Université Mohammed V - Agdal Faculté des Sciences Département de Mathématiques et Informatique Avenue Ibn Batouta, B.P.

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Université Mohammed V - Agdal Faculté des Sciences Département de Mathématiques et Informatique Avenue Ibn Batouta, B.P."

Transcription

1 Uiversité Mohammed V - Agdal Faculté des Scieces Départemet de Mathématiques et Iformatique Aveue Ib Batouta, B.P. 04 Rabat, Maroc Filière DEUG : Scieces Mathématiques et Iformatique (SMI) et Scieces Mathématiques (SM) Module Mathématiques I Aalyse I Chapitre I : SUITES NUMERIQUES Par Saïd EL HAJJI Groupe d Aalyse Numérique et Optimisatio elhajji@fsr.ac.ma et Samir HAKAM s-hakam@fsr.ac.ma Aée

2 Chapitre I : SUITES NUMERIQUES Objectif du chapitre : ) Doer la défiitio d ue suite et utiliser les otatios adéquates ) "Détermier" le terme gééral d ue suite ) Utiliser les raisoemets par l absurde et par récurrece 4) Etudier la mootoie d ue suite. 5) Etudier la ature d ue suite 6) Résoudre certais exercices et problèmes implicat des suites. Pla du chapitre : ) Corps des réels :. : Notio de foctios et otatios.. : Costructio sommaire de R. ) Suites umériques:. : Défiitios et otatios.. : Suites particulières.. : Suites mootoes (croissace ou décroissace).4 : Nature (covergece ou divergece) d ue suite.5:etudedesuitesparticulières. ) Corps des réels :. : Notio de foctios et otatios. O suppose acquise la otio ituitive d esemble. O détermie u esemble E e explicitat ses élémets ou par compréhesio E = {x /xvérifie uepropriété(p )}. Exemple : Si E = {,,, 4} alors E = {x E /xvérifie x 5} est dite expressio par compréhesio E = {,, 4} est dite expressio explicite Soit E u esemble, o dit que A est ue partie (ou u sous esemble) de E si tout élémet de A est u élémet de E. O dit aussi que A est iclus das E et o ote A E. A E ( x, x A x E) Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI

3 Remarque : Le symbole déote l apparteace. x E {x} E. La otatio x x a pas de ses! Défiitio : Ue foctio f d u esemble A vers u esemble B, oote f : A B, est ue rélatio qui à chaque élémet de A associe au plus plus u seul élémet de B. O exprime ue foctio de A vers B sous la forme: f : A B x 7 f(x) A est appelé l esemble de départ et B l esemble d arrivée de la foctio f. De plus, l esemble des élémets de A qui possédet ue image s appelle le domaie de f (oté dom(f) ou D f ) et l esemble des élémets de B qui sot des images, s appelle image de f (oté im(f) ou Im(f)). Aisi dom(f) A et im(f) B. De faco géérale, lorsque o détermie le domaie d ue foctio, il faut exclure du dom(f) les valeurs : a) qui aulet le déomiateur de la foctio f b) qui doet ue quatité égative sous ue racie paire c)... aisi dom(f) est l esemble des élémets de A, pour lesquels f(x) existe c est àdire(otécàd ou i.e.) est calculable. Si f : A B, o ote dom(f) ={x A/f(x) existe}. Exemples : ) Soit f : x 7 f(x) = 6 x 9 x R Puisqueoepeutpasdiviserpar0 i extraire la raciue sizième d u ombre égatif, alors : dom(f) ={x R / (9 x) 6= 0et (9 x) 0} càd dom(f) ={x R / (9 x) Â 0} = {x R /x } que l o écrit sous la forme dom(f) =], [. ) Soit f : x 7 f(x) =l( x ) O a : dom(f) =!. : Costructio axiomatique de R et Propriétés de base : a) Costructio sommaire et axiomatique du corps des Réels L esemble N (otéaussin ou IN) = {0,,,,...}, dit esemble des ombres etiers aturels ou des etiers aturels, a été itroduit pour compter. L esemble Z (oté aussi Z ou IZ)= {...,,,, 0,,,,...}, dit esemble des ombres relatifs ou des etiers relatifs, a été itroduit pour résoudre l équatio : b + x = a où a et b sot des etiers aturels. L esemble Q (otéaussiq ou IQ), dit esemble des ombres ratioels, a été itroduit pour résoudre l équatio : bx= a où a et b sot des ombres relatifs Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI

4 avec b 6= 0. Par défiitio si x Q alors x = p q où p et q sot des ombres relatifs premiers etre eux avec q 6= 0(o dit que la fractio p q est irreductible). Proprièté : Si x est solutio de l équatio x =alors x/ Q. Oditquex est irratioel. Démostratio : Elle se fait par l absurde. O suppose que x = p q où p Z et q Z sot premiers etre eux avec q 6= 0. O a alors p =q. p est pair doc p est aussi pair (si p est impair alors p =k + et p =4k +4k += (k +k)+est impair). Aisi p =k doc p =4k =q. Doc k = q. Doc q est pair. Ce qui est impossible car la fractio p q est irreductible. Défiitio : O ote par R (oté aussi R ou IR ) l esemble des ombres réels. Il a été itroduit pout compléter l esemble Q des ombres ratioels. O dit que x estuombreréelsietseulemetsi: ou bie x Q, xest dit ratioel ou bie x/ Q, xest dit irratioel. Parmi les réels qui sot irratioels, o peut citer :,π,e,l(). Remarque : O peut défiir u ombre réel à partir de so développemet décimal c est à dire u réel x peut être vu, sous forme umérique, comme u etier relatif costituat sa partie etière (si x R, sa partie etière est otée E(x) ou [x] et o a E(x) =[x] =au plus grad etier iférieur ou égale à x) suivie (séparée par ue virgule) d ue ifiité de chiffres costituat sa partie décimale. Exemple : π =, Cette défiitio (ou otatio) dite représetatio arithmétique (voir cours d Aalyse Numérique au d semestre) d u ombre réel pose u certai ombre de problèmes. La costructio de l esemble des ombres réels date de 870 et repose sur les axiomes de base : ) (R, +, ) est u corps commutatif ) (R, ) est totalemet ordoée : (x,y) R o a : x y ou y x. ) La relatio d ordre (iégalité) est compatible avec les opératios de R i) La relatio d ordre est compatible avec l additio + càd x R, x R, y R et y R, six x et y y alors x + y x + y ii) La relatio d ordre est compatible avec la multiplicatio càd x R, y R et z R + ( z 0) alorsx y>0. 4) Toute partie de R o vide et majorée admet ue bore supérieure. La relatio d ordre total permet de défiir la foctio valeur absolue das R. Défiitio : La valeur absolue das IR est ue applicatio : IR IR + et o a pour tout x R, x = Propriétés : x 7 x x si x 0 x si x 0 4

5 ) a =0 a =0 ) (a, b) R, a.b = a b ) Iégalité triagulaire: (a, b) R, a + b a + b 4) x R, o a : x x x. 5) (a, b) R, a b a b. Démostratio de l iégalité triagulaire 5) Pour tout (a, b) R, o a: a = a b + b = a a b + b (d apres )) a b a b De même : b = b a + a = b a b + a = b a a b Doc a b a b. Remarque : ) L iégalité triagulaire a b a + b a + b peut être motrer e élévat au carré, ce qui doe : a a b + b a +ab + b a + a b + b ab ab ab. ) Il existe plusieurs variates de l iégalité triagulaire, par exemple : a b a b a + b obteue e chageat b e b. b) Majorat, miorat d ue partie de IR Défiitio : Soit A IR: ue partie de IR O dit que m IR est u majorat de A si et seulemet si x A, x m O dit que m IR est u miorat de A si et seulemet si x A, x m O dit que A est borée ssi elle est mioré et majoré càd m et M : x A, m x M. Exemple : ]0 + [ est miorée par 0 o dit aussi 0 est u miorat de ]0 + [) est u majorat de ], 0[ L itervalle ] 5, 4[ est boré das IR (majorée par 4 et miorée par -5). Bore iférieure, bore supérieure : Défiitio: O dit que b est la bore supérieure de A b est le plus petit des majorats de A O dit que b est la bore iférieure de A b est le plus grad des miorats de A. Exemple : 6 est la bore iférieure de ]6 + [. 5

6 Caractéristiques des bores : ) b est u majorat de A ( a A, a b) b est la bore supérieure de A. ). >0, a A : b ε<a b ) b est u miorat de A ( a A, a b) b est la bore iférieure de A. ). >0 a A, b a<b+ Propriétés des bores (admises) : Toute partie de IR o vide et majorée admet ue bore supérieure Toute partie de IR o vide et miorée admet ue bore iférieure. Propriété : IR est u corps archimédie (x, y) IR+, IN tel que x > yx > 0. Remarque : IR est u corps archimédie x>0, y R, Z tel que x y ( +)x. Démostratio : La démostratio se fait par l absurde. O suppose que IR est o archimédie càd (x o,y o ) IR+, IN : x 0 y o Soit E = {x o, IN }. O a : E 6= φ, E est ue partie deir et E est ue partie majorée de IR (par y 0 )doce admet ue bore supérieure. Soit b cette bore supérieure. O a : ε >0, e E : b ε<e b Comme e E p IN : e = px o doc ε >0, p IN : b ε<px o b Si o pred ε = b (par exemple), o aura : b <px o b px o b< (p)x o b est pas la bore supérieure de E. Rappels : Si a, b, x 0 désiget des réels tels que a<x 0 <b. O appelle segmet u esemble de la forme [a, b] ={x R : a x b}. O dit qu ue partie I de R est u itervalle si pour tout a, b I,oa [a, b] I. Les itervalles ouverts sot :]a, b[, ]a, + [, ],b[ et R. Les itervalles fermés sot : [a, b], [a, + [, ],b] et R. U voisiage de x 0 est u itervalle ouvert de la forme ]x 0 ε, x 0 + ε[, ε > 0. ) Suites Réelles :. : Défiitios et otatios : D ue faço géérale, o défiit ue suite comme ue successio ordoée d élémets pris das u esemble doé. O dit aussi qu ue suite est ue éumératio d ue ifiité de termes Défiitio : Ue suite umérique, dite aussi suite réelle, est ue foctio u dot ledomaiededéfiitio est u sous - esemble de N et dot l image est u sous-esemble de R. Aisi ue suite réelle est ue foctio : Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI & S. HAKAM 6

7 u : P IN IR 7 u O pose : u() =u et o appelle u le terme gééral de la suite. u est aussi appelétermederag. Si P = N, la suite de terme gééral u sera otée par (u ) ou (u ) N ou {u 0,u,..., u,...} (dite écriture e extesio). u p désige le p eme terme de la suite. Remarque: ) O défiit ue suite otée (u ) par so terme gééral u et par so premier terme (o suppose ici que c est u 0 ). La suite est alors détermiée par ue équatio doat u e foctio de. Uesuitepeutêtreégalemetdéfiie par la valeur du premier terme et par ue relatio de récurrece, c est-à-dire ue relatio liat plusieurs termes gééraux de rags différets. ) Toute foctio u : P N R défiieuesuiteréellec estàdireàtout etier P,elleassocieuombreréelu() que l o otera u et la suite associée est otée (u ) P Exemples: ) Soit (u ) la suite de terme gééral défiie pour tout par u =. ) Soit (u ) la suite de terme gééral défiie pour tout 0 par u = cos(π) ) Soit (u ) la suite de terme gééral défiie par : u 0 = u + =u pour tout 0 ) La foctio u : 4 u() =,défiie la suite réelle (u ) 4 de terme gééral : u =,pour tout 4. O a : dom(u) ={ N / 4} = {4, 5, 6,...} = P et im(u) =, 4, 5,... ª = 6 (u ) 4. Remarque : Soiet (u ) ue suite et f ue foctio, telles que u = f() si m où m N. Alors l étude du terme gééral u reviet à l étude de la foctio f das le domaie de la suite (u ). Exemple : ) Soit la suite défiie par u() = +00 ( ). Détermier les premiers termes de la suite. O a : dom(u) =N {}, et u 0 = 00,u = 08,u = +00 = 7 8,u 4 = = ) Soit la suite défiie par u() =si(). Détermier les premiers termes de la suite.( sur ue calculatrice, il faut choisir le mode radia). O a : dom(u) =N, et u 0 =si(0)=0,u =si()= ,u =si()= ) Détermier le terme gééral de la suite, 5, 0, 4 7,...ª. 7

8 E observat les termes de la suite, o costate que le umérateur de chaque terme correspod aux termes de la suite () et que le déomiateur correspod aux termes de la suite ( +). O peut e déduire que le terme gééral de la suite est défiie par u = +.Ceci est d ailleurs vérifié pour =,,, 4. Remarque : Pour représeter graphiquemet ue suite (u ),ilsuffit desituer das le pla cartésie les poits (, u ),où appartiet au domaie de défiitio de la suite.. : Suites particulières 4 : a) Pricipe du raisoemet par récurrece : Soit P () ue propriété qui déped d u etier aturel. Pour démotrer que la propriété P () est vraie, quel que soit N (ou N ), o démotre que i) P (0) (ou P ()) estvraie ii) la propriété P () est récurrete, c est à dire, si P () est vraie pour N (ou N ), alors P ( +)est vraie (propriété d hérédité). Exemple : Démotrer, par récurrece, que N, o a = (+)(+) 6. Pour =, o a S = et (+)(+) 6 = O suppose que la relatio est vraie à l ordre et o la démotre à l ordre ( +). O a S + = (+) = S +(+) avec S = (+)(+) 6. Doc S + = (+)(+) 6 +( +) = (+)(+)+6(+) 6 = 6 ( +)[( +)+6( +)]= 6 ( +)[7 + +6] càd S + = 6 ( +)( +) +). b) Suites arithmétiques : Soit (u ) défiie par u 0 doé, u + = u + r où r R. Cette suite est dite suite arithmétique ou progressio arithmétique et r est appelé la raiso de la suite. La différece etre deux termes successifs est costate. Quels que soiet les etiers et p, o a (démostratio par recurrece) : u = u p +( p)r et, e particulier (predre p =0), o a :, u = u 0 + r. c) Suites géomètriques : Soit (u ) défiie par u 0 doé, u + = qu où q R. Cettesuiteestditesuite géométrique ou progressio géométrique et q est appelé la raiso de la suite. Le rapport de deux termes successifs est costat. Que quels que soiet les etiers et p, o a (démostratio par recurrece) : u = u p q ( p) et, e particulier (predre p =0), o a :, u = u 0 q. c) Suites récurretes 5 : 4 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI 5 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI 8

9 Défiitio : Ue suite est défiie par récurrece lorsque la valeur du premier terme ou des premiers termes est doée et que le terme gééral est défiie e foctio du terme précédet ou des termes précédets. O dit qu elle est défiie par ue relatio de récurrece c est à dire o peut calculer u e foctio de u,u,...,u (pas forcémet tous). Ue suite récurrete s écrit sous la forme u = F (u, u,...) où F est ue foctio doée ou u = G(u, u, u,...) où G est ue foctio doée. Exemple : ) Les suites arithmétiques et géomètriques sot des suites recurretes. ) Calculer les premiers termes de la suite (u ) défiie par : u 0 = u + =u pour tout 0 O a u 0 =doc u =u 0 =,u =u =4,u =u =8. ) Suites Arithmético-géométrique : Ce sot des suites (u ) dot le terme gééral est défiie par : u 0 doée u + = au + b pour tout 0 où a, b sot des réels doés. 4) Calculer les premiers termes de la suite (u ) défiie par u 0 =0 u = +u, pour tout. O a u 0 =0doc u = +u 0 =,u = +u = = ) Calculer les premiers termes de la suite de Fiboacci (u ) défiie par : u =, u =, u = u + u, si. O a u = u =doc u = u + u =+=et u 4 = u + u =+=.. Suites mootoes (croissates, décroissates) 6 : Suites borées: Défiitio : Ue suite (u ),où N,est a) majorée (ou borée supérieuremet) s il existe u ombre M R, telque u M, N. OditqueM est u majorat. b) miorée (ou borée iférieuremet) s il existe u ombre m R, telque m u, N. Oditquem est u miorat. c) borée si elle est majorée et miorée c est à dire s il existe deux ombres M et m R, telquem u M, N. 6 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI 9

10 Remarque : La suite (u ) est majorée l esemble E = {u, IN} est majorée. La suite (u ) est mioré {u, IN} mioré. La suite (u ) IN est borée {u, IN} boré. Exemples : ) Soit la suite ( ) N. Cette suite est borée car 0, N. ) Soit la suite ( ) N. Cette suite est o borée. Elle est miorée par 0 (car N, 0) etomajorée. Défiitio : Ue suite (u ),où N,est: a) croissate si u u +, N càd u 0 u... u... b) strictemet croissate si : u <u +, N. c) décroissate si u u +, N. d) strictemet décroissate si : u >u +, N. e) statioaire si u = u +, N. Remarque : La suite (u ) IN est dite croissate (p, q) INxIN : p> q u p u q. Etudier la mootoie d ue suite reviet à étudier sa croissace ou sa décroissacedelasuite. Remarque : Pour étudier la mootoie d ue suite (u ),opeut: ) Comparer u et u + (il y a plusieurs faços de le faire) ) Utiliser, das certais cas, la dérivée de la foctio f(x) avec x [0, + [ (où [m, + [ avec m ) oùu = f(). ) "Aalyser" Exemples : ) Etudier la mootoie de la suite (u ) N de terme gééral u =. Puisque N,u =, o a u + = (+). Aisi > (+) car N, < ( +). Doc la suite ( ) N est strictemet décroissate. O aurait pu le motrer e cosidérat la foctio f(x) = x (o a : N,u = f()).puisque f 0 (x) = x < 0, x [, + [, la foctio f est strictemet décroissate das [, + [, o e déduit que la suite (u ) N l est aussi. ) Etudier la mootoie de la suite (u ) N de terme gééral u =!.(0! = ) La présece du factorielle ous empêche d étudier le comportemet de la suite à l aide de la dérivée. O va comparer deux termes cosécutifs. O a u =! et u + = + (+)!. O a u =! = u =!. = u =!. = 4 u 4 = 4 4! = Les termes semblet décroître. A-t-o, u + u? (O peut aussi le motrer par recurrece). O a u = u = 4 u 4 =. Pour motrer la décroissace, il faut motrer que pour tout, u + u. 0

11 ?? u + u reviet à + (+)!! càd! +? ( +)! càd? ( +). Or cette iégalité est vérifié pour tout doc, oau + u..4 : Nature d ue suite 7 : Défiitio : ) Ue suite (u ) coverge (ou est covergete) vers L R quad +, oote(u ) C.V. vers L, si et seulemet si >0, N N tel que N : u L < c.à.d: à partir d u certai rag (N ε ) (N ε est toujours à calculer) les termes de la suite s approchet de L. O écrit alors lim (u ) = L où L R. Remarque : u L <ε ε<u L<ε L ε u L+ε u ]L ε, L + ε[. Si la suite (u ) C.V. vers L, o dit qu à partir d u certai rag N, u appartiet à u voisiage de L. U voisiage de L est u itervalle ouvert de la forme ]L ε, L + ε[. Cette défiitio de la covergece est formellemet adéquate mais elle est pas d utilisatio simple. Exemples : ) La suite (u ) dot le terme gééral est défiie par u =, où coverge vers 0. E effet, >0, N N : N > (cela proviet du fait que R est archimédie) (o peut predre N = +). Doc >N,o a < N < u = < et doc lim =0. ) La suite (u ) dot le terme gééral est défiie par u =, où, coverge vers.,u = = >, =+v où v > 0. Doc tout reviet à étudier la covergece de la suite (v ). Comme, x >0, o ³ a, (parrecurrece), ( + x) +x. Doc, = =(+v ) +v v càd v Aisi, N = +, v 0 = v < càd la suite (v ) coverge vers 0. Comme v =(u ) et que la suite (v ) coverge vers 0 alors la suite (u ) coverge vers. Remarque fodametale : Soit ue suite (u ) et ue foctio f, tellesque u = f() si m où m N. Si lim f(x) existe alors lim x + u = lim f(x). x + 7 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI

12 Aisi le comportemet à l ifii (o dit comportemet asymptotique) d ue suite (u ) où u = f() est semblable à celui de la foctio à l ifii lorsque f(x) existe (voir chapitre II ). lim x + Défiitio : ) Ue suite (u ) coverge (ou est covergete) vers L R, o ote (u ) C.V. vers L, ssi lim u = L où L R ) Ue suite (u ) diverge (ou est divergete), o ote (u ) D.V, si et seulemet si la suite (u ) est pas covergete. Propriété : La limite d ue suite (si elle existe) est uique. La preuve se fait par l absurde. O suppose que l 6= l et que l = l = lim u alors lim u et >0, N et N : N =max(n,n ) o a : u l < et u l < D où >0, N : N o a : l l = l u + u l < u l + u l < et doc l l =0càd l = l ce qui est absurde. Théorème : Soit ue suite (u ),où N, ) Si la suite (u ) coverge, alors elle est borée (o dit que toute suite covergete est borée) ) Si la suite (u ) est o borée alors elle est divergete. Démostratio: ) Si la suite (u ) CV vers L, o a lim u = L ε>0, N ε tel que > + N ε, u L < O a : u = u L + L = ε>0, N ε tel que >N ε, u u L + L ε + L doc >N ε, u ε + L Soit M = sup( u, u,..., u Nε,ε+ L ) O a : IN, u <M càd la suite (u ) est borée. Remarque : La réciproque de th ) est fausse. E effet, soit la suite (u ) de terme gééral défiie par u =( ). o a :, u (car, ( ) ) maislasuite(u ) est divergete. ) C est le cotraposée de ) Autres défiitios : lim u =+ A>0, N A IN : >N A,u A lim u = A >0, N A IN : >N A,u < A B<0, N B IN : >N A,u <B Opératios sur les suites umériques:

13 O peut défiir ue relatio d ordre das l espace des suites réelles : O dit que les suites (u ) et (v ) sot dites égales u = v IN O dit que (u ) (v ) u v IN O peut défiir (voir chapitre espace vectoriel pour détails): lasommededeuxsuiteseposat: (u + v ) =(u ) +(v ) et o dit que si (u ) et (v ) sot deux suites de terme gééral respectif u et v alors la somme deux suites (u ) et (v ) est la suite (w ) de terme gééral w = u + v. le produit e posat : (u ) (v ) =(u v ) et pour tout scalaire λ, λ(u ) = (λu ) ³ le quotiet e posat : u v = (u) (v ) avec v 6=0,. Eoços maiteat u théorème qui regroupe les opératios sur les suites covergetes c est à dire sur la limite d ue somme, d u produit et quotiet de suites. Théorème : Si (u ) est ue suite covergete vers L R càd lim u = L et (v ) ue suite covergete vers M R càd lim v = M alors a) lim (u ± v )= lim u ± lim v = L ± M. b) lim (u v )=( lim u )( lim v )=LM c) lim (ku )=k( lim u )=kl, oùk R. u d) lim u, M 6= 0. v = lim lim = L v M Démostratio a) O a lim u = L ε>0, Nε tel que >Nε, u L < + et lim v = M ε>0, Nε tel que >Nε, u M < + lim u = L + lim v = M +!? lim (u + v )=L + M + >0,et pour N = sup(n ε,n ε ) et >N,oa: u + v (L + M) = (u L)+(v M) u L + v M càd lim (u + v )= lim u + lim v = L + M. b) O a lim u = L ε>0, Nε tel que >Nε, u L < + et lim v = M ε>0, Nε tel que >Nε, u M < + lim u = L + lim v = M +!? lim (u v )=LM +

14 O a : u v LM = u v u M + u M LM = u (v M)+M(u ) u v LM u v M + M u Doc >0,et pour N = sup(nε,nε ) et >N,oa u v LM u + M La suite (u ) est ue suite covergete, elle est doc borée càd b tel que, u <b Par suite >0,et pour N = sup(nε,nε ) et >N,oa u v LM u + M b + M Pour K = sup(b, M ), oaura:b + M K = ε>o,et pour N = sup(nε,nε ) et >N, u v LM M. + M Kε. càd lim (u v )= lim u lim v = LM Exemples : ) Etudier la covergece de la suite (u ) dot le terme gééral est défiie par u =, où. Cette suite coverge vers 0 car la foctio lim f(x) = lim x + x + x =0 ) Etudier la covergece de la suite (u ) dot le terme gééral est défiie par u = +00 ( ) Cette suite coverge vers car la foctio lim f(x) = lim x +00 x + x + (x ) = ) Etudier la covergece de la suite (v ) dot le terme gééral est défiie par v = + 4+ où. Si o pose u = + et w = 4+,oa lim u = e et doc lim v =4e. Aisi la suite (v ) CV vers 4e. Rappel : a >0, o a a x = e x log(a) lim w =4 log(+x) De plus lim X 0 X =(à partir de la défiitio d ue dérivée ou régle de l hopital ou chapitre III). Si o pose x = X, o a : + x x = e x log(+ x ) = e log(+x) X. Doc lim + x X 0 x = e aisi lim + = e. 4) Etudier la covergece de la suite (u ) dot le terme gééral est défiie par u =( ) où. si est pair Cettesuitedivergecar( ) = doc lim si est impair ( ) existe pas. 5) Etudier la covergece de la suite (u ) dot le terme gééral est défiie par par u 0 = u =u,si 4

15 O a ue suite géométrique de raiso q =doc, par recurrece, u = u 0 =. Doc cette suite diverge car la foctio 6) Théorème dit de Cesaro a) Si la suite (u ) coverge vers l càd lim l. b) Si lim a) Si o pose v = u+u+...+u (u + u )=l alors u l + u l. lim x + f(x) = u = l alors u lim = l. alors v l = u+u+...+u lim x + x =+. u lim +u +...+u = l = u+u+...+u l = u l Puisque lim u = l,oa: ε >0, N tel que N, u l <. O a : v l = [(u l)+(u l)+... +(u l)] v l [ u l + u l u l ]. Si o pose M = u l + u l u N l alors ε >0, N tel que N, v l M + u (N +) l + u (N +) l u l [M +( N ) ]. Comme N <alors v l [M + ]. M +. M Efi puisque lim =0,oa(v ) CV vers l. b) Si o pose v = u + u alors v +v +...+v = u u 0. Comme lim (u + u )= lim v = l alors, d aprés a), v lim +v +...+v u = l lim u 0 u = l lim = l. Das certais cas, o peut aisémet prouver qu ue suite est covergete à l aide de certais critères. Théorème (d ecadremet) : Soit (u ), (v ) et (w ) dessuitestellesque u w v pour tout m, oùm N. Si lim u = L et lim v = L alors lim w = L. Exemples : si() ) Détermier lim. Pour tout N, oa si() doc si(). Or lim =0et lim =0doc lim si() =0 ) Détermier lim!. O a...! = ( ) ( )... 4 = Or pour tout 4,o a :,,..., 4 doc! = Puisque pour tout 4, o a : 0! 7 7 et que lim =0doc lim! =0. Défiitio : Ue suite (u ) est dite alterée ssi pour tout N (où N )oa u u

16 Proprositio : Si ue suite alterée coverge alors sa limite est ulle. Exemple : Détermier Pour tout, o a ( ) lim =0. ( ) lim. ( ). or lim =0et lim =0doc Théorème : Soit ue suite (u ),où N ) Si la suite (u ) estcroissateetmajoréeparm, alors la suite est covergete et de plus sa limite l vérifie l M. ) Si la suite (u ) est décroissate et miorée par m, alors la suite est covergete et de plus sa limite l vérifie l m. Défiitio : La suite (u ) ted vers + ssi A >0, p N,p N,: p, u A. O ote lim u =+. Remarque : Si la suite (u ) ted vers + ou alors elle est o borée. O dit que la suite (u ) diverge ssi lim u =+ ou lim u = ou lim u = existe pas. Propriété:Soituesuite(u ),où N, ) si la suite (u ) est croissate et o majorée, alors elle ted vers +. ) si la suite (u ) est décroissate et o miorée, alors elle ted vers. Exemple : Détermier, sas évaluer la limite, si la suite ( 4+ ) est covergete ou divergete. O dit aussi détermier la ature de la suite. O a u = 4+ est défiie pour tout. De plus, o a u = f() où f est la foctio f(x) = x 4x+. O a f 0 (x) = (4x+) > 0, x [0, + [. Aisi la suite ( 4+ ) est strictemet croissate. D autre part, pour tout, u = =. Par suite la suite ( 4+ ) est majorée. Comme elle est déja (strictemet) croissate alors elle est covergete. Exemple (Critère de d Alembert pour la CV des suites à t.g.> 0): Soit (u ) ue suite réelle à termes strictemet positifs càd, u > 0. u Si lim + u = L< alors la suite (u ) coverge vers 0. u O a lim + u = L< doc >0, N : N, o a u+ u L <. Puisque L<,il existe b R :0 L<b<. Pour = b L>0, N : N, o a : u+ u L <b L (b L) u + u L b L u + u <b u + <bu Aisi (par itératio du processus), o a : 6

17 0 <u + <bu <b u <... < b N+ u N Or lim (b N+ u N )=(b N u N ) lim suite (u ) coverge vers 0. b+ =0doc lim u + =0càd la Exemple : Etudier la covergece de la suite (u ) défiie pour tout par u =. Pour tout, O a u = > 0. lim u + u = lim ( + + )= lim + = <. Doc, d aprés le critére dit de d Alembert, la suite (u ) =( ) coverge vers 0..5 : Etude de suites particulières 8 : a) Suites adjacetes : Défiitio : Soiet (u ) et (v ) deux suites réelles o dira que (u ) et (v ) sot adjacetes si ) (u ) est ue suite croissate et (v ) est ue suite décroissate ),oau v ) lim (u v )=0 Propositio : Deux suites adjacetes sot covergetes et ot la même limite. Faire la démostartio à titre d exercice. Exemples : ) Soiet (u ) et (v ) deux suites défiie par u 0 et v 0 > 0 et par les relatios de récurrece : u 0 =,u =+! ! v 0 =,v = u +! O a :, u + u = (+)! > 0 u + >u = (u ) croissate (strictemet) O a :, v + v =(u + + (+)!! doc, v + v = (+)x!! =!, v + v 0 (v ) est décroisate. (+)! ) (u +! )=u + u + (+)!! = h i (+) (+)! =! ³ + D autre part,, v u =! > 0 =, v >u et lim (v u ) = lim! =0 doc (u ) et (v ) sot suites adjacetes par suite, elles sot CV et ot la même limite l et o a lim u = lim v = u v u v Remarque : est u ombre irratioel : 8 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI 7

18 Démostratio par l bsurde. Supposos que est ombre ratioel càd (p, N) N N : l = p N. O a :, u > 0 et v > 0 = p N 0, u v =, +! N! P N +!... +! +! Si o multiplie par N! les membres des iégalités, o a : N!+(N )! + +(N )! P (N )! N!+(N )! + +(N )! {z } {z } A N A N = A P (N )! A + Ce qui est absurde car P (N )! N et A et A + sot des etiers cosécutifs doc est u ombre irratioel. Ce ombre est oté par e.et de plus e = lim + +! ! =+! ! +... ) Soiet (u ) et (v ) deux suites défiie par u 0 >v 0 > 0 et par les relatios de récurrece : u + = u +v et v + = u v. a) Motrer que 0, o a u 0,v 0 et u v b) Motrer que la suite (u ) est décroissate miorée et la suite (v ) est croissate majorée. c) Motrer que les suites (u ) et (v ) sot covergetes. d) Motrer que la suite (w ) défiie par w = u v apourlimite0. E déduire que les suites (u ) et (v ) ot la même limite. a) O a u 0 >v 0 > 0 et u 0 et v 0 se motret par recurrece assez facilemet. O a u 0 >v 0, pour motrer que,u v, o peut le faire par récurrece ou directemet. La relatio u + v + s écrit u +v u v càd u + v u v. Comme u + v u v =( u v ) (o a u 0 et v 0) doc u + v u v 0. b) La suite (u ) est miorée par 0 car N,u 0 (d après a)). La suite (u ) est décroissate car N,u + u = u +v u = u v 0 (d après a)). La suite (v ) est majorée par u 0 e effet, N,v = u v u v u u (d après a)). u 0. La suite (v ) est croissate e effet N,v + v = u v v = v ( u v ) 0 (d après a)). c) La suite (u ) est covergete vers l (décroissate et miorée) et La suite (v ) est covergete vers l (croissate et majorée). O a : u + = u +v doc v =u + u Aisi w = u v = u (u + u )=(u u + ) Comme la suite (w ) est covergete vers 0, cela résulte du fait que : N,w 0, w =(u u + ) et que (u ) est covergete vers l, 8

19 et que la suite (w ),(avecw = u v ), est covergete vers (l l ), cela résulte du fait que : N, w =(u u + ) que (u ) est covergete vers l et que (v ) est covergete vers l, O a : l = l. Théorème (des segmets emboites) : Soiet (u ) et (v ) deux suites adjacetes et I =[u,v ].Il existe u uique l tel que I = { }. IN Démostratio : Soit x I u u x v v = x [u,v ]=I doc, [u,v ] [u,v ] (d où le om de segmets emboites) puisque lim (u v )=0,oalerésultat. + b) Etude de suites récurretes du type u 0 doé u + = f(u ), 0 9 : Soit I u itervalle de R et f ue foctio réelle défiie das I et à valeur das u sous-esemble de I càd f : I J I. O cosidère la suite (u ) défiie par : u 0 I, doé u + = f(u ), 0 Cette suite est appelé suite récurrete associé à f et u 0. O a : N,f(u ) I doc la suite (u ) est bie défiie. Das la suite, o va supposer que la foctio f est cotiue, mootoe et dérivable das I. Rappel : Si la suite (u ) CV vers l et si f est cotiue e l alors l = f(l). O ditquetoutelimiteevetuelledelasuite(u ) est u poit fixe de la foctio f. Pour étudier ue suite recurrete de la forme : u 0 doé u + = f(u ), 0 i) O étudie les ses de variatio : u + u = f(u ) u O étudie le sige du secod membre. Si tous les u sot positifs, o étudie le rapport R = u+ u. Si R> alors la suite (u ) est croissate. Si R< alors la suite (u ) est décroissate. ii) O fait l hypothése que la suite (u ) coverge vers l. l est solutio de l équatio l = f(l) (o suppose que f est cotiue) O forme u + l et o cherche à moter que ce terme ted vers 0 quad +. Pour cela, ue idée cosiste à exprimer u + l e foctio de u l. E pratique cela reviet à trouver k :0 k<: u + l k u l. Exemples : 9 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI 9

20 ) Etudier la covergece de la suite (u ) dot le terme gééral est défiie par par u 0 = u + = u +4,si. O a u = u 0 +4=5, u = u +4= ( u 0 +4)+4= 4 u 0 +6 u = u +4= ( 4 u 0 +6)+4= 8 u 0 +7, u 0 (recurrece). Si la suite (u ) CV vers l alors l = l +4 l =8 8 u + =8 ( u +4) (o a l = l+4) 8 u + =( l+4) ( u +4) = (l u ) Doc (par itératio du processus ou recurrece ou produit membre à membre) 8 u + = (car8 u 0 =6) Aisi la suite (u ) CV vers 8. ) Etudier la covergece de la suite (u ) dot le terme gééral est défiie par par u 0 =0 u = +u,si. O a ue suite récurrete càd de la forme u = f(u ) avec f(x) = +x. Si la suite (u ) coverge vers l, oaural = f(l) càd l = +l, dot les solutios sot et. Comme tous les élémets de la suite sot positifs alors l 0. Par suite ue limite evetuelle de la suite est l =. O a u = +u = +u +u doc u = +u +u u. Par itératio du processus, o a : u u 0 =. Doc la suite (u ) coverge vers l =. Théorème : Soit I u itervalle de R et f ue foctio réelle défiie das I à valeur das u sous-esemble de I càd f : I J I. O cosidère la suite (u ) défiie par : u 0 I, doé u + = f(u ), 0 i) Si la foctio f est croissate sur I alors la suite (u ) est mootoe. Plus prècisemet: si u 0 u alors la suite (u ) est croissate si u 0 u. si u 0 u alors la suite (u ) est décroissate si u 0 u. ii) Si la foctio f est décroissate sur I alors les suites (u ) et (u + ) sot mootoes. L ue est croissate et l autre est décroissate. Démostratio : i) N, o a : u + u = f(u ) f(u ) et f croissate la suite (u ) est mootoe. 0

21 Si u 0 u et f croissate f(u 0 ) f(u ) u u = f(u ) f(u 0 ) 0 u u. O a N, u + u = f(u ) f(u ),u 0 u et f croissate doc (par récurrece immédiate) la suite (u ) est croissate. Le cas u 0 u se traite de faço similaire au cas précédet. ii) Si la foctio f est décroissate g = fof est croissate. Or pour u 0 doé, o a : N, u + = f(u + )=fof(u )=g(u ). De même pour u doé, o a : N, u + = g(u + ) Doc, d apres i), les suites les suites (u ) et (u + ) sot mootoes. De plus, l ue est croissate et l autre est décroissate. E effet si u 0 u et si g = fof croissate alors u = g(u 0 ) u 4 = g(u ) et par itératio du procédé, o a (u ) est croissate si u 0 u et et si f décroissate alors u = f(u 0 ) u et par itératio du procédé, o a (u + ) est décroissate. Le même raisomet est valable das le cas où u 0 u. Exemple : O cosidère la suite (u ) défiie par : u 0 =, u + = (u +), 0 La suite (u ) est ue suite récurrete associé à f et u 0 =où x [, + [,o a f(x) = (x +). O a f est ue foctio croissate doc d aprés le théorème précedet, la suite (u ) est mootoe. Comme de plus, u 0 = u = f() =, il s e suit que cette suite est décroissate. D autre part, la suite (u ) est miorée par. Doc la suite (u ) CV vers l et de plus, l = f(l) càd l est solutio de l équatio l l +=0. c) Suites de Cauchy : Défiitio : Ue suite (u ) est dite suite de Cauchy das IR,sietseulemetsi : >0, N ε IN : p N ε et q >N ε = u p u q <ε Théorème : Toute suite covergete das IR estuesuitedecauchy. Démostratio : Si (u ) est dite suite covergete das IR, o a : lim u = ε>0, N ε > 0: >N ε u < ε + ε Doc >0, N ε > 0: p N ε et q N ε o a : u p uq u p + u q < + u p uq < ε. Théorème : Toute suite de Cauchy das IR est covergete da IR.

22 Coclusio : Ue suite (u ) das IR est covergete si et seulemet si elle est de Cauchy. Propriété : Si (u ) et (v ) sot deux suites de Cauchy alors : Les suites ( u ) et ( u ) sot de Cauchy La suite (u + v ) est de Cauchy Si de plus :, v a et a R +, u p uq < ε. Défiitio : Ue suite (u ) est dite suite cotractate das IR,sietseulemet si :, u + u <k u u où 0 <k<. Théorème : Toute suite cotractate das IR.est ue suite de Cauchy das IR. Exemple : O cosidère la suite (u ) défiie par : u 0 doé, u + = u + cos(u), 0 La suite (u ) est ue suite récurrete associé à f et u 0 =où x [, + [,o a f(x) = x + cos(x). x [, + [,o a f 0 (x) = si(x). f 0 (x) + = 5 6 < Doc, d apres le th. précédet, la suite (u ) est covergete. 0 0 Aalyse I SMI & SM S. EL HAJJI

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

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

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

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

Plus en détail

Limites des Suites numériques

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Comportement d'une suite

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

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

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

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

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

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

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

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

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

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

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

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

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

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

Plus en détail

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

4 Approximation des fonctions

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

Plus en détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers) Chap. 5 : Les itérêts (Les calculs fiaciers) Das u cotrat de prêt, le prêteur met à la dispositio de l empruteur, à u taux d itérêt doé, ue somme d arget (le capital) qu il devra rembourser à ue certaie

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

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

Plus en détail

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

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

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

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

Plus en détail

Introduction : Mesures et espaces de probabilités

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

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

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

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

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

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

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

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité Processus géométrique gééralisé et applicatios e fiabilité Lauret Bordes 1 & Sophie Mercier 2 1,2 Uiversité de Pau et des Pays de l Adour Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applicatios - Pau UMR

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

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

Plus en détail

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) RAIRO Operatios Research RAIRO Oper. Res. 34 (2000) 99-129 TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) Commuiqué par Berard LEMAIRE Résumé. L étude

Plus en détail

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet.

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

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

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

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

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

Plus en détail

Exercices de mathématiques

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

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

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

Plus en détail

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

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

Plus en détail

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

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

Plus en détail

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool CHAPITRE 10 RÉACTINS D ESTÉRIFICATIN ET D HYDRLYSE 1 Formatio d u ester à partir d u acide et d u alcool 1. Nomeclature Acide : R C H Alcool : R H Groupe caractéristique ester : C Formule géérale d u ester

Plus en détail

Contribution à la théorie des entiers friables

Contribution à la théorie des entiers friables UFR STMIA École Doctorale IAE + M Uiversité Heri Poicaré - Nacy I DFD Mathématiques THÈSE présetée pour l obtetio du titre de Docteur de l Uiversité Heri Poicaré, Nacy-I e Mathématiques par Bruo MARTIN

Plus en détail

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

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

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

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

Plus en détail

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1 UV SQ 0 Probabilités Statistiques UV SQ 0 Autome 006 Resposable d Rémy Garadel ( m.-el. remy.garadel@utbm.fr ) page SQ-0 Probabilités - Statistiques Bibliographie: Titre Auteur(s) Editios Localisatio Niveau

Plus en détail

Statistique Numérique et Analyse des Données

Statistique Numérique et Analyse des Données Statistique Numérique et Aalyse des Doées Arak DALALYAN Septembre 2011 Table des matières 1 Élémets de statistique descriptive 9 1.1 Répartitio d ue série umérique uidimesioelle.............. 9 1.2 Statistiques

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

La spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit».

La spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit». Etde d e vrite de l spirle de Théodore, dot issce à e site dot les sommes prtielles sot égles x prodits prtiels. Mots clés : spirle de Théodore, théorème de Pythgore, site, série, polyôme. L spirle de

Plus en détail

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

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

Plus en détail

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

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

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

Plus en détail

Une action! Un message!

Une action! Un message! Ue actio! U message! Cotact Master est u service exclusif de relaces automatiques de vos actes vers vos cliets, par SMS, messages vocaux, e-mails, courrier... Il se décleche lorsque vous réalisez ue actio

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Mécanique non linéaire

Mécanique non linéaire M MN9 Mécaique o liéaire Zhi-Qiag FENG UFR Sciece et Techologies Uiversité d Evry Val d Essoe TABLES DES MATIERES INTRODUCTION Chapitre : CONCEPTS ELEMENTAIRES. Pricipales propriétés des matériaux. Coaissace

Plus en détail

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE

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

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

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

Plus en détail

MESURE DE L'INFORMATION

MESURE DE L'INFORMATION MESURE DE L'INFORMATION Marc URO TABLE DES MATIÈRES INTRODUCTION... 3 INCERTITUDE D'UN ÉVÉNEMENT (OU SELF-INFORMATION)... 7 INFORMATION MUTUELLE DE DEUX ÉVÉNEMENTS... 9 ENTROPIE D'UNE VARIABLE ALÉATOIRE

Plus en détail

Principes et Méthodes Statistiques

Principes et Méthodes Statistiques Esimag - 2ème aée 0 1 2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 x y Pricipes et Méthodes Statistiques Notes de cours Olivier Gaudoi 2 Table des matières 1 Itroductio 7 1.1 Défiitio et domaies d applicatio de la statistique............

Plus en détail

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

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

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

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

Plus en détail

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

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

Initiation à l analyse factorielle des correspondances Fiche TD avec le logiciel : tdr620b Iitiatio à l aalyse factorielle des correspodaces A.B. Dufour & M. Royer & J.R. Lobry Das cette fiche, o étudie l Aalyse Factorielle des Correspodaces. Cette techique

Plus en détail

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

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

Plus en détail

DETERMINANTS. a b et a'

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

Plus en détail

Intégrales généralisées

Intégrales généralisées 3 Iégrles géérlisées Pour ce chpire, les focios cosidérées so priori défiies sur u iervlle réel I o rédui à u poi, à vleurs réelles ou complees e coiues pr morceu. L défiiio e les propriéés de l iégrle

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Réseaux d ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus

Réseaux d ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus Réseaux d odelettes et réseaux de euroes pour la modélisatio statique et dyamique de processus Yacie Oussar To cite this versio: Yacie Oussar. Réseaux d odelettes et réseaux de euroes pour la modélisatio

Plus en détail

Petit recueil d'énigmes

Petit recueil d'énigmes Petit recueil d'éigmes Patxi RITTER (*) facile (**) mois facile (***) pas facile (****) il faudra de l aide Solutios e rouge. 1) Cryptarithme (**) Trouvez la valeur de A, B et C satisfaisat l équatio suivate.

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

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe 1/5 Trois objectifs poursuivis par le gouveremet : > améliorer la compétitivité fiscale de la Frace > péreiser les activités de R&D > faire de la Frace u territoire attractif pour l iovatio Les icitatios

Plus en détail

Exponentielle exercices corrigés

Exponentielle exercices corrigés Trmial S Foctio potill Ercics corrigés Fsic 996, rcic Fsic 996, rcic 3 3 Fsic 996, rcic 4 4 Fsic, rcic 6 3 5 Fsic, rcic 4 3 6 Baqu 4 4 7 Epo + air, Amériqu du Nord 5 5 8 Basiqu, N Calédoi, ov 4 7 9 Basiqus

Plus en détail

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble.

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble. II LE MARCHE DU CAFE 1 L attractivité La segmetatio selo le mode de productio Le marché du café peut être segmeté e foctio de deux modes de productio pricipaux : la torréfactio et la fabricatio de café

Plus en détail

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :...

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :... Nom:... Préom :... Chaque répose peut valoir : c) 2 poits si le choix est totalemet exact + poit si le choix est partiellemet exact + 0 poit si le choix est erroé + -i poit si le choix est u coeses Ue

Plus en détail

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison ANNALES D ÉCONOMIE ET DE STATISTIQUE. N 58 2000 La tarificatio hospitalière : de l eveloppe globale à la cocurrece par comparaiso Michel MOUGEOT * RÉSUMÉ. Cet article cosidère différetes politiques de

Plus en détail

Intégrales dépendant d un paramètre

Intégrales dépendant d un paramètre [hp://mp.cpgedupuydelome.fr] édié le 3 avril 5 Eocés Iégrales dépeda d u paramère Covergece domiée Exercice [ 9 ] [correcio] Calculer les limies des suies do les ermes gééraux so les suivas : a) u = π/4

Plus en détail

Gérer les applications

Gérer les applications Gérer les applicatios E parcourat les rayos du Widows Phoe Store, vous serez e mesure de compléter les services de base de votre smartphoe à travers plus de 10 000 applicatios. Gratuites ou payates, ces

Plus en détail

Les algorithmes de tri

Les algorithmes de tri CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE POUR L'EXAMEN PROBATOIRE e INFORMATIQUE par Nicolas HERVE Les algorithmes de tri Souteu le mai JURY PRESIDENTE : Mme COSTA Sommaire Itroductio....

Plus en détail

Sommes de signaux : Décomposition de Fourier Spectre ondes stationnaires et résonance

Sommes de signaux : Décomposition de Fourier Spectre ondes stationnaires et résonance Sommes de sigaux : Décompositio de Fourier Spectre odes statioaires et résoace Das le cours précédet, o a étudié la propagatio des odes moochromatiques mais celles-ci e peuvet pas porter d iformatio ;

Plus en détail

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction A ew adaptive operator of fusio par Fraçois DELMOTTE LAMIH, Uiversité de Valeciees et du Haiaut-Cambrésis, Le Mot Houy, BP 3, 5933 Valeciees CEDEX 9 fdelmott@flore.uiv-valeciees.fr résumé et mots clés

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

Chapitre III : Fonctions réelles à une variable réelle. Notion de Limite (ses variantes) et Théorèmes d'analyse

Chapitre III : Fonctions réelles à une variable réelle. Notion de Limite (ses variantes) et Théorèmes d'analyse Université Mohammed V - Agdal Faculté des Sciences Département de Mathématiques et Informatique Avenue Ibn Batouta, B.P. 1014 Rabat, Maroc Filière DEUG : Sciences Mathématiques et Informatique (SMI) et

Plus en détail