ESPACES VECTORIELS CHAPITRE Espaces vectoriels. 1.1 Définition. Dans tout ce chapitre, K désignera R ou C. Définition 10.1

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "ESPACES VECTORIELS CHAPITRE Espaces vectoriels. 1.1 Définition. Dans tout ce chapitre, K désignera R ou C. Définition 10.1"

Transcription

1 CHAPITRE 10 ESPACES VECTORIELS Dans tout ce chapitre, K désignera R ou C. 1 Espaces vectoriels 1.1 Définition Définition 10.1 On appelle K-espace vectoriel un ensemble E muni d une addition + : E E E (x, y) x + y ; d une multiplication externe : K E E (λ, x) λ x ; ainsi que d un élément 0 E E appelé vecteur nul tels que : x, y E, x + y = y + x (l addition est commutative), x, y, z E, x + (y + z) = (x + y) + z (l addition est associative), x E, x + 0 E = 0 E + x = x (0 E est l élément neutre pour l addition), x E, 0 x = 0 E, x E, 1 x = x, λ K, λ 0 E = 0 E, λ K x, y E, λ (x + y) = λ x + λ y, λ, µ K x E, (λ + µ) x = λ x + µ x, λ, µ K x E, λ (µẋ) = (λµ) x. s Cette définition n est pas à connaître par cœur. On appellera scalaires les éléments de K et vecteurs les éléments de E. Il est crucial de ne pas confondre ces deux types d objet. Attention, on peut multiplier un vecteur par un scalaire, mais multiplier entre eux deux vecteurs n a a priori aucun sens. Proposition 10.2 Soit E un K-espace vectoriel, x un vecteur de E et λ un scalaire. On a λ x = 0 E (x = 0 E ou λ = 0). Lycée du Parc 851 1

2 1.2 Exemples 1.2.a Proposition 10.3 K n L espace K n, où n N, doté des opérations suivantes : addition : (x 1,..., x n ) + (y 1,..., y n ) = (x 1 + y 1,..., x n + y n ) multiplication externe : λ(x 1,..., x n ) = (λx 1,..., λx n ) est un K-espace vectoriel. Le vecteur nul de K n est 0 K n = (0,..., 0) (n zéros). s K n est à la fois l exemple le plus simple et le plus important d espace vectoriel. Il faut commencer par bien comprendre les cas n = 2 et n = 3, et ne pas hésiter à y revenir quand on est confronté à des exemples plus compliqués. Exemple 10.1 L espace R 2 est souvent appelé plan usuel. Un vecteur de R 2 correspond à un vecteur du plan et l addition et la multiplication externe sur R 2 correspondent à l addition de vecteurs et la multiplication d un vecteur par un réel. 1.2.b Proposition 10.4 Autres exemples K[X], doté des opérations usuelles, est un K-espace vectoriel. Pour tout ensemble X, l ensemble A(X, K) des applications de X dans K est un K-espace vectoriel. Pour tous n, p N, M n,p (K) est un K-espace vectoriel. 2 Sous-espace vectoriel 2.1 Définitions Définition 10.5 Soient E un K-espace vectoriel, n N et x 1,..., x n, y E. On dit que y est combinaison linéaire de x 1,..., x n si λ 1,..., λ n K, y = λ 1 x λ n x n s Un n-uplet (x 1,..., x n ) d éléments de E est usuellement appelé famille de n vecteurs. Certains (ou tous) les λ i peuvent être nuls. Ainsi, 0 E est combinaison linéaire de n importe quelle famille (non vide) de vecteurs de E, en prenant tous les λ i égaux à 0. Exemple 10.2 Soit F la famille ((1, 2, 1), (3, 0, 4)) de vecteurs de R 3. ( 1, 4, 6) est combinaison linéaire de vecteurs de F, mais pas (0, 1, 0). Soit F la famille (3, 1 + 2X, X + X 3 ) de vecteurs de R[X] (notons que c est aussi une famille de vecteurs de C[X]). 1 X est combinaison linéaire de vecteurs de F, mais pas 1 X 2. Lycée du Parc 851 2

3 Définition 10.6 Soient E un K-espace vectoriel et F une partie de E. On dit que F est un sous espace vectoriel de E si F ; x, y F, x + y F (F est stable par addition) ; λ K x F, λ x F (F est stable par multiplication externe). {O E } et E sont des s.e.v de E. Proposition 10.7 Soient E un K-espace vectoriel et F E. Les propositions suivantes sont équivalentes : F est un sous-espace vectoriel de E. F est non vide et stable par combinaison linéaire, c est-à-dire x, y F λ, µ K, λx + µy F. 0 E F et x, y F λ K, λx + y F. En pratique, on utilisera la troisième formulation quand on voudra montrer que F est un s.e.v de E. Proposition 10.8 Si E est un K-espace vectoriel et que F est un sous-espace vectoriel de E, alors F est un K-espace vectoriel. Exercice 10.3 Dans chacun des cas suivants, déterminer si F est un sous-espace vectoriel de E. 1. E = R 2, F = {(x, y) R 2, x + 2y = 0}. 2. E = R 2, F = {(x, y) R 2, x + 2y = 1}. 3. E = C 3, F = {(t, (1 2i)t, 0), t C}. 4. E = C 2, F = {(x, y) C 2, x 2 + y 2 = 0}. s En pratique, on ne montrera jamais directement qu un certain ensemble est un espace vectoriel : on montrera systématiquement que c est un sous-espace vectoriel d un espace vectoriel déjà connu (comme K n, K[X],...). Par conséquent, on n utilisera jamais la définition d un espace vectoriel donnée en début de chapitre (qu il est parfaitement illusoire d espérer retenir). En revanche, il est indispensable de savoir prouver qu un certain ensemble est un sous-espace vectoriel d un espace vectoriel connu. Exemple 10.4 Pour tout n N, K n [X] est un espace vectoriel. {P R[x], P(0) = P(1) = 0} est un espace vectoriel. Théorème 10.9 Soit E un K-espace vectoriel et F 1,..., F n des sous-espaces vectoriels de E (n 1). F 1 F n est un sous-espace vectoriel de E. Attention, la réunion de sous-espaces vectoriels n est généralement pas (presque jamais en fait) un sous-espace vectoriel. Lycée du Parc 851 3

4 Proposition Soient n N{ et λ 1,..., λ n K. n L ensemble (x 1,..., x n ) K n, k=1 } λ i x i = 0 est un sous-espace vectoriel de K n. Autrement dit, l ensemble des solutions d une équation linéaire homogène (sans second membre) à n inconnues à coefficients dans K est un sous-espace vectoriel de K n. Proposition L ensemble des solutions d un système linéaire homogène à n inconnues à coefficients dans K est un sousespace vectoriel de K n. Exemple 10.5 Soit F = {(x, y, z, t) C 4, 2x + y = z it et x 3t = 2y + iz}. F est un sous-espace vectoriel de C Sous-espace engendré par une famille de vecteurs Définition Soient n N et F = (u 1,..., u n ) une famille de vecteurs d un K-espace vectoriel E. On appelle sous-espace vectoriel engendré par F, et l on note Vect(u 1,..., u n ), l ensemble des combinaisons linéaires de vecteurs de F. Vect(u 1,..., u n ) = {λ 1 u λ n u n, λ 1,..., λ n K} s Les λ i peuvent être nuls, ce qui signifie entre autres que 0 E et chacun des u i appartiennent à Vect(u 1,..., u n ). L «ordre» des u i n a pas d importance : par exemple, on a forcément Vect(u 1, u 3, u 2 ) = Vect(u 1, u 2, u 3 ). Exemple 10.6 Soit E = R[X]. On a Vect(1, X, X 2 ) = R 2 [X]. Proposition Soient E un K-espace vectoriel, n N et F = (u 1,..., u n ) une famille de vecteurs de E. Vect(u 1,..., u n ) est un sous-espace vectoriel de E. Si F est un sous-espace vectoriel de E et si i 1, n, u i F, alors Vect(u 1,..., u n ) F. Si x E, Vect(u 1,..., u n ) Vect(x, u 1,..., u n ). Si x Vect(u 1,..., u n ), alors Vect(u 1,..., u n ) = Vect(x, u 1,..., u n ). Si F F, alors Vect F Vect F. Le deuxième point signifie que Vect(u 1,..., u n ) est le plus petit (au sens de l inclusion) sous-espace vectoriel contenant tous les u i. Exercice 10.7 Déterminer : 1. Vect((1, 0, 0), (0, 2, 0)) (E = R 3 ). 2. Vect((1, 0, 1), (2, 3, 0)) (E = C 3 ). Lycée du Parc 851 4

5 3. Vect (( ) ( )) , (E = M (R)). 4. Vect((1, 2), (1, 0)), (E = R 2 ). Proposition Soient n N, E un K-espace vectoriel et F = (u 1,..., u n ) une famille de E. Posons F = Vect(u 1,..., u n ). Si on modifie l ordre des vecteurs u i ; on ajoute à la famille F un ou plusieurs vecteurs de F ; on remplace l un des vecteurs u i par λu i, avec λ un scalaire non nul, le sous-espace vectoriel engendré par la nouvelle famille F reste inchangé. 3 Dimension d un espace vectoriel 3.1 Familles libres, familles génératrices Définition Soient n N, E un K-espace vectoriel et F = (u 1,..., u n ) une famille de E. On dit que F est une famille génératrice de E si Vect(u 1,..., u n ) = E. Autrement dit, F est génératrice ssi tout vecteur de E peut s écrire comme combinaison linéaire de vecteurs de F : n F génératrice x E λ 1,..., λ n K, x = λ i u i s On dit également que F engendre E. On peut dans la définition remplacer E par un sous-espace vectoriel F de E. On dira alors que F engendre le sous-espace vectoriel F, ou éventuellement que c est une famille génératrice de F. Si F est génératrice et si F F, alors F est génératrice. Proposition Soient F = (u 1,..., u n ) et F = (v 1,..., v p ) deux familles d un sous-espace vectoriel F de E. On suppose que F est génératrice de F ; i 1, n, u i Vect(v 1,..., v n ) (tout vecteur de F est combinaison linéaire de vecteurs de F ). Alors F est génératrice de F. i=1 Exercice 10.8 Montrer que (1, 1 + X, 1 + X + 3X 2 ) est une famille génératrice de R 2 [X]. Définition Soient n N, E un K-espace vectoriel et F = (u 1,..., u n ) une famille de vecteurs de E. La famille F est dite libre ssi λ 1,..., λ n K, n λ k u k = 0 E λ 1 = = λ n = 0 k=1 Lycée du Parc 851 5

6 s On dit aussi que les vecteurs u 1,..., u n sont linéairement indépendants. Une famille qui n est pas libre est dite liée. Autrement dit, une famille F est libre si la seule façon d obtenir 0 E comme combinaison linéaire de vecteurs de F est de prendre tous les coefficients égaux à 0. Proposition Soient E un K-espace vectoriel et F une famille de vecteurs de E. Si F est libre et F est incluse dans F, alors F est libre. Si F contient 0 E, alors F est liée. Si F = (u) (famille d un seul vecteur), alors F est libre ssi u 0 E. Si F = (u, v) (famille de deux vecteurs), alors F est liée ssi u et v sont colinéaires : (u, v) liée u et v colinéaires λ K, u = λv ou v = λu Si l un des vecteurs de F est combinaison linéaire des autres, alors F est liée. Si F = (u 1,..., u n ) est libre et v E, alors F = (u 1,..., u n, v) est libre ssi v Vect(u 1,..., u n ). La contraposée du premier point est souvent utile : si F contient une famille liée, alors F est liée. Proposition Une famille F = (u 1,..., u n ) d un K-espace vectoriel E est libre ssi tout vecteur de Vect(u 1,..., u n ) s exprime de manière unique comme combinaison linéaire de vecteurs de F. Exercice 10.9 Dans chacun des cas suivants, déterminer si la famille F est libre ou liée. 1. E = R 2, F = ((1, 2), (3, 3)). 2. E = R[X], F = (1 + X, 1 + 2X). 3. E = R[X], F = (1 + X, 1 + 2X, 2). 3.2 Base d un espace vectoriel Définition Soient E un K-espace vectoriel et F une famille de E. On dit que F est une base de E ssi F est libre et génératrice de E. On définit de même la notion de base d un sous-espace vectoriel en remplaçant E par un sous-espace vectoriel F dans la définition précédente. Proposition Soient E un K-espace vectoriel, n N et B = (u 1,..., u n ) une base de E. Tout vecteur de E s exprime de manière unique comme combinaison linéaire de vecteurs de B : u E,!(λ 1,..., λ n ) K n, u = n λ i u i i=1 Les scalaires λ 1,..., λ n sont alors appelés coordonnées du vecteur u dans la base B. Lycée du Parc 851 6

7 s De même, si B est une base d un sous-espace vectoriel F de E, alors tout vecteur de F s exprime de manière unique comme combinaison linéaire de vecteurs de B. Cette propriété est en fait une équivalence : si tout vecteur de E s exprime de manière unique comme combinaison linéaire de vecteurs de B, alors B est une base de E. Si B = (u 1,..., u n ) est une base de E, alors les coordonnées du vecteur u i dans cette base sont (0,..., 0, 1, 0,..., 0) (avec le 1 en i-ème position). Les coordonnées du vecteur nul dans une base sont toujours nulles. Les exemples suivants sont considérés comme faisant partie du cours : Exemple ( (1, 0,..., 0), (0, 1, 0,..., 0),..., (0,..., 0, 1) ) est une base de K n dite base canonique de K n. (1, X, X 2,..., X n ) est une base de K n [X]. (E i, j ) (i, j) 1,n 1,p est une base de M n,p (K) (on rappelle que E i, j est la matrice constituée d un 1 en i-ème ligne et j-ème colonne et de zéros partout ailleurs). Exercice Montrer que F = (1 + X, 1 2X, 1 + X 2 ) est une base de C 2 [X]. 2. Déterminer les coordonnées des vecteurs suivants dans la base F : a. u = 2i 4iX b. v = X 2 3. Déterminer le vecteur qui a pour coordonnées (1, i, i) dans la base F. Exercice Soit E = R 3 2x y 3z = 0 et F l ensemble des x de E solutions du système 3x 2y 4z = 0 1. Justifier que F est un sous-espace vectoriel de E. 2. Déterminer une base de F Dimension Proposition Soit E un K-espace vectoriel. Si G est une famille génératrice de E et que L est une famille libre de E, alors Card L Card G. Théorème Base incomplète Soit E un K-espace vectoriel. Si L est une famille libre et que G est génératrice de E, alors il existe une base B de E telle que L B L G s Autrement dit, si l on dispose d une famille génératrice G, on peut compléter une famille libre avec des vecteurs de G pour en faire une base. On peut aussi adopter le point de vue inverse et dire que l on extrait une base de la famille génératrice G. Lycée du Parc 851 7

8 Définition Un espace vectoriel est dit de dimension finie s il admet une famille génératrice finie. Théorème Soit E un espace vectoriel de dimension finie, E {0 E }. E admet une base. Toutes les bases de E ont même cardinal. Ce cardinal est noté dim(e) et appelé dimension de E. Par convention, on pose dim({0 E }) = 0. Proposition Quels que soient n, p N, les espaces K n, K n [X] et M n,p (K) sont des K-espaces vectoriels de dimension finie et : dim(k n ) = n ; dim(k n [X]) = n + 1 ; dim(m n,p (K)) = np. Exercice Montrer que, pour n N, S n (K) et A n (K) sont des sous-espaces vectoriels de M n (K). 2. Donner une base de S 2 (K) et A 2 (K) et en déduire leur dimension. 3. Quelle est la dimension de S n (K) A n (K)? Proposition Soient E un K-espace vectoriel et F et G deux sous-espaces vectoriels de E de dimension finie. Si F G, alors dim(f) dim(g). Si F G et dim(f) = dim(g), alors F = G. En particulier, si E est de dimension finie et que F est un sous-espace vectoriel de E de même dimension que E, alors E = F. Définition Soit E un K-espace vectoriel. Un sous-espace vectoriel de E de dimension 1 est appelé droite vectorielle. Un sous-espace vectoriel de E de dimension 2 est appelé plan vectoriel. Ces termes correspondent à une intuition géométrique qu il faut essayer de garder en tête. Proposition Soient E un K-espace vectoriel, F un sous-espace vectoriel de E de dimension n (n N ) et F une famille de vecteurs de F. Si F est libre, alors Card F n. Lycée du Parc 851 8

9 Si F est génératrice de F, alors Card F n. Si Card F = n, alors F est une base de F ssi elle génère F ssi elle est libre. Exercice On considère la famille F = (X 1, X 2, (X 1)(X 2)) de R[X]. 1. Montrer que F est une famille libre (on pourra s intéresser aux évaluations en 1 et en 2). 2. En déduire que F est une base de R 2 [X]. Est-ce une base de R 3 [X]? de R 1 [X]? 3.4 Rang d une famille Définition Soient E un K-espace vectoriel, p N et F = (u 1,..., u p ) une famille de E. Le rang de la famille F (noté rg F ) est la dimension de Vect(u 1,..., u p ) : rg F = dim Vect(u 1,..., u p ) Proposition Soient E un K-espace vectoriel, F un sous-espace vectoriel de dimension n N et F = (u 1,..., u p ) une famille de vecteurs de F. rg F dim F. rg F = dim F ssi F génère F. rg F Card F. rg F = Card F ssi F est libre. En particulier, si E est de dimension n et si F = (u 1,..., u p ) E p, alors : rg(u 1,..., u p ) p rg(u 1,..., u p ) n rg(u 1,..., u p ) = p (u 1,..., u p ) libre. rg(u 1,..., u p ) = n (u 1,..., u p ) génératrice de E. Proposition Soit E un K-espace vectoriel de dimension n N et (u 1,..., u n ) E n. (u 1,..., u n ) est une base de E ssi rg(u 1,..., u n ) = n. Lycée du Parc 851 9

10 Travaux dirigés Exercice Dans chacun des cas suivants, déterminer si F est un sous-espace vectoriel de E. 1. E = R 2, F = Z E = R 2, F = {(1 + x, 1 y), (x, y) R 2 }. ( ) a ia 3. E = M 2 (C), F l ensemble des matrices de la forme, où a, b C. b a + b Exercice Soit E un K-espace vectoriel et F, G deux sous-espaces vectoriels de E. Montrer que F G s.e.v de E (F G ou G F) Exercice Un sous-espace vectoriel de K n peut être défini de plusieurs manières : par un système d équations cartésiennes : A = { (x, y, z, t) R 4, x + y z t = 0 et y + z t = 0 } ; par un paramétrage : B = { (a b + 3c, c, a b, 0), (a, b, c) R 3} ; par la donnée d une famille génératrice : C = Vect ( (1, 2, 1, 0), (0, 1, 3, 1) ). Écrire les ensembles A, B et C sous chacune de ces formes. Exercice On se place dans l espace vectoriel E = A(R, R). 1. Pour chacun des ensembles suivants, déterminer s il s agit d un sous-espace vectoriel de E. Exercice a. C (R) b. L ensemble F des applications croissantes de R dans R. c. L ensemble G des bijections de R dans R. 2. a. Justifier que D 2 (R) est un s.e.v de E. b. On considère l équation différentielle y 2y + y = 0, d inconnue y D 2 (R). Montrer que l ensemble des solutions de cette équation est un s.e.v. de D 2 (R). Dans R 3, on considère les vecteurs u 1 = ( 1, 1, 1), u 2 = (1, 2, 4), u 3 = (3, 1, a) et e 4 = (2, 3, b). Déterminer a et b dans R tels que Vect(u 1, u 2 ) = Vect(u 3, u 4 ). Exercice On se place dans E = R 3 et l on considère u = (1, 3, 1), v = (2, 1, 2) et w = (m, m + 1, 3m + 2) (où m R). Donner une condition nécessaire et suffisante sur m pour que w Vect(u, v). Exercice On se place dans le R-espace vectoriel E = C 0 ([0, π]). Soit n N. Montrer que la famille (x sin x, x sin 2x,..., x sin nx) est libre. Exercice Lycée du Parc

11 Déterminer si F est libre, si elle est génératrice et si c est une base de E. 1. E = R 4, F = ((0, 0, 1, 0), (0, 1, 1, 2), (2, 0, 0, 2)). Exercice Exercice E = R 3, F = ((1, 2, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2)). 3. E = R 3, F = ((1, 2, 3), ( 1, 2, 5), ( 1, 10, 21)). 4. E = R 2, F = ((1, 2), (2, 1), ( 1, 4)). 1. Pour chacune des familles suivantes, montrer qu elle est libre et la compléter en une base de E. a. E = R 3, F = ((1, 1, 0), (1, 0, 1)). b. E = R 3 [X], F = (1, 1 + X, 2 + X X 2 ). c. E = C 4, F = ((1, 0, i, 0), (0, i, 0, 0)). 2. Pour chacune des familles suivantes, montrer qu elle est génératrice et en extraire une base de E. a. E = R 2, F = ((1, 0), (0, 1), (1, 1)). b. E = R 2, F = ((2, 3), ( 4, 6), (1, 2)). c. E = R 2 [X], F = (1 + X, 2 + X, X 2, 2 3X + 2X 2 ). On se place dans E = R 3 et l on considère u = (1, 2, 3), v = (4, 5, 6) et w = (m 2, 2m, m) (où m R). 1. (u, v) est-elle libre? génératrice? Exercice Donner un condition nécessaire et suffisante sur m pour que (u, v, w) soit une base de E. Soient E un K-espace vectoriel et (e 1,..., e n ) une base de E. On considère la famille F = ( f i ) 1 i n définie par f i = i e k. Exercice Pour j 1, n, exprimer e j comme combinaison linéaire des éléments de F. 2. Montrer que F est une base de E. On se place dans l espace vectoriel E = R 4 et l on définit F = Vect(( 1, 2, 1, 0), ( 1, 2, 0, 1)) et G = { (x, y, z, t) R 4, y = 2z + t }. 1. Justifier que F et G sont des sous-espaces vectoriels de R 4. Exercice Déterminer la dimension de F et un système d équations cartésiennes de F. 3. Déterminer une base de G et sa dimension. 4. On pose H = F G. Déterminer une base de H et sa dimension. Soit F l ensemble des suites réelles (u n ) n N telles que n N, u n+3 = 5u n+2 6u n. 1. Montrer que F est un sous-espace vectoriel d un R-espace vectoriel E que l on précisera. 2. Justifier qu une suite de F est entièrement déterminée par la donnée de ses trois premiers termes. k=1 3. En déduire une base B de F ainsi que sa dimension. 4. Soit u une suite géométrique non nulle de raison r 0. Montrer que u F ssi r est racine de X 3 5X En déduire une autre base B de F puis une formule donnant la forme du terme général des suites de F. Lycée du Parc

12 Exercice On se place dans E = R 2 [X] et l on considère x 1, x 2, x 3 trois réels distincts. 1. On considère l ensemble F = {P R 2 [X], P(x 2 ) = P(x 3 ) = 0}. Montrer que F est un s.e.v de E et en donner la dimension ainsi qu une base. 2. Déterminer un polynôme P 1 R 2 [X] tel que P 1 (x 1 ) = 1 et P 1 (x 2 ) = P 1 (x 3 ) = Déterminer de même des polynômes P 2 et P 3 de R 2 [X] tels que P 2 (x 2 ) = P 3 (x 3 ) = 1 et P 2 (x 1 ) = P 2 (x 3 ) = P 3 (x 1 ) = P 3 (x 2 ) = Montrer que (P 1, P 2, P 3 ) est une base de R 2 [X]. 5. Soient y 1, y 2, y 3 trois réels. Montrer qu il existe un unique P R 2 [X] tel que i 1, 3, P(x i ) = y i. 6. Application : déterminer l unique polynôme P R 2 [X] tel que P(1) = 2, P(2) = 3 et P(3) = 5. Lycée du Parc

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

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 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

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

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels

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

Plus en détail

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

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

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

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

[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

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

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

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007 Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 7 EXERCICE points. Le plan (P) a une pour équation cartésienne : x+y z+ =. Les coordonnées de H vérifient cette équation donc H appartient à (P) et A n

Plus en 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

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

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

Partie 1 - Séquence 3 Original d une fonction

Partie 1 - Séquence 3 Original d une fonction Partie - Séquence 3 Original d une fonction Lycée Victor Hugo - Besançon - STS 2 I. Généralités I. Généralités Définition Si F(p) = L [f(t)u (t)](p), alors on dit que f est l original de F. On note f(t)

Plus en 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

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

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

aux différences est appelé équation aux différences d ordre n en forme normale.

aux différences est appelé équation aux différences d ordre n en forme normale. MODÉLISATION ET SIMULATION EQUATIONS AUX DIFFÉRENCES (I/II) 1. Rappels théoriques : résolution d équations aux différences 1.1. Équations aux différences. Définition. Soit x k = x(k) X l état scalaire

Plus en détail

Programme de la classe de première année MPSI

Programme de la classe de première année MPSI Objectifs Programme de la classe de première année MPSI I - Introduction à l analyse L objectif de cette partie est d amener les étudiants vers des problèmes effectifs d analyse élémentaire, d introduire

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

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

Plus en détail

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

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo

Plus en détail

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

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

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

Une introduction aux codes correcteurs quantiques

Une introduction aux codes correcteurs quantiques Une introduction aux codes correcteurs quantiques Jean-Pierre Tillich INRIA Rocquencourt, équipe-projet SECRET 20 mars 2008 1/38 De quoi est-il question ici? Code quantique : il est possible de corriger

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

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

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

Correction de l examen de la première session

Correction de l examen de la première session de l examen de la première session Julian Tugaut, Franck Licini, Didier Vincent Si vous trouvez des erreurs de Français ou de mathématiques ou bien si vous avez des questions et/ou des suggestions, envoyez-moi

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

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

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

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

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

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

Mathématiques Algèbre et géométrie

Mathématiques Algèbre et géométrie Daniel FREDON Myriam MAUMY-BERTRAND Frédéric BERTRAND Mathématiques Algèbre et géométrie en 30 fiches Daniel FREDON Myriam MAUMY-BERTRAND Frédéric BERTRAND Mathématiques Algèbre et géométrie en 30 fiches

Plus en détail

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

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

Plus en détail

Polynômes à plusieurs variables. Résultant

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

Plus en détail

Déterminants. Marc SAGE 9 août 2008. 2 Inverses et polynômes 3

Déterminants. Marc SAGE 9 août 2008. 2 Inverses et polynômes 3 Déterminants Marc SAGE 9 août 28 Table des matières Quid des formes n-linéaires alternées? 2 2 Inverses et polynômes 3 3 Formule de Miller pour calculer un déterminant (ou comment illustrer une idée géniale)

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

LE PRODUIT SCALAIRE ( En première S )

LE PRODUIT SCALAIRE ( En première S ) LE PRODUIT SCALAIRE ( En première S ) Dernière mise à jour : Jeudi 4 Janvier 007 Vincent OBATON, Enseignant au lycée Stendhal de Grenoble ( Année 006-007 ) 1 Table des matières 1 Grille d autoévaluation

Plus en détail

Quelques tests de primalité

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

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

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

Plus en détail

Cours arithmétique et groupes. Licence première année, premier semestre

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

Plus en détail

I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES

I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES Théorème - Définition Soit un cercle (O,R) et un point. Une droite passant par coupe le cercle en deux points A et

Plus en détail

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

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens Chapitre 7 Statistique des échantillons gaussiens Le théorème central limite met en évidence le rôle majeur tenu par la loi gaussienne en modélisation stochastique. De ce fait, les modèles statistiques

Plus en détail

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 EXERCICE 1 Cet exercice est un Q.C.M. 4 points 1. La valeur d une action cotée en Bourse a baissé de 37,5 %. Le coefficient multiplicateur associé

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

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

Programmation linéaire

Programmation linéaire Programmation linéaire DIDIER MAQUIN Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Institut National Polytechnique de Lorraine Mathématiques discrètes cours de 2ème année Programmation linéaire

Plus en détail

Résumé du cours d algèbre 1, 2013-2014. Sandra Rozensztajn. UMPA, ENS de Lyon, sandra.rozensztajn@ens-lyon.fr

Résumé du cours d algèbre 1, 2013-2014. Sandra Rozensztajn. UMPA, ENS de Lyon, sandra.rozensztajn@ens-lyon.fr Résumé du cours d algèbre 1, 2013-2014 Sandra Rozensztajn UMPA, ENS de Lyon, sandra.rozensztajn@ens-lyon.fr CHAPITRE 0 Relations d équivalence et classes d équivalence 1. Relation d équivalence Définition

Plus en détail

NOTATIONS PRÉLIMINAIRES

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

Plus en détail

Programmation linéaire et Optimisation. Didier Smets

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

Plus en détail

Equations cartésiennes d une droite

Equations cartésiennes d une droite Equations cartésiennes d une droite I) Vecteur directeur d une droite : 1) Définition Soit (d) une droite du plan. Un vecteur directeur d une droite (d) est un vecteur non nul la même direction que la

Plus en détail

NOMBRES COMPLEXES. Exercice 1 :

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

Plus en détail

Fonctions homographiques

Fonctions homographiques Seconde-Fonctions homographiques-cours Mai 0 Fonctions homographiques Introduction Voir le TP Géogébra. La fonction inverse. Définition Considérons la fonction f définie par f() =. Alors :. f est définie

Plus en détail

Optimisation Discrète

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

Plus en détail

Introduction à l étude des Corps Finis

Introduction à l étude des Corps Finis Introduction à l étude des Corps Finis Robert Rolland (Résumé) 1 Introduction La structure de corps fini intervient dans divers domaines des mathématiques, en particulier dans la théorie de Galois sur

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

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

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

1 Complément sur la projection du nuage des individus

1 Complément sur la projection du nuage des individus TP 0 : Analyse en composantes principales (II) Le but de ce TP est d approfondir nos connaissances concernant l analyse en composantes principales (ACP). Pour cela, on reprend les notations du précédent

Plus en détail

Plan du cours : électricité 1

Plan du cours : électricité 1 Semestre : S2 Module Physique II 1 Electricité 1 2 Optique géométrique Plan du cours : électricité 1 Partie A : Electrostatique (discipline de l étude des phénomènes liés aux distributions de charges stationnaires)

Plus en détail

Probabilités. C. Charignon. I Cours 3

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

Plus en détail

STATIQUE GRAPHIQUE ET STATIQUE ANALYTIQUE

STATIQUE GRAPHIQUE ET STATIQUE ANALYTIQUE ÉCOLE D'INGÉNIEURS DE FRIBOURG (E.I.F.) SECTION DE MÉCANIQUE G.R. Nicolet, revu en 2006 STATIQUE GRAPHIQUE ET STATIQUE ANALYTIQUE Eléments de calcul vectoriel Opérations avec les forces Equilibre du point

Plus en détail

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé CCP PSI - 00 Mathématiques : un corrigé Première partie. Définition d une structure euclidienne sur R n [X]... B est clairement symétrique et linéaire par rapport à sa seconde variable. De plus B(P, P

Plus en détail

Le produit semi-direct

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

Plus en détail

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

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

Développements limités. Notion de développement limité

Développements limités. Notion de développement limité MT12 - ch2 Page 1/8 Développements limités Dans tout ce chapitre, I désigne un intervalle de R non vide et non réduit à un point. I Notion de développement limité Dans tout ce paragraphe, a désigne un

Plus en détail

TOUT CE QU IL FAUT SAVOIR POUR LE BREVET

TOUT CE QU IL FAUT SAVOIR POUR LE BREVET TOUT E QU IL FUT SVOIR POUR LE REVET NUMERIQUE / FONTIONS eci n est qu un rappel de tout ce qu il faut savoir en maths pour le brevet. I- Opérations sur les nombres et les fractions : Les priorités par

Plus en détail

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient

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

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

ENS de Lyon TD 1 17-18 septembre 2012 Introduction aux probabilités. A partie finie de N

ENS de Lyon TD 1 17-18 septembre 2012 Introduction aux probabilités. A partie finie de N ENS de Lyon TD 7-8 septembre 0 Introduction aux probabilités Exercice Soit (u n ) n N une suite de nombres réels. On considère σ une bijection de N dans N, de sorte que (u σ(n) ) n N est un réordonnement

Plus en détail

Complément d information concernant la fiche de concordance

Complément d information concernant la fiche de concordance Sommaire SAMEDI 0 DÉCEMBRE 20 Vous trouverez dans ce dossier les documents correspondants à ce que nous allons travailler aujourd hui : La fiche de concordance pour le DAEU ; Page 2 Un rappel de cours

Plus en détail

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

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

Plus en détail

I. Ensemble de définition d'une fonction

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

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10 PCSI - 4/5 www.ericreynaud.fr Chapitre Points importants 3 Questions de cours 6 Eercices corrigés Plan du cours 4 Eercices types 7 Devoir maison 5 Eercices Chap Et s il ne fallait retenir que si points?

Plus en détail

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et

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

Programmation linéaire

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

Plus en détail

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

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

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

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

1S Modèles de rédaction Enoncés

1S Modèles de rédaction Enoncés Par l équipe des professeurs de 1S du lycée Parc de Vilgénis 1S Modèles de rédaction Enoncés Produit scalaire & Corrigés Exercice 1 : définition du produit scalaire Soit ABC un triangle tel que AB, AC

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

spé MP POLYCOPIÉ D EXERCICES 2015-2016

spé MP POLYCOPIÉ D EXERCICES 2015-2016 spé MP POLYCOPIÉ D EXERCICES 5-6 POLYNÔMES Soit n IN (a) Montrer qu il existe un polynôme P n tel que : θ IR : P n (cos θ) sin θ = sin(n + )θ On donnera une expression de P n (b) Calculer le degré, le

Plus en détail

Une forme générale de la conjecture abc

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

Plus en détail