TD de topologie et calcul différentiel Feuille 1: Topologie, intérieur, adhérence

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "TD de topologie et calcul différentiel Feuille 1: Topologie, intérieur, adhérence"

Transcription

1 LM360 Mathématiques 2008 TD de topologie et calcul différentiel Feuille 1: Topologie, intérieur, adhérence Groupe de TD 5 Si A est un sous-ensemble de E, on notera A c = E A son complémentaire. Exercice 1. Enumérer les topologies de l ensemble E = {a, b}. Lesquelles sont séparées? Correction 1. Déterminer une topologie, c est déterminer quels sous-ensembles sont des ouverts. Il n y a que 4 sous-ensebles ditincts de E :, E = {a, b}, et les singletons {a} et {}. D après les axiomes d une topologie, E et doivent être ouverts. Il reste donc à étudier 4 cas suivants: - il n y a pas d autres ouverts; on a alors muni E de la topologie grossière (qui ets bien une topologie; voir le cours. - {a} est ouvert mais {b} n est pas ouvert. Il faut vérifier que les axiomes d une topologie sont vérifiés ce qui ets immédiat. On appelle τ a cette topologie. - {b} est ouvert mais {a} n est pas ouvert. Il faut vérifier que les axiomes d une topologie sont vérifiés ce qui est immédiat. On appelle τ b cette topologie. - {a}, {b} sont ouverts; on recconait la topologie discrète (cf le cours, qui est bien une topologie. La topologie discrète est séparée. Les autres topologie ne le sont pas car, par exemple, dans τ a le seul ouvert contenant b est {a, b} = E contient aussi a. Donc a et b ne peuvent être séparés. Un raisonement similaire s applique pour τ b et la topologie grossière. Exercice 2. Soit l ensemble E = {a, b, c}, muni d une topologie. Montrer que si les singletons {a}, {b} et {c} sont ouverts dans E, alors E est discret (c est à dire que la topologie sur E est la topologie discrète. Note, on définit parfois la topologie discrète comme la topologie pour laquelle tous les singletons sont ouverts (cet exercice explique pourquoi; vérifier que la démonstration donnée s applique ne fait à tout espace topologique dans lesquels les singletons sont ouverts. Correction 2. Il faut montrer que tout sous-ensemble de E est ouvert. Or un tel sous-ensemble S est réunion de ses singletons. Comme une réunion d ouvert est ouvert, S est ouvert. Par exemple {a, b} = {a} {b}. 1

2 Exercice 3 (Topologie sur R (topologie usuelle. On appelle ouvert (usuel de R 2, une réunion de produits d intervalles ouverts (c est à dire de la forme ]a, b[ ]c, d[. Montrer que ces ouverts forment une topologie sur R 2. Existe-t-il une partie de R 2 qui ne soit ni ouverte, ni fermée? 2. Est-ce que la famille des B(0, r := {(x, y R 2 x 2 +y 2 < r} (pour r [0, + ] forme une topologie sur R 2? Si oui, est-elle séparée? 3. Est-ce que les topologies définies en 1 et 2. sont les mêmes? Y en-a-t-il une plus fine que l autre? 4. Y-a-t-il un ouvert usuel de R 2 qui ne soit pas de la forme U V où U et V sont des ouverts de R (c est à dire une réunion d intervalles ouverts? On appelle rectangle élémentaire un produits d intervalles ouverts de la forme ]a, b[ ]c, d[. Correction 3. 1 Le seul axiome d une topologie qui ne soit pas trivial est la stabilité par intersection finie. Une récurrence aisée ramène au cas de ( ]a i, b i [ ]c i, d i [ j J]u j, v j [ ]x j, y j [ = i I (i,j I J ( (]ai, b i [ ]c i, d i [ (]u j, v j [ ]x j, y j [. (on démontre aisément cette égalité en raisonant par double inclusion. Or l intersection de deux rectangles ets un rectangle: (]a i, b i [ ]c i, d i [ (]u j, v j [ ]x j, y j [ est vide ou égal à ]max(a i, u j, min(b i, v j [ ]max(c i, x j, min(d i, y j [. On en déduit le résultat. Une partie X = [a, b[ [c, d[ n est ni ouverte, ni fermée. En effet, aucun rectangle élémentaire contenant (a, c n est inclus dans X ce qui prouve que X n est pas ouvert. Le complémentaire de X contient le point (b, d et tout rectangle élémentaire contenant (b, d intersecte X. Donc X C n est pas ouvert et il suit que X n est pas fermé. 2 On vérifie que B(0, r i = B(0, Sup(r i et B(0, r j = B(0, min(r j. De i I j J plus R 2 = B(0, et = B(0, 0. Donc la famille des B(0, r forme une topologie sur R 2. Elle n est pas séparée car par exemple, tout ouvert non vide contient le point 0. Donc aucun point de R 2 ne peut être séparé de 0. 3 La topologie de la question 1 est séparée (voir le cours donc elle ne peut coincider avec la topologie pour la question 2. La topologie usuelle est en fait plus fine que la topologie de la question 2 car toute boule ouverte est un ouvert pour la topologie usuelle. 4 Il y en a fait beaucoup. Par exemple B(0, r. En effet si X = U V alors X = p 1 (X p 2 (Y où p 1, p 2 sont les projections respectives sur la première et deuxième coordonnées. 2

3 Exercice 4. Soient X, Y, deux ensembles et f : X Y une application. Soient (U i i I une famille de parties de X. 1. Montrer que f ( i I U i = i I f(u i. 2. Montrer que f ( i I U i i I f(u i et que l inclusion peut être stricte. A quelle condition sur f a-t-on égalité? 3. Soit A un sous-ensemble de Y. Montrer que f 1 (Y A = X f 1 (A. Correction 4. 1 Si x ( i I U i, alors il existe i I tel que x Ui. Il suit que f(x f(u i i I f(u i. Réciproquement, si y i I f(u i, il existe i I tel que y f(u i f ( i I U i. 2 Soit x ( i I U i, alors pour tout i I, x U i donc, pour tout i I, f(x f(u i. On a égalité si f est injective. En effet si x y et f(x = f(y, alors {x} {y} = {f(x} (ce qui fournit un contre-exemple si f n est pas injective. Réciproquement, si f est injective, alors que que soit y i I f(u i, il existe une famille (x i U i i I telle que y = f(x i. Par injectivité, tous les x i coincident. On peut donc les noter x qui, par construction, appartient à chaque U i. Il suit que y = f(x f ( i I U i. 3 on a f 1 (Y A = {x X / f(x / A} = X f 1 (A. Soit E un espace topologique et A une partie de E. Rappelons que l adhérence de A, notée A est le plus petit fermé de E contenant A. L intérieur de A, noté Å est le plus grand ouvert de E contenu dans A. Exercice 5. On considère R muni de sa topologie usuelle. Déterminer l intérieur et l adhérence de Q et R Q. Correction 5. On utilise que Q est dense dans R. Il suit que Q = R. Montrons que Q =. En effet si p/q Q, tout intervalle ]a, b[ contenant p/q est non-d{enombrable, donc contient des éléments de R Q. Il suti qu aucun point de Q est intérieur à Q; c est à dire Q =. On montre de même que R Q = R et R Q =. Exercice 6. On considère R 2 muni de sa topologie usuelle. Déterminer l intérieur et l adhérence des sous-ensembles suivants: A = {(x, y R 2 / 2x > y + 1} B = {(x, y R 2 / 0 < x < 2 et 0 y 1} C = {(x, y R 2 / 0 x 2 + y 2 1} D = {(x, y R 2 / x 2 + y 2 4} Q 2. Correction 6. L ensemble A est ouvert. En effet A = (2p 1 p 2 1 (]1, + [ où p 1 (x, y = x et p 2 (x, y = y sont les projections canonique des R 2 dans R. D après le cours, elles sont continues. Il suit que A est la pré-image d un ouvert par une fonction continue, donc est ouvert. Par conséquent Å = A. On a A = {(x, y R 2 / 2x y + 1}. En effet ce dernier ensemble est fermé (même raisonement que pour A ouvert et de plus tout point de {(x, y R 2 / 2x y + 1} est adhérent à A. En effet si (x, y {(x, y R 2 / 2x y + 1}, la suite (x + 1/n, y est dans A et converge vers (x, y. Des raisonements analogues montrent que B = {(x, y R 2 / 0 x 2 et 0 y 1}, B = {(x, y R 2 / 0 < x < 2 et 0 < y < 1}, C = C (C est fermé et C = {(x, y R 2 / 0 x 2 + y 2 < 1} (attention, ici 0 est bien un point intérieur à C. Comme tout disque ouvert non vide de R 2 contient des points de Q 2, on voit que l adhérence de D est {(x, y : x 2 + y 2 4}. Et comme tout ouvert non vide de R 2 contient des points à coordonnées irrationnelles, l intérieur de D est l ensemble vide. 3

4 Exercice 7 (une autre définition de l intérieur et de l adhérence. Soit A une partie d un espace topologique E. On dit qu un point x A est intérieur à A si il existe un ouvert U x contenant x et inclus dans A. on dit qu un point x E est adhérent à A si tout ouvert U contenant x rencontre A (c est à dire U A pour tout ouvert U contenant x. 1. Montrer que Å = {x A / x est intérieur à A}. 2. Montrer que A B implique Å B. 3. Montrer que A c = (Åc et que A c = (A c. 4. En déduire que A = {x E / x est adhérent à A}. Correction 7. 1 Par définition, si x est intérieur, il existe un ouvert x U x A. Mais alors x est intérieur U x est un ouvert inclus dans A. De plus si x Å, alors x est intérieur à A (on peut prendre U x = Å. Il suit que Å {x A / x est intérieur à A} et comme Å est le plus grand ouvert inclus dans A, on a Å = {x A / x est intérieur à A}. 2 On a Å A B; donc Å est un ouvert inclus dans B, donc dans le plus grand ouvert inclus dans B, c est à dire B. 3 Rappelons que si (X i est une famille de parties de E, le complémentaire de la réunion des X i est l intersection des complémentaires des X i. Par définition, (Åc est le complémentaire de la réunion de tous les ouverts contenus dans A, c est donc l intersection de tous les fermés contenant A c, c est-à-dire A c. La deuxième égalité se déduit de la première en remplaçant A par son complémentaire. 4 D après 3, par passage au complémentaire, il suffit de montrer que l on a {x E / x est adhérent à A} c = Åc. Or {x E / x est adhérent à A} c = {x E / x U x ouvert, U x A } c = {x E / x U x ouvert, U x A c } = {x E / x est intérieur à A c } = Åc. Exercice 8. Soit X un espace topologique, A, B des sous-ensembles de X. 1. Montrer que A B A B, A B = A B, (A B = Å B et montrer que la première inclusion peut être stricte. 2. Que peut on dire de Å B? 3. On note u(a = Å et v(a = Å. a Calculer u(a et v(a pour E = R (avec la topologie usuelle et A =]0, 2] et A = Q. b Comparer A, Å, u(a et v(a. c Montrer que u 2 = u et v 2 = v. 4. Soit Y un espace topologique et C Y. On munit X Y de la topologie produit. Montrer que A C = A C et (A C = Å C. 4

5 Correction 8. 1 On a clairement A B A et A B B, donc A B A et A B B, d où l inclusion : A B A B. Comme on a A A B et B A B, on a aussi A A B et B A B. Donc A B A B. D autre part, on a A B A B. Ce dernier ensemble étant fermé, comme réunion de deux fermés, il contient A B. On a donc bien A B = A B. Par passage au complémentaire, et en utilisant l exercice précédent on obtient (A B = Å B. L inclusion A B A B est fausse en général: prenons dans R, A = [0, 2[ et B =]2, 3]. A B est alors vide, donc son adhérence aussi, mais A = [0, 2] et B = [2, 3] d où A B = {2}. 2 On a Å B est un ouvert inclus dans A B, donc inclus dnas le plus grand ouvert de A B. Il suit que Å B A B. l inclusion inverse est fausse come on le voit en considérant les complémentaires pour le contre-exemple de la question précédente 1. 3 a u(]0, 2] = [0, 2] =]0, 2[ et v(]0, 2] = ]0, 2[ = [0, 2]. On a u(q = R et v(q =. b On a pour tout ensemble X X X. De plus X = X et X = X. Il suit que Å u(a A et de même Å v(a A. En revanche, on ne peut pas comparer u(a et v(a en général car pour A = Q on a v(a est strictement inclus dans v(a et pour une boule ouverte dans R d, c est le contraire... c D après b, on a u(a = Å v(a. comme u(a est ouvert, il suit que u(a v(a = u 2 (A. De plus, on a u(a A, d où, u(a A = A. En prenant les intérieurs, il suit que u 2 (A u(a. On a donc montré que u(a = u 2 (A. On montre de même que v 2 (A = v(a. 4 on sait que les projections p X : X Y C et p Y : X Y Y sont continues et ouvertes. On a Å B A B est ouvert, donc Å B A B. De plus, comme p X est ouverte, p X ( A B est un ouvert inclus dans A, donc inclus dans Å. De même, p Y ( A B B. Il suit que A B Å B. On a obtenu Å B = A B. Comme A B est fermé, on a A B A B. Montrons l inclusion inverse. Si (x, y est dans A B, alors pour tout ouvert élḿentaire U x V y dans la topologie produit, on a x U x est un ouvert de A donc U x A = car x A. De même, V y B. Il en découle que (U x V y (A B et donc (x, y est adhérent à A B. Ainsi, A B A B. Exercice 9 (Frontière. Si A est une partie d un espace topologique X, la frontière de A, notée A, est l ensemble A = A Å. 1. Montrer que A = A A c = (A c et que A est fermé. 2. Déterminer la frontière des ensembles de R 2 suivants: A = {(x, y R 2 / 0 < x 2 + y 2 < 2}, B = Q 2, C =] 2, 1[ [0, 1]. Correction 9. 1 Par définition, la frontière de A est l intersection de l adhérence de A et du complémentaire de l intérieur de A. D après l exercice 7, le complémentaire de l intérieur d une partie est l adhérence de son complémentaire. Donc A = A A c. On en déduit que A = A c et que la frontière est fermée comme intersection finie de fermés. 5

6 2 On vérifie que A = {0} {(x, y R 2 / x 2 + y 2 = 2}. En effet A est ouvert (raisonner comme dans l exercice 5, son adhérence est la boule fermée centrée à l origine et de rayon 2, donc A = A \ A = {(0, 0} {(x, y : x 2 + y 2 = 2}. On a Q 2 = R 2 = R 2. On a C = { 2} [0, 1] {1} [0, 1] [ 2, 1] {0} [ 2, 1] {1} car C = [ 2, 1] [0, 1]. Exercice 10. Soit X un espace topologique, Y un sous-espace de X muni de la topologie induite et A Y. 1. On note A l adhérence de A dans X et A Y l adhérence de A dans Y. Montrer que A Y = A Y. 2. On note aussi Å, ÅY les intérieurs de A dans X et Y respectivement. Montrer que Å ÅY. Montrer que cette inclusion peut être stricte. Correction L ensemble A Y est fermé dans Y en tant que trace d un fermé de X. Il faut montrer que c est le plus petit fermé de Y contenant A. Soit G un fermé du sous-espace Y contenant A. Par définition de la topologie de Y, G est de la forme O F où O est fermé dans X. Comme A G, il vient A O. O étant fermé, A O. Par conséquent A Y O Y = G. 2 On a Å A Y ouvert, donc Å = Å Y est ouvert dans Y et il suit que Å ÅY. Prenons Y = [0, 1[ [2, 3], A = [0, 1[ et X = R. Alors Å =]0, 1[ mais, A = Y ] 1, 1[ est ouvert dans Y, donc ÅY = A. 6

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

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

Problèmes de Mathématiques Filtres et ultrafiltres

Problèmes de Mathématiques Filtres et ultrafiltres Énoncé Soit E un ensemble non vide. On dit qu un sous-ensemble F de P(E) est un filtre sur E si (P 0 ) F. (P 1 ) (X, Y ) F 2, X Y F. (P 2 ) X F, Y P(E) : X Y Y F. (P 3 ) / F. Première Partie 1. Que dire

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels

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

Plus en détail

La mesure de Lebesgue sur la droite réelle

La mesure de Lebesgue sur la droite réelle Chapitre 1 La mesure de Lebesgue sur la droite réelle 1.1 Ensemble mesurable au sens de Lebesgue 1.1.1 Mesure extérieure Définition 1.1.1. Un intervalle est une partie convexe de R. L ensemble vide et

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

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

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

1 Première section: La construction générale

1 Première section: La construction générale AMALGAMATIONS DE CLASSES DE SOUS-GROUPES D UN GROUPE ABÉLIEN. SOUS-GROUPES ESSENTIEL-PURS. Călugăreanu Grigore comunicare prezentată la Conferinţa de grupuri abeliene şi module de la Padova, iunie 1994

Plus en détail

Les droites (d 1 ) et (d 2 ) sont sécantes en A Le point A est le point d intersection des 2 droites

Les droites (d 1 ) et (d 2 ) sont sécantes en A Le point A est le point d intersection des 2 droites I Droites perpendiculaires Lorsque deux droites se coupent, on dit qu elles sont sécantes Les droites (d 1 ) et (d 2 ) sont sécantes en A Le point A est le point d intersection des 2 droites Lorsque deux

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

Chapitre 1 : Évolution COURS

Chapitre 1 : Évolution COURS Chapitre 1 : Évolution COURS OBJECTIFS DU CHAPITRE Savoir déterminer le taux d évolution, le coefficient multiplicateur et l indice en base d une évolution. Connaître les liens entre ces notions et savoir

Plus en détail

O, i, ) ln x. (ln x)2

O, i, ) ln x. (ln x)2 EXERCICE 5 points Commun à tous les candidats Le plan complee est muni d un repère orthonormal O, i, j Étude d une fonction f On considère la fonction f définie sur l intervalle ]0; + [ par : f = ln On

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

III- Raisonnement par récurrence

III- Raisonnement par récurrence III- Raisonnement par récurrence Les raisonnements en mathématiques se font en général par une suite de déductions, du style : si alors, ou mieux encore si c est possible, par une suite d équivalences,

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

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

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

* 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

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

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

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

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

Les indices à surplus constant

Les indices à surplus constant Les indices à surplus constant Une tentative de généralisation des indices à utilité constante On cherche ici en s inspirant des indices à utilité constante à définir un indice de prix de référence adapté

Plus en détail

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x =

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x = LE NOMBRE D OR Présentation et calcul du nombre d or Euclide avait trouvé un moyen de partager en deu un segment selon en «etrême et moyenne raison» Soit un segment [AB]. Le partage d Euclide consiste

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

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

Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé.

Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé. Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé. I- ACTIVITES NUMERIQUES (12 points) Exercice 1 (3 points) On considère

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

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

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

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

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire CHAPITRE N5 FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION Code item D0 D2 N30[S] Items étudiés dans le CHAPITRE N5 Déterminer l'image

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

Calculs de probabilités

Calculs de probabilités Calculs de probabilités Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 13 mars 2008 1. Définitions et notations 1 L origine des probabilités est l analyse de jeux de hasard, tels que pile

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

Premiers exercices d Algèbre. Anne-Marie Simon

Premiers exercices d Algèbre. Anne-Marie Simon Premiers exercices d Algèbre Anne-Marie Simon première version: 17 août 2005 version corrigée et complétée le 12 octobre 2010 ii Table des matières 1 Quelques structures ensemblistes 1 1.0 Ensembles, relations,

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

315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux

315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux Exercice 1 : (3 points) Un sac contient 10 boules rouges, 6 boules noires et 4 boules jaunes. Chacune des boules a la même probabilité d'être tirée. On tire une boule au hasard. 1. Calculer la probabilité

Plus en détail

DOCM 2013 http://docm.math.ca/ Solutions officielles. 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10.

DOCM 2013 http://docm.math.ca/ Solutions officielles. 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10. A1 Trouvez l entier positif n qui satisfait l équation suivante: Solution 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10. En additionnant les termes du côté gauche de l équation en les mettant sur le même dénominateur

Plus en détail

Optimisation Discrète

Optimisation Discrète Prof F Eisenbrand EPFL - DISOPT Optimisation Discrète Adrian Bock Semestre de printemps 2011 Série 7 7 avril 2011 Exercice 1 i Considérer le programme linéaire max{c T x : Ax b} avec c R n, A R m n et

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

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE LA PHYSIQUE DES MATERIAUX Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE Pr. A. Belayachi Université Mohammed V Agdal Faculté des Sciences Rabat Département de Physique - L.P.M belayach@fsr.ac.ma 1 1.Le réseau

Plus en détail

Bien lire l énoncé 2 fois avant de continuer - Méthodes et/ou Explications Réponses. Antécédents d un nombre par une fonction

Bien lire l énoncé 2 fois avant de continuer - Méthodes et/ou Explications Réponses. Antécédents d un nombre par une fonction Antécédents d un nombre par une fonction 1) Par lecture graphique Méthode / Explications : Pour déterminer le ou les antécédents d un nombre a donné, on trace la droite (d) d équation. On lit les abscisses

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

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

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

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

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

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

I. Cas de l équiprobabilité

I. Cas de l équiprobabilité I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus

Plus en détail

Activités numériques [13 Points]

Activités numériques [13 Points] N du candidat L emploi de la calculatrice est autorisé. Le soin, la qualité de la présentation entrent pour 2 points dans l appréciation des copies. Les résultats seront soulignés. La correction est disponible

Plus en détail

Le théorème de Thalès et sa réciproque

Le théorème de Thalès et sa réciproque Le théorème de Thalès et sa réciproque I) Agrandissement et Réduction d une figure 1) Définition : Lorsque toutes les longueurs d une figure F sont multipliées par un même nombre k on obtient une autre

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

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Maths MP Exercices Fonctions de plusieurs variables Les indications ne sont ici que pour être consultées après le T (pour les exercices non traités). Avant et pendant le T, tenez bon et n allez pas les

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

* 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

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

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

Relation d ordre. Manipulation des relations d ordre. Lycée Pierre de Fermat 2012/2013 Feuille d exercices

Relation d ordre. Manipulation des relations d ordre. Lycée Pierre de Fermat 2012/2013 Feuille d exercices Lycée Pierre de Fermat 2012/2013 MPSI 1 Feuille d exercices Manipulation des relations d ordre. Relation d ordre Exercice 1. Soit E un ensemble fixé contenant au moins deux éléments. On considère la relation

Plus en détail

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

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

Plus en détail

NOTATIONS PRÉLIMINAIRES

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

Plus en détail

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée. ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle

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

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

CHAPITRE V SYSTEMES DIFFERENTIELS LINEAIRES A COEFFICIENTS CONSTANTS DU PREMIER ORDRE. EQUATIONS DIFFERENTIELLES.

CHAPITRE V SYSTEMES DIFFERENTIELS LINEAIRES A COEFFICIENTS CONSTANTS DU PREMIER ORDRE. EQUATIONS DIFFERENTIELLES. CHAPITRE V SYSTEMES DIFFERENTIELS LINEAIRES A COEFFICIENTS CONSTANTS DU PREMIER ORDRE EQUATIONS DIFFERENTIELLES Le but de ce chapitre est la résolution des deux types de systèmes différentiels linéaires

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

Programmation linéaire et Optimisation. Didier Smets

Programmation linéaire et Optimisation. Didier Smets Programmation linéaire et Optimisation Didier Smets Chapitre 1 Un problème d optimisation linéaire en dimension 2 On considère le cas d un fabricant d automobiles qui propose deux modèles à la vente, des

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

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

Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de

Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de l espérance d utilité Olivier Bos olivier.bos@u-paris2.fr

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

Examen optimisation Centrale Marseille (2008) et SupGalilee (2008)

Examen optimisation Centrale Marseille (2008) et SupGalilee (2008) Examen optimisation Centrale Marseille (28) et SupGalilee (28) Olivier Latte, Jean-Michel Innocent, Isabelle Terrasse, Emmanuel Audusse, Francois Cuvelier duree 4 h Tout resultat enonce dans le texte peut

Plus en détail

AOT 13. et Application au Contrôle Géométrique

AOT 13. et Application au Contrôle Géométrique AOT 13 Géométrie Différentielle et Application au Contrôle Géométrique Frédéric Jean Notes de cours Édition 2011/2012 ii Table des matières 1 Variétés différentiables 1 1.1 Variétés différentiables............................

Plus en détail

Le contexte. Le questionnement du P.E.R. :

Le contexte. Le questionnement du P.E.R. : Le contexte Ce travail a débuté en janvier. Le P.E.R. engagé depuis fin septembre a permis de faire émerger ou de réactiver : Des raisons d être de la géométrie : Calculer des grandeurs inaccessibles et

Plus en détail

Mesure d angles et trigonométrie

Mesure d angles et trigonométrie Thierry Ciblac Mesure d angles et trigonométrie Mesure de l angle de deux axes (ou de deux demi-droites) de même origine. - Mesures en degrés : Divisons un cercle en 360 parties égales définissant ainsi

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

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

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux. UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases

Plus en détail

Intégration sur des espaces produits

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

Plus en détail

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

Probabilités. C. Charignon. I Cours 3

Probabilités. C. Charignon. I Cours 3 Probabilités C. Charignon Table des matières I Cours 3 1 Dénombrements 3 1.1 Cardinal.................................................. 3 1.1.1 Définition............................................. 3

Plus en détail

Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables

Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables PC*2 2 septembre 2009 Avant-propos À part le théorème de Fubini qui sera démontré dans le cours sur les intégrales à paramètres et qui ne semble pas explicitement

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

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Mémento Ouvrir TI-Nspire CAS. Voici la barre d outils : L insertion d une page, d une activité, d une page où l application est choisie, pourra

Plus en détail

TIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES

TIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES Bulletin de la SOCIÉTÉ MATHÉMATIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES Bernard Host & Alejandro Maass Tome 135 Fascicule 3 2007 SOCIÉTÉ MATHÉMATIQUE DE FRANCE Publié avec le concours du

Plus en détail

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

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

Plus en détail

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

Corrigé des TD 1 à 5

Corrigé des TD 1 à 5 Corrigé des TD 1 à 5 1 Premier Contact 1.1 Somme des n premiers entiers 1 (* Somme des n premiers entiers *) 2 program somme_entiers; n, i, somme: integer; 8 (* saisie du nombre n *) write( Saisissez un

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