analyse et Géométrie Différentielle. Première Année Programme de Mathématique Préparation Maths-Physique Analyse et Géométrie Différentielle Première Année I NOMBRES REELS ET COMPLEXES, SUITES ET FONCTIONS 1 Nombres réels et complexes 2 Suites de nombres

Plus en détail

2 Fonctions affines : définitions et propriétés fondamentales

2 Fonctions affines : définitions et propriétés fondamentales Chapitre 3 : Fonctions affines Dans tout ce chapitre, le plan est muni d un repère. 1 Rappels sur les équations de droite Une droite qui n est pas verticale a une unique équation du type y = ax + b, qu

Plus en détail

Fonctions Affines Problèmes du premier degré

Fonctions Affines Problèmes du premier degré Fonctions Affines Problèmes du premier degré Christophe ROSSIGNOL Année scolaire 2015/2016 Table des matières 1 Fonctions Affines 2 1.1 Définition Représentation graphique.................................

Plus en détail

Cours de Mathématiques 2

Cours de Mathématiques 2 Cours de Mathématiques 2 première partie : Analyse 2 DEUG MIAS 1 e année, 2 e semestre. Maximilian F. Hasler Département Scientifique Interfacultaire B.P. 7209 F 97275 SCHOELCHER CEDEX Fax : 0596 72 73

Plus en détail

Topologie des espaces vectoriels normés

Topologie des espaces vectoriels normés Topologie des espaces vectoriels normés Cédric Milliet Version préliminaire Cours de troisième année de licence Université Galatasaray Année 2011-2012 2 Chapitre 1 R-Espaces vectoriels normés 1.1 Vocabulaire

Plus en détail

Second degré. Christophe ROSSIGNOL. Année scolaire 2008/2009

Second degré. Christophe ROSSIGNOL. Année scolaire 2008/2009 Second degré Christophe ROSSIGNOL Année scolaire 008/009 Table des matières 1 Polynômes du second degré 1.1 Définition................................................. 1. Forme canonique.............................................

Plus en détail

en dimension finie Table des matières

en dimension finie Table des matières Maths PCSI Cours Algèbre linéaire en dimension finie Table des matières 1 Rappels d algèbre linéaire 2 1.1 Applications linéaires......................................... 2 1.2 Familles libres, génératrices

Plus en détail

Chapitre 3. Espaces vectoriels

Chapitre 3. Espaces vectoriels Département de mathématiques et informatique L1S1, module A ou B Chapitre 3 Espaces vectoriels Emmanuel Royer emmanuelroyer@mathuniv-bpclermontfr Ce texte mis gratuitement à votre disposition a été rédigé

Plus en détail

Cours de Mathématiques II Chapitre 1. Algèbre linéaire

Cours de Mathématiques II Chapitre 1. Algèbre linéaire Université de Paris X Nanterre UFR Segmi Année 7-8 Licence Economie-Gestion première année Cours de Mathématiques II Chapitre Algèbre linéaire Table des matières Espaces vectoriels Espaces et sous-espaces

Plus en détail

1. a) question de cours b) P(f) est un polynôme de l endomorphisme f donc commute avec f.

1. a) question de cours b) P(f) est un polynôme de l endomorphisme f donc commute avec f. escp-eap 2(Ecole de commerce) OPTION SCIENTIFIQUEMATHEMATIQUES I adapté en retirant certaines question qui sont du cours de PC et en ajoutant le dernier exemple.. a) question de cours b) P(f) est un polynôme

Plus en détail

Sujets HEC B/L 2013-36-

Sujets HEC B/L 2013-36- -36- -37- Sujet HEC 2012 B/L Exercice principal B/L1 1. Question de cours : Définition et propriétés de la fonction de répartition d une variable aléatoire à densité. Soit f la fonction définie par : f(x)

Plus en détail

MEÉF 1 - Mathématiques DS2-5 octobre 2015 Analyse - Géométrie

MEÉF 1 - Mathématiques DS2-5 octobre 2015 Analyse - Géométrie MEÉF - Mathématiques DS2-5 octobre 25 Analyse - Géométrie Eercice Soit E un K-espace vectoriel (K étant le corps R ou C). Deu normes N et N 2 sur E sont dites équivalentes s il eiste deu constantes réelles

Plus en détail

Le Déterminant. par Alain Prouté Université Denis Diderot Paris 7. 1 Permutations. 1. 2 Application transposée, base duale. 3. 3 Mesures de volume.

Le Déterminant. par Alain Prouté Université Denis Diderot Paris 7. 1 Permutations. 1. 2 Application transposée, base duale. 3. 3 Mesures de volume. Ce cours peut être librement copié et distribué. Il est recommandé d en télécharger la version la plus récente à partir de : http://www.math.jussieu.fr/~alp. Toute remarque, correction ou suggestion doit

Plus en détail

MATHÉMATIQUES TERMINALE ES A. YALLOUZ. Ce polycopié conforme au programme 2002, regroupe les documents distribués aux élèves en cours d année.

MATHÉMATIQUES TERMINALE ES A. YALLOUZ. Ce polycopié conforme au programme 2002, regroupe les documents distribués aux élèves en cours d année. MATHÉMATIQUES TERMINALE ES A. YALLOUZ Ce polcopié conforme au programme 00, regroupe les documents distribués au élèves en cours d année. Année 0-0 Année 0-0 T le ES A. YALLOUZ (MATH@ES) TABLE DES MATIÈRES

Plus en détail

Réduction des endomorphismes et des matrices carrées

Réduction des endomorphismes et des matrices carrées 48 Chapitre 4 Réduction des endomorphismes et des matrices carrées La motivation de ce chapitre est la suivante. Étant donné un endomorphisme f d un espace E de dimension finie, déterminé par sa matrice

Plus en détail

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2013 2014 MATHS/STATS. Solution des exercices d algèbre linéaire

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2013 2014 MATHS/STATS. Solution des exercices d algèbre linéaire UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 3 4 Master d économie Cours de M. Desgraupes MATHS/STATS Document : Solution des exercices d algèbre linéaire Table des matières

Plus en détail

Les matrices. 1 Définitions. 1.1 Matrice

Les matrices. 1 Définitions. 1.1 Matrice Les matrices 2012-2013 1 Définitions 11 Matrice Définition 1 Une matrice m n est un tableau de nombres à m lignes et n colonnes Les nombres qui composent la matrice sont appelés les éléments de la matrice

Plus en détail

Le corps R des nombres réels

Le corps R des nombres réels Le corps R des nombres réels. Construction de R à l aide des suites de Cauchy de nombres rationnels On explique brièvement dans ce paragraphe comment construire le corps R des nombres réels à partir du

Plus en détail

Résumé de cours: Espaces vectoriels (Généralités) 1 Vocabulaire : 1.3 Régles de calcul : 1.1 Loi de composition interne :

Résumé de cours: Espaces vectoriels (Généralités) 1 Vocabulaire : 1.3 Régles de calcul : 1.1 Loi de composition interne : Résumé de cours : Espaces vectoriels Partie I : Généralités. : Source disponible sur : c Dans tout le chapitre K désigne un sous corps de C, et en général sauf mention du contraire, Q ou R ou bien C et

Plus en détail

EXERCICE 1. Corrigé ECRICOME Eco 2012 par Pierre Veuillez

EXERCICE 1. Corrigé ECRICOME Eco 2012 par Pierre Veuillez Corrigé ECRICOME Eco par Pierre Veuillez EXERCICE (M 3 (R), +,.) désigne l espace vectoriel des matrices carrées d ordre 3 à coeffi cients réels. Deux matrices A et B de M 3 (R) étant données, on suppose

Plus en détail

Probabilités et Statistiques. Raphaël KRIKORIAN Université Paris 6

Probabilités et Statistiques. Raphaël KRIKORIAN Université Paris 6 Probabilités et Statistiques Raphaël KRIKORIAN Université Paris 6 Année 2005-2006 2 Table des matières 1 Rappels de théorie des ensembles 5 1.1 Opérations sur les ensembles................... 5 1.2 Applications

Plus en détail

Chapitre 2 : Les systèmes d équations récurrentes linéaires. dans

Chapitre 2 : Les systèmes d équations récurrentes linéaires. dans Chapitre 2 : Les systèmes d équations récurrentes linéaires dans Sommaire Sandrine CHARLES 1 Introduction... 3 2 Rappels sur les formes de Jordan réelles dans... 4 2.1 Deux valeurs propres réelles distinctes

Plus en détail

Devoir commun de Mathématiques 18 janvier 2014. Problème 1

Devoir commun de Mathématiques 18 janvier 2014. Problème 1 Lycée Jean Bart MPSI & PCSI Année 213-214 Devoir commun de Mathématiques 18 janvier 214 La clarté des raisonnements, la précision de la rédaction et la présentation entreront pour une part non négligeable

Plus en détail

TOPOLOGIE DE LA DROITE REELLE

TOPOLOGIE DE LA DROITE REELLE TOPOLOGIE DE LA DROITE REELLE P. Pansu 16 mai 2005 1 Qu est-ce que la topologie? C est l étude des propriétés des objets qui sont conservées par déformation continue. Belle phrase, mais qui nécessite d

Plus en détail

CHAPITRE 2 SUITES RÉELLES ET COMPLEXES

CHAPITRE 2 SUITES RÉELLES ET COMPLEXES CHAPITRE SUITES RÉELLES ET COMPLEXES Les suites sont un objet fondamental à la fois en mathématiques et dans l application des mathématiques aux autres sciences. Nous verrons dans ce cours et les travaux

Plus en détail

Cours d Analyse Réelle 4M003

Cours d Analyse Réelle 4M003 Cours d Analyse Réelle 4M003 Jean SAINT RAYMOND Université Pierre et Marie Curie Avant-propos Ce texte a été rédigé pour servir de support écrit à un cours de Master 1 de l Université Pierre-et-Marie Curie.

Plus en détail

Préparation à l agrégation interne de mathématiques - Année 2014-2015 Préparation à l écrit - Samedi 13 décembre 2014

Préparation à l agrégation interne de mathématiques - Année 2014-2015 Préparation à l écrit - Samedi 13 décembre 2014 Préparation à l agrégation interne de mathématiques - Année 04-05 Préparation à l écrit - Samedi 3 décembre 04 Durée : 4 à 6 heures - Le sujet comporte 6 pages. Dans ce problème, on se propose de prouver

Plus en détail

Laurent Garcin MPSI Lycée Jean-Baptiste Corot. (a, b) + (c, d) = (a + c, b + d) (a, b) (c, d) = (ac bd, ad + bc) (a, 0) (b, 0) = (ab, 0)

Laurent Garcin MPSI Lycée Jean-Baptiste Corot. (a, b) + (c, d) = (a + c, b + d) (a, b) (c, d) = (ac bd, ad + bc) (a, 0) (b, 0) = (ab, 0) NOMBRES COMPLEXES 1 Corps C des nombres complexes 1.1 Construction de C Construction de C On munit R de deux lois internes + et de la manière suivante. Pour (a, b, c, d) R 4, on pose (a, b) + (c, d) =

Plus en détail

Fiche n 1: Groupe, sous-groupe, ordre

Fiche n 1: Groupe, sous-groupe, ordre Université Lille 1 Algèbre 2010/11 M51.MIMP Fiche n 1: Groupe, sous-groupe, ordre Exercice 1 On considère sur R la loi de composition définie par x y = x + y xy. Cette loi est-elle associative, commutative?

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 29 décembre 2015 Enoncés 1. b) Soit (u n ) n N une suite d éléments de [0 ; 1]. Montrer

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 29 décembre 2015 Enoncés 1. b) Soit (u n ) n N une suite d éléments de [0 ; 1]. Montrer [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 9 décembre 05 Enoncés Familles sommables Ensemble dénombrable a) Calculer n+ Exercice [ 03897 ] [Correction] Soit f : R R croissante. Montrer que l ensemble des

Plus en détail

Fonctions affines Exercices corrigés

Fonctions affines Exercices corrigés Fonctions affines Exercices corrigés Sont abordés dans cette fiche : Exercice 1 : antécédent, image, résolution d équation, représentation graphique d une fonction affine (coefficient directeur et ordonnée

Plus en détail

et Transversalité par Pierre Vogel

et Transversalité par Pierre Vogel Université Paris 7 Denis Diderot Institut de Mathématiques de Jussieu Géométrie des Variétés et Transversalité par Pierre Vogel Introduction Ce cours est destiné à l étude des variétés différentiables

Plus en détail

La commande par mode glissant

La commande par mode glissant 1. Introduction Les lois de commande classiques du type PID sont très efficaces dans le cas des systèmes linéaires à paramètres constants. Pour des systèmes non linéaires ou ayant des paramètres non constants,

Plus en détail

Contrôle de mathématiques

Contrôle de mathématiques Chapitres 5 : la fonction exponentielle 10 décembre 2012 Contrôle de mathématiques Lundi 10 décembre 2012 Exercice 1 ROC On suppose connu le résultat suivant : pour tout réel x, on a e x > x 1) Soitϕla

Plus en détail

Sommaire. Chapitre 1 Variables et vecteurs aléatoires... 5. Chapitre 2 Variables aléatoires à densité... 65

Sommaire. Chapitre 1 Variables et vecteurs aléatoires... 5. Chapitre 2 Variables aléatoires à densité... 65 Sommaire Chapitre 1 Variables et vecteurs aléatoires............... 5 A. Généralités sur les variables aléatoires réelles.................... 6 B. Séries doubles..................................... 9

Plus en détail

Suites et Convergence

Suites et Convergence Suites et Convergence Une suite c est se donner une valeur (sans ambigüité) pour chaque N sauf peutêtre les premiers n. Donc une suite est une fonction : I R où I = N: = N. Notation : On note ( ) I R pour

Plus en détail

Mathématiques pour l informatique. - Soutien - 1 Nombres complexes. 2 Suites. Exercice 1. (Nombres complexes) Soit le nombre complexe z = (2 + 2i) 7.

Mathématiques pour l informatique. - Soutien - 1 Nombres complexes. 2 Suites. Exercice 1. (Nombres complexes) Soit le nombre complexe z = (2 + 2i) 7. Mathématiques pour l informatique IMAC première année - Soutien - Nombres complexes Rappels. Un nombre complexe z admet plusieurs représentations : représentation vectorielle z = (a, b) où a, b R représentation

Plus en détail

Intégrale de Lebesgue

Intégrale de Lebesgue Intégrale de Lebesgue ÉCOLE POLYTECHNIQUE Cours 4 : intégrale de Lebesgue Bertrand Rémy 1 / 50 1. Motivations et points de vue ÉCOLE POLYTECHNIQUE Cours 4 : intégrale de Lebesgue Bertrand Rémy 2 / 50 Deux

Plus en détail

Suites numériques. Sommaire :

Suites numériques. Sommaire : Suites numériques I Activité n o 2 page 295 Sommaire : II Généralités sur les suites numériques III Variations et bornes IV Suites arithmétiques V Suites géométriques VI Suites convergentes VII Représentation

Plus en détail

Soutien illimité 7j/7 en maths: Coach, profs, exercices & annales, cours. Sujet de Bac 2013 Maths S Obligatoire & Spécialité - Liban

Soutien illimité 7j/7 en maths: Coach, profs, exercices & annales, cours. Sujet de Bac 2013 Maths S Obligatoire & Spécialité - Liban Sujet de Bac 2013 Maths S Obligatoire & Spécialité - Liban EXERCICE 1 : 4 Points Cet exercice est un questionnaire à choix multiples. Aucune justification n est demandée. Pour chacune des questions, une

Plus en détail

Sujet Métropole 2013 EXERCICE 1. [4 pts] Probabilités

Sujet Métropole 2013 EXERCICE 1. [4 pts] Probabilités Sujet Métropole 01 EXERIE 1. [4 pts] Probabilités Une jardinerie vend de jeunes plants d arbres qui proviennent de trois horticulteurs : 5% des plants proviennent de l horticulteur H 1, 5% de l horticulteur

Plus en détail

Cours d Analyse Semestre 1. Stéphane Attal

Cours d Analyse Semestre 1. Stéphane Attal Cours d Analyse Semestre 1 Stéphane Attal 2 Contents 1 Les nombres réels 5 1.1 Les ensembles usuels de nombres................ 5 1.2 Ensembles ordonnés........................ 6 1.3 Le corps des nombres

Plus en détail

Sciences Po Paris 2012 Mathématiques Solutions

Sciences Po Paris 2012 Mathématiques Solutions Sciences Po Paris 202 athématiques Solutions Partie : Le modèle de althus odèle discret a Pour tout entier naturel n, on a P n+ P n = P n donc P n+ = +P n Par suite la suite P n est géométrique de raison

Plus en détail

Agrégation de Mathématiques Exercices d algèbre linéaire

Agrégation de Mathématiques Exercices d algèbre linéaire Agrégation de Mathématiques Exercices d algèbre linéaire P. HUBERT La plupart des exercices ci-dessous se trouvent dans les livres suivants : - E. Leichtnam, X. Schaeur, Exercices corrigés de mathématiques

Plus en détail

1 Topologies, distances, normes

1 Topologies, distances, normes Université Claude Bernard Lyon 1. Licence de mathématiques L3. Topologie Générale 29/1 1 1 Topologies, distances, normes 1.1 Topologie, distances, intérieur et adhérence Exercice 1. Montrer que dans un

Plus en détail

Thème : Application affines en terminale

Thème : Application affines en terminale 6 ième ASSEMBLEE GENERALE de l Association des Professeurs de Mathématiques de la Région de Sikasso et Sympathisants Thème : Application affines en terminale BOUGOUNI 2010-2011 Présenté par : APROMARS/

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat ES Asie 19 juin 2014

Corrigé du baccalauréat ES Asie 19 juin 2014 Corrigé du baccalauréat ES Asie 9 juin 4 EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats Proposition : fausse f (4) est le coefficient directeur de la tangente à la courbe au point C ; cette droite passe

Plus en détail

Agrégation externe de mathématiques, session 2013 Épreuve de modélisation, option B : Calcul Scientifique

Agrégation externe de mathématiques, session 2013 Épreuve de modélisation, option B : Calcul Scientifique Agrégation externe de mathématiques, session 2013 Épreuve de modélisation, option (Public2014-B1) Résumé : On présente un exemple de système de deux espèces en compétition dans un environnement périodique.

Plus en détail

Systèmes dynamiques. Chapitre 1

Systèmes dynamiques. Chapitre 1 Chapitre 1 Systèmes dynamiques 1) Placement financier On dépose une quantité d argent u 0 à la banque à l instant t 0 = 0 et on place cet argent à un taux r > 0. On sait qu en vertu de la loi des intérêts

Plus en détail

Espaces affines. 2 Applications affines 7. 2.2 Projections et symétries affines ; affinités... 8 2.3 Alignement et parallélisme...

Espaces affines. 2 Applications affines 7. 2.2 Projections et symétries affines ; affinités... 8 2.3 Alignement et parallélisme... Maths PCSI Cours Espaces affines Table des matières 1 Espaces et sous-espaces affines 2 1.1 Espaces affines et translations.................................... 2 1.2 Exemples d espaces affines......................................

Plus en détail

Espaces vectoriels 2006-2007. Agrégation interne de Mathématiques Département de Mathématiques Université de La Rochelle F.

Espaces vectoriels 2006-2007. Agrégation interne de Mathématiques Département de Mathématiques Université de La Rochelle F. Agrégation interne de Mathématiques Département de Mathématiques Université de La Rochelle 2006-2007 Espaces vectoriels Convention 1. Dans toute la suite, k désignera un corps quelconque. Définition 2.

Plus en détail

Introduction à l étude des Corps Finis

Introduction à l étude des Corps Finis Introduction à l étude des Corps Finis Robert Rolland (Résumé) 1 Introduction La structure de corps fini intervient dans divers domaines des mathématiques, en particulier dans la théorie de Galois sur

Plus en détail

T ES DEVOIR N 1 SEPTEMBRE 2013

T ES DEVOIR N 1 SEPTEMBRE 2013 T ES DEVOIR N 1 SEPTEMBRE 2013 Durée : 2h NOM : Prénom : Calculatrice autorisée «Le candidat est invité à faire figurer sur la copie toute trace de recherche, même incomplète ou non fructueuse, qu il aura

Plus en détail

EMLyon 2011 - Corrigé

EMLyon 2011 - Corrigé EMLyon - Corrigé Partie I. Soit X une variable aléatoire suivant la loi E() ; une densité de X est : f(x) = { si x < e x si x et E(X) = et V (X) =.. (a) Soit n N ; n E(S n ) = E(X k ) = n par linéarité

Plus en détail

Correction du devoir maison n o 7 PARTIE I

Correction du devoir maison n o 7 PARTIE I Lycée Kléber Pour le 5 décembre 2014 PSI* 2014-2015 Correction du devoir maison n o 7 (Mines I PSI 2001) MATHEMATIQUES PARTIE I Remarquons d abord que la définition de la semi-linéarité de u est équivalente

Plus en détail

Avertissement! Dans tout ce chapître, C désigne une partie convexe de IR n, et f une fonction. 9.1 Fonctions affines, convexes, strictement convexes

Avertissement! Dans tout ce chapître, C désigne une partie convexe de IR n, et f une fonction. 9.1 Fonctions affines, convexes, strictement convexes Chp. 9. Convexité Avertissement! Dans tout ce chapître, C désigne une partie convexe de IR n, et f une fonction numérique partout définie sur C. 9.1 Fonctions affines, convexes, strictement convexes Définition

Plus en détail

Construction de la mesure de Lebesgue. 1 Mesure positive engendrée par une mesure extérieure.

Construction de la mesure de Lebesgue. 1 Mesure positive engendrée par une mesure extérieure. Université d Artois Faculté des Sciences Jean Perrin Analyse Fonctionnelle (Licence 3 Mathématiques-Informatique Daniel Li Construction de la mesure de Lebesgue 28 janvier 2008 Dans ce chapitre, nous allons

Plus en détail

PROBLÈME : Endomorphismes semi-linéaires et valeurs co-propres. Partie I

PROBLÈME : Endomorphismes semi-linéaires et valeurs co-propres. Partie I PROBLÈME : Endomorphismes semi-linéaires et valeurs co-propres Sujet complet Mines Pont 2001 - PSI Partie I 1. Premières propriétés Remarquons d abord que la définition de la semi-linéarité de u est équivalente

Plus en détail

Éléments de logique et de théorie des ensembles

Éléments de logique et de théorie des ensembles 1 Éléments de logique et de théorie des ensembles Pour les exemples et exercices traités dans ce chapitre les ensembles usuels de nombres entiers, rationnels réels et complexes sont supposés connus, au

Plus en détail

Mathématique - Cours

Mathématique - Cours Mathématique - Cours Filière STAV 2014-2015 Centre de Formation aux Métier de la Montagne Marine Estorge Le programme se compose ainsi : partie seconde partie 1/3 partie 2/3 partie 3/3 Sommaire 1 Ensemble

Plus en détail

Les espaces L p. Chapitre 6. 6.1 Définitions et premières propriétés. 6.1.1 Les espaces L p, avec 1 p < +

Les espaces L p. Chapitre 6. 6.1 Définitions et premières propriétés. 6.1.1 Les espaces L p, avec 1 p < + Chapitre 6 Les espaces L p 6.1 Définitions et premières propriétés 6.1.1 Les espaces L p, avec 1 p < + Soient (E, T,m) un espace mesuré, 1 p < + et f M = M(E, T) (c est-à-dire f : E R, mesurable). On remarque

Plus en détail

22 Cours - Espaces vectoriels.nb 1/8. Espaces vectoriels. I) Généralités II) Applications linéaires III) Sous espaces vectoriels IV) Générateurs

22 Cours - Espaces vectoriels.nb 1/8. Espaces vectoriels. I) Généralités II) Applications linéaires III) Sous espaces vectoriels IV) Générateurs 22 Cours - Espaces vectoriels.nb /8 Espaces vectoriels K -espace vectoriel, loi de composition interne (commutative, associative), élément neutre, symétrique, loi externe, vecteur nul, E, sous espace vectoriel,

Plus en détail

TOPOLOGIE. une partie X d'un métrique est dite bornée ssi il existe une boule contenant X ; définition : diamètre : diam(x)=min{ r R

TOPOLOGIE. une partie X d'un métrique est dite bornée ssi il existe une boule contenant X ; définition : diamètre : diam(x)=min{ r R TOPOLOGIE 1) DISTANCE, ESPACES MÉTRIQUES a : distances : d'après le cours de M. Nicolas Tosel professeur en MP* au Lycée du Parc, Lyon Année 2004 2005 une distance est une application d de E dans R + telle

Plus en détail

Les théorèmes de Gerschgorin et de Hadamard

Les théorèmes de Gerschgorin et de Hadamard Localisation des valeurs propres : Quelques propriétés sur les disques de Gerschgorin. Jean-Baptiste Campesato 22 septembre 29 Gerschgorin est parfois retranscrit en Gershgorin, Geršgorin, Hershhornou

Plus en détail

Chapitre 01 : Intégrales généralisées. Objectifs : En première année, on a étudié l intégrale d une fonction définie et continue sur un intervalle

Chapitre 01 : Intégrales généralisées. Objectifs : En première année, on a étudié l intégrale d une fonction définie et continue sur un intervalle Chapitre 01 : Intégrales généralisées Objectifs : En première année, on a étudié l intégrale d une fonction définie et continue sur un intervalle fermé borné de Dans ce chapitre, on va étudier le cas d

Plus en détail

IV. Espaces L p. + tx 1. (1 t)x 0

IV. Espaces L p. + tx 1. (1 t)x 0 cours 13, le lundi 7 mars 2011 IV. spaces L p IV.1. Convexité Quand deux points x 0, x 1 R sont donnés, on peut parcourir le segment [x 0, x 1 ] qui les joint en posant pour tout t [0, 1] x t = (1 t)x

Plus en détail

PAD - Notes de cours. S. Rigal, D. Ruiz, et J. C. Satgé

PAD - Notes de cours. S. Rigal, D. Ruiz, et J. C. Satgé ALGÈBRE PAD - Notes de cours S. Rigal, D. Ruiz, et J. C. Satgé November 23, 2006 Table des Matières Espaces vectoriels Applications linéaires - Espaces vectoriels............................... 3 -. Approche

Plus en détail

x x² = y x -3-2 -1-0,5 0 0,5 1 2 3 y CHAPITRE 12 I. INTRODUCTION

x x² = y x -3-2 -1-0,5 0 0,5 1 2 3 y CHAPITRE 12 I. INTRODUCTION CHAPITRE 2 FONCTIONS I. INTRODUCTION Une fonction est «une machine à transformer des nombres». Par eemple, la fonction «carré» désigne la «machine» qui transforme les nombres en leurs carrés. Ainsi elle

Plus en détail

Équations différentielles en physique

Équations différentielles en physique Fiche Mathématiques pour la Physique - Équations différentielles en physique - MPSI 1 Lycée Chaptal - 2012 Équations différentielles en physique On ne considère en physique en prépa (quasiment) que des

Plus en détail

1.1.1 Composantes contravariantes, covariantes d un vecteur

1.1.1 Composantes contravariantes, covariantes d un vecteur Chapitre 1 Prérequis Ce chapitre regroupe les définitions et les résultats sur les tenseurs qui sont utilisés dans la théorie des coques et des membranes. Il comprend deux parties : 1. L algèbre tensorielle,

Plus en détail

Systèmes oscillants Oscillateur harmonique amorti, oscillations libres amorties

Systèmes oscillants Oscillateur harmonique amorti, oscillations libres amorties Systèmes oscillants Oscillateur harmonique amorti, oscillations libres amorties L'objet de cette ressource est l'étude des systèmes physiques, de type mécanique, électrique ou microscopique, se comportant

Plus en détail

Le fer à cheval de Smale

Le fer à cheval de Smale Le fer à cheval de Smale Selim GHAZOUANI, ENS Lyon Novembre 2010, Groupe de lecture dirigé par Alexey GLUSTYUK sur les systèmes dynamiques Le fer à cheval de Smale est un exemple de transformation continue

Plus en détail

Un sujet pour l épreuve B (modélisation et informatique)

Un sujet pour l épreuve B (modélisation et informatique) Un sujet pour l épreuve B modélisation et informatique) Présentation Le texte proposé ci-après est conçu pour l épreuve B, portant plus particulièrement sur la modélisation et l informatique l épreuve

Plus en détail

Applications linéaires

Applications linéaires Applications linéaires I) Applications linéaires - Généralités 1.1) Introduction L'idée d'application linéaire est intimement liée à celle d'espace vectoriel. Elle traduit la stabilité par combinaison

Plus en détail

Indication Prendre une combinaison linéaire nulle et l évaluer par ϕ n 1.

Indication Prendre une combinaison linéaire nulle et l évaluer par ϕ n 1. 1 Définition Exercice 1 Déterminer si les applications f i suivantes (de E i dans F i ) sont linéaires : f 1 : (x, y) R 2 (2x + y, x y) R 2, f 2 : (x, y, z) R 3 (xy, x, y) R 3 f 3 : (x, y, z) R 3 (2x +

Plus en détail

Feuille d exercices n o 1. N(x i ). 4. On rappelle qu un espace normé est séparable s il contient une partie dénombrable dense.

Feuille d exercices n o 1. N(x i ). 4. On rappelle qu un espace normé est séparable s il contient une partie dénombrable dense. 1 Feuille d exercices n o 1 1. Deuxième forme géométrique du théorème de Hahn-Banach Soient A E et B E deux convexes, non vides, disjoints (E est une espace vectoriel normé). On suppose que A est fermé

Plus en détail

Mathématiques et Philosophie en classe de seconde

Mathématiques et Philosophie en classe de seconde Mathématiques et Philosophie en classe de seconde Intervention du Professeur de mathématiques. Effectif de la classe : 34 élèves. Intervention : quinze heures en alternance avec le cours de Philosophie.

Plus en détail

Cours de mathématiques ECS 1 ère année Nouveau programme 2013. BÉGYN Arnaud

Cours de mathématiques ECS 1 ère année Nouveau programme 2013. BÉGYN Arnaud Cours de mathématiques ECS 1 ère année Nouveau programme 2013 BÉGYN Arnaud 09/10/2013 ECS1.1, Lycée Fermat Toulouse. http://arnaud.begyn.free.fr/ 2 Introduction Ce manuscrit regroupe des notes de cours

Plus en détail

Espaces vectoriels de dimension finie

Espaces vectoriels de dimension finie Chapitre 14 Espaces vectoriels de dimension finie Dans tout le chapitre K désigne R ou C. 14.1 Espaces vectoriels de dimension finie 14.1.1 Bases et dimension Ò Ø ÓÒ ½ º½ Espace vectoriel de dimension

Plus en détail

Algèbre linéaire avancée I Jeudi 8 Octobre 2015 Prof. A. Abdulle J =

Algèbre linéaire avancée I Jeudi 8 Octobre 2015 Prof. A. Abdulle J = Algèbre linéaire avancée I Jeudi 8 Octobre 205 Prof. A. Abdulle EPFL Série 4 (Corrigé) Exercice Soit J M 2n 2n (R) la matrice définie par J 0 In, I n 0 où I n est la matrice identité de M n n (R) et 0

Plus en détail

Autour de la diagonalisation

Autour de la diagonalisation Autour de la diagonalisation Cédric Gérot, Pierre Granjon, Nicolas Le Bihan Laboratoire des Images et des Signaux Grenoble January 22, 2003 Contents 1 Eléments d algèbre 2 11 Espace vectoriel 2 111 Définition

Plus en détail