Séries entières - Rayon de convergence - Propriétés de la somme

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Séries entières - Rayon de convergence - Propriétés de la somme"

Transcription

1 1 Définition et premières propriétés 1.1 Notion de série entière Définition 1 On appelle série entière toute série d applications f n telle qu il existe une suite ( ) n N d éléments de C telle que : n N, z C, f n (z) =. On note alors a n cette série entière. 1.2 Rayon de convergence Lemme 1 Lemme d Abel Soient a n une série entière, ρ R + tel que ( ρ n ) n N soit bornée. Alors pour tout z C tel que z < ρ, a n est absolument convergente. Preuve - ( ρ n ) n N étant bornée, il existe M R + tel que : n N, ρ n M. Alors : ( ) z n n N, z C, = M. ρ Pour z vérifiant z < ρ, on a z ρ < 1. et que : n N, ( z ρ ) n sont deux séries à termes positifs telles ( ) z n. ρ Comme ( ) n z ρ est une série convergente (série géométrique de raison inférieure à 1), on en déduit que converge (voir résultats des séries à termes positifs), c est-à-dire n z converge absolument. 1

2 Théorème 1 Soit a n une série entière. Il existe un unique élement R R + = R {+ } tel que pour tout z C : z < R a n converge absolument; z > R ( ) n N n est pas bornée. Preuve - Existence : Soit E = {ρ R +, ( ρ n ) n N est bornée}. E R +. E car 0 E. Si ρ E, alors [0;ρ] E. E est donc un intervalle de R + contenant 0. Soit R = sup(e). Si E est un intervalle borné, alors R R. Dans le cas contraire, R = + (c est-à-dire E = [0; + [). Soit z C tel que z < R. Soit ρ R + tel que z < ρ < R. ρ E donc ( ρ n ) n N est bornée et donc converge absolument d après le lemme 1. Soit z C tel que z > R. Alors z / E (par définition de R) et donc ( ) n N n est pas bornée. Unicité : Supposons qu il existe R 1, R 2, éléments de R + satisfaisant aux conditions du théorème. Supposons R 1 R 2, avec par exemple R 1 < R 2. Soit ρ R + tel que R 1 < ρ < R 2. ρ < R 2 donc n ρ converge absolument. ρ > R 1 donc ρ n n est pas bornée. Contradiction. Définition 2 Le nombre R défini précédemment est appelé rayon de convergence de la série. Conséquence : Si R = 0, alors ne converge que pour z = 0. Si R = +, alors n z converge pour tout z C. Définition 3 Soit une série entière de rayon de convergence R. On appelle somme de la série l application S définie pour tout z C tel que z < R par : S(z) =. Exemple 1 : est une série entière dont le rayon de convergence est 1. Soit z C. Notons R le rayon de convergence de la série. Si z < 1, alors z n est une série géométrique convergente donc converge absolument. Si z > 1, alors ( ) n N n est pas bornée donc R = 1. Si z = 1, alors ne tend pas vers 0 donc diverge. Pour z < 1, on a : = 1 1 z. Exemple 2 : n 1 1. Si z 1, alors n 2 n 2 1 n 2. n 1 et est une série de Riemann convergente donc n 2 n 1 n 1 n 2 et n 1 1 n 2 sont deux séries à termes positifs n 2 converge. c S. Duchet - 2/10

3 Si z > 1, ne converge pas vers 0 lorsque n + donc diverge. n 2 n 2 n 1 A travers ces deux exemples, on constate que l ensemble {z C, z = R} est un ensemble d incertitude. 2 Rayon de convergence Proposition 1 Règle de d Alembert pour les séries entières Soit une série entière. S il existe n 0 N tel que pour tout n n 0, 0 et +1 admet une limite l R +, alors le rayon de convergence est 1 l (avec la convention 1 0 = + et 1 + = 0). Preuve - Soit z C = +1 z n + Si l R, d après la règle de d Alembert pour les séries à termes réels positifs, on a : si l z < 1 (c est-à-dire z < 1 l ), alors converge; si l z > 1 (c est-à-dire z > 1 l ), alors converge. Donc le rayon de convergence est égal à 1 l. Si l = 0, alors l z < 1 pour tout z C donc converge pour tout z C (c est-à-dire R = + ). Si l = +, alors l z > 1 pour tout z C donc diverge pour tout z C donc R = 0. l z. Corollaire 1 Soit une série entière telle qu il existe une fonction rationnelle F non nulle, à coefficients dans C telle que : n N, = F(n). Alors le rayon de convergence de est égal à 1. Preuve - Il existe P, Q C[X] {0} tels que F = P Q. Notons αxβ le terme de plus haut degré de P et δx γ le terme de plus haut degré de Q. Alors : αn β δn γ c est-à-dire On alors : α δ nβ γ. +1 δ δ (n + 1)β γ α δ nβ γ. c S. Duchet - 3/10

4 Donc +1 donc +1 1 n + 1. D après la proposition 1, on en déduit que a un rayon de convergence égal à 1. n Exemples :, ont des rayons de convergence égaux à 1. : notons ( ) n N la suite définie par : On a : +1 donc n N, = 1. a un rayon de convergence égal à +. = (n + 1)! = 1 n + 1 n Opérations sur les séries entières 3.1 Produit par un scalaire Proposition 2 Soient λ C et a n une série entière ayant pour rayon de convergence R a et pour somme S a. Notons R λa le rayon de convergence de la série λa n et S λa la somme de λ. Alors : R λa = R a et z C, z < R a S λa (z) = λs a (z). Preuve - Soit z C tel que z < R a. absolument et on a : n z converge absolument donc λ converge donc pour tout z tel que z < R a, λ = λ (c est-à-dire S λa (z) = λs a (z) ). λ converge absolument donc R a R λa. λ converge absolument donc 1 λ λ converge absolument donc pour tout z tel que z < R λa, converge absolument donc R λa R a. Par conséquent, R λa = R a. c S. Duchet - 4/10

5 3.2 Somme de deux séries entières Définition 4 On appelle série entière somme de deux séries entières et n z b n la série entière ( + b n ). Proposition 3 Soient et b n deux séries entières de rayons de convergence respectifs R a et R b, de sommes respectives S a et S b. Le rayon de la série somme (a n +b n ) est noté R a+b, la somme de cette série est notée S a+b. On a : R a+b min(r a, R b ) et z C, z < min(r a, R b ) S a+b (z) = S a (z) + S b (z). De plus, si R a R b, alors R a+b = min(r a, R b ). Preuve - Soit z C tel que z < min(r a, R b ). Alors z < R a et z < R b. Par conséquent, n z et b n convergent. Il en résulte que ( + b n ) converge et on a : Donc ( + b n ) = + R a+b min(r a, R b ). b n. Supposons maintenant R a R b, avec par exemple R a < R b (on a alors min(r a, R b ) = R a ). Montrons que R a+b = R a. D après ce qui précède, R a+b R a. Soit ρ ]R a ; R b [. Par définition de R a et R b, n ρ diverge et b n ρ n converge donc ( + b n )ρ n diverge et donc R a+b R a. Par conséquent, R a+b = R a. 3.3 Produit de deux séries entières Définition 5 On appelle série entière produit (ou produit de Cauchy) de deux séries entières n z et b n la série entière c n définie par : n N, c n = n a k b n k. Proposition 4 Soient et n z b n de séries entières de rayons de convergence respectifs R a et R b, de sommes respectives S a et S b. Soit c n la série produit, de rayon de convergence R c et de somme S c. Alors : k=0 R c min(r a, R b ) c S. Duchet - 5/10

6 et z C, z < min(r a, R b ) S c (z) = S a (z)s b (z). Preuve - Soit z C tel que z < min(r a, R b ). z < R a donc converge absolument. z < R b donc b n converge absolument. Alors n z c n converge absolument (résultat sur les séries numériques) et ( + )( + ) c n = b n (c est-à-dire S c (z) = S a (z)s b (z)). Le fait que c n converge absolument pour tout z vérifiant z < min(r a, R b ) indique que R c min(r a, R b ). 3.4 Série entière dérivée Définition 6 On appelle série entière dérivée d une série entière la série entière n z n 1n 1 Proposition 5 La série entière dérivée d une série entière a le même rayon de convergence que celle-ci. Preuve - Soient a n une série entière de rayon R et R le rayon de sa série entière dérivée n 1. On a : n 1 n N, n. Par conséquent, si z vérifie z < R, n 1 converge absolument et donc converge n 1 absolument. Donc R R. Soit z C tel que z < R. Il existe ρ R + tel que z < ρ < R. On a alors : ( ) z n n N, n = ρ n n. ρ ρ < R donc ( ρ n ) n N est bornée. ( ) n n z ρ z 0 car n + ρ < 1 donc n 0. On en déduit que (n ) n N est bornée et n + donc z R. Par conséquent, R R. Finalement, on a R = R. 4 Régularité de la somme 4.1 Convergence normale Théorème 2 Soit une série entière dont le rayon de convergence est R. Alors n z converge normalement sur toute partie compacte de {z C, z < R}. c S. Duchet - 6/10

7 Preuve - Soit K une partie compacte de {z C, z < R}. L application N définie sur C par N(z) = z est continue sur C donc sur K donc elle est bornée et atteint ses bornes. Il existe donc r [0;R[ tel que : K {z C, r < R}. r < R donc r n converge absolument. Or, sup r n z K donc sup converge, c est-à-dire n z z K converge normalement sur K (et donc uniformément). Cette convergence uniforme permet d appliquer les théorèmes sur la continuité et la dérivation des séries d applications. 4.2 Continuité Théorème 3 Soit a n une série entière dont le rayon de convergence est R. On note S la somme de cette série. Alors S est une application continue sur B(0; R) = {z C; z < R}. Preuve - Notons pour n N, f n l application définie sur C par f n (z) =. On a alors, pour z < R : = f n et S = Soit z 0 B(0; R). il existe ρ R + tel que z < ρ < R. Pour tout n N, f n est continue en z 0. f n converge normalement (donc uniformément) sur [0;ρ]. alors + f n est continue en z 0 (voir résultats sur les séries d applications), c est-à-dire S est continue en z 0. f n. 4.3 Dérivabilité Théorème 4 Soit une série entière réelle de rayon de convergence R > 0 et de somme S. Alors S est une application de classe C sur ] R; R[ et on a : k N, x ] R; R[, S (k) (x) = n=k (n k)! x n k. En particulier : k N, a k = S(k) (0). k! c S. Duchet - 7/10

8 Preuve - Pour tout n N, notons f n la fonction définie sur R par f n (x) = x n. On sait, d après la proposition 5 que pour tout k N, f n (k) a pour rayon de convergence R. Soit k N. pour tout n N, f n est de classe C k sur ] R; R[ ; pour tout i {0,, k 1}, f n (i) converge simplement sur ] R; R[ ; f n (k) converge uniformément (et même normalement) sur tout segment de ] R; R[. D après les résultats sur la dérivaiton des séries d applications, on en déduit que S est de classe C k sur ] R; R[ et que S (k) = + f (k) n. Par conséquent, S est de classe C sur ] R; R[ et on a : k N, x ] R; R[, S (k) (x) = n=k (n k)! x n k. Pour x = 0, on a alors : c est-à-dire S (k) (0) = a k k! a k = S(k) (0). k! 5 Applications 5.1 L exponentielle complexe Définition 7 La série est de rayon infini. Sa Somme est appelée exponentielle complexe et est notée exp. on a alors : z C, exp(z) =. Conséquence : Proposition 6 converge normalement sur tout boule B(0; r), où r > 0. est continue sur C. Preuve - Soit z 0 C. soit r R + tel que z 0 < r. est normalement convergente sur B(0; r) (donc uniformément convergente) et pour tout n N, z zn est continue en z 0. Par conséquent, exp est continue en z 0. Proposition 7 Pour tous z, z C, exp(z + z ) = exp(z) exp(z ). c S. Duchet - 8/10

9 Preuve - où Donc et z n sont absolument convergentes donc : ( w n = ) ( + w n = n k=0 C k n exp(z) exp(z ) = n k=0 ) z n = z k z n k k! (n k)!. w n zk z n k = (z + z ) n. (z + z ) n = exp(z + z ). 5.2 Résolution d une équation différentielle On s intéresse à la résolution de l équation différentielle : 2xy + y y = 0. Notons (E) cette équation différentielle. Cherchons une solution de (E) développable en série entière en 0. Notons S la fonction définie au voisinage de 0 par : S(x) = Supposons que S est solution de (E). On alors : 2x n=1 n=2 n(n 1) x n 2 + 2n(n 1) x n 1 + n=1 Par unicité du développement en série entière : n=1 n=1 x n. n x n 1 n x n 1 (n(2n 1) 1 ) x n 1 = 0 ((n + 1)(2n + 1)+1 ) x n = 0. n N, (n + 1)(2n + 1)+1 = 0. x n = 0 x n = 0 On montre par récurrence que pour tout n N, = 2n a 0 (2n)!. Notons P(n) la propriété = 2n a 0 (2n)! P(0) est vraie. c S. Duchet - 9/10

10 Soit n N. Supposons P(n) vraie. D après la relation liant +1 et, on a : +1 = Appliquant l hypothèse de récurrence, on a : +1 = (n + 1)(2n + 1). 2 n a 0 (2n + 1)(n + 1)(2n)! = 2 n+1 a 0 (2n + 2)(2n + 1)(2n)! = 2n+1 a 0 (2(n + 1))! donc P(n + 1) est vraie et donc P(n) est vraie pour tout n N. Par conséquent, S(x) = 2 n a 0 (2n)! xn. 2 n+1 a 0 (2(n + 1))! : 2n a 0 (2n)! = 2 (2n + 1)(2n + 2) n + 0 donc le rayon de convergence de la série développable en série entière en 0 sont les fonctions S : x a 0 de ces séries étant + ). Si x = 0, S(0) = a 0. Si x < 0, 2 n a 0 (2n)! xn est +. Les solutions de l équation différentielle (2x) n (2n)! (le rayon de convergence + ( 1) n ( 2x) n S(x) = a 0 (2n)! + ( 1) n ( 2x) 2n = a 0 (2n)! = a 0 cos( 2x). Si x > 0, S(x) = a 0 + ( 2x) 2n (2n)! = a 0 cosh( 2x). L ensemble des solutions de (E) sur ] ; 0[ est { x λ cos( 2x), solutions de (E) sur ]0; + [ est { x ξ ch( 2x), λ R }. L ensemble des ξ R }. sachant que cos(0) = ch(0) = 1, il en résulte que l ensemble des solutions de (E) continues sur R est ocnstitué des fonctions de la forme : où ξ R. x { ξ cos( 2x), x 0 ξ ch( 2x), x 0 c S. Duchet /10

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

Limites finies en un point

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

Plus en détail

Résolution d équations non linéaires

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme

Plus en détail

Capes 2002 - Première épreuve

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

Plus en détail

Fonctions Analytiques

Fonctions Analytiques 5 Chapitre Fonctions Analytiques. Le plan complexe.. Rappels Soit z C, alors!(x,y) IR 2 tel que z = x + iy. On définit le module de z comme z = x 2 + y 2. On peut aussi repérer z par des coordonnées polaires,

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé 2012-2013 1 Petites questions 1 Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? Réponse : Non, car le complémentaire de ], 0[ n est pas ouvert.

Plus en détail

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé Planche n o Fonctions de plusieurs variables Corrigé n o : f est définie sur R \ {, } Pour, f, = Quand tend vers, le couple, tend vers le couple, et f, tend vers Donc, si f a une limite réelle en, cette

Plus en détail

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

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Fonctions de plusieurs variables Eercices de Jean-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-francefr * très facile ** facile *** difficulté moenne **** difficile ***** très difficile I

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

3 Approximation de solutions d équations

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

Plus en détail

Continuité et dérivabilité d une fonction

Continuité et dérivabilité d une fonction DERNIÈRE IMPRESSIN LE 7 novembre 014 à 10:3 Continuité et dérivabilité d une fonction Table des matières 1 Continuité d une fonction 1.1 Limite finie en un point.......................... 1. Continuité

Plus en détail

Image d un intervalle par une fonction continue

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

Plus en détail

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue

Plus en détail

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Texte Agrégation limitée par diffusion interne Page n 1. Texte Agrégation limitée par diffusion interne 1 Le phénomène observé Un fût de déchets radioactifs est enterré secrètement dans le Cantal. Au bout de quelques années, il devient poreux et laisse

Plus en détail

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Fonctions holomorphes

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

Plus en détail

4. Martingales à temps discret

4. Martingales à temps discret Martingales à temps discret 25 4. Martingales à temps discret 4.1. Généralités. On fixe un espace de probabilités filtré (Ω, (F n ) n, F, IP ). On pose que F contient ses ensembles négligeables mais les

Plus en détail

Continuité d une fonction de plusieurs variables

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

Plus en détail

Exercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes

Exercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes Opérations sur les polynômes Exercice 1 - Carré - L1/Math Sup - Si P = Q est le carré d un polynôme, alors Q est nécessairement de degré, et son coefficient dominant est égal à 1. On peut donc écrire Q(X)

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

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

Plus en détail

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite

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

Plus en détail

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

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours. Eo7 Fonctions de plusieurs variables Eercices de Jean-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-francefr * très facile ** facile *** difficulté moenne **** difficile ***** très difficile I

Plus en détail

Sur certaines séries entières particulières

Sur certaines séries entières particulières ACTA ARITHMETICA XCII. 2) Sur certaines séries entières particulières par Hubert Delange Orsay). Introduction. Dans un exposé à la Conférence Internationale de Théorie des Nombres organisée à Zakopane

Plus en détail

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Moments des variables aléatoires réelles

Moments des variables aléatoires réelles Chapter 6 Moments des variables aléatoires réelles Sommaire 6.1 Espérance des variables aléatoires réelles................................ 46 6.1.1 Définition et calcul........................................

Plus en détail

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé

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

Plus en détail

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2 Chapitre 8 Fonctions de plusieurs variables 8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles Définition. Une fonction réelle de n variables réelles est une application d une partie de R

Plus en détail

Exo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs

Exo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs Eo7 Limites de fonctions Théorie Eercice Montrer que toute fonction périodique et non constante n admet pas de ite en + Montrer que toute fonction croissante et majorée admet une ite finie en + Indication

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

Correction de l examen de la première session

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

Plus en détail

Commun à tous les candidats

Commun à tous les candidats EXERCICE 3 (9 points ) Commun à tous les candidats On s intéresse à des courbes servant de modèle à la distribution de la masse salariale d une entreprise. Les fonctions f associées définies sur l intervalle

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur

Plus en détail

LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE. Unité d enseignement LCMA 4U11 ANALYSE 3. Françoise GEANDIER

LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE. Unité d enseignement LCMA 4U11 ANALYSE 3. Françoise GEANDIER LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE Unité d enseignement LCMA 4U ANALYSE 3 Frnçoise GEANDIER Université Henri Poincré Nncy I Déprtement de Mthémtiques . Tble des mtières I Séries numériques. Séries

Plus en détail

Tests non-paramétriques de non-effet et d adéquation pour des covariables fonctionnelles

Tests non-paramétriques de non-effet et d adéquation pour des covariables fonctionnelles Tests non-paramétriques de non-effet et d adéquation pour des covariables fonctionnelles Valentin Patilea 1 Cesar Sanchez-sellero 2 Matthieu Saumard 3 1 CREST-ENSAI et IRMAR 2 USC Espagne 3 IRMAR-INSA

Plus en détail

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies Chapitre 6 Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies Nous allons maintenant revenir sur les espaces L p du Chapitre 4, à la lumière de certains résultats du Chapitre 5. Sauf mention

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

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

Plus en détail

Cours d Analyse 3 Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse 3 Fonctions de plusieurs variables Université Claude Bernard, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Santé 43, boulevard 11 novembre 1918 Spécialité Mathématiques 69622 Villeurbanne cedex, France L. Pujo-Menjouet pujo@math.univ-lyon1.fr

Plus en détail

PROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390

PROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390 PROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390 Université PARIS 6 2008/2009 Jean BERTOIN 1 Table des Matières ( ) ces parties peuvent ^etre omises en première lecture, et ne feront pas

Plus en détail

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

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

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés 2012-2013 1 Petites questions 1) Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? 2) Si F et G sont deux tribus, est-ce que F G est toujours une tribu?

Plus en détail

Cours d Analyse I et II

Cours d Analyse I et II ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE Cours d Analyse I et II Sections Microtechnique & Science et génie des matériaux Dr. Philippe Chabloz avril 23 Table des matières Sur les nombres. Les nombres

Plus en détail

3. Conditionnement P (B)

3. Conditionnement P (B) Conditionnement 16 3. Conditionnement Dans cette section, nous allons rappeler un certain nombre de définitions et de propriétés liées au problème du conditionnement, c est à dire à la prise en compte

Plus en détail

La fonction exponentielle

La fonction exponentielle DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 novembre 204 à :07 La fonction exponentielle Table des matières La fonction exponentielle 2. Définition et théorèmes.......................... 2.2 Approche graphique de la fonction

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

C algèbre d un certain groupe de Lie nilpotent.

C algèbre d un certain groupe de Lie nilpotent. Université Paul Verlaine - METZ LMAM 6 décembre 2011 1 2 3 4 Les transformations de Fourier. Le C algèbre de G/ Z. Le C algèbre du sous-groupe G 5 / vect{u,v }. Conclusion. G un groupe de Lie, Ĝ l ensemble

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites

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

Plus en détail

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

Continuité en un point

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

Plus en détail

ÉTUDE ASYMPTOTIQUE D UNE MARCHE ALÉATOIRE CENTRIFUGE

ÉTUDE ASYMPTOTIQUE D UNE MARCHE ALÉATOIRE CENTRIFUGE ÉTUDE ASYMPTOTIQUE D UNE MARCHE ALÉATOIRE CENTRIFUGE JEAN-DENIS FOUKS, EMMANUEL LESIGNE ET MARC PEIGNÉ J.-D. Fouks. École Supérieure d Ingénieurs de Poitiers. 40 avenue du Recteur Pineau, 860 Poitiers

Plus en détail

Problème 1 : applications du plan affine

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

Plus en détail

Cours de mathématiques

Cours de mathématiques DEUG MIAS premier niveau Cours de mathématiques année 2003/2004 Guillaume Legendre (version révisée du 3 avril 2015) Table des matières 1 Éléments de logique 1 1.1 Assertions...............................................

Plus en détail

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours

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

Plus en détail

Espérance conditionnelle

Espérance conditionnelle Espérance conditionnelle Samy Tindel Nancy-Université Master 1 - Nancy Samy T. (IECN) M1 - Espérance conditionnelle Nancy-Université 1 / 58 Plan 1 Définition 2 Exemples 3 Propriétés de l espérance conditionnelle

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Cours Fonctions de deux variables

Cours Fonctions de deux variables Cours Fonctions de deux variables par Pierre Veuillez 1 Support théorique 1.1 Représentation Plan et espace : Grâce à un repère cartésien ( ) O, i, j du plan, les couples (x, y) de R 2 peuvent être représenté

Plus en détail

Exercices - Nombres complexes : corrigé. Formes algébriques et trigonométriques, module et argument

Exercices - Nombres complexes : corrigé. Formes algébriques et trigonométriques, module et argument Formes algébriques et trigonométriques, module et argument Exercice - - L/Math Sup - On multiplie le dénominateur par sa quantité conjuguée, et on obtient : Z = 4 i 3 + i 3 i 3 = 4 i 3 + 3 = + i 3. Pour

Plus en détail

Corrigé Problème. Partie I. I-A : Le sens direct et le cas n= 2

Corrigé Problème. Partie I. I-A : Le sens direct et le cas n= 2 33 Corrigé Corrigé Problème Théorème de Motzkin-Taussky Partie I I-A : Le sens direct et le cas n= 2 1-a Stabilité des sous-espaces propres Soit λ une valeur propre de v et E λ (v) le sous-espace propre

Plus en détail

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation

Plus en détail

Chap 4. La fonction exponentielle Terminale S. Lemme : Si est une fonction dérivable sur R telle que : = et 0! = 1 alors ne s annule pas sur R.

Chap 4. La fonction exponentielle Terminale S. Lemme : Si est une fonction dérivable sur R telle que : = et 0! = 1 alors ne s annule pas sur R. Lemme : Si est une fonction dérivable sur R telle que : = et 0! = 1 alors ne s annule pas sur R. Démonstration : Soit la fonction %:& %&!= &!, elle est dérivable sur R et & R, %. &!= &! = &! = %&! gaelle.buffet@ac-montpellier.fr

Plus en détail

Leçon 01 Exercices d'entraînement

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

Plus en détail

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme Chapitre 3 Quelques fonctions usuelles 1 Fonctions logarithme et eponentielle 1.1 La fonction logarithme Définition 1.1 La fonction 7! 1/ est continue sur ]0, +1[. Elle admet donc des primitives sur cet

Plus en détail

Raisonnement par récurrence Suites numériques

Raisonnement par récurrence Suites numériques Chapitre 1 Raisonnement par récurrence Suites numériques Terminale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Raisonnement par récurrence. Limite finie ou infinie d une suite.

Plus en détail

Calcul Différentiel. I Fonctions différentiables 3

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

Plus en détail

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Produits d espaces mesurés

Produits d espaces mesurés Chapitre 7 Produits d espaces mesurés 7.1 Motivation Au chapitre 2, on a introduit la mesure de Lebesgue sur la tribu des boréliens de R (notée B(R)), ce qui nous a permis d exprimer la notion de longueur

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

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

Plus en détail

Optimisation des fonctions de plusieurs variables

Optimisation des fonctions de plusieurs variables Optimisation des fonctions de plusieurs variables Hervé Hocquard Université de Bordeaux, France 8 avril 2013 Extrema locaux et globaux Définition On étudie le comportement d une fonction de plusieurs variables

Plus en détail

Licence à distance Chapitre V : Equations différentielles. Méthodes numériques à un pas.

Licence à distance Chapitre V : Equations différentielles. Méthodes numériques à un pas. Licence à distance Chapitre V : Equations différentielles. Méthodes numériques à un pas. M. Granger Table des matières 1 Rappels sur le cours d équations différentielles 2 1.1 Généralités..........................................

Plus en détail

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........

Plus en détail

n N = u N u N+1 1 u pour u 1. f ( uv 1) v N+1 v N v 1 1 2 t

n N = u N u N+1 1 u pour u 1. f ( uv 1) v N+1 v N v 1 1 2 t 3.La méthode de Dirichlet 99 11 Le théorème de Dirichlet 3.La méthode de Dirichlet Lorsque Dirichlet, au début des années 180, découvre les travaux de Fourier, il cherche à les justifier par des méthodes

Plus en détail

Travaux dirigés d introduction aux Probabilités

Travaux dirigés d introduction aux Probabilités Travaux dirigés d introduction aux Probabilités - Dénombrement - - Probabilités Élémentaires - - Variables Aléatoires Discrètes - - Variables Aléatoires Continues - 1 - Dénombrement - Exercice 1 Combien

Plus en détail

I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES

I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES Théorème - Définition Soit un cercle (O,R) et un point. Une droite passant par coupe le cercle en deux points A et

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010

Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010 Corrigé du baccalauréat S Asie juin 00 EXERCICE Commun à tous les candidats 4 points. Question : Le triangle GBI est : Réponse a : isocèle. Réponse b : équilatéral. Réponse c : rectangle. On a GB = + =

Plus en détail

ENS de Lyon TD 1 17-18 septembre 2012 Introduction aux probabilités. A partie finie de N

ENS de Lyon TD 1 17-18 septembre 2012 Introduction aux probabilités. A partie finie de N ENS de Lyon TD 7-8 septembre 0 Introduction aux probabilités Exercice Soit (u n ) n N une suite de nombres réels. On considère σ une bijection de N dans N, de sorte que (u σ(n) ) n N est un réordonnement

Plus en détail

Développements limités, équivalents et calculs de limites

Développements limités, équivalents et calculs de limites Développements ités, équivalents et calculs de ites Eercice. Déterminer le développement ité en 0 à l ordre n des fonctions suivantes :. f() e (+) 3 n. g() sin() +ln(+) n 3 3. h() e sh() n 4. i() sin(

Plus en détail

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2 Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2 Albert Cohen Dans ce cours, on s intéresse à l approximation numérique d équations aux dérivées partielles linéaires qui admettent une formulation

Plus en détail

Correction du baccalauréat S Liban juin 2007

Correction du baccalauréat S Liban juin 2007 Correction du baccalauréat S Liban juin 07 Exercice. a. Signe de lnx lnx) : on fait un tableau de signes : x 0 e + ln x 0 + + lnx + + 0 lnx lnx) 0 + 0 b. On afx) gx) lnx lnx) lnx lnx). On déduit du tableau

Plus en détail

Calcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité

Calcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité Chapitre 1 Calcul différentiel L idée du calcul différentiel est d approcher au voisinage d un point une fonction f par une fonction plus simple (ou d approcher localement le graphe de f par un espace

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

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

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

Plus en détail

Mesure et Intégration (Notes de cours de L3)

Mesure et Intégration (Notes de cours de L3) Mesure et Intégration (Notes de cours de L3) Ahmed Zeriahi Version préliminaire-octobre 2011 Avertissement : Ceci est une version préliminaire des notes du cours que l auteur a dispensé en troisème année

Plus en détail

Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore. david.madore@enst.fr. 29 mai 2015

Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore. david.madore@enst.fr. 29 mai 2015 et et Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore Télécom ParisTech david.madore@enst.fr 29 mai 2015 1/31 et 2/31 : définition Un réseau de R m est un sous-groupe (additif) discret L

Plus en détail

Mesures et Intégration

Mesures et Intégration Mesures et Intégration Marc Troyanov - EPFL - Octobre 2005 30 avril 2008 Ce document contient les notes du cours de Mesure et Intégration enseigné à l EPFL par Marc Troyanov, version 2005-2006. Table des

Plus en détail

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle Chapitre 6 Fonction réelle d une variable réelle 6. Généralités et plan d étude Une application de I dans R est une correspondance entre les éléments de I et ceu de R telle que tout élément de I admette

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

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

Plus en détail

Séminaire TEST. 1 Présentation du sujet. October 18th, 2013

Séminaire TEST. 1 Présentation du sujet. October 18th, 2013 Séminaire ES Andrés SÁNCHEZ PÉREZ October 8th, 03 Présentation du sujet Le problème de régression non-paramétrique se pose de la façon suivante : Supposons que l on dispose de n couples indépendantes de

Plus en détail

Dérivation : Résumé de cours et méthodes

Dérivation : Résumé de cours et méthodes Dérivation : Résumé de cours et métodes Nombre dérivé - Fonction dérivée : DÉFINITION (a + ) (a) Etant donné est une onction déinie sur un intervalle I contenant le réel a, est dérivable en a si tend vers

Plus en détail

Cours d analyse numérique SMI-S4

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

Plus en détail

Cours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions

Cours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions Université Clude Bernrd, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Snté 43, boulevrd 11 novembre 1918 Spécilité Mthémtiques 69622 Villeurbnne cedex, Frnce L. Pujo-Menjouet pujo@mth.univ-lyon1.fr Cours d

Plus en détail

Construction de l'intégrale de Lebesgue

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

Plus en détail

MA6.06 : Mesure et Probabilités

MA6.06 : Mesure et Probabilités Année universitaire 2002-2003 UNIVERSITÉ D ORLÉANS Olivier GARET MA6.06 : Mesure et Probabilités 2 Table des matières Table des matières i 1 Un peu de théorie de la mesure 1 1.1 Tribus...............................

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux

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

Plus en détail