Espaces compacts. Chapitre 3

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Espaces compacts. Chapitre 3"

Transcription

1 Chapitre 3 Espaces compacts Définition 17. Soit X un espace topologique. 1. Un recouvrement de X est une famille (A i ) i I de parties de X telle que X = i I A i. Si de plus I est un ensemble fini, on dit que (A i ) i I est un recouvrement fini de X. 2. Soit (A i ) i I un recouvrement de X. Si J I tel que X = j J A j, on dit que (A j ) j J est un sous-recouvrement de (A i ) i I. 3. Un recouvrement ouvert de X est une famille d ouverts (U i ) i I telle que X = i I U i. Définition 18. Soit X un espace topologique séparé. On dit que X est compact si de tout recouvrement ouvert de X on peut extraire un sous-recouvrement fini. Proposition 28. Soit X un espace topologique séparé. Les propriétés suivantes sont équivalentes. i) X est compact. ii) De toute famille de fermés dont l intersection est vide, on peut extraire une sous-famille finie dont l intersection est vide. iii) Toute famille de fermés dont toute sous-famille finie est d intersection non vide est elle même d intersection non vide. Démonstration. i) ii) Supposons que i I F i =. Alors par passage au complémentaire, i I (F i ) c = X. Donc il existe un sous-recouvrement fini j J (F j ) c de i I (F i ) c tel que j J (F j ) c = X. Donc, j J F j =. La réciproque est analogue. ii) iii) Par contraposée. 25

2 26 CHAPITRE 3. ESPACES COMPACTS Définition 19. Soient X un espace topologique et A une partie de X. 1. On dit que A est compacte si A, munie de la topologie induite par celle de X est un espace compact. 2. On dit que A est relativement compacte si Ā est compacte. Théorème 7. Soient X un espace topologique séparé et A une partie de X. 1. Si A est compacte, alors A est fermée dans X. 2. Si X est compact et A est fermée dans X, alors A est compacte. 3. Si X est métrisable et A est compacte, alors A est bornée. Démonstration. 1. On va montrer que A c est ouvert en montrant qu il est voisinage de chacun de ses points. Soit donc x A c. Puisque X est séparé, pour tout a A il existe V a V(a) et U x,a V(x) tel que V a U a,x =. On a alors A a A V a. Et puisque A est compact, il existe a 1, a 2,...a n tel que A n i=1 V a i. Soit alors U = n i=1 U x,a i. On a n i=1 V a i U =, et U est un voisinage de x, et qui est inclus dans A c. D où le résultat. 2. Soit i I U i un recouvrement ouvert de A. Puisque A est fermé, A c est ouvert, et donc A c ( i I U i ) forme un recouvrement ouvert de X. Puis que X est compact, il existe U 1,..., U n tel que X A c ( n i=1 U i). Donc A n i=1 U i. 3. Soit d la distance associée à X. Puisque A a AB(a, 1) et A compact, il existe a 1,..., a n tels que A n i=1 B(a i, 1). On pose alors α = max n i=1 d(a 1, a i ). Pour tout x A, il existe i 0 1,..., n tel que x B(a i0, 1). Donc d(x, a 1 ) d(x, a i0 ) + d(a i0, a 1 ) α + 1. Corollaire 6. Soit X un espace topologique séparé. 1. Si K est une partie compacte de X et F est une partie fermée de X alors K F est une partie compacte de X. 2. Si F 1, F 2,..., F n sont des parties fermées de X, alors la réunion n i=1 F i est compacte si et seulement si pour tout i, F i est compacte. 3. Si (K i ) i I est une famille de parties compactes de X, alors l intersection i I K i est compacte. Démonstration. 1. C est une conséquence du 2) du corollaire précédent en considérant la topologie induie sur K. On peut aussi reprendre la démonstration. Soit (U i ) i I une famille d ouverts recouvrant K F. Puisque F est fermé F c est ouvert. De sorte i I U i F c recouvre K. Comme K est compact on peut en extraire un sous-recouvrement fini i=1 nu i F c recouvrant K. Alors i=1 nu i recouvre K F.

3 27 2. L union finie de compacts est compacte. La réciproque découle du point précédent. 3. L intersection de compacts est fermée. Donc compacte, car incluse dans un compact. Exercice Montrer que tout sous-ensemble fini d un espace topologique est compact. Théorème 8 (Heine). Tout intervalle fermé et borné de R est compact. Démonstration. Soit [a, b] un intervalle fermé borné de R. Si b = a alors [a, b] est compact. Supposons b > a. Soit (U i ) i I une famille d ouverts recouvrant [a, b]. Soit E l ensemble des x [a, b] pour lesquels il existe J I fini tel que [a, x] (U i ) i J. E est non vide car a E, et E est majoré par b. Soit c = sup E. On va montrer que c E et que c = b. Soit i c I tel que c U ic. Alors il existe ɛ > 0 tel que c ]c ɛ, c + ɛ[ U ic. Par définition de la borne supérieure il existe x ]c ɛ, c] E. Donc il existe J I fini tel que [a, x] (U i ) i J. Alors [a, c] i J U i U ic. Donc c E. On montre maintenant que c = b. Supposons en effet que c < b. Alors soit d ]c, c + ɛ[ [a, b]. Alors [a, d] i J U i U ic. Ce qui montre que x E ce qui est une contradiction. Théorème 9 (Bolzano-Weierstrass). Soit X un espace compact. 1. Pour toute suite décroissante (F n ) n 0 de parties fermées non vides de X, on a n 0 F n. 2. Toute suite dans X a au moins une valeur d adhérence. 3. Une suite dans X est convergente si, et seulement si, elle a une unique valeur d adhérence qui est alors sa limite. 4. Toute partie infinie A de X possède au moins un point d accumulation. Démonstration. 1. Supposons que n 0 (F n ) =. Alors puisque X est compact, il existe N tel que N n=0 (F n) = F N =, ce qui est une contradiction. 2. D après la définition 17, on sait que l ensemble des valeurs d adhérence est : A = n 0 {x p, p n}. Or ({x p, p n}) n 0 forme une suite décroissante de parties fermées non vides. Le résultat est donc une conséquence de 1.

4 28 CHAPITRE 3. ESPACES COMPACTS 3. On sait déjà que si une suite converge alors elle possède une unique valeur d adhérence qui est sa limite. Réciproquement, supposons que la suite (x n ) n 0 possède une unique valeur d adhérence l. Soit F n = {x p, p n}. Alors, n 0 F n = l. Soit U un ouvert contenant l. Alors F = U c est fermé. Et F l = F n 0 F n =. Or (F n F ) n 0 est une suite décroissante de parties fermées. Donc d après 1, il existe N tel que F N F =. Alors pour tout n N, x n U. 4. Soit A une partie infinie de X. Supposons que A ne possède pas de point d accumulation. Alors pour tout x X il existe un voisinage V x de x tel que V x A = x ou V x A =. Or X = x X {x} = x X V x. Donc, puisque X est compact il existe x 1,..., x n X tels que X = n i=1 V x i. Mais alors A X = A {x 1,..., x n }. Ce qui contredit le fait que A est une partie infinie. Définition 20. Un espace métrique est dit précompact, si pour tout ɛ > 0 il existe un recouvrement fini par des boules de rayon ɛ. Proposition 29. Soit X un espace métrique et A un sous ensemble de X. On a : 1. L espace métrique X est précompact si et seulement si pour tout ɛ > 0 il existe un recouvrement fini de X par des parties de diamètre inférieur ou égal à ɛ. 2. Si X est précompact, alors A est précompact. 3. Si A est précompact alors Ā est précompact. Démonstration. 1. Toute partie de diamètre inférieur ou égal à ɛ est incluse dans une boule de rayon epsilon. 2. Evident. 3. Si A n i=1 B(x i, ɛ) alors Ā n i=1 B(x i, 2ɛ). Proposition 30. Soit X un espace métrique précompact. Alors X est séparable. En particulier, tout espace métrique compact est séparable.

5 29 Démonstration. Pour tout n 1, il existe un ensemble fini D n tel que X = x Dn B(x, 1 n ). On vérifie alors que D = n 1D n est dense dans X. Puisque tout espace métrique compact est précompact, on en déduit que tout espace compact est séparable. Lemme 1 (Lebesgue). Soient X un espace métrique tel que toute suite dans X possède une sous-suite convergente. Soit (U i ) i I un recouvrement ouvert de X. Alors il existe un réel r > 0 tel que toute boule ouverte de rayon r soit contenue dans au moins un des U i. Démonstration. On raisonne par l absurde. Supposons que pour tout r > 0 il existe x tel que B(x, r) ne soit incluse dans aucun des U i. Alors pour tout n, il existe x n tel que B(x n, 1 n ) ne soit incluse dans aucun des U i. On extrait alors une sous-suite convergente x nk de x n. Soit a la limite de x nk. Alors il existe i tel que a U i. < r 2 et d(a, x n k ) < r 2. Alors pour tout y B(x nk, 1 n k ), on a que d(y, a) d(y, x nk ) + d(x nk, a) < r. Autrement dit B(x nk, 1 n k ) B(a, r) U i. Contradiction. Soit r tel que B(a, r) U i. Soit n k tel que 1 n k Théorème 10. Soit X un espace métrique. Les propriétés suivantes sont équivalentes. 1. L espace topologique X est compact. 2. L espace métrique X est précompact et complet. 3. Toute partie infinie de X possède au moins un point d accumulation. 4. Toute suite de X possède une sous-suite convergente. 5. Pour toute suite décroissante de (F n ) n 0 de parties fermées non vides de X, on a n 0 F n. Démonstration. 1) 2) Tout espace compact est précompact. Par ailleurs puisque X est compact, toute suite possède une valeur d adhérence. Or toute suite de Cauchy possédant une valeur d adhérence converge vers cette valeur d adhérence. Donc tout espace compact est complet. 2) 3) Soit A une partie infinie de X. On va construire une suite (A n ) n 0 de parties infinies décroissante de X, telles que δ(a n ) 2 n. On pose A 0 = A. Supposons A n construit. Puisque X est précompact, on peut recouvrir X par une famille finie de boules de rayon 1 n+1 : X = 1 x IB(x, n+1 ). Puisque A n est infinie et recouvert par un nombre fini de boules, il existe au moins une des boules contenant une infinité d éléments de A n. Soit B(x, 1 n+1 ) cette boule. On pose alors

6 30 CHAPITRE 3. ESPACES COMPACTS 1 A n+1 = A n B(x, n+1 ). Alors δ(a n+1) 2 n+1. Puisque X est complet, d après le théorème de Cantor, il existe un unique z X tel que z = n 0 Ā n. On va montrer que z est un point d accumulation de A. Soit V un voisinage de z. Alors pour n assez grand B (z, 2 n ) V. Puisque z Ān, pour tout y A n on a que d(y, z) 2 n. Ceci montre que A n V, et donc que V contient une infinité d éléments. Ceci montre que z est un point d accumulation. 3) 4) Soit x n une suite de X. Si la suite ne prend qu un nombre fini de valeurs, c est évident. Considérons que la suite prend une infinité de valeurs. Soit z un point d accumulation de la suite. Soit N N et ɛ > 0. Et soit ɛ = min(min n {0,...,N} (d(z, x n )), ɛ). Alors puisque z est un point d accumulation il existe n N tel que d(x n, y) < ɛ. Ce qui montre que z est valeur d adhérence et donc que l on peut extraire une sous-suite qui converge vers z. Car dans un espace métrique la suite x n possède une valeur d adhérence si et seulement si x n possède une sous-suite qui converge. 4) 1) X est séparé car c est un espace métrique. Soit (U i ) i I une famille d ouverts recouvrant X. D après le lemme de Lebesgue, il existe r > 0 tel que pour tout x X, il existe i I tel que B(x, r) U i. Supposons que l on ne puisse pas extraire une sous-famille finie recouvrant X. Alors pour tout sous-ensemble fini A de X, on peut trouver x X tel que d(x, y) > r pour tout y A. On construit alors une suite x n par récurrence vérifiant d(x 0, x 1 ) > r puis d(x 0, x 2 ) > r et d(x 1, x 2 ) > r...on a alors d(x p, x q ) > r dès que p q. Ce qui montre que l on ne peut pas extraire de sous-suite qui converge. Contradiction. 1) 5) Résulte du théorème de Bolzano-Weierstrass. 5) 4) On écrit que l ensemble des valeurs d adhérence A vérifie : A = n 0 {x p, p n}. Ce qui montre le résultat, car dans un espace métrique la suite x n possède une valeur d adhérence si et seulement si x n possède une sous-suite qui converge. Corollaire 7. Soi X un espace métrique et A une partie de X. Les propriétés suivantes sont équivalentes. 1. A est relativement compacte. 2. Il existe une partie compacte de X contenant A. 3. Toute suite dans A possède une sous-suite convergente dans X. Démonstration. 1. 1) 2). Ā convient. 2. 2) 3). Résulte du théorème précédent.

7 3.1. APPLICATIONS CONTINUES ET ESPACES COMPACTS ) 1). Soit x n une suite de Ā. Alors il existe a n A tel que d(a n, x n ) < 1 n. On extrait de a n une sous-suite a nk convergeant vers a X. Alors d(x nk, a) d(x nk, a nk ) + d(a nk, a) 0 lorsque k +. Ce qui implique que Ā est compact. On a également le corollaire suivant. Corollaire 8. Soit X un espace métrique et A une partie de X. 1. Si A est relativement compacte, A est précompacte. 2. Si X est complet et si A est précompacte alors A est relativement compacte. 3.1 Applications continues et espaces compacts Théorème 11. Soit X et Y deux espaces topologiques avec Y séparé, et f : X Y une application continue. On a : 1. l image par f de toute partie compacte de X est une partie compacte de Y 2. Si X est compact, alors l image par f de toute partie fermée de X est une partie fermée de Y. 3. Si X est compact et si f est bijective, alors f est un homéomorphisme. Démonstration. 1. Soit A une partie compacte de X. Soit i I U i un recouvrement ouvert de f(a). Alors i I f 1 (U i ) est un recouvrement ouvert de A. Donc on peut en extraire un sous-recouvrement fini, i J f 1 (U i ). Alors f(a) f( i J f 1 (U i )) = i J f(f 1 (U i )) i J U i. Donc f(a) est une partie compacte. 2. Soit F un fermé de X. Alors F est compact. Donc f(f ) est compact. Donc f(f ) est fermé. 3. Puisque f est bijective l image d un ouvert par f est un ouvert grâce à 2) Ceci montre la continuité de f 1. Corollaire 9. Soit X un espace compact, Y un espace topologique séparé et f : X Y une application continue, alors pour toute partie A de X, on a f(a) = f(ā). Démonstration. Résulte du fait que f(a) f(ā) car l image d un fermé est un fermé par la proposition précédente et que f(ā) f(a) puisque f est continue.

8 32 CHAPITRE 3. ESPACES COMPACTS Théorème 12. Soit X un espace compact et f : X R une application continue. Alors f est bornée et atteint sur X ses bornes inférieure et supérieure. Démonstration. Laissée en exercice. Théorème 13. Soient X et Y deux espaces métriques munis respectivement des distances d et d, et f : X Y une application continue. Si X est compact alors f est uniformément continue. Démonstration. Première démonstration, par l absurde. Supposons que f ne soit pas uniformément continue. Alors il existe ɛ > 0, et deux suites x n, y n vérifiant d(x n, y n ) < 1 n et d(f(x n), f(y n )) > ɛ. Puisque X est compact, on peut extraire une sous-suite x nk qui converge vers l. Alors y nk converge aussi vers l. Puisque f est continue, f(x nk ) et f(y nk ) convergent vers f(l). Ce qui contredit le fait que d(f(x n ), f(y n )) > ɛ. Deuxième démonstration. y Y f 1 (B(y, ɛ 2 )) est un recouvrement ouvert de X. Donc d après le lemme de Lebesgue, il existe r ɛ > 0 tel que toute boule de rayon rɛ soit incluse dans un des U y = f 1 (B(y, ɛ 2 )). Soit x, z X vérifiant d(x, z) < r ɛ alors il existe y tel que x, z U y = f 1 (B(y, ɛ 2 )), donc f(x), f(z) B(y, ɛ 2 ), donc d(f(x), f(z)) < ɛ. Ce qui montre que f est uniformément continue. 3.2 Produit d espaces compacts On ne traite que le cas de produit fini d espaces compacts. Théorème 14. Soit X et Y deux espaces topologiques non vides alors l espace topologique produit est compact si et seulement si X et Y sont compacts. Démonstration. Rappelons que X et Y sont séparés si et seulement si X Y est séparé. Puisque les projections canoniques sont continues, si X Y est compact, X et Y sont compacts. Réciproquement supposons que X et Y sont compacts. Soit (W i ) i I un recouvrement d ouverts de X Y. Soit x X. Pour tout y Y il existe i(x, y) I tel que (x, y) W i(x,y). Alors il existe U (x,y) ouvert de X contenant x et V (x,y) ouvert de Y contenant y tels que U (x,y) V (x,y) W i(x,y). Comme Y est compact et que y Y V (x,y) forme un recouvrement ouvert de Y, on peut en extraire un sous-recouvrement fini, y B x V (x,y). Soit U x = y Bx U (x,y). Alors U x est un ouvert qui contient x tel que U x V (x,y) W i(x,y). Par ailleurs (U x ) x X forme un recouvrement ouvert de X et on peut en extraire un sousrecouvrement fini, x A (U x ). Alors, x A,y Bx (U x V (x,y) ) forme un recouvrement fini d ouverts et x A,y Bx (W i(x,y) ) forme un sous-recouvrement fini d ouverts de (W i ) i I.

9 3.2. PRODUIT D ESPACES COMPACTS 33 Corollaire 10. Les parties compactes de R n sont les parties fermées et bornées. Corollaire 11. Soit A une partie de R n. Les propriétés suivantes sont équivalentes. 1. A est précompacte. 2. A est relativement compacte. 3. A est bornée. 4. Toute suite bornée dans A possède une sous-suite convergente dans R n.

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

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

Plus en détail

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Département de Mathématiques École polytechnique Remise en forme mathématique 2013 Suite de Cauchy Soit (X, d) un espace métrique. Une suite

Plus en détail

Image d un intervalle par une fonction continue

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

Plus en détail

3 Approximation de solutions d équations

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

Plus en détail

Continuité en un point

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

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

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

Plus en détail

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

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

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

Plus en détail

Cours d Analyse 3 Fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies

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

Plus en détail

Fonctions holomorphes

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach

Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach Chapitre 7 Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach L objet de ce chapitre est de définir un calcul fonctionnel holomorphe qui prolonge le calcul fonctionnel polynômial et qui respecte

Plus en détail

Continuité d une fonction de plusieurs variables

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2

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

Plus en détail

Limites finies en un point

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

Plus en détail

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48 Méthodes de Polytech Paris-UPMC - p. 1/48 Polynôme d interpolation de Preuve et polynôme de Calcul de l erreur d interpolation Étude de la formule d erreur Autres méthodes - p. 2/48 Polynôme d interpolation

Plus en détail

Calcul différentiel sur R n Première partie

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

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

Plus en détail

OM 1 Outils mathématiques : fonction de plusieurs variables

OM 1 Outils mathématiques : fonction de plusieurs variables Outils mathématiques : fonction de plusieurs variables PCSI 2013 2014 Certaines partie de ce chapitre ne seront utiles qu à partir de l année prochaine, mais une grande partie nous servira dès cette année.

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

* 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

Continuité et dérivabilité d une fonction

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

Plus en détail

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

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

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

Plus en détail

Résolution d équations non linéaires

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

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010

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

Plus en détail

Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche

Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Bachir Bekka Février 2007 Le théorème de Perron-Frobenius a d importantes applications en probabilités (chaines

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

Fonctions Analytiques

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

Plus en détail

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

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

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables

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

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux

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

Plus en détail

Optimisation des fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

Théorie de la mesure. S. Nicolay

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

Plus en détail

La mesure de Lebesgue sur la droite réelle

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

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

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

Plus en détail

Intégrale de Lebesgue

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

Plus en détail

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Université de Nice-Sophia Antipolis Mémoire de Master 1 de Mathématiques Année 2006-2007 Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Auteurs : Clémence MINAZZO - Kelsey RIDER Responsable

Plus en détail

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. 14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,

Plus en détail

MESURE ET PRECISION. Il est clair que si le voltmètre mesure bien la tension U aux bornes de R, l ampèremètre, lui, mesure. R mes. mes. .

MESURE ET PRECISION. Il est clair que si le voltmètre mesure bien la tension U aux bornes de R, l ampèremètre, lui, mesure. R mes. mes. . MESURE ET PRECISIO La détermination de la valeur d une grandeur G à partir des mesures expérimentales de grandeurs a et b dont elle dépend n a vraiment de sens que si elle est accompagnée de la précision

Plus en détail

Problème 1 : applications du plan affine

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

Plus en détail

Calcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Produits d espaces mesurés

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

Plus en détail

Construction de l'intégrale de Lebesgue

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

Plus en détail

Cours Fonctions de deux variables

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

I. Polynômes de Tchebychev

I. Polynômes de Tchebychev Première épreuve CCP filière MP I. Polynômes de Tchebychev ( ) 1.a) Tout réel θ vérifie cos(nθ) = Re ((cos θ + i sin θ) n ) = Re Cn k (cos θ) n k i k (sin θ) k Or i k est réel quand k est pair et imaginaire

Plus en détail

Théorie de la Mesure et Intégration

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

Plus en détail

C1 : Fonctions de plusieurs variables

C1 : Fonctions de plusieurs variables 1er semestre 2012/13 CPUMP 3 U 11 : Abrégé de cours Compléments Analyse 3 : fonctions analytiques Les notes suivantes, disponibles à l adresse http://www.iecn.u-nancy.fr/~bertram/, contiennent les définitions

Plus en détail

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Sur certaines séries entières particulières

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

Plus en détail

3. Conditionnement P (B)

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

Plus en détail

Chapitre 11. Séries de Fourier. Nous supposons connues les formules donnant les coefficients de Fourier d une fonction 2 - périodique :

Chapitre 11. Séries de Fourier. Nous supposons connues les formules donnant les coefficients de Fourier d une fonction 2 - périodique : Chapitre Chapitre. Séries de Fourier Nous supposons connues les formules donnant les coefficients de Fourier d une fonction - périodique : c c a0 f x dx c an f xcosnxdx c c bn f xsinn x dx c L objet de

Plus en détail

Notes du cours MTH1101N Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables

Notes du cours MTH1101N Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Notes du cours MTH1101N Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Fausto Errico Département de mathématiques et de génie industriel École Polytechnique de Montréal Automne 2012 Table des matières

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

CHAPITRE IV. L axiome du choix

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

Plus en détail

Espaces de Sobolev et introduction aux équations aux dérivées partielles

Espaces de Sobolev et introduction aux équations aux dérivées partielles Espaces de Sobolev et introduction aux équations aux dérivées partielles A. Munnier 1 Institut Élie Cartan 27-28 1 Maître de conférences, Institut Élie Cartan, Université Henri Poincaré, Nancy 1, B.P.

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

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

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

Plus en détail

Commun à tous les candidats

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

Plus en détail

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales

Filtrage 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 détail

Mesures et Intégration

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

Plus en détail

Dérivées d ordres supérieurs. Application à l étude d extrema.

Dérivées d ordres supérieurs. Application à l étude d extrema. Chapitre 5 Dérivées d ordres supérieurs. Application à l étude d extrema. On s intéresse dans ce chapitre aux dérivées d ordre ou plus d une fonction de plusieurs variables. Comme pour une fonction d une

Plus en détail

PROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390

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

Plus en détail

THÉORIE DE LA MESURE ET DE L INTÉGRATION.

THÉORIE DE LA MESURE ET DE L INTÉGRATION. THÉORIE DE LA MESURE ET DE L INTÉGRATION. THIERRY GALLAY Transcrit par Tancrède LEPOINT 29 UNIVERSITÉ JOSEPH FOURIER, GRENOBLE TABLE DES MATIÈRES Avant-propos Biographie sommaire...........................................

Plus en détail

Introduction à l optimisation de forme et application à la mécanique des fluides

Introduction 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 détail

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples 45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et

Plus en détail

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours

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

Plus en détail

Equations aux Dérivées Partielles

Equations 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 détail

MATHEMATIQUES APPLIQUEES Equations aux dérivées partielles Cours et exercices corrigés

MATHEMATIQUES APPLIQUEES Equations aux dérivées partielles Cours et exercices corrigés MATHEMATIQUES APPLIQUEES Equations aux dérivées partielles Cours et exercices corrigés Département GPI 1ère année Avril 2005 INPT-ENSIACET 118 route de Narbonne 31077 Toulouse cedex 4 Mail : Xuan.Meyer@ensiacet.fr

Plus en détail

Cours d Analyse I et II

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Notes de cours M2 Équations aux dérivées partielles elliptiques. Hervé Le Dret

Notes 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 détail

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

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

Plus en détail

Mesures gaussiennes et espaces de Fock

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

Plus en détail

Intégrales doubles et triples - M

Intégrales 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 détail

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

Différentiabilité ; 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 détail

Développement décimal d un réel

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

Plus en détail

Leçon 01 Exercices d'entraînement

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

Plus en détail

ÉTUDE ASYMPTOTIQUE D UNE MARCHE ALÉATOIRE CENTRIFUGE

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

Plus en détail

Première partie. Introduction à la méthodes des différences finies

Première 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 détail

Equations différentielles linéaires à coefficients constants

Equations différentielles linéaires à coefficients constants Equations différentielles linéaires à coefficients constants Cas des équations d ordre 1 et 2 Cours de : Martine Arrou-Vignod Médiatisation : Johan Millaud Département RT de l IUT de Vélizy Mai 2007 I

Plus en détail

Mesure et Intégration (Notes de cours de L3)

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

Plus en détail

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

Moments des variables aléatoires réelles

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

Plus en détail

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites

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

Plus en détail

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34 Capacité d un canal Second Théorème de Shannon Théorie de l information 1/34 Plan du cours 1. Canaux discrets sans mémoire, exemples ; 2. Capacité ; 3. Canaux symétriques ; 4. Codage de canal ; 5. Second

Plus en détail

La 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? 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 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

Programmation Linéaire - Cours 1

Programmation Linéaire - Cours 1 Programmation Linéaire - Cours 1 P. Pesneau pierre.pesneau@math.u-bordeaux1.fr Université Bordeaux 1 Bât A33 - Bur 265 Ouvrages de référence V. Chvátal - Linear Programming, W.H.Freeman, New York, 1983.

Plus en détail

Espérance conditionnelle

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

Plus en détail

Cours d analyse numérique SMI-S4

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

Plus en détail