BZ - SERIES FORMELLES

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "BZ - SERIES FORMELLES"

Transcription

1 BZ - SERIES FORMELLES Le corps K étant R ou C, on se place dans l espace vectoriel l(k des suites à coefficients dans K. Définition 1 Si a = (a n n 0 est un élément de l(k, on appelle ordre de a le nombre ν(a = { inf{n N an 0} si a 0 + si a = 0. On a immédiatement et si λ est un nombre non nul, On pose alors ν(a + b min(ν(a, ν(b, ν(λa = ν(a. N(a = 2 ν(a. On définit ainsi une application de l(k dans R + qui vérifie les propriétés suivantes : 1 N(a = 0 si et seulement si a = 0, 2 N(λa = N(a pour toute suite a et tout scalaire non nul λ, 3 N(a + b max(n(a, N(b, 4 N(a 1. On définit alors une distance ultramétrique et bornée sur l(k en posant d(a, b = N(b a. De plus N(a N(b N(a b, et l application N est continue pour cette distance. Proposition 1 La topologie définie par la distance d n est autre que la topologie produit sur K N, où K est muni de la topologie discrète. Supposons que la suite (a(k k 0 converge vers a dans (l(k, d. Pour tout s 0, il existe k(s tel que, si k est supérieur à k(s, alors d(a(k, a < 2 s,

2 BZ 2 c est-à-dire et donc, La suite (a(k s k 0 est donc stationnaire. ν(a(k a > s, a(k s = a s. On remarque au passage que l application π n qui à a associe a n est alors continue. Inversement, si pour tout s 0, il existe k(s tel que, si k est supérieur à k(s alors posons Alors, si k K(s, et 0 r s, on a donc et a(k s = a s, K(s = max 0 r s k(r. a(k r = a r, ν(a(k a s + 1, d(a(k, a 2 (s+1. Il en résulte que la suite (a(k k 0 converge vers a. Conséquence : si a = (a n n 0 est dans l(r la suite (a(k k 0 définie par converge vers a. a(k = (a 1,..., a k, 0,..., 0,... Proposition 2 Pour tout entier k, l ensemble ν 1 ({k} est connexe. Tout d abord, ν 1 ({k} = N 1 ({2 k } est fermé comme image réciproque d un fermé par une application continue. D autre part, soit a dans ν 1 ({k} et b dans la boule ouverte de centre a et de rayon 2 k. On a donc d(a, b < 2 k, d où l on déduit donc N(a b 2 (k+1, ν(a b k + 1.

3 BZ 3 Comme ainsi que on en déduit que d où l on déduit finalement a 0 = = a k 1 = 0 et a k 0, a 0 b 0 = = a k b k = 0, b 0 = = b k 1 = 0 et b k 0, ν(a = ν(b = k. La boule ouverte de centre a et de rayon 2 k est incluse dans ν 1 ({k} qui est donc ouvert. Opérations dans l(k En plus des opérations d espace vectoriel, on définit le produit ( n (a n (b n = a k b n k. On définit alors sur l(k une structure d algèbre commutative intègre unitaire. L élément neutre étant 1l = (1, 0,..., 0,.... De plus ν(ab = ν(a + ν(b et N(ab = N(aN(b. L intégrité de l anneau résulte de cette dernière formule. Posons alors Par définition du produit z = (0, 1, 0,..., 0,.... z n = (0,..., 0, 1, 0,..., 0,... où le nombre 1 figure à la n + 1 ième place. Si a = (a k est dans l(k on a et, pour k 1, (a 0, 0,..., 0,... = a 0 1l, (0,..., 0, a k, 0,..., 0,... = a k z k. Alors n (a 0, a 1,..., a n, 0,..., 0,... = a 0 1l + a k z k. k=1

4 BZ 4 Comme l application qui à λ associe λ 1l est un morphisme injectif ( d algèbre de K dans l(k, on peut n confondre λ avec λ 1l. Alors, puisque a est la limite de la suite a k z k, on en déduit que a est la somme d une série. On a a = a k z k. Un tel objet sera appelé une série formelle et nous noterons désormais K[[z]] l ensemble des séries formelles à coefficients dans K. L ensemble K[z] est alors une sous-algèbre dense de K[[z]]. n 0 Proposition 3 L anneau K[[z]] est un anneau topologique. Pour l addition, on a N((a 1 b 1 (a 2 b 2 = N((a 1 a 2 (b 1 b 2 max(n(a 1 a 2, N(b 1 b 2. L application qui à (a, b associe a b est donc continue. Pour le produit N(a 1 b 1 a 2 b 2 = N(a 1 (b 1 b 2 + b 2 (a 1 a 2 max(n(a 1 (b 1 b 2, N(b 2 (a 1 a 2 max(n(a 1 N(b 1 b 2, N(b 2 N(a 1 a 2 max(n(a 1 a 2, N(b 1 b 2. L application qui à (a, b associe a b est donc continue. Remarque : l application qui à (λ, a associe λa de K K[[z]] dans K[[z]] n est pas continue si K est muni de la valeur absolue. Elle ne l est que pour la topologie discrète. Donc K[[z]] n est pas une algèbre topologique. Séries dans K[[z]] Théorème 1 La série S = f n est convergente dans K[[z]] si et seulement si la suite (ν(f n admet + pour limite, ou encore si et seulement si la suite (N(f n converge vers 0. De plus N(S max k 0 N(f k.

5 BZ 5 Notons S k la somme partielle de rang k de la série. Si la série est convergente, la suite (S k converge vers S donc (f k = (S k+1 S k converge vers 0. Alors (N(f k converge vers 0 et (ν(f k admet + pour limite. Réciproquement, si (ν(f k admet + pour limite, pour tout r il existe N r tel que, si k > N r, alors d où l on déduit Alors π r (S k = ν(f k > r, π r (f k = 0. k N r π r (f n = π r (f n = π r (S Nr. Donc la suite (π r (S k k 0 est constante à partir d un certain rang. Alors si l on note u r cette constante et si l on pose S = u n z n, on a, à partir d un certain rang, et donc la suite (S k converge vers S. Enfin donc π r (S k = π r (S, N(S n max 0 k n N(f k max k 0 N(f k, N(S max k 0 N(f k. Remarque : le résultat précédent s interprète comme une permutation de sommations. Si on a alors Les sommes f k = f k = a n (k z n, ( a n (k z n. a n (k ne comportent en fait qu un nombre fini de termes.

6 BZ 6 Composition de séries formelles Théorème 2 Soit f et g deux séries formelles. Si l on a la série f = a n z n, a n g n converge dans deux cas seulement : 1 si l ordre de g est non nul, 2 si f est un polynôme. On a ν(a k g k = { + si ak = 0 k ν(g si a k 0. La série converge si et seulement si la suite (ν(a k g k admet + pour limite. Alors, ou bien a k = 0 pour k k 0 et f est un polynôme, ou bien il existe une suite (p k telle que a pk soit non nul pour tout k. Dans ce cas la suite (p k ν(g admet + pour limite et donc ν(g n est pas nul. Inversement si ν(g est non nul, on a ν(a k g k k ν(g, et donc la suite (ν(a k g k admet + pour limite et la série converge. D autre part si f est un polynôme la série est une somme finie. Définition 2 Lorsque la série précédente converge, on notera f g = a n g n. C est la composée des séries f et g. Remarque : en composant les séries f et z, on retrouve f et on notera indifféremment n f = f z = f(z = a k z k. Proposition 4 K n [z] K[[z]]. L application qui à (f, g associe f g est continue sur K[[z]] ν 1 (N et sur

7 BZ 7 Du fait des relations N(f 1 g 1 f 2 g 2 max(n(f 1 g 1 f 1 g 2, N(f 1 g 2 f 2 g 2 il suffit de montrer que la continuité est séparée. Lemme 1 On a N(f g 1 f g 2 N(g 1 g 2. Tout d abord N(g n 1 g n 2 = N(g 1 g 2 N(g n g n 2 1 g g n 1 2 N(g 1 g 2. Alors ( N(f g 1 f g 2 = N a k (g1 k g2 k max k 0 N(a k(g k 1 g k 2 max k 0 N(gk 1 g k 2 N(g 1 g 2. Lemme 2 Dans K[[z]] ν 1 (N, on a N(f 1 g f 2 g N(f 1 f 2. Comme ν(g n est pas nul, on a Donc ν(g k = k ν(g k. N(g k 2 k. Alors N(f 1 g f 2 g max k 0 N((a k(1 a k (2g k. Or N((a k (1 a k (2g k est nul si k < ν(f 1 f 2, donc N(f 1 g f 2 g max k ν(f 1 f 2 N((a k(1 a k (2g k max k ν(f 1 f 2 N(gk max k ν(f 1 f 2 2 k 2 ν(f 1 f 2 = N(f 1 f 2.

8 BZ 8 Lemme 3 Dans K n [z] K[[z]], on a N(f 1 g f 2 g 2 n N(f 1 f 2. On a N(f 1 g f 2 g max k 0 N((a k(1 a k (2g k max k 0 N(a k(1 a k (2. Or N(a k (1 a k (2 vaut 1 si a k (1 a k (2 est non nul, et 0 sinon. Si l on a alors et donc Si par contre ν(f 1 f 2 = k n, N(f 1 g f 2 g 1 N(f 1 f 2 = 2 k, N(f 1 g f 2 g 2 k N(f 1 f 2 2 n N(f 1 f 2. ν(f 1 f 2 > n, alors f 1 f 2 est nul et donc f 1 = f 2 et l inégalité est évidente. Remarque : les propriétés habituelles de la composée d applications restent vraies pour les séries formelles sous réserve d appartenir aux ensembles convenables. On a par exemple f (g h = (f g h, (f + g h = f h + g h, (fg h = (f h(g h. Il suffit pour le voir d utiliser la densité des polynômes dans l ensemble des séries formelles. Inverse d une série formelle Théorème 3 Soit f dans K[[z]]. Il existe une série formelle g telle que fg = 1 si et seulement si ν(f = 0. Cette série est alors unique et notée 1/f. C est l inverse de f. En raison des propriétés de ν, si l on a la relation fg = 1 alors ν(1 = 0 = ν(f + ν(g

9 BZ 9 ce qui implique ν(f = ν(g = 0. Soit alors une série f telle que ν(f = 0. Donc avec a 0 non nul. Considérons la série g = 1 a 0 f = a n z n Comme le terme constant de 1 f/a 0 est nul, on a ( 1 f a 0 n. n ν ((1 fa0 n, et la série définissant g converge d après le théorème 1. Notons g k sa somme partielle de rang k. Alors fg k = ( ( 1 1 f k ( 1 f n = a 0 a 0 k ( 1 f a 0 n k ( 1 f a 0 n+1. En simplifiant, il reste ( fg k == 1 1 f k+1. a 0 Comme la suite (N(1 f/a 0 k+1 converge vers 0, on en déduit que la suite (fg k converge vers 1, et donc que le produit fg vaut 1. D où l existence de g. L unicité résulte de l intégrité de l anneau. On peut également retrouver ce résultat en calculant les coefficients de g en fonction de ceux de f. En écrivant le produit on obtient, et, si n 1, d où fg = 1, b 0 = 1/a 0, n b k a n k = 1, b n = 1 n 1 b k a n k. a 0

10 BZ 10 Proposition 5 L application qui à f associe 1/f est une isométrie de ν 1 ({0}. En écrivant 1/f 1/g = (g f/(fg, on obtient N(1/f 1/g N(g f = N(f g, puis en changeant f en 1/f et g en 1/g N(f g N(1/f 1/g, d où l égalité. Propriété : lorsque la composée a un sens, on a (1/f g = 1/(f g. En effet Donc par unicité (f g(1/f g = 1 g = 1. (1/f g = 1/(f g. Définition 3 Si f est dans K[[z]] et g dans ν 1 ({0}, on définit alors le quotient f/g par f/g = f (1/g. Dérivée d une série formelle Définition 4 Si f = a k z k, on appelle série dérivée de f la série notée f définie par f (z = (k + 1a k+1 z k. Théorème 4 dans lui-même. L application D qui à f associe f est une application linéaire continue de K[[z]]

11 BZ 11 La linéarité est évidente. Pour la continuité, montrons tout d abord le lemme suivant. Lemme 4 On a N(f = 2N(f a 0. Si l on a ν(f = k > 0, alors a 0 est nul et ν(f = k 1 = ν(f 1 = ν(f a 0 1. D autre part, si ν(f = 0, alors ν(f a 0 > 0, donc, en appliquant ce qui précède à f a 0, on obtient ν(f = ν((f a 0 = ν(f a 0 1. En revenant à N, on obtient le résultat voulu. Alors si (f n converge vers f, on a, à partir d un certain rang, a 0 (f n = a 0 (f, d où, à partir de ce rang, ce qui montre la continuité de D. N(f n f = 2N(f n f, Notations : si f est une série formelle, on notera f(0 le terme constant de la série. On notera f (k la série formelle dérivée d ordre k obtenue par la relation de récurrence f (k = (f (k 1 à partir de On obtient alors la formule de Taylor f (0 = f. f(z = f (k (0 k! En effet, par une récurrence immédiate, le terme constant de f (k vaut f (k (0 = k!a k. z k.

12 BZ 12 Propriétés : a (f + g = f + g, b f = 0 si et seulement si f est constante, c f (k = 0 si et seulement si f appartient à K k [z], d (fg = f g + gf, e (fg (k = k r=0 ( k r f (r g (k r, f (f k = kf f k 1 pour k Z, lorsque f k existe. g (f g = (f gg lorsque la composée existe. a est la linéarité. b et c résultent de la formule de Taylor. d est vraie pour les polynômes donc, par densité, pour les séries formelles. e se déduit de d par récurrence. f pour n = 2, se déduit de d, puis par récurrence pour tout entier positif et toute série formelle. Si f est dans ν 1 ({0}, en partant de la dérivée de (1/ff = 1 on trouve (1/f = f /f 2 = f f 2. Si on applique cette formule à f n lorsque n 0, on obtient (f n = ( nf f n 1 /f 2n = nf f n 1. g La formule est vraie pour des polynômes et se conserve par densité chaque fois que la composée a un sens. Primitive d une série formelle Définition 5 Si f = a k z k, la série est appelée primitive de f. F (z = k=1 a k 1 k zk,

13 BZ 13 Proposition 6 L application I qui à f associe F est une application linéaire continue surjective de K[[z]] sur ν 1 (N, et l on a N(I(f = N(f, 2 ainsi que D I = Id. La linéarité est évidente et par construction ν(i(f = ν(f + 1. De même, par construction D I(f = f. Puissance d une série formelle de ν 1 (N Proposition 7 Si f = a n z n, on a, pour tout k 1, n=1 f k = P n,k (a 1,..., a n k+1 z n, n=k où P n,k appartient à N[z 1,..., z n k+1 ]. La lettre z n k+1 figurant dans un seul monôme qui est kz k 1 1 z n k+1. De plus, P k,k (z 1 = z k 1. La démonstration se fait par récurrence sur k. Si l on pose on a bien et les conditions sont vérifiées. P n,1 (z 1,..., z n = z n, f = P n,1 (a 1,..., a n z n, n=1

14 BZ 14 Supposons la propriété vraie à l ordre k. En écrivant le coefficient de z n dans f k+1 est alors Posons donc f k+1 = f k f, n 1 P r,k (a 1,..., a r k+1 a n r. r=k n 1 P n,k+1 (z 1,..., z n k = P r,k (z 1,..., z r k+1 z n r. r=k Cela donne bien un élément de N[z 1,..., z n k ] tel que f k+1 = n=k+1 Le terme contenant z n k se trouve uniquement dans P n,k+1 (a 1,..., a n k z n. P k,k (z 1 z n k + P n 1,k (z 1,..., z n k z 1. Comme le seul monôme de P n 1,k (z 1,..., z n k contenant z n k est, par hypothèse de récurrence, kz1 k 1 z n k, le terme contenant z n k dans P n,k+1 (z 1,..., z n k est alors Enfin z k 1 z n k + kz k 1 1 z n k z 1 = (k + 1z k 1 z n k. P k+1,k+1 (z 1 = P k,k (z 1 z 1 = z k+1 1. Série réciproque d une série formelle Remarque préliminaire : l application π 0 qui à f associe f(0 est un morphisme d algèbre de K[[z]] sur K. De plus, si f g a un sens, on a (f g(0 = f(g(0. En effet, ou bien ν(g est non nul, alors g(0 = 0, et (f g(0 = f(0 = f(g(0, ou bien f est un polynôme alors n f = a k z k, n f g = a k g k,

15 BZ 15 donc n n (f g(0 = π 0 (f g = a k π 0 (g k = a k g(0 k = f(g(0. Théorème 5 Si f appartient à ν 1 ({1}, il existe g unique dans ν 1 ({1} tel que g f(z = z, et cette série g est aussi l unique série telle que f g(z = z. C est la série réciproque de f. Si f possède un inverse à gauche, on a donc g f(z = z, et en particulier g(f(0 = 0. Puisque f(0 est nul, il en est de même de g(0. Cherchons donc g de la forme g = b k z k. k=1 Avec les notations utilisées plus haut pour les puissances de f, on a, en intervertissant les sommations, ( n g f(z = z = b k P n,k (a 1,..., a n k+1 z n. n=1 k=1 Donc g est inverse à gauche de f si et seulement si b 1 P 1,1 (a 1 = b 1 a 1 = 1, c est-à-dire puis d où l on tire, puisque b 1 = 1, a 1 n b k P n,k (a 1,..., a n k+1 = 0, k=1 P n,n (a 1 = a n 1,

16 BZ 16 la relation b n = 1 a n 1 n 1 b k P n,k (a 1,..., a n k+1, k=1 ce qui permet de déterminer, avec unicité, les coefficients b n par récurrence. Donc tout élément de ν 1 ({1} possède un inverse à gauche et celui-ci est aussi dans ν 1 ({1}. Alors l inverse à gauche est aussi inverse à droite. En effet, si g f(z = z et h g(z = z, on a et aussi d où h g f(z = h (g f(z = h(z h g f(z = (h g f(z = f(z, g f(z = f g(z = z. Théorème 6 L application de ν 1 ({1} dans lui-même qui à f associe f 1 est une isométrie. Si ν(f 1 f 2 = 1, alors a 1 (1 a 1 (2, et donc Il en résulte que b 1 (1 = 1 a 1 (1 1 a 1 (2 = b 1(2. ν(f 1 1 f 1 2 = ν(f 1 f 2. Si ν(f 1 f 2 = r > 1, cela signifie que les r 1 premiers coefficients de f 1 et f 2 sont identiques. La formule de calcul des coefficients de f1 1 et f2 1 montre que ces deux séries ont également leurs r 1 premiers coefficients identiques. Pour le r ième, ( b r (i = 1 r 1 a 1 (i r b k (ip r,k (a 1 (i,..., a r k+1 (i + b 1 (ip r,1 (a 1 (i,..., a r (i = 1 a 1 (i r On en déduit alors que et de nouveau k=2 ( r 1 k=2 b k (ip r,k (a 1 (i,..., a r k+1 (i + a r(i. a 1 (i 1 b r (1 b r (2 = a 1 (i r+1 (a r(1 a r (2 0 ν(f 1 1 f 2 2 = ν(f 1 f 2. Remarque : si l on veut que f g et g f aient un sens simultanément, il n y a que trois possibilités :

17 BZ 17 Si de plus on veut que 1 f et g sont dans ν 1 (N, 2 f et g sont dans K[z], 3 f ou g est dans K[z] ν 1 (N. g f(z = f g(z = z, on a f(0 = 0 si et seulement si g(0 = 0, donc f et g sont dans ν 1 (N, et, en dérivant, d où f g(zg (z = 1, f (0g (0 = 1, ce qui montre que f et g sont dans ν 1 ({1}. Cette situation est celle du théorème. Dans le cas où f et g sont des polynômes, on a deg(f g = deg(f deg(g = 1, et donc nécessairement Alors avec a non nul, ce qui donne deg(f = deg(g = 1. f(z = az + b g(z = 1 (z b. a Formule : Cela résulte de la dérivation de On obtient (f 1 = 1/f f 1. f f 1 (z = z. f f 1 (z(f 1 (z = 1. Théorème 7 L ensemble ν 1 ({1} est stable pour la composition des séries formelles et l application π 1 qui à f associe f (0 est un morphisme de groupe de ν 1 ({1} sur K. De la formule on déduit (f g = f g g, (f g (0 = f g(0g (0 = f (0g (0,

18 BZ 18 c est-à-dire π 1 (f g = π 1 (fπ 1 (g. Donc π 1 est un morphisme. De plus, si f est dans ν 1 ({1}, il en est de même de f 1 et L élément neutre du groupe ν 1 ({1} est z. π 1 (f 1 = 1 π 1 (f. Produit de séries de séries formelles Théorème 8 Soit deux séries convergentes F = d éléments de K[[z]]. Si l on pose f n et G = n h n = f k g n k, alors la série de terme général h n est convergente et h n = F G. g n On a N(h n max 1 k n N(f k g n k max 1 k n N(f kn(g n k. Comme les séries de terme général f n et g n sont convergentes, les suites (f n et (g n convergent vers 0. Donc, pour tout ε > 0, il existe un entier Q tel que, si k Q, N(f k < ε, et il existe un entier R, tel que, si k R Alors, soit Si k < Q, alors N(g k < ε. n N = Q + R. n k N Q = R donc N(f k N(g n k N(g n k < ε.

19 BZ 19 Si k Q Donc N(f k N(g n k N(f k < ε. N(h n < ε, ce qui prouve que la série est convergente. Par ailleurs, on peut écrire où Or, on a la majoration 2p S p = ( n ( p f k g n k = 2p k=p+1 N(S p ( 2p k f k r=0 f n ( p g r + 2p k=p+1 g n + S p, ( 2p k g k r=0 max (max(n(f k, N(g k, p+1 k 2p et le membre de droite converge vers 0 lorsque p tend vers l infini, d où h n = F G. f r. Série entière et série formelle Il est clair que toute série entière de rayon non nul peut être considérée comme une série formelle. Cependant, il faut remarquer qu il n y a aucun rapport entre la topologie de la convergence compacte sur les séries entières et la topologie définie par N. La suite de fonctions constantes (1/n n 1 converge uniformément vers 0, mais et la suite n a pas de limite pour N. N(1/n = 1 Inversement la suite (n n z n n 0 converge vers 0 pour N puisque N(n n z n = 2 n, mais elle n a pas de limite simple, puisque, pour tout z non nul, la suite (n n z n admet + pour limite. Il est clair par ailleurs que l application qui à une série entière associe la série formelle correspondante est compatible avec les différentes opérations définies ci-dessus. On pourra donc confondre les deux notions lorsque cela sera utile.

20 BZ 20 Exponentielle d une série formelle Si g est un élément de ν 1 (N, et si f(z = e z, la série formelle e g = f g a donc un sens. On peut en fait lui donner un sens pour toute série formelle g. En effet, il suffit de poser e g = e g(0 e g g(0. Toutes les formules classiques de l exponentielle sont alors valables 1 e f+g = e f e g, 2 e f = 1/e f, 3 (e f = f e f. Il suffit de les vérifier pour des éléments de ν 1 (N. 1 Les séries de terme général f n /n! et g n /n! sont convergentes, car ν(f n et ν(g n sont plus grands que n. En effectuant le produit des séries, qui converge alors automatiquement, on obtient ( ( e f e g f k g n k 1 ( n = = f k g n k (f + g n = = e f+g. k! (n k! n! k n! 2 On en déduit ce qui donne 3 En dérivant les séries composées, on a alors e f f = e 0 = 1 = e f e f, e f = 1/e f. (e f = f e f. Remarque : on a toujours ν(e f = 0, et donc N(e f = 1, car (e f (0 = e f(0 0. Théorème 9 L application qui à f associe e f est une isométrie de K[[z]] dans ν 1 ({0}. En partant de on a donc e f e g = e g (e f g 1, N(e f e g = N(e g N(e f g 1 = N(e f g 1,

21 BZ 21 et il suffit de voir que N(e u 1 = N(u. C est évident si u(0 est nul car le premier terme de e u 1 est celui de u. Dans le cas contraire on a ν(e u 1 = ν(u = 0. Remarque : si f est une série entière vérifiant pour tout nombre a non nul, et pour z voisin de a une relation du type ( ( z a f(z = H a, f, a où H est un polynôme de deux variables, on pourra définir f g pour toute série formelle en posant ( ( g g(0 f g = H g(0, f. g(0 Cela s applique par exemple à ln z ou 1 + z.

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

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

* 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Calcul différentiel sur R n Première partie

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

Plus en détail

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

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

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

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

Théorie de la Mesure et Intégration

Théorie de la Mesure et Intégration Université Pierre & Marie Curie (Paris 6) Licence de Mathématiques L3 UE LM364 Intégration 1 & UE LM365 Intégration 2 Année 2010 11 Théorie de la Mesure et Intégration Responsable des cours : Amaury LAMBERT

Plus en détail

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

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

Plus en détail

www.h-k.fr/publications/objectif-agregation

www.h-k.fr/publications/objectif-agregation «Sur C, tout est connexe!» www.h-k.fr/publications/objectif-agregation L idée de cette note est de montrer que, contrairement à ce qui se passe sur R, «sur C, tout est connexe». Cet abus de langage se

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

Dérivation : cours. Dérivation dans R

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

Plus en détail

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

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

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

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

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

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

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

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

Plus en détail

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

* 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

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

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

Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, 2009-2010. Applications

Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, 2009-2010. Applications Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, 2009-2010 Applications 1 Introduction Une fonction f (plus précisément, une fonction réelle d une variable réelle) est une règle qui associe à tout réel x au

Plus en détail

Une forme générale de la conjecture abc

Une forme générale de la conjecture abc Une forme générale de la conjecture abc Nicolas Billerey avec l aide de Manuel Pégourié-Gonnard 6 août 2009 Dans [Lan99a], M Langevin montre que la conjecture abc est équivalente à la conjecture suivante

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

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

Comment démontrer des formules sans effort? exposé de maîtrise

Comment démontrer des formules sans effort? exposé de maîtrise Comment démontrer des formules sans effort? exposé de maîtrise Marc Mezzarobba Sam Zoghaib Sujet proposé par François Loeser Résumé Nous exposons un ensemble de méthodes qui permettent d évaluer «en forme

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

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

Rappels et compléments, première partie : Nombres complexes et applications à la géométrie

Rappels et compléments, première partie : Nombres complexes et applications à la géométrie Rappels et compléments, première partie : Nombres complexes et applications à la géométrie 1 Définition des nombres complexes On définit sur les couples de réels une loi d addition comme suit : (x; y)

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

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

Développement décimal d un réel

Développement décimal d un réel 4 Développement décimal d un réel On rappelle que le corps R des nombres réels est archimédien, ce qui permet d y définir la fonction partie entière. En utilisant cette partie entière on verra dans ce

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

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

Chapitre 2. Matrices

Chapitre 2. Matrices Département de mathématiques et informatique L1S1, module A ou B Chapitre 2 Matrices Emmanuel Royer emmanuelroyer@mathuniv-bpclermontfr Ce texte mis gratuitement à votre disposition a été rédigé grâce

Plus en détail

Mesures gaussiennes et espaces de Fock

Mesures gaussiennes et espaces de Fock Mesures gaussiennes et espaces de Fock Thierry Lévy Peyresq - Juin 2003 Introduction Les mesures gaussiennes et les espaces de Fock sont deux objets qui apparaissent naturellement et peut-être, à première

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

Logique. Plan du chapitre

Logique. Plan du chapitre Logique Ce chapitre est assez abstrait en première lecture, mais est (avec le chapitre suivant «Ensembles») probablement le plus important de l année car il est à la base de tous les raisonnements usuels

Plus en détail

Le produit semi-direct

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

Plus en détail

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

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

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

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

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

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

NOMBRES COMPLEXES. Exercice 1 :

NOMBRES COMPLEXES. Exercice 1 : Exercice 1 : NOMBRES COMPLEXES On donne θ 0 un réel tel que : cos(θ 0 ) 5 et sin(θ 0 ) 1 5. Calculer le module et l'argument de chacun des nombres complexes suivants (en fonction de θ 0 ) : a i( )( )(1

Plus en détail

Polynômes à plusieurs variables. Résultant

Polynômes à plusieurs variables. Résultant Polynômes à plusieurs variables. Résultant Christophe Ritzenthaler 1 Relations coefficients-racines. Polynômes symétriques Issu de [MS] et de [Goz]. Soit A un anneau intègre. Définition 1.1. Soit a A \

Plus en détail

Groupe symétrique. Chapitre II. 1 Définitions et généralités

Groupe symétrique. Chapitre II. 1 Définitions et généralités Chapitre II Groupe symétrique 1 Définitions et généralités Définition. Soient n et X l ensemble 1,..., n. On appelle permutation de X toute application bijective f : X X. On note S n l ensemble des permutations

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

Exemple 4.4. Continuons l exemple précédent. Maintenant on travaille sur les quaternions et on a alors les décompositions

Exemple 4.4. Continuons l exemple précédent. Maintenant on travaille sur les quaternions et on a alors les décompositions Exemple 4.4. Continuons l exemple précédent. Maintenant on travaille sur les quaternions et on a alors les décompositions HQ = He 1 He 2 He 3 He 4 HQ e 5 comme anneaux (avec centre Re 1 Re 2 Re 3 Re 4

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

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

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

Plus en détail

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

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Guy Desaulniers Département de mathématiques et de génie industriel École Polytechnique de Montréal Automne 2014 Table des matières

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

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

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

Plus en détail

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

I. Ensemble de définition d'une fonction

I. Ensemble de définition d'une fonction Chapitre 2 Généralités sur les fonctions Fonctions de références et fonctions associées Ce que dit le programme : Étude de fonctions Fonctions de référence x x et x x Connaître les variations de ces deux

Plus en détail

Théorie de la mesure. S. Nicolay

Théorie de la mesure. S. Nicolay Théorie de la mesure S. Nicolay Année académique 2011 2012 ii Table des matières Introduction v 1 Mesures 1 1.1 Sigma-algèbres................................. 1 1.2 Mesures.....................................

Plus en détail

La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1

La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La licence Mathématiques et Economie-MASS de l Université des Sciences Sociales de Toulouse propose sur les trois

Plus en détail

Quelques tests de primalité

Quelques tests de primalité Quelques tests de primalité J.-M. Couveignes (merci à T. Ezome et R. Lercier) Institut de Mathématiques de Bordeaux & INRIA Bordeaux Sud-Ouest Jean-Marc.Couveignes@u-bordeaux.fr École de printemps C2 Mars

Plus en détail

Cours arithmétique et groupes. Licence première année, premier semestre

Cours arithmétique et groupes. Licence première année, premier semestre Cours arithmétique et groupes. Licence première année, premier semestre Raphaël Danchin, Rejeb Hadiji, Stéphane Jaffard, Eva Löcherbach, Jacques Printems, Stéphane Seuret Année 2006-2007 2 Table des matières

Plus en détail

Proposition. Si G est un groupe simple d ordre 60 alors G est isomorphe à A 5.

Proposition. Si G est un groupe simple d ordre 60 alors G est isomorphe à A 5. DÉVELOPPEMENT 32 A 5 EST LE SEUL GROUPE SIMPLE D ORDRE 60 Proposition. Si G est un groupe simple d ordre 60 alors G est isomorphe à A 5. Démonstration. On considère un groupe G d ordre 60 = 2 2 3 5 et

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

1 Définition et premières propriétés des congruences

1 Définition et premières propriétés des congruences Université Paris 13, Institut Galilée Département de Mathématiques Licence 2ème année Informatique 2013-2014 Cours de Mathématiques pour l Informatique Des nombres aux structures Sylviane R. Schwer Leçon

Plus en détail

Analyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe

Analyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe Analyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe des n n groupes quantiques compacts qui ont la théorie

Plus en détail

CHAPITRE IV. L axiome du choix

CHAPITRE IV. L axiome du choix CHAPITRE IV L axiome du choix Résumé. L axiome du choix AC affirme qu il est légitime de construire des objets mathématiques en répétant un nombre infini de fois l opération de choisir un élément dans

Plus en détail

Contexte. Pour cela, elles doivent être très compliquées, c est-à-dire elles doivent être très différentes des fonctions simples,

Contexte. Pour cela, elles doivent être très compliquées, c est-à-dire elles doivent être très différentes des fonctions simples, Non-linéarité Contexte Pour permettre aux algorithmes de cryptographie d être sûrs, les fonctions booléennes qu ils utilisent ne doivent pas être inversées facilement. Pour cela, elles doivent être très

Plus en détail

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

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

Plus en détail

Intégrale de Lebesgue

Intégrale de Lebesgue Intégrale de Lebesgue L3 Mathématiques Jean-Christophe Breton Université de Rennes 1 Septembre Décembre 2014 version du 2/12/14 Table des matières 1 Tribus (σ-algèbres) et mesures 1 1.1 Rappels ensemblistes..............................

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