Exo7. Espaces vectoriels. Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Exo7. Espaces vectoriels. Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur"

Transcription

1 Exo7 Espaces vectoriels Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour travailler et mémoriser le cours Exercice 1 *T Soit E le R-espace vectoriel des applicatios de [0,1] das R (mui de f + g et λ f usuels) (e pas hésiter à redémotrer que E est u R espace vectoriel) Soit F l esemble des applicatios de [0,1] das R vérifiat l ue des coditios suivates : 1) f (0) + f (1) = 0 2) f (0) = 0 3) f ( 1 2 ) = 1 4 4) x [0,1], f (x) + f (1 x) = 0 5) x [0,1], f (x) 0 6) 2 f (0) = f (1) + 3 Das quel cas F est-il u sous-espace vectoriel de E? [005164] Exercice 2 **T O muit R des lois produit usuelles Parmi les sous-esembles suivats F de R, lesquels sot des sousespaces vectoriels? 1) F = {(x 1,,x ) R / x 1 = 0} 2) F = {(x 1,,x ) R / x 1 = 1} 3) F = {(x 1,,x ) R / x 1 = x 2 } 4) F = {(x 1,,x ) R / x x = 0} 5) F = {(x 1,,x ) R / x 1 x 2 = 0} [005165] Exercice 3 ** Soit E u K-espace vectoriel Soiet A, B et C trois sous-espaces vectoriels de E vérifiat A B = A C, A + B = A +C et B C Motrer que B = C [005166] Exercice 4 **T Soit R N le R-espace vectoriel des suites réelles (mui des opératios usuelles) O cosidère les trois élémets de E suivats : u = (cos(θ)) N, v = (cos(θ + a)) N et w = (cos(θ + b)) N où θ, a et b sot des réels doés Motrer que (u,v,w) est ue famille liée [005167] Exercice 5 **T Soit F le sous-espace vectoriel de R 4 egedré par u = (1,2, 5,3) et v = (2, 1,4,7) Détermier λ et µ réels tels que (λ,µ, 37, 3) appartiee à F [005168] Exercice 6 **T 1

2 Motrer que a = (1,2,3) et b = (2, 1,1) egedret le même sous espace de R 3 que c = (1,0,1) et d = (0,1,1) [005169] Exercice 7 **T 1 Vérifier qu il existe ue uique applicatio liéaire de R 3 das R 2 vérifiat f ((1,0,0)) = (1,1) puis f ((0,1,0)) = (0,1) et f ((0,0,1)) = ( 1,1) Calculer f ((3, 1,4)) et f ((x,y,z)) e gééral 2 Détermier Ker f E fourir ue base Doer u supplémetaire de Ker f das R 3 et vérifier qu il est isomorphe à Im f [005170] Exercice 8 **I Soit E u K-espace vectoriel et f u élémet de L (E) 1 Motrer que [Ker f = Ker f 2 Ker f Im f = {0}] et [Im f = Im f 2 E = Ker f + Im f ] (où f 2 = f f ) 2 Par défiitio, u edomorphisme p de E est u projecteur si et seulemet si p 2 = p Motrer que [p projecteur Id p projecteur] puis que [p projecteur Imp = Ker(Id p) et Kerp = Im(Id p) et E = Kerp Imp] 3 Soiet p et q deux projecteurs, motrer que : [Kerp = Kerq p = p q et q = q p] 4 p et q état deux projecteurs vérifiat p q + q p = 0, motrer que p q = q p = 0 Doer ue coditio écessaire et suffisate pour que p + q soit u projecteur lorsque p et q le sot Das ce cas, détermier Im(p + q) et Ker(p + q) e foctio de Kerp, Kerq, Imp et Imq [005171] Exercice 9 ** Soiet E u K-espace vectoriel et A, B et C trois sous-espaces de E 1 Motrer que : (A B) + (A C) A (B +C) 2 A-t-o toujours l égalité? 3 Motrer que : (A B) + (A C) = A (B + (A C)) [005172] Exercice 10 **T Das E = R 4, o cosidère V = {(x,y,z,t) E/ x 2y = 0 et y 2z = 0} et W = {(x,y,z,t) E/ x+z = y+t} 1 Motrer que V et W sot des sous espaces vectoriels de E 2 Doer ue base de V, W et V W 3 Motrer que E = V +W [005173] Exercice 11 *** Soit f : [0,+ [ [0,2π[ R 2 (x,y) (xcosy,xsiy) 1 f est-elle ijective? surjective? 2 Soiet a, b, α et β quatre réels Motrer qu il existe (c,γ) R 2 tel que : x R, acos(x α)+bcos(x β) = ccos(x γ) 2

3 3 Soit E le R-espace vectoriel des applicatios de R das R Soit F = {u E/ (a,b,α,β) R 4 tel que x R, u(x) = a cos(x α) + b cos(2x β)} Motrer que F est u sous-espace vectoriel de E 4 Détermier {cosx,six,cos(2x),si(2x),1,cos 2 x,si 2 x} F 5 Motrer que (cosx,six,cos(2x),si(2x)) est ue famille libre de F [005174] Exercice 12 ** Soit C l esemble des applicatios de R das R, croissates sur R 1 C est-il u espace vectoriel (pour les opératios usuelles)? 2 Motrer que V = { f R R / (g,h) C 2 tel que f = g h} est u R-espace vectoriel [005175] Exercice 13 ** Motrer que la commutativité de la loi + est ue coséquece des autres axiomes de la structure d espace vectoriel [005176] Exercice 14 *** Soiet E u K-espace vectoriel et A, B et C trois sous-espaces vectoriels de E Motrer que (A B) + (B C) + (C A) (A + B) (B +C) (C + A) [005177] Exercice 15 **IT Soiet u = (1,1,,1) et F = Vect(u) puis G = {(x 1,,x ) R / x x = 0} Motrer que G est u sous-espace vectoriel de R et que R = F G [005178] Exercice 16 **** 1 Soit u etier aturel Motrer que si est pas u carré parfait alors / Q 2 Soit E = {a + b 2 + c 3 + d 6, (a,b,c,d) Q 4 } Vérifier que E est u Q-espace vectoriel puis détermier ue base de E [005179] Exercice 17 ***T Das E = R R, étudier la liberté des familles suivates A de vecteurs de E : 1 a, b et c état trois réels doés, A = ( f a, f b, f c ) où, pour tout réel x, f u (x) = si(x + u) 2 A = ( f ) Z où, pour tout réel x, f (x) = x A = (x x α ) α R (ici E = (]0;+ [) 2 ) 4 A = (x x a ) a R [005180] Exercice 18 **** Soit E u K-espace vectoriel et soit (u,v) (L (E)) 2 1 Motrer que [Kerv Keru w L (E)/ u = w v] 3

4 2 E déduire que [v ijectif w L (E)/ w v = Id E ] [005181] Exercice 19 *** Soit E = R[X] le R-espace vectoriel des polyômes à coefficiets réels Soit f : E E f est-elle liéaire, ijective, surjective? Fourir u supplémetaire de Ker f P P Mêmes questios avec g : E E P x 0 P(t) dt [005182] Retrouver cette fiche et d autres exercices de maths sur exo7emathfr 4

5 Correctio de l exercice 1 1 La foctio ulle est das F et e particulier, F Soiet alors ( f,g) F 2 et (λ,µ) R 2 (λ f + µg)(0) + (λ f + µg)(1) = λ( f (0) + f (1)) + µ(g(0) + g(1)) = 0 Par suite, λ f + µg est das F O a motré que : F est doc u sous-espace vectoriel de E 2 Même démarche et même coclusio F et ( f,g) F 2, (λ,µ) R 2, λ f + µg F 3 F e cotiet pas la foctio ulle et est doc pas u sous-espace vectoriel de E 4 La foctio ulle est das F et e particulier, F Soiet alors ( f,g) F 2 et (λ,µ) R 2 Pour x élémet de [0,1], (λ f + µg)(x) + (λ f + µg)(1 x) = λ( f (x) + f (1 x)) + µ(g(x) + g(1 x)) = 0 et λ f + µg est das F F est u sous-espace vectoriel de E Remarque Les graphes des foctios cosidérés sot symétriques par rapport au poit ( 1 2,0) 5 F cotiet la foctio costate 1 mais pas so opposé la foctio costate 1 et est doc pas u sous-espace vectoriel de E 6 F e cotiet pas la foctio ulle et est doc pas u sous-espace vectoriel de E Correctio de l exercice 2 Das les cas où F est u sous-espace, o a à chaque fois trois démarches possibles pour le vérifier : - Utiliser la caractérisatio d u sous-espace vectoriel - Obteir F comme oyau d ue forme liéaire ou plus gééralemet, comme oyau d ue applicatio liéaire - Obteir F comme sous-espace egedré par ue famille de vecteurs Je vous détaille ue seule fois les trois démarches 1 1ère démarche F cotiet le vecteur ul (0,,0) et doc F Soiet alors ((x 1,,x ),(x 1,,x )) F 2 et (λ,µ) R 2 O a λ(x 1,,x ) + µ(x 1,,x ) = (λx 1 + µx 1,,λx + µx ) avec λx 1 + µx 1 = 0 Doc, λ(x 1,,x ) + µ(x 1,,x ) F F est u sous-espace vectoriel de R 2ème démarche L applicatio (x 1,,x ) x 1 est ue forme liéaire sur R et F e est leoyau F est doc u sous-espace vectoriel de R 3ème démarche F = {(0,x 2,,x ), (x 2,,x ) R 1 } = {x 2 (0,1,0,,0) + + x (0,,0,1), (x 2,,x ) R 1 } = Vect((0,1,0,,0),,(0,,0,1)) F est doc u sous-espace vectoriel de R 2 F e cotiet pas le vecteur ul et est doc pas u sous-espace vectoriel de R 3 (Ici, 2) L applicatio (x 1,,x ) x 1 x 2 est ue forme liéaire sur R et F e est le oyau F est doc u sous-espace vectoriel de R 4 L applicatio (x 1,,x ) x x est ue forme liéaire sur R et F e est le oyau F est doc u sous-espace vectoriel de R 5 (Ici, 2) Les vecteurs e 1 = (1,0,,0) et e 2 = (0,1,0,0) sot das F mais e 1 + e 2 = (1,1,00) y est pas F est doc pas u sous espace vectoriel de E Remarque F est la réuio des sous-espaces {(x 1,,x ) R / x 1 = 0} et {(x 1,,x ) R / x 2 = 0} 5

6 Correctio de l exercice 3 Il suffit de motrer que C B Soit x u élémet de C Alors x A +C = A + B et il existe (y,z) A B tel que x = y + z Mais z B C et doc, puisque C est u sous-espace vectoriel de E, y = x z est das C Doc, y A C = A B et e particulier y est das B Fialemet, x = y+z est das B O a motré que tout élémet de C est das B et doc que, C B Puisque d autre part B C, o a B = C Correctio de l exercice 4 Soit u = (si(θ)) N O a : u = 1u + 0u, puis v = cosau siau, puis w = cosbu sibu Les trois vecteurs u, v et w sot doc combiaisos liéaires des deux vecteurs u et u et costituet par suite ue famille liée (p + 1 combiaisos liéaires de p vecteurs costituet ue famille liée) Correctio de l exercice 5 Soit (λ,µ) R 2 (λ,µ, 37, 3) F (a,b) R 2 / (λ,µ, 37, 3) = au + bv (a,b) R 2 / (a,b) R 2 / a + 2b = λ 2a b = µ a = b = { λ = ( µ = ) a + 2b = λ 2a b = µ 5a + 4b = 37 3a + 7b = 3 { λ = 5 47 µ = Correctio de l exercice 6 Posos F = Vect(a, b) et G = Vect(c, d) Motros que c et d sot das F λ + 2µ = 1 c F (λ,µ) R 2 / c = λa + µb (λ,µ) R 2 / 2λ µ = 0 3λ + µ = 1 (λ,µ) R 2 / λ = 1 5 µ = 2 5 3λ + µ = 1 Puisque = 1, le système précédet admet bie u couple (λ,µ) solutio et c est das F Plus précisémet, c = 1 5 a b λ + 2µ = 0 d F (λ,µ) R 2 / d = λa + µb (λ,µ) R 2 / 2λ µ = 1 3λ + µ = 1 (λ,µ) R 2 / λ = 2 5 µ = 1 5 3λ + µ = 1 Puisque = 1, le système précédet admet bie u couple (λ,µ) solutio et d est das F Plus précisémet, d = 2 5 a 1 5b E résumé, {c,d} F et doc G = Vect(c,d) F Motros que a et b sot das G mais les égalités c = 1 5 a b et d = 2 5 a 1 5b fourisset a = c + 2d et b = 2c d Par suite, {a,b} G et doc F = Vect(a,b) G Fialemet F = G Correctio de l exercice 7 6

7 1 Si f existe alors écessairemet, pour tout (x,y,z) R 3 : f ((x,y,z)) = x f ((1,0,0)) + y f ((0,1,0)) + z f ((0,0,1)) = x(1,1) + y(0,1) + z( 1,1) = (x z,x + y + z) O e déduit l uicité de f Réciproquemet, f aisi défiie vérifie bie les trois égalités de l éocé Il reste doc à se covaicre que f est liéaire Soiet ((x,y,z),(x,y,z )) (R 3 ) 2 et (λ,µ) R 2 f (λ(x,y,z) + µ(x,y,z )) = f ((λx + µx,λy + µy,λz + µz )) = ((λx + µx ) (λz + µz ),(λx + µx ) + (λy + µy ) + (λz + µz )) = λ(x z,x + y + z) + µ(x z,x + y + z ) = λ f ((x,y,z)) + µ f ((x,y,z )) f est doc liéaire et coviet O e déduit l existece de f O a alors f ((3, 1,4)) = (3 4, ) = ( 1,6) Remarque La démostratio de la liéarité de f ci-dessus est e fait superflue car le cours doe l expressio géérale d ue applicatio liéaire de R das R p 2 Détermiatio de Ker f Soit (x,y,z) R 3 { (x,y,z) R 3 x z = 0 f ((x,y,z)) = (0,0) (x z,x + y + z) = (0,0) x + y + z = 0 { z = x y = 2x Doc, Ker f = {(x, 2x,x), x R} = {x(1, 2,1), x R} = Vect((1, 2,1)) La famille ((1, 2,1)) egedre Ker f et est libre Doc, la famille ((1, 2,1)) est ue base de Ker f Détermiatio de Im f Soit (x,y ) R 2 (x,y ) Im f (x,y,z) R 3 / f ((x,y,z)) = (x,y ) { { (x,y,z) R 3 x z = x / x + y + z = y (x,y,z) R 3 z = x x / y = 2x + x + y { z = x x le système d icoue (x, y, z) : y = 2x + x + y a au mois ue solutio Or, le triplet (0,x + y, x ) est solutio et le système proposé admet ue solutio Par suite, tout (x,y ) de R 2 est das Im f et fialemet, Im f = R 2 Détermiatio d u supplémetaire de Ker f Posos e 1 = (1, 2,1), e 2 = (1,0,0) et e 3 = (0,1,0) puis F = Vect(e 2,e 3 ) et motros que R 3 = Ker f F Tout d abord, Ker f F = {0} E effet : (x,y,z) Ker f F (a,b,c) R 3 / (x,y,z) = ae 1 = be 2 + ce 3 x = a = b (a,b,c) R 3 / y = 2a = c x = y = z = 0 z = a = 0 Vérifios esuite que Ker f + F = R 3 7

8 (x,y,z) Ker f + F (a,b,c) R 3 / (x,y,z) = ae 1 + be 2 + ce 3 a + b = x (a,b,c) R 3 / 2a + c = y a = z (a,b,c) R 3 / a = z b = x z c = y + 2z Le système précédet (d icoue (a,b,c)) admet doc toujours ue solutio et o a motré que R 3 = Ker f + F Fialemet, R 3 = Ker f F et F est u supplémetaire de Ker f das R 3 Vérifios efi que F est isomorphe à Im f Mais, F = {(x,y,0), (x,y) R 2 } et ϕ : F R 2 est clairemet u isomorphisme de F sur Im f (= R 2 ) (x,y,0) (x,y) Correctio de l exercice 8 1 O a toujours Ker f Ker f 2 E effet, si x est u vecteur de Ker f, alors f 2 (x) = f ( f (x)) = f (0) = 0 (car f est liéaire) et x est das Ker f 2 Motros alors que : [Ker f = Ker f 2 Ker f Im f = {0}] Supposos que Ker f = Ker f 2 et motros que Ker f Im f = {0} Soit x Ker f Im f Alors, d ue part f(x) = 0 et d autre part, il existe y élémet de E tel que x = f (y) Mais alors, f 2 (y) = f (x) = 0 et y Ker f 2 = Ker f Doc, x = f (y) = 0 O a motré que Ker f = Ker f 2 Ker f Im f = {0} Supposos que Ker f Im f = {0} et motros que Ker f = Ker f 2 Soit x Ker f 2 Alors f ( f (x)) = 0 et doc f (x) Ker f Im f = {0} Doc, f (x) = 0 et x est das Ker f O a aisi motré que Ker f 2 Ker f et, puisque l o a toujours Ker f Ker f 2, o a fialemet Ker f = Ker f 2 O a motré que Ker f Im f = {0} Ker f = Ker f 2 O a toujours Im f 2 Im f E effet : y Im f 2 x E/ y = f 2 (x) = f ( f (x)) y Im f Supposos que Im f = Im f 2 et motros que Ker f + Im f = E Soit x E Puisque f (x) Im f = Im f 2, il existe t E tel que f (x) = f 2 (t) Soit alors z = f (t) et y = x f (t) O a bie x = y + z et z Im f De plus, f (y) = f (x) f ( f (t)) = 0 et y est bie élémet de Ker f O a doc motré que E = Ker f + Im f Supposos que Ker f + Im f = E et motros que Im f = Im f 2 Soit x E Il existe (y,z) Ker f Im f tel que x = y + z Mais alors f (x) = f (z) Im f 2 car z est das Im f Aisi, pour tout x de E, f (x) est das Im f 2 ce qui motre que Im f Im f 2 et comme o a toujours Im f 2 Im f, o a motré que Im f = Im f 2 2 Id p projecteur (Id p) 2 = Id p Id 2p + p 2 = Id p p 2 = p p projecteur Soit x u élémet de E x Imp y E/ x = p(y) Mais alors p(x) = p 2 (y) = p(y) = x Doc, x E, (x Imp p(x) = x) Réciproquemet, si p(x) = x alors bie sûr, x est das Imp Fialemet, pour tout vecteur x de E, x Imp p(x) = x (Id p)(x) = 0 x Ker(Id p) O a motré que Imp = Ker(Id p) E appliquat ce qui précède à Id p qui est égalemet u projecteur, o obtiet Im(Id p) = Ker(Id (Id p)) = Kerp Efi, puisque p 2 = p et doc e particulier que Kerp = Kerp 2 et Imp = Imp 2, le 1) motre que E = Kerp Imp 3 p = p q et q = q p p (Id q) = 0 et q (Id p) = 0 Im(Id q) Kerp et Im(Id p) Kerq Kerq Kerp et Kerp Kerq (d après 2)) Kerp = Kerq 8

9 4 p q+q p = 0 p q = (p p) q = p (p q) = p (q p) et de même, q p = q p p = p q p E particulier, p q = q p et doc 0 = p q + q p = 2p q = 2q p puis p q = q p = 0 La réciproque est immédiate p+q projecteur (p+q) 2 = p+q p 2 + pq+qp+q 2 = p+q pq+qp = 0 pq = qp = 0 (d après ci-dessus) Esuite, Im(p + q) = {p(x) + q(x), x E} {p(x) + q(y), (x,y) E 2 } = Imp + Imq Réciproquemet, soit z u élémet de Imp + Imq Il existe deux vecteurs x et y de E tels que z = p(x) + q(y) Mais alors, p(z) = p 2 (x) + pq(y) = p(x) et q(z) = qp(x) + q 2 (y) = q(y) et doc z = p(x) + p(y) = p(z) + q(z) = (p + q)(z) Im(p + q) Doc, Imp + Imq Im(p + q) et fialemet, Im(p + q) = Imp + Imq Kerp Kerq = {x E/ p(x) = q(x) = 0} {x E/ p(x) + q(x) = 0} = Ker(p + q) Réciproquemet, si x est élémet de Ker(p + q) alors p(x) + q(x) = 0 Par suite, p(x) = p 2 (x) + pq(x) = p(p(x)+q(x)) = p(0) = 0 et q(x) = qp(x)+q 2 (x) = q(0) = 0 Doc, p(x) = q(x) = 0 et x Kerp Kerq Fialemet, Ker(p + q) = Kerp Kerq Correctio de l exercice 9 1 Soit x E x (A B) + (A C) y A B, z A C/ x = y + z y et z sot das A et doc x = y + z est das A car A est u sous-espace vectoriel de E Puis y est das B et z est das C et doc x = y + z est das B +C Fialemet, x E, [x (A B) + (A C) x A (B +C)] Autre démarche (A B B et A C C) (A B)+(A C) B+C puis (A B A et A C A (A B)+(A C) A + A = A, et fialemet (A B) + (A C) A (B +C) 2 Si o essaie de démotrer l iclusio cotraire, le raisoemet coice car la somme y + z peut être das A sas que i y, i z e soiet das A Cotre-exemple Das R 2, o cosidère A = R(1,0) = {(x,0), x R}, B = R(0,1) et C = R(1,1) B +C = R 2 et A (B +C) = A mais A B = {0} et A C = {0} et doc (A B) + (A C) = {0} A (B +C) 3 A B B (A B)+(A C) B+(A C) mais aussi (A B)+(A C) A+A = A Doc, (A B)+ (A C) A (B + (A C)) Iversemet, soit x A (B+(A C)) alors x = y+z où y est das B et z est das A C Mais alors, x et z sot das A et doc y = x z est das A et même plus précisémet das A B Doc, x (A B)+(A C) Doc, A (B + (A C)) (A B) + (A C) et fialemet, A (B + (A C)) = (A B) + (A C) Correctio de l exercice 10 1 Pour (x,y,z,t) R 4, o pose f ((x,y,z,t)) = x 2y, g((x,y,z,t)) = y 2z et h((x,y,z,t)) = x y + z t f, g et h sot des formes liéaires sur R 4 Doc, V = Ker f Kerg est u sous-espace vectoriel de R 4 e tat qu itersectio de sous-espaces vectoriels de R 4 et W = Kerh est u sous-espace vectoriel de R 4 2 Soit (x,y,z,t) R 4 { x = 2y (x,y,z,t) V y = 2z { x = 4z y = 2z Doc, V = {(4z,2z,z,t), (z,t) R 2 } = Vect(e 1,e 2 ) où e 1 = (4,2,1,0) et e 2 = (0,0,0,1) Motros alors que (e 1,e 2 ) est libre Soit (z,t) R 2 9

10 ze 1 +te 2 = 0 (4z,2z,z,t) = (0,0,0,0) z = t = 0 Doc, (e 1,e 2 ) est ue base de V Pour (x,y,z,t) R 4, (x,y,z,t) W t = x y + z Doc, W = {(x,y,z,x y + z), (x,y,z) R 3 } = Vect(e 1,e 2,e 3 ) où e 1 = (1,0,0,1), e 2 = (0,1,0, 1) et e 3 = (0,0,1,1) Motros alors que (e 1,e 2,e 3 ) est libre Soit (x,y,z) R3 xe 1 + ye 2 + ze 3 = 0 (x,y,z,x y + z) = (0,0,0,0) x = y = z = 0 Doc, (e 1,e 2,e 3 ) est ue base de W Soit (x,y,z,t) R4 (x,y,z,t) V W x = 2y y = 2z x y + z t = 0 x = 4z y = 2z t = 3z Doc, V W = {(4z,2z,z,3z), z R} = Vect(e) où e = (4,2,1,3) De plus, e état o ul, la famille (e) est libre et est doc ue base de V W 3 Soit u = (x,y,z,t) u vecteur de R 4 O cherche v = (4α,2α,α,β) V et w = (a,b,c,a b + c) W tels que u = v + w 4α + a = x 2α + b = y u = v + w α + c = z β + a b + c = t a = x 4α b = y 2α c = z α β = x + y z +t 3α et α = 0, β = x+y z+t, a = x, b = y et c = z covieet Doc, u R 4, (v,w) V W/ u = v+w O a motré que R 4 = V +W Correctio de l exercice 11 1 Pour tout (y,y ) élémet de [0,2π[ 2, f ((0,y)) = f ((0,y )) et f est pas ijective Motros que f est surjective Soit (X,Y ) R 2 - Si X = Y = 0, f ((0,0)) = (0,0) - Si X = 0 et Y > 0, f ((Y, π 2 )) = (0,Y ) avec (Y, π 2 ) élémet de [0,+ [ [0,2π[ - Si X = 0 et Y < 0, f (( Y, 3π 2 )) = (0,Y ) avec ( Y, 3π 2 ) élémet de [0,+ [ [0,2π[ - Si X > 0 et Y 0, f (( X 2 +Y 2,Arcta Y X )) = (X,Y ) avec ( X 2 +Y 2,Arcta Y X ) élémet de [0, + [ [0, 2π[ - Si X < 0 et Y 0, f (( X 2 +Y 2,π + Arcta Y X )) = (X,Y ) avec ( X 2 +Y 2,π + Arcta Y X ) élémet de [0, + [ [0, 2π[ - Si X > 0 et Y < 0, f (( X 2 +Y 2,2π + Arcta Y X )) = (X,Y ) avec ( X 2 +Y 2,2π + Arcta Y X ) élémet de [0, + [ [0, 2π[ - Si X < 0 et Y < 0, f (( X 2 +Y 2,π + Arcta Y X )) = (X,Y ) avec ( X 2 +Y 2,π + Arcta Y X ) élémet de [0, + [ [0, 2π[ 2 Pour tout réel x, o a acos(x α) + bcos(x β) = (acosα + bcosβ)cosx + (asiα + bsiβ)six D après 1), f est surjective et il existe (c,γ) élémet de [0,+ [ [0,2π[ tel que acosα +bcosβ = ccosγ et asiα + bsiβ = csiγ Doc, (c,γ) [0,+ [ [0,2π[/ x R, acos(x α)+bcos(x β) = c(cosxcosγ +sixsiγ) = ccos(x γ) 10

11 3 F est o vide car cotiet l applicatio ulle et est coteu das E De plus, pour x réel, acos(x α) + bcos(2x β) + a cos(x α ) + b cos(2x β ) = acos(x α) + a cos(x α ) + bcos(2x β) + b cos(2x β ) = a cos(x α ) + b cos(2x β ), pour u certai (a,b,α,β ) (d après 2)) F est u sous-espace vectoriel de E 4 Pour tout réel x, cosx = 1cos(x 0) + 0cos(2x 0) et x cosx est élémet de F Pour tout réel x, six = 1cos(x π 2 ) + 0cos(2x 0) et x six est élémet de F Pour tout réel x, cos(2x) = 0 cos(x 0) + 1 cos(2x 0) et x cos(2x) est élémet de F Pour tout réel x, si(2x) = 0cos(x 0) + 1cos(2x π 2 ) et x si(2x) est élémet de F D autre part, pour tout réel x, cos(2x) = 2cos 2 x 1 = 1 2si 2 x et doc, Motros alors que 1 / F O suppose qu il existe (a,b,α,β) R 4 tel que E dérivat deux fois, o obtiet : et doc e additioat x 1 F x cos 2 x F x si 2 x F x R, acos(x α) + bcos(2x β) = 1 x R, acos(x α) 4bcos(2x β) = 0, x R, 3bcos(2x β) = 1, ce qui est impossible (pour x = π 4 + β 2, o trouve 0) Doc, aucue des trois derières foctios est das F 5 O a vu que (x cosx, x six, x cos(2x), x si(2x)) est ue famille d élémets de F Motros que cette famille est libre Soit (a,b,c,d) R 4 Supposos que x R, acosx+bsix+ccos(2x)+d si(2x) = 0 E dérivat deux fois, o obtiet x R, acosx bsix 4ccos(2x) 4d si(2x) = 0 et e additioat : x R, 3ccos(2x) 3d si(2x) = 0 Doc, x R, { acosx + bsix = 0 ccos(2x) + d si(2x) = 0 x = 0 fourit a = c = 0 puis x = π 4 fourit b = d = 0 Doc, (x cosx, x six, x cos(2x), x si(2x)) est ue famille libre d élémets de F Correctio de l exercice 12 1 C cotiet l idetité de R, mais e cotiet pas so opposé Doc, C est pas u espace vectoriel 2 Motros que V est u sous-espace vectoriel de l espace vectoriel des applicatios de R das R V est déjà o vide car cotiet la foctio ulle (0 = 0 0) Soit ( f 1, f 2 ) V 2 Il existe (g 1,g 2,h 1,h 2 ) C 4 tel que f 1 = g 1 h 1 et f 2 = g 2 h 2 Mais alors, f 1 + f 2 = (g 1 +g 2 ) (h 1 +h 2 ) Or, ue somme de foctios croissates sur R est croissate sur R, et doc, g 1 +g 2 et h 1 + h 2 sot des élémets de C ou ecore f 1 + f 2 est das V Soit f V et λ R Il existe (g,h) V 2 tel que f = g h et doc λ f = λg λh 11

12 Si λ 0, λg et λh sot croissates sur R et λ f est das V Si λ < 0, o écrit λ f = ( λh) ( λg), et puisque λg et λh sot croissates sur R, λ f est ecore das V V est doc u sous-espace vectoriel de l espace vectoriel des applicatios de R das R Correctio de l exercice 13 Soit (x,y) E 2 (1+1)(x+y) = 1(x+y)+1(x+y) = (x+y)+(x+y) = x+y+x+y mais aussi (1+1)(x+y) = (1+1)x+ (1 + 1)y = x + x + y + y Efi, (E,+) état u groupe, tout élémet est régulier et e particulier x est régulier à gauche et y est régulier à droite O a motré que pour tout couple (x,y) élémet de E 2, x + y = y + x Correctio de l exercice 14 Soit F = (A B) + (A C) + (B C) F A + A + B = A + B puis F A +C +C = A +C puis F B +C +C = B +C et fialemet F (A + B) (A +C) (B +C) Correctio de l exercice 15 F = Vect(u) est u sous espace vectoriel de R et G est u sous espace vectoriel de R, car est le oyau de la forme liéaire (x 1,,x ) x x Soit x = (x 1,,x ) R et soit λ R Doc, et doc, x λu G (x 1 λ,,x λ) G k λ) = 0 λ = k=1(x 1 x R,!λ R/ x λu G, k=1 x k R = F G Le projeté sur F parallèlemet à G d u vecteur x = (x 1,,x ) est 1 k u = ( k=1x 1 k,, k=1x 1 et le projeté du même vecteur sur G parallèlemet à F est k=1 x k ) x ( 1 k )u = (x 1 k=1x 1 k,,x k=1x 1 k=1 x k ) Correctio de l exercice 16 1 Soit u etier aturel supèrieur ou égal à 2 Si Q, il existe (a,b) (N ) 2 tel que = a b ou ecore tel que b2 = a 2 Mais alors, par uicité de la décompositio d u etier aturel supèrieur ou égal à 2 e facteurs premiers, tous les facteurs premiers de ot u exposat pair ce qui sigifie exactemet que est u carré parfait Si = 0 ou = 1, Q et est d autre part u carré parfait O a motré que : ou ecore par cotrapositio N, ( Q est u carré parfait) N, ( est pas u carré parfait / Q) 12

13 2 D après 1), 2, 3 et 6 sot irratioels E = Vect Q (1, 2, 3, 6) et doc, E est u Q-espace vectoriel et (1, 2, 3, 6) e est ue famille géératrice Motros que cette famille est Q-libre Soit (a,b,c,d) Q 4 a + b 2 + c 3 + d 6 = 0 (a + d 6) 2 = ( b 2 c 3) 2 a 2 + 2ad 6 + 6d 2 = 2b 2 + 2bc 6 + 3c 2 a 2 2b 2 3c 2 + 6d 2 = 2( ad + bc) 6 Puisque 6 / Q, o obtiet a 2 2b 2 3c 2 +6d 2 = 2( ad +bc) = 0 (car si bc ad 0, 6 = a2 2b 2 3c 2 +6d 2 2( ad+bc) Q) ou ecore, De même, { a 2 3c 2 = 2b 2 6d 2 (1) ad = bc (2) a + b 2 + c 3 + d 6 = 0 (a + c 3) 2 = ( b 2 d 6) 2 (a 2 + 2ac 3 + 3c 2 = 2b 2 + 4bd 3 + 6d 2 { a 2 + 3c 2 = 2b 2 + 6d 2 (3) ac = 2bd (4) (puisque 3 est irratioel) E additioat et e retrachat (1) et (3), o obtiet a 2 = 2b 2 et c 2 = 2d 2 Puisque 2 est irratioel, o e peut avoir b 0 (car alors 2 = ± a b Q) ou d 0 Doc, b = d = 0 puis a = c = 0 Fialemet, la famille (1, 2, 3, 6) est Q-libre et est doc ue base de E Correctio de l exercice 17 1 Notos respectivemet g et h, les foctios sius et cosius f a = cosag+siah, f b = cosbg+sibh et f c = coscg+sich Doc, f a, f b et f c sot trois combiaisos liéaires des deux foctios g et h et costituet doc ue famille liée (p+1 combiaisos liéaires de p vecteurs doés costituet ue famille liée) 2 f 0, f 1 et f 2 sot trois combiaisos liéaires des deux foctios x 1 et x x Doc, la famille ( f 0, f 1, f 2 ) est ue famille liée puis la famille ( f ) Z est liée e tat que sur-famille d ue famille liée 3 Pour α réel doé et x > 0, posos f α (x) = x α Soiet u etier aturel supérieur ou égal à 2, puis (α 1,,α ) R tel que α 1 < < α Soit ecore (λ 1,,λ ) R λ k f αk = 0 x ]0;+ [, k=1 λ k x α k = 0 x ]0;+ [, k=1 λ k x α k α = 0, k=1 (e divisat les deux membres par x α ) Das cette derière égalité, o fait tedre x vers + et o obtiet λ = 0 Puis, par récurrece descedate, λ 1 = = λ 1 = 0 O a motré que toute sous-famille fiie de la famille ( f α ) α R est libre et doc, la famille ( f α ) α R est libre 4 Pour a réel doé et x réel, posos f a (x) = x a Soiet u etier aturel supérieur ou égal à 2, puis a 1,,a, réels deux à deux disticts Soit (λ 1,,λ ) R tel que k=1 λ k f ak = 0 S il existe i {1,,} tel que λ i 0 alors, f ai = 1 λ i λ k f ak k i Mais cette derière égalité est impossible car f ai est pas dérivable e a i alors que 1 λ i k i λ k f ak l est Doc, tous les λ i sot uls 13

14 Correctio de l exercice 18 1 Soit (u,v)((l (E)) 2 O suppose qu il existe w L (E) tel que u = w v Soit x u élémet de Kerv Alors v(x) = 0 et doc u(x) = w(v(x)) = w(0) = 0 Mais alors, x est das Keru Doc Kerv Keru Supposos que Kerv Keru O cherche à défiir w, élémet de L (E) tel que w v = u Il faut défiir précisémet w sur Imv car sur E \ Imv, o a aucue autre cotraite que la liéarité Soit y u élémet de Imv (Il existe x élémet de E tel que y = v(x) O a alors evie de poser w(y) = u(x) mais le problème est que y, élémet de Imv doé peut avoir plusieurs atécédets x, x et o peut avoir u(x) u(x ) de sorte que l o aurait même pas défii ue applicatio w) Soiet x et x deux élémets de E tels que v(x) = v(x ) = y alors v(x x ) = 0 et doc x x Kerv Keru Par suite, u(x x ) = 0 ou ecore u(x) = u(x ) E résumé, pour y élémet doé de Imv, il existe x élémet de E tel que v(x) = y O pose alors w(y) = u(x) e otat que w(y) est bie uiquemet défii, car e déped pas du choix de l atécédet x de y par v w est pas ecore défii sur E tout etier Notos F u supplémetaire quelcoque de Imv das E (l existece de F est admise) Soit X u élémet de E Il existe deux vecteurs y et z, de Imv et F respectivemet, tels que X = y + z O pose alors w(x) = u(x) où x est u atécédet quelcoque de y par v (o a pris pour restrictio de w à F l applicatio ulle) w aisi défiie est ue applicatio de E das E car, pour X doé y est uiquemet défii puis u(x) est uiquemet défii (mais pas écessairemet x) Soit x u élémet de E et y = v(x) w(v(x)) = w(y) = w(y + 0) = u(x) (car 1)y est das Imv 2)0 est das F 3) x est u atécédet de y par v) et doc w v = u Motros que w est liéaire Soiet, avec les otatios précédetes, X 1 = y 1 + z 1 et X 2 = y 2 + z 2 w(x 1 + X 2 ) = w((y 1 + y 2 ) + (z 1 + z 2 )) = u(x 1 + x 2 ) = u(x 1 ) + u(x 2 ) = w(x 1 ) + w(x 2 ) (car y 1 + y 2 = v(x 1 ) + v(x 2 ) = v(x 1 + x2)) et 2 O applique 1) à u = Id w(λx) = w(λy + λz) = u(λx) = λu(x) = λw(x) v ijective Kerv = {0} Kerv = KerId w L (E)/ w v = Id Correctio de l exercice 19 1 P E, f (P) = P est u polyôme et doc f est ue applicatio de E vers E (P,Q) E 2, (λ,µ) R 2, f (λp + µq) = (λp + µq) = λp + µq = λ f (P) + µ f (Q) et f est u edomorphisme de E Soit P E P Ker f P = 0 P est costat Ker f est pas ul et f est pas ijective Soiet Q E puis P le polyôme défii par : x R, P(x) = x 0 Q(t) dt P est bie u polyôme tel que f (P) = Q f est surjective Soit F = {P E/ P(0) = 0} F est u sous espace de E e tat que oyau de la forme liéaire P P(0) Ker f F = {0} car si u polyôme est costat et s aule e 0, ce polyôme est ul Efi, si P est u polyôme quelcoque, P = P(0)+(P P(0)) et P s écrit bie comme la somme d u polyôme costat et d u polyôme s aulat e 0 Fialemet E = Ker f F 2 O motre facilemet que g est u edomorphisme de E P Kerg x R, x 0 P(t) dt = 0 x R, P(x) = 0 (e dérivat) Doc, Kerg = {0} et doc g est ijective Si P est das Img alors P(0) = 0 ce qui motre que g est pas surjective De plus, si P(0) = 0 alors x 0 P (t) dt = P(x) P(0) = P(x) ce qui motre que P = g(p ) est das Img et doc que Img = {P E/ P(0) = 0} 14

15 15

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour

Plus en détail

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

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Exo7 Topologie Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Exercice **

Plus en détail

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3 1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

1 Mesure et intégrale 1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

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

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Séries etières Eercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Eercice

Plus en détail

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3. EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite

Plus en détail

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1 Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

Séries réelles ou complexes 6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1 Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

Etude de la fonction ζ de Riemann Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.

Plus en détail

Limites des Suites numériques

Limites des Suites numériques Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet

Plus en détail

Comportement d'une suite

Comportement d'une suite Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

Solutions particulières d une équation différentielle... Solutios particulières d ue équatio différetielle......du premier ordre à coefficiets costats O cherche ue solutio particulière de y + ay = f, où a est ue costate réelle et f ue foctio, appelée le secod

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa

Plus en détail

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

EXERCICES : DÉNOMBREMENT Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris

Plus en détail

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009 M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted

Plus en détail

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9 Au sommaire : Suites extraites Le théorème de Bolzao-Weierstrass La preuve du théorème de Bolzao-Weierstrass3 Foctio K-cotractate4 Le théorème du poit fixe5 La preuve du théorème du poit fixe6 Utilisatios

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

Suites et séries de fonctions [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

4 Approximation des fonctions 4 Approximatio des foctios Ue foctio f arbitraire défiie sur u itervalle I et à valeur das IR peut être représetée par so graphe, ou de maière équivalete par la doée de l esemble de ses valeurs f(t) pour

Plus en détail

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes. Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe Chapitre 14 Chapitre 14. Théorème du poit fixe Si l o examie de plus près les méthodes de Lagrage et de Newto, étudiées au chapitre précédet, elles revieet das leur pricipe à remplacer la résolutio de

Plus en détail

Introduction : Mesures et espaces de probabilités

Introduction : Mesures et espaces de probabilités Itroductio : Mesures et espaces de probabilités Référeces : Poly cédric Berardi et Jea Michel Morel. J.-F. Le Gall, Itégratio, Probabilités et Processus Aléatoire J.-Y. Ouvrard, Probabilités 2, maîtrise-agrégatio,

Plus en détail

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

Processus et martingales en temps continu Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de

Plus en détail

Formes quadratiques. 1 Formes quadratiques et formes polaires associées. Imen BHOURI. 1.1 Définitions

Formes 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 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

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

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

Probabilités et statistique pour le CAPES Probabilités et statistique pour le CAPES Béatrice de Tilière Frédérique Petit 2 3 jui 205. Uiversité Pierre et Marie Curie 2. Uiversité Pierre et Marie Curie 2 Table des matières Modélisatio de phéomèes

Plus en détail

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil. Qu appelle-t-o éclipse? Éclipser sigifie «cacher». Vus depuis la Terre, deu corps célestes peuvet être éclipsés : la Lue et le Soleil. LES ÉCLIPSES Pour qu il ait éclipse, les cetres de la Terre, de la

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES NON-PAAMÉTIQUES Ecole Cetrale de Paris Arak S. DALALYAN Table des matières 1 Itroductio 5 2 Modèle de desité 7 2.1 Estimatio par istogrammes............................

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES DEUXIEME PARTIE Deuième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES Chapitre. L assurace de capital différé Chapitre 2. Les opératios de retes Chapitre 3. Les assuraces décès Chapitre 4. Les assuraces

Plus en détail

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3... Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1

Plus en détail

Exercices de mathématiques

Exercices de mathématiques MP MP* Thierry DugarDi Marc rezzouk Exercices de mathématiques Cetrale-Supélec, Mies-Pots, École Polytechique et ENS Coceptio et créatio de couverture : Atelier 3+ Duod, 205 5 rue Laromiguière, 75005 Paris

Plus en détail

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C.

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C. 16 Suites de foctios Suf précisio cotrire, I est u itervlle réel o réduit à u poit et les foctios cosidérées sot défiies sur I à vleurs réelles ou complexes. 16.1 Covergece simple et covergece uiforme

Plus en détail

DETERMINANTS. a b et a'

DETERMINANTS. a b et a' 2003 - Gérard Lavau - http://perso.waadoo.fr/lavau/idex.htm Vous avez toute liberté pour télécharger, imprimer, photocopier ce cours et le diffuser gratuitemet. Toute diffusio à titre oéreux ou utilisatio

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

Statistique descriptive bidimensionnelle 1 Statistique descriptive bidimesioelle Statistique descriptive bidimesioelle Résumé Liaisos etre variables quatitatives (corrélatio et uages de poits), qualitatives (cotigece, mosaïque) et de types différets

Plus en détail

Cours de mathématiques

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

Plus en détail

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières Collect. Math. 5, 00, 0 c 00 Uiversitat de Barceloa Des résultats d irratioalité pour deux foctios particulières Richard Choulet 7, Rue du 4 Août, 40 Aveay, Frace E-mail: richardchoulet@waadoo.fr Received

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

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul

Plus en détail

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

20. Algorithmique & Mathématiques L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

Cours de Statistiques inférentielles Licece 2-S4 SI-MASS Aée 2015 Cours de Statistiques iféretielles Pierre DUSART 2 Chapitre 1 Lois statistiques 1.1 Itroductio Nous allos voir que si ue variable aléatoire suit ue certaie loi, alors ses réalisatios

Plus en détail

Structures algébriques

Structures algébriques Structures algébriques 1. Lois de composition s Soit E un ensemble. Une loi de composition interne sur E est une application de E E dans E. Soient E et F deux ensembles. Une loi de composition externe

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

Pour l épreuve d algèbre, les calculatrices sont interdites.

Pour l épreuve d algèbre, les calculatrices sont interdites. Les pages qui suivent comportent, à titre d exemples, les questions d algèbre depuis juillet 003 jusqu à juillet 015, avec leurs solutions. Pour l épreuve d algèbre, les calculatrices sont interdites.

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS ET APPROXIMATIONS DIOPHANTIENNES J. L. NICOLAS Cet article expose sup 3 e quelques iter'f~reces etre les pr'obl~res dloptimisatio e hombres etiers et la th~or-ie

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-

Plus en détail

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales PROMENADE ALÉATOIRE : Chaîes de Markov et martigales Thierry Bodieau École Polytechique Paris Départemet de Mathématiques Appliquées thierry.bodieau@polytechique.edu Novembre 2013 2 Table des matières

Plus en détail

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet.

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet. Séris méris Cha : cors comlt Séris d réls t d comlxs Défiitio : séri d réls o d comlxs Défiitio : séri corgt o dirgt Rmar : iflc ds rmirs trms d séri sr la corgc Théorèm : coditio écssair d corgc Théorèm

Plus en détail

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

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

Plus en détail

* 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

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

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

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1 Aalyse des doées Statistiques appliquées à la gestio Cours d aalyse de doés Master F. SEYTE : Maître de coféreces HDR e scieces écoomiques Uiversité de Motpellier I M. TERRAZA : Professeur de scieces écoomiques

Plus en détail

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2. Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES PLAN DU CHAPITRE 2 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.1 Pla de sodage 2.2.2 Probabilités d iclusio 2.3 SONDAGE

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES Préparatio à l Agrégatio Bordeaux Aée 203-204 Jea-Jacques Ruch Table des Matières Chapitre I. Gééralités sur les tests 5. Itroductio 5 2. Pricipe des tests 6 2.a. Méthodologie

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Géométrie dans l espace Produit scalaire et équations

Géométrie dans l espace Produit scalaire et équations Chapitre 11. 2ème partie Géométrie dans l espace Produit scalaire et équations Terminale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES 2ème partie Produit scalaire Produit scalaire

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats

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

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation 1 / 9 Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Le cycle d exploitatio des etreprises (achats stockage productio stockage vetes) peut etraîer des décalages de trésorerie plus

Plus en détail

Capes 2002 - Première épreuve

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

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules sera mis à dispositio des cadidats, si écessaire. Etat au 1er mars

Plus en détail

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives Calcul des itervalles de cofiace our les EPCV 996-004 - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio e oit das la oulatio totale des méages - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio das ue sous oulatio das les méages

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier Chaîes de Markov Arthur Charpetier École Natioale de la Statistique et d Aalyse de l Iformatio - otes de cours à usage exclusif des étudiats de l ENSAI - - e pas diffuser, e pas citer - Quelques motivatios.

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

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce Aée Uiversitaire 2003 / 2004 Auditoire : Troisième Aée Études Supérieures Commerciales & Scieces Comptables DÉCISIONS FINANCIÈRES Note de cours N 3 Première

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Les etreprises ot souvet besoi de moyes de fiacemet à court terme : elles ot alors recours aux crédits bacaires (découverts bacaires

Plus en détail

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015 Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 30 avril 2015 Enoncés 1

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 30 avril 2015 Enoncés 1 [http://mpcpgedupuydelomefr] édité le 3 avril 215 Enoncés 1 Exercice 1 [ 265 ] [correction] On note V l ensemble des matrices à coefficients entiers du type a b c d d a b c c d a b b c d a et G l ensemble

Plus en détail

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4 UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

Module 3 : Inversion de matrices Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT POLTQU ONOMQU T DVLOPPMNT TRUTUR DU MAR NATONAL DU AF-AAO T PR AU PRODUTUR MALAN Beïla Beoit osultat PD N 06/008 ellule d Aalyse de Politiques coomiques du R Aée de pulicatio : Avril 009 Résumé e papier

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

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique Chapitre 5 Stabilité, Rapidité, Précisio et Réglage Stabilité. Défiitio Coditio de stabilité. Critères de stabilité.. Critères algébriques.. Critère graphique ou de revers das le pla de Nyquist Rapidité

Plus en détail

Séquence 10. Géométrie dans l espace. Sommaire

Séquence 10. Géométrie dans l espace. Sommaire Séquence 10 Géométrie dans l espace Sommaire 1. Prérequis 2. Calculs vectoriels dans l espace 3. Orthogonalité 4. Produit scalaire dans l espace 5. Droites et plans de l espace 6. Synthèse Dans cette séquence,

Plus en détail

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

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

Plus en détail

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions.

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions. 3 Réseau Le réseau costitue u aspect essetiel d u eviroemet virtuel ESX. Il est doc importat de compredre la techologie, y compris ses différets composats et leur coopératio. Das ce chapitre, ous étudios

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

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE. Exemple troductf (Les élèves qu coasset déà be le prcpe peuvet sauter ce paragraphe) Cosdéros la sute (u ), défe pour tout, par : u u u 0 0 Cette sute est défe

Plus en détail

C algèbre d un certain groupe de Lie nilpotent.

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

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. 55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. CHANTAL MENINI 1. U pla possible Les exemples qui vot suivre sot des pistes possibles et e aucu cas ue présetatio exhaustive. De même je ai pas fait ue étude systématique

Plus en détail

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Uiversité Pierre et Marie Curie Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Resposables : F. Carrat et A. Mallet Auteurs : F. Carrat, A. Mallet, V. Morice Mise à jour : 21 octobre 2013 Relecture : V. Morice,

Plus en détail

Quelques contrôle de Première S

Quelques contrôle de Première S Quelques contrôle de Première S Gilles Auriol auriolg@free.fr http ://auriolg.free.fr Voici l énoncé de 7 devoirs de Première S, intégralement corrigés. Malgré tout les devoirs et 5 nécessitent l usage

Plus en détail

Extrait du poly de Stage de Grésillon 1, août 2010

Extrait du poly de Stage de Grésillon 1, août 2010 MINI-COURS SUR LES POLYNÔMES À UNE VARIABLE Extrait du poly de Stage de Grésillon 1, août 2010 Table des matières I Opérations sur les polynômes 3 II Division euclidienne et racines 5 1 Division euclidienne

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur Service Commun de Formation Continue Année Universitaire 2006-2007 Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur Polycopié de cours Rédigé par Yannick Privat Bureau 321 - Institut Élie

Plus en détail

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche Termiale S Exercices. Rappels et exercices de base 3.. QCM (P. Egel) 3.. QCM, Atilles 005 4. 3. QCM, Liba 009, 3 poits 4. 4. QCM, C. étragers 007. 5. QCM, Frace 007 5 6. 6. QCM, N. Calédoie 007 7. 7. QCM

Plus en détail