MATHEMATIQUES Option Economique

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "MATHEMATIQUES Option Economique"

Transcription

1 Concours EDHEC 9 Classes Préparatoires MATHEMATIQUES Option Economique La présentation, la lisibilité, l'orthographe, la qualité de la rédaction, la clarté et la précision des raisonnements entreront pour une part importante dans l'appréciation des copies. Les candidats sont invités à encadrer, dans la mesure du possible, les résultats de leurs calculs. Ils ne doivent faire usage d'aucun document ; seule l'utilisation d'une règle graduée est autorisée. L'utilisation de toute calculatrice et de tout matériel électronique est interdite. Exercice Dans cet exercice, on considère la fonction f définie comme suit : x f () =, et pour tout x non nul de ], [, f (x) = ( x)ln( x) ) Montrer que f est continue sur ], [. ) a) Déterminer le développement limité de ln ( x) à l ordre lorsque x est au voisinage de. b) En déduire que f est dérivable en, puis vérifier que f () =. 3) a) Montrer que f est dérivable sur ], [ et sur ], [, puis calculer f (x) pour tout réel x élément de ], [ ], [. b) Déterminer le signe de la quantité ln( x) + x, lorsque x appartient à ], [, puis en déduire les variations de f. c) Déterminer les limites de f aux bornes de son domaine de définition, puis dresser son tableau de variation. 4) a) Établir que, pour tout n de IN *, il existe un seul réel de [, [, noté u n, tel que f (u n ) = n et donner la valeur de u. b) Montrer que la suite (u n ) converge et que lim u n =. n + Exercice Dans cet exercice, p désigne un réel de ], [ et on note q = p. On considère deux variables aléatoires X et Y définies sur le même espace probabilisé ( Ω, A, P ), indépendantes et suivant toutes deux la même loi géométrique de paramètre p.

2 ) On pose Z = Inf (X, Y) et on admet que Z est une variable aléatoire, elle aussi définie sur l espace probabilisé ( Ω, A, P ). On rappelle que, pour tout entier naturel k, on a l égalité : (Z > k) = (X > k) (Y > k). a) Pour tout entier naturel k, calculer P(Z > k). b) Établir que, pour tout entier naturel k supérieur ou égal à, on a : P(Z = k) = P(Z > k ) P(Z > k). c) En déduire que Z suit la loi géométrique de paramètre ( q ). ) On définit la variable aléatoire T de la façon suivante : X (ω) Pour tout ω de Ω tel que X(ω) est un entier naturel pair, on pose T(ω) =, et, pour tout ω de Ω + X ( ω) tel que X(ω) est un entier naturel impair, on pose T(ω) =. On admet que T est une variable aléatoire, elle aussi définie sur ( Ω, A, P ). a) Montrer que T prend des valeurs entières non nulles. b) Réciproquement, justifier que tout entier naturel k non nul est élément de T (Ω) et en déduire que T (Ω) = IN*. c) Exprimer l événement (T = k) en fonction de certains des événements (X = i) puis montrer que T suit la même loi que Z. 3) On rappelle que la fonction random renvoie de façon uniforme un réel aléatoire élément de [, [. Compléter le programme suivant pour que, d une part, il simule les lancers d une pièce donnant pile avec la probabilité p et calcule la valeur prise par la variable aléatoire X égale au rang du premier pile obtenu lors de ces lancers (X suit bien la loi géométrique de paramètre p), et pour que, d autre part, il calcule et affiche la valeur prise par T, la variable aléatoire T ayant été définie dans la deuxième question. Program edhec9 ; Var x, t, lancer : integer ; Begin Randomize ; x : = ; Repeat lancer : = random ; x : = ; until (lancer < = p) ; If (x mod = ) then else ; Writeln(t) ; End. Exercice 3 Dans tout l exercice, λ désigne un réel strictement positif. ) On considère la fonction h définie sur IR par : λx λ x e si x h (x) =. si x < a) En se référant éventuellement à une loi exponentielle, montrer la convergence de l intégrale h ( x) dx puis donner sa valeur. + b) Montrer que h peut être considérée comme la densité d une variable aléatoire X. c) Montrer la convergence de l intégrale x h( x) dx puis donner sa valeur. En déduire que X possède une espérance et la déterminer. +

3 ) Dans cette question, on considère une variable aléatoire Y de densité f, nulle sur ], [, continue sur [, + [ et strictement positive sur [, + [. On note alors F la fonction de répartition de Y. Justifier que, pour tout réel x, on a : F(x) >. On définit alors la fonction g par : g(x) = f ( x)ln( F( x)) si x < si x. 3) a) Montrer que g est positive sur IR. b) Montrer que g est continue sur ], [ et sur [, + [. c) En remarquant que, si l on pose u (x) = f (x), on peut choisir u(x) = F(x), montrer grâce à une intégration par parties, que g ( x) dx est une intégrale convergente et que g ( x) dx =. + d) Établir que g peut être considérée comme la densité d une variable aléatoire Z. e) Étude d un cas particulier. Vérifier qu une variable aléatoire Y suivant la loi exponentielle de paramètre λ (avec λ > ) vérifie les conditions imposées dans la deuxième question. Montrer alors que Z suit la même loi que X. Problème Les parties et sont indépendantes. Partie On note e, e et e les fonctions définies par : t IR, e (t) =, e (t) = t et e (t) = t. On rappelle que la famille (e, e, e ) est une base de l espace vectoriel E constitué des fonctions polynomiales de degré inférieur ou égal à. On considère l application f qui, à tout élément P de E, associe f (P) = P 5P + P, où P et P désignent respectivement les dérivées première et seconde de P. ) Montrer que f est un endomorphisme de E. ) Écrire la matrice A de f relativement à la base (e, e, e ). 3) a) Établir que f est un automorphisme de E. En déduire Ker f. b) Écrire la matrice de f relativement à la base (e, e, e ). 4) a) Déterminer la seule valeur propre λ de f. L endomorphisme f est-il diagonalisable? b) Préciser le sous-espace propre associé à la valeur propre λ. Partie On note F l espace vectoriel des fonctions de classe C sur IR et Id l endomorphisme identité de F. On considère l application g qui, à toute fonction u de F, associe g(u) = u 5 u + u, où u et u désignent respectivement les dérivées première et seconde de u. ) Montrer que g est un endomorphisme de F. ) Dans cette question, on se propose de déterminer Ker (g Id). On considère donc une fonction u élément de Ker (g Id). a) Montrer que la fonction j, définie pour tout réel x par j (x) = u (x) e 5x, est constante. b) En déduire que Ker (g Id) = vect(u, u ), où u est la fonction constante égale à et u la fonction définie pour tout réel x par u (x) = e 5x. +

4 On se propose, dans les trois questions suivantes de déterminer Ker g. On considère donc une fonction u élément de Ker g. 3) On pose v = u u. a) Montrer que v = 3 v. b) En déduire que la fonction h, définie pour tout réel x par h(x) = v(x) e 3x, est constante. c) Conclure qu il existe un réel α tel que : x IR, v(x) = α e 3x. 4) On pose w = u 3 u. a) Montrer que w = w. b) En déduire que la fonction k, définie pour tout réel x par k(x) = w(x) e x, est constante. c) Conclure qu il existe un réel β tel que : x IR, w(x) = β e x. 5) a) Montrer, en utilisant les deux questions précédentes, que Ker g = vect(u 3, u 4 ), où les fonctions u 3 et u 4 sont définies pour tout réel x par u 3 (x) = e 3x et u 4 (x) = e x. b) Montrer enfin que dim Ker g =.

5 EDHEC : projet Option ES Corrigé EDHEC 9 Exercice... ) Comme x <, on a x >, ce qui garantit que ln( x) existe. De plus, sur ], [ et sur ], [, on a : ( x) ln( x). Dès lors, la fonction f est continue sur ], [ et sur ], [ en tant que quotient à dénominateur non nul de fonctions continues sur ces intervalles. Il reste à étudier la continuité de f en. x Pour tout x non nul de ], [, on a f (x) = et on sait que ( x)ln( x) ln( + u) ln( x) lim =. On en déduit, en posant u = x, que lim =, d où en u u x x x inversant : lim x ln( x ) =. Comme lim ( x) =, on obtient finalement : lim f (x) =, ce qui est bien la x x valeur de f () proposée par l énoncé. La fonction f est bien continue en. Conclusion : f est continue sur ], [. u ) a) Ici aussi, le cours assure que ln ( + u) = u + o(u ). On peut remplacer u par x qui tend vers lorsque x tend vers, et on trouve : x ln ( x) = x + o(x ). b) Pour vérifier que f est dérivable en, on cherche la limite de lorsque x tend vers. f ( x) f () x

6 Corrigé x f ( x) f () ( x)ln( x) x ( x) ln( x) Ici, on a : = =. x x x( x) ln( x) En remplaçant ln ( x) par son développement limité au numérateur, on trouve : x x x ( x)( x + o( x )) x + + o( x ) f ( x) f () = =. x x( x) ln( x) x( x) ln( x) En simplifiant, on obtient : f ( x) f () x = x + o( x ) x( x) ln( x) x Lorsque x tend vers, le numérateur est équivalent à équivalent à x ( x) = x. On en conclut que : f ( x) f () x f ( x) f () x et le dénominateur est ~. tend donc vers lorsque x tend vers, ce qui prouve que : f est dérivable en et f () =. 3) a) La fonction f est dérivable sur ], [ et sur ], [ en tant que quotient à dénominateur non nul de fonctions dérivables sur ces intervalles et on a : ( x) ln( x) + x( ln( x) ) f (x) =. En regroupant les logarithmes, on ( x) (ln( x)) obtient : ln( x) + x x ], [ ], [, f (x) =. ( x) (ln( x)) b) Posons g(x) = ln ( x) + x. La fonction g est dérivable sur ], [ et on a : x g (x) = + =. x x Sur ], [, x est strictement positif donc g (x) est du signe de x. La fonction g est donc croissante sur ], ] et décroissante sur [, [. Comme g() =, on en déduit que g a pour maximum en, ce qui montre que la fonction g est négative. x ], [, ln ( x) + x.

7 g( x) Comme f (x) =, alors f (x) est du signe contraire de g(x) sur ( x) (ln( x)) ], [ et sur ], [, ceci prouve que f (x) est strictement positif (puisque g ne s annule qu en ). En se souvenant que f () >, on a finalement : x ], [, f (x) >. f est strictement croissante sur ], [. x c) On a f (x) =, donc, au voisinage de, f (x) ~ ( x)ln( x) Comme lim ln( x) = +, ceci montre que : x. ln( x) Par ailleurs, on sait que < x > u lim f (x) =. x lim u ln(u) = donc, en posant u = x, on trouve : lim ( x) ln( x) =. Comme lim ( x) =, on obtient finalement : < x lim f (x) = +. < x On a le tableau de variation suivant : x f (x) + ½ + + f 4) a) La fonction f est continue sur ], [ et strictement croissante, c est donc une bijection de ], [ vers ], + [. Ainsi, si n est un entier naturel non nul, donc élément de ], + [, l équation f (x) = n possède une seule solution, notée u n, élément de ], [. De plus, f () = et f (u n ) = n donc f () f (u n ) et, par croissance de f, on conclut que u n. Ceci prouve que, pour tout entier naturel n non nul, il existe un unique réel u n de [, [ tel que : f (u n ) = n. Par définition, on a f (u ) = et comme f () =, on conclut par unicité de u, que u =.

8 Corrigé b) On a f (u n+ ) = n + et f (u n ) = n donc f (u n+ ) > f (u n ). Par croissance de f, on conclut que : u n+ > u n. Ainsi, la suite (u n ) est croissante et, comme elle est majorée par, elle est convergente. On sait que lim f (x) = +, on a donc lim f (x) = et, en particulier, lim f (n) < x + n + x =. Comme u n = f (n), on en déduit donc : lim u n =. n + Exercice... ) a) L énoncé rappelle que : k IN, (Z > k) = (X > k) (Y > k) et, comme les variables X et Y sont indépendantes, on en déduit : k IN, P(Z > k) = P(X > k) P(Y > k). De plus, les variables aléatoires X et Y suivent toutes deux la loi géométrique de i paramètre p donc : P(X > k) = P(Y > k) = + q p. = + En posant j = i k, on obtient : P(X > k) = P(Y > k) = + q p = q k p + q, j = j = d où : P(X > k) = P(Y > k) = q k p = q k. q On pouvait obtenir plus rapidement ce résultat en modélisant la loi de X par un temps d attente du premier succès lors d épreuves indépendantes où la probabilité d obtenir le succès est égale à p. Dès lors, l événement (X > k) signifie que l on n obtient que des échecs pendant les k premières épreuves, ce qui donne le résultat par indépendance). On conclut alors : k IN *, P(Z > k) = q k. b) Par définition de, on a : k IN *, (Z k) = (Z > k) (Z = k). Les événements (Z > k) et (Z = k) étant incompatibles, on en déduit : k IN *, P(Z k) = P(Z > k) + P(Z = k). Comme Z est à valeurs entières, on a de plus : (Z k) = (Z > k ) et on peut alors écrire : k IN *, P(Z > k ) = P(Z > k) + P(Z = k). En conclusion, on a bien : k IN *, P(Z = k) = P(Z > k ) P(Z > k). c) En remplaçant P(Z > k) par q k et P(Z > k ) par q k, on a : k IN *, P(Z = k ) = q k q k = q k ( q ) = (q ) k ( q ). i k j + k j

9 On reconnaît que : Z suit la loi géométrique de paramètre ( q ). ) a) Soit X prend des valeurs paires, dans ce cas, elles sont supérieures ou égales à, et X prend ses valeurs dans IN *. Soit X prend des valeurs impaires, dans ce cas X + prend des valeurs + X paires supérieures ou égales à, et prend ses valeurs dans IN *. En conclusion : T( Ω ) IN *. b) Soit k un entier naturel non nul. T peut en effet prendre la valeur k : Soit lorsque X prend la valeur k, qui est paire et élément de X(Ω ) : dans ce cas, comme T = X, T prend bien la valeur k. Soit lorsque X prend la valeur k, qui est impaire et élément de X(Ω ) : dans + X ce cas, comme T =, T prend bien, ici aussi, la valeur k. On a donc : T( Ω ) = IN *. c) D après l étude ci-dessus, on peut écrire tout de suite : k IN *, (T = k) = (X = k) (X = k ). On connaît la loi de X donc on peut remplacer pour obtenir : k IN *, P(T = k) = q k p + q k p = q k p (q + ). Comme p (q + ) = ( q) ( + q) = q, on trouve : k IN *, P(T = k) = q k ( q ). Ceci montre effectivement que : T suit la même loi que Z. 3) L instruction lancer : = random ; simule le lancer de la pièce pour lequel (lancer < = p) simule l apparition d un pile, ce qui est exactement la définition de la variable aléatoire X. Le test (x mod = ) signifie que le reste de X dans la division par est nul, c està-dire que X est paire. On peut donc compléter ainsi le programme : Program edhec9 ; Var x, t, lancer : integer ;

10 Corrigé Begin Randomize ; x : = ; Repeat lancer : = random ; x : = x + ; until (lancer < = p) ; If (x mod = ) then t : = x div else t : = ( + x) div ; Writeln(t) ; End. Remarque : il y avait plus simple en évitant de déclarer la variable x. Program edhec_9 ; Var t, lancer : integer ; Begin Randomize ; t : = ; Repeat lancer : = random ; t : = t + ; until (lancer < = p) If (x mod = ) then t : = t div else t : = ( + t) div ; Writeln(t) ; End. Exercice 3... ) a) La fonction qui est nulle sur ], [ et qui, à tout x positif associe λ e λx est la densité d une variable aléatoire T suivant la loi exponentielle de paramètre λ. Par conséquent, Comme h (x) = x + λ λ x e λ x e dx converge car c est l espérance de T (qui vaut ). λ λx en multipliant par λ, on obtient :, on en conclut que + h ( x) dx converge également et, + h ( x) dx =. b) La fonction h est nulle sur ], [ et h (x) est un produit de réels tous positifs sur IR +, puisque λ >, x et e λx >. Par conséquent, h est positive sur IR. La fonction h est nulle sur ], [, elle est donc continue sur cet intervalle. De plus, h est un produit de fonctions continues sur IR +, elle est donc continue sur IR +. Par conséquent, h est continue sur IR, sauf peut-être en. Pour finir, h ( x) dx = et, comme, d après le résultat obtenu à la question a), on a + h ( x) dx =, la relation de Chasles permet d écrire + h ( x) dx =. Les trois points précédents prouvent que : h est une densité de probabilité.

11 c) Pour tout x positif, on a x h (x) = λ x e. Avec la même référence qu à la x question a), + λ λ x e dx = E(T ) = V(T) + (E(T)) = λ + λ = λ. On en conclut que + x h( x) dx converge également et, en multipliant par λ, on obtient : + λx x h( x) dx =. λ Comme de plus + x h( x) dx =, la relation de Chasles permet alors d écrire : xh ( x) dx =. Ceci prouve que X possède une espérance et l on a : λ E(X) = λ. ) Comme f est nulle sur ], [, F est également nulle sur ], [. Comme f est strictement positive sur IR +, alors F est strictement croissante sur IR + et on en conclut que, pour tout réel x positif, on a : F(x) <. On a donc : x IR, F(x) >. 3) a) D après ce qui précède, la fonction g est bien définie sur IR tout entier. Sur ], [, g est nulle donc positive. Sur [, + [, comme F(x) <, on en déduit que F(x) appartient à ],] et on a ainsi : ln( F(x) ). De plus f est une fonction densité donc f (x). Par produit, on obtient : g(x). Bilan : g est positive sur IR. b) Sur ], [, g est nulle donc continue. Sur [, + [, par hypothèse, f est continue sur [, + [, et comme F est une fonction de répartition, elle est continue sur IR, donc sur [, + [, et, par composition, il en est de même de la fonction qui à x associe ln( F(x)). Par produit, g est continue sur [, + [. Bilan : g est continue sur ], [ et sur [, + [. c) Pour tout A, A g( x) dx = f ( x)ln( F( x)) dx. On procède à une intégration par parties, en posant : u (x) = f (x) et v(x) = ln( F(x) ). A

12 Corrigé f ( x) On a alors v (x) = et, grâce au renseignement donné, u(x) = F(x). F( x) Les fonctions u et v sont bien de classe C sur [, A]. On obtient alors : A g( x) dx = [ ( F( x))ln( F( x)) ] A + A f ( x) dx. On a donc : g( x) dx = ( F( A))ln( F( A) ) ( F() ) ln( F() ) + A f ( x) dx. A Par propriété d une fonction de répartition, on sait que lim ( F(A) ) =. A + On en déduit : lim ( F(A) ) ln( F(A) ) = lim u ln u =. A + u De plus, comme f est nulle sur ], [, F() = d où : ( F() ) ln( F() ) =. Pour finir, l intégrale A f ( x) dx possède une limite finie puisque f est une densité et cette limite est + On sait alors que + f ( x) dx =. On obtient, après passage à la limite : g ( x) dx est une intégrale convergente. + g ( x) dx =. d) Comme la fonction g est nulle sur ], [, on a g ( x) dx = (sans problème de convergence). La relation de Chasles donne alors : + g ( x) dx = g ( x) dx + + g ( x) dx = + =. Pour conclure : La fonction g est positive, continue sur IR (sauf peut-être en ) et g ( x) dx =. Par conséquent : g peut être considérée comme la densité d une variable aléatoire Z. e) Dans cette question, Y suit la loi exponentielle de paramètre λ, on a donc : f (x) = λ e λ x si x et f (x) = si x <. La fonction f est donc bien nulle sur ], [, continue sur [, + [ et strictement positive sur [, + [. Ceci prouve, d après la question a) que : g est bien définie sur IR. +

13 si x < Par ailleurs, on sait que : F(x) = λ x. e si x On a alors : x, g(x) = f(x) ln ( F(x) ) = λ e λ x ( λx) = λ x e λ x Comme g est nulle sur ], [, on a g = h et on peut conclure : Z suit la même loi que X. Problème... Partie ) Soit P et Q deux polynômes de E et λ un réel. On a : f (λp + Q) = (λp + Q) 5(λP + Q) + (λp + Q). Par linéarité de la dérivation, on obtient : f (λp + Q) = λ P + Q 5λP 5Q + λp + Q. En regroupant : f (λp + Q) = λ (P 5P + P )+ (Q 5Q + Q). On reconnaît bien que : f (λp + Q) = λ f (P) + f (Q), ce qui prouve que f est linéaire. De plus, si P est un polynôme de degré inférieur ou égal à, alors P, 5P et P sont encore des polynômes de degré inférieur ou égal à (P étant de degré inférieur ou égal à, 5P étant de degré inférieur ou égal à et P étant de degré inférieur ou égal à ). La somme de polynômes de degré inférieur ou égal à est encore un polynôme de degré inférieur ou égal à. On peut donc conclure que f (P) est un polynôme de degré inférieur ou égal à f est un endomorphisme de E. ) t IR, e (t) = donc e (t) = et e (t) =. On en déduit : (f (e ))(t) = d où : f (e ) = e. t IR, e (t) = t donc e (t) = et e (t) =. On en déduit : (f (e ))(t) = 5 + t d où : f (e ) = 5 e + e. t IR, e (t) = t donc e (t) = t et e (t) =. On en déduit : (f(e ))(t) = t + t d où : f (e ) = e e + e.

14 Corrigé Les trois égalités précédentes prouvent que la matrice de f dans la base (e, e, e ) est : A = 5. 3) a) La matrice de f dans la base (e, e, e ) est triangulaire sans élément diagonal nul, ce qui prouve que f est bijectif. Ceci signifie bien que : f est un automorphisme de E. On en déduit, en particulier, que f est injectif, d où : Ker f = {}. b) D après le cours, on sait que la matrice de f dans la base (e, e, e ) est A. On peut utiliser la méthode du pivot de Gauss : A = 5 I = L 3L L 3 L 3L + 5L L L + 5L L 8 L, L 8 L, L 3 L3 / 5 /8 / 9 /8 3 5 / /

15 On a donc : / A = 5 / 3 / 9 /8 5 /8. / 4) a) La matrice A de f dans la base (e, e, e ) est triangulaire donc ses valeurs propres, qui sont aussi celles de f, sont ses éléments diagonaux. Dans le cas présent : La seule valeur propre de f est. Raisonnons par l absurde. Si f était diagonalisable, la matrice A serait semblable à la matrice D = = I. Il existerait donc une matrice R inversible telle que : A = R D R = R (I) R = RI R = RR = I. Ceci n étant pas le cas, on peut conclure : f n est pas diagonalisable. b) Cherchons le sous-espace propre E de f associé à la valeur propre en résolvant le système A X = X. x 5y + z = En posant X = y, ce système équivaut à, soit y = z =. z z = On en conclut que X = x, ce qui prouve que les vecteurs propres de f sont proportionnels à e. On a donc : E = vect(e ). Partie ) La linéarité de g se prouve de la même manière qu à la question ) de la première partie. D autre part, si u est une fonction de classe C sur IR, alors u et u sont aussi de classe C sur IR et par combinaison linéaire, g(u) aussi. g est un endomorphisme de F.

16 Corrigé ) a) La fonction j est définie, pour tout réel x, par j (x) = u (x) e 5x. La fonction j est donc dérivable sur IR et on a : x IR, j (x) = u (x) e 5x 5u (x) e 5x = ( u (x) 5u (x) ) e 5x. Comme la fonction u est élément de Ker (g Id), on a : g(u) u =, c est-àdire : u 5 u =. En remplaçant, on obtient : x IR, j (x) =. La fonction j est constante sur IR. b) D après ce qui précède, il existe une constante K telle que : x IR, j(x) = K. On en déduit que, pour tout x de IR, u (x) = K e 5x. On en déduit alors qu il existe une autre constante K telle que : x IR, u(x) = 5 K e 5x + K = K + K e 5x. Ceci prouve que la fonction u est combinaison linéaire des fonctions u et u définies par u (x) = et u (x) = e 5x. On vient de montrer que toute fonction u de Ker (g Id) est combinaison linéaire des fonctions u et u. Réciproquement, soit une fonction u combinaison linéaire de u et u. Alors u est définie pour tout réel x, par u(x) = a e 5x + b. On a alors u (x) = 5 a e 5x et u (x) = 5 a e 5x. On en déduit que : u (x) 5 u (x) = 5 a e 5x 5 a e 5x =. Ceci prouve donc que u appartient à Ker (g Id). On peut conclure maintenant : Ker (g Id) = vect(u, u ). 3) a) Comme v = u u, on a v = u u. D autre part, u est élément de Ker g donc u = 5u u. En remplaçant, on obtient : v = 5u u u = 3u u. On a bien : v = 3v. b) La fonction h étant définie pour tout réel x par h(x) = v(x) e 3x, h est dérivable sur IR et on a : x IR, h (x) = v (x) e 3x 3v(x) e 3x = ( v (x) 3v(x) ) e 3x. D après la question précédente, on sait que v 3v = donc : x IR, h (x) =. h est constante sur IR. c) Comme h est constante sur IR, il existe une constante α telle que, pour tout réel x, on a h(x) = α, ce qui s écrit : x IR, v(x) e 3x = α. En conclusion : x IR, v(x) = α e 3x.

17 4) a) Comme w = u 3u, on a w = u 3u. D autre part, u est élément de Ker g donc u = 5u u. En remplaçant, on obtient : w = 5u u 3u = u u. On a bien : w = w. b) La fonction k étant définie pour tout réel x par k(x) = w(x) e x, k est dérivable sur IR et on a : x IR, k (x) = w (x) e x w(x) e x = ( w (x) w(x) ) e x. D après la question précédente, on sait que w w = donc : x IR, k (x) =. k est constante sur IR. c) Comme k est constante sur IR, il existe une constante β telle que, pour tout réel x, on a k(x) = β, ce qui s écrit : x IR, w(x) e x = β. En conclusion : x IR, w(x) = β e x. 5) a) On a v = u u et w = u 3u, on en déduit, par soustraction que u = v w. D après tout ce qui précède, on a : x IR, u(x) = α e 3x β e x. Ceci prouve que la fonction u est combinaison linéaire des fonctions u 3 et u 4 définies par u 3 (x) = e 3x et u 4 (x) = e x. On vient de montrer que toute fonction u de Ker g est combinaison linéaire des fonctions u 3 et u 4. Réciproquement, soit une fonction u combinaison linéaire de u 3 et u 4. Alors u est définie pour tout réel x, par u(x) = a e 3x + b e x. On a alors u (x) = 3ae 3x + b e x et u (x) = 9a e 3x + 4b e x. On en déduit que : u (x) 5 u (x) + u(x) = 9a e 3x + 4b e x 5a e 3x b e x + a e 3x + b e x =. Ceci prouve donc que u appartient à Ker g. On peut conclure maintenant : Ker g = vect(u 3, u 4 ). b) Montrons que (u 3, u 4 ) est une famille libre. Par l absurde, si u 3 était proportionnelle à u 4, il existerait une constante α telle que, pour tout réel x : e 3x = α e x. En divisant par e x qui est différent de, on aurait alors : x IR, e x = α, ce qui est irrecevable puisque la fonction exponentielle n est pas constante. En conclusion, (u 3, u 4 ) est libre et comme (u 3, u 4 ) est génératrice de Ker g, c est une base de Ker g. Ceci prouve que : dim Ker g =.

18 Concours EDHEC 9 Classes Préparatoires RAPPORT DE CORRECTION MATHEMATIQUES Option Economique Présentation de l'épreuve : L'épreuve comportait, comme d'habitude, trois exercices et un problème, ce qui permettait de juger les candidats sur la presque totalité des connaissances exigées en classe préparatoire. Le sujet balayait largement le programme des deux années et proposait dans chaque exercice des questions fines et difficiles qui ont permis aux très bons candidats de se mettre en valeur. Les correcteurs ont trouvé le sujet abordable (mis à part l exercice et la deuxième partie du problème) et sélectif : les bons et très bons candidats pouvaient facilement faire la différence, notamment en traitant les questions techniques de l exercice, l exercice et surtout le la deuxième partie du problème, tandis que les candidats de niveau moyen pouvaient tout de même tirer leur épingle du jeu en traitant, au moins en partie, les exercices et 3 ainsi que le début du problème, ce qui leur permettait de montrer qu ils avaient travaillé sérieusement les mathématiques. Quelques correcteurs signalent qu un nombre non négligeable de candidats ont eu le temps de traiter l essentiel. L'exercice avait pour objectif d étudier une fonction de IR dans IR, notée f, puis d étudier la suite (u n ) définie par f (u n ) = n. L'exercice se fixait pour but d étudier des variables aléatoires construites sur une variable aléatoire géométrique. L'exercice 3, où l on considérait une variable aléatoire X de densité f, nulle sur ], [, continue et strictement positive sur [, + [, se proposait de montrer que la fonction g définie f ( x)ln( F( x)) si x par g(x) = est aussi une fonction densité. si x < Le problème, portant sur le programme d algèbre linéaire, étudiait dans sa première partie l application f qui à toute fonction polynomiale P associe f (P) = P 5P + P, et, dans sa deuxième partie, l application g, qui à toute fonction réelle u de classe C associait la fonction définie par f (u) = u 5u + u.

19 Statistiques : Pour l ensemble des 33 candidats ayant composé, la moyenne (sur ) obtenue à cette épreuve est égale à 9,99 et l écart-type vaut 5, % des candidats ont une note strictement inférieure à 8 (43 % d entre eux ayant une note inférieure à 4). % des candidats ont une note comprise entre 8 et. 8 % des candidats ont une note supérieure ou égale à. Analyse des copies : Les correcteurs constatent encore une fois que les candidats semblent en majorité s être préparés sérieusement et tous les exercices sont abordés dans presque toutes les copies. Ils notent que les candidats ont des connaissances mais que la rigueur fait souvent défaut dans la rédaction de leurs démonstrations (notamment en oubliant de citer les hypothèses permettant d appliquer un théorème ou une propriété du cours). Il semble que l écriture négligée ait gêné (voire agacé) de nombreux correcteurs, sans parler de l orthographe qui est bien loin de s améliorer. Dans l ensemble, on observe une nette baisse de la qualité de présentation et de rédaction : les futurs candidats doivent y faire attention sous peine de sanctions. Les copies sont, pour la plus grande part honnêtes (une majorité de candidats précisent clairement qu ils admettent le résultat d une question non traitée), mais les correcteurs ont constaté (comme d habitude) que lorsque les résultats sont donnés par l énoncé, de trop nombreux candidats trichent en essayant de faire croire qu ils ont prouvé le résultat demandé : qu ils sachent que ceci est vite repéré et sévèrement sanctionné. Le nombre de copies faibles (note inférieure à 8) est en augmentation de 7 % par rapport à l année dernière. L exercice montre que beaucoup de candidats maîtrisent, et c est tant mieux, les notions de base en analyse, bien qu un nombre non négligeable d entre eux se trompent en dérivant une fonction somme toute classique, en établissant des limites pourtant faciles et, bien sûr, en voulant établir la dérivabilité de cette fonction en à l aide d un développement limité. L exercice a, dans l ensemble, été très mal traité par presque tous les candidats à la grande surprise des correcteurs qui pensaient que le calcul de P(X > k) lorsque X suit la loi géométrique de paramètre p devait être à la portée d une majorité de candidats, ce qui n a pas été le cas. L exercice 3, relativement bien réussi, a tout de même révélé certaines failles sérieuses dans les connaissances de nombreux candidats sur les intégrales impropres. Le problème a montré que trop peu de candidats sont capables de manipuler les notions d algèbre linéaire dans un cadre un peu différent de ce qui se pratique d habitude. Voici une liste des quelques fautes, omissions et imprécisions les plus fréquentes (chacune d entre elles a été trouvée sur un nombre significatif de copies) commises cette année:

20 Exercice Rappelons qu on n écrit pas «la fonction f (x)» mais «la fonction f». Il est bon de vérifier qu un dénominateur est non nul plutôt que de l affirmer sans preuve. x La perle de l année : «d après le cours, lim =». x ln( x ) Un nombre incroyable de candidats n ont même pas vu qu il fallait étudier la continuité en de la fonction. Il manque souvent l hypothèse de continuité dans l énoncé du théorème de la bijection. Exercice Trop de candidats ont confondu la valeur de P(X = k) avec celle de P(X > k). Certains candidats pensent que P(X > k) = + P ( X = i). De nombreux candidats écrivent des intersections de probabilités. i= k Exercice 3 Trop peu de candidats justifient la convergence et la valeur de λ dx en citant + λx xe l espérance d une variable aléatoire suivant une loi exponentielle. Les intégrations par parties sont très souvent mal justifiées, et même, pratiquées sur des intégrales impropres. Il faut absolument éviter d affirmer qu une fonction de répartition est strictement comprise entre et. Problème Une faute classique toujours très répandue : «la matrice A ne possède qu une valeur propre et elle est d ordre 3 donc elle n est pas diagonalisable». Quelque candidats étaient un peu à l envers cette année : «Ker f = {} donc est la seule valeur propre de f». Beaucoup de candidats semblent confondre inversibilité et diagonalisabilité. Trop de candidats oublient l hypothèse d une question (par exemple «u appartient à Kerg»), ce qui ne facilite guère la résolution de la dite question. Parmi les quelques candidats encore présents à la fin du problème, trop pensent que si l on a α u + β v =, avec u et v des fonctions positives alors les réels α et β sont nuls. Conclusion : Le niveau moyen reste stable bien qu en légère baisse par rapport à l année dernière. Comme d habitude, nous conseillons aux futurs candidats de travailler les mathématiques en ne perdant jamais de vue que la recherche d une solution doit être argumentée, rigoureuse et honnête : faire semblant d avoir trouvé ne trompe aucun correcteur.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Plus en détail

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue

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

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

* 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

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

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

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014 Correction du baccalauréat ES/L Métropole 0 juin 014 Exercice 1 1. c.. c. 3. c. 4. d. 5. a. P A (B)=1 P A (B)=1 0,3=0,7 D après la formule des probabilités totales : P(B)=P(A B)+P(A B)=0,6 0,3+(1 0,6)

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

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 MATHÉMATIQUES Série S Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE Les calculatrices électroniques de poche sont autorisées, conformément à la

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

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

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

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

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

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

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

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme Chapitre 3 Quelques fonctions usuelles 1 Fonctions logarithme et eponentielle 1.1 La fonction logarithme Définition 1.1 La fonction 7! 1/ est continue sur ]0, +1[. Elle admet donc des primitives sur cet

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points 1. Réponse d. : 1 e Le coefficient directeur de la tangente est négatif et n est manifestement pas 2e

Plus en détail

Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes

Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes J. Erhel Janvier 2014 1 Inverse d une matrice carrée et systèmes linéaires Ce paragraphe a pour objet les matrices carrées et les systèmes linéaires.

Plus en détail

O, i, ) ln x. (ln x)2

O, i, ) ln x. (ln x)2 EXERCICE 5 points Commun à tous les candidats Le plan complee est muni d un repère orthonormal O, i, j Étude d une fonction f On considère la fonction f définie sur l intervalle ]0; + [ par : f = ln On

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

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

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

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite

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

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé Baccalauréat S/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé A. P. M.. P. XRCIC 1 Commun à tous les candidats Partie A 1. L arbre de probabilité correspondant aux données du problème est : 0,3 0,6 H

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 12 avril 2007

Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 12 avril 2007 Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 1 avril 7 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 4 points 1 a Les vecteurs AB et AC ont pour coordonnées AB ; ; ) et AC 1 ; 4 ; 1) Ils ne sont manifestement pas colinéaires

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

Fonctions de deux variables. Mai 2011

Fonctions de deux variables. Mai 2011 Fonctions de deux variables Dédou Mai 2011 D une à deux variables Les fonctions modèlisent de l information dépendant d un paramètre. On a aussi besoin de modéliser de l information dépendant de plusieurs

Plus en détail

Cours Fonctions de deux variables

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

Plus en détail

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

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

Logique. Plan du chapitre

Logique. Plan du chapitre Logique Ce chapitre est assez abstrait en première lecture, mais est (avec le chapitre suivant «Ensembles») probablement le plus important de l année car il est à la base de tous les raisonnements usuels

Plus en détail

Leçon 01 Exercices d'entraînement

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1 TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun

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

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

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

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée. ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Terminale S Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Exercice : (solution Une compagnie d assurance automobile fait un bilan des frais d intervention, parmi ses dossiers d accidents de la circulation.

Plus en détail

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Texte Agrégation limitée par diffusion interne Page n 1. Texte Agrégation limitée par diffusion interne 1 Le phénomène observé Un fût de déchets radioactifs est enterré secrètement dans le Cantal. Au bout de quelques années, il devient poreux et laisse

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

DÉRIVÉES. I Nombre dérivé - Tangente. Exercice 01 (voir réponses et correction) ( voir animation )

DÉRIVÉES. I Nombre dérivé - Tangente. Exercice 01 (voir réponses et correction) ( voir animation ) DÉRIVÉES I Nombre dérivé - Tangente Eercice 0 ( voir animation ) On considère la fonction f définie par f() = - 2 + 6 pour [-4 ; 4]. ) Tracer la représentation graphique (C) de f dans un repère d'unité

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

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle Chapitre 6 Fonction réelle d une variable réelle 6. Généralités et plan d étude Une application de I dans R est une correspondance entre les éléments de I et ceu de R telle que tout élément de I admette

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

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

Développement décimal d un réel

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

Plus en détail

IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations

IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations 1- Equation à une inconnue Une équation est une égalité contenant un nombre inconnu noté en général x et qui est appelé l inconnue. Résoudre l équation

Plus en détail

Etude de fonctions: procédure et exemple

Etude de fonctions: procédure et exemple Etude de fonctions: procédure et exemple Yves Delhaye 8 juillet 2007 Résumé Dans ce court travail, nous présentons les différentes étapes d une étude de fonction à travers un exemple. Nous nous limitons

Plus en détail

Correction du baccalauréat S Liban juin 2007

Correction du baccalauréat S Liban juin 2007 Correction du baccalauréat S Liban juin 07 Exercice. a. Signe de lnx lnx) : on fait un tableau de signes : x 0 e + ln x 0 + + lnx + + 0 lnx lnx) 0 + 0 b. On afx) gx) lnx lnx) lnx lnx). On déduit du tableau

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

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

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

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

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

3. Conditionnement P (B)

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

Plus en détail

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé Chapitre 2 Eléments pour comprendre un énoncé Ce chapitre est consacré à la compréhension d un énoncé. Pour démontrer un énoncé donné, il faut se reporter au chapitre suivant. Les tables de vérité données

Plus en détail

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire CHAPITRE N5 FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION Code item D0 D2 N30[S] Items étudiés dans le CHAPITRE N5 Déterminer l'image

Plus en détail

Rappels sur les suites - Algorithme

Rappels sur les suites - Algorithme DERNIÈRE IMPRESSION LE 14 septembre 2015 à 12:36 Rappels sur les suites - Algorithme Table des matières 1 Suite : généralités 2 1.1 Déition................................. 2 1.2 Exemples de suites............................

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

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre : Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant

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

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3)

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) Jean-Yves Jaffray Patrice Perny 16 mars 2006 ATTITUDE PAR RAPPORT AU RISQUE 1 Attitude par rapport au risque Nousn avons pas encore fait d hypothèse sur la structure de

Plus en détail

MATHÉMATIQUES EN PREMIER CYCLE PRÉSENTATION DU PROGRAMME

MATHÉMATIQUES EN PREMIER CYCLE PRÉSENTATION DU PROGRAMME Notre cadre de réflexion MATHÉMATIQUES EN PREMIER CYCLE PRÉSENTATION DU PROGRAMME La proposition de programme qui suit est bien sûr issue d une demande du Premier Cycle : demande de rénovation des contenus

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

Théorie et codage de l information

Théorie et codage de l information Théorie et codage de l information Les codes linéaires - Chapitre 6 - Principe Définition d un code linéaire Soient p un nombre premier et s est un entier positif. Il existe un unique corps de taille q

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

a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe le nombre ax + b

a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe le nombre ax + b I Définition d une fonction affine Faire l activité 1 «une nouvelle fonction» 1. définition générale a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe

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

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

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre

Plus en détail

Chapitre 1 : Évolution COURS

Chapitre 1 : Évolution COURS Chapitre 1 : Évolution COURS OBJECTIFS DU CHAPITRE Savoir déterminer le taux d évolution, le coefficient multiplicateur et l indice en base d une évolution. Connaître les liens entre ces notions et savoir

Plus en détail

Corrigé des TD 1 à 5

Corrigé des TD 1 à 5 Corrigé des TD 1 à 5 1 Premier Contact 1.1 Somme des n premiers entiers 1 (* Somme des n premiers entiers *) 2 program somme_entiers; n, i, somme: integer; 8 (* saisie du nombre n *) write( Saisissez un

Plus en détail

CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)

CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures) CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un

Plus en détail