Discrétisation des équations. de Stokes et de Navier-Stokes. en formulation tourbillon-vitesse-pression. Christine Bernardi
|
|
- Rachel Viau
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Discrétisation des équations de Stokes et de Navier-Stokes en formulation tourbillon-vitesse-pression Christine Bernardi Laboratoire Jacques-Louis Lions C.N.R.S. et Université Pierre et Marie Curie Travail commun avec K. Amoura (Annaba), M. Azaïez (Bordeaux), N. Chorfi (Tunis), S.Saadi (Annaba),... 1
2 Les équations de Stokes et de Navier Stokes sont le plus souvent munies de conditions aux limites de type Dirichlet sur la vitesse. Mais d autres types de conditions aux limites interviennent dans un grand nombre de situations physiques et peuvent concerner le tourbillon ou la pression. C. Bègue, C. Conca, F. Murat, O. Pironneau On s intéresse ici au cas de conditions aux limites sur la composante normale de la vitesse et les composantes tangentielles du tourbillon. La première formulation tourbillon-vitesse-pression Sa discrétisation spectrale Extension aux éléments spectraux Extension aux équations de Navier Stokes Autres formulations tourbillon-vitesse-pression 2
3 La première formulation tourbillon-vitesse-pression S. Salmon, F. Dubois, M. Salaün Soit Ω un ouvert borné connexe de R 3, simplement connexe. à frontière Ω lipschitzienne et connexe (pour simplifier l exposé). Pour une viscosité ν > et une donnée f suffisamment régulière, ν u + grad p = f dans Ω, div u = dans Ω, u n = rot u n = sur Ω, sur Ω. Les inconnues sont la vitesse u et la pression p. 3
4 L idée de S. Salmon consiste à introduire le tourbillon ω = rot u comme nouvelle inconnue. ν rot ω + grad p = f dans Ω, div u = dans Ω, ω = rot u dans Ω, u n = ω n = sur Ω, sur Ω. 4
5 Formulation variationnelle On introduit les espaces H(div, Ω) = { v L 2 (Ω) 3 ; div v L 2 (Ω) }, H (div, Ω) = { v H(div, Ω); v n = sur Ω }. et H(rot, Ω) = { θ L 2 (Ω) 3 ; rot θ L 2 (Ω) 3}, H (rot, Ω) = { θ H(rot, Ω); θ n = sur Ω }. On rappelle la densité de D(Ω) 3 à la fois dans H (div, Ω) et H (rot, Ω). 5
6 A-t-on le droit de chercher ω dans H(rot, Ω)? Oui, lorsque la donnée f appartient à L 2 (Ω) 2. En effet, soit ψ la solution dans H 1 (Ω) L 2 (Ω) du problème ψ = div f dans Ω, n ψ = f n La fonction z = ν rot ω f grad ψ vérifie sur Ω. rot z = dans Ω, div z = dans Ω, z n = sir Ω. Elle est donc nulle sur Ω, d où le résultat. 6
7 Le problème précédent admet la formulation variationnelle équivalente Trouver (ω, u, p) dans H (rot, Ω) H (div, Ω) L 2 (Ω) tel que v H (div, Ω), a(ω, u; v) + b(v, p) = f, v, q L 2 (Ω), b(u, q) =, ϕ H (rot, Ω), c(ω, u; ϕ) =, pour les formes bilinéaires définies par a(ω, u; v) = ν Ω (rot ω)(x) v(x) dx, b(v, q) = c(ω, u; ϕ) = Ω ω(x) ϕ(x) dx Ω Ω (div v)(x)q(x) dx, u(x) (rot ϕ)(x) dx. Aucune hypothèse de régularité sur la solution n est nécessaire pour prouver l équivalence. 7
8 Existence et unicité de la solution Le noyau V = { v H (div, Ω); q L 2 (Ω), b(v, q) = }, est égal à l ensemble des fonctions à divergence nulle dans H (div, Ω). Le noyau W = { (θ, w) H (rot, Ω) V ; ϕ H (rot, Ω), c(θ, w; ϕ) = } est formé des couples (θ, w) de H (rot, Ω) V tels que θ = rot w. On considère le problème réduit Trouver (ω, u) dans W tel que v V, a(ω, u; v) = f, v. 8
9 Lemme. Il existe une constante α > telle que v V \ {}, sup (ω,u) W a(ω, u; v) >, (ω, u) W, sup v V a(ω, u; v) α ( ) ω v H(rot,Ω) + u L 2 L 2 (Ω) d (Ω) d. Démonstration. La propriété de positivité est établie grâce à une double inversion du rotationnel. La condition inf-sup résulte du choix qui appartient bien à V. v = u + rot ω Par conséquent, le problème réduit admet une solution unique. 9
10 Lemme. Il existe une constante β > telle que q L 2 (Ω), sup v H (div,ω) b(v, q) v H(div,Ω) β q L 2 (Ω). Démonstration. On résout l équation de Laplace et on prend v égal à grad µ. µ = q dans Ω, n µ = sur Ω, Théorème. Pour toute donnée f dans H (div, Ω), le problème de Stokes en formulation tourbillon vitesse pression admet une solution unique (ω, u, p) dans H (rot, Ω) H (div, (Ω) L 2 (Ω). En outre, ω H(rot,Ω) + u H(div,Ω) + p L 2 (Ω) c f H (div,ω). 1
11 Quelques propriétés de régularité C. Amrouche, C.B., M. Dauge, V. Girault Lorsque la donnée f est assez régulière, la solution (ω, u, p) vérifie les propriétés suivantes : Les fonctions ω, rot ω et la vitesse u appartiennnent à H s (Ω) 3, La pression p appartient à H s+1 (Ω), avec s 1 2 en général et s 1 lorsque Ω est convexe ou régulier. 11
12 La discrétisation spectrale Le domaine de base des méthodes spectrales est un parallélépipède rectangle. Ω =] 1, 1[ 3. Intégration numérique ξ = 1, ξ N = 1. À partir des nœuds ξ j et des poids ρ j, j N, de la formule de Gauss Lobatto sur ] 1, 1[, exacte sur P 2N 1 ( 1, 1), on construit le produit discret (u, v) N = N N N i= j= k= u(ξ i, ξ j, ξ k )v(ξ i, ξ j, ξ k ) ρ i ρ j ρ k. La forme bilinéaire (, ) N est en fait un produit scalaire sur P N (Ω), équivalent au produit scalaire de L 2 (Ω). 12
13 Choix des espaces discrets J.-C. Nédélec C N = ( P N 1,N,N (Ω) P N,N 1,N (Ω) P N,N,N 1 (Ω) ) H (rot, Ω). D N = ( P N,N 1,N 1 (Ω) P N 1,N,N 1 (Ω) P N 1,N 1,N (Ω) ) H (div, Ω). M N = P N 1 (Ω) L 2 (Ω). Le choix de ces espaces est justifié par les propriétés suivantes : L opérateur divergence envoie D N dans M N, L opérateur rotationnel envoie C N dans D N. 13
14 Le problème discret Trouver (ω N, u N, p N ) dans C N D N M N tel que v N D N, a N (ω N, u N ; v N ) + b N (v N, p N ) = (f, v N ) N, q N M N, b N (u N, q N ) =, ϕ N C N, c N (ω N, u N ; ϕ N ) =, pour les formes bilinéaires maintenant définies par a N (ω N, u N ; v N ) = ν (rot ω N, v N ) N, b N (v N, q N ) = (div v N, q N ) N, c N (ω N, u N ; ϕ N ) = (ω N, ϕ N ) N (u N, rot ϕ N ) N. 14
15 Existence et unicité de la solution M. Azaïez, F. Ben Belgacem, M. Grundmann, H. Khallouf Lemme. Il existe une constante β > indépendante de N telle que q N M N, b sup N (v N, q N ) β q N v N D N v N L 2 (Ω). H(div,Ω) L opérateur divergence envoie D N sur M N. Dans le cas de conditions aux limites de Dirichlet, la constante de la condition inf-sup dépend en général de N. 15
16 Le noyau V N = { v N D N ; q N M N, b N (v N, q N ) = }, est égal à l ensemble des fonctions à divergence nulle dans D N. Il est donc contenu dans V. On introduit également le noyau W N = { (θ N, w N ) C N V N ; ϕ N C N, c N (θ N, w N ; ϕ N ) = }. On considère le problème discret réduit Trouver (ω N, u N ) dans W N tel que v N V N, a N (ω N, u N ; v N ) = (f, v N ) N. 16
17 Lemme. Le noyau de l opérateur rotationnel dans C N est constitué des grad µ N, lorsque µ N parcourt P N (Ω) H 1 (Ω). Lemme. L opérateur rotationnel envoie C N sur V N. Pour tout v N dans V N, soit A N (v N ) l élément de C N tel que rot A N (v N ) = v N et µ N P N (Ω) H 1 (Ω), (A N(v N ), grad µ N ) N =. Lemme. Il existe une constante c > indépendante de N telle que v N V N, A N (v N ) H(rot,Ω) c v N L 2 (Ω) 3. L opérateur A N est un inverse du rotationnel dans les espaces discrets. 17
18 Lemme. Il existe une constante α > indépendante de N telle que v N V N \ {}, sup a N (ω N, u N ; v N ) >, (ω N,u N ) W N (ω N, u N ) W N, a(ω sup N, u N ; v N ) v N V N v N L 2 (Ω) d α ( ωn H(rot,Ω) + u N L 2 (Ω) d ). Démonstration. La propriété de positivité est établie grâce à une inversion et demie du rotationnel réalisée grâce à l opérateur A N. La condition inf-sup résulte du choix et utilise la continuité de A N. v N = u N + rot ω N Par conséquent, le problème discret réduit admet une solution unique. Plus la condition inf-sup sur b N (, ). 18
19 Théorème. Pour toute donnée f continue sur Ω, le problème discret admet une solution unique (ω N, u N, p N ) dans C N D N M N. En outre, ω N H(rot,Ω) + u N H(div,Ω) + p N L 2 (Ω) c I Nf L 2 (Ω) 3. Estimations d erreur Théorème. On suppose la donnée f dans H σ (Ω) 3, σ > 3 2, la solution (ω, u, p) dans H s (Ω) 3 H s (Ω) 3 H s (Ω) et rot ω dans H s (Ω) 3, s 2. On a l estimation d erreur suivante ω ω N H(rot,Ω) + u u N H(div,Ω) + p p N L 2 (Ω) c(ω, u, p) N s + c(f) N σ. 19
20 Conclusions Les estimations d erreur sont parfaitement optimales. En particulier, l erreur sur la pression est du même ordre que celles sur la vitesse et le tourbillon. La régularité demandée pour la solution est un peu forte. Mais on déduit des estimations qui précèdent la convergence de la méthode même pour des solutions peu régulières. Les résultats précédents sont encore vrais dans le cas d une condition aux limites non homogène sur la vitesse u n = k sur Ω, pour un choix approprié d approximation de k. 2
21 Extension aux éléments spectraux On considère une décomposition sans recouvrement du domaine Ω Ω = K k=1 Ω k and Ω k Ω k =, 1 k < k K, qui vérifie en outre les conditions suivantes : (i) Chaque Ω k, 1 k K, est un rectangle en dimension d = 2 ou un parallélépipède rectangle en dimension d = 3, (ii) L intersection de deux sous-domaines Ω k et Ω k, 1 k < k K, est soit vide, soit un sommet, soit un côté entier, soit une face entière de Ω k et Ω k. 21
22 Intégration numérique Un produit discret ((, )) N est défini comme la somme de produits discrets analogues ceux introduits précédemment sur chaque Ω k : ((u, v)) N = K k=1 (u Ωk, v Ωk ) k N. Les espaces discrets locaux C k N = P N 1,N,N(Ω k ) P N,N 1,N (Ω k ) P N,N,N 1 (Ω k ), D k N = P N,N 1,N 1(Ω k ) P N 1,N,N 1 (Ω k ) P N 1,N 1,N (Ω k ), M k N = P N 1(Ω k ). 22
23 Les espaces discrets globaux C N = { ϕ N H (rot, Ω); ϕ N Ωk C k N, 1 k K}, D N = { v N H (div, Ω); v N Ωk D k N, 1 k K}, M N = { q N L 2 (Ω); q N Ωk M k N, 1 k K}. Le problème discret Trouver (ω N, u N, p N ) dans C N D N M N tel que v N D N, a N (ω N, u N ; v N ) + b N (v N, p N ) = ((f, v N )) N, q N M N, b N (u N, q N ) =, ϕ N C N, c N (ω N, u N ; ϕ N ) =. 23
24 Lemma. Il existe un opérateur A N de V N dans C N (i) qui vérifie (ii) tel que, en dimension d = 3, v N V N, rot A N (v N ) = v N ; µ N P N (Ω) H 1 (Ω), ((A N(v N ), grad µ N )) N = ; (iii) qui vérifie, pur une constante c indépendante de N, v N V N, A N (v N ) H(rot,Ω) c v N L 2 (Ω) d. La démonstration de ce lemme est abominablement technique, surtout en dimension d = 3. A. Buffa, P. Ciarlet, Jr. 24
25 Théorème. Pour toute donnée f continue sur Ω, le problème discret admet une solution unique (ω N, u N, p N ) dans C N D N M N. En outre, ω N H(rot,Ω) + u N H(div,Ω) + p N L 2 (Ω) c I Nf L 2 (Ω) 3. Estimations d erreur Théorème. On suppose que, pour 1 k K, la donnée f Ωk appartient à H σ (Ω k ) 3, σ > d 2, la solution (ω, u, p) Ωk appartient à H s (Ω k ) 3 H s (Ω k ) 3 H s (Ω k ) et rot ω appartient ausi à H s (Ω k ) 3, s d+1 2. On a l estimation d erreur suivante ω ω N H(rot,Ω) + u u N H(div,Ω) + p p N L 2 (Ω) c(ω, u, p) N s + c(f) N σ. 25
26 !!!"#$ " "#$!!!!"#$ " "#$!!"#"%!"#"&!"#"! " "#"! "#"& "#"%!!!"#$ " "#$!!!!"#$ " "#$!!% " %!!!"#$ " "#$!!!!"#$ " "#$!!"#% " "#%!!!"#$ " "#$!!!!"#$ " "#$!!"#$ " "#$ 26
27 #$% #$! #$% # #!#$!!#$%! "$%! "!#$%! #$% " " # " #!#$%!!"!"!! #!"!"$% #!!!"!!!! #$% " #$! # #!"!!#$!! " " # #!#$%!! " " # #!"!"!!!!!"!"!!!! 27
28 Extension aux équations de Navier Stokes Soit Ω un ouvert borné connexe de R 2, simplement connexe et à frontière Ω lipschitzienne. Lorsque l on remplace p par p u 2, ν rot ω + ω u + grad p = f dans Ω, div u = dans Ω, ω = rot u dans Ω, u n = ω n = sur Ω, sur Ω. 28
29 Formulation variationnelle Le système précédent admet la formulation variationnelle équivalente Trouver (ω, u, p) dans H (rot, Ω) H (div, Ω) L 2 (Ω) tel que v H (div, Ω), a(ω, u; v) + K(ω, u; v) + b(v, p) = f, v, q L 2 (Ω), b(u, q) =, ϕ H (rot, Ω), c(ω, u; ϕ) =, où la forme trilinéaire K(, ; ) est définie par K(ω, u; v) = Ω (ω u)(x) v(x) dx. 29
30 Lemme. La forme K(, ; ) est continue sur W L 2 (Ω) 2 propriétés suivantes et vérifie les (ω, u) W, K(ω, u; u) = K(ω, u; rot ω) =. On a le droit de chercher ω dans H(rot, Ω). Théorème. Dans le cas bi-dimensionnel, pour toute donnée f dans H (div, Ω), les équations de Navier Stokes en formulation tourbillon vitesse pression admettent une solution (ω, u, p) dans H (rot, Ω) H (div, (Ω) L 2 (Ω). En outre, ω H(rot,Ω) + u H(div,Ω) + p L 2 (Ω) c( f H (div,ω) ). L unicité de la solution n est vraie que pour des données assez petites. 3
31 Le problème discret Trouver (ω N, u N, p N ) dans C N D N M N tel que v N D N, a N (ω N, u N ; v N ) + K N (ω N, u N ; v N ) + b N (v N, p N ) = (f, v N ) N, q N M N, b N (u N, q N ) =, ϕ N C N, c N (ω N, u N ; ϕ N ) =, où la forme trilinéaire K N (, ; ) est définie par K N (ω N, u N ; v N ) = (ω N u N, v N ) N. 31
32 F. Brezzi, J. Rappaz, P.-A. Raviart Theorem. Dans le cas bi-dimensionnel, on supposeque la donnée f appartient à H σ (Ω) d, σ > 1, et que la solution (ω, u, p) st localement unique et appartient àh s+1 (Ω) H s (Ω) 2 H s (Ω), s > 1. Il existe alors un entier N et une constante c tels que, pour tout N N, the discrete problem has a unique solution (ω N, u N, p N ) vérifiant ω ω N H(rot,Ω) + u u N H(div,Ω) c log N 1 2. En outre, cette solution vérifie l estimation d erreur ω ω N H(rot,Ω) + u u N H(div,Ω) + log N 1 2 p p N L 2 (Ω) ( c(f) N s ( ω H s+1 (Ω) + u ) ) H s (Ω) 2 + p H s (Ω) + N σ f H σ (Ω) 2. 32
33 !1!.5.5 1!1!.5.5 1!.15!.1!.5.5!1!.5.5 1!1!.5.5 1!.5.5!1!.5.5 1!1! !1!.5.5 1!1!.5.5 1!1!
34 Domaine en forme U, donnée f = et conditions aux limites non homogènes sur la vitesse, ν = 1 2. Ω 1 Ω 5 Ω 2 Ω 3 Ω 4 34
35 !2!1 1 2!2!1 1!.4!.2.2.4!2!1 1 2!2!1 1!2!1 1!2!1 1 2!2!1 1!2!1 1 2!2!1 1 2!2!1.5!1!.5.5 1!
36 Autres formulations tourbillon-vitesse-pression Pour optimiser les estimations a posteriori en éléments finis C.B., F. Hecht, F.Z. Nouri, O. Pironneau Lorsque ω appartient à H(rot, Ω), la pression p appartient à H 1 (Ω), donc est a priori plus régulière que la vitesse. Trouver (ω, u, p) dans H (rot, Ω) L 2 (Ω) d ( H 1 (Ω) L 2 (Ω)) tel que v L 2 (Ω) d, Ω), a(ω, u; v) + b(v, p) = f, v, q H 1 (Ω) L 2 (Ω), b(u, q) =, ϕ H (rot, Ω), c(ω, u; ϕ) =, la forme bilinéaire b( ; ) étant maintenant définie par b(v, q) = Ω v(x) (grad q)(x) dx. 36
37 Lemme. Le noyau V = { v L 2 (Ω) d ; q H 1 (Ω) L 2 (Ω), b(v, q) = }, est égal à V = { v H (div, Ω); divv = in Ω }. Le noyau V est donc le même que pour la formulation précédente, donc le problème réduit est le même. En outre, la condition inf-sup sur la forme b( ; ) est évidente. = Problème bien posé. La nouvelle formulation facilite le couplage avec les équations de Darcy. 37
38 Les équations de Navier Stokes en dimension 3 Avec les formulations variationnelles précédentes : existence de solutions pour un domaine à frontière régulière et des données suffisamment petites, un travail en cours concernant l existence d écoulemens axisymétriques en domaine axisymétrique. N. Chorfi, S. Trabelsi Pourquoi? Le tourbillon ω n a aucune raison d appartenir à H(rot, Ω). 38
39 M. Amara, D. Capatina-Papaghiuc, D. Trujillo Trouver (ω, u, p) dans L 2 (Ω) 3 ( H (div, Ω) H(rot, Ω) ) L 2 (Ω) tel que v H (div, Ω) H(rot, Ω), a(ω, u; v) + K(ω, u; v) + b(v, p) = f, v, q L 2 (Ω), b(u, q) =, ϕ L 2 (Ω) 3, c(ω, u; ϕ) =, pour les formes bilinéaires maintenant définies par a(ω, u; v) = ν Ω ω(x) (rot v)(x) dx, b(v, q) = c(ω, u; ϕ) = Ω ω(x) ϕ(x) dx Ω Ω (div v)(x)q(x) dx, (rot u)(x) ϕ(x) dx. 39
40 Traitement de conditions aux limites mixtes Soit Ω un ouvert borné connexe de R 3, simplement connexe. à frontière Ω lipschitzienne et connexe. On suppose que Ω = Γ m Γ et Γ m Γ =, et que la frontière de Γ m est suffisamment régulière. ν rot ω + grad p = f dans Ω, div u = dans Ω, ω = rot u dans Ω, u = sur Γ, u n = sur Γ m, ω n = sur Γ m. 4
41 Le tourbillon ω n a aucune raison d appartenir à H(rot, Ω). H (rot, Ω) = { v H(rot, Ω); v n = on Γ }, X(Ω) = H (div, Ω) H (rot, Ω). Trouver (ω, u, p) dans L 2 (Ω) 3 X(Ω) L 2 (Ω) tel que v X(Ω), a(ω, u; v) + b(v, p) = f, v, q L 2 (Ω), b(u, q) =, ϕ L 2 (Ω) 3, c(ω, u; ϕ) =, pour les formes bilinéaires encore définies par a(ω, u; v) = ν Ω ω(x) (rot v)(x) dx, b(v, q) = c(ω, u; ϕ) = Ω ω(x) ϕ(x) dx Ω Ω (div v)(x)q(x) dx, (rot u)(x) ϕ(x) dx. 41
42 Lemme. Il existe une constante α > telle que (ω, u) W, sup v V a(ω, u; v) v X(Ω) α ( ω L 2 (Ω) 3 + u X(Ω) ). Démonstration. La condition inf-sup résulte du choix v = u qui appartient bien à V. Théorème. Pour toute donnée f dans L 2 (Ω) 3, le problème de Stokes avec conditions aux limites mixtes et en formulation tourbillon vitesse pression admet une solution unique (ω, u, p) dans L 2 (Ω) 3 X(Ω) L 2 (Ω). En outre, ω L 2 (Ω) 3 + u X(Ω) + p L 2 (Ω) c f L 2 (Ω) 3. 42
43 Discrétisation La preuve d estimations d erreur optimales à la fois pour le tourbillon et la vitesse semble requérir que : V N V. À voir! Merci pour votre attention 43
Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½
Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½ Patrick Ciarlet et Vivette Girault ciarlet@ensta.fr & girault@ann.jussieu.fr ENSTA & Laboratoire Jacques-Louis Lions, Paris 6 Condition
Plus en détailApproximations 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 détailDifférentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles
Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Denis Vekemans R n est muni de l une des trois normes usuelles. 1,. 2 ou.. x 1 = i i n Toutes les normes de R n sont équivalentes. x i ; x 2
Plus en détailExamen 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 détailFonctions 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 détailModèles bi-dimensionnels de coques linéairement élastiques: Estimations de l écart entre leurs solutions.
Problèmes mathématiques de la mécanique/mathematical problems in Mechanics Modèles bi-dimensionnels de coques linéairement élastiques: Estimations de l écart entre leurs solutions. Cristinel Mardare Laboratoire
Plus en détailCONTRÔLE ET ÉQUATIONS AUX DÉRIVÉES PARTIELLES. par. Jean-Pierre Puel
CONTRÔLE ET ÉQUATIONS AUX DÉRIVÉES PARTIELLES par Jean-Pierre Puel 1. Introduction Pourquoi équations aux dérivées partielles et pourquoi contrôle? Les équations aux dérivées partielles, associées à certaines
Plus en détailSur certaines séries entières particulières
ACTA ARITHMETICA XCII. 2) Sur certaines séries entières particulières par Hubert Delange Orsay). Introduction. Dans un exposé à la Conférence Internationale de Théorie des Nombres organisée à Zakopane
Plus en détailEspérance 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 détailLimites 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 détailIntroduction à la méthode des éléments finis
ÉCOLE NATIONALE SUPERIEURE DES MINES DE PARIS Introduction à la méthode des éléments finis Michel KERN 1 2004 2005 S3733 / S3735 1 Inria, Rocquencourt, BP 105, 78153 Le Chesnay, Michel.Kern@inria.fr 2
Plus en détailI. 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 détailCommun 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 détailAmphi 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 détailDualité 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 détailFormes quadratiques. 1 Formes quadratiques et formes polaires associées. Imen BHOURI. 1.1 Définitions
Formes quadratiques Imen BHOURI 1 Ce cours s adresse aux étudiants de niveau deuxième année de Licence et à ceux qui préparent le capes. Il combine d une façon indissociable l étude des concepts bilinéaires
Plus en détailNotes du cours d'équations aux Dérivées Partielles de l'isima, troisième année http://www.isima.fr/leborgne
Notes du cours d'équations aux Dérivées Partielles de l'isima, troisième année http://www.isima.fr/leborgne Comprendre la condition inf-sup numérique : application aux problèmes sous contrainte. Exemples
Plus en détail1 Introduction et modèle mathématique
Optimisation parallèle et mathématiques financières Optimisation parallèle et mathématiques financières Pierre Spiteri 1 IRIT ENSEEIHT, UMR CNRS 5505 2 rue Charles Camichel, B.P. 7122 F-31 071 Toulouse,
Plus en détailProgrammes 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 détailI. Introduction. 1. Objectifs. 2. Les options. a. Présentation du problème.
I. Introduction. 1. Objectifs. Le but de ces quelques séances est d introduire les outils mathématiques, plus précisément ceux de nature probabiliste, qui interviennent dans les modèles financiers ; nous
Plus en détail* 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 détailExercices - 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 détailMoments 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 détailCours 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 détailRésolution de systèmes linéaires par des méthodes directes
Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes J. Erhel Janvier 2014 1 Inverse d une matrice carrée et systèmes linéaires Ce paragraphe a pour objet les matrices carrées et les systèmes linéaires.
Plus en détailCHAPITRE IV Oscillations libres des systèmes à plusieurs degrés de liberté
CHAPITE IV Oscillations ibres des Systèmes à plusieurs derés de liberté 010-011 CHAPITE IV Oscillations libres des systèmes à plusieurs derés de liberté Introduction : Dans ce chapitre, nous examinons
Plus en détailContinuité 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 détailExercice 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 détailANALYSE NUMERIQUE ET OPTIMISATION. Une introduction à la modélisation mathématique et à la simulation numérique
1 ANALYSE NUMERIQUE ET OPTIMISATION Une introduction à la modélisation mathématique et à la simulation numérique G. ALLAIRE 28 Janvier 2014 CHAPITRE I Analyse numérique: amphis 1 à 12. Optimisation: amphis
Plus en détailDe 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 détail3 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 détailCorrection du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007
Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 7 EXERCICE points. Le plan (P) a une pour équation cartésienne : x+y z+ =. Les coordonnées de H vérifient cette équation donc H appartient à (P) et A n
Plus en détail3ème séance de Mécanique des fluides. Rappels sur les premières séances Aujourd hui : le modèle du fluide parfait. 2 Écoulements potentiels
3ème séance de Mécanique des fluides Rappels sur les premières séances Aujourd hui : le modèle du fluide parfait 1 Généralités 1.1 Introduction 1.2 Équation d Euler 1.3 Premier théorème de Bernoulli 1.4
Plus en détailSimulation numérique d un stockage de déchets nucléaires en site géologique profond
Simulation numérique d un stockage de déchets nucléaires en site géologique profond Page 1 de 12 G. Allaire, M. Briane, R. Brizzi and Y. Capdeboscq CMAP, UMR-CNRS 7641, Ecole Polytechnique 14 juin 2006
Plus en détailImplémentation de Nouveaux Elements Finis dans Life et Applications
1 Département Informatique et Mathématiques Appliquées Année Universitaire 29-21 Rapport de stage Implémentation de Nouveaux Elements Finis dans Life et Applications Présenté par Abdoulaye Samake M1 Mathématiques
Plus en détailThéorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann
Chpitre 11 Théorème de Poincré - Formule de Green-Riemnn Ce chpitre s inscrit dns l continuité du précédent. On vu à l proposition 1.16 que les formes différentielles sont bien plus grébles à mnipuler
Plus en détailPROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390
PROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390 Université PARIS 6 2008/2009 Jean BERTOIN 1 Table des Matières ( ) ces parties peuvent ^etre omises en première lecture, et ne feront pas
Plus en détailFonctions 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 détailMéthode des éléments-finis par l exemple
par l exemple Daniel Choï 1 LMNO Groupe Mécanique Modélisation Mathématique et Numérique Université de Caen, Bld Maréchal Juin, 14032 Caen Cedex, France Version Avril 2010 1. daniel.choi@unicaen.fr Ce
Plus en détailIntégration 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 détailSimulation 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 détailTests 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 détailConstruction d un cercle tangent à deux cercles donnés.
Préparation au CAPES Strasbourg, octobre 2008 Construction d un cercle tangent à deux cercles donnés. Le problème posé : On se donne deux cercles C et C de centres O et O distincts et de rayons R et R
Plus en détailIII- 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 détailCalcul 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 détailJournées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore. david.madore@enst.fr. 29 mai 2015
et et Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore Télécom ParisTech david.madore@enst.fr 29 mai 2015 1/31 et 2/31 : définition Un réseau de R m est un sous-groupe (additif) discret L
Plus en détailOn ne peut pas entendre la forme d un tambour
On ne peut pas entendre la forme d un tambour Pierre Bérard Institut Fourier Laboratoire de Mathématiques Unité Mixte de Recherche 5582 CNRS UJF Université Joseph Fourier, Grenoble 1 Introduction 1.1 Position
Plus en détailCalcul 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 détailFonctions 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 détailIntroduction à l optimisation de forme et application à la mécanique des fluides
Laboratoire Jacques-Louis LIONS Introduction à l optimisation de forme et application à la mécanique des fluides Master 2 - Année universitaire 2014-2015 Pascal FREY et Yannick PRIVAT Laboratoire Jacques-Louis
Plus en détailExercices - 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 détail3. 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 détailContinuité 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 détailExercices 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 détailFonctions 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 détailMATHS FINANCIERES. Mireille.Bossy@sophia.inria.fr. Projet OMEGA
MATHS FINANCIERES Mireille.Bossy@sophia.inria.fr Projet OMEGA Sophia Antipolis, septembre 2004 1. Introduction : la valorisation de contrats optionnels Options d achat et de vente : Call et Put Une option
Plus en détailCalcul 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 détailNotes de cours M2 Équations aux dérivées partielles elliptiques. Hervé Le Dret
Notes de cours M2 Équations aux dérivées partielles elliptiques Hervé Le Dret 4 mars 2010 2 Table des matières 1 Rappels en tous genres 7 1.1 Les théorèmes de convergence de Lebesgue............ 7 1.2
Plus en détailIntroduction à la théorie des graphes. Solutions des exercices
CAHIERS DE LA CRM Introduction à la théorie des graphes Solutions des exercices Didier Müller CAHIER N O 6 COMMISSION ROMANDE DE MATHÉMATIQUE 1 Graphes non orientés Exercice 1 On obtient le graphe biparti
Plus en détailProgrammation 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* 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 détail4. 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 détailLe modèle de Black et Scholes
Le modèle de Black et Scholes Alexandre Popier février 21 1 Introduction : exemple très simple de modèle financier On considère un marché avec une seule action cotée, sur une période donnée T. Dans un
Plus en détailEquations aux Dérivées Partielles
Equations aux Dérivées Partielles Tony Lelièvre 29-2 Après avoir considéré dans le capitre précédent des équations d évolution pour des fonctions ne dépendant que du paramètre temps, nous nous intéressons
Plus en détailFonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples
45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et
Plus en détailLe 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 détailFonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux
Fonctions de plusieurs variables Sébastien Tordeux 22 février 2009 Table des matières 1 Fonctions de plusieurs variables 3 1.1 Définition............................. 3 1.2 Limite et continuité.......................
Plus en détailChp. 4. Minimisation d une fonction d une variable
Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Avertissement! Dans tout ce chapître, I désigne un intervalle de IR. 4.1 Fonctions convexes d une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie
Plus en détailCCP 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 détailRésolution 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 détailINTRODUCTION. 1 k 2. k=1
Capes externe de mathématiques : session 7 Première composition INTRODUCTION L objet du problème est l étude de la suite (s n n définie par : n, s n = Dans une première partie, nous nous attacherons à
Plus en détailCours de Master Recherche
Cours de Master Recherche Spécialité CODE : Résolution de problèmes combinatoires Christine Solnon LIRIS, UMR 5205 CNRS / Université Lyon 1 2007 Rappel du plan du cours 16 heures de cours 1 - Introduction
Plus en détailInitiation à la Mécanique des Fluides. Mr. Zoubir HAMIDI
Initiation à la Mécanique des Fluides Mr. Zoubir HAMIDI Chapitre I : Introduction à la mécanique des fluides 1 Introduction La mécanique des fluides(mdf) a pour objet l étude du comportement des fluides
Plus en détailRaisonnement 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 détailPremière partie. Introduction à la méthodes des différences finies
Première partie Introduction à la méthodes des différences finies 5 7 Introduction Nous allons présenter dans cettte partie les idées de base de la méthode des différences finies qui est sans doute la
Plus en détailMéthodes 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 détailIntégration 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 détailCalculs et Certificats de Quantités d Intérêts Non Linéaires d un Mousqueton Cédric Bellis
Ecole Normale Supérieure de Cachan Département de Génie Mécanique Rapport de Stage de M1 Mécanique et Ingéniérie des Systèmes Stage effectué du 10/04 au 27/08 Laboratori de Càlcul Numèric - Universitat
Plus en détailFiltrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales
Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Adriana Climescu-Haulica Laboratoire de Modélisation et Calcul Institut d Informatique et Mathématiques Appliquées de
Plus en détailCHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR. A - Propriétés et détermination du choix optimal
III CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR A - Propriétés et détermination du choix optimal La demande du consommateur sur la droite de budget Résolution graphique Règle (d or) pour déterminer la demande quand
Plus en détailCSMA 2011 SCHEMAS NUMERIQUES CONSERVATIFS POUR DES PRO- BLEMES DE VIBRO-IMPACTS DE POUTRES ET DE PLAQUES. 1 Introduction
CSMA 2011 10e Colloque National en Calcul des Structures 9-13 Mai 2011, Presqu île de Giens Var) SCHEMAS NUMERIQUES CONSERVATIFS POUR DES PRO- BLEMES DE VIBRO-IMPACTS DE POUTRES ET DE PLAQUES C. POOLINI
Plus en détailCalcul 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 détailStatistique : Résumé de cours et méthodes
Statistique : Résumé de cours et méthodes 1 Vocabulaire : Population : c est l ensemble étudié. Individu : c est un élément de la population. Effectif total : c est le nombre total d individus. Caractère
Plus en détailCorrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010
Corrigé du baccalauréat S Asie juin 00 EXERCICE Commun à tous les candidats 4 points. Question : Le triangle GBI est : Réponse a : isocèle. Réponse b : équilatéral. Réponse c : rectangle. On a GB = + =
Plus en détailLoi binomiale Lois normales
Loi binomiale Lois normales Christophe ROSSIGNOL Année scolaire 204/205 Table des matières Rappels sur la loi binomiale 2. Loi de Bernoulli............................................ 2.2 Schéma de Bernoulli
Plus en détailSPÉCIAL FISCALITÉ 2014 ISF et Impôt sur le Revenu
SPÉCIAL FISCALITÉ ISF et Impôt sur le Revenu CHOISISSEZ L IMPACT QUE VOUS DONNEZ À VOTRE ISF en vous associant à nos programmes d action humanitaire RÉDUIRE VOS IMPÔTS Vous êtes redevable de l Impôt sur
Plus en détailCours d Analyse 3 Fonctions de plusieurs variables
Université Claude Bernard, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Santé 43, boulevard 11 novembre 1918 Spécialité Mathématiques 69622 Villeurbanne cedex, France L. Pujo-Menjouet pujo@math.univ-lyon1.fr
Plus en détailLa programmation linéaire : une introduction. Qu est-ce qu un programme linéaire? Terminologie. Écriture mathématique
La programmation linéaire : une introduction Qu est-ce qu un programme linéaire? Qu est-ce qu un programme linéaire? Exemples : allocation de ressources problème de recouvrement Hypothèses de la programmation
Plus en détailCalcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité
Chapitre 1 Calcul différentiel L idée du calcul différentiel est d approcher au voisinage d un point une fonction f par une fonction plus simple (ou d approcher localement le graphe de f par un espace
Plus en détailPartie 1 - Séquence 3 Original d une fonction
Partie - Séquence 3 Original d une fonction Lycée Victor Hugo - Besançon - STS 2 I. Généralités I. Généralités Définition Si F(p) = L [f(t)u (t)](p), alors on dit que f est l original de F. On note f(t)
Plus en détailwww.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 détailPlanche 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 détailBac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)
Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre
Plus en détailTravaux dirigés d introduction aux Probabilités
Travaux dirigés d introduction aux Probabilités - Dénombrement - - Probabilités Élémentaires - - Variables Aléatoires Discrètes - - Variables Aléatoires Continues - 1 - Dénombrement - Exercice 1 Combien
Plus en détailStatistiques Descriptives à une dimension
I. Introduction et Définitions 1. Introduction La statistique est une science qui a pour objectif de recueillir et de traiter les informations, souvent en très grand nombre. Elle regroupe l ensemble des
Plus en détailIntroduction. aux équations différentielles. et aux dérivées partielles
Université Claude Bernard, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Santé 43, boulevard 11 novembre 1918 Spécialité Mathématiques 69622 Villeurbanne cedex, France L. Pujo-Menjouet pujo@math.univ-lyon1.fr
Plus en détailNotes 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 détailIntégrales doubles et triples - M
Intégrales s et - fournie@mip.ups-tlse.fr 1/27 - Intégrales (rappel) Rappels Approximation éfinition : Intégrale définie Soit f définie continue sur I = [a, b] telle que f (x) > 3 2.5 2 1.5 1.5.5 1 1.5
Plus en détail1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert
1 de 46 Algorithmique Trouver et Trier Florent Hivert Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 2 de 46 Algorithmes et structures de données La plupart des bons algorithmes
Plus en détailSouad 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