CHAPITRE 5. Champs de vecteurs

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "CHAPITRE 5. Champs de vecteurs"

Transcription

1 CHAPITRE 5 Chmps de vecteurs Définition 5.1. Un chmp de vecteur est une ppliction F définie et continue sur un domine D( F ) de R 3 qui chque point (x, y, z) de R 3 ssocie une vecteur F (x, y, z) de R 3 : F : R 3 R 3 (x, y, z) F (x, y, z) = (F 1 (x, y, z), F 2 (x, y, z), F 3 (x, y, z)) Ainsi se donner un chmps de vecteur revient à ce donner trois fonctions continues sur un domine de R 3 à vleurs réelles. Figure 1. Exemples : F (x, y, z) = (1,, ), F (x, y, z) = (2x 2 y 2, 2y, z 2 x) 57

2 58 5. CHAMPS DE VECTEURS Exemple.3.3. (Chmps de vecteurs constnts) On considére une ppliction qui ssocie tout point un vecteur constnt F (x, y, z) = v = (v 1, v 2, v 3 ) Exemple.3.4. On considére le chmp F (x, y, z) = (2x 2 y 2, 2y, z 2 x).4. Lignes de chmp. Définition 5.2. Soit F un chmp de vecteur. Une ligne de chmp (ssociée à F ) est une courbe prmétrée ϕ : [, b] R 3 telle que pour tout t le vecteur tngent ϕ (t) est colinéire u vecteur F (ϕ(t)). Exemple.4.1. Les lignes de chmp du chmp de vecteur constnt F = (,, 1) sont les droites verticles. Les lignes de chmp du chmp F = (x, y, z) sont les droites pssnt pr l origine. 1. Chmps de grdients Une clsse très importnte de chmps de vecteurs est celle des chmps de grdients encore ppelées chmp de potentiel : Définition 5.3. Soit V : D(V ) R 3 R une fonction différentible définie sur un domine D(V ). Le chmp de grdient ssocié à V (on dit ussi le chmp ssocié u potentiel V ) est le chmp définit sur D(V ) pr F (x, y, z) = V (x, y, z) = ( V V V (x, y, z), (x, y, z), (x, y, z)). x y z En d utres termes les coordonnées du chmp sont F 1 (x, y, z) = V x (x, y, z), F 2(x, y, z) = V y (x, y, z), F 3(x, y, z) = V (x, y, z) z Pr exemple, un chmp de vecteur constnt F (x, y, z) = v = (v 1, v 2, v 3 ) est le chmp de grdient ssocié à l fonction (u potentiel) V (x, y, z) = v 1 x + v 2 y + v 3 z = v.(x, y, z). Notons qu un tel potentiel n est ps unique : pour tout constnt C V = (V + C) cr C =. Notons que réciproquement si V = lors V = Constnte : en effet, si V (x, y, z) x lors V (x, y, z) = V (1, y, z) ne dépend ps de x, de même V ne dépend ps de y ni de z... Ainsi si V 1 = V 2 lors V 1 (x, y, z) V 2 (x, y, z) = Constnte : deux potentiels ssociés un même chmp de potentiel différent pr une constnte.

3 1. CHAMPS DE GRADIENTS 59 Figure 2. Le chmp de grvittion F = m V (x, y, z), V = MG (x 2 +y 2 +z 2 ) 1/ Exemple : le chmp de grvittion. Un corps ponctuel de msse M loclisé à l origine (,, ) crée un potentiel grvittionel dont l vleur u point P = (x, y, z) vut MG V (x, y, z) = x2 + y 2 + z = MG 2 r, r := x 2 + y 2 + z 2 = (x, y, z). Un corps ponctuel de msse m, situé u point (x, y, z) subitr lors une force de grvittion dont le vecteur est donné pr vec F (x, y, z) = m V (x, y, z) x = mmg( (x 2 + y 2 + z 2 ), y 3/2 (x 2 + y 2 + z 2 ), z 3/2 (x 2 + y 2 + z 2 ) ) 3/2 = mmg r 2 u(x, y, z) x u(x, y, z) = ( (x 2 + y 2 + z 2 ), y 1/2 (x 2 + y 2 + z 2 ), z 1/2 (x 2 + y 2 + z 2 ) ) 1/2

4 6 5. CHAMPS DE VECTEURS le vecteur unitire (ie. de longueur u = 1) colinéire u vecteur G = 6, l constnte grvittionelle. Le OP = (x, y, z). et 1.2. Surfces de potentiel. Etnt donné un potentiel V (x, y, z) et F (x, y, z) = V (x, y, z) le chmp de potentiel ssocié, les surfces de niveu S V (C) = {(x, y, z) D(V ), f(x, y, z) = C} pour C une constnte fixée sont encore ppelées les surfces de potentiel du chmp F. Fisnt vrier l constnte C on voit que l espce est prtitionné en une fmilles continue de surfces de potentiel. Dns le chpitre précédent on rencontré le phénomène suivnt : Soit P = (x, y, z ) un point de D(V ) et V = V (x, y, z ) ; le point P pprtient évidemment à l surfce de potentiel S V (V ). On vu que V (x, y, z ) est orthogonl u pln tngent à S V (V ) en P, ce que l on peut résumer insi Proposition 5.1. En tout point P = (x, y, z ), le chmp de potentiel F = V est perpendiculire à l surfce de potentiel S V (V ) pssnt pr P. On églement le résultt suivnt concernnt les courbes prmétréées contenues dns les surfces de potentiel : Proposition 5.2. Soit f un potentiel et F = V le chmp de potentiel ssocié. Soit Cst une constnte et ϕ : [, b] R 3 une courbe prmétrée qui est contenue dns l surfce de potentiel S f (Cst) (ϕ([, b]) S f (Cst)) lors pour tout t dns [, b], le vecteur tngent ϕ (t) est perpendiculire à F (ϕ(t)). 2. Trvil d un chmp de vecteurs Dns cette section on veut définir l notion de trvil exercé pr un chmp (de force) F lors du déplcement d un corps le long d une courbe prmétrée ϕ : t [, b] ϕ(t) D( F ) R 3. Pour ce simplifier l vie on v supposer que deux point quelconques du domine de definition D( F ) peuvent être reliés pr une courbe : Définition 5.4. Un domine D R n est connexe pr rcs si et seulement si pour tous points A et B de D il existe u moins une courbe telle que ϕ : t [, b] ϕ(t) D R n ϕ() = A, ϕ(b) = B. Exemple R 3 est connexe pr rcs, R 3 R 2 (R 2 = {(x, y, ), x, y R} le pln horizontl) ne l est ps (si on veut relier (,, 1) (,, 1) pr une courbe continue l courbe doit croiser le pln horizontl).

5 2. TRAVAIL D UN CHAMP DE VECTEURS 61 Figure 3. Le chmp F = m V (x, y, z), V = MG (x 2 +y 2 +z 2 ) 1/2 et des surfces de potentiel ssociées. Pour éviter une telle sitution on supposer toujours que D( F ) est connexe pr rcs Cs d un chmp constnt et d un segment de droite. On commence pr le cs le plus simple du trvil effectué pr un chmp constnt F = (F 1, F 2, F 3 ) dns un déplcement ϕ le long du segment de droite [A, B] en llnt du point A u point B (ϕ() = A, ϕ(b) = B). Dns ce cs le trvil est définit pr T ( F, ϕ([, b])) = T ( F, AB) = F. AB = F 1 (x B x A ) + F 2 (y B y A ) + F 3 (z B z A ). Remrque 2.1. Le trvil insi définit ne dépend ps de l vitesse le long du segment [A, B] (pr exemple le trvil ne dépend ps de ou b ou b ) ; si on llit de B à A (ϕ() = B, ϕ(b) = A), le trvil obtenu serit l opposé T ( F, ϕ([b, ])) = T ( F, BA) = T ( F, AB).

6 62 5. CHAMPS DE VECTEURS Figure 4. Le chmp constnt F = (,, 1) ssocié u potentiel f(x, y, z) = z et les surfces de potentiel ssociées. Figure 5. f = x 2 + y 2 z 2, trois surfces de potentiel et le chmp de grdient ssocié

7 2. TRAVAIL D UN CHAMP DE VECTEURS 63 Figure 6. Trvil d un chmp constnt le long d un segment 2.2. Cs générl. Pour définir le trvil dns le cs générl (où le déplcement n est ps rectiligne et le chmp n est ps forcement constnt), on procéde comme pour l définition de l longueur d une courbe : pour n très grnd, on subdivise l intervlle de prcourt [, b] en n sous-intervlles de longueur h n = (b )/n vec [, b] = [t 1, t 2 ] [t 2, t 3 ] [t n, t n+1 ] t 1 =, t n+1 = b, t k = + (k 1)(b )/n. pour chque k = 1... n, on : si n est grnd, l courbe prmétrée ϕ([t k, t k+1 ]) restreinte l intervlle [t k, t k+1 ] est proche du segment rectiligne [ϕ(t k ), ϕ(t k+1 )], en effet pr l formle d pproximtion linéire (2.1), cette courbe est représentée pr h [, h n ] ϕ(t k + h) = ϕ(t k ) + hϕ (t k ) + h ε(h) lors qu un prmétrge du segment [ϕ(t k ), ϕ(t k+1 )] est donné pr et si h n h [, h n ] ϕ(t k ) + h. ϕ(t k+1) ϕ(t k ) h n ϕ(t k+1 ) ϕ(t k ) h n ϕ (t k ). De plus qund h [, h n ] et que n est grnd (donc h n est petit) F (ϕ(t k + h)) F (ϕ(t k )) et le trvil de F le long de l rc ϕ([t k, t k+1 ]) est proche de celui effectué pr le chmp constnt F (ϕ(t k )) le long du segment rectiligne [ϕ(t k ), ϕ(t k+1 )] T ( F, ϕ([t k, t k+1 ])) T ( F (ϕ(t k )), [ϕ(t k ), ϕ(t k+1 )]).

8 64 5. CHAMPS DE VECTEURS Figure 7. trvil d un chmp constnt le long d une courbe Le trvil le long de l courbe ϕ([, b]) étnt l somme des trvux le long des souscourbes ϕ([t k, t k+1 ]) on obtient que le trvil totl est bien pproximé pr l somme n T ( F n b (ϕ(t k )), [ϕ(t k ), ϕ(t k+1 )]) = F n (ϕ(t k )).ϕ (t k ) k=1 k=1 On reconnit à nouveu une somme de Riemnn convergente n b F n (ϕ( + (k 1) b n )).ϕ ( + (k 1) b n ) Ceci justifie l k=1 F (ϕ(t)).ϕ (t)dt. Définition 5.5. Le trvil d un chmp de vecteur F le long d une courbe prmétrée ϕ : [, b] R 3 est donné pr l formule T ( F, ϕ([, b])) = F (ϕ(t)).ϕ (t)dt Exemple : segment de droite dns un chmp constnt. Soit F = (F 1, F 2, F 3 ) un chmp constnt. Considérons le cs d un segment de droite : On et donc ϕ(t) = ((1 t)x A + tx B, (1 t)y A + ty B, (1 t)z A + tz B ). ϕ (t) = (x B x A, y B y A, z B z A ) = AB T ( F, ϕ([, 1])) = On retrouve donc le résultt ttendu. 1 F. ABdt = F. AB.

9 2. TRAVAIL D UN CHAMP DE VECTEURS 65 Figure 8. Trvil d un chmp constnt sur un cercle Exemple : cercle. ϕ(t) = (x + R cos(t), y + R sin(t), z ) et ϕ (t) = ( R sin(t), R cos(t), ). Ainsi si F = (F 1, F 2, F 3 ) est un chmp constnt, on obtient T ( F, ϕ([, 2π])) = 2π F 1.( R(sin(t)) + F 2.R cos(t) + F 3.dt =. Supposons x = y = et F (x, y, z) = (x 2 + y 2 + z 2 ) 1/2 = r 2 (x/r, y/r, z/r), on en posnt R = R 2 + z 2 et on obtient F (ϕ(t)) = R 2 (R cos(t)/r, R sin(t)/r, z /R ) T ( F, ϕ([, 2π])) = R 2 R 3. 2π considérons mintennt le chmp F = (x, y, z). T ( F, ϕ([, 2π])) = 2π ( cos(t) sin(t)) + sin(t) cos(t) + dt =. (x + R cos(t)).( R(sin(t)) + (x + R sin(t)).r cos(t)dt =. On verr plus loin que ces nnultions ne sont ps des ccidents Propriétées du trvil.

10 66 5. CHAMPS DE VECTEURS Additivité pr juxtposition. Soit ϕ 1 : t [, b] (x 1 (t), y 1 (t), z 1 (t)) et ϕ 2 : t [b, c] (x 2 (t), y 2 (t), z 2 (t)) deux courbes prmétrées telles que ϕ 2 (b) = ϕ 1 (b) ; on forme une nouvelle courbe ϕ 3 : [, c] R 3 en posnt ϕ 3 (t) = ϕ 1 (t) si t b et ϕ 3 (t) = ϕ 2 (t) si b t c. On lors T ( F, ϕ 3 ([, c])) = T ( F, ϕ 3 ([, b])) + T ( F, ϕ 3 ([b, c])) = T ( F, ϕ 1 ([, b])) + T ( F, ϕ 2 ([b, c])). En effet c F (ϕ 3 (t)).ϕ 3(t)dt = = F (ϕ 3 (t)).ϕ 3(t)dt + F (ϕ 1 (t)).ϕ 1(t)dt Invrince pr chngement de prmètre. Soit ϕ : [, b] R 3 c b c b F (ϕ 3 (t)).ϕ 3(t)dt F (ϕ 2 (t)).ϕ 2(t)dt une courbe prmétrée et sur u : [, b ] [, b] un chngement de prmètre (u est dérivble strictement croissnte et u( ) =, u(b ) = b), on obtient donc une nouvelle courbe prmétrée ϕ 2 : s [, b ] ϕ(u(s)) R 3. Proposition 5.3. On T ( F, ϕ 2 ([, b ])) = T ( F, ϕ([, b])). utrement dit le trvil ne dépend ps du choix du prmètre. Preuve: T ( F, ϕ 2 ([, b ])) = vec (dérivée des fonctions composées) Ainsi pr chngement de vrible on F (ϕ2 (s)).ϕ 2(s)ds ϕ 2 (s) = ϕ(u(s)), ϕ 2(s) = u (s)ϕ (u(s)). t = u(s), dt = u (s)ds, = u( ), b = u(b ) F (ϕ2 (s)).ϕ 2(s)ds = F (ϕ(t)).ϕ (t)dt = T ( F, ϕ([, b])).

11 2. TRAVAIL D UN CHAMP DE VECTEURS Inversion du temps. Soit ϕ : t [, b] (x(t), y(t), z(t)) une courbe prmétrée relint A = ϕ() à B = ϕ(b). Posons lors ϕ 2 : s [, b] (x(b s + ), y(b s + ), z(b s + )); qund s vrie entre et b, b s + est une fonction décroissnte vrint entre b et ; on obtient donc une nouvelle courbe prmétrée ϕ 2 ([, b]) prcournt l même courbe géométrique mis en llnt de B à A : on peut noter cette nouvelle courbe ϕ([b, ]). On lors T ( F, ϕ([b, ])) = T ( F, ϕ 2 ([, b])) = T ( F, ϕ([, b])). En effet, ϕ 2(s) = ϕ (b s + ) et donc F (ϕ 2 (s)).ϕ 2(s)ds = F (ϕ(b s + )).ϕ (b s + )ds = F (ϕ(t)).ϕ (t)dt = F (ϕ(t)).ϕ (t)dt b où on fit le chngement de vrible t = b s + dt = ds. Ainsi le trvil s inverse lorsqu on prcours le chemin en sens inverse Nottion intrinsèque du trvil. Compte-tenu de l invrince du trvil effectué pr un chmp sous un chngement de prmétrge, on utiliser l nottion suivnte pour le trvil d un chmp le long d une courbe géométrique C prcourue dns un sens donné : si C = ϕ([, b]), on écrir T ( F, ϕ([, b])) := F.dϕ. Ainsi si on désigne pr C l même courbe prcourue en sens inverse ( C = ϕ([b, ])), on ur F.dϕ = F.dϕ C C Circultion d un chmp de vecteur. Si l courbe prmétrée ϕ vérifie A = ϕ() = ϕ(b) = B l courbe géométrique C est fermée : le trvil d un chmp le long d une telle courbe est ppelé circultion du chmp F le long de C et est noté F.dϕ. C C

12 68 5. CHAMPS DE VECTEURS Figure 9. circultion d un chmp constnt le long d un cercle. 3. Chmps conservtifs On vu précédemment que le trvil d un chmp le long d une courbe ne dépend ps du prmétrge de l courbe ; en revnche il dépend en générl de l courbe géométrique ssociée. On peut insi dire que : le trvil dépend du chemin suivi, mis ps de l mnière dont le chemin est suivi. Définition 5.6. On dir qu un chmps F est conservtif, si son trvil le long d une courbe ϕ([, b]) dns D( F ) ne dépend que des extrémités de l courbe A = ϕ() et B = ϕ(b) mis ps de l courbe elle-même ; ie. si le trvil reste le même pour toute courbe de D( F ) rélint A à B. Autrement dit un chmp de vecteurs est conservtif si le trvil effectué ne dépend que du point de déprt et du point d rrivée. Nottion. Si un chmp F est conservtif, on noter le trvil de F le long de tout chemin relint A à B pr AB On lors l reltion de juxtposition F.dϕ = T ( F, AB). Proposition 5.4. Soit F : D( F ) R 3 R 3 un chmp conservtif et A, B, C D( F ). On T ( F, AC) = T ( F, AB) + T ( F, BC).

13 3. CHAMPS CONSERVATIFS Exemple : Un chmp constnt F = (F 1, F 2, F 3 ) est conservtif. En effet soit A, B deux point et ϕ : [, b] R 3 tel que écrivons ϕ(t) = (x(t), y(t), z(t)). T ( F, ϕ([, b])) = ϕ() = A = (x A, y A, z A ), ϕ(b) = B = (x B, y B, z B ); F 1 x (t) + F 2 y (t) + F 3 z (t)dt = F 1 (x(b) x()) + F 2 (y(b) y()) + F 3 (z(b) z()) = F 1 (x B x A ) + F 2 (y B y A ) + F 3 (z B z A ) = F. AB. On retrouve insi l vleur du trvil le long du segment rectiligne AB Exemple : Le chmp F (x, y, z) = (y 2, xz, 1) n est ps conservtif. Considérons les courbes de [, 1] R 3 ϕ 1 (t) = (t, t, t), ϕ 2 (t) = (t, t 2, t 3 ) qui joignent les point A = (,, ) et B = (1, 1, 1) : on ϕ 1(t) = (1, 1, 1), ϕ 2 (t) = (1, 2t, 3t 2 ) T ( F, ϕ 1 ) = 1 1 t 2 + t 2 + 1dt = = 5 3. T ( F, ϕ 2 ) = t 4 + t 4.2t + 3t 2 dt = = On l crctéristion suivnte d un chmp conservtif Proposition 5.5. Un chmp F est conservtif si et seulement si, son trvil le long d une courbe fermée quelconque est nul : pour tout courbe C fermée F.dϕ =. C Preuve: Soit ϕ : [, b] R 3 une prmétristion de l courbe C. Notons ϕ() = ϕ(b) = A. Soit B = ϕ( +b ). L courbe C est réunion de deux courbes prmétrées 2 ϕ 1, ϕ 2 vec ϕ 1 : t [, + b 2 ] ϕ(t), ϕ 2 : t [ + b, b] ϕ(t) 2 qui relient A à B puis B à A respectivement. On T ( F, ϕ([, b])) = F (ϕ(t))ϕ (t)dt = +b 2 F (ϕ(t))ϕ (t)dt + +b 2 F (ϕ(t))ϕ (t)dt = T ( F, ϕ 1 ([, + b 2 ])) + T ( F, ϕ 2 ([ + b 2, b])). Mis l courbe ϕ 3 (t) = ϕ 2 (b t + +b ) relie A à B en suivnt l même courbe 2 géométrique que ϕ 2 et donc T ( F, ϕ 2 ([ + b 2, b])) = T ( F, ϕ 3 ([ + b 2, b])) = T ( F, ϕ 1 ([, + b 2 ]))

14 7 5. CHAMPS DE VECTEURS Figure 1. Les courbes ϕ 1 (t) = (t, t, t), ϕ 2 (t) = (t, t 2, t 3 ) cr le chmp est conservtif et ϕ 3 et ϕ 1 relient les mêmes points. Ainsi f.dϕ = T ( F, ϕ([, b])) = T ( F, ϕ 1 ([, + b C 2 ])) T ( F, ϕ 1 ([, + b 2 ])) =. On v mintennt crctériser les chmps de vecteurs conservtifs comme étnt les chmps de potentiels. Théorème 5.1. Soit un chmp de vecteur F. Alors F est conservtif si et seulement si F est un chmp de potentiel : ssi il existe une fonction V (x, y, z) différentible telle que F = V. Dns ce cs, pour toute courbe prmétrée ϕ à vleur dns D relint un point A à un point B on T ( F, AB) = f(ϕ(b)) f(ϕ()) = f(b) f(a). Preuve: Soit F = V un chmp de potentiel. Montrons que F est conservtif. Soient A, B D et ϕ : [, 1] D une courbe contenue dns D lint A à B (ϕ() = A, ϕ(1) = B). 1 1 F.dϕ = F (ϕ(t)).ϕ (t)dt = V (ϕ(t)).ϕ (t)dt. AB ϕ Soit ψ : t V (ϕ(t)); on vu précédemment (règle de dérivtion des fonctions composées) que et l intégrle précédente vut donc 1 V (ϕ(t)).ϕ (t)dt = 1 ψ (t) = V (ϕ(t)).ϕ (t) ψ (t)dt = ψ(1) ψ() = f(ϕ(1)) f(ϕ()) = f(b) f(a). Réciproquement, considérons un chmp conservtif F ; soit A = (x A, y A, z A ) D un point fixé du domine D. Pour tout point B = (x, y, z) de D posons V (B) = V (x, y, z) = T ( F, AB), le trvil étnt clculé en suivnt une courbe prmétrée quelconque relint A à B.

15 3. CHAMPS CONSERVATIFS 71 Remrque 3.1. Il est nturel de prendre V (B) de l forme T ( F, AB). En effet l rgument précédent montre que si F = V est un chmp de potentiel, lors On v montrer que Il s git de montrer que V (B) V (A) = T ( V, AB). F (x, y, z) = V (x, y, z). V V (x + h, y, z) V (x, y, z) (x, y, z) = lim = F 1 (x, y, z) x h h et que V y = F V 2, z = F 3. soit h R petit ; posons B = (x, y, z), B h = (x + h, y, z). On veut clculer Or, on et donc lim h T ( F, AB h ) T ( F, AB). h = T ( F, AA) = T ( F, AB) + T ( F, BB h ) + T ( F, B h A) = T ( F, AB) + T ( F, BB h ) T ( F, AB h ) T ( F, AB h ) T ( F, AB) = T ( F, BB h ) = 1 F (ϕ(t)).ϕ (t)dt h h h vec ϕ(t) = (x + t, y, z) l courbe prmétrée qui prcourt le segment [B, B h ] vitesse constnte : si h est ssez petit, on peut supposer qu un tel segment est entiérement contenu dns D. Ainsi, comme ϕ (t) = (1,, ), on 1 h h F (ϕ(t)).ϕ h(t)dt = 1 h h h F 1 (x + t, y, z)dt Soit G une primitive de l fonction (d une vrible réelle) g : t F 1 (x + t, y, z) lors l intégrle précédente vut et donc lim h 1 h T ( F, AB h ) T ( F, AB) h h g(t)dt = G(h) G() h = lim h G(h) G() h = G () = g() = F 1 (x, y, z).

16 72 5. CHAMPS DE VECTEURS On donc montré que V x (x, y, z) = F 1(x, y, z). Appliqunt le même risonnement pour V, V, on conclut que y z V (x, y, z) = (F 1 (x, y, z), F 2 (x, y, z), F 3 (x, y, z)) = F (x, y, z). insi l fonction V est une fonction définie sur le domne D dmettnt des dérivées prtielles ( V x = F 1, V y = F 2, V z = F 3) continues (cr F est continu) en tout point de D.

Correction de l épreuve CCP 2001 PSI Maths 2 PREMIÈRE PARTIE ) (

Correction de l épreuve CCP 2001 PSI Maths 2 PREMIÈRE PARTIE ) ( Correction de l épreuve CCP PSI Mths PREMIÈRE PARTIE I- Soit t u voisinge de, t Alors ϕt t s = ϕt ρt s ρs Pr hypothèse, l fonction ϕt ϕt est lorsque t, il en est donc de même de ρt s ρt s ρs cr ρ s est

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 Mthémtiques nnée 2009-2010 Chpitre 2 Le prolème de l unicité des solutions 1 Le prolème et quelques réponses : 1.1 Un exemple Montrer que l éqution différentielle :

Plus en détail

Théorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann

Théorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann Chpitre 11 Théorème de Poincré - Formule de Green-Riemnn Ce chpitre s inscrit dns l continuité du précédent. On vu à l proposition 1.16 que les formes différentielles sont bien plus grébles à mnipuler

Plus en détail

Synthèse de cours (Terminale S) Calcul intégral

Synthèse de cours (Terminale S) Calcul intégral Synthèse de cours (Terminle S) Clcul intégrl Intégrle d une onction continue positive sur un intervlle [;] Dns cette première prtie, on considère une onction continue positive sur un intervlle [ ; ] (

Plus en détail

Tout ce qu il faut savoir en math

Tout ce qu il faut savoir en math Tout ce qu il fut svoir en mth 1 Pourcentge Prendre un pourcentge t % d un quntité : t Clculer le pourcentge d une quntité pr rpport à une quntité b : Le coefficient multiplicteur CM pour une ugmenttion

Plus en détail

LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE. Unité d enseignement LCMA 4U11 ANALYSE 3. Françoise GEANDIER

LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE. Unité d enseignement LCMA 4U11 ANALYSE 3. Françoise GEANDIER LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE Unité d enseignement LCMA 4U ANALYSE 3 Frnçoise GEANDIER Université Henri Poincré Nncy I Déprtement de Mthémtiques . Tble des mtières I Séries numériques. Séries

Plus en détail

semestre 3 des Licences MISM annnée universitaire 2004-2005

semestre 3 des Licences MISM annnée universitaire 2004-2005 MATHÉMATIQUES 3 semestre 3 des Licences MISM nnnée universitire 24-25 Driss BOULARAS 2 Tble des mtières Rppels 5. Ensembles et opértions sur les ensembles.................. 5.. Prties d un ensemble.........................

Plus en détail

Université Paris-Dauphine DUMI2E. UFR Mathématiques de la décision. Notes de cours. Analyse 2. Filippo SANTAMBROGIO

Université Paris-Dauphine DUMI2E. UFR Mathématiques de la décision. Notes de cours. Analyse 2. Filippo SANTAMBROGIO Université Pris-Duphine DUMI2E UFR Mthémtiques de l décision Notes de cours Anlyse 2 Filippo SANTAMBROGIO Année 2008 2 Tble des mtières 1 Optimistion de fonctions continues et dérivbles 5 1.1 Continuité........................................

Plus en détail

COURS D ANALYSE. Licence d Informatique, première. Laurent Michel

COURS D ANALYSE. Licence d Informatique, première. Laurent Michel COURS D ANALYSE Licence d Informtique, première nnée Lurent Michel Printemps 2010 2 Tble des mtières 1 Éléments de logique 5 1.1 Fbriquer des énoncés........................ 5 1.1.1 Enoncés élémentires.....................

Plus en détail

Chapitre VI Contraintes holonomiques

Chapitre VI Contraintes holonomiques 55 Chpitre VI Contrintes holonomiques Les contrintes isopérimétriques vues u chpitre précéent ne sont qu un eemple prticulier e contrintes sur les fonctions y e notre espce e fonctions missibles. Dns ce

Plus en détail

Licence M.A.S.S. Cours d Analyse S4

Licence M.A.S.S. Cours d Analyse S4 Université Pris I, Pnthéon - Sorbonne Licence MASS Cours d Anlyse S4 Jen-Mrc Brdet (Université Pris 1, SAMM) UFR 27 et Equipe SAMM (Sttistique, Anlyse et Modélistion Multidisiplinire) Université Pnthéon-Sorbonne,

Plus en détail

Cours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions

Cours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions Université Clude Bernrd, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Snté 43, boulevrd 11 novembre 1918 Spécilité Mthémtiques 69622 Villeurbnne cedex, Frnce L. Pujo-Menjouet pujo@mth.univ-lyon1.fr Cours d

Plus en détail

ANALYSE NUMERIQUE NON-LINEAIRE

ANALYSE NUMERIQUE NON-LINEAIRE Université de Metz Licence de Mthémtiques - 3ème nnée 1er semestre ANALYSE NUMERIQUE NON-LINEAIRE pr Rlph Chill Lbortoire de Mthémtiques et Applictions de Metz Année 010/11 1 Tble des mtières Chpitre

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

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

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

Chapitre 1 : Fonctions analytiques - introduction

Chapitre 1 : Fonctions analytiques - introduction 2e semestre 2/ UE 4 U : Abrégé de cours Anlyse 3: fonctions nlytiques Les notes suivntes, disponibles à l dresse http://www.iecn.u-nncy.fr/ bertrm/, contiennent les définitions et les résultts principux

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

ANALYSE : FONCTIONS D UNE VARIABLE RÉELLE

ANALYSE : FONCTIONS D UNE VARIABLE RÉELLE Jen-Pierre Dedieu, Jen-Pierre Rymond ANALYSE : FONCTIONS D UNE VARIABLE RÉELLE Institut de Mthémtiques Université Pul Sbtier 31062 Toulouse cedex 09 jen-pierre.dedieu@mth.univ-toulouse.fr jen-pierre.rymond@mth.univ-toulouse.fr

Plus en détail

Magister en : Génie Mécanique

Magister en : Génie Mécanique الجمهورية الجزاي رية الديمقراطية الشعبية République Algérienne Démocrtique et Populire وزارة التعليم العالي و البحث العلمي Ministère de l enseignement supérieur et de l recherche scientifique Université

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

Séquence 8. Probabilité : lois à densité. Sommaire

Séquence 8. Probabilité : lois à densité. Sommaire Séquence 8 Proilité : lois à densité Sommire. Prérequis 2. Lois de proilité à densité sur un intervlle 3. Lois uniformes 4. Lois exponentielles 5. Synthèse de l séquence Dns cette séquence, on introduit

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

Conseils et astuces pour les structures de base de la Ligne D30

Conseils et astuces pour les structures de base de la Ligne D30 Conseils et stuces pour les structures de bse de l Ligne D30 Conseils et stuces pour l Ligne D30 Ligne D30 - l solution élégnte pour votre production. Rentbilité optimle et méliortion continue des séquences

Plus en détail

Intégrale et primitives

Intégrale et primitives Chpitre 5 Intégrle et primitives 5. Ojetif On herhe dns e hpitre à onstruire l opérteur réiproue de l opérteur de dérivtion. Les deux uestions suivntes sont lors nturelles. Question : Soit f une pplition

Plus en détail

Turbine hydraulique Girard simplifiée pour faibles et très faibles puissances

Turbine hydraulique Girard simplifiée pour faibles et très faibles puissances Turbine hydrulique Girrd simplifiée pour fibles et très fibles puissnces Prof. Ing. Zoltàn Hosszuréty, DrSc. Professeur à l'université technique de Kosice Les sites hydruliques disposnt de fibles débits

Plus en détail

Chapitre 11 : L inductance

Chapitre 11 : L inductance Chpitre : inductnce Exercices E. On donne A πr 4π 4 metn N 8 spires/m. () Selon l exemple., µ n A 4π 7 (8) 4π 4 (,5) 5 µh (b) À prtir de l éqution.4, on trouve ξ ξ 4 3 5 6 6,3 A/s E. On donne A πr,5π 4

Plus en détail

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque Universités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Analyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque 1 Fonctions intégrables Définition 1 Soit I R un intervalle et soit f : I R + une fonction

Plus en détail

Module 2 : Déterminant d une matrice

Module 2 : Déterminant d une matrice L Mth Stt Module les déterminnts M Module : Déterminnt d une mtrice Unité : Déterminnt d une mtrice x Soit une mtrice lignes et colonnes (,) c b d Pr définition, son déterminnt est le nombre réel noté

Plus en détail

F411 - Courbes Paramétrées, Polaires

F411 - Courbes Paramétrées, Polaires 1/43 Courbes Paramétrées Courbes polaires Longueur d un arc, Courbure F411 - Courbes Paramétrées, Polaires Michel Fournié michel.fournie@iut-tlse3.fr http://www.math.univ-toulouse.fr/ fournie/ Année 2012/2013

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

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

Dérivation : cours. Dérivation dans R

Dérivation : cours. Dérivation dans R TS Dérivation dans R Dans tout le capitre, f désigne une fonction définie sur un intervalle I de R (non vide et non réduit à un élément) et à valeurs dans R. Petits rappels de première Téorème-définition

Plus en détail

LITE-FLOOR. Dalles de sol et marches d escalier. Information technique

LITE-FLOOR. Dalles de sol et marches d escalier. Information technique LITE-FLOOR Dlles de sol et mrches d esclier Informtion technique Recommndtions pour le clcul et l pose de LITE-FLOOR Générlités Cette rochure reprend les règles de se à respecter pour grntir l rélistion

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

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

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

Plus en détail

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

Toyota Assurances Toujours la meilleure solution

Toyota Assurances Toujours la meilleure solution Toyot Assurnces Toujours l meilleure solution De quelle ssurnce vez-vous besoin? Vous roulez déjà en Toyot ou vous ttendez s livrison. Votre voiture est neuve ou d occsion. Vous vlez les kilomètres ou

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

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

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

Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables

Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables 6. 1 Fonctions différentiables de R 2 dans R. 6. 1. 1 Définition de la différentiabilité Nous introduisons la différentiabilité sous l angle des développements

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

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

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé Planche n o Fonctions de plusieurs variables Corrigé n o : f est définie sur R \ {, } Pour, f, = Quand tend vers, le couple, tend vers le couple, et f, tend vers Donc, si f a une limite réelle en, cette

Plus en détail

Calcul 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

Techniques d analyse de circuits

Techniques d analyse de circuits Chpitre 3 Tehniques d nlyse de iruits Ce hpitre présente différentes méthodes d nlyse de iruits. Ces méthodes permettent de simplifier l nlyse de iruits ontennt plusieurs éléments. Bien qu on peut résoudre

Plus en détail

Nombre dérivé et tangente

Nombre dérivé et tangente Nombre dérivé et tangente I) Interprétation graphique 1) Taux de variation d une fonction en un point. Soit une fonction définie sur un intervalle I contenant le nombre réel a, soit (C) sa courbe représentative

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

Partie 4 : La monnaie et l'inflation

Partie 4 : La monnaie et l'inflation Prtie 4 : L monnie et l'infltion Enseignnt A. Direr Licence 2, 1er semestre 2008-9 Université Pierre Mendès Frnce Cours de mcroéconomie suite 4.1 Introduction Nous vons vu dns l prtie introductive que

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

Développements limités, équivalents et calculs de limites

Développements limités, équivalents et calculs de limites Développements ités, équivalents et calculs de ites Eercice. Déterminer le développement ité en 0 à l ordre n des fonctions suivantes :. f() e (+) 3 n. g() sin() +ln(+) n 3 3. h() e sh() n 4. i() sin(

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

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

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

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

* 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

CNAM UE MVA 210 Ph. Durand Algèbre et analyse tensorielle Cours 4: Calcul dierentiel 2

CNAM UE MVA 210 Ph. Durand Algèbre et analyse tensorielle Cours 4: Calcul dierentiel 2 CNAM UE MVA 210 Ph. Duran Algèbre et analyse tensorielle Cours 4: Calcul ierentiel 2 Jeui 26 octobre 2006 1 Formes iérentielles e egrés 1 Dès l'introuction es bases u calcul iérentiel, nous avons mis en

Plus en détail

L'algèbre de BOOLE ou algèbre logique est l'algèbre définie pour des variables ne pouvant prendre que deux états.

L'algèbre de BOOLE ou algèbre logique est l'algèbre définie pour des variables ne pouvant prendre que deux états. ciences Industrielles ystèmes comintoires Ppnicol Roert Lycée Jcques Amyot I - YTEME COMBINATOIRE A. Algère de Boole. Vriles logiques: Un signl réel est une grndeur physique en générl continue, on ssocie

Plus en détail

CHAPITRE 10. Jacobien, changement de coordonnées.

CHAPITRE 10. Jacobien, changement de coordonnées. CHAPITRE 10 Jacobien, changement de coordonnées ans ce chapitre, nous allons premièrement rappeler la définition du déterminant d une matrice Nous nous limiterons au cas des matrices d ordre 2 2et3 3,

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

Le canal étroit du crédit : une analyse critique des fondements théoriques

Le canal étroit du crédit : une analyse critique des fondements théoriques Le cnl étroit du crédit : une nlyse critique des fondements théoriques Rfl Kierzenkowski 1 CREFED Université Pris Duphine Alloctire de Recherche Avril 2001 version provisoire Résumé A l suite des trvux

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

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

6 Equations du première ordre

6 Equations du première ordre 6 Equations u première orre 6.1 Equations linéaires Consiérons l équation a k (x) k u = b(x), (6.1) où a 1,...,a n,b sont es fonctions continûment ifférentiables sur R. Soit D un ouvert e R et u : D R

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

Influence du milieu d étude sur l activité (suite) Inhibition et activation

Influence du milieu d étude sur l activité (suite) Inhibition et activation Influence du milieu d étude sur l ctivité (suite) Inhibition et ctivtion Influence de l tempérture Influence du ph 1 Influence de l tempérture Si on chuffe une préprtion enzymtique, l ctivité ugmente jusqu

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

LANGAGES - GRAMMAIRES - AUTOMATES

LANGAGES - GRAMMAIRES - AUTOMATES LANGAGES - GRAMMAIRES - AUTOMATES Mrie-Pule Muller Version du 14 juillet 2005 Ce cours présente et met en oeuvre quelques méthodes mthémtiques pour l informtique théorique. Ces notions de bse pourront

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

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

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

3- Les taux d'intérêt

3- Les taux d'intérêt 3- Les tux d'intérêt Mishkin (2007), Monnie, Bnque et mrchés finnciers, Person Eduction, ch. 4 et 6 Vernimmen (2005), Finnce d'entreprise, Dlloz, ch. 20 à 22 1- Mesurer les tux d'intérêt comprer les différents

Plus en détail

VIBRATIONS COUPLEES AVEC LE VENT

VIBRATIONS COUPLEES AVEC LE VENT VIBRATIONS OPLEES AVE LE VENT Pscl Hémon Lbortoire d Hydrodynmique, LdHyX Ecole Polytechnique, Pliseu Octobre 00 Vibrtions couplées vec le vent Si vous pense que j i révélé des secrets, je m en ecuse.

Plus en détail

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Avertissement! Dans tout ce chapître, I désigne un intervalle de IR. 4.1 Fonctions convexes d une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie

Plus en détail

AUTOUR D UN MÉMOIRE INÉDIT : LA CONTRIBUTION D HERMITE AU DÉVELOPPEMENT DE LA THÉORIE DES FONCTIONS ELLIPTIQUES. Bruno BELHOSTE (*)

AUTOUR D UN MÉMOIRE INÉDIT : LA CONTRIBUTION D HERMITE AU DÉVELOPPEMENT DE LA THÉORIE DES FONCTIONS ELLIPTIQUES. Bruno BELHOSTE (*) Revue d histoire des mthémtiques, 2 (1996), p. 1 66. AUTOUR D UN MÉMOIRE INÉDIT : LA CONTRIBUTION D HERMITE AU DÉVELOPPEMENT DE LA THÉORIE DES FONCTIONS ELLIPTIQUES Bruno BELHOSTE (*) RÉSUMÉ. Dns cet rticle,

Plus en détail

Chafa Azzedine - Faculté de Physique U.S.T.H.B 1

Chafa Azzedine - Faculté de Physique U.S.T.H.B 1 Chafa Azzedine - Faculté de Physique U.S.T.H.B 1 Définition: La cinématique est une branche de la mécanique qui étudie les mouements des corps dans l espace en fonction du temps indépendamment des causes

Plus en détail

RO04/TI07 - Optimisation non-linéaire

RO04/TI07 - Optimisation non-linéaire RO04/TI07 - Optimisation non-linéaire Stéphane Mottelet Université de Technologie de Compiègne Printemps 2003 I Motivations et notions fondamentales 4 I1 Motivations 5 I2 Formes quadratiques 13 I3 Rappels

Plus en détail

STI2D Logique binaire SIN. L' Algèbre de BOOLE

STI2D Logique binaire SIN. L' Algèbre de BOOLE L' Algère de BOOLE L'lgère de Boole est l prtie des mthémtiques, de l logique et de l'électronique qui s'intéresse ux opértions et ux fonctions sur les vriles logiques. Le nom provient de George Boole.

Plus en détail

- Phénoméne aérospatial non identifié ( 0.V.N.I )

- Phénoméne aérospatial non identifié ( 0.V.N.I ) ENQUETE PRELIMINAIRE ANALYSE ET REFEREWCES : Phénoméne érosptil non identifié ( 0VNI ) B8E 25400 DEF/GEND/OE/DOlRENS du 28/9/1992 Nous soussigné : M D L chef J S, OPJ djoint u commndnt de l brigde en résidence

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

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

Thèse Présentée Pour obtenir le diplôme de doctorat en sciences En génie civil Option : structure

Thèse Présentée Pour obtenir le diplôme de doctorat en sciences En génie civil Option : structure République Algérienne Démocrtique et Populire Ministère de l enseignement supérieur et de l recherche scientifique Université Mentouri de Constntine Fculté des sciences et sciences de l ingénieur Déprtement

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

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

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 1 Régime transitoire dans les systèmes physiques

Chapitre 1 Régime transitoire dans les systèmes physiques Chapitre 1 Régime transitoire dans les systèmes physiques Savoir-faire théoriques (T) : Écrire l équation différentielle associée à un système physique ; Faire apparaître la constante de temps ; Tracer

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

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

* 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

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

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

CONJUGUÉ D'UN POINT PAR RAPPORT À UN TRIANGLE

CONJUGUÉ D'UN POINT PAR RAPPORT À UN TRIANGLE CONJUGUÉ D'UN POINT PAR RAPPORT À UN TRIANGLE Jean Luc Bovet, Auvernier L'article de Monsieur Jean Piquerez (Bulletin de la SSPMP No 86), consacré aux symédianes me paraît appeler une généralisation. En

Plus en détail

Tests d indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA

Tests d indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA Tests d indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA Soutenance de doctorat, sous la direction de Pr. Bilodeau, M. et Pr. Ducharme, G. Université de Montréal et Université

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

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

La fonction exponentielle

La fonction exponentielle DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 novembre 204 à :07 La fonction exponentielle Table des matières La fonction exponentielle 2. Définition et théorèmes.......................... 2.2 Approche graphique de la fonction

Plus en détail

1 Définition et premières propriétés des congruences

1 Définition et premières propriétés des congruences Université Paris 13, Institut Galilée Département de Mathématiques Licence 2ème année Informatique 2013-2014 Cours de Mathématiques pour l Informatique Des nombres aux structures Sylviane R. Schwer Leçon

Plus en détail